寶寶捷運哭鬧父母不哄 OL換座被逼問「討厭我小孩?」嚇到跳車
鏡週刊Mirror Media.2022年10月6日 06:58
一名OL在Dcard分享捷運上的恐怖遭遇。(示意圖,本刊資料照)

搭乘大眾運輸最怕遇到吵雜的乘客,多數人為了不起衝突會盡量主動避開,但也會有逃不掉的時候…一名女網友日前加班結束搭捷運返家,本想在車廂內小睡片刻,卻遇上寶寶大哭,只好坐到隔壁車廂,結果才闔眼沒多久,小孩的媽竟上前吵醒她,並追問「妳是討厭我的小孩嗎?」開始說教,詭異舉動嚇得她趕緊下車,改叫小黃回家,恐怖經歷也讓網友們直呼太可怕。

原PO近日在Dcard分享搭捷運遇到的怪事。原PO表示,前天晚上加班結束後搭末班捷運(北捷)回家,因為相當疲倦想在車廂內瞇一下,怎知下一站一對夫妻推著嬰兒車入坐,小寶寶馬上開始大哭。眼看父母都在低頭滑手機,似乎沒打算要哄孩子,原PO只好自認倒楣走到隔壁車廂休息。

可能是起身時因為水壺掉落,眼神跟孩子的媽對到了一下,原PO坐下闔眼幾分鐘後,那位母親竟上前把她叫醒,皺著眉問「妳是討厭我的小孩嗎?」原PO愣了一下表示自己只想安靜睡覺,結果對方竟開始說教,「小孩子這麼小!他哭我能怎麼辦!我也不可能打他罵他!我的孩子這麼可愛妳怎麼可以討厭他!妳以後也會結婚生小孩!將心比心好嗎!」強調自己有多愛孩子。

「是在哈囉?」原PO當下感到莫名其妙,認為自己什麼也沒做,卻要被人情緒勒索,可基於近年社會案件越來越頻繁,只好跳車搭小黃回家。「我怕她等下從娃娃車拿出菜刀把我砍死,我不敢跟她吵架,下一站到了我就下車了,叫計程車回家多噴幾百塊,X,拎杯的加班費…」

原PO事後回想,感覺那位媽媽狀態很差,有點產後憂鬱的傾向,且爸爸也不管小孩,可能因為短暫的眼神接觸受到刺激,媽媽的反應才會那麼大。不過原PO仍舊心有餘悸,勸告大家能閃就閃,盡量別起衝突,「畢竟真的不能保證對方下一秒會做什麼…」

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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