社群聲量分析

8/17–8/23 台北市長選舉社群數據：蔣萬安 11,212 篇、沈伯洋 9,097 篇，但兩人聲量長在不同平台——媒體 38.9% 對 Threads 58.5%。附分頻道情緒落差與高互動貼文的發文者結構。聲量不等於支持度。

8/17–8/23 新北市長選舉社群數據：李四川 2,726 篇、蘇巧慧 2,863 篇，兩人前五大話題零重疊——一邊是 307 公車答詢，一邊是蔡英文助選。附單日尖峰歸因與發文者結構。聲量不等於支持度。

同一位決策者一個月內兩次相反的颱風假判斷，揭露民眾真正在意的不是放假，而是標準能否驗證。本文分析 2026 年 6–8 月社群數據，拆解巴威、白海豚、米克拉三場颱風的民意結構差異。

2026 年戰鬥陀螺在台灣聲量暴增 43.4 倍，引爆點是春節一則 179,487 讚的 Threads 貼文。本文用 53,306 篇社群數據拆解爆紅路徑，並揭示同樣缺貨下負評差距 28 個百分點的關鍵變數。

客戶找上你，丟出一句話：「我們想進東南亞市場，你覺得可行嗎？」照傳統流程，你會先排焦點團體、發問卷，等報告出爐可能已經是三個月後，客戶等不及，也不想在還沒看到任何訊號前就先砸這筆預算。