名家專欄／罷免連署加嚴！台灣政治信任升級還是民主倒退？
國民黨與民進黨立委因選罷法修正案多次大打出手，罷免加嚴如同民主的雙面刃，是防假連署的正義之舉，還是扼殺民意的隱形枷鎖？
立法院2024年12月20日三讀修正通過選罷法部分條文，修正條文明定，罷免案提議人及連署人名冊，應附身分證正反影本；若冒用他人個資連署，處5年以下有期徒刑、拘役或科新台幣100萬元以下罰金（以下簡稱「連署加嚴」條款）。內政部表示，在社會沒有共識下，修法將罷免連署條件加嚴，限制人民罷免權，未來罷免案提出的可能極低，內政部深表遺憾。
選罷法修正草案1分鐘通過惹議 成負面聲量最高事件
根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體（日期：2024/11/30～2024/12/30）期間統計調查，近一個月來，有關選罷法的總聲量達372,223筆，聲量高峰分別出現在以下三個時間點：12月6日立委全武行、12月16日選罷法修正草案內政委員會初審通過，以及12月20日立法院三讀通過「連署加嚴」條款。
負面聲量最高峰出現在12月16日，當天選罷法修正草案闖關過程引發爭議。藍委阻擋綠委進入會議室，並迅速以1分鐘通過修正草案送出內政委員會、3分鐘散會，引起綠委不滿並衝進立法院長韓國瑜辦公室抗議。此舉引發輿論熱烈討論，部分網友質疑修正草案程序問題，另有網友批評綠委抗議行為，累積了大量負面聲量。
正面聲量的高峰則出現在12月20日，藍營支持者對國民黨立委三讀通過選罷法、財劃法、憲法訴訟法修正案表達感謝，推升相關討論熱度。整體而言，選罷法議題的負面聲量仍遠高於正面聲量。
選罷法「大型」修正尚未通過 政黨持續對峙
儘管藍綠對峙，然回顧此一「連署加嚴」版本，卻是「民眾黨」提出，對於罷免成案屬於較為「小型」的修正。而較「大型」的修正，牽涉到罷免案通過門檻，是俗稱的「+1」修正案（同意票數超過被罷免人當選得票數），尚未通過，後續國民黨立委仍不放棄「+1」修正案的通過。選罷法修法牽動敏感神經，政黨持續對峙！
小型「政治工程」引起巨大波瀾 台灣政治民主化如何發展？
選舉或選舉制度向來是《政治學》教科書的重要篇章之一，然與「選舉」相對的「罷免」甚少提及，原因當然與發生的頻率有關。「罷免」在民主政治運作中甚少發生，若非民選公職人員十惡不赦、極其可惡，選民對於民選公職人員多數時候僅是給予批評。但若要進行罷免，則需高度政治動員，而此發起動員的主體往往是公民團體或敵對政黨。目前「連署加嚴」條款通過，如此小型的「政治工程」已引起巨大波瀾，後續台灣的政治民主化將如何發展？
罷免「連署加嚴」提高政治信任 有助提高政治民主化
政治民主化的其中一套解釋途徑是「文化途徑」，意指一個國家是否能走上民主轉型的道路，取決於一國的政治文化。公民之間的人際互動網絡愈密切，公民之間的信任感愈強，愈有助於民主政治的運作，這是一種彼此信任展現的正面成果。罷免「連署加嚴」表面上看起來是一種對提議人或連署人不信任的修法，卻也是一種透過人際互動網絡，提高我們「信任」連署正確性的制度。也許未來罷免成案數減少了，但確定的是，被我們罷免的民選公職人員，會是我們非常不喜歡的人。那麼，此一修法讓遊戲規則更加明確，不論要罷免那一個陣營的候選人，罷免「連署加嚴」將成為一套提高政治信任的政治解方。
【以上言論，不代表《網路溫度計》立場】
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2024年11月30日至2024年12月30日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體。
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『選罷法』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，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。
