邱莉莉案若有罪 賴受不了?鄭麗文示警:台灣將菲律賓化
中時新聞網.2024年4月30日 22:04

台南黑金醜聞不斷爆發,準總統賴清德(左)恐難切割。右為遭爆料11年前任職台南市政府期間,多次不當接受業者性招待的前行政院發言人陳宗彥。(示意圖/本報資料照片)

台南市正副議長賄選案10名被告,一審全被判無罪引發輿論譁然。前立委鄭麗文直言,準總統賴清德必須讓這群人無罪,否則自己永遠無法跟黑金切割,台南神話將破滅,若不政權輪替,切斷黑金集團的臍帶跟奶水,後果不堪設想,這種黑金政治蔓延出去,台灣將變成第二個菲律賓。

鄭麗文30日在《大新聞大爆卦》節目質疑,如果他明明知道:我在法院上作證的結果是,我回家倒楣、或家人倒楣,然後他不一定有事!因為法院已經是「信賴」的了,法院是賴清德開的,別的派系不一定有這種待遇!這是因為在台南、賴清德本命區,他沒有辦法經得起判決有罪,因為這代表賴清德在台南的所有神話不但破滅,「其實你在台南是豢養了一個黑金怪獸!」你的議會是黑金掛鉤的,那你賴清德代表的是什麼?

「你的台南神話不但是假的,而且剛好是最糟糕的,整個全台灣、過去民主政治發展這麼多年來,最糟糕的一個地方啊!」鄭麗文強調,其他地方有像他們這樣子嗎?議長選舉還亮槍的,這是在上個世紀、李登輝時代才有這種事!

鄭麗文提到,能這樣違反所有大家最基本的是非道德觀念,他們吃了熊心豹子膽嗎?大法官可以面對百分之八十的民意,說:我要教育你們(這些野蠻的)台灣民眾啊!我才是真正代表台灣的民主!他可以這樣子不屑台灣的民意,違反民主程序、繞過立法程序,我們的法官可以直接就信賴?不要以為這種事情不會發生在一個民主自由的國家,他可以發生在美國,發生在台灣何其容易?這個後果是不堪設想的!

「所以,未來像台南這樣子的黑金政治,會不會蔓延出去?會不會有樣學樣?」鄭麗文直言,為什麼選一個議長要花這麼多錢?要子彈、要包他未來選舉的錢、選沒有給你薪水、買房給你打折?當這個議長幹嘛要這樣?那當然就是你當了議長之後,你可以幹什麼非法的勾當?你可以賺更多的錢!從哪裡賺?聰明偉大的台灣人,自己去想一想。現在好了,賴清德必須撐腰,否則他會被邱莉莉這些人通通拖下水去。

「因為她只要判決有罪,賴清德永遠沒有辦法跟黑金切割了!所以無論如何,賴清德必須讓這一群人無罪啊!你看台灣多恐怖,現在就是被這樣一個集團在掌權。」鄭麗文指出,只有政權輪替,沒有第二個方法可以切斷他們的臍帶跟奶水,否則台灣就一去不復返,我們就變成像第二個菲律賓一樣,以前菲律賓比台灣民主,就是後來這種財團、家族,壟斷了所有菲律賓的特權,馬可仕家族起來不也是打著民主自由的旗號嗎?

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何啟聖:輕諾寡信不該是一國元首的品德
賴清德在五二0當天,面對國旗及國父遺像宣誓就職,他高聲宣讀誓詞,「余必遵守憲法….如違誓言,願受國家嚴厲之制裁。」未料,二個小時後,他即違憲的宣布「中華民國與中華人民共和國互不隸屬。」成為中華民國總統在就職演說中,公開宣示「兩國論」的第一人。而上次在同一個舞台上,講同樣的話,是蔡英文2021年的國慶演說。
  • 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