image source：IG／lalalalisa_m 文／徐暘甯
「Say, Lalisa love me, Lalisa love me.」擁有「地表最強女團」的YG旗下韓團BLACKPINK，四名成員各自以出眾的美貌、實力屢獲全球粉絲的心，「粉墨」風潮席捲全球，創下一項又一項無法被超越的成績。其中，被稱之為「人間芭比」的泰國籍成員Lisa，其魅力更是無人能抵，快跟著《Dailyview網路溫度計》一起來認識她吧！
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揭秘BLACKPINK「人間芭比」Lisa１｜4歲起學舞、YG首位外籍藝人
來自泰國的Lisa是韓國娛樂公司YG旗下第一位外籍藝人，舞藝精湛、有目共睹的她在BLACKPINK團體中擔任舞蹈擔當，從4歲起就開始學跳舞，還曾與男團GOT7成員BamBam同為WZC舞團的搭擋。Lisa成長過程中深受Big Bang、2NE1等K-POP天團影響，奠定了她立志成為頂尖韓流明星的夢想，2010年通過YG娛樂的泰國練習生海選，順利拿下前往韓國逐夢的機會，最後也真的成為首位在YG娛樂出道的外國藝人。
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揭秘BLACKPINK「人間芭比」Lisa２｜家世背景超驚人
不僅舞藝驚豔四座、以個人實力征服全球粉絲，其實Lisa的家世背景也大有來頭，是個含著金湯匙出生的小公主。Lisa母親是泰國名門望族之後，繼父保羅·馬庫斯·布魯施韋勒（Paul Markus Bruschweiler）則是泰籍瑞士人，是位世界知名的頂級大廚，不只任職於米其林餐廳，還在曼谷開設廚藝學校，與Lisa間的父女感情也相當深厚。令人稱羨的家庭背景與世界頂尖的人氣、實力，讓不少網友忍不住大喊「老天真的太不公平啦！」
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揭秘BLACKPINK「人間芭比」Lisa３｜精品時尚寵兒 Celine、寶格麗都愛她
有著甜美臉蛋、立體五官、完美九頭身黃金比例的Lisa，不只因出眾外貌、高挑身材被封為「人間芭比」，還曾獲得「亞太百大最美臉孔第一名」殊榮，也因此被許多精品品牌相中，成為各家爭相邀約的寵兒，順利將個人事業延伸至時尚圈。
她在2020年、2021年相繼成為Celine全球品牌大使，以及Bvlgari全球代言人！同時，Lisa也是Celine的第一位大使，可見品牌對她的重視和喜愛，在時尚圈的影響力日漸攀升。
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揭秘BLACKPINK「人間芭比」Lisa４｜K-POP第一人！追蹤破9千萬的IG女王
站在世界頂流、星途看似一帆風順的Lisa，在BLACKPINK出道初期其實也曾走過一段辛酸歲月，受到不少韓國酸民冷嘲熱諷，批評她素顏與上妝後判若兩人，承受許多歧視與排外言語。好在挺過這段艱辛日子後，Lisa用實力讓酸民閉上嘴巴，甚至成為IG追蹤數最高的韓國明星，目前已累積超過9千萬粉絲，超越團員Jennie 7621萬、Jisoo 7053萬和Rosé的6914萬，逆襲稱霸的超狂表現讓網友不禁豎起大拇指讚嘆、伏首稱臣。
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揭秘BLACKPINK「人間芭比」Lisa５｜人氣、聲量爆棚 奪VMA「最佳 K-Pop 獎」
透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統觀察Lisa近一年的網路聲量趨勢，可以看到第一高峰落在上週剛結束的BLACKPINK《Born Pink》高雄演唱會，Lisa在個人Solo舞台中驚喜辣跳性感鋼管舞，讓粉絲嗨翻，討論度瞬間飆漲，累積2,837筆網路聲量。
第二高峰則落在2022年8月30日，BLACKPINK全員登上MTV音樂錄影帶大獎（VMAs），大跳洗腦神曲〈Pink Venom〉，連美國流行樂小天后泰勒絲都忍不住在台下跟著一起開心熱舞，Lisa甚至以單曲〈LALISA〉拿下「Best K-Pop」獎項，創下1,777筆聲量。
image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
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另外，觀察Lisa近一年的網路探索概念，其中不乏「LALISA」、「MTV」和「Celine」等熱門搜尋詞彙，都再次印證了Lisa不容小覷的演藝實力、時尚影響力和席捲國際的個人魅力！
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3月23日至2022年3月22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『BLACKPINK Lisa』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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