《木曜4超玩》邰智源失言?粉絲嘆「越看越難過」竟遭本人7字回嗆...網喊退追:早變一言堂了

《木曜4超玩》邰智源失言?粉絲嘆「越看越難過」竟遭本人7字回嗆...網喊退追:早變一言堂了

iamge source:翻攝FB/木曜4超玩

文/姜雅馨

YouTube人氣節目《木曜4超玩》今(2023)年7月陸續爆出工作人員集體離職,後續錄製將由麥卡貝網路電視創辦人Eric(廖啟璋)領軍錄製,但後續卻接連傳出Eric經常無預警開除員工、低薪招聘大學生等內幕,引發外界關注。

近日《木曜4超玩》官方IG釋出「9月份強檔預告」,除了有「一日教召」、「一日警犬隊」、「一日美國房仲」、「一日搬家公司」,還邀請阿辰師擔任嘉賓,讓許多粉絲引頸期待,不過卻有觀眾在留言區留下「越看越難過」評論,被節目班底邰智源直接回嗆「難過就不要看,滾」。

《木曜4超玩》粉絲感嘆「越看越難過」!邰智源回嗆:難過就不要看,滾

一名網友在Dcard上以「邰哥確定要這樣說話?」為題發文,原PO表示先前《木曜4超玩》發出9月份強檔預告,有觀眾疑似有感製作團隊大洗牌,在留言區感嘆「越看越難過」,沒想到節目班底邰智源直接用本人帳號回嗆「難過就不要看,滾」,對方當下則回應「蠻傻眼的,難過又不是不好看」,此舉也引發其他人認為有失妥當,「邰哥~他難過的是舊團隊離開了」、「真的有必要這樣說嗎?這個『滾』其實真的把不少粉絲嚇走啦」。

《木曜4超玩》粉絲在IG影片下方留言「越看越難過」,卻遭邰智源回嗆「難過就不要看,滾」。

▲《木曜4超玩》粉絲在IG影片下方留言「越看越難過」,卻遭邰智源回嗆「難過就不要看,滾」。

image source:翻攝IG/muyao4

謙卑態度蕩然無存?部分粉絲力挺:阿公算真性情的人

許多網友在留言區回應,「剛做YouTuber時的謙卑態度蕩然無存」、「對方留言也沒有看出來是討厭的難過還是真的看了心疼的那種難過,就這樣回『滾』,如果是粉絲傷心的難過,看了這種回覆好可憐」,也有粉絲坦言已經退掉追蹤,「《木曜》有自己的路要走,那並不是我想追隨的,也該分道揚鑣了」、「阿公是不是開玩笑,不知道。但在網路世界,其實要處理這種事,非常簡單:退追」、「早就變一言堂了」

但也有人表示,觀眾也不必特別留言,「當你很慘的時候,一不想看到的是嘲笑,二不想看到的是同情,我不覺得邰哥是對的,但我認為這個反應正常」、「這波我是挺邰哥啦,我自己覺得他是在跟粉絲開玩笑啦」、「如果看了覺得難過幹嘛還要看?」、「我挺阿公,阿公算真性情的人,其實不爽就不要看沒人逼你看」。

《木曜4超玩》邰智源發言引發網友熱烈討論。

▲《木曜4超玩》邰智源發言引發網友熱烈討論。

image source:翻攝Dcard

《木曜4超玩》集體離職聲量破5千筆!「暫停直播」、「越看越難過」受關注

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近半年《木曜4超玩》聲量趨勢,可以發現7月14日《木曜4超玩》遭爆陳百祥等工作人員集體離職,臉書和PTT八卦版上也出現《木曜4》印象最深的巔峰作品、節目班底主持功力討論,網路聲量累積5,232筆;7月18日《木曜4超玩》拋出震撼彈,在社群上宣布暫停星期四晚上YouTube直播、麥卡貝平台直播節目,網路聲量累積1,939筆。

另從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近半年《木曜4超玩》探索概念,其實也可以發現除了節目招牌「一日系列」受到網友熱烈討論外,近期節目班底邰智源失言、節目製作人陳百祥發文也受到關注,「集體離職」、「暫停直播」、「越看越難過」等字也成為熱門關鍵字。

「《木曜4超玩》」近半年聲量趨勢變化

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「《木曜4超玩》」近半年探索概念

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20230324日至20230919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『《木曜4超玩》』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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