農田水利署上班時間集體開喝 吳音寧「燦笑舉杯」畫面曝
中時新聞網.2024年9月9日 22:57

吳音寧(左)曾在柯文哲(右)台北市長任內擔任北農總經理,表現被譏為百萬年薪高級實習生。(示意圖/資料照/姚志平攝)

農田水利署彰化管理處6月舉辦「處慶祝水利節活動暨水利小組聯席會議」,席開80桌,耗費83萬,不但蔡昇甫、吳音寧等中央長官到場加持,彰化縣地方政客,從立委到鄉鎮市長、議員,所有大咖都到場。餐宴被形容像選舉綁樁大會,更離譜的是在上班時間,彰化管理處幾乎所有員工都到現場蹭酒、贈飯,喝得醉醺醺,彷彿回到改制前的水利會時代。名嘴歷史哥李易修PO出吳音寧開心舉杯的畫面直呼:看來她過得不錯!

根據《鏡傳媒》報導,6月7日上午,15輛遊覽車從彰化縣各個鄉鎮,搭載數百名農業部農田水利署彰化管理處轄下的小組長,到彰化市皇朝鼎宴會館「開會」,主辦單位在婚宴大廳席開80多桌,場面盛大。雖是最基層的小組長會議,卻冠蓋雲集,除了主辦單位農田水利署彰化管理處長徐瑞旻,上級單位農田水利署長蔡昇甫、農業部綜合規劃司長蔡巧蓮、行政院中部聯合服務中心副執行長吳音寧等中央部會官員也都出席。

幾乎所有彰化縣藍綠立委、縣議員、鄉鎮市長及代表都陸續趕到宴會廳。徐瑞旻花了10分鐘報告轄區水利灌溉工程,接著署長、副執行長致詞,正式召開小組長會議,數百人的會議就在主席催促下,幾名小組長匆匆反映工作問題,並由管理處官員快速回覆後,不到半小時便告結束,司儀宣布上菜。只見蔡昇甫、吳音寧在徐瑞旻帶領下逐桌敬酒,其他政治人物也沒放過「博感情」的機會,現場熱鬧景象有如選舉的綁樁大會。

酒過三巡,有小組長喝多了,帶著醉意上台高歌。離譜的是,名義上是小組長會議,但農田水利署彰化管理處幾乎全員出動蹭小組長餐宴的酒飯,不少人喝得醉醺醺。一名員工對此不滿直言:「公務人員上班時間不得喝酒,違規要處分,小組長開會,管理處人員跟著吃喝,成何體統!」

報導提到,彰化管理處宴請小組長當天,幾乎所有員工都去蹭飯蹭酒。一名管理處的官員表示,這種場面在農田水利署改制前司空見慣,因為當時的水利會是全國唯一的公法人,是人民團體,經費愛怎麼花都行,政府根本管不著,只要主事者不把錢放進自己口袋,都沒有違法的問題。

「欸?510欸!」歷史哥9日在粉專PO出吳音寧開心舉杯的畫面,直呼:行政院中部聯合服務中心副執行長,看來過得不錯!

網友表示「看賴政府敢不敢辦?前不久賴清德說,有證據就法辦」、「高薪實習生很會吃吃喝喝」、「他們做什麼都是對的~台獨」、「真他x的,民進黨什麼錢都要花納稅人的錢」、「民進黨真是令人...欸~不知怎麼形容」、「這是不是圖利呀」、「當民進黨的官都過得不錯」、「什麼阿薩布魯的都有她,真是夠了」、「這種的都不會被檢調起訴耶」、「這太離譜了吧」、「好開心的笑容捏,跟對團隊了」、「黨證無敵!」

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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