鳳山火車站內掛「選舉廣告」挨批不中立 台鐵:沒違法
TVBS新聞網.2023年12月25日 19:52

文宣戰藍綠交鋒,民進黨控訴國民黨高雄黨部發出十大弊案,內容扭曲抹黑,根本是「類黑函」,侯友宜反擊,文宣內容都是人民想問的問題;另外,台鐵新啟用的鳳山火車站,民眾發現有賴清德與其他立委候選人的廣告,質疑違反行政不中立,台鐵回應,按規定的商業付費廣告,政治廣告不得超過百分之五十,也沒獨厚特定候選人,一切合法。

圖/TVBS

記者宋珮文:「近日有民眾發現在台鐵的鳳山火車站大廳內,看到有候選人的廣告看板,而這樣子有沒有涉及行政不中立。」

搭車乘客:「(車站)要跟政治無關,很佔版面不如給一些工商單位。」

搭車乘客:「公家的話就是要中立。」

搭車乘客:「可以做為廣告地方的話,我認為就沒差,有時候點就是看誰搶得快。」

立委候選人許智傑和賴清德競選廣告,就在新啟用的鳳山車站大廳顯眼位置,不遠處的站內,也看得到國民黨候選人鍾易仲的廣告,不只如此,懸掛的電視也大力宣傳立委許智傑推動政績,火車站多了選舉味,有沒有違反行政中立,台鐵給出答案。

圖/TVBS

台鐵資產開發中心副總劉睿紘:「政治性的露出不可以超過百分之五十,同一個候選人不得超過百分之二十五,我們都沒有違反(規定)。」

台鐵曾發函銓敘部和中選會,得到回應,只要是付費廣告,加上廣告數量沒有超過站體百分之五十,為特定候選人打廣告,如同一般商業廣告有條件出租,意思是花錢就能掛廣告。

民進黨高雄黨團:「國民黨抹黑,侯友宜出來講。」

隔空砲轟,藍營高雄黨部散播十大弊案,內容充斥假訊息,製造「類黑函」,民進黨議員號召,在國民黨高雄黨部網路給一顆星負評反擊,面對一字排開的指控,人在佛光山參加祈福法會的侯友宜指出,黨部文宣內容是人民的疑問。

圖/TVBS

總統候選人(國)侯友宜:「我們做的文宣都代表所有民眾,要問他的問題,你說清廉勤政愛鄉,你們做的都是相反的呀。」

文宣戰從總統到地方立委,最後關頭,都能掀起藍綠交鋒。

更多 TVBS 報導
2024總統大選政見懶人包》總統候選人6大政見發表 賴、侯、柯「兩岸議題」交鋒
藍營大老齊聚侯康造勢 韓國瑜開嗆「綠營這1人」:神經病嗎
柯文哲:賴清德當選戰爭風險高 侯友宜完全往中國靠
賴清德喊「能維持真和平」 過半民眾不買單:當選兩岸惡化

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 晚會

金山 勘災

回應 祖國論

晚會 祖國

賴清德 致詞

中華 祖國

中天新聞網
中天新聞網
中時新聞網
中天新聞網
賴清德頻提速審治水預算 沈富雄酸「救災表演學」:拿清朝的劍斬明朝官
總統賴清德今天(6日)前往新北的金山、萬里勘災,他並表示,明年編列了治水預算551億元,希望立委能盡速審議預算,以推動治水工程。對此,前立委沈富雄表示,這根本就是「拿清朝的劍斬明朝的官」。
  • 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