賴皮寮就地合法 藍委轟「賴非原住民」:量身訂做不覺得羞愧?
中時新聞網.2024年5月1日 19:10

賴清德萬里老家選前被質疑違建賴著不拆是「賴皮寮」,選後被特別關照就地合法,爭議不斷。(合成圖/示意圖/資料照)

藍營新北市議員江怡臻29日質詢時揭露,內政部國土署15日召開會議討論廢礦區土地問題時,擬比照《北泰雅原住民族特定區域計畫》處理,讓廢礦區土地上於2017年5月16日前既存的建物能就地合法。外界質疑此舉是為替準總統賴清德萬里老家解套,連在地里長都抱怨獨厚當權者。國民黨立委賴士葆直批,賴清德不是原住民,拿原住民條例替自家違建房舍解套,很像威權時代的便宜行事作風,如此量身訂做不覺得羞愧嗎?

賴士葆今(1日)在臉書發文表示,台灣貧富差距加劇擴大到66.9倍,學者提到房地產上漲、股票投資,富人輕鬆快速累積財富,民進黨政府不時誇耀股票上兩萬點的政績,這些都是造成貧富差距加大的重要因素。主計處的官員分析,高負債是導致後20%家庭落入貧窮的原因。官員置身事外地歸咎貧富差距是高度自由經濟發展的結果,完全沒有提到應該提出策略有效的降低貧富的差距,這本是政府不可推卸的責任。

「貧富差距擴大的新聞中,相映照賴清德萬里老家的新聞不斷地攻佔新聞版面,竟不知只是徒生社會的惡感!」賴士葆提到,去年選舉期間,其他人被爆違建的都拆除,只有賴清德緊抱著萬里老宅負隅頑抗,被稱為「賴皮寮」是其來有自、當之無愧。選前說要公益信託以博美名,選後卻以新北市課徵房屋稅的評定房屋現值17萬過低,沒有銀行願意承接為名,不能信託,「這樣很像是欺哄社會大眾!」

賴士葆質疑,國土署挖空心思逢迎拍馬竟然援引《北泰雅原住民族特定區域計畫》的精神,2017年前既存房屋可以就地合法?官員為德不卒的是,國土署應該想辦法去連結賴清德幾百年前的祖先和原住民有一絲血緣關係,「這樣才比較名正言順啊!」賴清德不是原住民,一個民選總統,拿原住民條例的精神,為了替自家違建房舍解套,很像威權時代霸權的便宜行事作風,「如此量身訂做,竟不覺得羞愧嗎?」

「接下來內政部要變更全國區域計畫條例,讓全國的礦區都適用,這是礦工家庭選上總統要就任的大赦條例。」賴士葆直言,世上苦人多,惟住在違法農地或山坡地上的窮人就沒有此福分。國土署處心積慮地想藉此巴結討好賴清德,完全沒有考慮到如此不公不義單挑特定區域的就地合法,只是更多堆疊、增加社會對賴清德仇恨值,以及千千萬萬升斗小民無力扭轉貧富差距急速攀升的無力和憤怒。

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邀賴清德赴立院國情報告?傅崐萁嗆:不必搭舞台給他
總統賴清德於24日完成簽署,並公布國會職權修法法案,並基於守護憲政秩序,決定聲請釋憲。然而,在憲法結果出爐前,針對在野黨要求他赴立法院報告的呼聲,賴清德表示,將等到釋憲結果後再作決定。國民黨立法院黨團總召傅崐萁今(6/27)日表示,「不必再搭舞台給他」,但他想來隨時可以來。
  • 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