台馬YouTuber情侶宣布分手!昔日甜蜜拍MV網感嘆:好希望是玩笑

台馬YouTuber情侶宣布分手!昔日甜蜜拍MV網感嘆:好希望是玩笑

image source:翻攝IG/soya_plan

文/姜雅馨

在YouTube頻道擁有逾41萬人訂閱的馬來西亞YouTuber「Soya」,平時喜歡拍片與觀眾分享出國旅遊、自製料理,介紹台灣與馬來西亞不同文化、腔調語言,在頻道圈粉無數。

Soya與台灣男友「超強」愛情長跑四年,沒想到昨(7)日兩人無預警宣布分手,消息曝光後也引來粉絲不捨,直呼「好希望是愚人節玩笑」。

台馬情侶愛情長跑四年無預警分手!Soya發聲不刪照:未來會各自成長

Soya昨(7)日在個人IG透露與交往四年的男友超強分手,她表示自己花了一些時間沉澱心情才沒有第一時間對外宣布,「謝謝這四年喜歡我們的粉絲,『超癢情侶』從感情中畢業了!」Soya透露兩人分手後還是朋友,用了四年時間發現對方不是對的人對她來說很划算,「至少過程沒有太多痛苦,留下了很多美好的回憶之外,我也從中學會了好多事情,感情裡要修的課真的還有很多很多」。

最後Soya強調兩人的照片和影片都不會刪除,「畢竟是生命中曾經很重要的人,希望我的下一任可以理解。如果大家看到我刪除,很可能我在跟國際巨星交往中,那這個就沒辦法了」,文末她也開放徵友,「未來我們會各自成長,繼續好好生活」。

馬來西亞籍YouTuber Soya昨(7)日無預警宣布分手消息。

▲馬來西亞籍YouTuber Soya昨(7)日無預警宣布分手消息。

image source:翻攝IG/soya_plan

超強也在IG同步宣布分手消息,他分享自己沉澱好一段時間,感謝大家對超癢CP支持,希望未來能和Soya以朋友身份同框。超強回憶兩人在一起的時光,坦言戀愛學分還修得不夠,嘴巴上說比實際做簡單很多,「真心愛過,也共同有過美好的回憶,過去的這幾年也是我最快樂的時光」。

超強透露雖然沒機會讓大家看見兩人穿婚紗,對於Soya四年來陪伴也給予感謝,「謝謝你陪我度過無數低潮,從今以後讓彼此各自去冒險吧!也許有朝一日有緣份的話,在彼岸見個面吧」。

Soya貼文曝光後,除了大馬網紅西西歪鼓勵「你們都很棒,愛你們」、YouTuber鍾明軒留言「別忘了妳在台灣還有我們這群朋友」,網友也不捨表示,「看了最新的炸廚房跟地震那集就有猜到了」、「兩個星期前不是才剛拍一起去新加坡旅遊的影片嗎」、「好希望是愚人節的玩笑」、「以為是情侶畢業成為夫妻」、「很捨不得,但是相信你們彼此也討論了很久,未來都要好好的」。

YouTuber超強昨(7)日同時與Soya宣布分手消息。

▲YouTuber超強昨(7)日同時與Soya宣布分手消息。

image source:翻攝IG/rene_superaweso

Soya手癢計畫日常題材圈粉!偕男友拍MV、自媒體開課引發關注

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「Soya手癢計畫」近一年探索概念,包含超強系列、你說得容易、增加副業收入、晨悠CHENYO、手癢炸廚房、腳癢計畫、去你的前任宇宙、Ccwhyao及手癢玩gamegame等。

Soya手癢計畫在YouTube頻道推出「手癢炸廚房」、「腳癢計畫」、「手癢玩gamegame」等系列影片,平時也會與大馬網紅西西歪合作拍攝同鄉題材,讓西西歪帳號Ccwhyao在網路上被多次提及,男友超強經營的頻道「超強系列」也受到粉絲關注。

Soya與超強經常一同出現在螢光幕前,兩人曾特別出演晨悠CHENYO〈你說得容易 Easy for You to Say 〉MV及衍生短劇「去你的前任宇宙」,Soya去(2023)年還與網紅阿神、HowHow、洋蔥等人擔任好學校YouTube經營免費課程講師,傳授增加副業收入秘訣,在YouTube、臉書、IG等社群引發話題,如今兩人分手,不少網友惋惜之餘也獻上祝福。

「Soya手癢計畫」近一年探索概念

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20230409日至20240407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『Soya手癢計畫』相關文本進行分析,調查「探索概念」(註1)作為本分析依據。

*註1 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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