什麼新聞最多人按讚?臉書大數據告訴你!
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2015.09.16 | 行銷

#媒體觀察季報-2015第一季(BY QSEARCH X RE-LAB)

若要你仔細想上個月發生的大事,你很有可能抓了抓頭,腦袋一片空白。現代人接收資訊的管道太多元,每個晝夜都被各管道湧來的資訊轟炸,ㄧ整個資訊超載。

或許一群人中真有幾位能想起來,說出來的卻也很可能是不同事件。除了接收資訊管道變多了以外,最重要的還是每個人興趣和感受不同,自然關注的議題也會不一樣。以Facebook為例,它默默記錄你對話題或資訊來源的偏好-由你點擊的連結、經常互動的朋友或粉絲頁,甚至是互動過貼文裡的關鍵字。進而用演算法控制你的動態牆,呈現出你最可能有興趣的內容,誘使你產生互動,因而收到通知,再度產生互動,整個黏著在平台上。你黏得越久,它就能置換更多廣告,賺取更多的廣告費用。這樣高度個人化的動態牆,使每個人接觸到符合自己興趣的議題,卻也因此而和他人產生差異。

QSearch和Re-lab觀察到此現象,因而嘗試透過社群數據工具QSearch Trend篩選資訊並加以整理,協助精確地了解,大眾共同關注的議題是哪些。

以下的資訊,是我們從9個新聞媒體粉絲頁,耙梳整理一至三月所有貼文和互動數據而得出的結果。互動的數據是騙不了人的,仔細看下去,或許你會發現原來牆外的世界跟想像的不同。

圖說明

從今年一到三月各式新聞在社群媒體上所得的回響,有幾點觀察。首先,就熱門文章總排名前十五來看,可發現英勇、善心事蹟最為人稱道,也得到最多討論,其次則是喜事和溫馨的故事。整體而言,具有正面能量的故事最受歡迎,負面新聞反而都沒上榜

若從時間軸觀察,一到三月的讚數高峰集中在讓全台悲痛的復興空難,不過討論最盛的三則新聞皆非空難事件本身,而是在這場災難中最英勇的那群人。當時秉著救一個是一個、高齡卻勇氣過人的黃金順,就被予以高度尊敬。另外機長奮力拉起機身的新聞,以及在冰冷河水中辛苦打撈空難遺體、冥冥中被小手握住的潛水員陳國輝,也都受網友高度關注,紛紛以讚致敬。

除了像空難這般大事件,另一項特別被討論的是十元便當阿嬤逝世的消息。享年九十六歲的莊朱玉女阿嬤默默行善多年,用便宜的餐點照顧在外打拚、手頭不寬裕的年輕人與弱勢族群,被譽為窮苦人的守護神。這則新聞引起特別多討論,排名中佔了四篇,多是對阿嬤表達謝意與敬佩之意。

有趣的是,便當阿嬤默默行善的新聞同時激出網友對慈濟的討論與批評,恰巧與時事呼應,形成鮮明對比。所有熱門評論(comments)中,又正好以「神人賣房做慈善,賤人做慈善買房」一則點破天差地遠的行善等級,而獲得3956個讚,排行第一。

除了英勇、善心事蹟,藝人生命中的大事也是網友不會放過的焦點,周董周杰倫與昆凌的世紀婚禮照以及黑人與范范喜獲「大小熊貓」這兩樁喜事,也成為熱門話題,雙雙上榜。

這份排名部分反映了讀者願意「給讚」的新聞具有哪些特質。不過也帶出另一方向的思考:因Facebook演算法的按讚機制而使受歡迎的內容較容易擴散,再加上讀者看動態牆被動接收且閱讀量有限的特性,這些正向新聞累積愈多讚,便具有更高的傳播力,是否某種程度上排擠掉較為生硬、嚴肅,卻更需被關注的議題或弊案呢?

【20150101-0331社群媒體新聞讚數排名】

  1. 勇伯黃金順 幫人解扣救四命
  2. 10元便當阿嬤告別式 昔受照顧工人趕來致意
  3. 了不起!失事前仍奮力拉機身 網友:謝謝機長救了台北
  4. 周董昆凌英國婚禮照曝光 王子公主超浪漫
  5. 清苦人的守護神 10元便當嬤辭世
  6. 賣7屋貼補菜錢 善心10元便當嬤辭世
  7. 臉碎 臉中凹痕 雙手緊握 兩腿骨折 機師之死重於泰山
  8. 「叔叔帶你們回家」 潛水員陳國輝尋獲2小兄弟
  9. 代亡母續行善 子女成立慈善會
  10. 「整排車隊靠邊,禮讓救護車」駕駛:11年最感動
  11. 十元阿嬤公祭花籃延綿500公尺 許效舜:她是活菩薩
  12. 勇哉麵攤夫妻 擒拐童賊救下男童
  13. 「窮苦人的守護神」十元賣夢阿嬤今告別式
  14. 恭喜!范范生了!「大小熊貓」開盤 都是男孩啦!
  15. 「不怕,叔叔找到你們了!」潛水員含悲救男童

2015年第一季發生了不少事,你能完成填字遊戲,並從中猜出哪六項議題最受關注嗎?

圖說明

【關鍵字提示】
2015年2月,台灣航空史史上首次飛機墜毀於河川的意外。
2015年2月下旬,台中知名度假村發生60名遊客、5名員工上吐下瀉、發燒症狀,被批隱匿員工病毒感染疫情。
近年備受期待新市長百日維新,一舉一動皆受矚目。
2015年1月,一對知名藝人夫妻喜獲一對雙胞胎男孩。
2015年2月1日凌晨四時,日本人質慘遭極端組織處決。
2015年2月11日至12日,台灣獄政史上首次獄政幹部被狹持事件。
2015年1月,法國知名雜誌總部遭伊斯蘭份子闖入,社長、總編等12人遭射殺。
2015年台灣限水期間,傳前苗栗縣長將任自來水公司董座惹議。
2015年2月,有「窮苦人的守護神」之稱的莊朱玉女阿嬤辭世。

2015年2月下旬,一件洋裝究竟是哪兩種顏色,引發全球熱議。
2015年1月,台北地檢署偵結獄政史上最大弊案。前東森國際前董事長於服刑期間,遭爆行賄獄政官,遭檢方起訴。
2015年1月20日凌晨時,桃園市新屋區保齡球館發生大火,多名警消殉職。
2015年2月10日,韓國民主勞總全國金屬工會、韓國勞總全國金屬勞動組合聯盟陪同五名首爾京畿道Hydis勞工赴台,抗議Hydis最大股東台資元太科技於今年董事會逕自通過關閉韓國Hydis生產線的決議。
2015年前三個月,台灣遇上67年來最嚴重旱災,用水堪慮,多縣市採取「供水五天,停水兩天」的措施。
2015年1月,一對交往四年的藝人於英國教堂結為連理,婚禮儀式夢幻。
台北地院於2015年3月20日審結八德合宜住宅弊案,依貪污罪判處前桃園縣副縣長19年、遠雄集團創辦人4年6個月。
2015年前三個月,因中國霾害及在地污染加乘,台灣細懸浮微粒指數多日破表。

答案揭曉!

圖說明

前六名的答案,和你猜測的一樣嗎?

圖說明
其實健忘也不是台灣人的問題,而是近代出現的文明病。

當接收資訊的管道越來越多元,資訊產生的速度越來越快速,會逐漸產生資訊爆炸的壓力。人腦塞了過多的資訊,分散了注意力,自然容易忘事。資訊過多時,不帶情感的工具就能派上用場,協助疏理哪些事件是眾所矚目的。

透過社群數據分析工具QSearch Trend,篩選了9個新聞媒體粉絲頁一至三月的資料,總共採計48,614則貼文,處理190,633,929個讚、3,452,897則回應及4,973,160個分享。以貼文按讚量來比較,找出了6個影響力最大的議題,相關互動數量比較可參考新聞事件底下的數值。

從本圖可看出,除柯市長百日維新期間備受媒體及網友關注外,其他大議題如復興空難,關注多集中在3-10天,其後就大幅退燒。而沒有選進來的議題,多半活不過3天,熱度就大降了。

【事件發生日期一覽】

  • 復興空難:2015/2/4
  • 周董昆凌世紀婚禮:2015/1/18
  • 黑人范范喜獲麟兒:2015/1/15
  • 十元便當嬤辭世:2015/2/13便當嬤往生,2/16許效舜在臉書PO出弔念文,3/1開始有媒體報導

圖說明

這張圖可以幫助大家檢視較為廣傳的新聞屬於哪些分類,影劇新聞主要環繞影視明星作描寫,最受全體大眾歡迎應不會意外。倒是國際新聞的比例可能超出你我預期,因此特別檢視了是哪些國際新聞的貼文超過了5萬個讚,將在下一頁呈現。

本圖是依據新聞網站上的分類標註忠實呈現,卻也發現這樣分類的問題。在檢視原本新聞分類時,發現各家新聞並沒有絕對一致的分類標準,儘管影劇、財經等分類非常明確,但部分新聞在分類時容易面臨歸類混淆的狀況。以『復興空難』相關報導來看,『勇伯黃金順 幫人解扣救四命』 被分類為政治新聞,『資深媒體人王尚智談「機師生命最後10秒」』被自由時報分類為生活新聞,卻也被ETtoday分類為社會新聞。

251則五萬讚以上新聞貼文列表
*資料整理方式

在2015年一至三月的48,614則貼文中,篩選出五萬個讚以上的新聞貼文,共有251則,約為一季所有貼文的前0.5%。根據這些貼文所附的新聞連結,查找在原新聞網站上的所屬分類。附圖是根據新聞分類按比例繪製成的分類比重圖。

哪一種國際新聞,會吸引到你?

圖說明

這9則五萬讚以上的國際新聞,共通點大致是小孩、數字、奇聞。難道新聞標題才是決定點讚的主因嗎?

或許我們也可以思考,這些國際新聞真的值得花時間關注嗎?其他重大國際事件呢?應該抱持著怎麼樣的心態關注呢?

我們常會期許自己多關注國際要聞。但若以Facebook動態牆當篩選器,由於演算法會根據平日互動來調整動態牆的呈現,配送你較常互動的粉絲頁或朋友動態給你。若你較少與國際媒體粉絲頁互動,或是常互動的朋友較少分享,國際要聞是很難浮現出來的,因為都會被其他動態給排擠掉了。

建議可以動動手指,調整一下訂閱的粉絲頁,將部分產出國際要聞的粉絲頁設為優先觀看,就不會錯過優質新聞內容了!

名人新聞在社群媒體上多吸睛?

圖說明

撰寫新聞的確會先架構5W1H,而其中又以WHO最為重要,在標題中先把新聞事件的主角點到了,就較能引起相關人士的注意。因此以名人為描寫主軸的新聞,以記者生產量來說是佔了大宗,但你可曾想過這類新聞搶佔了大眾多少關注呢?

圖說明

使用QSearch Trend社群分析工具,以名人為關鍵字做搜尋(包含政治人物、影藝名人、企業家、體壇明星等,但不包含因事件而爆紅的人物,如十元便當阿嬤),篩選出提到該名人的新聞貼文。

從數據或可觀察到,大眾對於名人相關的貼文的確有很高的關注度,甚至對名人較容易浮現出針對性的想法,回應在新聞貼文底下。

圖說明

在新聞媒體粉絲頁,台北市長獲得最多的關注,甚至是全國性的關注,其他縣市首長獲得的新聞報導和關注度就有很大的差距。

然而在這個時代,若新聞粉絲頁沒有做分群分眾,或是設定貼文鎖定對象,發佈地方新聞的抉擇也很可能因點擊數不佳而被駁回。

在網路的世界,大者恆大,關注度若都集中在首都台北市,的確新聞媒體會傾向描寫台北市的新聞以換取較佳網站流量,而其餘縣市的媒體資源相對就薄弱許多。

##結語

此觀察報告是QSearch和Re-lab的小嘗試,僅是單純想以有趣的方式呈現常人較難看到的角度,對於熟諳網路媒體的前輩或許還騷不到癢處。但這些資訊能幫助媒體產業思考,在社群上要怎麼運作,可以正面影響社會大眾。也幫助一般大眾思考,平常是被哪些新聞餵養,與這些新聞的互動在社群上會造成怎麼樣的效應。

此次或許觀察還不夠深入,如果你希望再辣一點,抑或只想要半糖就好,都歡迎留下寶貴的意見和指引,讓我們下次能做得更好!

文章出處:Qsearch Blog

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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