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戰鬥「麗」 ! 不要臉涉辱女立委 蘇揆好感度輸鄭麗文

戰鬥「麗」 ! 不要臉涉辱女立委  蘇揆好感度輸鄭麗文

鄭麗文、蘇貞昌12日在國會答詢上爆發嚴重口角衝突。

image source:網路溫度計

文/朱涵瑜

針對兩岸軍力失衡,政府該如何保衛台灣等問題,國民黨立委鄭麗文在12日施政總質詢上批評政府爭取核子潛艦態度不夠積極,卻遭到行政院長反問「妳要投降嗎?」、「我不像妳這麼不要臉」,而「不要臉」這句話不僅點燃蘇鄭兩人戰火,也拉抬兩人網路聲勢。

國會爆口角!「袂見笑」狂拉抬蘇貞昌、鄭麗文網路聲量

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(2021/10/06~2021/10/12)統計調查,國會爆發口角衝突之後,蘇貞昌網路聲量飆升55,305筆,略贏鄭麗文的47,385筆,進一步從12日當天的好感度分析,明顯看出鄭麗文勝出,P/N比值為0.80贏過蘇貞昌的0.46,(P/N:正面聲量除以負面聲量),是鄭麗文說中蘇貞昌的要害嗎?還是質詢夠嗆辣?恐怕各方答案不一,但鄭麗文好感度贏過蘇貞昌很大原因之一,關鍵應該在於蘇貞昌罵出的這句「不要臉」,在國會殿堂上用羞辱性字詞罵女性立委,對蘇揆來說恐怕並不是加分。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路聲量(分析區間:2021/10/06~2021/10/12)

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路聲量(分析區間:2021/10/12)

國會互嗆開罵效應發燒!  「袂見笑」攻占蘇貞昌、鄭麗文熱門關鍵字

蘇貞昌的一句「袂見笑」,不僅激起網路聲量,也讓他和鄭麗文的熱關鍵字瞬間都被「不要臉」攻占版面,要不要投降,誰第一個投降也成了關注焦點。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(分析區間:2021/10/12~2021/10/13)

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(分析區間:2021/10/12~2021/10/13)

 蘇貞昌的「袂見笑」傷到誰?  鄭麗文臉書湧藍勾勾加油團!

「不要臉」後續效應還在發酵中,國民黨立法院黨團動起來要求蘇貞昌向鄭麗文道歉,同時呼籲立法院長游錫堃出面協調捍衛立委的權利,如果蘇揆不道歉,將會在週五對蘇貞昌的言論提出告訴。除了立法院黨團之外,藍軍方面的關鍵領袖也在該議題上卯足全力,從地方議員到國會立委都跳出來發聲,而鄭麗文臉書上國民黨人士的藍勾勾團也刷上一整排加油打氣;而蘇貞昌13日也在臉書貼出影片回擊,表示在投降議題上「一定要憤然抵抗叛徒、秉然糾正謊言、挺身撥亂反正,做我該做的事」,但是針對「不要臉」三個字是否涉及羞辱,影片中蘇揆沒有多加以說明。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/意見領袖(分析區間:2021/10/12~2021/10/13)


 

image source:鄭麗文臉書

 戰鬥藍攻勢!鄭麗文、陳玉珍、費鴻泰數波質詢攻防激出聲量關注

觀察過去近一個月的立法院會期質詢狀況,國民黨立委數次與蘇貞昌發生爭執,除了鄭麗文創下高聲量之外,另外還包括費鴻泰在10月8日質詢時,質疑離岸風電價格要求蘇貞昌回答,蘇貞昌請王美花回應,費鴻泰連罵5次「你需要那麼驕傲嗎」也引發不少討論聲量,另外,國民黨金門女戰神9月28日,拂曉出擊到立法院卡位杯葛議事,並大戰邱議瑩也獲得相當高的聲量,連續幾波攻勢、搶話語權,國民黨都獲得不少關注與討論。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路聲量(分析區間:2021/09/13~2021/10/12)

 

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年09月13日至2021年10月12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。

KEYDERS網路意見領袖搜尋引擎》以人工智慧篩選符合主題之關鍵領袖,並分析社群經營成效之工具。

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『鄭麗文、蘇貞昌、陳玉珍、費鴻泰』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「網路好感度」(註3)、「網路正負評比」(註4)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 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,並計算正面聲量與總聲量之比率。

*註4 網路正負評比:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,再計算正面聲量與負面聲量之比值。 

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