陷論文風暴！林智堅嘆好心被雷親　鄭文燦嗆余正煌過河拆橋

中廣新聞網．2022年7月29日 14:44

桃園市長鄭文燦、市長參選人林智堅赴龍潭區龍元宮參香祈福。鄭文燦力挺陷入論文風暴的林智堅，認為民調資料跟研究的方法設計，確實是陳明通提供給余正煌，這是沒辦法改變的事實，把這份民調抽掉，余正煌的論文沒有任何基礎，不能事情過了之後，前面感謝，後面拆橋，違反學術倫理。至於林智堅感嘆「好心被雷親，當時都是出於善意，老師說同學論文卡關，希望我分享資料，（李明朝報導）

民進黨桃園市長參選人林智堅陷入論文門風波，媒體追問赴官邸報告，是否有涉及到學位議題？。林智堅表示，昨天就近期的議題做了一些討論，總統建議說讓證據來說話，充分跟社會大眾做一個說明。

鄭文燦也力挺林智堅，鄭文燦針對民調資料的運用，認為一個研究生畢不了業，透過所長去取得民調資料，說實話，這個是要感謝，如果沒有民調資料，另外一本論文完全沒有任何基礎，也絕對寫不出來，這份民調資料跟研究方法設計，確實是陳明通所長提供余正煌，這是沒有辦法改變的事實，把這份民調抽掉，余正煌的論文沒有任何基礎，不能事情過了之後，前面感謝，後面拆橋，這樣也是違反學術倫理。

對於富邦悍將林哲瑄確定開刀，林智堅再次表示歉意，新竹市政府也會持續改善跟大家說明。

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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