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畢業求職潮影響 8月失業率增至3.90%

未署名2015/9/22 09:47

#失業率9 家 · 13 篇
#主計總處2 家 · 4 篇
#求職4 家 · 8 篇
#找工作
#初次求職
#畢業季

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其他媒體的相關報導

自由時報2015/9/22 09:20
8月失業率3.9% 上升0.08個百分點
共同關鍵字：#主計總處 #失業率
三立新聞網2015/9/22 13:24
不談景氣狀況！主計處公佈8月失業率強調「未受影響」 | 生活消費 | 三立新聞網 SETN.COM
共同關鍵字：#求職 #失業率
中時新聞網2015/9/23 01:35
8月失業率升至3.9％今年最高
共同關鍵字：#失業率
中央社2015/9/22 08:43
8月失業率3.90% 15年同月最低
共同關鍵字：#失業率
NOWnews今日新聞2015/9/22 08:51
8月失業率再升至3.90% 仍為近15年同月最低水準 | NOWnews 今日新聞
共同關鍵字：#失業率
華視新聞網2015/9/22 12:35
8月失業率3.9% 15年同期最低
共同關鍵字：#失業率
科技新報2015/9/22 13:30
8 月失業率 3.9%，仍為近 15 年同期最低水準
共同關鍵字：#失業率
中時新聞網2015/9/22 09:00
8月份失業率為3.90％較7月增0.08個百分點
共同關鍵字：#失業率

ETtoday 新聞雲的其他相關報導

ETtoday 新聞雲2015/9/22 13:50
8月失業率增至3.9％人力銀行：就業市場仍較往年好
共同關鍵字：#求職 #失業率

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相似不等於抄襲：同一份新聞稿、通訊社稿、授權轉載與註明引用都會讓內文相近；刊登時間以各站標示為準，與寫稿先後無關。

寫法

「寫法」只描述文章文字本身寫了什麼，不評斷報導好壞或真假。每篇取得內文的文章在抓到後約 10 分鐘內分析一次，結果永久保存；內文在快取期滿後會刪除，但分析結果仍留著，長期趨勢才能比較。

轉述社群貼文: 內文前 250 字出現「在／於／透過……臉書、粉專、Threads、Instagram、X、YouTube、節目、直播、PTT、Dcard……發文、PO 文、貼文、分享、表示」等寫法，代表這篇的開頭在轉述某人的貼文或節目發言。只看開頭，所以文中後段才引用的貼文不算。
轉述對象分類: 看「在臉書……」前面、同一個逗號內的頭銜詞，例如「精神科醫師」「台北市長」「前立委」「網友」。句子裡只有名字時（「邱毅今天在臉書……」），改看這個名字在最近一週其他報導前面最常出現的頭銜：至少 3 次、同一類過半才採用；文字對不出來時，改用這個關鍵字所在的人物分組（例如「意見領袖」「藝人」）。只有確定是人物的關鍵字（在人物分組裡，或對應到 Wikidata 的人）才會這樣補，避免把「深夜」「學生」這類詞當成人名。每天更新一次，都對不出來的列為「尚未標記」。管理員在「標籤管理」確認共用分類，可同時標記多個角色或背景。相關分類會同步套用到已辨識此轉述對象的報導，並留下紀錄；分類不代表每次發言都以該角色進行。
標題用詞: 依詞表比對標題：懸念（「1事」「原因曝」「回應了」「下場曝」等不說重點的寫法）、反應（「反應驚人」「傻眼」「一面倒」）、攻擊（「怒轟」「狠酸」「開嗆」）。一篇可以同時屬於幾類；詞表比對不理解上下文，例如「轟」也會出現在「轟炸」。
比例的分母: 各家已分析的文章（取得完整內文者）。同一篇報導可計入多個轉述對象分類，各標籤的篇數與比例不可直接相加；報導總篇數只計一次。只取得摘要或內文過短的文章不分析，所以不列入分子也不列入分母。整批轉載其他媒體的轉載站不列入跨媒體比較。

各家比較與完整的分類規則見看寫法。

資料來源

新聞媒體每 9 分鐘、其他媒體每小時抓取一次新文章（每輪從最久沒抓的媒體開始），保存標題、摘要、連結、圖片網址、標籤與署名；正文在刊登後 7 天內可於站內閱讀。收錄的媒體與抓取狀態見媒體來源。

標籤是媒體自己在文章頁標記的關鍵字（news_keywords、keywords、article:tag 等）。文章頁沒有標記時，才用其他媒體近期用過的標籤比對標題補上。

媒體摘要卡

滑鼠停留在媒體名稱上（手機點一下，再點一下進入媒體頁）會顯示媒體摘要；摘要只供瀏覽，不會擋住下方的連結，滑鼠移開就關閉。內容包括藍綠分類，本站過去 24 小時與 7 天收錄的篇數，以及近 24 小時熱門關鍵字。熱門關鍵字統計這家媒體文章的標籤與標題關鍵詞，排除新聞分類詞，每篇每詞計一次，最多取最新 2,000 篇；透過彙整來源收錄的不列關鍵字。

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