北海小抄人?國民黨控論文相似度達58%涉抄襲 何博文反擊:為救洪孟楷選情
菱傳媒.2023年9月1日 12:45

國民黨今(1日)開記者會指控,民進黨新北市立委參選人何博文的淡江大學碩士論文涉抄襲。國民黨提供

(菱傳媒/台北報導)民進黨又有一人遭控論文抄襲!國民黨今(1日)開記者會指控,民進黨新北市立委參選人何博文的淡江大學碩士論文經比對其他碩士論文,相似度達到58%,譏諷何博文從北海小金剛變成「北海小抄人」、「抄襲金剛」。對此,何博文發點3聲明回應,表示願配合接受淡江大學學術倫理委員會審查,用專業的學術標準來回應惡意的選舉手段。

國民黨今日上午召開「抓到了!又是論文抄襲!賴主席說好的誠信條款呢?」記者會,該黨副發言人呂謦煒指出,何博文2004年的淡江大學碩士論文《中國大陸人民代表大會制度改革之研究》抄襲了另外兩份論文,包括1994年中國文化大學中國大陸研究所研究生張淳翔的硕士論文《中共人民代表大會制度改革之研究(1978–1992)》以及2003年國立政治大學東亞研究所博士論文研究生張執中的碩士論文《組織內捲與調適:中共「民主集中制」之評析》。

國民黨發言人楊智伃表示,他們到國圖將論文紙本找出來比對之後發現,論文相似度竟然高達58%。何博文論文的「目的與動機」全部照抄張淳翔論文的研究目的與動機;另外,何博文論文的結論共有11頁,其中有10頁是抄襲的,高達90%,其中「筆者發現」的5項竟一字不漏地與張執中的碩論摘要相同。

她譏諷說,何博文最大的努力就是加入上下引號,論文主要研究「中共人民代表大會」簡稱「人大」,其中有很多專有名詞,與其他兩篇論文的差異在於何博文將這些名詞加上下引號,根據統計就有1032組,「這麼努力加上下引號,應該要給他拍拍手。」她質疑,如此大膽違反學術倫理,究竟何博文的碩士學歷是如何畢業的?

國民黨文傳會副主委林家興痛批,何博文的碩士論文根本就是肉眼可見的抄襲,「北海金鋼」已經變成「抄襲金鋼」,他反問民進黨主席賴清德,「是否還要力挺何博文?」

何博文發3點聲明反擊國民黨指控。翻攝何博文臉書

對於國民黨的指控,何博文發3點聲明表示,自己經過(快刀)系統比對,論文前半部相似度17.35%,後半部相似度11.97%,整部論文相似度平均14.66%。比對相似度低於15%,論文相似度並未逾越淡江大學獲得碩士學位的標準,相似部份大都是文獻回顧及資料引用。

何說,為昭公信,他願配合接受淡江大學學術倫理委員會審查,用專業的學術標準來回應惡意的選舉手段。他也反控,國民黨文傳會此舉是為了前主委洪孟楷的個人選情,所為之惡意指控已涉嫌違反公職人員選舉罷免法之意圖使人不當選,不排除進一步法律行動 

何博文強調,自己是20多年前以「一般生」考取淡江大學中國大陸研究所碩士班,並在淡水校區就讀,不是從政後才考取,指國民黨刻意選在賴清德在他選區內首場公開活動,進行惡劣政治操作,烏賊戰術抹黑。他也要求,「請國民黨用同樣的標準要求自己」,洪孟楷台大政研所在職專班論文電子檔並未公開,請公開洪論文電子檔以及美國留學的英文電子檔,提供外界查閱。

菱傳媒原始網址:北海小抄人?國民黨控論文相似度達58%涉抄襲 何博文反擊:為救洪孟楷選情

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

賴清德 就職

蔡英文 特赦 陳水扁

賴清德 就職 邀請函

立院 國情

卓榮泰 內閣

賴清德 就職 典禮

中天新聞網
中時新聞網
三立新聞網 setn.com
今日新聞NOWnews
賴清德面對朝小野大恐過於樂觀 民進黨新系元老曝長遠之計
即將於520就任總統的賴清德日前勉勵新閣員說,若有民意當後盾,民進黨在國會沒過半就不是問題。民進黨新系元老、前立委林濁水則沒那麼樂觀,他在臉書發文說,「長遠之計,恐怕還是憲改才能解決問題。」
  • 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