蘇大媽上榜!台南10大傳奇人物揭曉 這1位去當天使了
三立新聞網 setn.com.2022年9月16日 11:15

生活中心/賴俊佑報導

台南檢舉魔人「蘇大媽」今年6月出獄,網友們喊「台南全城警戒」。(圖/資料照片)

台南檢舉魔人「蘇大媽」(蘇寶蘭),因違反醫療法、涉嫌妨害公務等罪被發監執行,今年6月下旬出獄,有網友在街頭發現她的身影,發文驚呼「台南全城警戒」;對此,粉專《台南式》分享包括蘇大媽在內的「台南10大特色傳奇人物」,其中一位傳出過世消息,讓台南人震驚和不捨。

粉專《台南式》分享十位巡迴於府城大街小巷的傳奇人物,包括「陳XX欠神明錢車輛」、「徒手推車哥」、「蘇大媽」、「要錢阿伯」、「東陽舉牌哥」、「成大東方翔」、「廟會裝備哥」、「忍者」、「keroro軍曹/探險活寶」、「小東路書法家」。

粉專公布台南10大傳奇人物,包括蘇大媽、要錢阿伯和軍曹等人物都上榜。(圖/翻攝自 台南式 粉專)

網友們看到表格,紛紛回應「要錢阿伯衣服都沒換過欸」、「要錢阿伯很鼓舞人心耶,20至30年來都長一樣不會老,而且對錢的渴望永遠不變」、「大學曾經跟軍曹活寶哥當過飲料店同事,有次遇到平安夜,看到教會報佳音,他不知道從哪裡拿出軍曹的頭直接戴起來跟教會一起報佳音跳舞,超神奇的藏物術」、「這名單論輩份,蘇大媽算是資淺ㄟ」、「哇靠!我正港台南人,我每一個都看過」。

不過粉專也遺憾表示「今天聽聞一個震驚的消息,原來久沒出沒的推車哥走了,永遠成為傳奇了」,網友們回應「徒手推車哥竟然當小天使了,看他身體很硬朗耶」、「去年還看到他的說」、「R.I.P 以前常常看到他, 打赤膊推著一台Toyota ,此情此景已成追憶」、「難怪很久沒看到他推著車在大光國小出沒了!」

粉專透露推車哥已經過世,讓許多台南人震驚和不捨。(圖/翻攝自 台南式 粉專)

更多三立新聞網報導
好市多賣愛瘋14「比官網省1千以上」 2款15分鐘完售
又槓上?廖老大在「成吉思汗」旁開店 4千人朝聖
噁爆!尪超過1個月不洗澡「一擦都汙垢」她崩潰想離婚
新生高騎士車禍亡!曾是30萬粉專小編 鄭明典哀悼

網友在熱議什麼?
控司機危險駕駛 年輕人討10萬封口費挨轟
被討厭15年...傳訊聊天這表情符號別亂用
店家因為生意太好要頂讓?網揭原因:真的有可能
要改2歲孫「戀物癖」婆婆堅持丟掉小被被
優格驚見紅色斑點「刮掉繼續吃」網喊:恐丟命

最新選舉新聞

最新選舉新聞

多元觀點

不同視角的媒體報導

鄭文燦 涉貪 海基會

林楚茵 王鴻薇

海基會 董事長 涉貪

鄭文燦 賴清德

林士傑 槍殺

鄭文燦 貪污

華視
CTWANT
今日新聞NOWnews
三立新聞網 setn.com
鄭文燦涉賄案 傳重劃最大地主樂善寺未點頭
海基會前董事長鄭文燦,涉嫌透過華亞園區擴大案收賄,他當時雖然核可土地變更,但送進內政部審議卻未過關,內政部長劉世芳8日上午解釋,說土地多為農地或墳墓,要變成自辦重劃相當困難,且內部地主意見紛歧,就連占...
  • 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