重轟高虹安跟男友讓新竹成為建商天堂、住豪宅 黃智賢:讓人想吐
三立新聞網 setn.com.2023年9月20日 16:10

記者李鴻典/台北報導

黃智賢撰文痛批高虹安,公然住在寡婦樓都更案的建商利益相關人,賤價廉租給她男友的豪宅裡,這讓人想吐。(圖/翻攝自高虹安臉書)

新竹市長高虹安重啟遭凍結多年的「寡婦樓」都更案,得標都更案的「高登國際」創辦人是將回建築租給李忠庭的林美滿。此事近日引發極大討論;名嘴黃智賢撰文痛批高虹安,想到寡婦樓的歷史,跟如今高虹安,如此火速解凍都更案。竟然公然住在寡婦樓都更案的建商利益相關人,賤價廉租給她男友的豪宅裡,這讓人想吐。而面對質疑,新竹市府可以用謊話寫新聞稿,讓人不齒。

黃智賢撰文《高虹安大秘寶》,她說,高虹安的連續劇,每天被爆料;但這去年早就可以預料。

去年10月,當高虹安助理四處投訴,小兔帳本被爆出。黃智賢說,「當時看完媒體報導,我就知道,高虹安的人品,有很大的問題。所以我頂著逆風,出面批判高虹安。這是因為,我曾在新竹工作生活10年,深愛新竹這座城。實在不忍心,讓新竹遭到高虹安的毒手。所以努力提醒」。

國民黨卻居然背棄林耕仁。黃智賢感嘆,從黨主席,到縣市長,到戰鬥藍,到地方派系,到藍營名嘴跟大老,都不顧是非的護航高虹安。如此無骨,讓人搖頭。回看去年,他們怎樣力挺高虹安,鼓勵選民投票給高虹安。如今,他們負責嗎?但其實,護航高虹安,扶持柯文哲,其實對國民黨不利。不知道為什麼,要割肉助敵?是因為金主,還是建商利益?

如今,高虹安在新竹,構建讓人作噁的,全面利益化的"虹建商" 關係。黃智賢指出,從豪宅豪車、到高階官員、到工策會、到米粉節、到跨年晚會,到寡婦樓…
短短8個月,她跟男友不計一切,讓新竹成為建商天堂。

高虹安可以指定有不良紀錄的建商,當工策會委員。黃智賢說,建商主導,把米粉節變成沒有米粉內涵的怪異活動。有建商幫忙的豪宅豪車。幾年前曾行賄2000萬行為的建商,還可以幫高虹安辦跨年活動,還幫高虹安四處叫罵人。「難道高虹安以為,萬聖節跟跨年煙火,就可以掩蓋真正在進行的惡事?但這都只是小菜」。

黃智賢還指出,建商跟高虹安的新竹市政府,貌似緊密配合的,是幾個價值幾百億的都更案跟重劃案。光是寡婦樓都更案,就是1萬坪,起碼可以蓋1000戶以上;房價一坪50萬起跳。

寡婦樓眷村區,就在清大旁。黃智賢說,以前她經常經過。「想到寡婦樓的歷史,跟如今高虹安,如此火速解凍都更案。竟然公然住在寡婦樓都更案的建商利益相關人,賤價廉租給她男友的豪宅裡。這讓人想吐。而面對質疑,新竹市府可以用謊話寫新聞稿。讓人不齒」。

選舉可能有複雜的算計跟操作。但其實,最簡單的政治道理,就是要讓賢與能的人,為我們服務。因為,投票是把很大的公權力給一個人。把權力給了不賢又不能的高虹安,後果就只能是市民承受。如今,即便高虹安一審有罪被停職。可是,她已經讓新竹受傷一年。更好笑的是,制度竟然是,讓貪污有罪的人,指定人代理她的市長位子。難道這是建商繼續快馬加鞭進行的原因?

高虹安什麼都敢拿,她是不怕的。黃智賢還表示,利益,站在她這一邊。但是,我們當然得制止她、公義應該制止她。不能讓新竹,給高虹安踐踏了。

另外,新竹市政府稍早發出採訪通知,20日16:30將針對土地重劃及寡婦樓、昇益都更案不實指控回應舉行記者會,但高虹安不會出面。

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  • 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