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歐陽娜娜「聲」援團!黃立成、徐乃麟各界名人應援 炸出9萬聲量

歐陽娜娜爭議事件再添一樁!因應即將到來的中國十一國慶,她即將登上舞台獻唱《我的祖國》,引起網路激烈討論,也有不少力挺她的名人表態,兩方討論創造驚人聲量。

image source:歐陽娜娜粉專

文/羅文芳

央視微博日前發出女藝人歐陽娜娜,將登上中國十一國慶節目高唱《我的祖國》,引發台灣網友熱議,透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查,歐陽娜娜一週內網路聲量暴衝99921萬筆,光是29日就有44136筆討論,已是過去一年半以來聲量最高峰。

綜觀歐陽娜娜近一年半的網路聲量三個高峰,2019年3月21日她在微博上表明「我為我身為中國人驕傲,我永遠記得我的祖籍是江西吉安」,被台灣網友調侃為「江西娜」,隔日引起34489筆討論聲量。

另一波高峰出現2019年8月15日,歐陽娜娜在香港反送中浪潮中,轉發「我愛香港,我愛中國,我也支持香港警察」,並在貼文特別附上hashtag「香港是中國香港」跟愛心符號,單日創下7966筆。

▲歐陽娜娜近一年半的聲量三大高峰都跟親中言行有關,最高點落在將登上今年十一國慶,29日就有44136筆討論。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間: 2019/03/01 - 2020/09/30)

歐陽娜娜唱我的祖國》 網路輿論兩極化

從《KEYPO大數據關鍵引擎》探索概念顯示,此次歐陽娜娜登台獻唱的話題中,除了一同參與節目的女歌手張韶涵有相關討論,網路輿論分成兩個極端,其中有行政院長蘇貞昌,公開表示「國人自有公評」等反對聲浪,另外名主持人趙少康認為《我的祖國》歌詞並沒有那麼「統戰」,並稱歐陽娜娜為「台灣之光」引起網路討論,不少藝人、名人也陸續跳出表態力挺,讓討論度擴散更快。

▲除了行政院長蘇貞昌批歐陽娜娜的行為「國人自有公評」,名主持人趙少康「台灣之光」說法也引起討論,網路討論兩極化。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間: 2020/09/24 - 2020/09/30)

歐陽娜娜「聲」援隊多 各界名人力挺再闢戰場

相關支持歐陽娜娜的公眾人物有哪些?從《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字中可以看到「黃立成」、「徐乃麟」、「趙少康」、「陳玉珍」等女星、藝人與立委名人,其中藝人黃立成跟徐乃麟,都強調自己挺的是「藝人」,認為台灣政府應該多支持娛樂產業,尤其中國市場蓬勃時,不該這樣為難藝人。

立委陳玉珍則強調歐陽娜娜有表演自由、言論自由,不應該無限上綱;女星劉樂妍也聲援歐陽娜娜怒轟「民進黨政府窮瘋了」,並直言「我們不屑台灣國籍」。

▲黃立成、徐乃麟、趙少康、陳玉珍、劉樂妍等藝人立委,都聲援歐陽娜娜,為她增添不少網路聲量。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間: 2020/09/24 - 2020/09/30)

歐陽娜娜炸出近10萬筆討論 同台張韶涵被海放

除了歐陽娜娜將登上中共國慶表演,歌手張韶涵也將出席獻唱防疫歌曲《守護》。從《KEYPO大數據關鍵引擎》分析一週內兩人的聲量趨勢,歐陽娜娜因為正反兩方的激烈討論,使其聲量節節高升,27日行政院長蘇貞昌評論,帶起12778筆討論;28日不同的聲音出現,趙少康稱她「台灣之光」拉出26927筆聲量;最後高峰落在29日黃立成、徐乃麟等人力挺,單日創造44136筆聲量。

相較歐陽娜娜5天內就激起台灣網友近10萬筆討論,張韶涵表演曲目為抗疫歌曲《守護》,討論度僅有12479筆聲量,即便同時在中共國慶登台,受到關注的程度顯然不及歐陽娜娜。

▲歐陽娜娜此次將登上央視唱《我的祖國》,因正反兩方激化聲量飆高,相較將表演防疫歌曲的張韶涵聲量篇低。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間: 2020/09/24 - 2020/09/30)

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2019年3月1日至2020年9月30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、討論區部落格等,針對討論『歐陽娜娜、張韶涵』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』,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 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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