獨家/永和永福里里長候選人「陳紫渝」專訪!曝參選原因 - 2022 縣市長九合一選舉|Yahoo奇摩新聞
獨家/永和永福里里長候選人「陳紫渝」專訪!曝參選原因
三立新聞網 setn.com.2022年8月13日 18:15

記者林柏廷/台北報導

新北市永和區永福里的里長參選人「陳紫渝」接受《三立新聞網》專訪。(圖/記者林柏廷攝影)

2022年底九合一大選即將到來,一眾候選人開始摩拳擦掌,爭取為民眾服務的機會;年僅24歲的新北市永和區永福里的里長參選人「陳紫渝」初出茅廬,清新形象、甜美可人的笑容掀起網友們熱烈討論。今(13)日下午,陳紫渝接受《三立新聞網》專訪,談及她對於永福里的想像。

1.相信妳一定知道網友們對於妳有很多的討論,有什麼感覺如何?

陳紫渝:其實非常緊張,但對於網友們的留言有受寵若驚的感覺。

2.是怎麼樣的契機讓妳想要參選里長的?有考慮很久嗎?

陳紫渝:有想了一段時間,從今年初就有思考要不要參選,契機的話是因為2018年我媽媽投入永福里的里長選戰,過程中被永福里的支持者感動到,覺得永福里可以變得更好。另外一個契機是來自我的父親,他是現任的協和里里長,看到他在服務里民的過程中發光發熱,幫助人真的是很好的一件事情,所以我也想憑我的一己之力讓這個地方變得更好。

陳紫渝講述自己投入里長選戰的契機。(圖/記者林柏廷攝影)

3.目前的妳對於永福里有怎麼樣具體的政見或是想像嗎?

陳紫渝:主要是針對永福里的治安和交通的部分,想讓它變得更好。因為我們鄰近永福橋,這邊上下班的時段車流量非常的多,我們福和路57巷是禁止左轉的,只要在尖峰時段,大家從台北市回來會把車流量推到像福和路77巷那樣。還有說因為永福里的巷弄佔大部分,巷弄的號誌標示不清,有些人比較不會注意到,導致車禍頻傳。

4.父母都跟里長這個職位有很深的淵源,那妳這次投入里長選戰他們支持嗎?

陳紫渝:他們一開始非常反對!他們覺得我年輕,從政也不是一件易事,如果要做的話就要全心全意把它做好。後來我就花了大概2個多月的時間說服他們,現在才出來參選這樣,也對我很支持。

陳紫渝提到自己想選的時候被父母極力反對,花了2個多月才說服。(圖/記者林柏廷攝影)

5.假設之後當選了,更遙遠的未來會想往立委、議員方面去努力嗎?

陳紫渝:如果有這個機會的話,我想把這裡變得更好,其他的還沒有特別規劃,目前只想把這件事做好,當選後一定是做好做滿。

陳紫渝表示未來當上里長當然是做好做滿。(圖/記者林柏廷攝影)

6.現在的妳跟里民的互動過程中有什麼讓你印象深刻的人事物嗎?

陳紫渝:拜票的過程中有遇到一個老奶奶,她跟我講了我還沒出生前的永福里大概長什麼樣子,像是之前永和國中的夜間部會有社會人士過來就讀,告訴我這邊還可以做什麼事情可以做得更好,希望年輕人來做做看。我也希望我可以跟永福里擦出一些火花,讓永福里變得更好。

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司