資料來源：QSearch 社群監測數據
分析期間：2026/08/24 00:00 – 2026/08/30 23:59（台灣時間，完整 7 天）
對照期間：2026/08/17 – 2026/08/23（週對週變化率基準）
資料擷取時間：2026/08/31 11:21
同一個候選人、同一週，把整週的情緒數字拆到頻道層級後，答案完全不一樣。8/24 至 8/30 這週，蔣萬安整週負面比例 71.8%，拆到四個頻道後，最高的 Threads（76.5%）與最低的媒體（64.0%）相差 12.5 個百分點；沈伯洋整週負面 40.1%，拆到頻道後，最高的論壇（56.5%）與最低的 Threads（33.7%）相差 22.8 個百分點。同一個總數，背後其實是四個不同的答案。
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 | 11,733 | 11,227 | +4.5% | 8.8% | 19.3% | 71.8% |
| 沈伯洋 | 9,364 | 9,107 | +2.8% | 34.9% | 25.1% | 40.1% |
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。
兩人這週的變化率都不大，量體處於穩定水位。真正把這週跟其他週分開的，不是總量，是下面兩節要談的來源與情緒結構。
每日曲線上，只有一人的當週量體是被單一事件推起來的：蔣萬安單日最高 2,529 篇（8/28），是週均 1,676 篇的 1.51 倍；沈伯洋單日最高同樣落在 8/28，1,516 篇，是週均 1,338 篇的 1.26 倍，屬於日常波動幅度。兩人同天衝上尖峰，但背後是雙北各自獨立的事件，不是同一話題跨區串連。
蔣萬安 8/28 的尖峰對應兩件事同天發生：立委刪凍總統府國務機要費波及 37 家庇護工場的中秋月餅訂單，議員當天議會質詢要求他表態捐款，他「問 A 答 B」未正面回應；同一天，他也面對議員質疑「格柵吸菸區」5,000 萬第二預備金支出，反舉高雄的橋樑與漁港經費反問標準是否一致。沈伯洋同日主動走訪庇護工場、自掏腰包下單 10 萬元月餅，網路上把兩人的回應方式擺在一起對照。
聲量從哪裡來，以及一個總數蓋掉了什麼
這週台北兩人的最大聲量來源相同，都是 Threads，但比重不同：
| 候選人 | Threads | 媒體 | 論壇 | 最大來源 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 蔣萬安 | 47.2% | 19.7% | 29.0% | 4.2% | Threads 47.2% |
| 沈伯洋 | 59.5% | 17.8% | 18.8% | 3.9% | Threads 59.5% |
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「同樣是 Threads 為主」這句話背後，兩人被討論的集中程度並不一樣：蔣萬安 47.2%、沈伯洋 59.5%，相差 12.3 個百分點。
把情緒拆到頻道層級，才看得出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 | 5,534 | 8.9% | 14.6% | 76.5% |
| 蔣萬安 | 2,312 | 7.1% | 20.5% | 72.4% | |
| 蔣萬安 | 媒體 | 3,398 | 10.3% | 25.7% | 64.0% |
| 蔣萬安 | 論壇 | 489 | 6.5% | 22.7% | 70.8% |
| 沈伯洋 | Threads | 5,571 | 46.7% | 19.6% | 33.7% |
| 沈伯洋 | 1,671 | 21.4% | 28.4% | 50.3% | |
| 沈伯洋 | 媒體 | 1,759 | 14.6% | 38.6% | 46.8% |
| 沈伯洋 | 論壇 | 363 | 16.5% | 27.0% | 56.5% |
蔣萬安整週負面 71.8%，四個頻道其實落在 64.0%（媒體）到 76.5%（Threads）之間，差 12.5 個百分點；沈伯洋整週負面 40.1%，四個頻道落在 33.7%（Threads）到 56.5%（論壇）之間，差 22.8 個百分點。同一個人、同一週、同一批資料，換一個平台問，答案能差超過 20 個百分點。
跨候選人一致的一個現象：兩人在論壇的負面比例都是四個頻道裡最高或次高（蔣萬安論壇 70.8% 是次高、沈伯洋論壇 56.5% 是最高），這是平台使用者結構造成的系統性差異，不是針對某個人。正因為存在這種系統性差異，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 3 篇、沈伯洋 1 篇。放大到整週：蔣萬安本人帳號在 Facebook 與 Threads 合計發 6 篇，佔他這兩個頻道提及量的 0.08%；沈伯洋 67 篇，佔 0.93%。兩人都遠低於 5%：社群上關於候選人的討論，絕大多數不是候選人自己產生的。
那是誰在發？蔣萬安的前 20 篇來自 10 個不同帳號，沈伯洋來自 12 個。其中有 4 個帳號同時出現在兩人榜上：打馬悍將粉絲團（蔣萬安 7 篇、沈伯洋 3 篇）、政客爽（蔣萬安 2 篇、沈伯洋 4 篇）、辜寬敏基金會（蔣萬安 2 篇、沈伯洋 1 篇）、三立新聞（蔣萬安 1 篇、沈伯洋 2 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 11.0%（蔣萬安）與 14.0%（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 104 則、沈伯洋 102 則，Threads 上分別是 22 則與 21 則——關於互動數的合理區間，可對照台灣 FB 粉專五級距每篇平均互動基準。
常見問題
Q：蔣萬安整週負面比例比沈伯洋高很多，是不是代表他比較不利？
不是。情緒總數高度受來源結構影響：一個人的整週負面比例，有相當一部分取決於他的討論集中在哪個頻道，而不只是別人怎麼看他。這週兩人都以 Threads 為最大來源，但蔣萬安在 Threads 本身的負面比例（76.5%）就遠高於沈伯洋（33.7%），這是兩人整週數字差這麼多的主因之一，不能直接讀成「誰比較不利」。
Q：兩人都在 8/28 衝上單日尖峰，是同一件事嗎？
不是。這天雙北各自發生獨立事件——台北是庇護工場捐款爭議與吸菸區預算質詢，新北是三份方法論不同的民調同日公布。兩人的尖峰同天出現純屬巧合，話題內容完全不同。
這週的三個結論
- 彙總情緒數字掩蓋了頻道落差。蔣萬安不同頻道間的負面比例差 12.5 個百分點，沈伯洋差 22.8 個百分點。「整週負面 X%」只是四個頻道的加權平均，不是均勻的觀感。
- 兩人最大來源相同、集中程度不同。都是 Threads，但蔣萬安 47.2%、沈伯洋 59.5%，說明「主要來源相同」不代表傳播結構相同。
- 高互動貼文以第三方帳號為主。兩人 Facebook 前 20 篇的本人帳號篇數分別只有 3 篇與 1 篇，自營發文都低於討論量的 1%。
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。
- 部分話題篇數偏少（低於 30 篇，文中標 †），佔比與負面比例的統計穩定度較低，不宜過度解讀單一小樣本話題的精確數字。
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，兩人這週唯一的共同話題正是「民調交鋒」——同一天三份調查方法不同的民調公布了三個不同的結果，可以看2026 新北市長選舉社群聲量（8/24–8/30）——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。
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。
