image source: 示意圖/Pexels

文/蔡瓅萱

日本人氣動漫《進擊的巨人》(進擊の巨人)近期播出動畫版大結局《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》,短短幾日就掀起巨量討論,不論是劇情、人物、伏筆、彩蛋還是片頭片尾曲,都引發熱議,相關話題攻佔各大社群。在這股「巨人風潮」中,一個名為「㺢㹢狓」的動物也意外成為大家關注的焦點,許多人都是因為《進擊的巨人》才第一次聽說這個生物。

(微雷:下文內容涉及《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》劇情)

《進擊的巨人》完結篇爆紅!「㺢㹢狓」是什麼?

《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》中,出現了一個形似「㺢㹢狓(ㄏㄨㄛˋ ㄐ一ㄚ ㄆㄧˊ)」(オカピ/Okapi)的巨人,米卡莎稱之為「像豬的巨人」,被亞妮指正後表示「我才不知道㺢㹢狓是什麼」,在緊張的劇情中帶來笑點,也意外成為名場面之一。其實不只米卡莎,許多人都是第一次聽說「㺢㹢狓」這個生物,對牠也同樣一無所知。

「㺢㹢狓」因日前播出的《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》,意外成為話題

「㺢㹢狓」因日前播出的《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》,意外成為話題。

image source: 翻攝自巴哈姆特動畫瘋

㺢㹢狓學名為「Okapia johnstoni」,也會被音譯為「歐卡皮鹿」,是一種分布在非洲中部的偶蹄目哺乳動物,身高約為1.5公尺,體長普遍為2.5公尺左右,體重則介於200至350公斤之間,皮毛通常為棕色或紅褐色,四肢帶有斑馬般的白色橫紋,雄性的頭上會有角狀突起。

「㺢㹢狓」為一種分布於非洲的偶蹄目哺乳動物

「㺢㹢狓」為一種分布於非洲的偶蹄目哺乳動物。

image source: 示意圖/Pexels

網路討論度近期攀升!其實博客來也有「㺢㹢狓」?

㺢㹢狓為「㺢㹢狓屬」(Okapia)中唯一的物種,為「長頸鹿科」(Giraffidae)中的一種偶蹄動物,和長頸鹿有著最密切的親緣關係。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統調查,「㺢㹢狓」近一個月的網路聲量為1,099筆,趨勢圖中可以明顯看見在《進擊的巨人 The Final Season 完結篇》於臺灣上架的11月5日之後,㺢㹢狓的網路討論度明顯攀升,顯見《進擊的巨人》讓「㺢㹢狓」這個動物被許多人關注。

「㺢㹢狓」近一個月聲量趨勢變化

▲「㺢㹢狓」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

在㺢㹢狓造成話題後,也開始出現相關的科普文章介紹這個動物,讓網路聲量來到高峰。其實㺢㹢狓也曾經在其他地方出現過,不少人因為這次《進擊的巨人》帶起的話題而想起108年的指考英文科目就曾經出現過與㺢㹢狓相關的題目;此外,網路書店博客來的「OKAPI 閱讀生活誌」,其實就是以㺢㹢狓(OKAPI)為吉祥物。

▲108年指考英文考科中曾出現「㺢㹢狓」相關的題目。

image source: 翻攝自大學入學考試中心

「㺢㹢狓」為博客來「OKAPI 閱讀生活誌」的吉祥物。

image source: FB/博客來OKAPI

在「㺢㹢狓」近一個月的網路探索概念中可以看見,除了「進擊的巨人」周邊話題外,其實大部分都和「OKAPI 閱讀生活誌」相關,像是「博客來OKAPI」、「博客來」、「悅讀時間」、「OKAPI編輯室選讀」等等,可以看出㺢㹢狓的確是非常冷門的動物,主要的網路討論都來自於《進擊的巨人》,以及將其作為吉祥物的「OKAPI 閱讀生活誌」。

「㺢㹢狓」近一個月探索概念

▲「㺢㹢狓」近一個月探索概念。

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20231014日至20231112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『㺢㹢狓』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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