鄭運鵬帥兒「德德」單週聲量破萬!網揭「首選國民女婿」另有其人:想去他家幫洗衣服

image source:翻攝FB/(左)鄭運鵬、(右)Philip Lo

文/姜雅馨

民進黨籍立委鄭運鵬繼競選第3屆桃園市長選舉失利後,今年參選第11屆桃園市第一選區立委,未料以10萬3,466票輸給國民黨籍候選人牛煦庭的11萬6,571票,三連霸立委挑戰失敗。

今年桃園六選區立委藍綠激烈選戰掀起選民關注,不過鄭運鵬號稱「桃園車銀優」的寶貝兒子「德德」因車掃拜票時的高顏值成為焦點,甚至有網友心急認德德當女婿,另有網友指出一號國民女婿不是德德,而是另有其人。

鄭運鵬帥兒「德德」有多搶手?網路聲量一週飆破萬筆被譽為「桃園車銀優」

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「德德」近一週聲量趨勢,可以發現短短7天鄭運鵬兒子網路聲量已突破12,174筆,1月14日德德掃街拜票時的畫面曝光,IG粉絲數更是突破5萬,遠超鄭運鵬IG粉絲數2倍,讓鄭運鵬不得出面呼籲,「請大家不要忘了我才是鄭運鵬兒子的爸爸喔!為什麼已經入侵娛樂版了啊?明明當天沒有新聞、沒有直播、我沒有穿西裝啊」、「搜尋引擎可以尊重一下『鄭運鵬』本人嗎?怎麼跑出來都變成隔代遺傳的內容?」當日網路聲量飆升7,176筆。

從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「德德」近一年探索概念,除了鄭運鵬現在被稱呼為「國民公公」、「國民把拔」、「德德爸」,德德也被網友稱為「桃園車銀優」,「鄭運鵬帥兒」、「鄭運鵬帥兒太吸睛」、「真的很帥」、「兒子帥到原地出道」,另傳出多位經紀人開搶,就連鄭運鵬也緊急出面回應,呼籲「可以尊重本人嗎」,敗選後他也表示會專心擔任鄭運鵬兒子的爸爸角色。

「德德」近一週聲量趨勢變化
「德德」近一週聲量趨勢變化

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

「德德」近一週探索概念
「德德」近一週探索概念

image source:《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

鄭運鵬非首席國民女婿?羅一鈞曾引發少女暴動:可以去你家幫忙洗衣服

一名網友在臉書分享鄭運鵬帥兒德德照片,亮相沒多久就一夕爆紅,粉絲數也從千人瞬間暴漲至5.7萬人,直呼「月月鳥可以考慮改當經紀人!世代交替嘛」,原PO表示德德的顏值在婦女同胞造成轟動,「想當丈母娘的開始排隊!他是二號國民女婿,一號是羅一鈞」。

疾管署副署長羅一鈞為何會被網友稱作國民女婿呢?羅一鈞畢業於台大醫學系,畢業後自願到非洲馬拉威擔任外交替代役,退伍後成為台大醫院內科住院醫師、感染科總醫師,更是在2020年被視為是新冠肺炎吹哨者。

2019年12月31日,羅一鈞在PTT注意到「武漢疑爆發非典型肺炎冠狀病毒群聚感染」文章,當時鄉民在留言串裡回應「沒事兒沒事兒,不會死人的」、「小感冒而已別緊張」,但羅一鈞凌晨5點將此消息轉發至群組,後來衛福部疾管署將信寄往中國、世界衛生組織,同時也在當天傍晚召開記者會,成為新冠肺炎功不可沒的吹哨者之一。

羅一鈞在擔任中央流行疫情指揮中心醫療應變組副組長期間,曾因時任指揮官陳時中、衛福部次長薛瑞元、醫療應變組副組長王必勝及發言人莊人祥確診,一人獨撐全場記者會,不僅準時出席,面對記者問題來者不拒,甚至曾在半夜告假僅為返家洗衣服。奇美醫院加護醫學部醫師陳志金去年更是在臉書透露羅一鈞來全院演講,「國民女婿」的稱號早已在群組傳開,網友紛紛留言表示「國民女婿,現在還自己洗衣服嗎」、「很多丈母娘想應徵奇美一日員工」、「 可以去你家幫忙洗衣服」、「根本是相親大會」、「問羅副有沒有缺整理家務的」。

羅一鈞在擔任指揮中心醫療應變組副組長時,被網友公認為「國民女婿」。
羅一鈞在擔任指揮中心醫療應變組副組長時,被網友公認為「國民女婿」。

▲羅一鈞在擔任指揮中心醫療應變組副組長時,被網友公認為「國民女婿」。

image source:翻攝FB/Philip Lo

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2024年01月08日至2024年01月14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『德德』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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