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犯罪側寫師變神棍?熱播韓劇《美男堂》劇情「3元素」登上熱門關鍵字

犯罪側寫師變神棍?熱播韓劇《美男堂》劇情「3元素」登上熱門關鍵字

Netflix韓劇《美男堂》自開播以來就掀起網友熱議。

image source:翻攝KBS/미남당

文/姜雅馨

Netflix近期上映的《美男堂》在首集播出就創下韓國收視率5.7%的好成績!該劇改編自作家鄭在漢的網路推理小說《美男堂事件手冊》,結合推理與搞笑元素,講述當招搖撞騙的神棍遇上公正刑警所發生的有趣故事。現在就讓我們一起來看《美男堂》有哪些精彩的劇情與話題吧!

徐仁國從犯罪側寫師變身巫師?碰上「韓鬼」刑警不失搞笑火花

《美男堂》男主角南僩儁(徐仁國飾演)曾經是一名犯罪心理分析師,在三年前因為偽造證據入獄服刑,出獄後在路上聽聞婦女煩惱,後來透過妹妹南慧儁(康美娜飾演)的駭客能力,得知該名婦女的兒子被迫拿著證件和印章非法貸款,身處險境時正好被南僩儁一行人及時解圍,也讓南僩儁下定決心成為薩滿教巫師。

Netflix《美男堂》預告

image source:翻攝YouTube/Netflix Asia

Netflix《美男堂》預告

image source:翻攝YouTube/Netflix Asia

就這樣南僩儁、南慧儁及前重案組刑警孔秀哲(郭時暘飾演)開設美男堂咖啡廳,實際上打著巫師的稱號替委託人解決問題,不過在面對「韓鬼」刑警韓渽憘(吳漣序飾演)、檢察官車刀元(權秀賢飾演)之際,南僩儁也面臨著被拆穿神棍面目的重大危機。

Netflix《美男堂》預告

image source:翻攝YouTube/Netflix Asia

Netflix《美男堂》預告

image source:翻攝YouTube/Netflix Asia

《美男堂》結合3元素話題不斷!網友狂推:好適合星期一看

《美男堂》播出後也掀起廣大鄉民討論,在《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統中可見「《美男堂》」近一個月聲量趨勢,在6月28日播出2集後因為劇情結合推理、搞笑與犯罪元素,加上演員所飾演的角色與先前作品有所落差,意外掀起198筆討論。

不僅有人認為徐仁國很適合擔任劇中巫師的角色,就連劇情走向也引起話題,「扇子一拿出來我直接笑噴!竟然有美腿!」、「開頭就是浮誇的觀相師」、「仁國在施法的時候太好笑了XDDD」,也有人透露郭時暘反差太大,「咖啡師一開口,口音直接幻想破滅」、「郭時暘這部也犧牲太大了」,還有觀眾表示「前幾天剛看完吳漣序的《不瘋不狂不愛你》,形象一時轉不過來」、「超歡樂,好適合星期一看」。

「《美男堂》」近一個月聲量趨勢變化

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

徐仁國「騙人一把罩」成熱議話題!製作公司遭控違反《勞基法》開播前爆爭議

從近一個月「《美男堂》」熱門關鍵字能看到「Netflix」、「韓劇」、「角色」、「檢察官」、「騙子」、「犯罪」、「搞笑」、「人氣」、「期待」等字詞,可看出《美男堂》不僅是Netflix近期上映的人氣韓劇,檢察官與騙子巫師相互衝突的角色也擦出不少火花,加上犯罪與搞笑的元素被安插在劇情中,也讓觀眾更加期待後續發展。

另外,探索概念除了主角「徐仁國」、「郭時暘」、「康美娜」、「權秀賢」多次被提及以外,徐仁國在記者會上甚至表示看到劇本就知道這個角色非自己莫屬,號稱自己「騙人一把罩」也逗樂眾人,成功引發話題。

不過劇組人員在先前指控製作公司違反《勞基法》讓員工超時工作,告知後卻有10幾名技術人員5月底被無端解僱,對此製作公司也出面回應,在拍攝23週中每週平均拍攝39小時,後來因為疫情影響,原定5月拍攝結束的進度延後一個月,多數人員同意按照原合約續約,僅有少部分未達成共識,所以沒有續約,導致《美男堂》在開播前就爆發爭議。

「《美男堂》」近一個月熱門關鍵字

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「《美男堂》」近一個月探索概念

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20220606日至20220705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『《美男堂》』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「探索概念」(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 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎輿情分析系統,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 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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