檢調約談周榆修、戴于文等人查柯文哲金流 民眾黨轟司法機關幾乎全面清算
台灣好新聞.2024年10月11日 16:53

台灣民眾黨黨主席柯文哲(中)與民眾黨秘書長周榆修(左)。(圖/資料照片,圖源:台灣民眾黨提供)


台灣民眾黨黨主席、前台北市長柯文哲近期陷京華城都更容積率案圖利疑雲、用選舉敗補助款購置私人商辦、2024總統大選期間政治獻金作假帳、申報不實等爭議。目前柯文哲本人則因京華城案,遭法院裁定羈押禁見逾1個月。今(11)日傳出為釐清柯文哲金流,台北地檢署指揮調查局約談民眾黨秘書長周榆修、民眾黨發言人戴于文,與柯市府時的數名機要秘書...等人。民眾黨稍早發出聲明,表示該黨絕對依法配合調查,但也砲轟司法機關的約談範圍,幾乎全面「清算」民眾黨,製該黨絕不會退縮妥協。

有關今(11)日民眾黨秘書長及多位黨職、基層黨工遭到檢調約談一事,該黨聲明如下:

首先,基於公民應盡義務,民眾黨絕對依法配合調查,但檢調大規模的約談,究竟所為何事,民眾黨無從得知更多細節。

然而,近期司法機關的約談範圍,從企業老闆、前幕僚、黨職人員,甚至到最基層黨工等都不放過,不管是否跟京華城有關,幾乎全面「清算」台灣民眾黨,製造風聲鶴唳、人人自危的恐怖氛圍,民眾黨絕不會退縮妥協。

民眾黨呼籲檢調廉依證據辦案,切勿踰越偵查之必要範圍,否則只會讓司法公信力再度受到重創。

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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