不只有選角爭議?《白雪公主》負面聲量高於正面 熱門關鍵字揭網友關注焦點

迪士尼《白雪公主》真人版於3月20日上映後話題不斷,為外語片中近一個月網路聲量最高的電影。究竟這部片引發了什麼討論?網友們聚焦於哪些話題呢?

by 蔡瓅萱
不只有選角爭議?《白雪公主》負面聲量高於正面 熱門關鍵字揭網友關注焦點
image source: 迪士尼影業提供

迪士尼《白雪公主》(Disney's Snow White)真人版電影於3月20日上映後隨即引發許多網路討論,目前也位居《網路溫度計DailyView》外語片口碑排行榜第1名,近一個月(2025/03/02-2025/03/31)網路聲量高達36,128筆。《白雪公主》電影上映後引發哪些討論呢?一起來看看吧!

《白雪公主》負面聲量高於正面 選角爭議引發關注

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體調查,「《白雪公主》」近一個月(2025/03/02-2025/03/31)的網路負面聲量高於正面聲量,網路好感度(P/N值)為0.59。在《白雪公主》上映前,電影的選角就引發議論,許多人認為劇組找的演員並未忠於原著,因此提出質疑,也導致負面聲量提升。

《白雪公主》負面聲量高於正面 選角爭議引發關注

在「《白雪公主》」近一個月的網路熱門關鍵字中,可以看見「真人版」為熱烈的討論話題之一,除此之外,兩名主演「瑞秋曾格勒」(Rachel Zegler)及「蓋兒加朵」(Gal Gadot-Varsano)也成為網友們關注的焦點。從關鍵字能看出,網路上有許多關於瑞秋曾格勒的討論,由其演唱的電影主題曲〈Waiting On A Wish〉也出現在熱門關鍵字中。

迪士尼過度追求「政治正確」?公主形象該不該受原著侷限?

在迪士尼公布真人版《白雪公主》將由瑞秋曾格勒飾演主角白雪後,馬上就引發議論。許多人質疑迪士尼為求「政治正確」而不顧原著設定,網路上也出現許多歧視性言論,認為瑞秋曾格勒「沒有資格」飾演白雪公主,更有人表示這樣選角「毀了大家的公主夢」。先前《小美人魚》(The Little Mermaid)真人版上映時,也有類似的討論出現。

迪士尼過度追求「政治正確」?公主形象該不該受原著侷限?
迪士尼《白雪公主》真人版由瑞秋曾格勒(Rachel Zegler)主演。
image source: 迪士尼影業提供

不過也有人認為,改編作品本來就有一定的自由度,並且不該給「公主」的形象太多框架,指出不論種族及膚色,每一個人都應該要能夠自由而平等地想像公主的模樣,也同樣都可以有「成為公主」的夢想。此外,外貌是否符合大眾的想像也不是挑選演員的唯一標準,瑞秋曾格勒不管是在演技還是歌唱方面,都有能夠勝任這個角色的能力。

劇情、人物過於扁平遭批評 《白雪公主》IMDb評價僅1.6星

《白雪公主》真人版的負面聲量,其實不只在於選角爭議,在電影上映之後,關於劇情安排、角色刻畫等作品細節都受到觀眾批評。許多人指出,《白雪公主》真人版的問題不在於白雪公主,而是角色設定過於扁平、劇情編寫沒有新意、敘事方式也讓人難以投入其中,當中也有許多不合邏輯之處,看不出想要傳達的核心概念,有一種「為拍而拍」的感覺。

劇情、人物過於扁平遭批評 《白雪公主》IMDb評價僅1.6星
《白雪公主》在IMDb上僅獲得1.6顆星的評價。
image source: 翻攝IMDb

《白雪公主》真人版上映首週全球票房達到8,700萬美元,第二週則突破1億美元大關,來到1.43億美元;不過第二個週末的票房和首週末相比,則下降了逾66%。據外媒預估,《白雪公主》的製作成本加上後續的宣傳行銷費用可能超過3億美元,而目前的票房成績距離回本、獲利還有很大一段距離。在IMDb(網路電影資料庫)上,《白雪公主》的評分也僅有1.6顆星(滿分為10顆星)。從網路正負面聲量及票房表現可以看出,《白雪公主》雖然創下極高的討論度及話題,但作品本身的評價卻不盡理想。

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2025年03月02日至2025年03月31日。

資料來源:

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體。

研究方法:

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1500億以上中文資料的網路社群數據庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『《白雪公主》』相關文本進行分析,調查「熱門關鍵字」(註1)、「網路正負評比」(註2)作為本分析依據。

*註1 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析軟體,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。

*註2 網路好感度:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析軟體,系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,再計算正面聲量與負面聲量之比值。

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