《影后》上映首週末網路聲量逾2萬!盤點必看4大亮點 鍾欣凌神演技惹哭她:算妳厲害

《網路溫度計DailyView》

Netflix影集《影后》於11月7日正式在台上線,12集故事描寫女演員真實的人生歷練,包含多次入圍金鐘卻沒拿到獎、戲路被侷限等故事背景,甚至還細膩刻畫經紀人以及親情、愛情、友情等人生議題,也讓《影后》在網路上討論聲量不斷,位居《網路溫度計DailyView》台劇網路口碑榜冠軍。

在觀賞《影后》之前,不妨跟著《網路溫度計DailyView》小編,一起來看看這次必看的亮點有哪些,還有什麼讓網友淚崩的名場面吧!

《影后》四大必看亮點曝光!鍾欣凌「這2幕」惹粉絲淚崩

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《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看《影后》近一週熱門關鍵字,可以看到楊謹華、謝盈萱、薛仕凌、陳庭妮、謝瓊煖、楊貴媚、鍾欣凌、曾菀婷、林廷憶、黃迪揚、詹懷雲、演員、主演、嚴藝文、卡司、飆戲、演技、光鮮、亮麗、演戲、拍戲、寫實、演藝圈、淚崩等字詞。

一、卡司陣容堅強

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《影后》邀請楊謹華、謝盈萱、薛仕凌、陳庭妮、謝瓊煖、楊貴媚、鍾欣凌、曾菀婷、林廷憶、黃迪揚及詹懷雲等11位演員領銜主演,楊謹華、楊貴媚先前才分別以《不良執念清除師》、《有生之年》奪得第59屆金鐘獎戲劇節目女配角獎、女主角獎,謝瓊煖也曾奪得金鐘獎戲劇節目女配角獎,謝盈萱、鍾欣凌、黃迪揚同時也有獲得金鐘獎經歷,加上《俗女養成記》導演、演員嚴藝文親自執導,黃金卡司同台飆戲,發揮精湛演技實力,也讓《影后》在上映前就備受外界矚目。

二、劇情逼真寫實

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《影后》從懷抱著明星夢、以周凡(楊謹華飾演)作為目標的新銳演員史艾瑪(林廷憶飾演)為起始點揭開序幕,描寫每個女演員不同的人生經歷,不論是入圍多次金鐘、金馬卻沒有得獎的周凡,從幕前退居幕後當製作人的薛亞之(謝盈萱飾演),一脫成名想扭轉戲路的黎芯妮(陳庭妮飾演),還是被八點檔鄉土劇定型的柯麗芬(謝瓊煖飾演),觀眾從她們的歷練,可以看到每位女演員光鮮亮麗拍戲的背後,親情、愛情、友情及自我價值等寫實人生,還有網友形容,「這部影集彷彿就是演藝圈職場現形記」。

三、故事惹人淚崩

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媒體人黃暐瀚在臉書粉絲團撰文,他表示自己在第三集看到謝瓊煖那場戲當場淚崩,「哭到我女兒在隔壁房間喊話問我:『爸,你在幹嘛?』《影后》裡的女演員,都超會演,每一位,都是影后(男演員也很棒)。」

曾菀婷在《影后》中飾演不透露年紀的女演員潘茵茵,讓她本人非常有感觸,坦言許多類似情節發生在自己身上,內容過於真實無法抽離,記者會上還淚崩表示「拍完後一直有想要離開演藝圈的念頭」,曾菀婷透露,雖然演員是公眾人物,但他們也有很脆弱的時候,在網路上引發高度關注。

鍾欣凌在劇中則飾演媚真峰經紀公司負責人胖姐(陳翠珠),帶著新人史艾瑪到處試鏡找機會,口頭禪是「女明星可以醜,絕對不能胖,等妳是個咖,才有資格掉眼淚,對自己沒有信心的時候,就大聲唸得獎感言!」儘管嚴格控制演員身材,但面對史艾瑪遭試鏡公司欺負,仍挺身而出保護藝人,更是讓許多人大讚,「鍾欣凌真的很會演,演什麼像什麼」、「那聲草泥馬,我直接噴淚,這樣有正常嗎」、「有人挺的感覺真的很好」。

胖姐最後送史艾瑪前往殺青酒會場,沒想到卻發生意外反轉,除了史艾瑪「綠茶演技」讓觀眾氣得牙癢癢、廣受好評,演員丁寧也表示,「哭慘!鍾欣凌算妳厲害!」,許多網友看哭回應,「很現實也很真實的存在」、「天啊我居然看哭了QQ」、「鍾欣凌真的太會演了」、「這段我大哭,還有幫被畫臉的艾瑪去出一口氣那段」。

四、必聽經典歌曲

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從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看《影后》近一週探索概念,也可以看到告五人為《影后》製作的序曲〈從未見過的海〉登上熱門字詞,該首歌曲MV特別邀請影后謝盈萱演出,旋律與歌詞不僅讓網友產生共鳴,也登上YouTube音樂發燒影片排行榜第16名,「好喜歡這首歌的旋律」、「非常喜歡這首歌的詞,深深打入心底」、「第一次聽告五人的歌,因為剛好在看《影后》,突然覺得歌曲真的好好聽,尤其是配上好多女演員,真的好有感覺」、「謝盈萱的演出,讓這首歌更有魅力了,好喜歡告五人的作品」、「你們的歌曲總是能讓我找到心靈的共鳴,繼續加油,祝你們的音樂越來越有影響力」。

分析說明

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研究方法:

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統係擁有巨量資料,以人工智慧作為語意分析之工具,每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站。針對討論『《影后》』相關文本進行分析,調查「熱門關鍵字」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。

*註1 熱門關鍵字:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統,萃取網路上的文章與主題共同出現的關鍵熱詞;次數越多,字詞越大;可用來釐清核心議題與重點人事物。

*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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