柯文哲USB「最新解密」曝光?傳金流名單有高虹安、賴香伶
民視.2024年10月1日 17:48

政治中心/徐詩詠報導

民眾黨主席柯文哲日前因京華城弊案遭羈押禁見,近期案情也出現重大進展,前北市府兵役局長、威京集團子公司鼎越開發董事長朱亞虎坦承行賄,讓他與柯文哲大帳房李文宗皆遭檢方羈押禁見。如今,又傳出柯文哲先前被查扣有「2022/11/1 小沈1500沈慶京」的隨身碟,金流對象竟出現新竹市長高虹安、前立委賴香伶。



柯文哲USB「最新解密」曝光了!傳金流名單驚見「高虹安、賴香伶」

檢方發現過去沈慶京曾利用人頭,透過政治獻金方式來完成行賄柯文哲。(圖/民視新聞資料照)

根據《鏡週刊》報導,檢廉日前突破威京集團主席沈慶京心腹朱亞虎等被告心防,確認沈慶京曾在2020年利用7名員工當人頭,透過政治獻金方式行賄柯文哲210萬;朱亞虎認罪仍遭羈押的主因,在於為追查2階段行賄的金流,並與民眾黨內部及柯文哲的政治獻金名單比對,不排除7名京華城員工外,還有更多非員工的人頭,從事假捐款、真行賄的行為。

柯文哲USB「最新解密」曝光了!傳金流名單驚見「高虹安、賴香伶」

高虹安先前因貪汙一審遭判有罪,遭停止職務;如今又疑似捲入新弊案。(圖/民視新聞資料照)


另外,檢廉更查出,根據從柯文哲住家搜到的USB隨身碟,記載沈慶京2022年曾用相同模式,行賄逾1500萬元。傳出當時同時期正參選新竹市長的高虹安及桃園市長候選人賴香伶,2人姓名也出現在USB隨身碟的出帳名單,時間點恰好與京華城2022年8月18日取得容積率840%建照後、縣市長選舉期間重疊,是否與賄款有關,仍有待檢廉調查。

《民視新聞網》提醒您:「任何人在依法被判決有罪確定前,均應推定為無罪」

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死刑合憲後 28立委聯合聲明:37名死囚何時執行 ?
[Newtalk新聞] 國民黨立法院黨團今(1日)召開記者會,就憲法法庭9月20日宣布有條件死刑合憲,再次質問,法務部何時要執行死刑?28位在野黨立委也提出聯合聲明,要求檢察總長、法務部用實際行動,證明行政院長卓榮泰所說的「沒有實質廢死」,並要求法務部在最短的時間內到立法院司法法制委員會針對大法官釋憲後,台灣是否等同實質廢死,進行專案報告。 國民黨團副書記長羅智強表示,大法官做出有條件死刑合憲,是不是實質廢死?卓榮泰在接受立委質詢時一再否認,那麼,檢驗是否實質廢死,台灣是否從此就沒有死刑,就看法務部針對37位已經判決定讞的死刑犯,是否會依法執行死刑,以及在總統賴清德任內會不會執行死刑。 羅智強指出,28位在野黨立委在昨天發出聯合聲明,要求法務部踹共,司法法制委員會近期將安排專報,針對大法官釋憲之後,37位死刑定讞的死刑犯,法務部何時會執行?在何種條件下不會執行死刑? 羅智強表示,超過8成民意反對廢除死刑,但大法官雖然沒有說出廢除死刑,但做出的解釋可能台灣從此沒有死刑;未來無論何等窮凶惡極、慘絕人寰、毫無人性的犯罪,在大法官的借勢下,也不會再有死刑,這就是實質廢死。請法務部說清楚講明白。
  • 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