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文／葛緯詩
行政院為了刺激經濟推出的振興三倍券正式上路，各大業者紛紛搶攻隨之而來的商機，從數位三倍券的綁定大戰，到實體店家推出優惠與回饋方案，吸引下一波民眾拿紙本三倍券來消費。不過民眾在數位與紙本券的選擇之戰卻已提前分出勝負。截至21日，目前全台灣共計有1625萬人領取三倍券，其中選擇紙本券的人數高達89%，透過網路聲量來看，紙本券同樣呈現一面倒的局勢。
近9成民眾選實體不意外 紙本三倍券聲量6月2日起一路狂勝
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》網路聲量趨勢調查，行政院長蘇貞昌6月2日公布振興三倍券施行辦法後，紙本三倍券的討論度就一路保持領先；6月24日因為陸續有銀行宣布信用卡綁定加碼回饋，當日數位三倍券的討論稍為成長至155筆，勝過紙本三倍券的140筆。不過7月1日開放數位三倍券綁定與紙本三倍券預定，紙本三倍券的網路聲量再次大幅超越數位三倍券，並且一路保持領先。
7月6日當天數位三倍券的網路聲量雖然反超，細看會發現是經濟部為了推行數位三倍券，舉辦「數位綁定三倍券 gogoro天天抽活動」並抽出第一名幸運得主，才有曇花一現的討論度。7月15日紙本三倍券正式上路後大受歡迎，政府才緊急由原本的1200萬份加印至1700萬份，實際上網路聲量趨勢早已有跡可循。
▲聲量趨勢顯示，紙本三倍券的討論度幾乎一路領先數位三倍券。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2020/05/23-2020/07/21)
政府、銀行業者極力宣傳數位三倍券 社群迴響不如預期
觀察新聞媒體報導與社群上網友討論的比值，可以發現這次行政院雖然極力推廣數位三倍券，甚至找來銀行業者合作，以回饋加碼與早鳥優惠吸引民眾綁定。但數位三倍券的S／N比值（社群關注則數除以新聞媒體關注則數）為1.36，僅略高於紙本三倍券的1.21。這一波操作之下，數位三倍券雖然有引起網友更多的討論，實際上網友多數討論圍繞在銀行業者複雜的回饋規則。
紙本三倍券因為相對簡單，成為多數網友的選擇。從網路聲量可以發現預購資訊、領取方式、領取管道都有不少的討論度，代表有不少人早已選定要領取紙本三倍券，關心後續可能會碰到的問題，像是會不會需要排隊、除了郵局還有哪裡可以購買等等。
▲數位三倍券除了政府的宣導還有銀行業者祭出大量加碼回饋，但社群活躍度僅略高於紙本三倍券。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/社群活躍度(分析區間:2020/05/23-2020/07/21)
紙本三倍券正面聲量佔比28.49% 勝過數位三倍券21.78%
從網路好感度來看，數位三倍券的正面網路聲量佔比21.78%，紙本三倍券的正面聲量佔比28.49%，多數網友對紙本三倍券仍然抱有較高的好感。分析網友的討論，可以發現不少人認為紙本三倍券的優點包括可以轉讓消費「認券不認人」的特色，不像數位券需要記名消費，對於家庭來說最大的好處是能集資使用於單次消費，以及現在越來越多實體店家推出的持券優惠，也是數位三倍券所無法享有的優點。
反觀數位三倍券有不少負面聲量來自於銀行加碼回饋複雜的規則、高額回饋僅限新戶，近期甚至有不少網友抱怨，比起店家針對紙本三倍券的優惠活動，信用卡的回饋相對沒那麼吸引人，後悔當初為了早鳥優惠搶先綁定。
但在負面聲量的部分，紙本三倍券以13.29%略高於數位三倍券的11.75%，主要是有不少人雖然選擇紙本三倍券，仍然抱怨領取上需要排隊很麻煩，以及印製成本高昂，加上配送及兌付等行政成本，認為不如發現金的負面討論所導致。
▲數位三倍券加碼回饋規則複雜、回饋比例不如實體券優惠，網路好感度低於紙本三倍券。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析區間:2020/05/23-2020/07/21)
民眾多用於替代消費 實際效益有待觀察
什麼是「替代消費」？一般人或家庭日常生活中，每個月都一定會有的固定生活支出，多為伙食費、交通費等，若民眾將消費券或振興券拿來用於這些支出，而非新增消費，則會造成原先預期達到的刺激經濟效果降低。根據《ETtoady民調雲》的調查，有高達62.9%的民眾打算用三倍券支應日常生活開銷，只有15.7%民眾表示會用來作為吃喝玩樂的額外消費，另外10.8%民眾還沒決定三倍券要用於哪種消費。
▲民調結果顯示，超過半數以上的民眾決定將振興三倍券用於日常必要開銷。
image source:ETtoady民調雲
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2020年5月23日至2020年7月21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Facebook、YouTube、新聞媒體、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，包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等，針對討論『振興三倍券』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》，觀測網友意見的討論總數量。
*註2 網路好感度：透過《KEYPO大數據關鍵引擎》AI人工智慧語意剖析，測量網友正負意見之比率。
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