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要選台北的都確診?陳時中染疫聲量飆高 網友關注蔣萬安宣布參選高過確診

要選台北的都確診?陳時中染疫聲量飆高 網友關注蔣萬安宣布參選高過確診

蔣萬安、黃珊珊、陳時中三人陸續確診,外界開玩笑說「真巧,要選台北市的都確診」,對於三人確診事件,網友也有不少討論。

image source:FB/蔣萬安黃珊珊、攝自網路

文/蔡岳霖

中央流行疫情指揮中心指揮官陳時中,15日主動致電平面媒體,感謝大家的關心,表示確診至今(15日)已第3天,目前燒已退,但身體仍有些酸痛,「稍有咳嗽,咳起來骨頭會痛,有遵照醫囑服用抗病毒藥物莫納皮拉韋」。隨著陳時中確診之後,有人開玩笑說「真巧,要選台北市的人接連確診」,而染疫話題似乎也成為蔣萬安、黃珊珊、陳時中的另一項共通點。

近期三人除了選舉相關議題引發討論度之外,確診事件同樣引起網友關注,三人在確診當日討論聲量皆有明顯往上飆,紛紛成為近期個人聲量新高點,唯獨蔣萬安的確診事件,並非他個人近期網路聲量最高峰,而蔣萬安在網友討論中,哪一個議題最引起網友關注呢?

指揮中心「官宣」確診!陳時中染疫聲量兩日飆出13萬筆

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/05/07~2022/06/14)統計調查,蔣萬安、黃珊珊、陳時中確診後兩日,陳時中網路聲量加起來超過13萬筆,輾壓黃珊珊的21,534筆、蔣萬安12,974筆。沒有臉書粉專的陳時中,並非和其他兩人一樣透過臉書公布快篩陽消息,也無直播與網友們互動,而是透過指揮中心證實確診。身為疫情指揮官,陳時中染疫著實引起全國關注,再加上總統蔡英文表達關心、後續該誰來繼續主持記者會,以及指揮中心「防疫五月天」團隊成員陸續有人確診,持續帶起陳時中確診討論度。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

宣布參選比確診更引熱議?蔣萬安被提名出戰北市網路聲量近2個月新高  

進一步透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/04/17~2022/06/14)觀察分析近兩個月的網路聲量,陳時中確診當日聲量飆至89,428筆,比起上一波聲量高點,吵得沸沸揚揚「高登快篩試劑事件」還要高出一些。陳時中確診消息曝光,網友們除了探討指揮官身體狀況之外,連帶也會討論、檢討防疫政策,因此讓陳時中在確診事件上,熱議度竄高。

身為台北市副市長黃珊珊確診消息傳出後,同樣掀起一波討論。由於黃珊珊確診前一日還至木柵機廠視察,因此當染疫消息公佈後,網友和新聞媒體開始探討黃珊珊可能與誰近距離接觸,相關人員需注意身體情況等等,黃珊珊確診當日聲量飆到15,731筆,近期新高。

相較之下,蔣萬安的網路熱議話題與陳時中、黃珊珊較為不同。雖然確診事件拉抬出一波聲量,但仔細觀察趨勢變化,蔣萬安近兩個月的聲量最高點是落5月25日,也就是國民黨正式宣布提名蔣萬安參選台北市長,聲量高達12,852筆。換言之,網友關注蔣萬安的議題,除了疫情確診之外,宣布參選一事熱議度更為勝出。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

台北市非「陳時中」不可?未提名陳時中負聲量已遠超正聲量

被稱為「聲量王」的陳時中,網路聲量始終維持在高點,但也出現隱憂,根據《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統(日期:2022/04/17~2022/06/14)數據分析,蔣萬安的網路好感度比值0.98是三人之首。無論政策發聲、議題探討,蔣萬安走的是相對穩健路線,因此網路好感度穩定度也相對較穩定。

第二名為黃珊珊,網路好感度比值為0.78;陳時中則為第三名,網路好感度比值為0.63,也是三人之中明顯負面聲量遠高於正面聲量。選舉腳步,而近期歷經不少防疫政策風波之後,疫情也尚未停歇,陳時中在支持度似乎出現變化,可能流失了不少中間選民,民進黨是否「非時中不可」,現在似乎也慢慢傳出雜音。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2022年04月17日至2022年06月14日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過30億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『蔣萬安、黃珊珊、陳時中』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)、「網路正負評比」(註3)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,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』輿情分析系統,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3 網路正負評比:透過『KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統,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。


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