我們溜出去睡覺!前北市議員黃郁芬出軌男助理 他認了:有擁抱、親吻
三立新聞網 setn.com.2024年3月9日 14:50

社會中心/陳韋劭報導

前台北市議員黃郁芬出軌謝姓男助理。(圖/翻攝自黃郁芬臉書)

前台北市議員黃郁芬與謝姓男助理發生婚外情,其符姓丈夫發現她傳訊給謝男「能被你喜歡真的很幸福」、「你真的是很會在我毫無準備的時候讓我很害羞」、「不然我們溜出去睡覺好了」等曖昧訊息,另指控2人曾赴金山區海灣溫泉HOTEL停留約4小時,因此對謝男提告求償。台北地院審理後,判謝男賠40萬元。可上訴。

符男主張,與黃郁芬結婚後育有一名未成年子女。黃女在婚姻及懷孕期間,擔任台北市議會第13屆市議員,謝男則擔任黃女選舉專員。他從黃女手機内Instagram社群軟體對話紀錄,發現妻子2022年12月23日曾傳訊給謝「有時候會很想念那天早上」,「那天早上真的很開心」。同年12月27日又傳訊給謝男「能被你喜歡真的很幸福」,謝男則回「我看著這句傻笑了好久很高興」。

隔兩天,黃女又傳「如果可以靠著你睡那就好」,謝男回「好想抱你睡喔」,黃女又傳「你真的是很會在我毫無準備的時候讓我很害羞,不然我們溜出去睡覺好了」。12月31日黃女又傳訊給謝「我想到的都是你,可以遇見你被你喜歡,就是最美好的事了...我知道我是真的喜歡你」,謝則回「我也很清楚我這一次是認真的喜歡一個人」。

符男指控,黃女和謝男12月26日共赴金山區海灣溫泉HOTEL停留約4小時,黃女事後向他坦承與謝男有擁抱、親吻等行為。他為此事身心俱創,因而對謝男提告求償60萬元。

謝男應訊時稱,擔任黃郁芬助理期間,因與黃女的價值理念與政治想法相近,逐漸產生好感。2022年12月13日至15日間,與黃郁芬及其他議員辦公室員工前往宜蘭舉行員工旅遊,並非與黃郁芬單獨前往,更無同床共眠。

因得知黃郁芬喜歡看海,2022年12月26日邀其前往新北市某家觀光農場參觀,並在金山地區用餐,由於選舉失利,黃郁芬仍顯沮喪之情,他一時心動,便擁抱及親吻黃郁芬,但並未有更進一步身體接觸。得知符男發現他與黃郁芬的對話訊息後,黃郁芬即主動向他表示不再私下碰面、傳送訊息,他與黃郁芬已經絕少往來,亦無再侵犯符男權利的行為。

台北地院審理後,認為符男主張堪以採信。謝男未顧及黃郁芬為符男配偶,即與黃郁芬相互表達愛意,進而有擁抱及親吻等行為,顯已逾越一般正常社交分際,依侵害配偶權,判謝男須賠40萬元。可上訴。

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連勝文稱國民黨是救火隊 綠嗆挑釁的都是中國
政治中心/綜合報導中國統戰台灣管道"海峽論壇"15號開幕,國民黨副主席連勝文也率團參加,參加活動時痛批民進黨不斷在兩岸關係點火,國民黨扮演救火隊反而被否定。民進黨反嗆挑釁的都是中國,台灣最大的悲哀就是有和中國唱和的在野黨。傳出中國政協主席王滬寧將喊話台灣人多到中國置產,綠營也批評是養套殺手法。
  • 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