高雄國賓鑑定報告保密惹議 蔡正元:跟蔡英文論文有何不同
中時新聞網.2024年9月4日 00:06

高雄國賓容積率破千引發爭議,一度還被質疑結構鑑定報告保密,高市府澄清是合法透過危老獲得容積率。(任義宇攝)

台北京華城案延燒,讓外界關心容積率更高的高雄國賓危老改建案是否合乎規範,周邊住戶曾質疑國賓是否為真危樓,民代向市府索要結構鑑定報告,卻遭以「侵害簽證技師著作權及設籍當事人營業事業有關資訊」為由拒絕,但近日爭議擴大,高市府急轉彎決定公開,讓市議員邱于軒狠酸「早知如此何必當初」。前立委蔡正元質疑,高雄國賓的容積獎勵是一點一點湊出來的,之前鑑定報告還保密,跟蔡英文論文有何不同?

國民黨高雄市議員邱于軒表示,市府一定要在爭議擴大,面對社會輿論之下才決定公開報告,狠酸「早知如此何必當初」,強調若一開始就公開事件也不會鬧那麼大,因整起事件沒有如京華城般複雜,市府態度反而讓人感覺欲蓋彌彰。邱于軒說今天攤開報告後,乍看之下危險度分數確實符合45分以上危老資格,不過仔細看仍有些瑕疵,如結果判定分數為65.71,但內文中卻是52.45,其他細節會去委請其他專家檢視。

「任何一個有問題的案子,他剛開始都要編得很合法、包裝得很合法,這樣大家就容易睜著眼睛避過去!」蔡正元3日在《盧秀芳辣晚報》節目表示,這個高雄市國賓飯店的案子,最讓人家質疑的是什麼地方?他那個36%容積獎勵,不像那個京華城30%,還用買的?他不用買!

蔡正元提到,按照民進黨的邏輯:這個公共財是我民進黨送的!「那你送他36%,你要不要講個道理來嘛?」第二個,危老建築怎麼鑑定?找了一個結構工程師,就寫一寫跟政府說:核定了,這個是危老建築!那這不是比都發局更簡單?主持人盧秀芳說:重點是列為機密報告不公開?

「對,那這個跟蔡英文的論文有什麼不同?還是當成什麼智慧財產權?你嘛卡差不多咧!」蔡正元質疑,危老的條文寫得非常簡單:屋齡30年以上,經結構安全性能評估結果之建築物,耐震能力未達一定標準。「我花點錢找誰,就可以通過了不是嗎?」講句不客氣的,國賓飯店前段時間還在營業,那你如果有危險的話,你要讓這些住戶、住客有危險嗎?如果說老,台北市30年的老房子一堆!台北101不久也要超過30年了。

蔡正元直言,至少京華城案還有公開展覽,你高雄國賓有公開展覽嗎?「把結構工程師的報告公開展覽啊!」京華城案還要公開是什麼理由,這個理由5%、這個理由3%...最後湊到20%。他並不是都更條例準20%,他是一項2%、一項3%...這樣慢慢湊出來的,沒有哪一個東西、一個理由就可以拿到20%的!你建案不是都要公開展覽嗎?讓那個結構技師證明這是危險的房子?

高雄市工務局回應,高雄判定危老標準與全國一致,都是由申請人委託經內政部認可委託機構,進行危老建築耐震初評,至於數據不一部分將函請鑑定單位台北市結構技師公會說明。

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張啓楷揚言凍結總統府預算 綠轟干預司法 "適可而止"
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  • 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