哥吉拉太太為何被炎上?他曝「大家罵的不是她」
民視.2022年7月18日 14:28

生活中心/許沛汶報導

近日一名人妻擅自將丈夫珍藏的哥吉拉送給親戚小孩,進而引發婚姻危機,消息在網路鬧得沸沸揚揚,輿論風向一面倒,全都在罵該名人妻不懂尊重另一半。對此,喜劇演員黃豪平則分析,其實大家真正在罵的不是人妻,而是當年「那個不在意自己喜歡什麼的某個親友」,也坦言「這起事件是真是假不重要,能警醒一些父母親友,就是它登上話題排行榜最大的價值」,引來全網狂讚。

對於這場因為哥吉拉延伸出的網路鬧劇,有網友好奇問「如果最後發現哥吉拉事件是虛構的,會不會是全台灣此刻最大的打臉?」,對此,黃豪平認為,大家會瘋狂轉發討論的原因,不是事件本身有多荒謬,「而是大家幾乎都經歷過一樣的事情」,那股驅動炎上的動力是共鳴。

網路上的輿論一面倒,認為該名人妻非常不尊重另一半。(示意圖非當事哥吉拉公仔/美聯社提供)
網路上的輿論一面倒,認為該名人妻非常不尊重另一半。(示意圖非當事哥吉拉公仔/美聯社提供)

黃豪平也分享自己幼時的經驗,表示他小時候的興趣是看家裡的各種VHS錄影帶,從動畫到電影應有盡有,但某天有親戚小孩來他們家作客,不明原因對他所珍藏的錄影帶產生興趣,爸爸看到對方有興趣就隨手抓了一卷送他,「是一部述說關於藤子不二雄生平的上下集錄影帶的下集,注意,是下集」。

回想起這段故事,黃豪平不禁感嘆「時日已久,我早就不再在意那個下集錄影帶被送走的難受」,但光是從「他到現在都還記得這件事」這點來看,就足以證明那時候的自己對這件事有多麼介意,最後他也直言「你們以為網友公審的是那位哥吉拉太太?不是啊,他們真正在罵的,都是當年那個不在意自己喜歡什麼的某個親友,這起事件是真是假不重要,能警醒一些父母親友,就是它登上話題排行榜最大的價值」

黃豪平認為,網友們會如此氣憤的原因,是因為「大家幾乎都經歷過一樣的事情」。(圖/翻攝自黃豪平臉書)
黃豪平認為,網友們會如此氣憤的原因,是因為「大家幾乎都經歷過一樣的事情」。(圖/翻攝自黃豪平臉書)

有別於全網都在公審哥吉拉太太,黃豪平的一番言論獲得廣大網友迴響,有網友認同地說「沒錯!恐怖的是這事件讓我知道有很多這樣的人,而且不覺得自己哪裡有問題」、「就算哥吉拉事件最後證實是假的,我也依舊覺得那無比真實」、「真的!這故事很能勾起自己切身之痛,而且就算原諒或不在意了,但就永遠忘不掉」、「真正生氣的點是不被重視的對待」、「尤其很多爸媽都自以為小孩都不會在意的想法,這種大家一定都有經歷過」。

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就職演說! 總統用「中國」稱陸 英昔用「兩岸」
總統賴清德今天(5/20)發表就職演說,在兩岸論述上面,跟八年前跟就職的前總統蔡英文相比,賴清德措辭用字跟蔡英文並不相同,像是對大陸的用字,蔡英文過去是用「兩岸」代表,不過賴清德是直接用「中國」,學者分析,賴清德向北京拋出一根「略為削尖的木棍」,已把兩岸一邊一國的態勢逐漸明朗化!
  • 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