獨家/這款教師要不得!用離島機票換學生選票 賄選惡行被逮遭判刑
菱傳媒.2023年4月6日 00:00

獨家/這款教師要不得!用離島機票換學生選票 賄選惡行被逮遭判刑

(記者王吟芳/綜合報導)離島馬祖3年前終於有了第一座大學-海洋大學馬祖分校,豈料校內教職員卻以最壞身教指導學生!去年九合一大選海大行政人員陳蘭君、老師李意婷明知許多學生是首投族,竟以代墊機票等方式遊說11名已返台的學生,搭船去北竿把選票投給特定候選人,買票過程遭檢調全程監控,連江地院日前依違反《選罷法》各判2人2年及1年8月,緩刑3年。

海洋大學2019年9月正式在離島馬祖成立分校,成為島上第一所大學,也讓馬祖高等教育邁入新里程碑。當時校方安排海洋生物科技系等三系的學生,二年級時要到馬祖就讀一年,不少學生為了往返台馬的交通優惠,會把戶籍遷到馬祖,升大三時再遷回台灣;依規定,設籍滿4個月的學生,就有馬祖北竿選區的投票權。

判決指出,海洋大學馬祖校區行政人員陳蘭君是北竿鄉長陳如嵐的女兒,陳蘭君知道父親有意投入去年底連江縣第二選區縣議員,也明知每屆學生最遲在當年8月底就會結束課程返台,竟從前年底開始佈局,與學生約定以支付往返機票與住宿費當對價,要求學生在投票日回馬祖投票給陳如嵐。

去年11月25、26日,關姓等8名學生依約搭機回馬祖,陳蘭君前往接送時再次告知投票對象及投票方式,學生也乖乖前往投票所完成投票,但陳女還來不及付學生每人2千多元的機票、住宿費,就被檢調查獲。至於陳如嵐則在3搶2的第二選區以190票之差敬陪末座,檢方已另分案查辦陳蘭君行賄資金來源是否與陳如嵐有關。

另名海大老師李意婷更誇張,身為海洋大學馬祖校區課業指導組教師的她,因為丈夫家族有多名親友分別參選北竿鄉長、鄉民代表、縣長以及縣議員,為使親友順利當選,夫婦倆也將歪腦筋動到學生頭上。

去年9、10月間,李女以提供免費往返台灣與馬祖交通費及食宿方式,拜託陳姓海大學生從台灣回北竿鄉投票,還要陳姓學生揪同學一起來,陳男成功找到2名同學同行。

李女隨即為3人刷卡購買立榮航空來回機票,安排學生在投票日當天上午抵達馬祖,再搭乘計程車至南竿福澳碼頭會合,隨後一同搭船前往北竿白沙碼頭,上岸後由李女駕車將3人載到預定的民宿並提供免費餐點,用餐過程中李女再三叮嚀投票對象及方式,餐後4人即驅車前往投票,大功告成後李女還提供免費機車與晚餐給3人,但隔天3名學生退房準備返台時,當場被檢調查獲。

本案是連江地檢署成立20多年來第三度查到賄選,去年到任的連江地檢署檢察長黃元冠指示主任檢察官廖晟哲指揮調查單位聯手偵辦此一賄選案;也是首度為了避免打草驚蛇,捨交通船不搭,動用海巡巡防艇搭載辦案人員前往北竿逮人;更是第一次查到設籍在馬祖的大學生成為候選人及親友買票的對象。11名首投族學生被辦案人員查緝包圍時,幾乎都嚇到驚慌失措。

連江地檢署去年底先依違反《選罷法》起訴陳蘭君與李意婷夫妻,11名大學生也遭列被告另案偵辦;連江地院日前依違反《選罷法》交付不正利益罪,將3人分別判刑2年及1年8月,但考量3人素行良好且坦承犯行,均宣告緩刑3年。可再上訴。

菱傳媒原始網址:獨家/這款教師要不得!用離島機票換學生選票 賄選惡行被逮遭判刑

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

陸委會 調升 大陸

警示 兩岸

罷免 門檻

劉世芳 拜會 北市府

罷免 謝國樑

國會 釋憲

CTWANT
今日新聞NOWnews
鏡週刊Mirror Media
中天新聞網
福州踩線團今抵馬祖 團員多為「90後」來看藍眼淚
[周刊王CTWANT] 福州踩線團今中午12時30分從福州馬尾琅岐港搭乘「安麒6號」出發,下午2時抵達馬祖南竿福澳港碼頭,即使天氣炎熱,仍難掩團員興奮神情。連江縣長王忠銘因有公務到台灣,縣府派出祕書長張龍德、代理交通旅遊局長劉性謙前往碼頭歡迎,現場舉辦盛大歡迎儀式,除舞獅表演,迎賓小...
  • 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