網軍好忙?「柯文哲、郭彥均、徐巧芯」近期因網軍疑雲掀聲量3大事件
網路溫度計.2022年6月8日 09:02

image source:示意圖/pexels

文/蔡岳霖

近期來,不少新聞事件都和「網軍」扯上關係,包括台北市府養被爆出疑似網軍的風波,一位網友在PTT留言「老婆和3個孩子確診送醫」,但這名卻被查出過年才發文去女友家,前後文章內容不一,不僅被抓包,還被爆出真實身份是出台北市會展產業發展基金會的林姓員工,讓台北市長柯文哲近日備詢,因為「網軍」疑慮成了議員追殺的話題。另外,像是國民黨台北市議員徐巧芯違停、郭彥均臉書「很多孩子都離開了」新聞事件,也都被點名疑似「有網軍涉入」,也成了近一個月以來,三波網軍的熱門話題,而且討論度一波一波猛烈。

「匿名帳號再到市府IP」  柯遭疑養「網軍」聲量破萬 至今仍延燒

根據《KEYPO大數據關鍵引擎》(日期:2022/05/08~2022/06/06)近一個月的統計數據來看,光是台北市政府有沒有「網軍」的相關話題,討論度就衝上1萬1320筆。先是「LxxExxxx」帳號被民進黨台北市議員王閔生指出,在網路上撰文大罵政府沒有超前部署;接著網紅四叉貓再揪出台北市交通局運輸資訊科長林育生上班玩PTT,而林育生自請處分,但他否認否認帶風向。另外,柯文哲團隊前網路行銷總監吳靜怡也發文爆料,同樣是北市府IP,至少就有10個以上的帳號,從2018年即在網路帶風向、發文挺柯文哲,資訊局事後澄清,只有4組是北市府,而柯文哲在議會備詢時,被問到有沒有花錢養網軍?柯文哲市長澄清如果我有「網軍」,一定是2014年民進黨幫我的。

「網軍」遭點名灌郭彥均臉書!調查局急追「徐芳麗」揪幕後

網軍事件的網路聲量第2名為藝人郭彥均事件,聲量達8,141。藝人郭彥均發文說很多孩子都離開了,引起許多網友回應或批評,其中還被指出有很多帳號留言,可能為「網軍」涉入其中。對此行政院長蘇貞昌回應:「這種不實的謠言內容相近類似,都由相近的團體, 有很明顯的操作痕跡,我們會加以咎責查辦,同時也希望國人同胞,大家不要相信假訊息,也不要亂傳未經查證的訊息。」

國民黨齊聲援嗆「十個孩子難道不算多嗎」,更發起「自首」、「要辦一起辦」等聲援力挺行動;同一時間,調查局也緊急追查源頭,查出有多次造謠紀錄的人頭帳號「徐芳麗」以及相關內容農場和境外勢力。就在同一天,另一個熱議話題則為台北市長柯文哲兒子昏厥送急診挨批特權,柯黑大將台北市議員王世堅直呼「請問提出這種言論的網軍,你相信你自己嗎?你是父母生的嗎?竟然講這麼沒有人性的話」,也引起不小討論。

徐巧芯違停PTT搶先「爆」 網友微克遭揪出是「兼職網軍」

網路聲量第3名是台北市議員徐巧芯違停事件,聲量6,185筆。該事件扯出網軍疑雲,主要是因為網友「Vek1112(微克)」透過PTT發文,指控徐巧芯違規停車被員警攔查,事後該網友被揪出是羅東國小教師,鄉民同時起底他在深綠粉專擔任管理員,經常撰寫偏激文章,被點名是「兼職網軍」,最後私訊向徐巧芯求饒,而徐巧芯後來也因為違停事件數度道歉。

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2022年05月08日至2022年06月06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30億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『網軍』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)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。


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藍嗆政府撒幣 豢養特定媒體 卓榮泰:不允許集中標案
中央政府總預算明年宣傳費大幅增加,國民黨立院黨團書記長林思銘今(16)日指出,從蔡政府到賴政府,都讓特定媒體綁標、質疑政府豢養媒體及網軍,粉飾施政狀況,表示將嚴審相關預算。資深媒體人趙少康批評,民進黨不但沒有退出媒體,而且是加倍進入媒體。
  • 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