空氣品質 今年真的有變好嗎?從聲量數據與空氣品質數據看討論消長

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(文/蔡智欣、周世恩) 如果你也是過敏兒,是否覺得今年 空氣品質 好像有好一點?而疫情以來,社群平台上不少人談論著,人類活動減少之時空氣污染也似乎減輕了。到底,在人們減少談論空氣品質變差的時候,實際上空氣品質有沒有變好呢?   社群平台對空氣品質的討論量顯著減少,空氣品質數據又是如何? 觀察 Facebook 中提及「空氣品質」相關的貼文,並對照 2018 年至 2020 年一到五月的文章數,可以發現 2020 年文章數顯著減少,減少了約四分之一。影響力分數減少的比例雖不若文章數的減少,但討論空氣品質的的憤怒情緒倒是下降了更多。

防疫資訊戰!東南亞四國誰是資優生?解析東南亞疫情輿情數據!

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(文/趙維孝) 武漢肺炎(或稱新冠肺炎)疫情席捲全球,在網路社群上也同樣掀起了激烈討論,而從社群關注焦點,能有效的分析群眾關注與接收資訊的來源、媒體與KOL在疫情中的影響力、各類疫情相關內容在傳播上的差異等各層面。 過去我們曾專門做過從台灣的社群輿情上去解析疫情討論概況(防疫資訊戰!解析武漢肺炎各社群平台輿情聲量!) 從台灣的例子已經可以發現,當一個國家面對重大公衛危機時,社群平台是相當有效率傳遞資訊、提升警覺、甚至建立民眾信心的管道,也發現在這波疫情中,台灣政府高度致力於將社群資訊納入防疫的一環。 近日來台灣疫情有逐漸趨緩跡象,然而全球許多地方包含東南亞各國的疫情似乎不減反增,因此我們也透過QSearch的東南亞社群輿情資料庫,統整馬、菲、泰、越等四國自今年1月以來的疫情相關社群討論,並粗淺的分享三大重點觀察。

如何快速掌握社群議題趨勢 – 從文字雲解析4個月東京奧運聲量!

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(文/趙維孝) 我們過去嘗試用很多元的社群數據去對不同的議題或目的做分析,不論是拆解一個議題在社群上的聲量來源,或是做不同社群平台的聲量分析,然而這些分析都相對複雜且耗時,在社群議題快速轉變的時代,當我們面對一個需要梳理的社群議題時,該如何透過聲量分析工具,快速的製作一份概略的社群聲量分析報告呢? 近期東京奧運是否延賽可說是最受關注的疫情影響相關議題。然而從去年底,同樣是東京奧運這個議題,在社群上歷經了數個討論重點,這種在不同期間的議題轉快,就非常適合使用文字雲來做視覺化的呈現與快速分析。 若將文字雲再搭配熱門貼文、不同時段的累積聲量數據等,其實就能有效的快速針對一個議題做出有價值的趨勢分析。

防疫資訊戰!解析武漢肺炎各社群平台輿情聲量!

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武漢肺炎 (新型冠狀病毒) 疫情自跨年夜出現至年假前在各大社群平台上的討論劇增,除了各種實際的防疫措施外,資訊戰的觀察同時也是重點,觀察各社群平台上與武漢肺炎相關之熱議主題,並根據平台特性了解各族群在意的議題,並剖析資訊傳遞的脈絡等,都能更有效幫助正確資訊的傳播與做為下一步相應措施的參考。 (文/蔡智欣、趙維孝) 於各主要社群平台上,在過去近一個月內能歸納為四大事件使武漢肺炎討論度激增,這些事件分別是「台灣出現確診首例」、「口罩出口管制」、「國際聲援台灣參與 WHO」、與「台商專機返台」。(註1) 不過,經歷著同樣事件,各平台的性質差異使得熱議焦點有所不同。

2019 年 18 個時事議題回顧:香港反送中、《返校》、同婚法、長榮罷工

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2019年,我們的社群上經歷了香港反送中、《返校》、同婚法、長榮罷工、水果茶風波⋯⋯等事件。 QSearch 在數據分析上期待能用深入簡出的方式帶大家觀察時事,我們嘗試利用不同的媒介,包括即時儀表板、圖文等,希望能收斂資訊、數據,為議題提供不一樣的觀點。