朱亞虎認行賄!徐巧芯昔嗆北檢辦錯人 今喊勿枉勿縱嘆:知人知面不知心
三立新聞網 setn.com.2024年9月30日 09:46

記者詹宜庭/台北報導

朱亞虎遭羈押禁見,據指已坦承行賄。(圖/資料照)

▲朱亞虎遭羈押禁見,據指已坦承行賄。(圖/資料照)

京華城弊案延燒,前台北市兵役局長、威京集團子公司鼎越前董事長朱亞虎遭羈押禁見後,據悉已坦承行賄,民進黨台北市議員簡舒培昨日點名曾護航朱亞虎的國民黨立委徐巧芯,並嗆「還要神隱到什麼時候,不用出來洗門風嗎?」對此,徐巧芯今(30日)上午在立院受訪時表示,有時候知人知面不知心,她從未幫朱亞虎加過油,且朱亞虎行賄對象到底是誰,目前完全看不出來,「希望檢方勿枉勿縱,但不要看政論節目辦案,就這麼簡單。」

徐巧芯表示,「我們現在也不太清楚檢方現在查到的資料是什麼,我們希望勿枉勿縱,有時候知人知面不知心,我跟他認識以來,他是一個國軍將領,我們是在黃復興餐會上認識的,從來就沒有跟我提過錢、交易、請託等,我相信認識朱亞虎的人很多,他行賄對象到底是誰,目前完全看不出來,希望檢方勿枉勿縱,但不要看政論節目辦案,就這麼簡單。」

徐巧芯指出,「有人誤以為我幫誰加油,從來沒這樣的事,我沒有幫他加過油,只是他前兩次無保請回,是看著某些人臉書辦案,我覺得看政治人物臉書辦案是不妥的,但如果檢方有掌握資訊,有任何人有不當情況,當然是該辦就辦。」徐巧芯強調,她認識朱亞虎以來,朱對她從未有任何請託,或從未向她談到任何有關錢的事情,即便在選舉期間也沒有,「我不曾收受過任何相關政治獻金,所以我覺得很奇怪,怎麼會出現這樣情況?」

徐巧芯表示,朱亞虎到底何時行賄?行賄給誰?相信檢調在這部分應該更清楚說明,讓大家釐清事情真相,這才是北檢應該做的事,「我從來沒幫朱亞虎加油,我幫的是北檢加油,希望他們能真的辦出金流,而不是偵查大公開,把所有內部事情透露給特定媒體,去放話、毀人名節。」

至於簡舒培昨日嗆「還要神隱到什麼時候,不用出來洗門風嗎?」徐巧芯回應,「洗門風是什麼意思?要賣檳榔還是下跪?我一直都認為檢方勿枉勿縱,不要看臉書或政論節目亂辦案,也不要偵查大公開,在偵查期間把所有內部事情透露給特定媒體去放話,到底現在涉案人員不管是朱亞虎還是前台北市長辦公室主任李文宗,他們行賄狀況有待檢方進一步說明。我的建議是應該要像桃檢一樣,定期公布收到的相關資訊,不要把資訊洩漏給特定媒體。」

無罪推定原則。(三立新聞網製圖)

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京華城 朱亞虎 收賄

太報
中時新聞網
三立新聞網 setn.com
老鵝日報
見總統是否起立?人事長蘇俊榮稱一定會:這是基本禮貌
行政院人事總處人事長蘇俊榮今(9/30)赴立法院司法及法制委員會進行業務報告並備詢。針對近日傳出國軍將官見到總統賴清德沒起立,遭賴清德怒罵,被稱適「軍中立威」一事,國民黨立委羅智強質詢時問及,若見到總統是否會起立?蘇俊榮表示,「這是基本禮貌」,羅智強追問,即使總統幕僚先告知可以不用起立?蘇俊榮則強調:「我還是會起立」。
  • 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