誰目前選舉聲勢高?-網路聲量綜合比較

新聞聲量-自由時報侯友宜篇幅多、東森新聞雲蘇貞昌篇幅多!

本次大數據分析蒐集2018/3至2018/9/5自由時報、東森新聞雲、中時電子報的新聞資料,且文章的標題必定包含『蘇貞昌』或是『侯友宜』關鍵字。蒐集概況如下圖所示:

我們可以發現,自由時報與東森新聞雲有較多討論侯友宜與蘇貞昌的篇幅,有趣的是,自由時報討論侯友宜比較多,為886篇,高出蘇貞昌37篇; 而東森新聞雲討論蘇貞昌比較多,共有909偏,高於侯友宜79篇。

更進一步用時間軸觀察各候選人新聞文章篇幅數量的起伏變化-2018/7月是輿論高峰的關鍵

我們可以看到侯友宜的聲量在七月初是一大高峰、蘇貞昌則是在七月份有兩個時間點達到高峰,可見當時文大宿舍事件是關鍵影響,可能不只侯友宜當事人具有話題性、蘇貞昌也是被討論的目標。

社群聲量-從鄉民討論熱度,不論是文章數或回文數均侯友宜勝出!

批踢踢實業坊,簡稱批踢踢、PTT,是一個台灣電子布告欄(BBS),提供線上討論社群空間。本次大數據分析蒐集PTT政黑板與八卦版於2018/3~2018/9/5有關『蘇貞昌』或是『侯友宜』關鍵字的文章,蒐集慨況如下圖所示:

我們可以發現,侯友宜話題的討論聲量不論是文章數或是鄉民回文數都大大勝過蘇貞昌的社群聲量,侯友宜相關文章的回文數高達140多萬、蘇貞昌有36萬。

進一步用時間軸觀察各候選人社群文章與鄉民回應篇幅數量的起伏變化蘇貞昌在4月分最具話題性、侯友宜在6月份最具有話題性,其中6月份侯友宜的討論度高達75萬則!

文章數

鄉民回文數

關鍵事件對網路輿情的影響

根據近半年的與侯友宜和蘇貞昌有關的新聞報導與熱門議題,我們針對各大關鍵事件進行資料分析,重大事件關鍵字包含:『文大宿舍』、『深澳電廠』、『抹黑』、『政見』、『鄭南榕事件』、『民調』、『警察』。

關鍵事件綜合時序分析

最讓人注意到仍是『文大宿舍』事件的的聲量狀況,6月到7月都佔了許多媒體新聞版面。如果你還不了解『文大宿舍』事件,你可以看看-文大宿舍到底吵什麼?一次看懂侯友宜租房爭議始末。接著是對候選人『政見』的討論,從3月一直都有新聞版面,到8月多的時候有達到一個高峰,會讓人好奇是哪一位候選人的政見博得新聞版面。深橘色的『民調』部分雖然起伏明顯,但我們能猜測新聞就是跟著民調發布時間作發布,此文暫不進一步探討。另外讓我們會特別注意的是淡橘色的部分,蘇貞昌與『深澳電廠』事件的連結,也是媒體討論重點,並於8月中到達新聞聲量高峰。如果你還不了解『深澳電廠』事件,你可以看看-一次看懂深澳電廠吵什麼

反觀社群媒體的部分,同樣的,因文大宿舍的篇幅與鄉民回應過多會影響視覺圖形,我們暫時先不呈現,有趣的是,從圖中發現顯示綠色的『鄭南榕事件』的影響性,雖然這是過去的事件,但卻因為選戰被炒起話題,與侯友宜連結。如果你還不了解『鄭南榕』事件,你可以看看-侯友宜提「不完美救援」鄭南榕遺孀葉菊蘭痛批詭辯:怎麼會變成這樣子,難以想像

針對『文大宿舍』事件,從數據看事件的影響

我們利用大數據分析的文字探勘技術,從新聞報導中快速洞察與『文大宿舍』相關的訊息,其中從上述的『文字雲』就很容易了解這個關鍵新聞事件當時為何可以上媒體版面這麼頻繁。如果你想進一步了解文字雲(Word Cloud)的細節,推薦閱讀[大數據小知識]文字雲(Word Cloud)與關鍵字分析。

[大數據小知識] 文字雲(Word Cloud)與關鍵字分析(Keyword Extraction)


文大宿舍事件對侯友宜的影響

1.1 從新聞就能看到負面影響

字的大小愈大表示被提及的次數愈多,除了一些此事件熟知的專有名詞-『大群館』、『都發局』、『又閔公司』等名詞之外,『解約』、『爭議』、『違反』、『爭議』、『違規』、『批評』等爭議性質的字眼也容易從文字雲看到,因此了解此事件對於侯友宜確實有許多負面影響,例如:

1.2 PTT社群討論『文大宿舍』議題用許多負面詞彙

此圖片是PTT資料源與文大宿舍有關的文章標題與鄉民回應(Resp Cont),可以看出來大家的負面用詞相當明顯。

蘇貞昌綠營也明顯涉入了文大宿舍事件討論

我們進一步去執行輿情分析,探索一些負面的詞語,發現與『文大宿舍』相關的負面字詞如下圖所示:

若進一步查看會提到『抹黑』的原因是什麼,我們會發現以下的新聞文章內容會與綠營有連結,例如某新聞標題:『文大宿舍議題 侯有宜:證據說話 綠營抹黑無效』。

進一步查看文章可以看到其內容:

從以上數據分析結果,我們能看到什麼?

  • 雖然文大宿舍事件為侯友宜的直接關係事件,但負面聲量的多寡並不一定僅表示該候選人的負面聲量,因正值選舉期間,敵營也有可能借媒體參與該話題。
  • 選舉期間可能會翻出較久遠的歷史議題,例如:『鄭南榕事件』
  • 民調的結果會充分被社群媒體討論,未來可能可以針對兩者的關係進行研究。

知識補充-網路聲量對選舉為何重要?

目前網路口碑觀測重點關注的三種數據指標,包括聲量、社群/新聞比、集中度,三者不僅需要各自評量,也需要互相參照。這些網路聲量指標起初較常被用於品牌分析,企業藉以了解客戶對於品牌/產品的評價,以找到產品精進的空間。除了品牌之外,政治也成為網民大量討論的話題,台灣是一個言論自由的社會,年輕人在社群媒體發布與討論議題已是稀鬆平常之事,甚至近年更有網路聲量與選舉成敗息息相關之說。2014年柯文哲競選團隊聲稱監控網路輿論,找出年輕人有興趣的議題,以贏得選戰; 2016年川普贏得選戰跌破專家眼鏡其實在網路上也是有跡可循,來自印度的AI系統─MogIA就預測川普將會當選。近2至3年,世界更處於網紅經濟的浪潮上,政治人物也開始利用網軍來打選戰,許多候選人也懂得開始與網紅合作,爭取更多網路年輕選民的共鳴。選戰是否成功要考慮的因素千變萬化,網路聲量僅能為選戰成敗因素的一部分,不一定能全盤代表選戰結果。但不可否認的,政治人物聆聽網民的聲音已成為判斷支持度的重要因素之一,分析政治與選舉議題的網路聲量勢必為現在的趨勢。

以上僅站在數據客觀角度進行文章蒐集、建立詞庫與執行數據分析,並不表示任何政治立場。

謝謝你閱讀完這篇文章,『我們期待能把資料分析的技術工作與時下有趣的事物相結合,帶給大家新穎的感受』,未來也將會有更多的嘗試。

有任何問題也歡迎在底下留言或是來信告訴我們: roboii0612@gmail.com

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