法院駁回「證據保全」　屏東選舉再起波瀾

鏡新聞．2022年11月30日 14:16

國民黨屏東縣長候選人蘇清泉以1萬多票敗選，但他認為開票過程有疑慮，向法院聲請保全證據並驗票，但昨（29日）屏東地院針對保全證據部分予以駁回，不過蘇清泉表示會提起抗告，至於能否驗票還要開調查庭；另外，針對在網路轉傳票數假訊息的民眾，屏東警方也傳喚4人以《社維法》偵辦。

國民黨屏東縣長候選人蘇清泉以1萬多票敗選，他認為計票有疑慮，28日向法院聲請證據保全以及驗票，29日屏東地方法院針對證據保全予以駁回。國民黨屏東縣長候選人蘇清泉：「我們會再提抗告加強一些證據，禮拜五會提當選無效跟選舉無效的訴訟。」

不服法院裁處，蘇清泉在廣播節目上表示會再提抗告，至於能否重新驗票，法院會再開調查庭，另一頭針對有民眾在網路上轉傳「屏東38萬有效票竟然開43萬票」的假訊息，民進黨屏東縣黨部已經到警局報案。

民進黨屏東縣黨部執行長葉人魁：「不過是勞民傷財，對社會上的對立更嚴重，這直接證明了對民主制度不尊重，輸不起。」蘇清泉：「民進黨縣黨部氣急敗壞，我不知道他們在緊張什麼，此地無銀三百兩嘛，那你更讓人家覺得是不是做賊心虛。」

警方獲報後，傳喚4名轉傳訊息的民眾到案說明以《社維法》偵辦，依法可裁罰3日以下拘役或3萬元以下罰鍰。屏東縣刑大副大隊長葉士傑：「不同時間點會滾動，就會有不同的票數出現，達到38萬票時有人截圖，並依此造謠最終票數，其實是不實訊息。」民眾坦承轉傳訊息，但供稱不知道是未經查證的假訊息，呼籲民眾保持理性，不要因一時情緒吃上官司。

「鏡新聞」已在MOD508台與YouTube頻道同步播出。

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國民黨轟數位身分證計畫書內容塗黑　內政部：個資依法遮蔽、內部討論不提供

中國國民黨立法院黨團今（17）日召開記者會，表示立院內政委員會「數位身分證換發政策調閱專案小組」向內政部調閱資料，但內政部竟將整本厚達千頁計畫書內容塗黑、打上馬賽克，甚至有些資料只有封面和目次，連塗黑都懶得做，砲轟內政部成「內政布」。對此內政部回應，依據立法院職權行使法，已提供數位身分證相關資料5大卷87份文件，依法沒有拒絕、隱匿。提供的資料中，涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條，內部討論資訊不予提供。內政部表示，立法院內政委員會數位身分證調閱專案小組於2024年5月2日要求內政部、行政院、工程會及中央印製廠提供工作小組會議資料、相關委託研究、研討會紀錄、報告、相關招標文件、合約書及對外函文等相關資料，並於2024年5月29日要求再提供新一代國民身分證換發規劃案之管控會議歷次紀錄等資料。內政部均配合提供，涉個資部分依法遮蔽、並依政府資訊公開法第18條，內部討論資訊不予提供。內政部強調，依立法院職權行使法第52條，文件調閱之調閱報告書及處理意見未提出前，其工作人員、專業人員、保管人員或查閱人員負有保密之義務，不得對文件內容或處理情形予以揭露，應請調閱人員遵守該規定，內政部已依

選舉假訊息查核

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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