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「如果我有一座新冰箱」破學測聲量紀錄 歷年作文題目大PK你是哪一屆?

「如果我有一座新冰箱」破學測聲量紀錄 歷年作文題目大PK你是哪一屆?

「如果我有一座新冰箱」你會怎麼做呢?今年學測國文寫作題目遭到熱烈討論,網友們各個發揮創意。

 image source :freepik(示意圖)

文/羅文芳

2021年學測已順利落幕,透過《KEYPO大數據關鍵引擎》聲量趨勢調查,今年學測最高峰落在最後一天1月23日,其中又以國文寫作題目「如果我有一座新冰箱」引起網路熱議,單日有10694筆討論度,超越2019年1月17日學測首日,英文作文需撰寫週年慶熱潮,生活化題型引起的8329筆聲量。 

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2020/01/01~2021/01/25)

從《KEYPO大數據關鍵引擎》觀察今年學測的探索概念,「如果我有一座新冰箱」造成最多迴響,大考中心表示,該題目是要讓考生發揮冰箱與情感的連結,引導思考對美好生活的想像,但網友們對此題目反應兩極,有許多人發揮創意,跟風撰寫「學測作文」,其次受到熱烈討論的是「史上最難」的數學,讓不少人哀鴻遍野。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/探索概念(分析區間:2021/01/23~2021/01/25) 

聚焦本屆學測國文寫作題目《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字,許多人從題目直接聯想到被「阿公」、「阿嬤」餵食的回憶,認為總是喜歡塞滿冰箱的阿公阿嬤最有故事,此外還有人將近期不斷創新價的「台積電」股票、卡通「天竺鼠車車」與題目結合。

有人說會賣掉冰箱,all in買下護國神山台積電,或是拿出一罐飲料,一邊看天竺鼠車車,不少無厘頭的創意引起討論。

此外還有急診醫師將題目與「武漢肺炎」結合,在「Dr. E 小兒急診室日誌」寫下,希望那座冰箱可以有極低溫冷凍,能夠放下4600萬劑疫苗,讓全台灣人接種到兩劑對抗疫情,感動許多網友,紛紛留言表示一百分。

 image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(分析區間:2020/01/01~2021/01/25)

最後附上近三十年的學測、指考國文寫作題目,哪一年的題目你覺得最好發揮呢?

【學測】

 83年 夢&兩代之間(擇一)

 84年 網&青春(擇一)

 85年 樹

 86年 自然與人

 87年 追求流行,表現(迷失)自我

 88年 假裝

 89年 我的嚮往&我最投入的事(擇一)

 90年 最遙遠的距離&快與慢(擇一)

 91年 老人日記

 92年 香米碑

 93年 修士生命之旅

 94年 失去

 95年 雨季的故事

 96年 走過

 97年 如果當時...

 98年 逆境

 99年 漂流木的獨白

100年 學校和學生的關係

101年 自勝者強

102年 人間愉快

103年 通關密語

104年 獨享

105年 我看歪腰郵筒

106年 關於經驗的N種思考

107年 季節的感思

108年 溫暖的心

109年 玩具是玩物喪志還是養志?

110年 如果我有一座新冰箱


【指考】

 83年 論污染

 84年 榮與辱

 85年 自由與自律

 86年 家庭教育之我見

 87年 慚愧

 88年 面對人生的態度

 89年 義工

 90年 一個關於......的記憶

 91年 對鏡

 92年 猜

 93年 偶像

 94年 回家

 95年 想飛

 96年 探索

 97年 專家

 98年 惑

 99年 應變

100年 寬與深

101年 我可以終身奉行的一個字

102年 遠方

103年 圓一個夢

104年 審已以度人

105年 舉重若輕

106年 在人際互動中找到自己

107年 無(取消作文題型)

108年 無(取消作文題型)

109年 無(取消作文題型)

110年 無(取消作文題型)

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2020年1月1日至2021年1月25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『學測、學測國寫』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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