image source:組圖/翻攝自臉書
文/葛緯詩
民進黨過去近一週時間內,爆出三起重大輿情事件,12日行政院長蘇貞昌一句「袂見笑」引發失言風波;14日的高雄市城中城惡火,燒出市長陳其邁過去要求胡志強比照下台的「政治迴力鏢」雙標爭議;17日立委黃國書再被爆出曾任國民黨線民,被民進黨新潮流派系除名。觀察熱門關鍵字,民進黨過去一週幾乎被這些負面事件佔據版面,「袂見笑」、「下台」、「情治人員」等都上榜,爭議事件連環爆,連帶影響民進黨的網路好感度,創下近期低點。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(2021/10/11~2021/10/17)
蘇貞昌聲量最高、好感最低 拖累民進黨最多
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查(2021/10/11~2021/10/17),蘇貞昌因為與鄭麗文爆發口角,網路聲量最高一度飆升至110,147筆,一句「袂見笑」帶來的網路聲量,後續也持續發酵。鄭麗文與國民黨團要求蘇貞昌為此道歉,若未道歉將提出告訴捍衛立委權利,不過律師出身、能言善道的蘇貞昌,堅持自己身為行政院長,罵不要臉是「憤然抵抗叛徒、挺身撥亂反正」。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(2021/10/11~2021/10/17)
但從網路好感度來看,國會殿堂上使用羞辱性字眼罵女性立委,善辯的蘇貞昌仍然在這次攻防中失分,過去一週的網路好感度成為三人中最低者。不只網路好感度低,網路聲量也最高,高曝光與網友高關注度,恐怕卻也是拖累民進黨好感度最多的關鍵人物。
此外,高雄市城中城46命惡火事故,市長陳其邁難辭其咎,第一時間出面道歉,也強調絕對不會迴避任何政治責任,但陳其邁被爆出過去批評時任台中市長的胡志強阿拉夜店大火事件時,應該要用下台的方式承擔火災事故的政治責任,因此陳其邁會不會比照辦理也成為大家關心的事情。除了咎責,探討公部門是否有所疏失之外,面對這場嚴重火災事故,朝野雙方齊心為傷者祈福,給予救難團隊加油打氣,進入後續階段之後,追著陳其邁要求下台的聲音逐漸變小,網路好感度P/N比值為0.59贏過所有人(P/N:正面聲量除以負面聲量)。多數網友認為比起下台,留下來處理善後同樣是負起責任的方式,不過同時也認為對於標準不一還是要給出一個交代。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(2021/10/11~2021/10/17)
黃國書遭除名時機點敏感 掀民進黨救陳柏惟陰謀論?
立委黃國書才剛獲得口袋國會評選為「全院五星優質立委」,未料就被爆出曾任國民黨線民,遭新潮流除名,此事令許多支持者無法接受。前高雄市韓市府發言人,同時也是前三立主播白喬茵就在臉書發文質疑,如果黃國書要因此退出政壇,「那曾經外遇的、上摩鐵的、租房的、貪汙的、說謊的、用立委職業掩護自己事業的、操弄公權力害人民損失利益的政客」是否也要比照辦理,認為黃國書罪不至死。
由於適逢「刪Q」罷免前的敏感時機點,黃國書突然遭新潮流除名,牽扯出國民黨時期威權體制下的迫害議題,有網友討論與陳柏惟擅長的抗中保台論調不謀而合,網路上熱議、質疑背後是否牽涉民進黨的政治算盤?認為案情不單純的聲音不脛而走,熱門關鍵字出現「陳柏惟」、「刪Q」、「罷免」等討論。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(2021/10/17 全日)
爭議事件連環爆 民進黨網路好感度創近期新低
蘇貞昌質詢時嗆女立委鄭麗文「不要臉」引起的輿論攻防,高雄市長陳其邁面對火災如何負責,同時又要如何符合自己過去批評他人的政治標準,以及黃國書突然遭除名,爆出曾是國民黨線人牽扯出的派系鬥爭、政治算盤陰謀論,民進黨一週內三大事連環爆出,使得近一週網路好感度P/N比值0.28,不只較前期的0.31下滑,同時也是近期的新低。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(2021/09/06~2021/10/17)
分析說明
分析區間:本文分析時間範圍為2021年9月6日至2021年10月17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、討論區及部落格等,針對討論『民進黨近期爭議』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「網路好感度」(註3)、「網路正負評比」(註4)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 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。
*註3 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。
*註4 網路正負評比:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,再計算正面聲量與負面聲量之比值。