「罷昶」團體10天衝刺第二階段連署補件,林昶佐:爭取「年輕藍」支持,讓報復性罷免到我為止

我們想讓你知道的是
萬華市議員吳沛憶指出,無黨籍立委林昶佐罷免第一階段錯假率有 19.57% ,第二階段錯假率則是高達 29.89% ,是近幾次罷免案中,造假率最高的。
無黨籍立委林昶佐罷免案第二階段連署尚未通過有效門檻,罷免團體必須在10天內補件2358份;林昶佐今(15)日表示,他會正面迎戰,也會爭取新生代「年輕藍」的支持,一起理性面對國家未來,投下反對罷免票,「我們不會坐以待斃」。
出錯率30%,初審未能通過
中選會指出,台北市選委會函報查對結果,送件份數3萬1548份,不合規定依法應予刪除計9431份,合格份數2萬2117份,不足規定人數為2358份。中選會收到台北市來函後,依法通知鄭大平應依公職人員選舉罷免法第83條規定,於收到中選會通知的次日起10日內向台北市選委會補提連署人名冊,以利後續相關作業處理,如補提後交北市查對、查對後再交中選會審定等程序。
罷免立委林昶佐連署,中選會8月10日宣布第一階段達法定人數,但北市選委會表示第二階段尚未通過有效門檻,將由中選會做最後審定再對外公布,罷昶方還有一次補件機會。
罷免領銜人鄭大平提出的無黨籍立委林昶佐罷免案,10月9日已向台北市選委會提出連署人名冊,依選罷法規定,選委會須在40天內,也就是11月18日前完成查對。
北市選委會副總幹事余淑𡝮指出,此次連署門檻為上次第五選區選舉人數的10%,也就是需有2萬4475份有效連署,罷昶方雖繳交了3萬1000多份,但並未過有效門檻。余淑𡝮強調,這不是指罷免案不成立,而是目前罷昶方的有效連署書數量不夠,北市選委會已經報中選會做審查,待中選會審完後會再公布,若真的未過門檻,罷昶方還有一次補件機會。
余淑𡝮指出,中選會審完後會將結果通知領銜人,等領銜人收到文件的次日起,10天內需補件完成,達到2萬4475份的門檻。
而萬華市議員吳沛憶則在臉書上指出,根據她觀察這幾次「報復性罷免連署」,很多都出現造假連署資料,甚至錯假率越來越高。
她統計,桃園市最年輕議員王浩宇罷免案第一階段錯假率有 8.24% ,第二階段錯假率段達 14.33%;高雄市議員黃捷罷免案第一階段錯假率 9.92% ,第二階段錯假率 26.83% ;基進黨立委陳柏惟罷免案第一階段錯假率 14.07%,第二階段錯假率 15.87%;而無黨籍立委林昶佐罷免第一階段錯假率有 19.57% ,第二階段錯假率則是高達 29.89% ,造假率最高。
吳沛憶質疑,鍾小平送件3萬1548份資料,有將近萬件不合規定,也就是每10份連署中有3份是錯假名單,她質疑 : 「錯假或成最大巧合?這就是鍾小平喊那麼大聲的民意嗎?」。
林昶佐日前也表示,這一年多來,大家看到全國罷免團體亂造連署書的案例層出不窮,也越來越明目張膽,例如第一階段他的罷免案,連署書錯假率高達近20%,第二階段錯假率又創下新高。這些罷免團體透過造假連署、亡者連署操弄民主機制已經不是新聞,不惜動用可疑手段來遂行政治目的,已被外界一覽無遺,他不認為對方會善罷干休。
鍾小平:倒數10天全力衝刺
鍾小平表示,自己手上還有連署書存糧約3、4千份,未來會再做最後衝刺,從這個星期日就開始,每天15個據點擺攤,初步規劃中正區安排5天、萬華區5天,希望在期限內補件6千份。鍾小平說,目前存糧的3、4千份是經過整理的連署書,錯假率會比較低;因此到時補件6000份,有把握能夠過關。
另外罷免林昶佐臉書粉絲專頁,也開始在這幾天重新招募志工、設立連署點,並呼籲民眾將連署書寄送到他們的信箱,盼能在最後衝刺10天補齊連署書。
林昶佐:盼惡意罷免到自己為止,會盡力爭取支持
林昶佐今天接受寶島聯播網新聞放鞭炮節目主持人周玉蔻訪問,他表示,這一年多來,國民黨被極端力量帶著走,在台灣各地掀起烽火,這樣台灣的方向怎麼能繼續進步、人民怎麼能接受。林昶佐表示,相信即使是理性的藍營支持者或年輕一代,也不能接受這種極端做法,他希望能團結更多人,讓他們不要被極端情緒綁架。
林昶佐也表示,會做好全面準備,正面迎戰,「讓報復性罷免到我為止」。
林昶佐罷免案時間表:
- 7月2日:林昶佐因環南市場群聚案惹議,引爆網路上的反對聲浪,台北市議員鍾小平、藍營青年等開始發起罷免。
- 7月12日:鍾小平公告罷免林昶佐開始行動。
- 7月19日:鍾小平與領銜人鄭大平、國民黨青年黃裕鈞一同到中選會送交第一階段連署書。
- 7月29日:「清林散昶」團隊,提案領銜人周世雄、廖繼斌、姚冠均,將3500份第一階段提議書送到中選會。
- 8月9日:台北市選舉委員會公文指出審查通過罷免林昶佐辦事處,發動第二階段連署罷免。
- 8月10日:鍾小平案連署第一階段通過。中選會決議如已有一案經依法宣告成立,尚在進行中的罷免案應公告停止進行。
- 10月3日:2個罷免林昶佐的團隊領銜人鄭大平與在地青年組成的「清林散昶」領銜人周世雄,在鍾小平居中協調下,周世雄將2500餘份罷免連署書交給鄭大平領銜人,象徵合作。
- 10月9日:鍾小平案第二階段送件完成。
- 11月12日:台北市選委會函報查對結果,送件份數3萬1548份,不合規定依法應予刪除計9431份,合格份數2萬2117份,不足規定人數為2358份。
- 11月14日:罷免團體開始衝刺連署補件。
延伸閱讀:
核稿編輯:翁世航
雷亞遊戲作品下載破億的秘密,聯手Google Cloud開源又節流

我們想讓你知道的是
2011 年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),從 2013 年就攜手 Google Cloud 導入相關雲端服務,雙方合作長達十年的關鍵是什麼?
2011年創立的雷亞遊戲(Rayark Inc.),秉持把感動永久留存在玩家心中的信念與堅持,不論是音樂節奏、休閒趣味、科幻動作、又或是策略RPG不同型態的作品,都希望創造出呈現時代回憶的經典製作。每回推出新款遊戲都能叫好又叫座,雷亞遊戲旗下作品的總下載數,全球上看1.3億次。
「我們的優勢,在於故事的呈現及藝術表現,創造出一個讓玩家與故事有聯結的世界觀,」雷亞遊戲技術長Alvin Chung回應。為了精進作品內涵、拓展遊戲更多可能性,雷亞遊戲從2013年就開始積極將開發架構、維運流程搬遷到雲端環境,進而讓團隊養成敏捷的協作文化。

Alvin Chung解釋,「我們希望把更多心力投入設計遊戲本身,同時優化玩家體驗服務,而不是過度分心或花太多資源去顧及底層網路架構,透過雲端工具源創造更大的效益。」若把一款遊戲從無到有,可拆分為企劃、開發、測試、上線等流程,這些不同階段的工作環境,雷亞目前是放在Google Cloud平台上運行。
完善數據治理工程,雷亞遊戲成立數據部門洞悉營運實況
一款遊戲要讓玩家感動,絕對不能只有感性要素,更需要從理性角度洞察玩家行為數據,才能讓用戶的留存保持穩定。尤其現代企業都知道,數據對於公司經營等同石油的價值,於是,雷亞決定成立數據部門,作為輔佐商業決策判斷的後勤核心團隊。
雷亞遊戲產品發行處數據分析部部長Denny Huang表示,「以前只用database,資料的細緻度不夠;打個比方,透過database只能看存摺的結餘,無法回溯歷程資訊;後來成立數據部門,把伺服器的log收進資料倉儲Google BigQuery,等於帳本的每筆明細都會留下記錄,再結合商業智慧與分析軟體Tableau,讓DAU(日活躍用戶)、MAU(月活躍用戶數)、留存率、付費率這些指標以視覺化圖表完整呈現。」

為了貼近玩家的需求、打造出更符合市場想法的作品,雷亞的營運團隊也希望藉由數據深入鞏固與玩家的黏著度,進而排除不利玩家留存的情境,就能事先透過BigQuery搭配Firebase實現A/B Testing。Alvin Chung舉例,遊戲業相當重視玩家前10分鐘的留存率,如果發現新手歷程在某一區卡關過久,他們就會調閱BigQuery內的玩家行為資料,找出用戶成長停滯的原因,進而修正遊戲的設計機制。透藉由此檢視及驗證方法,促使玩家加入遊戲的前10分鐘留存率提升50%。
盤點目前雷亞數據部門使用BigQuery的數據狀況,每天處理報表容量達9TB、單日300G流量,以及儲存操作紀錄超過300TB。如此龐大的資料量,雷亞也透過BigQuery搭配Tableau,落實更細緻的商業邏輯判斷。
Denny Huang分享其中一個情境:他們想知道玩家在特定戰場,怎麼運用卡牌的排列組合,這時候就能借助BigQuery及機器學習的運算,掌握某個關卡的通關率是否落在合理範圍。後續透過數據分析,找到禮包購買率的最佳時機點,並微調設定禮包內容物,以強化玩家購買誘因,讓特定產品付費率增加17%、 單一活動營收增加16%。
把關伺服器預算有效節流,借助BigQuery從每月縮短到每日掌握報表
如果說提升禮包購買率、留存時間拉長,對於遊戲開發商是「開源」策略,那麼透過Google Cloud來檢視整體服務的運作效率,則屬於「節流」手段。雷亞遊戲就提到,他們所部署的伺服器牽涉相當龐大的機器種類,內容涵蓋資料倉儲單元、資料庫單元、以及運算單元,運行過程勢必就會有所花費,這也是遊戲商的成本之一。
雷亞遊戲網站可靠性工程(SRE)工程師Gene Liu表示,「洞察伺服器維運數據,可以知道我們的後端服務是否有效率?服務品質如何?又或是有沒有讓玩家收到錯誤訊息狀況?透過監控整體後端服務的健康程度以及資源用量,讓我們知道研發資源需優先最佳化哪些項目。」
從上述情境可觀察到,SRE的主要工作就是要確保確保遊戲對內和對外服務的穩定,並且維持一定品質的玩家遊玩體驗。以對內服務來說,遊戲伺服器傳數據給BigQuery的過程,不但要保持通暢,而且也盡可能不會掉失任何資料。不過也因為遊戲玩家來自全球不同時區,等於系統的流量高低峰是24小時在變動;甚至若有特殊行銷檔期,玩家在同一時間大量湧入領獎勵,SRE團隊就要花更多時間在監測伺服器的運作狀態。

Gene Liu對此提到,「我們的後端服務部署於Google Kubernetes Engine之上,後端服務向BigQuery寫入資料是透過Pub/Sub,而Pub/Sub與BigQuery都是全代管的服務,可以大幅度减輕我們的工作負擔,不用手動擴展或縮減設定雲端服務所使用的資源,跟以前的維運工具相比,現在的管理模式可以節省非常多時間。」
另一方面,Gene Liu接著說,雷亞也在雲端環境架設資料視覺化網路應用程式平台Grafana,Grafana可以在網路瀏覽器內顯示資料圖表,並提供警告功能。因此一旦監測到數據峰值異常,就能立刻行動來最佳化産品的效能,或是有效排除伺服器原本不應浪費的成本。
「現在雲端服務的費用以raw data傳到BigQuery後,能透過Grafana即時檢視哪個專案的伺服器以及流量花多少錢,或發現花費異常時候,可以找到是哪個專案開的運算資源。以前要每個月收到帳單才知道費用,現在則是可以即時得知系統數據,並在數小時內掌握各項雲端服務的費用。」Gene Liu補充道。
期待以敏捷方式迭代產品,提供玩家即時又彈性服務
雷亞與Google Cloud的合作,除了上述相關應用,其他還包含Cloud Load Balancing、Compute Engine、Dataflow、Cloud Monitoring、Cloud Logging以及Google Workspace等解決方案,在其他業務及跨部門協作過程有廣泛運用。

Alvin Chung最後回應,「我們多年來觀察Google Cloud持續發布新功能,讓雷亞在做數據分析、維運上更穩定,也希望借力於雲端讓我們越來越省心,專注在遊戲的開發或加速迭代新的産品,更即時觀察市場的回應,進而縮短time to market的腳步。」
由此可見,雷亞遊戲在實現打造具時代回憶的偉大作品之際,藝術也要融合技術,除了讓玩家在遊戲過程感到幸福,同時也基於雲端應用,提供玩家快速又彈性的滿意服務。