劉芒為侵權爭議道歉了!網抓包「前後矛盾」不買單:避重就輕小天才

劉芒為侵權爭議道歉了!網抓包「前後矛盾」不買單:避重就輕小天才

image source:臉書/劉芒

文/翁筠茜

YouTuber劉芒近期爭議不斷,在Dcard上引起熱烈討論,事情越演越烈,劉芒本人終於在6月1日發文道歉,雖然有許多粉絲給予肯定,表示會繼續支持她,不過仍有些網友對劉芒的道歉文不買單,列點分析字裡行間的疑點。

(延伸閱讀:劉芒爭議連環爆!盜圖侵權、封鎖特定留言⋯粉絲失望:退追了

近一個月因「爭議事件」衝聲量! 網友質疑劉芒未解釋清楚

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查,劉芒在近一個月共有5,908筆網路聲量(2021/05/04-2021/06/02),聲量最高峰在5月30日,Dcard網友發出「劉芒事件懶人包」一文,整理劉芒近期爭議事件,掀起討論;聲量第二高峰在6月2日,Dcard網友發表「劉芒道歉文疑點」,針對劉芒道歉文提出質疑;可看到劉芒近一個月網路聲量多半來自爭議事件。

▲劉芒近一個月網路聲量多半來自爭議事件。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2021/05/04-2021/06/02)

再從《KEYPO大數據關鍵引擎》探索概念來看,近一個月網友提到劉芒時,通常也會提到「侵權爭議」、「封鎖特定留言」,以及被劉芒盜用照片的「生活品植」,顯示網友對劉芒爭議關注度相當高。

▲近一個月網友提到劉芒,大多會提到「侵權爭議」、「封鎖特定留言」、「生活品植」。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/探索概念(分析區間:2021/05/04-2021/06/02)

劉芒道歉「錯誤已經造成」 網列「矛盾疑點」不買單

劉芒本人於6月1日發文道歉,開頭說自己沈默這麼久沒對爭議發聲,是因覺得社會資源跟焦點應該放在關注疫情上。針對盜用「生活品植」的照片,劉芒說明「對方在文章的最後表達認為此事件應該要落幕了,也不會再發表評論及意見的立場」,讓劉芒立場變得非常為難,不過她仍然尊重對方意願,不再對此事件發表任何言論。

針對片頭曲使用Lady Gaga的〈Stupid Love〉一曲,劉芒則說是因過去他們認為YouTube若判定沒有違反規定,就是可行的,但為了頻道的長期發展,劉芒決定藉此機會重新出發,創作有自己著作權的全新片頭、片尾曲。

劉芒在最後表示,會從每次的錯誤學到教訓並調整,「道歉可以解決的話,要我道多少次都可以,但事情很顯然不是這樣的,錯誤已經造成,不管再說什麼都不會讓每個人都買單的情況下,我決定先做好已經下定決心修正的地方,其他的交給時間去核實。」


雖然許多粉絲支持「妳真的很棒!期待妳的新作品」、「芒好帥!肩膀變厚實了」、「妳在期間茁長強大了,這就是最好的結局」,不過仍有網友氣憤表示「有夠沒誠意」、「寫那麼長一段避重就輕」、「所以之前盜用Lady Gaga音樂當片頭曲會下架嗎?」

▲網友對劉芒道歉文褒貶不一。

image source:臉書/劉芒

還有網友在Dcard上整理「劉芒道歉文疑點」,質疑劉芒明明在疫情期間發了數篇文章及1支新影片,被要求針對爭議回應時,卻說不想浪費社會資源,明顯前後矛盾。

網友翻出生活品植貼文,內文寫「原本希望這件事能讓『#照片是需要經過同意才能使用』這件事被大眾周知,但事情的發展好像並非如此,如果方便的話,很希望劉芒團隊能幫忙推廣這個觀念」,似乎也與劉芒說「對方在文章的最後表達認為此事件應該要落幕了」有所矛盾。

▲網友翻出生活品植貼文。

image source:Dcard

另外,網友最不滿的就是劉芒未對「在YouTube封鎖特定關鍵字」一事說明,讓原PO感嘆「很遺憾這封道歉文不足以完美圓過她做的事」,其他網友也表示「她文章從頭到尾沒有提到生活品植四個字,一點都不尊重被他侵權的一方」、「如果當初小紅書的盜用者也這樣封鎖留言她會是這種反應嗎」、「真的是閃避小天才」、「避重就輕牽拖小天才」。

▲網友對劉芒道歉文不買單。

image source:Dcard

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年05月04日至2021年06月02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『劉芒』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(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 探索概念:將主題的文章進行概念分群(Concept Clustering),幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈;群中存在較高的議題相似度,群間則有較低的相關度;分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。



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