解析彰化篩檢爭議社群聲量 – 如何運用粉絲頁群組快速梳理輿情

(文/趙維孝) 當一個爭議事件發生時，網路輿情是很重要的觀測指標，然而即使有能全面檢視與提高效率的輿情聲量分析工具，面對整包的數據與龐雜的粉絲頁、貼文的資訊，初接觸者往往不知道該如何下手來梳理數據與資訊，並提出更完整的輿情觀點。 我們常強調，好的輿情處理絕對不是只有把數據找出來，畫出一堆圖表，而是要根據數據結合對訊息良好的判讀，整理出一份帶有專業判斷的整體分析。 今天我們將分享一個分析方式，透過粉絲頁分類群組，在整體輿情中用更快速讓數據賦予判讀的意義，也提供更多輿情訊息。 近日吵得沸沸揚揚的彰化篩檢爭議，就很適合用這樣的方式來做初步的分類分析。 我們先以彰化、衛生局、普篩、葉彥伯等幾組關鍵字做組合，來找到此爭議事件 Facebook上的討論總聲量與趨勢圖。 彰化篩檢爭議8/10~8/26 Facebook輿情總聲量 彰化篩檢爭議輿情趨勢 可以發現在過去10天左右，此爭議事件在 Facebook粉絲頁中約有5000篇的討論文章，引起的總互動超過300萬次。另外從趨勢圖也可以觀察到，聲量最高峰是在 8/20，到近日雖然持續有聲量產生，但熱度峰值已經過去。 然而，除了整體聲量外，我們還能用什麼方式分析輿情事件中找到什麼值得討論或分析的訊息？一般人接觸到大量資料時，最困難的第一步，往往是不知道該怎麼切入分析，盡可能在資料上提供更多的資訊。 當然這也牽涉到對議題本身的熟稔程度以及對工具運用的掌握，但仍有一些分析的方式可以參考。 運用分類聲量做輿情切點 從數據總量看，10天左右的文章數高達5000以上，不太可能一篇一篇分析再分類整理，有一種做法是，挑選熱門文章如前200篇，並透過下自訂標籤的方式去了解在這個議題下，群眾關心的元素分布；另一種做法則是透過文字雲，找到值得分析的關鍵字，再重複用新的關鍵字組合去比較子議題的聲量，類似的研究我們之前都處理過。 今天來談談第三種方法，以這個議題來說，就非常適合運用 「粉絲頁群組」來做初步的聲量分類，提供更多訊息。 由於 Facebook 粉絲頁有建置分類目錄，透過目錄將粉絲頁分類將更有效率且容易的多，目前 QSearch 的輿情分析系統上，就內建有幾種的粉絲頁群組，這次我們用 「媒體類粉絲頁」、「政治人物類粉絲頁」、「KOL類粉絲頁」(去除政治人物)等三類。 在三組粉絲頁群組中，搜尋一樣的彰化篩檢爭議關鍵字組合，結果就會變成，在此三類粉絲頁群組底下，相關議題的聲量，換言之就是此議題的聲量來源。 彰化篩檢爭議各分類聲量 如上表所示，若將互動、留言及分享轉為影響力分數(註)，可以發現此議題中，聲量來源最高的是政治人物類粉絲頁，其次是媒體，再次才是一般KOL。 …