假帳門2.0?柯文哲選舉補助款買商辦 林延鳳轟謊話連篇:公開金流資料
三立新聞網 setn.com.2024年8月27日 16:30

記者許皓婷/台北報導

柯文哲砸4300萬買商辦,事後稱用選舉補助款購買。

民眾黨主席柯文哲遭踢爆用4300萬現金購買商辦,坦承以選舉補助款當個人辦公室,台北市議員林延鳳今(27)日表示,民眾黨上下僅憑三言兩語就想把「濟南3樓」輕描淡寫,甚至連黨所規範之所謂「1/3責任額」有無確實進到民眾黨庫,都以陸陸續續支出,看黨的需求就想呼攏過去,簡直就是說不清楚的假帳門2.0,完全低估選民智慧。

林延鳳要求,柯文哲應為「用補助款購買房產,還謊話連篇」的行為道歉,並全數公開買房等所有選舉補助款金流、用途,包含捐黨庫究竟入帳多少,以及進入其私人口袋者除了買房,還買了什麼?都應向外界交代清楚,否則不只無法釋疑政治獻金漏報與該房價與柯夫婦存款差額皆為1800多萬差額是否真純屬巧合,更令人懷疑整筆1.1億元補助款,除了已知捐助花蓮的100萬之外,全都大有問題。

林延鳳也認為,民眾黨民代下到議員,上到立委,全對此默不吭聲,因為這種情況要護航實在令人過於羞愧,沒有「三流幕僚」陳智菡的臉皮還真是說不出來,若柯文哲再做不到兩個公開,從市政擺爛延續至口袋賺爛的情境,恐使跳船潮從基層黨員延伸至兩年後就要面對民意考驗的縣市議員。

林延鳳指出,民眾黨一月曾說明柯文哲1.1億選舉補助款將用在黨務、下鄉和公益三面向,如今毀諾買私產,將因選民付託所生之補助,成為自己個人聚財、生財的管道,不僅自證人設崩壞、信用破產,背後可能還有更大的謊言,比如柯或民眾黨說明此事當下,並未出示任何足資證明來自補助款之金流文件,形同空口白話,比起她昨踢爆柯文哲五月買房是經過多重查證確認,還在記者會公布各項資料,不禁要問柯和該黨的公開透明曾幾何時變成下落不明?又或者,過去時常坦蕩秀存摺的陳佩琪跑去哪了?

林延鳳表示,以社會各界普遍對柯文哲的低信任程度,再加上民眾黨昨天面對相關質疑的支吾其詞、異常低調,令人覺得事有蹊蹺,她大膽懷疑以選舉補助款買房可能也是謊言,背後還有更大的謊言,比如坊間就有猜測「柯選舉補助款是否一毛未進民眾黨」,該黨的解釋就更令人存疑,且該黨急忙撇清「政治獻金結餘和選舉補助款不同」,同時卻不回應她昨天在記者會點出之1800多萬的巧合,她說「不是號稱查帳進度已達8成了嗎?連這種問題都沒辦法說明嗎?」若沒有公開相關資料,難以取信大眾,甚至會被認為是心裡有鬼。

林延鳳也說,柯文哲自說自話同時,還不對其「選舉補助款買房」之行為向社會道歉,相對於「假帳門」發生時的道歉信,代表柯認為自己買房完全沒錯,理直氣壯,以身作則地打破藍綠都無法下探之道德底線,這樣的態度想必社會自有公斷;林延鳳認為,柯若還有做人最基本的羞恥心,就應當「公開道歉、公開金流資料」,若連這種基本要求都做不到,民眾黨的議員恐將不再只是沈默,而是陸續「跳船」,避免兩年後跟柯一起「沈船」。

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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