當大家在看熱鬧，他們從數據看到背後的人性：網路溫度計如何用「聲量」找到商機？

每年農曆 3 月，全台灣最熱門的關鍵字無疑是「瘋媽祖」。但在大家看熱鬧、看神蹟的同時，有一群人正坐在螢幕前，對著 2 秒內就可查詢的 50 億筆網路社群討論找資料。他們不只是看鑾轎在哪，更看信眾在聊什麼。

「大家都在瘋遶境，我們卻發現，網友討論最熱烈的一個題目竟然是：『遶境行程中最容易痠痛的十大部位』。」大數據股份有限公司、網路溫度計創辦人暨執行長金志丞，在接受《經理人》podcast 專訪時分享。這個切角看似刁鑽，卻精準反映了當代數據分析的核心： 數據不只是數字，而是人性。

從客製化公仔起家，到建立全台最具影響力的輿情引擎，金志丞用 23 年的創業路證明了一件事： 與其關注專家，不如相信大家。

找出「邊角議題」、每天一則排名，做出內容護城河

「我們從 2014 年開始，這 10 多年來沒有間斷，每天都會發表一個排名調查新聞，」金志丞說。

要在網路大海中抓出「瘋媽祖痠痛點」或「酒窩最美韓星」，背後依靠的是一套「數位新聞編輯部」的運作模式。

金志丞透露，網路溫度計的團隊有一群具備極強洞察能力的成員，他們的工作節奏與傳統記者如出一轍，每天「開題」。這群人盯著數據看板，觀察過去 24 小時內的聲量漲幅，尋找那些正在起飛的「邊角議題」。

「有些議題剛開始在邊邊角角，但數據顯示它有潛力，團隊就會舉一反三去延伸。」金志丞強調，洞察力並非天生，需要長期的訓練。

透過這套「數據驅動的編輯模式」，團隊每天產出至少一個「排名大調查」，將碎片化的網路留言整理成具備結構性的知識。「 簡單的事情重複做，只要你一直做、一直做，就會墊出門檻。 」

商業模式始於一場學運：他看見「聲量即影響力」

金志丞大學學的是資訊管理，第一個創業題目是和哥哥金志聿在網路或實體店面接受客製化小商品的訂單，從手機殼、吊飾，到似顏繪的公仔等個人化周邊商品，全盛時期在全台開到 30 幾家店。

直到 2014 年 3 月 18 日，「太陽花學運」爆發。

「 這是我第一次意識到，『網路聲量』是有影響力的。 」金志丞說。2014 年，就在太陽花學運爆發後一個月，網路溫度計發表了第一個十大排行調查：十大網路最強警察。

原本以為，大家票選或討論出來的，會是當時最紅的台北中正一分局的方仰寧，沒想到在台灣人心中，是電視劇《藍色蜘蛛網》中，「眉頭一皺」就能發現案情並不單純的李組長最深入人心。

發現這些討論、感受到輿情的重量，網路聲量甚至足以推翻既有的政治力量，這讓他意識到，「聲量」就是影響力的數位貨幣。他從觀察「個人需求」轉為觀察「群體趨勢」，創立了大數據公司。

大數據公司的商業模式建立在「數據價值鏈」上：從採集、建模、分析、可視化到發布。金志丞發現，企業不只需要看到數據，更需要數據來做決策。

第一年，這門生意就達成了損益兩平。之後摸索出的商業模式主要分為兩大類：一是軟體訂閱（SaaS），讓企業公關團隊自行監測健康狀態；二是加值服務與預測，幫助企業在產品開發前進行「預測性分析」。

聲量高不等於會賺錢！壞聲量背後隱藏的「關鍵情報」

大眾往往認為聲量愈高愈好，但金志丞指出其中的差異：「好感度」是轉換為生意的關鍵；而負面輿情往往潛藏著更大的商業轉型機會與「規避風險」商機。

案例：一間飯店從負評找出比改裝更重要的事

舉例來說，曾有一間飯店客戶，因為生意下滑感到焦慮，找來顧問建議他們硬體改裝，甚至考慮轉型為「親子飯店」。但在導入輿情數據分析後，結果卻出乎所有人意料。

「我們幫他分析之後發現，網友抱怨最多的只有兩件事：第一是早餐非常難吃，第二是洗澡熱水不夠熱。」金志丞分析，這類負評通常隱藏在訂房平台的角落，但透過大數據聚合後，這就是最真實的商業情報。「我告訴他，你只要解決這兩件事，不用花幾千萬改裝硬體，客人就會回流。」

這個案例證明：觀察「不好的」輿情，往往比看好評更有價值。負評是最好的「神祕客」，直接指出企業營運的致命傷，修正它，甚至能帶來最直接的獲利成長。

「無預警」回饋比問卷更真實——王品如何使用輿情數據？

輿情數據可以用來修正問題，也正在改變企業整體的決策方式。在這些方法真正落地的場景中，餐飲業的應用最為明顯，而王品正是其中的代表案例。

過去，餐廳主要依賴現場問卷蒐集顧客意見，但這類資料容易受到情境影響，未必真實。相較之下，網路上「無預警」留下的評論，更能反映消費者的真實感受。

1.菜色與服務優化： 王品集團透過數據了解每一道新菜色在網路上的即時回饋。如果某道菜賣得好，但網路上負評多（如太鹹、太乾），這就是優化的硬指標。

2.競爭力評估： 針對多品牌在同商圈的消長，透過輿情監測，企業能知道是品牌力下降，還是競爭對手的行銷活動太強，進而調整投放策略。

輿情分析的關鍵技術：從「聚落」戳破假帳號

在商業競爭中，有些品牌會透過「刷好評」來營造假象。但對於決策者而言，虛假的數據會導致錯誤的資源投放。

金志丞的團隊透過技術一鍵排除「抽獎文」、「活動文」、「廣告文」。他分享，辨識假帳號的關鍵在於「聚落」：假帳號通常會形成互相關注的「封閉聚落」；而真實民意則是「樹狀擴散」，會不斷向外枝分葉散。這種「去偽存真」的能力，讓企業能看清競品的真實狀態，進而找出正確的市場策略。

隨著 AI 技術的爆發，社群對於「大量生成內容」與「假帳號」的焦慮達到頂點。金志丞強調，要找出「真實民意」，必須具備反偵測的專業技術。

「有些人紅，不代表網友買單。如何讓數據真實，對於企業品牌來講很重要的一個關鍵。」

對抗 AI 假內容是輿情分析的下個戰場

面對 AI 生成內容濫發，他們得投入更多心力在繁體中文的 AI 辨識技術。金志丞形容這就像貓捉老鼠的遊戲，當 AI 生成的內容愈來愈不像 AI，他們需要投入更多研究來辨識。

網路溫度計透過分析字詞頻率、句型結構，加上帳號過去的行為軌跡分析，在海量資訊中築起防護牆，確保提供給企業的報告是源自真實的人類意志。「我認為輿情是民眾的溫度，這個溫度可能是結合了流量、聲量，還有好感、好壞的一個綜合體。」

對於決策者與創作者來說，數據是用來理解人心的鑰匙，無論網路環境如何演進，掌握「民眾溫度」的人，才能在商場競爭與內容浪潮中，精準地抓住更多商業機會。

核稿編輯：王宥筑