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台灣人變得愛吵架!? 可能是機器人灌留言 | 學者對海量留言進行分析後的發現 | 媒體識讀資料分析

外来客 • 2026-08-21 15:55:42

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🛡️ 认知作战与网军特征

台湾网络环境充斥对立与极端言论，背后存在长期的认知作战，旨在通过海量留言制造混乱与压力。
网军或机器人留言呈现四大异常迹象：巨齿型爆量、午夜奇迹、群聚式波澜、开场奇迹。
巨齿型爆量指留言量突然骤增，通常超过前一小时的三倍至四倍，且随后迅速下降。
午夜奇迹表现为夜间留言比例异常升高，一般影片夜间留言占比约 6% 至 9%，受攻击影片可能升至 10% 至 15% 以上。
群聚式波澜指短时间内留言量多次起伏，反映不同账号执行任务的时间差异。
开场奇迹指影片发布后 10 至 30 分钟内，大量攻击性留言涌入，旨在对频道主施加心理压力。

📊 数据分析平台功能

开发名为 Disinfoscanner 的留言分析平台，基于 PHP、MySQL 及 Laravel 框架，用于识别虚假资讯与网军行为。
平台支持导入 YouTube 频道与影片留言，统计白天、夜晚及深夜时段的留言比例。
提供留言密集度折线图，展示发布后 1 天、3 天及 7 天内的留言趋势。
识别重复留言者，即在同一影片发表两条以上留言的用户。
标记夜间高频留言者，定义为在资料库中所有留言里，深夜时段留言占比超过一半的用户。
支持通过第三方 API 导入具有争议性的时事、社论或新闻影片留言数据。
允许用户筛选特定时间段、频道或留言内容，并导出 CSV 档案进行进一步分析。

🔍 学术证据与账号追踪

单一影片分析难以锁定具体账号，需结合多支影片的同一时间段数据比对。
强证据包括账号在多个影片中于相同时间段出现，暗示同一操作者控制多个账号。
人设分裂是另一项强证据，指同一账号在不同影片中表现出矛盾的身份特征（如居住地、家庭状况不一致）。
利用 AI 语义分析可辅助检测人设分裂，前提是已锁定可疑账号范围。
通过统计大量历史数据，可发现重叠的可疑账号群组，提高识别准确率。

⚖️ 争议回应与法律行动

针对媒体人士“150”（前 PTT 八卦版主“红芒果”）的指控，作者澄清其分析平台并非用于抹黑特定阵营，而是供公众使用。
作者指出“150”的文章存在十余处扭曲事实及公然侮辱内容，包括错误引用作者言论及捏造道歉情节。
作者强调平台开发过程透明，非由 AI 生成代码，而是基于专业工程流程，并已完成内部测试。
因平台涉及公司商业利益，作者表示将对“150”采取法律手段，追究其造谣与侮辱责任。
作者呼吁公众理性看待网络攻击，利用工具自行验证留言模式，而非轻信单方指控。

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