image source：FB／孤味 Little Big Women
文／翁筠茜
國片《孤味》獲得第57屆金馬獎6項提名，由導演許承傑的真實故事改編而成，20日舉辦媒體試片時，4位女星都自曝被片中一場關鍵戲逼哭，還未上映就引起不少討論，登上Google熱門搜尋關鍵字，有超過5,000筆搜尋，在《網路溫度計網路口碑-華語片》中好評影響力第2名，這部電影是哪裡特別呢？以下帶你一次看。
image source：網路口碑好評影響力-華語片（分析期間：2020/07/23~2020/10/20）
image source：Google Trends
2020下半年國片類型多元 引發網友熱議
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查，《孤味》近兩週（2020/10/07～2020/10/21）共有7,633筆網路聲量，聲量最高峰在10月18日，由於2020下半年國片類型多元，親情片有《孤味》、《親愛的房客》，愛情片有《刻在你心底的名字》、《消失的情人節》，更有懸疑片《無聲》，許多網友因此在PTT討論下半年最期待的國片，單日聲量1,092筆。
▲2020下半年國片類型多元，《孤味》也成為網友討論的熱門話題。
image source：KEYPO大數據關鍵引擎／聲量趨勢（分析區間：2020/10/07～2020/10/21）
看點一：實力派女演員雲集
從《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字來看，可以看到「實力派」、「演技」，顯見網友相當關注《孤味》演員的演技，其實該片找來「全民阿嬤」陳淑芳、謝盈萱、徐若瑄、孫可芳、丁寧演出，集結台灣實力派女演員，可說是「女神雲集」，其中陳淑芳更成為焦點話題，因為目前高齡82歲的她，出道60年都未獲金馬獎肯定，今年靠《孤味》、《親愛的房客》一舉入圍金馬大獎最佳女主角、最佳女配角，演技實力不在話下。
▲《孤味》的演技派演員、感人的親情戲都是網友討論焦點。
image source：KEYPO大數據關鍵引擎／熱門關鍵字（分析區間：2020/10/07～2020/10/21）
看點二：親情戲讓人看到淚崩
此外，《KEYPO大數據關鍵引擎》熱門關鍵字中還出現「暖心」、「感人」、「溫馨」，《孤味》故事描述獨自撫養3個女兒長大的餐廳老闆林秀英（陳淑芳飾），在70大壽當天接到丈夫離世的噩耗，感人的親情劇情惹哭不少觀眾。
歌手魏如萱20日看完媒體試片後，在個人IG上表示「看《孤味》哭歪」；陳淑芳、徐若瑄、孫可芳、丁寧也在媒體試片上透露，片中一場告別式的情節令她們崩潰大哭；陳淑芳先前在電影花絮中表示，一想到主角林秀英的滿腹辛酸，她就忍不住想掉淚，無奈導演對她下「禁哭令」，讓她哀求導演：「拜託讓我哭一下，讓我洗洗我的眼睛吧。」
image source：FB／孤味 Little Big Women
看點三：徐若瑄創作片尾曲《別人的》惹哭網友
從《KEYPO大數據關鍵引擎》探索概念，可以看到電影片尾曲《別人的》也是討論話題之一，徐若瑄在《孤味》不僅擔任演員、監製，還為該片親自創作歌曲《別人的》，徐若瑄透露，這首歌的靈感是源自6年前的婚禮上，徐若瑄的爸爸說「嫁出去的女兒就是別人的了」，她想用這首歌向家人說「我不是別人的」，也呼應了《孤味》中女兒與媽媽的深厚感情，許多網友都淚崩留言「聽到流眼淚」、「真的很感動很好聽」、「聽了之後感觸特別多」。
另外，丁寧在《孤味》中飾演默默守護在情人身旁的「蔡小姐」，內斂與不卑不亢的個性，不僅考驗丁寧的演技，也大改大眾對「小三」的印象，堪稱最強「佛系小三」。《孤味》將在11月6日正式上映，不少網友都非常期待這部親情系電影的魅力。
▲《孤味》的片尾曲《別人的》與丁寧飾演的「最強小三」，都是本片亮點。
image source：KEYPO大數據關鍵引擎／探索概念（分析區間：2020/10/07～2020/10/21）
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2020年10月7日至2020年10月21日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》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：累積超過10億筆以上的網路數據庫，其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。
研究方法：
系統觀測上萬個網站頻道，包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等，針對討論『《孤味》』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「熱門關鍵字」(註2)、「探索概念」(註3)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，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 熱門關鍵字：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』，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3 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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