資料來源：QSearch 社群監測數據
分析期間：2026/08/17 00:00 – 2026/08/23 23:59（台灣時間，完整 7 天）
對照期間：2026/08/10 – 2026/08/16（週對週變化率基準）
資料擷取時間：2026/08/25 17:35
同一個選區、同一週、同一批資料，兩位候選人的討論卻長在不同的平台上。8/17 至 8/23 這週，蔣萬安的聲量最大來源是媒體，佔 38.9%；沈伯洋是 Threads，佔 58.5%。換句話說，只盯著單一平台看這週的台北市長選戰，會得到兩種互相矛盾的印象——而兩種都不算錯，只是各自看到一半。
先說清楚這個系列的立場：聲量不等於支持度，本系列不預測選舉結果。被大量批評一樣會產生聲量。以下所有數字量測的都是「討論怎麼發生」，沒有任何一項可以推導出「誰會當選」。
這週的量體骨幹
| 候選人 | 本週提及數 | 前週 | 變化率 | 正面 | 中立 | 負面 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 蔣萬安 | 11,212 | 10,116 | +10.8% | 14.8% | 28.8% | 56.4% |
| 沈伯洋 | 9,097 | 10,025 | −9.3% | 36.1% | 24.5% | 39.4% |
口徑是四個頻道（Threads、Facebook、媒體、論壇）的全部提及聲量，不限縮於選舉相關討論。
每日曲線上，兩人都沒有被單一事件整個撐起來：蔣萬安單日最高 1,926 篇（8/18），是週均 1,602 篇的 1.20 倍；沈伯洋單日最高 1,756 篇（8/18），是週均 1,300 篇的 1.35 倍。兩人的高點都落在 8/18，前一天正是賴清德宣布明年普發現金 1 萬、蔣萬安主張應普發 2 萬——這是本週橫跨雙北四位候選人的最大議題，也是兩人 Facebook 話題榜的第一名（蔣萬安 23.9%、沈伯洋 19.2%）。
這週另外兩件各自的事：蔣萬安因遮陽傘採購一支 744 萬被拿來與保時捷比價（佔他 Facebook 討論 2.3%）；沈伯洋提出寧夏夜市的「夜間市長」倡議（9.6%），並與新北的蘇巧慧合辦雙北律師後援會（2.4%）。
聲量從哪裡來，以及它如何決定情緒總數
這是本週台北市差距最大的一個維度。
| 候選人 | Threads | 媒體 | 論壇 | 最大來源 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 蔣萬安 | 34.7% | 22.0% | 38.9% | 4.4% | 媒體 38.9% |
| 沈伯洋 | 58.5% | 16.8% | 20.8% | 3.9% | Threads 58.5% |
單一平台的監測工具算不出這張表——四種來源的相對比例，要四個頻道收在同一個資料庫裡才算得出來。而同選區內的差距遠大於週間波動，代表它反映的是兩人各自的傳播結構，不是雜訊。
把情緒拆到頻道層級後，會看到彙總數字蓋掉了什麼：
| 候選人 | 頻道 | 篇數 | 正面 | 中立 | 負面 |
|---|---|---|---|---|---|
| 蔣萬安 | Threads | 3,888 | 13.4% | 18.6% | 67.9% |
| 蔣萬安 | 2,468 | 16.5% | 27.2% | 56.3% | |
| 蔣萬安 | 媒體 | 4,359 | 15.8% | 39.4% | 44.8% |
| 蔣萬安 | 論壇 | 497 | 8.0% | 23.5% | 68.4% |
| 沈伯洋 | Threads | 5,324 | 50.2% | 18.0% | 31.8% |
| 沈伯洋 | 1,529 | 20.7% | 28.1% | 51.3% | |
| 沈伯洋 | 媒體 | 1,892 | 13.7% | 39.4% | 46.9% |
| 沈伯洋 | 論壇 | 352 | 10.8% | 27.6% | 61.6% |
蔣萬安整週負面 56.4%，但論壇 68.4%、媒體 44.8%，兩端相差 23.6 個百分點；沈伯洋整週負面 39.4%，但論壇 61.6%、Threads 31.8%，相差 29.9 個百分點。同一個人、同一週、同一批資料，換一個平台問，就是另一個答案。
更值得注意的是兩人共有的一個結構：各自最大的聲量來源，剛好都是自己負面比例最低的頻道——蔣萬安是媒體（佔量 38.9%、負面 44.8%），沈伯洋是 Threads（佔量 58.5%、負面 31.8%）。整週的情緒總數是四個頻道的加權平均，而權重就是上面那張來源結構表。所以「這個人的負面比例是多少」，答案有相當一部分取決於他的討論長在哪裡，而不只是別人怎麼看他。
還有一個跨候選人一致的現象：雙北四位候選人在論壇的負面比例，一律高於自己的其他三個頻道。這是平台使用者結構造成的系統性差異，不是針對某個人；也正因為這種差異存在，跨平台的情緒數字不能互相比較，只能同平台比同平台。想理解這件事對資源配置的意義，可以參考跨平台資源應該怎麼分配與從負面情緒強度做危機預警的方法。
這 20 篇高互動貼文是誰發的
Facebook 互動最高的 20 篇裡，出自候選人本人官方帳號的篇數——蔣萬安 0 篇、沈伯洋 0 篇。台北這週的高互動貼文，全部由第三方帳號發出。
放大到整週來看也是同一個結論：蔣萬安本人帳號在 Facebook 與 Threads 合計發 2 篇，佔他這兩個頻道提及量的 0.03%；沈伯洋 57 篇，佔 0.83%。兩人都遠低於 5%：社群上關於候選人的討論，絕大多數不是他們自己產生的。
那是誰在發？蔣萬安的前 20 篇來自 15 個不同帳號，沈伯洋來自 13 個。其中有 5 個帳號同時出現在兩人的榜上：打馬悍將粉絲團（蔣萬安 5 篇、沈伯洋 6 篇），以及政客爽、ETtoday 新聞雲、徐巧芯、事實盛於雄辯（各 1 篇對 1 篇）。本系列只具名「跨候選人重複出現」的帳號與候選人本人帳號，其餘一律按類型統計，避免變成單邊點名。
互動集中度上，前 5 篇佔該人 200 篇互動總量的 14.8%（蔣萬安）與 14.1%（沈伯洋），兩人都沒有出現一兩篇貼文撐起全部互動的形狀。深度則看每篇留言：Facebook 上蔣萬安 108 則、沈伯洋 114 則，Threads 分別是 24 則與 21 則。「被提到很多次」和「被討論得很深」是兩件事——互動數的合理區間可對照台灣 FB 粉專五級距每篇平均互動基準。
Threads 上的結構和 Facebook 相反：前 20 篇出自本人帳號的篇數，蔣萬安 0 篇、沈伯洋 8 篇。但兩人的自營發文都不到自身討論量的 5%，所以這個差異解釋的是「誰的貼文互動高」，不是「誰的聲量大」。
常見問題
Q：聲量比較高，是不是代表比較有優勢？
不是。聲量量測的是「有多少篇貼文提到這個人」，被批評、被嘲諷、被新聞密集報導都會增加聲量。這週兩人的提及數相差約 2,100 篇，但情緒結構完全不同，而情緒又高度受來源結構影響（見上一節）。任何單一數字都不足以推導得票，本系列不做這個推導。
Q：為什麼同一個人在不同平台的情緒數字差這麼多，可以互相比較嗎？
不能。各平台使用者結構不同，語氣基準本來就不一樣，跨平台的落差要當成平台差異讀，不是民意差異。正確的比法是同平台比同平台、同一個平台上跨週比自己。
這週的三個結論
- 來源結構是本週台北市差距最大的維度。媒體 38.9% 對 Threads 58.5%，單一平台的監測會看到互相矛盾的結果。
- 彙總情緒是加權平均，權重就是來源結構。兩人的最大來源都恰好是自己負面比例最低的頻道，「整週負面 X%」必須連同來源結構一起讀。
- 高互動貼文全部來自第三方帳號。兩人 Facebook 前 20 篇的本人帳號篇數都是 0，自營發文也都不到討論量的 5%。
這三點量測的都是「討論怎麼發生」。再說一次：聲量不等於支持度，本系列不預測選舉結果。
方法與限制
- 情緒為 AI 判讀，諷刺與反串可能被誤判；各平台使用者結構不同，情緒差異不等於民意分布。
- 話題為每週重新歸納、兩人各自成類，佔比分母是各自的討論總量，不互相比較。
- 資料有回填延遲，最後一天可能略為低估。
- 台北與新北的量體差 6 至 8 倍，兩區數字不可並列比較。
四個維度的完整方法與限制寫在選舉聲量能看出什麼？社群討論結構的四個維度，每週最新數字則回到分區文。同一週的新北市，兩位候選人的前五大話題完全沒有交集，可以看2026 新北市長選舉社群聲量（8/17–8/23）——注意兩區量體差 6 至 8 倍，絕對數字不可並列比較，可比的是結構。若想了解「用同一套口徑比較多個對象」的報告怎麼讀，可參考SOV 報告是什麼？一次搞懂品牌比較與聲量監測。
以上四頻道組成、分頻道情緒與發文者結構，都由 QSearch 全渠道全文收錄資料庫直接算出——台灣範圍收錄 115 萬個 Facebook 粉專、42 萬個 Threads 帳號，加上論壇與新聞媒體共約 820 個來源。想用同一套方法看自己的品牌或議題，可以免費試用。
