曾經要好的朋友突來借錢　「網陷苦惱」過來人勸：要想清楚

Yahoo奇摩（綜合報導）．2022年8月4日 08:37

俗話說「親兄弟明算帳」，就算是家人，只要牽扯到錢的問題就容易陷入兩難。近來有網友也上網好奇發文詢問：「朋友來借錢會借嗎？」引發許多討論。

有網友因為朋友來借錢而陷入兩難。（示意圖，非圖片當事人。圖片來源：Getty Creative）

有網友在論壇PTT發文，透露最近許久未見的朋友突然聯絡自己借錢，雖然過去兩人很要好，但這次對方突然來借錢的舉動讓原PO陷入兩難：「有點不知道該怎麼辦」，也好奇詢問網友：「如果朋友來借錢會借嗎？」

不少網友認為要做好最壞的心理準備「幾百塊可以，救急不救窮，這金額不還也就當請客了」、「借=送錢，覺得OK那就借」、「借出去就當作拿不回來了」、「要有拿不回來的心理準備」、「真的要想清楚」。

也有網友舉出自身經驗「看人，之前有個超久沒聯絡的跟我借3000我直接已讀他」、「我記得有個沒聯絡的來跟我借5000，我說我目前不方便，我就被封鎖了XD被封鎖是其他朋友聊他近況我才發現」

「看信任度吧，之前有借過朋友、同事5萬、12萬，都沒收利息」、「看人品」、「久沒聯絡的，一開口就要借錢，我都當詐騙」、「不會，久沒聯絡已經不是朋友」。

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資料來源：網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
分析方式：本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查，係將蒐集之資料庫予以分析，無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎，透過深度學習與AI人工智慧技術，使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術，汲取網路上相關討論文章，將文章分為正面、負面、中立三種情緒，計算網路聲量。
跨世代劃分標準：本預測模型判別跨世代之依據，係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎，計算跨世代在不同社群聲量上的權重，綜合計算後得到世代好感度數據。
名詞解釋
- 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。
- 好感度分數：綜合評估網路聲量與網友語意情緒，分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理，得出好感度分數，再進行各縣市候選人彼此的比較，評量不僅需要聲量高，而且是好評要高，負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間，分數越高，表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
其他說明
- 調查單位及主持人：大數據股份有限公司
- 辦理時間：即日起至2022年11月16日止，逐日更新好感度數據。
- 抽樣方式：本預測模型非抽樣之民調調查
- 母體數：無母體數，請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
- 樣本數及誤差值：本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查，不適用抽樣誤差值
- 經費來源：Yahoo奇摩、大數據股份有限公司