image source :組圖FB/ 高嘉瑜
文/羅文芳
被粉絲封為港湖女神、港湖胖虎的民進黨立委高嘉瑜,因為被起底名下有兩筆房產,與她先前感嘆「高房價買不起」的論調相違,引起網友討論。22日高嘉瑜發文稱自己得罪太多人,遭到有心人士政治追殺,強調財產如實申報非炒房,曬出衣服推成山的閨房照,解釋自己租屋處東西太多無法搬家,造成話題不斷,衝上網路溫度計《政治人物網路口碑週聲量》第四名,一週有超過4萬筆討論,更超越超過柯文哲、陳時中等人。
▲ 高嘉瑜因為一張「閨房照」聲量直衝,來到政治人物週聲量排行第四名,超越陳時中、柯文哲等人。
Image Source:《DailyView網路溫度計》網路口碑政治人物週聲量排行(分析時間:2020/11/18~2020/11/24)
買不起房但已有兩房?高嘉瑜因一張照片聲量翻倍
根據《KEYPO大數據關鍵引擎》調查高嘉瑜近十日聲量表現,15日高嘉瑜接受採訪時表示現在的高房價,「連她身為中高收入的單身女性也買不起」,當天聲量1382筆;17日她被爆出其財產申報中,在內湖碧湖段四小段已有兩筆建物,造成網路熱議不斷,認為與她先論調相反,即使她晚間發文滅火表示是指「買不起『理想』的房子」再次引發爭議,單日衝到8167筆聲量。
18日她出面受訪表示「我只是說出年輕人心聲」,澄清自己買的是兩間小套房,加起來只有20多坪,並沒有刻意隱瞞,目前每個月還是有扛8萬房貸,自身租屋處也因為東西太多,加上工作繁忙還需付3萬租金,是靠「省吃儉用」才能夠買房,再次引起8692筆討論。
不過22日高嘉瑜於臉書發出租屋處「衣服山」照片後,又再度引爆話題,網友大都針對其房間枕頭、囤物症討論,她在24 日也加碼分享泛黃枕頭睡了十幾年的故事,當天直衝18129筆聲量,超越擁房新聞討論兩倍。
▲ 高嘉瑜在發出自己的房間照片與枕頭故事後,24日聲量翻倍來到18129筆。
Image Source::KEYPO大數據關鍵引擎/關鍵領袖(分析區間: 2020/11/15~2020/11/24)
高嘉瑜「財產」有多少?引起名人、網友追殺
從《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字顯示,有不少人針對她的「財產」為何會「買不起」有興趣,雖然高嘉瑜已有解釋是買不起「理想」的房子,但仍有人翻出她的過往財產「申報」,發現她有「台積電」等八家上市股票,換成現在市值後光是台積電就價值五百多萬。
對此資深媒體人「周玉蔻」則截圖分享前總統府副祕書長「姚人多」的不公開貼文,姚在文中貼出高嘉瑜照片,寫下「翻白眼終究敵不過老天有眼」,讓周玉蔻大讚他俠義正直,後更狠批高嘉瑜「轉移焦點、裝可憐,沒有用啦」。此外立委財力也被拿出來討論,時代力量立委邱顯智就被報出名下無房,是真正的無殼蝸牛,還一度登上24日Google熱搜排行。
▲ 高嘉瑜衣服山照片曝光後,除了名人持續關心其財產,不少網友也很注目她的「台積電」、「股票」等投資。
Image Source::KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(分析區間: 2020/11/15~2020/11/24)
港湖女神閨房照曝光後 房產話題被分散
但從《KEYPO大數據關鍵引擎》探索概念顯示,高嘉瑜的租屋處照片曝光後,網路討論已有部分圍繞在她的照片「衣服山」,以及她發黃「枕頭的故事」、「很軟很好睡」,還有相關「囤積症」、「囤物症」等討論。同時間藝人雞排妹也加入戰局,發文分享自己的「斷捨離」收納心得,被網友認為是在酸高嘉瑜,對此雞排妹只回「我比較想送她枕頭保潔墊」。
雖然探索概念裡頭,仍有房產議題中原有的「買不起」、「買不起房」、「房貸房租」、「轉移焦點」等討論,但總體來說,高嘉瑜租屋照引起的相關討論,已經超過擁房議題,成功的轉移了網路討論的焦點。
▲ 高嘉瑜房產案在他的「衣服山」照片發出後,網路話題有不少圍繞在其照片,房產砲火話題遭到稀釋。
Image Source::KEYPO大數據關鍵引擎/探索概念(分析區間: 2020/11/15~2020/11/24)
分析說明
分析區間:本文分析時間範圍為2020年11月15日至2020年11月24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、討論區及部落格等,針對討論『高嘉瑜』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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