心疼陳佩琪 沈政男:想起美麗島受難者妻子
今日新聞NOWnews.2024年9月15日 11:21

▲陳佩琪多次為柯文哲出面澄清金流,更泣訴已被「抄家滅族」,沈政男表示讓人想起美麗島受難者的妻子。(圖/記者吳翊緁攝)

[NOWnews今日新聞] 民眾黨主席柯文哲涉京華城案貪污圖利遭裁定羈押禁見,日前妻子陳佩琪接受媒體專訪時澄清金流,更泣訴已被「抄家滅族」。對精神科醫師沈政男表示,這讓人想起40年前,美麗島政治受難者的妻子們,為夫出征、競選公職的畫面,實在是讓人感慨與喟嘆,而如今台灣是一個怎麽的國家與社會,「數以百萬計的柯文哲支持者,與同情他的人,現在都越來越清楚了」。

沈政男說,自己第一時間就說,陳佩琪存ATM幾百萬根本不是非法金流,保險箱也不是裝賄款。看到陳佩琪開記者會,身形瘦弱、講話有氣無力,一個人在鏡頭前唸出自家的存款明細,包括母親繼承父親遺產、主席稿費演講費,還有匯給孩子多少錢等,嘆「台灣,怎麼會變成這個樣子啊」

沈政男指出,卻還有綠營的人在那麼邊說,「很會演」,「越講疑點越多」,批人不正看什麼都是歪的。而這陣子看到陳佩琪出面為柯文哲講話,就會想起40年前,美麗島政治受難者的妻子們,為夫出征、競選公職的畫面,先生被當權者關在牢籠裡,得不到自由,只好由她們幫忙出面,尋求大家的支持與協助,「實在是讓人感慨與喟嘆啊!」

沈政男表示,如今台灣是一個怎樣的國家與社會,數以百萬計的柯文哲支持者與同情他的人,現在都越來越清楚了。有人說柯文哲傾中舔共,擔心台灣被賣掉,就算了;跟柯文哲有私人恩怨,被他罵過、笑過、受羞辱,也罷了;或擔任市長時,施政沒有達到要求,也可以;但試問陳佩琪做了什麼事情,值得讓人那麼恨她?竟然連講一句「抄家滅族」,也在那邊訕笑,說是亂用成語?

沈政男說,其實那些恨柯人士,表面上是意識形態作祟,骨子裡根本就是搞不清楚狀況,完全不會看人,也不會看事,台灣政治變成庸才的樂園,就是這麼來的;只要舉起意識形態的大刀,不管三七二十一,廁所與大飯店分不清楚,也都可以亂砍。

沈政男表示,還好還是有非常多人,不願被拖入地獄,最新民調顯示,將近3成的人認為柯文哲遭受政治迫害,或者沒有受到公平審判,這樣的比例已經遠遠大過民眾黨的支持比例了,而在陳佩琪澄清金流明細以後,會有越來越多人看清真相,也就是根本沒有非法金流。事實上,風向一直在轉變,查來查去,就是拿不出金流,就越讓更多人為柯文哲感到不捨。

而對於台北市前都發局長也被列為被告,就因參與京華城容積獎勵的研議。沈政男質疑,以這樣的邏輯,是不是都委會曾經贊成京華城改建案的委員,也都要列為被告?這不是檢察官濫權是什麼?難怪有將近三成民眾,認為柯文哲受到政治迫害。

最後沈政男說,今年中秋節,很多人不想烤肉,因為柯文哲還被關在牢籠裡,或許大家可以跟40年前一樣,一起唱出《望你早歸》這首台語歌,期待阿北趕緊回來跟大家團聚。

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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