柯文哲列北士科、京華城貪污案被告!黃揚明看高虹安、黃珊珊:2026民眾黨真收攤?
中天新聞網.2024年5月2日 14:56

李奕緯/綜合報導

民眾黨主席柯文哲台北市長任內的北士科、京華城案,台北地檢署已依《貪污治罪條例》分「他字案」偵辦,將柯文哲列為被告,媒體人黃揚明臉書今(2)日發文評論。

柯文哲(右2)、黃珊珊(左1)、高虹安(右1)等人昔日同台。(圖/翻攝黃瀞瑩臉書)

黃揚明臉書2日發文:「民眾黨與柯文哲的的魔障。柯文哲市府任內的北士科、京華城兩大案成為政治攻防標的,今天最新動態是因有民眾告發,台北地檢署今依涉犯貪污治罪條例分他字案偵辦,並將柯列為被告。柯文哲是否真的涉入貪瀆還有待司法調查,且調查結果若證明柯清白,反讓他2028角逐大位之路冠上金鐘罩,更顯順遂也不一定。但在這段期間,民代爆料不斷、市府協力,與他2014年上任台北市長後,風光大辦五大案的氛圍類似,不知道柯文哲有沒有想過自己卸任後會遇到這樣的處境。」

黃揚明指出:「其實這兩大案對柯文哲可能造成傷害的是柯的人設。尤其柯曾形容台灣政商關係『非常高雅』,是『用刀叉在吃人肉』。若自己也成為『政商關係』中的一環,不知有多少因對藍綠失望而對柯期待的小草會失望。對民眾黨而言,當柯文哲8年台北市治理經驗蒙上陰影,2026九合一選戰中首當其衝的,當然就是可能再戰台北市長的立委黃珊珊。若這些案件最終經司法認證成為弊案,民眾黨就真的不用選了。」

黃揚明資料照。(圖/中天新聞)

黃揚明強調:「若目標是2028執政,那麼民眾黨在2026大選的最大挑戰不是議員席次,而是如何搶下更多縣市長。可是民眾黨目前2個執政縣市新竹市、金門縣各有隱憂,新竹市因審理中的高虹安助理費案,市政成績難以凸顯,民眾黨也不敢大肆為高虹安宣揚,若高未來司法判決呈現不利結果,更會重傷。而帶槍投靠的金門縣長陳福海受制《選罷法》新制,將無法競選連任,金門版圖能否守住?應是極大難關。」

黃揚明直指:「在新竹、金門都不穩的狀態下,2026民眾黨唯一能拿來宣傳的還是只有柯文哲的8年台北市治理成績,因此,若這治理成績單與貪腐、圖利等負面形象扯上關係,民眾黨必將全面潰敗。那麼,柯文哲上週接受媒體人訪問脫口的那句:『2026選很差就可以收攤了!』恐成民眾黨心中最大魔障。」

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兩案協商皆無共識 柯建銘預告:明院會恐爆發「史上最嚴重衝突」
立法院長韓國瑜今(5/16)下午再召集藍綠白黨團展開朝野協商,因討論總統赴立法院國情報告形式皆未達共識,韓國瑜裁示下次再議,並續商議由國民黨團總召傅崐萁等人領銜提出的「花東建設條例」相關草案。民進黨團總召柯建銘突說出,明天就是立法院會,「沒有朝野協商簽名的東西,院會實難進行,一定發生史上最大、嚴重衝突」,國民黨團總召傅崐萁與書記長洪孟楷也不甘示弱地回嗆,願意「挑燈夜戰」,要柯建銘別走。
  • 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