何志偉怒告王世堅、莊瑞雄!嗆他「惡魔、下三濫」 2人獲不起訴
TVBS新聞網.2024年7月5日 20:37

民進黨去年立委初選爆發「堅偉大戰」,總統府副秘書長何志偉時任民進黨立委與時任台北市議員王世堅角逐民進黨內初選。(圖/TVBS資料畫面)民進黨去年立委初選爆發「堅偉大戰」,總統府副秘書長何志偉時任民進黨立委與時任台北市議員王世堅角逐民進黨內初選,何志偉指控民進黨立委莊瑞雄、王世堅公開辱罵他,「可恥」、「下三濫」,又公然傳述「為什麼何志偉在立法院沒人緣,因為他很假」等。何志偉向士林地檢署提告莊、王兩人涉嫌《刑法》公然侮辱、加重誹謗及違反《公職人員選舉免法》中「意圖使人不當選」,檢方不起訴處分確定。

民進黨立委莊瑞雄。(圖/TVBS資料畫面)

何志偉主張,去年民進黨黨內初選期間,莊瑞雄、王世堅2人公開罵他「可恥」、「下三濫」,又公然傳述「為什麼何志偉在立法院沒人緣,因為他很假」、「老共只要對台灣威嚇,所有立法院立委112位都敢講,只有他不敢說」;莊瑞雄又立法院公開發表「很多黑道根本是何志偉家族引進民進黨的」、「沒資格在那邊扯黑道,黨內不知有多少立委想開除何志偉」等。因此何志偉提告莊、王涉嫌《刑法》公然侮辱、加重誹謗及違反《公職人員選舉免法》中「意圖使人不當選」。

根據士林地檢署不起訴處分書指出,王世堅部分,何志偉主張,王世堅在去年3月間在民進黨台北市黨部說「我信賴但是不信邪」,暗指「賴」是賴清德,「邪」是何志偉;何志偉認為,當時在陳豊祥里長辦公室,王世堅以「惡魔」公然侮辱他。但士林地檢署認為,上述均為一般通稱所使用語詞,王世堅未具體明指對象,故難認定有公然悔辱之罪行;另惡魔一詞雖用字不恰,但王世堅是針對特定事件的個人主觀意見評述,難認定王世堅有悔辱何志偉的主觀犯意。

至於莊瑞雄部分,何志偉主張莊瑞雄發表「很多黑道根本是何志偉家族引進民進黨的」、又公然傳述「為什麼何志偉在立法院沒人緣,因為他很假」、「沒資格在那邊扯黑道,黨內不知有多少立委想開除何志偉」等。

士林地檢署不起訴處分書指出,何志偉所控之情事,均屬選民愈深入瞭解之事項,「且有相當事實根據為基礎」,並非出於惡意虛捏或無中生有,應認屬於適當評論之範圍,自難認有何污辱及誹謗之犯行。

更多 TVBS 報導
藍控民進黨軟禁議事人員 王世堅駁斥:莫名其妙
阻藍白《選罷法》!綠一早佔主席台 吳思瑤:要讓青鳥再集結嗎
修法爆肉搏!藍控綠「囚禁議事人員」 柯文哲:賴清德何時住手
《選罷法》明排審 藍點名「3綠委」雙標:曾提同樣修法

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

海基會 鄭文燦 請辭

王鴻薇 暴打 林楚茵

鄭文燦 涉貪

海基會 董事長 請辭

鄭文燦 貪污

黃捷 開鎖

信傳媒
中時新聞網
中時新聞網
三立新聞網 setn.com
「鄭文燦涉入土地案件不是個案是很多案」 國民黨再控綠營人士組成購地集團
前行政院副院長、桃園市長鄭文燦因涉犯貪汙治罪條例,法院裁定500萬交保後,昨(7
  • 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