懶人包/「蝗蟲」、「資財吃飯系」被搜到爆!北科大「白飯事件」燒逾5萬聲量 系主任介入反被酸:提油救火

懶人包/「蝗蟲」、「資財吃飯系」被搜到爆!北科大「白飯事件」燒逾5萬聲量 系主任介入反被酸:提油救火

image source:示意圖/pexels

文/姜雅馨

北科大資財營學生先前因為在台北市民大道上的「大道創意料理快炒」用餐,因為飯量不足以填飽,經溝通得知無法再補充白飯後,於餐畢在店家Google評論狂刷一星引發爭議(延伸閱讀:懶人包/「白飯好吃嗎」北科大白飯之亂到底在吵啥?為何學生「扒光熱炒店2桶飯」還狂刷Google一星?)。

北科大熱炒店白飯事件燒出逾5萬筆聲量!「白飯蝗蟲」、「資財系是吃飯系」登網路熱詞

到底北科大資財營學生與熱炒店老闆事件在網路延燒出多大爭議?從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近三日「北科大資財營熱炒店盛白飯事件」,可以發現短短3天就累積50,091筆討論聲量,其中7月9日因為北科大資財營學生在Google狂刷一星評論,抱怨熱炒店的白飯煮得不夠他們吃,引發網路上熱烈討論,聲量也瞬間暴衝至16,641筆;7月10日因北科大學生列出7點聲明道歉,也強調「我們絕對不是飯桶系」,網路聲量也累積33,450筆。

從近三日「北科大資財營熱炒店盛白飯事件」探索概念也可發現網路關注度極高,不僅被網友形容為「白飯之亂」、「白飯蝗蟲」,也有人灌爆學生臉書「來看飯桶」,甚至因為系主任發文力挺學生,被網友質疑「資財系是吃飯系」,但熱炒店老闆在北科大學生道歉後坦言「選擇原諒與包容」,希望事件能就此告一個段落。

「北科大資財營熱炒店盛白飯事件」近三日聲量趨勢變化


image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「北科大資財營熱炒店盛白飯事件」近三日探索概念

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

北科大資財系主任出面盼外界給予鼓勵!網見文章反酸:提油救火

事後有網友在臉書《爆廢公社二館》社團發文,指出北科大資財系吳姓主任在個人臉書坦言同學們已誠心道歉,熱炒店老闆也欣然接受,盼外界能給予同學鼓勵,「這個社會不缺批評和責備,但缺少了很多正念與鼓勵」,除了做錯就要檢討和道歉,也向外界喊話「你們要說資財系是吃飯系,我欣然接受,因為我們系畢業的校友,本來就可以飯吃得很多,很飽,很好吃,謝謝」,最後也轉發資財營道歉聲明。

文章曝光後卻引來網友質疑「出事道歉合照就對了,不用反省沒關係」、「當初講話就不會三思」、「白飯免費跟白飯吃到飽是兩回事不是嗎?怎麼會分不清楚呢?」、「慶功宴的額度只有人均不到250,這金額小火鍋一人一鍋不是很好」、「有什麼樣的老師就有什麼樣的學生」、「這些人不知道自己提著油救火?」,但也有人認為「老師的聲明很OK沒有問題啊」、「能和平落幕相信也是雙方最大的期盼」、「原本就是店家問題,惡意刷負評變學生比較有問題」。

北科大資財系吳姓主任出面盼外界給予當事學生鼓勵,沒想到卻被網友認為是提油救火。

▲北科大資財系吳姓主任出面盼外界給予當事學生鼓勵,沒想到卻被網友認為是提油救火。

image source:翻攝北科大資財系主任臉書

北科大資財系吳姓主任出面盼外界給予當事學生鼓勵,沒想到卻被網友認為是提油救火。


北科大資財系吳姓主任出面盼外界給予當事學生鼓勵,沒想到卻被網友認為是提油救火。

image source:翻攝北科大資財系主任臉書

北科大學生非自願道歉?網路留言洩端倪:學校不保護學生

此外,也有眼尖網友發現有些學生在網路透露當時並非自願道歉,而是系主任要求才致歉,「明明就店家直接嗆說不補飯,每個人吃不到兩碗飯而已,根本沒人想道歉,主任逼著大家道歉,院長都說話了誰敢不聽」,還有人在Google評論上透露學校不保護學生,「第一時間不是聽學生的解釋,而是逼迫我們去跟老闆道歉,直到現在我還是不清楚現在的社會為什麼可以黑白顛倒,對的事情可以被說得那麼錯,甚至是要面對這麼大的輿論壓力」。

有疑似北科大學生在網路上爆料當時並非自願道歉。

▲有疑似北科大學生在網路上爆料當時並非自願道歉。

image source:翻攝PTT

有疑似北科大學生在網路上爆料當時並非自願道歉。

▲有疑似北科大學生在網路上爆料當時並非自願道歉。

image source:翻攝Google地點評論

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為20230708日至20230710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『北科大資財營熱炒店盛白飯事件』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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