前民眾黨員說了重話!他嗆柯文哲邪惡至極:利用台灣人的善良做反撲
三立新聞網 setn.com.2024年9月15日 21:10

政治中心/綜合報導

張益贍認為,柯文哲正在利用台灣人的善良,做最後的反撲。(圖/翻攝自張益贍臉書)

前台北市長柯文哲的圖利爭議,備受全國關注,民眾黨上上下下多次發起活動,喊話司法程序正義、還我阿北,更有立委喊話要凍結總統府預算。針對這一連串的活動,熟悉民眾黨的前中央委員張益贍就直言,柯文哲與民眾黨正在「利用台灣人的善良」。

率先在揭露木可公司金流有異,揭開民眾黨一連串爛帳的張益贍,多次針對柯文哲案提出自己的看法。今(15)日,張益贍透過社群平台Threads說了重話:「對邪惡之人心懷慈悲, 是對良善之人的殘忍!」

曾是民眾黨一份子的他說了重話,2772(疑似柯文哲在看守所的編號)和民眾黨正在利用台灣人的善良,為自己的惡行和利益,在政治上做最後的反撲。邪惡至極!

針對京華城案爭議,張益贍進一步指出,京華城20%容積獎勵有無違法問題,歷經行政法院、監察院、兩次地院裁定,皆認定違法,結果現在民眾黨全黨視若無睹,堅持是合法容積獎勵! 就是把民眾黨和2772綁在一起,淪為主張:可以圖利財團、隨意違法亂給容積的政黨!

無罪推定原則。(圖/三立新聞網製圖)

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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