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每日調查 網路爆紅 口碑排名

公嬤打疫苗變群聚飆罵官員! 「他」的網路好感度贏柯文哲

2021-06-18
公嬤打疫苗變群聚飆罵官員! 「他」的網路好感度贏柯文哲

全國疫苗大規模開打之後,六都市長掀起「疫苗攻防戰」,陳其邁的網路好感度領先柯文哲。

image source:陳其邁臉書

文/朱涵瑜

6月15日AZ疫苗全國大規模開打之後,部分縣市地區陸續傳出不少狀況,包括長者施打後死亡、預約出問題、施打動線不佳、群聚等狀況,對縣市首長來說,除了要處理民怨、安撫民心之外,還要抵擋來自政壇上的戰火,尤其是對六都市長來說,幾乎可以說是一場「疫苗政治攻防戰」,疫苗開打至今,六都市長誰的網路聲量燒到最高點?誰的網路好感度最佳呢?

 image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路聲量(分析時間:2021/06/15~2021/06/18)

打疫苗「別早來不然還要伺候你」 柯文哲奪網路聲量王

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/06/15~2021/06/18)統計調查,六都市長中網路聲量排名分別如下:

第1名柯文哲共138,946筆,其中,近日最高峰落在5月16日有45,861筆,主要是討論到柯文哲近期「逆時中」金句連連創造高聲量,但台北市疫情無法短時間內清零,也讓不少民眾對於他的防疫成效感到不滿;再者,施打疫苗的這幾天,有不少長輩頂著高溫排隊,柯文哲受訪被問到此問題時表示:「那麼早排隊來幹嘛」、「別早來,不然還要伺候你」,種種發言都引發熱議。

第2名陳其邁共38,757筆,長者疫苗施打連日來,不僅聲量超前侯友宜,討論與爭議也明顯更為熱烈,尤其在疫苗開打首日聲量明顯竄高,最大熱議主題為「高雄打疫苗竟變成阿公阿嬤群聚」、「陳其邁怒飆官員亂七八糟」。

第3名侯友宜共23,150筆,三級警戒之後網路聲量經常位居六都中第二名的侯友宜,這回掉到第三名,除了疫苗注射議題之外,更多的是「疫苗政治攻防戰」,包括侯友宜希望蔡總統約束綠營民代、人士,卻遭民進黨發言人顏若芳反擊:「不應把監督當惡意」,後續效益和討論度依舊持續。另外,已經被罷免掉的前民進黨桃園市議員王浩宇,以及現任社民黨台北市議員苗博雅,兩人的「全台陪雙北三級警戒」、「全台陪雙北坐牢」等言論,也讓侯友宜在網路聲量上攻一波。

第4名黃偉哲共7,530筆,第五名鄭文燦7,220筆,第六名盧秀燕3,438筆。

 image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析時間:2021/06/15~2021/06/18)

網路聲量墊底! 盧秀燕好感度超前奪冠

聲量高,網路好感度也會高嗎?這一點恐怕要跌破不少人眼鏡,透過《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/06/15~2021/06/18)進一步分析,截至18日下午2點鐘為止,六都市長網路好感排名分別如下:

第1名盧秀燕P/N:0.83,網路聲量敬陪末座的盧秀燕,在好感度上卻是坐穩冠軍寶座,「低聲量,高好感度」探究主要原因,盧秀燕的正面、負面聲量占比相差不遠,「正面/負面」比值遠甩其他五位市長。

第2名侯友宜P/N:0.62,綠營民代攻擊防疫政策,苗博雅、王浩宇的言論也造成討論,讓侯友宜負面聲量略高於正面聲量。

第3名陳其邁P/N:0.60,高雄「宇美町式」施打疫苗,創造不少正面迴響,但陸續傳出長者接種疫苗死亡、施打疫苗變成最大群聚現場、市長怒轟官員等,也讓陳其邁負面聲量增加。

第4名柯文哲P/N:0.44,聲量王卻也是「負面聲量最高者」,因此種種逆時中作為和金句,也成為綠營、側翼反攻的點。

第5名鄭文燦P/N:0.43,好感度幾乎要追平柯文哲,連日來從指揮中心、民進黨中央到地方,多方言論似乎試圖想把疫情甩鍋給雙北地區,甚至直指萬華才是疫情破口,但針對桃園疫情、機師、諾富特,不少民眾和網有也掀起究責、檢討聲浪。

第6名黃偉哲P/N:0.22,市長小編在蔡總統臉書留言「粽盼親離」效應持續延燒,引發各種歪樓言論。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析時間:2021/06/15~2021/06/18)

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年06月15日至2021年06月18日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過10億筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。

研究方法:
系統觀測上萬個網站頻道,包括各大新聞頻道、社群平台、討論區部落格等,針對討論『六都市長』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)作為本分析依據。

*註1 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。

*註2 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,並計算正面聲量與總聲量之比率。






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