昔酸財團「拿刀叉吃人肉」 外媒直指「柯文哲破功」
華視.2024年9月7日 19:45

台北市 / 綜合報導

醫師投入政治,柯文哲一直是政壇中,最有能量、爆發力的人物,更因為主打清廉、改革的招牌,成功吸引眾多支持者,創造一股跟藍綠抗衡的第三勢力。過去他更在節目中說,現在政商關係非常高雅,大酸財團拿刀叉吃人肉。但隨著京華城弊案爆發,柯文哲向財團靠攏,甚至糾葛不清的關係,外界不勝唏噓。

記者VS.民眾黨應變小組召集人黃國昌說:「(委員可以幫我們講一下嗎),(現在有外媒批評柯文哲不是高明的政治人物)。」為了小草上街頭來到黨中央開會,黃國昌可不打算被這些爭議扯後腿,可是還能有誰來替柯文哲解圍?

新加坡媒體評論,柯文哲的危機,在於他所標榜的務實、理性、科學,已經全都破功,過去他砲轟郝龍斌有5大弊案,結果自己卸任後,也被京華城等5大案纏身,高智商固然沒錯政治路卻一步錯步步錯。

台北市長柯文哲(2015.01.30)說:「現在的政商關係非常高雅,我給你一個方便,你在選舉的時候如何回饋,那也不是直接進你的帳戶,所以現在政商關係,有時候開玩笑說,用刀叉在吃人肉。」民眾黨主席柯文哲(2024.08.29)說:「對我來講財團老闆就是一個市民嘛,啊你說有去唱歌,有他(沈慶京)有請過我一次。」

坦承與沈慶京在豪宅K歌,可十年之前剛從政的柯文哲,講到財團總是一副罪不可赦,國民黨新北市議員江怡臻說:「貪污一塊錢也就算是嚴重的貪污,所以也沒有所謂的金額大小與否,那最重要的是柯文哲之前都說,財團是用刀叉吃人肉,沒想到現在柯文哲,彷彿自己就是遞刀叉的那個魔鬼。」

財團備好刀叉,等待柯文哲走出白色巨塔,那些「阿堵物」有沒有拿當然交給司法調查,可是政治責任怎能就此作罷,民眾黨主席柯文哲(2024.09.02)說:「後來那個容積率840%,其實我完全不知道。」他也曾說當長官的怎能不知道。

主持人鄭弘儀VS.台北市長柯文哲(2016.01.12)說:「(郝龍斌在那麼大的案子美河市裡面),(是那麼容易被下屬矇騙的嗎),沒有啊那這樣也可以去死一死。」有所為有所不為,柯文哲是否一一踏過設下的底線,恐怕那句改變成真才讓支持者更加心碎。

原始連結



更多華視新聞報導
柯文哲無保請回撤銷 黃國昌:團結捍衛主席清白
柯文哲遭收押禁見 民眾黨籲小草「正常工作」
柯文哲遭收押 黃國昌臉色凝重離開直播現場

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

媒體 宣傳 預算

謝龍介 參選 台南市長

凍結 總統府

雲林 中央

中國 偷渡客

白委 凍結 總統府

品觀點
TVBS新聞網
信傳媒
三立新聞網 setn.com
藍嗆政府撒幣 豢養特定媒體 卓榮泰:不允許集中標案
中央政府總預算明年宣傳費大幅增加,國民黨立院黨團書記長林思銘今(16)日指出,從蔡政府到賴政府,都讓特定媒體綁標、質疑政府豢養媒體及網軍,粉飾施政狀況,表示將嚴審相關預算。資深媒體人趙少康批評,民進黨不但沒有退出媒體,而且是加倍進入媒體。
  • 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