網紅搭高鐵不為兒子買票 還哭譙列車長!發文討拍卻惹網友眾怒
鏡週刊Mirror Media.2022年8月15日 10:12
一名網紅發文抱怨高鐵列車長,卻遭其他網友圍剿。(翻攝自網紅臉書、本刊資料照)

一名外拍網紅帶兒子搭高鐵前往北部工作,但因她未幫兒子買票卻坐在空位上,被列車長發現要求補票,她發限動轟列車長沒同理心,認為以前可以現在卻被刁難。網紅丈夫在爆料公社分享並譙「6歲免票是要讓兒童自己站著的意思嗎?」結果被其他人洗臉到刪文,急忙道歉強調未來會幫兒子買票。

一名住在高雄前往北部工作的外拍網紅,14日帶兒子搭高鐵返回高雄時,只買1張全票的她,看到有空位便與兒子一起去坐,孰料被列車長要求補票,網紅因此在Instagram發限時動態抱怨「沒同理心的列車長」,聲稱6歲內小孩可不占位免票上高鐵,「帶我兒搭好幾次坐沒人坐的位置,遇到查票列車長都很溫柔包容,今天的列車長態度超不行」。

列車長強調占位就是要補票,網紅就抱怨「既然未滿6歲可以免票,為什麼沒人坐的空座位不能讓我們先坐一下,寧願載空氣一程也不能借我們坐一下…」,中間一度有其他乘客主動讓坐,但列車長重申只要小孩坐了位置就要補票,「我真的氣哭,直接哭」,而不舒服的兒子反而安慰她,「我只是一般人,我沒有多有錢,我就是一般節省的老百姓,我也不是占了已購票人員的座位,還有其他人讓位給我」。

一名網紅丈夫在臉書分享妻子的限時動態,結果被網友砲轟到刪文。(翻攝自爆料公社)

 

這些Instagram發限時動態被網紅丈夫轉分享到臉書社團「爆料公社」稱「沒有要討拍,但是6歲免票是讓兒童要自己站著的意思嗎?」,貼文瞬間湧入憤怒的網友,「你孩子要座位,那你站著位置讓給他,而不是要人家花一個位置的錢成就你跟你兒子!」「列車長只是盡自己的職責,他並沒有錯…廣播都是廣播假的嗎?」「不占位就是指自己抱著或叫他站著」,讓他很快就嚇到刪文。

還有網友直指,原先很喜歡這位外拍模特兒,玩攝影時不時會拍到她,「再來妳說妳只是個普通人?哈哈⋯超級笑翻我,妳頻繁的來台北工作是接一場3小時1萬2、1萬3的工作,這些還不繳稅,妳好意思說妳平凡人?」眼見網友怒火難熄,網紅丈夫在臉書先後感嘆「對不起我剛剛太激動了…唉…」「大概要變成炮灰了吧~」。

網紅丈夫15日再於臉書社團「爆料公社」發文道歉,坦承自己原先作法多有不妥,而這點夫妻向眾人道歉,並會改進該缺失,「一切事情如果打從一開始就買了兒子的票就沒事了,是我們不該誤以為可以坐在沒人的位置,對於占位理解有錯誤,必須嚴肅調整與看待」「抱歉占用大家寶貴時間,我們以後不會繼續認為沒人坐的位置就能坐了,真的非常抱歉!」

網紅丈夫發文道歉。(翻攝自爆料公社)

 

據台鐵官網提及優待票使用對象,「兒童票:未滿 12 歲之兒童得購買兒童票。(身高未滿 115 公分且不需使用座位者得免票)」,優待票旅客於購票、取票、搭乘時皆須備齊相關證件以供查驗。

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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