社群聲量分析

警示響了、聲明也發了，然後呢？ 危機警示觸發的那一刻，公關團隊通常已經有一套標準動作：確認事件、擬聲明、對外發布。真正卡關的不是這一步，而是聲明發布之後——主管在群組問「現在是好轉還是更糟」，手上卻只有一份幾小時前的截圖彙整，答不出趨勢方向。

9/21–9/27 新北市長選舉社群數據：李四川 2,880 篇（−22.5%）、蘇巧慧 3,429 篇（+11.2%）。兩人尖峰日都落在 09/23、都是週均的 1.69 倍，同一份《震傳媒》民調同時登上雙方榜單第一。兩人整週負面比例掩蓋了論壇與媒體間近 39 個百分點的落差。附發文者結構。聲量不等於支持度。

9/21–9/27 台北市長選舉社群數據：蔣萬安 18,074 篇（+2.1%）、沈伯洋 23,925 篇（+14.3%）。兩人最大來源都是 Threads，比重卻差 11.7 個百分點；沈伯洋整週負面 34.5%，拆到論壇卻衝上 55.1%。附發文者結構。聲量不等於支持度。

9 月民調顯示兩人差距 1.2 個百分點。同期 334,308 篇社群貼文顯示，兩人的差別不在聲量高低，而在聲量來源、他人討論評價與討論內容三個層次。本文以 16 週數據逐層拆解。

月報會議上，主管指著上週那則貼文問你：「這篇算成功嗎？」你心裡有個模糊的「還不錯」，但說不出具體理由——上次判斷是看讚數，這次改看留言數，下次可能又換成分享數。每篇的評分標準都不一樣，久而久之，連自己都不確定「表現好」到底是什麼意思。