媒體大亨爆介入NCC人事!傳硬拔劉柏立「逼宮賴清德親信」
TVBS新聞網.2024年4月27日 21:12
媒體大亨遭指「介入NCC人事異動」。(圖/TVBS資料畫面)

國家通訊傳播委員會(NCC)新任委員提名爭議、引起各界高度關注,包含現任主委陳耀祥在內的四名委員,因將於今(2024)年7月底屆滿,因此下一任主委的推舉提名,也成為首要之務,然而先是有消息指出,原內定被提名主委的台經院四所所長劉柏立,因「民進黨內部反彈」遭強硬撤換,再有知情人士爆料,稱相關事件是因為「媒體大亨介入」所引發。

卓內閣於本月底前將提名4名「NCC新任委員人選」,分別是台師大大眾傳播研究所教授陳炳宏、世新大學傳播管理學系助理教授羅慧雯、NCC平台事業管理處長詹懿廉以及台經院四所所長劉柏立,不料卻在近日因人事名單引發系列爭議。

根據《聯合新聞網》報導,知情人士指出,一名「與英系關係友好」的媒體大亨,在主委遲遲沒有著落的情況下,推薦了現任副主委翁柏宗,不過行政院準副院長鄭麗君則是在徵詢多人意見後,找到了劉柏立幫忙、後者亦表態願意幫忙。

然而在23日的行政院名單公布前,媒體報導出現了分別以翁柏宗、劉柏立為首的主委提名消息,翁柏宗雖然只簡短回應「沒接到徵詢電話」,仍造成熱烈討論,傳也因此引起當初舉薦的媒體大亨不滿;傳聞這名媒體大亨本週就優先致電賴清德親信逼宮、該名親信則隨即與鄭麗君聯繫、溝通,輾轉來回之下,事態發展才演變到「劉柏立主委遭拔」的疑雲之中。

由於提名作業可能趕不上最後的2天工作天,在主委人選極可能換回翁柏宗的情況下,即便已經引起兩黨反彈,業界人士依然認為,倘若翁柏宗在5月底或6月立法院進行人事同意權投票時,透過媒體大亨的協助、並在國民黨內拉個7、8票,應該就可以過半當選。

更多 TVBS 報導
分析2026激戰區!沈富雄揭藍營硬傷 加碼預言:他會選總統
台中女師秘戀國中妹!會考前補課「摩鐵種草莓」:等下換我
北市警爆「性侵親生女」!醉洩慾瞞全家 挨告疑令同仁封口
台中17歲女跑趴暴斃!遭6男「灌藥輪流來」 扔摩鐵昏迷不治

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

總統 就職 典禮

議會 總質詢

賴清德 就職

總統 授勳

贈勳 賴清德

藍營 就職

品觀點
華視
中廣新聞網
鏡週刊Mirror Media
520總統就職,藍營巿長沒空,柯P出席,皆被酸
520總統就職典禮,誰會出席?下周就是新任總統賴清德正式上任的日子,當天有那些政治人物會出席,成了近期大家關注的焦點。不過,媒體人黃揚明批,出不出席都會被酸,根本存在的雙標現象,像是縣巿首長因公務不出席,就被批缺乏國家大局的視野,而民眾黨主席柯文哲出席,則被酸是落選總統候選人出席,民眾則表示,出不出席只是時間有空沒空而己,沒什麼好多加去批評及加注,政客就是見縫就想插針!
  • 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