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文／蔡瓅萱
由趙露思、吳磊主演的中國古裝劇《星漢燦爛》近期播出第一部的最終章。該劇不只多日在中國戲劇熱度榜佔據前2名的位置，更是創下了單日網播量突破2億的紀錄。在《DailyView網路溫度計》的陸劇網路口碑排行榜中，《星漢燦爛》也位居第1名的高位。
▲《星漢燦爛》位居網路溫度計的陸劇網路口碑排行榜第1名。
image source:《DailyView網路溫度計》陸劇網路口碑排行（2022/04/29~2022/07/27）
在《星漢燦爛》中，由趙露思飾演的女主程少商，是這部劇最大的看點之一。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可以看見，在《星漢燦爛》的近三個月探索概念裡，佔比最大的便是「趙露思」，而由她飾演的「程少商」也在其中，顯見趙露思在大家討論這部劇時經常被提及。到底這位演員有什麼獨特的魅力呢？一起來看看吧！
image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
趙露思飾演15歲少女毫不違和 能收能放表現亮眼
在劇中，由趙露思飾演的程少商自幼枚因戰亂而離開父母與祖母同住，但卻遭受家族的冷落與欺壓，壞心的嬸娘甚至意圖將其養成廢人，為求生存她只能裝瘋賣傻、收斂鋒芒，避免遭人陷害。
image source: 微博／电视剧星汉灿烂
程少商在故事中設定的年齡為15歲，23歲的趙露思演起來毫不違和，既能夠呈現15歲少女可愛、天真、無辜的感覺，同時又能夠從中看見其悲慘的身世背後有關家族、親情的沉重，能收能放的表現讓觀眾的一顆心也隨著劇中程少商的情緒上下起伏。
從「陳芊芊」到「程少商」 各種風格駕馭自如
趙露思在各大中國古裝劇中亮眼的表現，每一部都在觀眾心中留下了深刻的印象。《傳聞中的陳芊芊》便是趙露思的代表作之一，劇中陳芊芊的傻白甜形象，讓她成為了眾人心目的中「甜姐」最佳代表。
此外，《長歌行》中軟萌又愛哭的公主李樂嫣、《且試天下》中跳脫傻白甜印象的颯爽女子白風夕，各種活靈活現的角色形象，都受到許多人的肯定和喜愛。
▲趙露思在《傳聞中的陳芊芊》中飾演陳芊芊一角，讓人印象深刻。
image source: 微博／传闻中的陈芊芊官微
與吳磊共組高甜CP 撒糖劇情讓人小鹿亂撞
程少商與男主凌不疑（吳磊 飾）的感情戲是《星漢燦爛》中的一大亮點。劇中超露思和吳磊兩人自然又帶有甜蜜感的互動，讓許多觀眾看了都忍不住勾起「姨母笑」，更被封為「疑商CP」。
時不時出現的高甜撒糖劇情，讓眾人看得小鹿亂撞。在成長環境中缺乏關愛的程少商，面對感情始終有些遲疑和自卑，再加上凌不疑的身世之謎，讓兩人的戀愛中帶了點家族背景的無奈與相互救贖的意味。趙露思在感情戲中時而活潑可愛、時而惆悵凝重的情感變化，收服不少觀眾的心。
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三段感情中的迷茫 曲折愛情增加期待度
劇中程少商先後與三個男子訂親，分別是性格溫和的樓垚、男主角凌不疑、以及才子袁慎。程少商天生的自卑和安全感缺乏，讓她在這三段感情中走得相當迷茫，曲折的愛情進程也加深了觀眾對這部劇的期待度。
程少商與樓垚雖然志趣相投，也真誠以待，但兩人的感情卻比較像各取所需，終究因時勢所迫無疾而終。後來少商被凌不疑深刻的感情打動，到最後卻成了愛恨交織、痛徹心扉，於是放棄這段感情，又與袁慎訂了婚。兜兜轉轉到最後，程少商才意識到自己仍放不下凌不疑，幾經曲折後兩人終於還是走在了一起。
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三段感情中可以看到程少商對於愛情、自我的追尋和疑惑，也因為天生自卑而患得患失。在愛情中缺乏安全感、對自我的懷疑……這些都是很多人曾經有過的感受，觀眾看見的不只是程少商，還有自己。
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原著小說程少商為穿越 超多甜慾場面讓人臉紅心跳
在《星漢燦爛》的原著小說中，女主角其實是從現在靈魂穿越到程少商身上，在改編成電視劇後這項設定被移除。雖然有些人覺得拿掉這項人設有點可惜，但整體而言，該劇的改編得到許多粉絲的肯定。不少人認為雖然和小說相比劇情有些微不同，但卻都不是「魔改」，反而在原有的基礎上加深了整個故事的層次，也保留了原有的經典臺詞。
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在電視劇中就已經甜死一票人的程少商與凌不疑，原著小說中其實有更多高糖名場面，像是凌不疑替程少商補衣服、兩人情不自禁的吻戲、凌少疑「搶婚」的超級修羅場，以及番外篇婚後兩人令人臉紅心跳的親密互動，還有許多甜蜜小插曲都因為篇幅而沒有收錄在電視劇中，追劇意猶未盡的朋友們，不妨再去小說中將這些又甜又慾的名場面一次補齊！
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分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2022年04月29日至2022年07月27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、討論區及部落格等，針對討論『星漢燦爛』相關文本進行分析，調查「探索概念」(註1)作為本分析依據。
*註1 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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