黑金風暴下!台南議長出爐 邱莉莉36票當選 - 2022 縣市長九合一選舉|Yahoo奇摩新聞
黑金風暴下!台南議長出爐 邱莉莉36票當選
TVBS新聞網.2022年12月25日 15:20

備受關注的台南市議長之爭,稍早進行完記名投票唱票作業,議長由民進黨邱莉莉當選,以36票過半拿下議長寶座,國民黨跑票3票,郭信良無緣連任,正國會如投票前聲明,會含淚投給民進黨的黨證沒有跑票。

圖/TVBS

備受矚目的台南市議長選舉登場,記名唱票嚴防跑票,民進黨派中評會主委賴瑞隆,親自督軍,先前傳出會有民國配,民進黨邱莉莉,搭配國民黨副議長李文俊,藍營喊違反黨紀就開鍘,總召蔡育輝票匭旁監看,結果國民黨三人跑票投給敵營。

台南市議會主席:「邱莉莉一票由李文議員投出。」

邱莉莉最後以36票,過半拿下議長寶座,無黨籍的郭信良無緣連任。

圖/TVBS

台南市議長(無)郭信良:「該是你的,就是你的。」

台南市議長當選人邱莉莉(民):「感謝無黨國民黨議員支持。」

投票就職前,被指有跑票可能的,民進黨正國會系六位議員,議場邊發聯合聲明。

台南市議員(民)陳秋萍:「不願替黑道、黑金背書,但我們會含淚投票,投給民進黨這張黨證。」

台南市議長當選人邱莉莉(民):「我會努力再和他們溝通。」

圖/TVBS

力挺無黨籍郭信良的立委陳亭妃,一早也在臉書po文,17名議員申請隨扈,還有人乾脆睡議會,她感嘆,天啊,議會可怕至極的黑氛圍,民進黨新科議員林依婷,留言回應,不要被郭信良恐走了,雙方隔空筆戰。

台南市議員(民)林依婷:「我有在她臉書留言。」

台南市長黃偉哲:「可怕至極,警方調查中。」

台南議長之爭,從學甲槍擊案,牽扯光電利益黑金風暴,兩天前還在爆出藍營議員遭威脅,如今綠營重掌台南議會,但一連串引發的政治恩怨,恐怕很難一次做了結。

更多 TVBS 報導
民進黨團會議甲級動員力爭台南議長 正國會6人提前離席
台南市議長風暴續燒!綠議員火力全開 邱莉莉被罵到飆淚
綠營議員「二確」仍現身 張家銨:早上驗一條線
被影射是辱警主角!邱莉莉今未現身 方仰寧:影像已送地檢

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

郭台銘 高雄 見面

凱道 遊行

民進黨 賴清德

侯友宜 住宅

民進黨 登場

蔡英文 賴清德

鏡週刊Mirror Media
匯流新聞網
壹蘋新聞網
菱傳媒
坦言跟柯文哲吵架了 吳子嘉:他把總統選舉當綜藝節目
民眾黨主席柯文哲原本要參加22日《董事長開講》高雄場粉絲見面會,但從7月初開放報名後,只有660人報名,連現場一半人數都坐不滿,活動臨時喊卡。柯辦發言人陳智菡先前回應,吳對活動要求更高,並提到吳幫郭台銘舉辦見面會的多個日期,才導致活動取消。由於陳有暗諷的意味,此舉惹怒吳,不客氣批評民眾黨是「爛黨」,昨(14)日晚間吳主持與郭的見面會時,坦言與柯吵架了,並指對方先前在見面會上未好好回答國家大事,「他把總統選舉當作綜藝節目在處理」。
  • 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