1份郭台銘連署書300元!前桃市議員否認賄選 助理、收錢民眾卻認了
鏡週刊Mirror Media.2023年12月20日 18:19
前民進黨籍桃園市議員郭麗華,為幫助郭台銘(右)、賴佩霞(左)衝連署書,指示助理以1份連署書300元請民眾簽署。(本刊資料照)

前民進黨籍桃園市議員郭麗華,當時為協助前總統參選人郭台銘的連署突破門檻,今(2023)年10月間指示劉姓女助理對外收購連署書,劉女6度到郭麗華議員服務處共收取325份空白連署書,以每份300元找民眾連署;桃檢調查時劉女等6人坦承犯行,最後依違反正副總統選罷法將郭麗華、劉女等7人起訴,檢方批評郭麗華「否認犯行且飾詞狡辯、不見其悔悟」,建請法院從重量刑。

桃檢調查,58歲郭麗華今年10月間為幫郭台銘、前副總統參選人賴佩霞取得連署書,指示服務處劉姓女助理以每份300元價格,對外收購連署書;劉女6度到服務處向郭麗華領取325份空白連署書、對價共計8萬4,000元。

劉女後來指示陳姓女樁腳等6人,自10月12日起向民眾索取身分證影本並簽立連署書;當桃檢複訊時,郭麗華矢口否認犯行,她辯稱劉女有聯絡過郭台銘連署事情,是當初郭姓宗親會說要求挺郭,但她是民進黨員不便出面,才代為宗親會聯絡劉姓助理協助連署。

郭麗華強調,自己僅代為聯絡轉交連署書,沒有委託劉女幫忙連署,亦不清楚劉女指證連署300元資金從何而來等情事,但同案的劉女、陳女等6人及部分連署民眾則坦承犯行。

檢方認為,劉女複訊時已自白坦承犯行,且劉女與郭麗華間並無嫌隙,劉女並無為求脫免刑責而構陷他人之動機,另根據郭麗華、劉女的對話紀錄,確實有談及200多份連署書、連署書據點工作人員數等細節,還有多次語音通話紀錄,顯見2人聯繫密切。

檢方偵結,郭麗華矢口否認犯行、飾詞狡辯,其為本案主謀竟推諉卸責於劉女,不見其悔悟,且犯後態度惡劣,其為民意代表當知選舉公正之重要性,卻仍為此犯行,伐害民主,建請法院從重量刑;此外,劉女等人複訊時坦承犯行,並配合檢調偵辦,犯後態度良好,建請從輕量刑。

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  • 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