image source:翻攝FB/蔡阿嘎

文/姜雅馨

百萬YouTuber蔡阿嘎日前帶著二伯和拍攝團隊前往日本東京拍攝「拜託千萬別吃!日本5家超難吃的連鎖地雷店」,一行人不僅在店內共食一份食物,甚至還大聲喧鬧、態度輕浮,引發許多觀眾不滿(延伸閱讀:快訊/蔡阿嘎道歉了!批評「日本5地雷美食」遭轟態度輕蔑:虛心檢討)。

事後蔡阿嘎緊急下架影片,仍登上日本電視台新聞,他也再度發出中日兩種版本道歉聲明,蔡阿嘎先前在網路上爆紅影片也被挖出,讓不少人直呼「現在比較收斂了」。

「蔡阿嘎」YouTuber網路口碑排行榜▲蔡阿嘎位居網路溫度計的YouTuber網路口碑排行榜第2名。

蔡阿嘎評日本5雷店被炎上!登上新聞版面二度致歉

蔡阿嘎因評價日本5家連鎖地雷店遭炎上,還登上日本新聞版面,他於昨(6)日在臉書再度發出中日兩版道歉聲明,向吉野家、名代富士そば、Denny’s美式餐廳、肯德基、なか卯等五間餐聽致歉,除了下架影片後也極力傾聽各方意見,整理出五大錯誤後立即製作影片回應,「希望可以藉由道歉與改正來彌補過錯,不要再造成店家及任何人的傷害」,未來也會注意影片拍攝事項、虛心檢討,「由衷感激不吝給予諸多指證及建議的網友與各界人士」。

蔡阿嘎於昨(6)日二度發出中日版本道歉聲明。▲蔡阿嘎於昨(6)日二度發出中日版本道歉聲明。

image source:翻攝FB/蔡阿嘎

蔡阿嘎於昨(6)日二度發出中日版本道歉聲明。▲蔡阿嘎於昨(6)日二度發出中日版本道歉聲明。

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蔡阿嘎再度道歉聲量破3萬7千筆!丟台灣人的臉、妨礙營業成網路熱詞

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「蔡阿嘎」近一個月聲量趨勢,可以發現6月3日蔡阿嘎針對日前發布「日本5家超難吃的連鎖地雷店」影片虛心檢討,針對網友質疑的5大重點也一一說明致歉,網路聲量瞬間飆升26,264筆;6月6日上午,蔡阿嘎因為遭日本電視台報導被網友炎上,再次針對日本5家餐廳發出中日版本聲明致歉,網路聲量來到37,121筆高峰。

從「蔡阿嘎」近一個月探索概念,也能發現不僅「日本5家超難吃的連鎖地雷店」成為網路熱詞,蔡阿嘎也被網友質疑「丟台灣人的臉」、「妨礙營業」。

「蔡阿嘎」近一個月聲量趨勢變化image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「蔡阿嘎」近一個月探索概念

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

蔡阿嘎怎麼紅起來的?本人復刻爆紅影片怕喊:現在YouTuber很難做

也有網友好奇蔡阿嘎究竟如何爆紅的?回顧14年前中華隊輸加拿大時,蔡阿嘎憤怒自製Roots上衣並燒毀,16年前蔡阿嘎則因跆拳道國手楊淑君使用舊款電子襪遭判違規,憤而跑到超商買泡菜口味餅乾、泡麵和泡菜罐頭,不僅當場踩爆餅乾、泡麵包裝,甚至將泡菜罐頭開罐後直接倒入旁邊的河流,強烈抵制加拿大與韓國貨。

蔡阿嘎14年前曾因中華隊輸加拿大自製Roots衣服燒毀。▲蔡阿嘎14年前曾因中華隊輸加拿大自製Roots衣服燒毀。

image source:翻攝YT/蔡阿嘎

蔡阿嘎16年前因跆拳道國手楊淑君使用舊款電子襪遭判違規,將泡菜倒進河流中。▲蔡阿嘎16年前因跆拳道國手楊淑君使用舊款電子襪遭判違規,將泡菜倒進河流中。

image source:翻攝YT/蔡阿嘎

去(2022)年蔡阿嘎再度復刻燒Roots衣服、丟泡菜環節,但蔡阿嘎也說「現在小朋友會學,我們做個樣子就好,我們已經長大了」,他感嘆以前的自己真的很羞恥,強調丟泡菜「浪費食物又污染河川,現在YouTuber很難做」,拍完影片後還不忘表示會把食物帶回家吃,「現在怕爆耶」,坦言害怕被網友拿去Dcard論壇公審。

許多網友對此表示,「以前真的很單純欸,想罵就罵,現在比較收斂了」、「年輕的時候什麼都沒多想,什麼都敢衝,當年齡漸長社會地位不一樣了,很多事都要為大局想,責任多了,更要為身邊的人考慮,阿嘎!我們都長大了,在乎的人也都變多了」、「感覺得到現在YouTuber真的不好當,真的是各種綁手綁腳」、「還有之前騎車輾過Samsung手機那部!也是印象深刻」。

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為20220607日至20230606日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過30億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『蔡阿嘎』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,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 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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