原子少年投票截止!6人上西門看板

娛樂圈
By NOWnews今日新聞
發布時間:2022-07-16 12:48:55

男團選秀節目《原子少年ATOM BOYZ》比賽進入尾聲,明(17日)將播出總冠軍賽,測試人氣的投票活動昨(15日)午夜截止,由於數萬名粉絲搶在最後幾小時登入系統投票,盼支持的少年能擠進前5名躍上西門町戶外看板,造成beanfun!一度大當機,為感謝粉絲熱情參與,beanfun!最終決定讓得票數排名前6名的少年通通登上西門戶外大看板。

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《原子少年》專屬應援活動「最挺你的原子少年」投票戰況激烈,從6/13中午12:00至7/15 23:59為止,粉絲每天登入系統投票,總結本次投票,所有少年在beanfun!獲得的總票數將近千萬票,而昨晚8點後,beanfun!瞬間湧入大批流量,數度讓投票頁面卡頓,儘管工程團隊緊急進行障礙排除,仍無法完全解決系統塞車問題。

▲▼林煥鈞(上至下圖)、小孩、蔡承祐、林佳辰、藍弟、黃莑茗將登上西門戶外大看板。(圖/林煥鈞、小孩、蔡承祐、林佳辰、藍弟、黃莑茗IG)

由於第五、六名少年的票數相當接近,beanfun!為感謝粉絲的努力和參與,決定讓本次投票前6名的少年都能登上西門戶外大看板,本次前6名得票數最高的少年分別是,林煥鈞、小孩、蔡承祐、林佳辰、藍弟、黃莑茗,已有不少粉絲在社群平台上號召,8月要去西門町戶外看板跟喜愛的少年拍照。

事實上,第二階段全民領航員應援投票戰況膠著,原本蟬聯至少三週冠軍的小孩,本週一度被林煥鈞和黃莑茗超越,藍弟更是本次投票的大黑馬,原本一直在第7名徘徊的他,本週突然急起直追,暴衝到第三名的位置,最後維持前5名的好成績。下一輪投票即將在 7/18(一) 中午 12:00 開始,粉絲別忘了回beanfun!投票支持你的少年。(編輯:楊穎軒)

消息來源:NOWnews今日新聞

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這就是周杰倫!《最偉大的作品》週聲量破7千 《還在流浪》剛發布就有2千聲量持續上升

娛樂圈
網路溫度計DailyView
發布時間:2022-07-16 18:00:36

image source:YouTube

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文/林子洵

歌手周杰倫睽違六年發行最新專輯《最偉大的作品》,於7月15日正式發行,數位專輯銷量目前已經突破500萬張,實體專輯也突破19萬張,第二波主打歌《還在流浪》MV於15日在周杰倫官方YouTube上架,不到20個小時,觀看次數已經突破225萬,還登上音樂發燒影片排行榜第二名。

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可以看到,《還在流浪》發布至今聲量突破2,290筆,引起網友熱烈討論,單單15日的網路聲量就有1,814筆,仍在持續增加中。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

image source:周杰倫 IG

《還在流浪》是一首充滿「周氏情歌風格」的R&B歌曲,由老搭檔方文山作詞,兩人一起打造出大家熟悉的味道,「當你收到信,我還在流浪」、「那年的約定,都放在心上」,歌詞中充滿了不捨與懷念。事實上這首歌的創作靈感來自周杰倫無意間發現的場景,向方文山分享後,方聽著周的口述認為很適合「流浪」的主題,便寫下了這首《還在流浪》。

image source:YouTube

該部MV由周杰倫親自擔任,取景地點在美國拉斯維加斯,MV中周杰倫獨自在空無一人的大街上漫步而行,之前MV充滿辣妹、兄弟的周董,本次孤單感爆棚的樣子意外成為焦點,讓網友們笑稱是「防疫+人夫表率」,紛紛留言「生在有周杰倫的年代好幸福」、「永遠聽不膩」、「夢回以前」、「陪伴了好多人的青春」,但也不少網友直言「都是熟悉的旋律」、「以前的周氏情歌風格沒進步」等。

image source:YouTube

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可以看到,第一波主打《最偉大的作品》一週內聲量突破7,287筆,7月8日專輯開放預購當天,聲量更是來到了1,524筆。7月14日,作為新專輯正式發售的前一天也有許多討論量,聲量來到1,224筆。

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統


分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2022年07月08日至2022年07月15日。

資料來源:

KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過30億筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。

研究方法:
系統觀測上萬個網站頻道,包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等,針對討論『周杰倫《最偉大的作品》』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。

*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。

*註2 探索概念:將主題的文章進行概念分群(Concept Clustering),幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈;群中存在較高的議題相似度,群間則有較低的相關度;分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。

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