砲轟中央防疫破功成民怨出口! 蔡英文、陳時中網路好感度都不如「他」

砲轟中央防疫破功成民怨出口! 蔡英文、陳時中網路好感度都不如「他」


image source:總統府、衛福部、台北市政府

文/朱涵瑜

新冠肺炎肆虐將近一年半,上半場堪稱防疫模範生的台灣,下半場表現難以令人滿意,防疫上出現諸多狀況,包括3+11政策、群聚感染、社區傳播鏈、疫苗短缺等問題,國內新冠肺炎死亡率2.6%高於全球的平均值2.16%,嚴峻疫情不僅衝擊社會民心,更是對執政團隊、疫情指揮中心的一大考驗,在這場防疫戰中,近一週內蔡英文、陳時中、柯文哲在政治人物的網路聲量排名上,名列前三名,然而,檢視過去一個月時間,三人的網路聲量、好感度,已經開始出現變化。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析時間:2021/06/01~2021/06/07)

柯文哲砲轟中央講X話成民怨出口! 「逆時中」創造網路高聲量

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/5/10~2021/6/8)統計調查,網路總聲量依序排列為陳時中、蔡英文、柯文哲。過去一年多,指揮中心每日下午2點記者會,「防疫五月天」充分掌握話語權,陳時中網路討論聲量始終居高不下,即使地方縣市政府有想法、有意見,或者有不同於指揮中心的舉措,很可能都會被視為「逆時中」。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析時間:2021/05/10~2021/06/08)

「罵陳批蔡」+醫學背景  柯文哲搶下防疫話語權 網路聲量燒出高點

隨著疫情嚴峻, 疫情重災區之一的台北市,市長柯文哲近期內被稱為「逆時中教主」,面對疫情升溫、確診數、死亡數不斷增加,醫學背景出身的柯文哲,順著議題風向,包括5月29日批評政府花6千億紓困,直言「綁樁腳也不用這麼多錢,不如抽出600億買疫苗」,讓柯文哲創下近期網路聲量高峰;6月1日記者會上更表示「國內死亡人數這麼多,沒看過蔡英文總統為此出來開記者會,可是5月31日高端疫苗股票一跌停,剛好蔡英文就趕快出來開記者會了,有時候要思考政府優先項目是什麼?」再讓柯文哲奪下第二波網路聲量高點。

民眾對指揮中心公信力產生疑慮,再加上柯文哲連番砲轟中央的言論,不僅讓他的疫情直播記者會成為關注焦點,更讓他成為這波疫情民怨的最大出口,柯文哲的「逆時中」、「逆中央」作為,讓他在近一個月內的網路聲量表現亮眼,出現好幾波高點。

 針對外界質疑「高端疫苗炒股事件」,蔡英文總統於5月31日錄製影片發布說明,當日蔡總統網路聲量109,593筆,攀上近一個月內最高點,但這段影片與談話也被台北市長柯文哲作為批評中央的使力點,接下來幾天,新竹、苗栗幾間科技大廠紛紛傳出染疫風暴,蔡總統頻頻釋出線上防疫談話影片,表達關心國內疫情的狀況,希望能安穩民心,雖然都不如5月31日的「駁斥高端炒股事件」的討論聲量,但也讓蔡英文總統網路熱度穩定回溫。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析時間:2021/05/10~2021/06/08) 

「逆時中教主」  柯文哲網路好感度狂贏領先  近1個月僅輸陳時中1天 

柯文哲砲火猛攻中央燒出高聲量,好感度同樣也增加嗎?根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/5/10~2021/6/8)進一步統計調查,柯文哲網路好感度一路壓著陳時中、蔡英文,其中5月14日宣布在萬華設立篩檢站,使得柯文哲的網路好感度飆到最高點,5月20日發出退休、離職醫護徵召令,也讓柯市長的好感度再衝一波,更值得關注的是過去一整個月,柯文哲只有在5月13日好感度低於陳時中,其餘天數皆大幅領先。 

防疫破功! 蔡英文因「美官員來訪贈疫苗」網路好感度終於贏陳、柯1

蔡英文、陳時中、柯文哲三人之中,蔡英文總統的網路好感度幾乎是敬陪末座,唯一一次超越陳時中、柯文哲兩人的高點落在6月6日,而當天正值美國官員來台參訪,也帶來捐贈美國捐贈75萬劑疫苗的好消息,雖然6月6日蔡英文網路低聲量,但該事件帶來的相關正面討論讓蔡英文好感度明顯增加。



分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年05月10日至2021年06月08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『蔡英文、陳時中、柯文哲』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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