批台灣交通問題被轟滾回日本!YouTuber「Iku老師」高喊:為了你我的孩子我會講下去

批台灣交通問題被轟滾回日本!YouTuber「Iku老師」高喊:為了你我的孩子我會講下去

image source: FB/翻攝自Iku老師/Ikulaoshi

文/蔡瓅萱

「還路於民大遊行」於昨(20)日下午在凱達格蘭大道舉行,雖然遇到大雨,但仍有許多民眾冒雨到場支持。在台灣居住多年的日籍漫畫家、YouTuber「Iku老師」,在遊行前就發布影片點出台灣交臺問題,也在活動開始前登台助講,自嘲是「被最多台灣人說滾回去日本的日本人」。

直言交通狀況「是病態」 Iku老師:「台灣目前很輕視交通安全」

Iku老師(本名佐藤生)在台灣生活超過13年,出版過不少日文教學的漫畫書,也經營YouTube頻道,目前為全職創作者。和台灣人結婚、在台灣組成家庭的Iku老師,平時除了分享台日文化差異外,也關心台灣的交通議題。在還路於民大遊行舉行前,Iku老師特別拍攝影片討論台灣交通問題,希望能夠藉此引起大家的重視。

影片及貼文中Iku老師直言台灣的交通狀況「是病態」,並以台灣的人行道問題舉例,「只是小小畫個油漆寫『人行道』,嗯非常的隨便,好幼稚的方法。而且上面有無限的盆栽,看板,亂停的摩托車,還有有的計程車司機停在那邊抽煙。」同時,他也質疑「駕照免換發」的制度,「灣的駕照是一拿到之後到75歲不用還,日本是一開始3年要更新,再來是5年一次更新。」

Iku老師指出台灣有許多讓人無法接受的交通問題,多年下來都沒有改善,「為何人口只有2300萬而已的台灣,交通意外走的人比人口1億2700萬的日本還要多?原因很單純,台灣目前很輕視交通安全,為了維持國民的『隨便的方便』,不面對眼前的問題,不做保護國民的政策,是為了選民不改變嗎?真的是短視近利。」

出席還路於民大遊行 真心喊話:「為了你我的孩子,我會講下去」

在昨日還路於民大遊行上,Iku老師也站台助講,「講實話不行嗎?台灣的交通真的是爛得要死。」雖然遊行遇到大雨,但他語重心長表示,台灣人民因為交通問題而流下的眼淚更多。Iku老師指出,台灣科技、醫療發達,但交通卻落後日本2、30年,這樣的問題多年來都沒有改變,因交通意外死亡的人數仍不斷上升,需要根本性的改革,「被說行人地獄,你們不覺得丟臉嗎?」

「我也覺得講實話非常痛苦,很多人罵我,但我也是台灣人的爸爸。」Iku老師提到,他的這一代沒有關係,但希望到了自己孩子的那一代,交通問題能有所改善。事後Iku老師也於臉書發文表示遊行當日的大雨如同台灣人的眼淚,而大家現在的努力,是為了讓下一個人不要流出同樣的眼淚,「不要讓離開我們身邊的人,覺得他們的犧牲是沒有意義的」、「我要改變台灣,為了你我的孩子,我會講下去」。

近一週聲量高峰、探索概念皆和交通議題相關

Iku老師的發言感動許多前往參加遊行的民眾及網友,透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可以看見,「Iku老師」近一週的網路聲量為1,548筆,其中的兩個高峰分別出現在8月14日Iku老師發出台灣交通問題的影片(988筆),以及Iku老師出席還路於大遊行站台發言(381筆)的網路討論,在遊行後聲量呈現上升趨勢。

「Iku老師」近聲量趨勢變化。

▲「Iku老師」近一週聲量趨勢變化。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

在Iku老師近一週的網路探索概念中也可以發現,除了「Iku老師」以外,其他討論主題皆和交通以及還路於民大遊行有關,諸如「行人地獄」、「台灣病態交通」、「還路於民」、「為了台灣孩子們」、「還路於民大遊行」、「很多地方連人行道都沒有」等等,顯示出Iku老師近一週帶起不少和交通議題相關的討論。

「Iku老師」近一週探索概念

▲「Iku老師」近一週探索概念。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為20230814日至20230820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:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

研究方法:
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:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『Iku老師』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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