告別《木曜4超玩》!陳百祥正式露臉「宣告新身份」 粉絲嗨爆:感覺超有料

image source:IG/baisiang.c

文/徐暘甯

YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。

出走《木曜4超玩》 靈魂製作人陳百祥改行當網紅:Podcast規劃中

《木曜4超玩》憑藉「一日系列」企劃爆紅,帶動頻道邁向全盛高峰,不僅讓邰智源、坤達、KID等主持群人氣高漲,就連節目製作人陳百祥也被網友們熟知、視為節目靈魂人物。隨著7月份《木曜》製作群大換血,陳百祥也向麥卡貝請辭,選擇與工作人員共進退。

陳百祥退出《木曜4超玩》後,動向引發網友關注,不少粉絲關心他的後續發展。終於,他日前在個人IG上傳短片,宣布「新身份」改行當起網紅,並以「ONE PIECE 是好劇嗎?」為題材,評論近期相當火紅的《海賊王真人版》、分析其成功因素,同時曝光未來計畫「請大家搜尋YT,謝謝大家,Podcast規劃中」。

YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。
YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。

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百祥親吐新身份掀起粉絲讚聲 近三月聲量高峰曝光

貼文曝光馬上掀起網友熱議,不少粉絲湧入留言區開心嗨喊「百祥終於正式露臉下海了」、「沒有馬賽克好不習慣」、「水啦!支持百祥出道作自己的節目」、「百祥要轉作Podcast嗎?以百祥的經驗會超有料的」。

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統觀察《木曜4超玩》製作人陳百祥近三個月的聲量趨勢,可以發現他與木曜團隊雙雙宣佈出走後,在7月14日創下1,403筆網路聲量,網友們感嘆曾經的美好已不復見,同時好奇「誰加入可以注入新衝擊?」以及百祥後續是否會自立門戶製作新節目?

YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。
YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。

▲《木曜4超玩》製作人陳百祥近三個月聲量趨勢變化。

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看近三個月的探索概念,也可以看到「集體離職」、「關鍵製作人」、「人事變動」、「團隊全出走」、「製作人陳百祥」都是近期被網友高度關注的話題,也顯見他在粉絲心中佔有重要地位。

YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。
YouTube主頻道擁有234萬訂閱的高人氣網路節目《木曜4超玩》,7月份爆出製作群「集體離職」,擔任製作人的陳百祥也與團隊共進退,節目改由麥卡貝老闆Eric主導。事隔兩個月,陳百祥在個人IG宣佈自己的「新身份」。

▲《木曜4超玩》製作人陳百祥近三個月聲量趨勢變化。

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2023年6月14日至2023年9月11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:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。


研究方法:
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:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『《木曜4超玩》製作人陳百祥』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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