懶人包/「搖滾精靈」LiSA是誰?演唱會售票資訊曝光 準備好一睹鬼滅〈紅蓮華〉的震撼現場了嗎?

image source:LiSA

文/楊千儀

今年日系演唱會大爆發,有「動畫歌曲女王」之稱的LiSA,在歌迷千呼萬喚下,終於在睽違6年後,在6月1日再度訪台,往年來台開唱票房每每都瞬間秒殺,因此被媒體譽為「秒殺歌姬」,而售票資訊 一公布,也讓眾多歌迷摩拳擦掌地準備搶票。


被譽為「幽浮社御用歌姬」 以艾薇兒為榜樣踏上搖滾之路

LiSA因演唱了風靡全球的動漫《鬼滅之刃》的主題曲〈紅蓮華〉,人氣也隨之水漲船高,被日本粉絲譽為「搖滾精靈」,出道後逐漸成為日本數一數二的搖滾明星,不僅成為日本人家喻戶曉的歌手,更曾拿下日本唱片大獎。

不過事實上,LiSA在演唱鬼滅主題曲前就是頗為知名的搖滾歌手,LiSA曾表示自己以美國搖滾巨星艾薇兒為榜樣,才走上搖滾之路,在高中畢業後就曾加入搖滾樂團「Love is Same All」擔任主唱,在2011年為動畫代唱後,被經紀公司發掘,接著於2011年以solo歌手正式出道。

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近一年聲量高達6千逾筆 無預警投下生子震撼彈

透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統可發現,LiSA近一年的聲量高達6284筆,可見鬼滅的威力不容小覷。聲量的第一波高峰為4月26日,共計298筆,LiSA在4月25日宣布自己順利產下一子,無預警的消息讓粉絲們相當震驚。而聲量的最高峰為2月19日,共計264筆,LiSA宣布將在6月1日舉辦台灣場演唱會,睽違6年再度登台的消息,讓粉絲們都摩拳擦掌地等待搶票。

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》

獨特聲線成為動漫御用主唱 震撼現場燃起動漫迷的熱血魂

LiSA的聲線清亮且具有穿透力,出道後陸續唱紅多首動漫主題曲,為《鬼滅之刃》演唱過多首暢銷金曲,以〈紅蓮華〉一曲瞬間爆紅,在日本樂壇掀起了一陣轟動,獨特高亢的歌聲非常適合熱血十足的動畫歌曲。

在出道9年後,終於憑藉自身的高人氣於2020年登上了紅白舞台並演唱了《鬼滅之刃》電視動畫版的主題曲〈紅蓮華〉與〈炎〉,將《鬼滅之刃》炭治郎父親示範「火之神神樂舞」的場景搬上舞台,被網友認為是當晚最炸裂的舞台。隔年則以沉重而黑暗〈明け星(晨曦之星)〉揭開紅白舞台的序幕,霸氣重現猶如CD原音的舞台,完全燃起了動漫人的熱血魂。

image source:LiSA

睽違6年再度來寶島開唱 LiSAッ子準備好了嗎!

LiSA 在 2024 宣布展開亞洲巡迴,並將在6月1日舉辦台北場的演唱會,從 2018 現場、2020 連線吶喊想念以來的漫長等待,台灣的粉絲們終於有機會親自體驗LiSA現場的震撼,相信 LiSAッ子已經摩拳擦掌、迫不及待了吧 !

LiSA表示:「真的好久沒來了。上一次來台,是在新莊體育館開唱,到現在都還會回想那時大家一起合唱的情景,這次將會在更大的場地開唱,真的很期待見到大家外,更期待可以聽到更多人一起合唱。這麼久的時間沒來台,當然是最想念大家的聲音,另外,還有珍珠奶茶〈笑〉。」問到演唱會上會帶來什麼樣的演出呈現給大家,LiSA則說:「已經在為這次的巡迴演出做準備,會帶來很多還沒有在台唱過的歌曲,敬請大家期待!」

image source:好玩娛樂 提供

LiSA LiVE is Smile Always〜ASiA TOUR2024〜 in TAiPEi 售票資訊

時間:6/1 (六) 17:00 入場 / 19:00 開演

地點:國立體育大學綜合體育館 ( 林口體育館 )

售票日:2/24 (六) 上午11:00

票價:4,200 / 3,800 / 3,200 / 2,800 / 2,200 / 1,600

售票系統:遠大售票系統

主辦單位:Sony Music Artists Inc. / 好玩國際文化

協辦單位:大國文化

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2023年02月21日至2024年02月20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『LiSA』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註)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 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。

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