網友拿蕭美琴收小英二手衣「救徐巧芯」 律師曝關鍵差異
鏡週刊Mirror Media.2024年4月19日 09:25
徐巧芯昨日受訪當場脫衣,秀衣標給媒體看,稱其衣物都是平價品牌。

國民黨立委徐巧芯遭大姑夫婦詐騙案波及,連身穿要價10萬元的LV連身裙都成為話題,但她澄清衣服是藝人于美人所送。對此,律師林智群質疑恐違反《政治獻金法》,但網友就舉副總統當選人蕭美琴也曾收總統蔡英文的二手衣,遭林反駁「只有蠢蛋才會覺得情況有一樣啦!」

林智群昨(18日)於臉書直指,民意代表只能在選舉期間才能收政治獻金,「平常不行」,那民眾增送名牌衣服「這算不算政治獻金的一種變形?難道不給錢,就不違反《政治獻金法》嗎?」換言二手衣可以那送雙B二手車呢?「問題本質從來不是二手衣誰送的?多少錢?而是民意代表是否適合接受民間人士饋贈,是否可能違反《政治獻金法》的問題。」

林智群討論《政治獻金法》。(翻攝自臉書@林智群)
林智群討論《政治獻金法》。(翻攝自臉書@林智群)

針對網友的質疑,林智群再發文直言,「民意代表收二手衣可以,那收二手法拉利可不可以?收二手屋可不可以?」若民眾覺得價錢高低會影響法律判斷,那收多少錢以下的東西,才不算政治獻金?「如果認為只要是物品,就不是政治獻金,為什麼不捐錢改送物品,就可以閃過《政治獻金法》規定?」他強調法律不是只有法條而已,而是一種思考方式。

網友拿蔡英文送蕭美琴二手衣,來救援徐巧芯。(翻攝自臉書@林智群)
網友拿蔡英文送蕭美琴二手衣,來救援徐巧芯。(翻攝自臉書@林智群)

蕭美琴去年參選時透露與蔡英文的好交情,表示曾收過蔡英文的二手車、二手衣,而蔡英文過去參選新北市長時,曾把戶籍遷到她家,就睡在她家榻榻米數週。相關內容被網友轉貼到PTT引起討論,想用蔡英文送蕭美琴二手衣,來反駁徐巧芯恐有違法疑慮的說詞,林智群指出,「有網友傳這個給我,意思就是打臉我的意思。嗯程度不好還怕大家不知道欸。」

林智群表示,《政治獻金法》怕的是利益輸送,規範是人民捐錢或物品給政治人物,蔡英文送東西給時任立委的蕭美琴,是「政治人物」送東西給「政治人物」,並非「民眾」送東西給「政治人物」,認為兩者根本不同,況且蔡已經是總統,「她送東西給立法委員蕭美琴,到底可以獲得什麼政治利益?」「她已經是最大權力者了欸,還有誰可以給她好處?」

林智群指出,《政治獻金法》要規範的是無權力者送東西給有權力者,怕民眾用這種方式換取某種很難證明對價關係的利益,若有對價關係就是賄賂。若認為民意代表接受人民贈與的二手衣價值不高所以可以,那二手車、中古屋可不可以?大老闆買法拉利開半年後送給政治人物可不可以?「這些人看起來痛恨利益輸送,但利益小了,他們就覺得這樣沒關係?」

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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