黃瀞瑩稱北士科招標合法合規 張斯綱反駁:決策過程有行政瑕疵
三立新聞網 setn.com.2024年9月21日 10:43

記者劉宇鈞/台北報導

張斯綱說,尊重黃瀞瑩的講法,但大家都問心無愧

▲張斯綱說,尊重黃瀞瑩的講法,但大家都問心無愧。

前台北市長柯文哲任內推動的北投士林科技園區開發案惹議,北市議會調查小組昨(20)日認定,柯市府推動此案「政策搖擺,招標放水」,不過身為調查小組成員的民眾黨議員黃瀞瑩卻認為招標過程合法合規;身兼調查小組召集人的國民黨議員張斯綱強調,決策過程確實是有行政瑕疵,但仍尊重黃瀞瑩的說法。

張斯綱今(21)日說,新光人壽在這個案子裡面的角色是三次流標之後來投標,調查小組找了新光的人來詢問,表面看來,吳欣盈是副總、不涉及開發事項,但有點啟人疑竇,因為當時吳也是民眾黨立委,而目前從文件中看不出有貓膩,可能要看有甚麼其他的調查方式,這要由檢調來了解其中是否有連結。

張斯綱也說,尊重大家意見,但因為調查小組是共識決,沒有霸凌少數的問題,以目前文件來看當然是合法,不過檢視決策過程是有行政瑕疵,北市議會不是執法單位,沒有能力看誰違法,所以才要將相關資料送監察院及檢調單位,仍尊重黃瀞瑩的講法,但大家都問心無愧。

至於當時市府與元大的會議,張斯綱坦言,大家對於元大來參加會議的目的及認知上有所差距,當天北士科會議,元大拿到的是內科標案,所以中間是傳達訊息有錯誤還是參加者認知不同,恐怕是各說各話。

張斯綱指出,日後標案要有投資計畫書,不能說不知道為什麼要投標,甚至在投完標後才做計畫,這跟大家的期待有很大落差,而市府對於地主權益要有明確的保留、監督機制要更完善,不能因為BOT的方式就能有拖延,因為這樣的過程恐將傷害全體市民權益,早點實踐說不定能帶動地方發展。

張斯綱表示,新光得標之後到現在還沒開工,但金仁寶得標的T16已經動工一年多了,他不是新光決策者,無法理解新光到底要做甚麼,但新光如果有想做的應該標到後馬上來做,合理推測新光標到案子後不知道自己要做什麼。

無罪推定原則。(三立新聞網製圖)

▲無罪推定原則。(三立新聞網製圖)

更多三立新聞網報導
館長真心挺柯文哲?媒體人揭「發大財內幕」:他是最聰明的
轟黃珊珊「帶全民眾黨盲挺弊案」 吳靜怡:挺財團的政黨將從此再見
民眾黨最新民調現驚人變動?林濁水曝「關鍵3指標」:真是稀奇
不打柯文哲就能藍白合?張啓楷:國民黨人士都私下說「需要幫忙別客氣」

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

央行 打炒房

立院 開議

晚會 募款

立法院 開議

中央政府 總預算案 退回

死刑 合憲

TVBS新聞網
中天新聞網
TVBS新聞網
三立新聞網 setn.com
明年放假日「被吃掉1天」? 政院人事總處解釋了
行政院核定2025年政府行政機關辦公日曆表,總放假天數為115天,比2023年少了一天!行政院人事總處官員解釋,這與平年、潤年,以及元旦、12月31日是否為週六或週日有關,強調「該放的假不會被吃掉」。
  • 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