公務員自保公文流出!柯親簽蓋章 許淑華揭這「兩字」被刪:超惡劣
三立新聞網 setn.com.2024年9月10日 23:20

政治中心/程正邦報導

許淑華秀出公務員自保公文書,打臉柯文哲說謊。(圖/翻攝新台派上線)

前台北市長柯文哲因京華城案遭收押禁見第6天,他遭搜索前稱,今年3、4月才知京華城案容積率為840%,柯妻陳佩琪也甩鍋時任北市副市長彭正聲,說公文甲章是他蓋的。不過台北市議員許淑華今天(10日)拿出公務員的自保公文,上面不但有柯文哲親簽蓋章,他還把公務員請示的「當否?」文字刪除,十分惡劣。

自由時報報導,柯文哲批是京華城案「越快越好」,公務員嚇壞了。(圖/翻攝新台派上線)

據《自由時報》報導,傳柯文哲在2021年間於京華城子公司鼎越公司的陳情書上親筆批示:「怎麼做都行,快就好……」。當年公務員相當害怕會有問題,還影印存證自保,如今成為證據之一。許淑華在三立政論節目《新台派上線》表示,「其實不要說影印自保,他們連公文書都要留下一些貓膩,讓大家看他們多可憐,他們這8年是怎樣大逃殺、荒野求生記。」

許淑華說,柯文哲和應曉薇「便當會」後,京華城案一路開綠燈。(圖/翻攝新台派上線)

許淑華說看到被刪改的公文,讓她覺得柯文哲如何逼迫公務人員做他們從來不敢做的事情,整個過程有如俄羅斯輪盤,大家輪著開一槍。許淑華指出,這件事情從頭到尾不應該要發生的,就在柯文哲從3月10日應曉薇的這個「便當會」以後,4月他親自交辦下來,要求這些官員去處理,公務人員在第一時間就已經擋了,公文指出,「12萬樓地板面積在京華城蓋百貨的時候已經用過了,使用一次為限,不可能再給他了」。

柯文哲把請示公文「當否?」字樣劃掉。(圖/翻攝新台派上線)

公文還寫到,「考量京華城公司持續透過議員陳情,故擬就前開的允建樓地板面積,是否為永久性,以及本府107年計畫要刪除樓地板面積是否為妥當,是不是要送到都委會來研議,要透過公開透明程序,使各方意見充分闡述,如果真的要給他12萬樓地板面積,是不是來召開一個都審會。」

公文後面請示柯文哲,「本市都委會的研議謹簽稿併陳當否?」,結果柯文哲把「當否?」直接劃掉,就是要做。許淑華強調,「後面這個也不是甲章,柯文哲自己親簽,2020年的4月15號」。許淑華說調查小組看到這樣的文件都冒冷汗了,「因為不只一份文件,很多這樣的文件後面都是問號,但是那兩個字會被畫掉,只有奉交辦沒被劃掉」。

許淑華指出,公文上蓋的柯文哲章是他親蓋親簽的,不是甲章。(圖/翻攝新台派上線)

許淑華痛斥柯文哲「很惡劣」,因為柯文哲當時說「不要讓官員坐牢,其他都可以」,可是他在第一個時間檢調約談的時候,卻說不知道京華城容積840%,等於把所有的官員全部拖下水,所以他們才要印公文書自保。「任何一只簽到柯文哲市長任內的公文,我都要寫清楚,我跟你說這樣不行,我寫當否你還把我畫掉,你是逼我只能簽當嗎?有人公文寫當的嗎?」

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  • 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