輿情分析

觀光局企劃專員或 OTA 平台商品企劃，多半都遇過同一個提問：「這一季遊客滿意度，到底是變好還是變差？」手上能拿出來的證據，往往只有問卷回收率偏低的舊資料，或是評論網站上一個滯後更新的星等分數。4.2 分不會告訴你遊客是嫌排隊太久，還是嫌廁所太髒；等下一輪問卷跑完統計出來，旺季早就結束，想調整也來不及了。

一則負評半夜十一點被貼上開箱社團，隔天早上十點你打開電腦，底下已經有三十幾則留言附和「我也是」，還有帳號把截圖轉發到另一個社團。不是你不在乎顧客感受，只是沒有人能整晚盯著留言板不睡覺。

同一位候選人的負面比例，在 Threads 是 70.7%、在媒體只有 32.5%。本文以 2026 雙北市長選戰一週的社群數據，說明討論結構的四個可量測維度，以及為什麼聲量不能當成得票預測。

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。