有台大最狂教授之稱的李錫錕「錕P」，課堂上講話風格辛辣深受不少學生喜愛，一群政治系的學生更替他創立了臉書粉絲專頁「Power錕的紙牌屋」，意外因此一砲而紅。至今已經擁有超過50萬名的粉絲，挾帶網路上的超高人氣，李錫錕在近日宣布有極大可能出來選明年的台北市長，若成真將直接對決柯文哲。
同樣都有最狂的封號，也都是因為網路而聲名大噪，今天DailyView網路溫度計將透過《KEYPO大數據關鍵引擎》來分析這兩個人，到底有哪些異同之處！
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首先來看錕P在10月19日宣布幾乎確定會參選後，網友們怎麼看待此事。以網路聲量來看，近三個月來李錫錕的討路聲量大約維持在日均20筆以上的水準，先前兩大討論高峰分別為「最容易脫離舒適圈的四種人」影片，以及第一次透露出「不排斥參選台北市長」言論引發熱議，後者高於前者。10月19日當天的網路聲量飆升將近50倍來到1078筆，可見宣布參選這件事贏得更多人的注意。
但若是和柯文哲擺在一起比較，就算是生涯最高峰的1078筆當日，柯P的聲量依然以2801筆勝過錕P，不過當天確實是兩人聲量最為接近的時間點。
錕P會考慮角逐台北市長大位的原因，很大一部份是來自於快速竄升的人氣，背後50萬名粉絲佔有相當重要的地位。然而有人氣等於有選票這樣的想法略為粗糙，因為能不能轉換為選票才是關鍵，如果這些鐵粉不是鐵到不管你做什麼都支持你，要參選也大大力挺的話，就很容易在預測上產生失誤。
既然如此從宣布參選的後三日網路正負評比例變化，可以做為評估粉絲支不支持的指標，從圖表中可以看到，正負評幾乎相當，但在參選議題發酵的前後幾天，抱持中立看法的比例卻增加了。也就是說目前還看不到網友大力支持的跡象，不過往好處想倒也沒有被一面倒的看衰，大家僅都還處於觀望階段。
言辭犀利的高齡網紅錕P，與失言風波不斷的柯P在講話風格有很大的同質性，因此都被網友冠上「最狂」的封號，不過到底是誰比較狂呢？
從圖表中可以看到網友在討論到他們很狂的事蹟時，柯文哲的集中在8月21日時在臉書回應網友的「王八蛋事件」，李錫錕的網路聲量則是集中在宣布參選台北市長前後，但並非宣布要參選讓網友覺得很狂，而是平日犀利言論建立起來的形象，使網路上以「最狂台大教授」來稱呼他。
如果單看那些「覺得你很狂」的聲量，錕P還一度超越柯P的網路聲量，以當今越狂就越容易受到網友愛戴的現象來看，說不定是未來有機會突圍的破口。
網路好感度大PK
柯文哲上任以來評價兩極，諸多施政因為不到位也惹來民怨。像是塞車問題與遠雄大巨蛋，甚至是到最近遭國安會打臉沒事先看到雙城論壇講稿的爭議與台大濺血衝突，都造成社群上的好感度多次翻黑。
圖中可以看到柯文哲的負面聲量近一年來高達35%，在選戰前哨響起的這個時刻，是個不容忽視的警訊。
反觀李錫錕的正面聲量雖然也僅有22%，但中立聲量佔了絕大多數，比起要扭轉負面聲量要來的容易多了。
對年輕人來說臉書絕對不是一個獲取高質量、高知識資訊的主要管道，大部分的人只期望在上面看到一些有趣好玩的消息，因此分析當今人氣網紅臉書貼文的心情分布，雷達圖中都明顯偏向「哈」與「大心」。這一點在柯文哲的臉書年齡層分布與心情分布相關性也可以看到。
圖中可以看到李錫錕的臉書貼文心情分布，同樣呈現出此種現象，兩人不只講話風格相似，臉書形塑出來的風格也很接近，因此爭奪的可說是同一族群的年輕粉絲，彼此是高度競爭關係。
若單看回應績效中的讚與心情數，柯文哲的表現是優於李錫裩的，就算把粉絲團人數不同與貼文數量的差異性考量進去，依然勝過錕P。
然而看到圖中的分享數，李錫錕粉絲團將近是柯文哲粉絲團的兩倍之多，是兩人臉書表現差異上的一大亮點。因為讚與心情數對很多網友來說是「已讀」的功能，有時候甚至連看都沒看就先按個讚，反之要讓網友願意分享必須得到高度認同，就像網路上流傳著「認同請分享」一句話，社群上有不少人認同李錫錕針對不同主題的評論。
分析說明：
本研究資料由以下兩大數據觀測系統提供，統計時間範圍為分析主題不同，選定特定區間進行分析。
●《FANSDO粉絲行為追蹤器》分析各大Facebook粉絲團經營成效的多項參考指標，包括粉絲人數變化、貼文回應數(註1)、互動數(註2)、鐵粉率(註3)等，檢視本文中提及之特定粉絲團其各時段貼文表現、粉絲喜好、競品分析。
●《KEYPO大數據關鍵引擎》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『賴清德』相關文本進行分析，並根據網友就該議題之討論，作為本分析依據。
另外調查網友論及該平台時的好評影響力：透過「網路好感度」(註4)、「網路聲量」(註5)、「口碑擴散力」(註6)三指標加權演算，針對主題進行全方位好評影響評估。
※本文所調查之結果，非參考投票、民調、網路問卷等資料，以網路討論此主題之聲量與語意情緒來計算排名。
*註1 回應數：Facebook按讚與心情數加留言數總和。
*註2 互動數：Facebook按讚與心情數、留言數、分享數總和。
*註3 鐵粉率：留言的用戶數÷留言或按讚、心情的用戶數。
*註4 網路好感度：透過AI人工智慧語意剖析，測量網友正負意見之比率。
*註5 網路聲量：透過大數據關鍵引擎搜尋，觀測網友意見的討論總數量。
*註6 口碑擴散力：依據消費者滿意度傳播理論，加權計算口碑內容的擴散程度。
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