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「統神端火鍋」影片為何爆紅?點閱數破350萬 連張嘉航本人都被釣魚

「統神端火鍋」影片為何爆紅?點閱數破350萬 連張嘉航本人都被釣魚

近期網路上出現許多〈我要向愛莉莎莎道歉!|蒼藍鴿來閒聊EP1〉、〈翁立友偷摸雞牌妹事件 監視影像流出!〉等釣魚連結,點進去都是一部「統神端火鍋」影片,令網友崩潰表示「別再釣了!」

image source:YouTube截圖FB/亞洲統神-張嘉航

文/翁筠茜

最近PTT、巴哈姆特等討論區出現許多文章,內容都是假借討論議題之名,吸引網友點擊連結,並跳轉到一部「統神端火鍋」影片,讓不少網友疑惑這究竟是怎麼一回事?

image source:PTT

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》,「統神端火鍋」影片近一週(2021/02/11-2021/02/17)共有621筆網路聲量,聲量高峰在2月15日,PTT名人「Gtokevin小商人靠北幹古股份有限公司」在臉書粉絲專頁發文表示,「這幾天我幫統神抬火鍋的影片衝了至少不下70次點擊率」,導致他現在不管看到什麼連結,都怕點進去又是端火鍋影片,網友紛紛留言「R~一代一代~」,顯示頗多網友都心有戚戚焉。

▲PTT名人「小商人」發文討論「統神端火鍋」影片,引起討論聲量。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2021/02/11-2021/02/17 )

從《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字來看,「統神端火鍋」影片近一週(2021/02/11-2021/02/17)網友討論焦點多放在「愛莉莎莎」與「蒼藍鴿」的「道歉」爭議上,YouTuber愛莉莎莎在12日發表一部〈不忍了!正式回應蒼藍鴿對我的各種指責〉影片,正面回應台大醫師蒼藍鴿對於肝膽排石法的疑慮,引起熱議,網路上也開始出現〈我要向愛莉莎莎道歉!|蒼藍鴿來閒聊EP1〉連結,但點進去卻是「統神端火鍋」影片;另外先前雞排妹與翁立友陷入「性騷擾」爭議,網路上同樣出現〈翁立友偷摸雞牌妹事件 監視影像流出!〉連結,點進去仍然看到統神端火鍋,讓網友崩潰表示這影片根本是「釣魚」。

▲網友在討論「統神端火鍋」影片時,話題離不開「愛莉莎莎」與「蒼藍鴿」。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/熱門關鍵字(分析區間:2021/02/11-2021/02/17 )

由於近期太多人被騙,網友也相當關注「統神端火鍋」影片的「點閱」次數,截至2月17日,該片已破353萬點閱次數,網友在影片下方留言「我擦!還以為是道歉解釋影片」、「基本上這裡已經變成時事記錄區了」,甚至影片作者也出面說明「我要說一下絕不是我在釣,甚至連我自己都會被自己影片釣了」;PTT名人「四叉貓 劉宇」亦在臉書貼出數據,指出該影片在2月13、14日這兩天都各有近20萬點閱次數。

image source:FB/劉宇

image source:YouTube截圖

從《KEYPO大數據關鍵引擎》探索概念來看,許多網友因為被騙到怕,紛紛哀號「別再釣了」、「是怎樣」,連台北市長柯文哲都成為被惡搞對象,網路上亦出現標題為〈跳蚤市場爭議事件 柯文哲正面回應統神〉、內容則是統神端火鍋的影片連結。

▲許多網友被「統神端火鍋」影片釣魚,呼籲「別再釣了」。

image source:KEYPO大數據關鍵引擎/探索概念(分析區間:2021/02/11-2021/02/17 )

事實上,這部影片雖然被網友笑稱為「統神端火鍋」,但影片主角並非統神(張嘉航)本人,而是一個體型類似統神的店員,他在端熱湯時不慎滑倒,影片被網友後製加上統神配音,讓許多網友分不清到底是不是統神本人;統神自己也曾被網友騙點連結,並在直播上表示「你要說那個是我的話,你要刷我就算了,但那個就不是我,在洗什麼東西啊?」但因為統神直播當天穿著神似影片中的店員,又被網友揶揄一番「一定是剛從火鍋店下班才那麼火爆」。

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2021年02月11日至2021年02月17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『統神端火鍋影片』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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