百大立委聲量調查分析
《時局》網路聲量觀察站與《菱傳媒》進行合作，針對立法院超過百位立委進行全年度聲量分析，根據《時局 The Current Situation》運用 Creator Sonar 輿情模組，統計 2024 年 7 月 25 日至 2025 年 7 月 25 日間六大社群平台（Facebook、YouTube、Instagram、PTT、Dcard、Threads）之公開資料，協助讀者一窺立法院所有委員的聲量表現。
一、國會聲量總體觀察
高聲量、低好感，倚靠負面情緒支撐的國會戰場！
立法院給予國人和民眾的形象，可以說就是由所有立法委員的社群臉譜構成，聲量話題的高低、關注、感受，會集結形成人民對民意機關的印象。
一整年的數據統計分析，《時局》發現兩大數據狀況，跟各位讀者分享：
高聲量不等於好感度，正向討論者少之又少
在超過百位立委中，P/N 值高於 1（即正面討論多於負面）的僅佔少數，且多為聲量低的在地型民代，顯示整體國會的輿情結構呈現「少數人獲得認同，多數人發布以及引發不滿的反應」，顯示國會話題高度處於批評與被批評的惡感循環之中；而在全體立委中，聲量破百萬者約有十餘人，但幾乎無人具備高 P/N 值（>1）。這代表「關注」往往是出於爭議、對撞、批評，或是黨派衝突所引發的流量，而非政策或表現受到認可。
不分區立委成負面輿論重災區，民眾對國會的好感持續流失
相較於區域立委多有地方連結、實質耕耘，不分區立委因較少地方基礎與選民監督，在發言與行為上更容易引發爭議。整體數據中，P/N 值最低的多數即來自不分區；負面情緒主導國會輿論焦點，無論是民眾與政治人物之間，或是政治人物之間，少有肯定、多有攻擊，相互透過社群輿論來監督、批評、甚至懲罰立委言行已成為常態，「福國利民」與「推進法案」成為稀有的話題。
二、立委聲量前十名
聲勢之巔與負面情緒交織拉抬
在網路成為政治訊息傳播與輿論醞釀的主要場域後，立法委員的社群聲量成為觀察其議題操作能力、話題塑造能量與社會關注強度的重要指標之一。其中，聲量最高的十位立法委員，他們橫跨三大政黨，總聲量範圍自 140 萬至 700 萬不等，充分展現當代網路社群政治輿論的複雜結構，以及關注焦點。
姓名 | 選區或類別 | 黨籍 | 總聲量 | P/N 值 |
黃國昌 | 不分區（民眾黨） | 台灣民眾黨 | 7,047,942 | 0.16 |
徐巧芯 | 台北市第7選區 | 中國國民黨 | 3,177,519 | 0.19 |
韓國瑜 | 不分區（國民黨） | 中國國民黨 | 3,063,195 | 0.27 |
傅崐萁 | 花蓮縣 | 中國國民黨 | 2,732,464 | 0.14 |
柯建銘 | 不分區（民進黨） | 民主進步黨 | 2,615,498 | 0.14 |
吳思瑤 | 台北市第1選區 | 民主進步黨 | 1,908,698 | 0.15 |
王鴻薇 | 台北市第3選區 | 中國國民黨 | 1,700,258 | 0.20 |
沈伯洋 | 不分區（民進黨） | 民主進步黨 | 1,589,303 | 0.17 |
陳去珍 | 金門縣 | 中國國民黨 | 1,492,275 | 0.19 |
羅智強 | 台北市第6選區 | 中國國民黨 | 1,417,196 | 0.35 |
1. 聲量排行榜：十位立委社群曝光強度總覽
在聲量前十名中，以民眾黨的不分區立委黃國昌聲量最高，達 7,047,942 筆，其後依序為國民黨台北市第7選區立委徐巧芯（3,177,519）、國民黨立法院長韓國瑜（3,063,195）、國民黨花蓮縣立委傅崐萁（2,732,464），與民進黨不分區立委柯建銘（2,615,498）。其餘上榜者依序為：民進黨台北市第1選區立委吳思瑤（1,908,698）、國民黨台北市第3選區立委王鴻薇（1,700,258）、民進黨不分區立委沈伯洋（1,589,303）、國民黨金門縣立委陳玉珍（1,492,275）與國民黨台北市第6選區立委羅智強（1,417,796）。
這十位立委的總聲量皆突破百萬，合計聲量超過 26,700,000，顯示他們在社群上扮演高度可見、輿論密集的角色。
2. 政黨與區域分布：國民黨占六席，台北市聚集四人
觀察政黨組成，十人中有六人來自國民黨，三人來自民進黨，一人來自民眾黨。國民黨的強勢占比，反映其內部擁有多位高度可見的政治人物，也顯示其在輿論場上的主動出擊或爭議參與比例較高。民進黨則有柯建銘、吳思瑤與沈伯洋三位上榜，分別代表立院老將、黨團幹部、議題代言，而民眾黨雖僅有一人，卻由黃國昌居於榜首，突顯其成為議題焦點的特質。
區域分布方面，四位立委來自台北市，分別為徐巧芯（第7選區）、吳思瑤（第1選區）、王鴻薇（第3選區）與羅智強（第6選區），顯示首都地區因媒體可及性高、議題密集、政治攻防激烈，而成為聲量領頭羊。此外，花蓮與金門兩個非典型高聲量區域，也因特定立委的高度辨識度或爭議事件進入前十，顯示地域雖然有限制作用，但國政議題仍是討論重心。
3. 討論情緒比值（P/N 值）：高度負評場域中的變異點
值得注意的是，此聲量並不等同好感度。
十位立委的 P/N 值（正面討論 ÷ 負面討論）中，九人落在 0.14 至 0.27 之間，表示他們的社群討論以負面為主，正面留言僅佔極少比例。最低值為傅崐萁與柯建銘（皆為 0.14），緊接著為黃國昌（0.16）、吳思瑤（0.15）、陳玉珍（0.19）。其中只有羅智強的 P/N 值達 0.35，為前十名中唯一相對接近「三成正面討論」的立委。
這樣的結果顯示：在高聲量的環境下，負面討論極可能是形成曝光的主要來源。然而這種討論結構的生成背後，可能出於多種因素，例如：
- 長期爭議性操作所帶來的社群批評
- 持續參與高爭議議題的曝光紅利
- 支持者與批評者在貼文區互動形成對撞輿論
- 特定事件導致非原支持群體大量提及該政治人物
4. 聲量形成機制：自營內容、媒體擷取與社群爭議的多軌交會
以內容來源分析，這十位立委聲量多來自三種主要機制交織：
- 主動經營社群、自產內容者（如羅智強、黃國昌）
這類立委透過頻繁貼文、直播或短影音與群眾互動
聲量可控性較高，亦較能聚焦特定議題 - 媒體高度轉載、討論延伸者（如徐巧芯、沈伯洋、陳玉珍）
這些人物常因新聞事件、議題發言被媒體引用轉述，擴大社群迴響 - 爭議集中觸發者（如傅崐萁、柯建銘）
某些立委未必每次都是主動發聲者
卻因特定爭議、指控或社會矚目事件被動成為焦點
這樣的分析提示我們，聲量高不必然代表政治認同，也未必是行動成效的唯一指標。實務上，許多聲量暴增反而是因為網路爭議、社會事件而非原本規劃的議程操作。
三、113百大立委聲量榜
本次聲量統計由《時局 The Current Situation》平台提供，資料來源為潮網科技所開發之Creator sonar文字輿情模組。本次分析涵蓋的時間範圍為2024年7月25日至2025年7月25日。分析涵蓋國內主要社群(FB、YT、IG、PTT、Dcard、Threads)，透過語意辨識與資料演算技術，整理特定期間內與關鍵詞相關之公開討論總量。
聲量指數計算方式如下：
聲量數 = 相關文章數 × 1 + 相關文章留言數 × 1
定義說明：
- 相關文章：標題或內文出現關鍵詞之貼文、新聞、討論串
- 相關文章留言：文章標題出現關鍵詞之文章下所有留言；如平台文章無標題，則以內文前 30 字作為標題判準。如果關鍵詞僅出現在文章而非標題，則僅記也有提及關鍵詞的留言。
透過AI語意分析系統與議題追蹤架構，將龐雜社群輿論轉化為可行的觀點策略與輿情指標。
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在關鍵時刻發聲得宜、出手有據、擴散有效。
