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報導趨勢

報導列表暫時無法使用，請稍後再試。

本頁的資料來源與計算方式ⓘ

關鍵字頁

排行狀態: 上方的數字取自新聞媒體排行榜的最新一版：「名次」是依爆發力排列的位置，「變動」則比較依分數的名次與 24 小時前（▲ 上升、▼ 下降、「新上榜」為 24 小時前不在榜上、「—」為沒有可比較的快照）；爆發力高於分數時以橘字標示。「報導媒體」是基準媒體中過去 24 小時有報導的家數／基準家數。「一起出現」是同一批基準媒體過去 24 小時最常和這個關鍵字掛在同一篇報導的關鍵字，數字為共同篇數，最多 8 個。
收錄與跳升: 近期首次見到的標籤顯示現存文章紀錄最早的收錄時間與刊登時間，區分新上榜、首次收錄與跨越早期線索門檻的跳升；另列升溫量、跨媒體門檻及相似稿比對覆蓋，定義與排行榜相同。
首次上榜、高峰: 本站每小時 53 分統計一次新聞媒體過去 24 小時的標籤：至少 3 家報導、其中至少 2 家各報 2 篇以上、且有一家報 3 篇以上的標籤列入統計（沒有達到時，改用至少 2 家各報 2 篇以上的較寬標準）。「首次上榜」是這個關鍵字第一次列入統計的小時；「高峰」是列入統計的小時中，過去 24 小時篇數最多的一小時，括號內為當時的 24 小時篇數。
每小時篇數圖: 採「所有媒體」類別的固定基準媒體（110 家，名單見下方），期間依所選的 1、3、7 天。灰色長條是每小時篇數；「24 小時移動平均」＝當小時及前 23 小時基準媒體收錄篇數總和 ÷ 24，收錄開始後沒有報導的小時以 0 計，開始前留白，只顯示完整小時。「名次」是這個關鍵字在「所有媒體」排行每小時快照中依分數的名次（右軸，第 1 名在最上面，未入榜的小時留空）；「24 小時加權分數」是同一基準的分數，預設隱藏，點圖例可顯示。橫軸標示小時起點，歷史不足處留白。可在圖內左右拖曳、用觸控板水平滑動，或拖動下方時間滑桿；往前查閱至左側時，會依所選的 1、3、7 天分段載入更早資料並保留目前時段。首次在背景預載一段歷史以便開始滑動；平均線的每段資料都多讀前 23 小時，接縫不會重新歸零。到固定媒體基準的收錄起點後停止載入。「更早」往前移一個所選期間，「回到最新」返回最近時段；時間軸取得鍵盤焦點後，左右方向鍵移動四分之一期間，Page Up／Page Down 移動一個期間。
關鍵字變化: 標成這個關鍵字的報導，每小時統計它們還帶了哪些其他標籤，每篇只算一次；排除泛用詞、欄目詞、數字日期與媒體自家名稱，保留同一小時至少 2 篇帶到的標籤。預設以台北日期顯示最近 14 天（每天的篇數相加），往左捲動或點「更早」時，即時讀取前一段 14 天的資料並保留捲動位置。可切換成每小時，初始期間依上方所選的 1、3、7 天。沒有報導的日期也保留，到最早收錄日期後停止載入；每次最多讀取最近 20000 篇，超過時為抽樣。第一行固定顯示本頁關鍵字與各時段的報導篇數，以橘色標示；沒有報導的時段留白。其餘首次顯示 12 個相關關鍵字；滑動時保持列的順序，停下約一秒後，依目前可見日期的共同篇數挑選主要關鍵字，保留共同項目的相對順序。點「顯示更多」在下方增加最多 12 個相關詞，新增列會短暫標色並捲入視野；點「收合」回到 12 個。搜尋篩選目前可見日期的相關詞，本頁關鍵字保留在第一行。每列是一個關鍵字，連續出現的欄位連成一條，圓點是已載入期間中第一次出現的位置，顏色越深表示共同篇數越多，點日期可查看當天或當小時的事件表。只繪製目前可見的日期欄位，向前查閱時逐段渲染。
報導列表: 與上方圖表同一期間內，帶有這個標籤的所有報導，由新到舊，每頁 30 篇；來自所有收錄媒體，不限基準名單，所以篇數可能和圖表不同。標題或摘要提到這個字、但沒有這個標籤的報導不在列表內，列表上方會標出篇數並連到搜尋。
藍綠分布與媒體: 依期間內所有帶這個標籤的報導計算，不只是這一頁；點分布條可只看單一傾向。媒體清單列出篇數最多的 10 家。「偏藍」「偏綠」標記依刊登媒體的分類，不判斷單篇立場。
相關事件: 最近 72 小時內上過事件表、標籤含這個關鍵字的事件，最多 6 件，最近的在前；「在榜」是這件事上過事件表的小時數。

藍綠以媒體為單位，不判斷單篇立場。本站基準名單的 29 家媒體依 Gene Hong 維護的流量試算表（見「媒體流量與排名」的「原始流量表單」）人工標記的欄位標為藍營或綠營，標「多元」「內容」的不歸藍綠；其他既有媒體沿用原設定，新加入來源未另行標記政治傾向。各媒體的傾向可在媒體來源依傾向篩選。「其他」表示未列藍綠，不代表中立。

本頁圖表：固定基準 110 家媒體

整段期間使用同一批媒體與固定分母。基準媒體自 9/30 01:00 起收錄，累積滿 24 小時才顯示平均與分數；橫軸標示小時起點，歷史不足處留白；新來源待下一版基準再納入排行。

篇數反映本站已收錄報導；來源故障或補抓仍可能影響數量。

關鍵字排行的指標

每 10 分鐘以過去 24 小時的文章重算一次。

正在發酵: 升溫量＝爆發力－分數，只列升溫量大於零的關鍵字，由高到低排列。這是與 3、6、12、24、48 小時前相比的加權成長量，不是百分比。缺少可比較歷史時不列入；依然只涵蓋目前保存的排行候選詞。
媒體門檻: 「不限媒體」列出單一媒體也有的標籤。「早期線索」要求過去 24 小時至少 2 家媒體各有 2 篇以上；「多家跟進」要求至少 3 家媒體，其中 2 家各有 2 篇以上，且 1 家有 3 篇以上。頁面預設不限媒體，切換分類或模式也會回到不限媒體；手動選擇門檻後，排序與顯示更多會保留選擇。先篩選，再排序及取前幾名；各分類使用相同門檻。媒體家數不等於獨立稿源。
分類空白: 分類名稱旁的「無近期報導」表示該分類基準媒體過去 24 小時沒有收錄文章；「暫無關鍵字」表示有報導但沒有可排行的標籤。跨媒體門檻可能篩掉小分類的全部關鍵字，頁面底部會列出不限媒體的可查看筆數與切換入口。
關鍵字標記: 關鍵字後方的「新上榜」表示 24 小時前的完整榜單未出現。「首次收錄」是帶此標籤的現存文章最早收錄時間在過去 24 小時內，且沒有更早刊登的已收錄報導；不限媒體分類、包含歷史匯入，補收舊文不標成新題。「跳升」是 24 小時前未達所選媒體門檻、現在達標；選不限媒體時，以早期線索門檻判斷。「歷史不足」表示缺少可比較的趨勢或門檻紀錄，不把缺值當作零；歷史缺失、基準不相容、舊榜截斷又未存到此詞時無法確認跳升。首次收錄只描述本站現存紀錄，不代表網路首次出現，標籤可能在文章收錄後才取得。
相似稿群: 過去 24 小時、同一批基準媒體中，兩篇都帶此標籤且內文相似度至少 85% 的文章沿配對合併成群；列出群數與相似篇數。「已比對」顯示比對覆蓋，尚未比對的文章不能當成不相似。相似群不推定轉載、抄襲或獨立稿源。證據只取快照計算時間以前已收錄及已完成比對的資料。
篇數: 過去 24 小時帶有這個標籤的文章數。
媒體: 過去 24 小時用過這個標籤的媒體家數。
分數: 同一家媒體的第 1 篇記 1 分，第 2、3、4 篇依序記 0.5、0.25、0.125 分（避免單一媒體洗版）；各媒體加總後，除以固定基準名單的媒體數，再乘以 50。名單內未發稿的媒體也保留在分母；新來源待下一版基準才納入。分數 50 大約等於「基準內每家媒體都報了一篇」。
爆發力: 分數＋Σ（現在分數 − N 小時前分數）× 權重；N 為 3、6、12、24、48 小時，權重依序 0.92、0.84、0.70、0.50、0.25，前後使用同一媒體基準。缺少可比較歷史或舊榜截斷而無法確認分數時顯示「—」，不當成零；持平的話題約等於分數，退燒中的話題會低於分數。排行榜與關鍵字頁上爆發力高於分數時以橘字標示。
變動: 依分數的名次與 24 小時前同一基準的快照相比：▲ 為上升、▼ 為下降、＝持平。「新上榜」表示 24 小時前的完整榜單裡沒有這個關鍵字；沒有可比較的快照、基準不同或舊榜截斷時顯示「—」。滑鼠停留在變動上可看兩個時間的名次。
一起出現: 同一視窗、同一基準媒體中，和這個關鍵字最常掛在同一篇報導的其他關鍵字，依共同篇數排序取前五個，單行顯示放不下的會省略；滑鼠停留可看完整清單與共同篇數佔比。可用來判斷哪幾個關鍵字其實在講同一件事。
文字雲: 熱門模式取目前分類分數最高的最多 500 個關鍵字，字越大分數越高；正在發酵模式只取升溫量為正的詞，字越大升溫量越高。兩種模式都套用所選媒體門檻，因此詞數與內容可能差很多。畫布與字級依候選詞數調整，依版面放得下的數量顯示；兩種模式字級各自縮放，不能直接用字體大小比較不同指標。橘字是正在升溫的關鍵字（爆發力高於分數），白字是熱度持平或退燒中；正在發酵模式只列升溫量為正的詞，所以全是橘字。
趨勢: 小圖以每小時等距顯示最近 48 小時新聞篇數的 24 小時移動平均：當小時及前 23 小時收錄篇數加總除以 24。依「趨勢」排序時比較最新完整小時與 48 小時前的平均值（篇／小時）；點關鍵字可看每小時篇數與平均線。爆發力仍依上面的加權分數計算。
首次出現與單日高峰: 不分媒體與分類，查遍本站現存的全部收錄報導（含歷史匯入）：「首次出現」是第一篇帶這個關鍵字的報導的刊登日；「單日高峰」是帶這個關鍵字的報導最多的一天（台北時間）與當天篇數，同篇數取較早的一天，今天還沒過完也算。關鍵字字串要完全相同，大小寫不同算不同的詞；颱風名等會重複使用的詞，首次出現可能是多年前同名的另一件事。背景工作每小時先算排行榜上的詞、補算最近兩天，每週把全部日期重算一次；還沒算到的詞，單日高峰暫時顯示 2026-09-28 起本分類 24 小時篇數最多的時段，並標示「9/28 起」。
新出現: 「新出現」分頁列出第一篇報導在最近 7、30 或 90 天內刊登的關鍵字，不限是否上過排行榜，預設是 7 天內、至少 10 篇。名單、累計篇數與最近出現時間每小時從共用詞庫更新一次（詞庫每 10 分鐘彙整全部收錄報導的標籤），單日高峰由背景工作陸續算出，還沒算到的顯示「計算中」。「媒體」是本站收錄的所有媒體（不限排行榜的固定基準）中帶這個關鍵字的篇數，多的在前。文字雲取同條件下篇數最多的 300 個詞，字越大篇數越多，橘字是最近 24 小時仍有報導的詞。噪音詞與單字詞不列；同一件事常有好幾種寫法（例如「強颱薔琵」「薔琵侵台」），各自算一個詞。

標籤群組

群組沿用舊站（tag.analysis.tw）的 28 個身分／類型群組（政治人物、藝人、外國政治人物、電視電影……）與 10 個主題大類（政治、體育、娛樂……）。一個標籤可以同時在多個群組，例如川普同時在「外國政治人物」與「國際」。群組可以放在同類的另一個群組底下，上層群組的數字與排名包含子群組的標籤。

立委、縣市長、縣市議員、內閣、北市府與六都市長候選人是任期名冊，以任期開始的年份命名，例如「2024 立委」「2022 縣市長」；名單依中選會、立法院、行政院等官方資料整理，含補選、遞補與代理，不自動歸類，也不開放投票。新的任期另開一個名冊。

怎麼分: 依序套用：舊站人工標記；人物標籤依 Wikidata 的國籍、職業與政黨；非人物標籤依 Wikidata 的項目類型（公司、政府機關、電影、政黨、疾病、球隊……），但近期的版別也要對得上，否則列待確認；主題依各媒體把帶這個標籤的報導放在哪個版別，每家媒體一票，至少 3 家媒體、占三成以上才算。以上都分不出來的，由 AI 依近期標題提出建議，一律列待確認，只供管理員參考，不會出現在讀者的投票裡。
人工確認: 管理員可以確認、排除或手動加入；只有自動判斷與確認過的會公開，待確認與排除的不公開，排除的之後自動重跑也不會加回來。每天 04:55 對本週新聞排行前 500 個標籤重跑一次。
標籤關係與投稿: 上位分類表示「屬於哪一類」，可同時有多個分類並往上延伸；相關詞表示有明確關聯，同義或別名表示同一事物的不同名稱。報導中一起出現只屬共現統計，不會自動變成分類或同義關係。登入讀者可在標籤的「改關係」頁一題一題回答「是／不是」：題目來自讀者的提案、依資料建議的分類、Wikidata 列出而且近 14 天標題真的這樣寫的別名，以及近 3 天常一起出現的詞，每題附上依據；也可以從現有分類或關鍵字挑一個提出新的關係，理由可留空。至少 1 位其他讀者回答「是」、且「是」比「不是」多就成立（提案者不能投自己的提案）；管理員可以鎖定或撤下。題目不用 AI 產生。
篇數比較: 只算這段期間至少一次達到關鍵字排行第一道門檻（24 小時內至少兩家新聞媒體各標了兩篇以上）的標籤；篇數是標了這個標籤的報導數，和再之前同樣天數相比，▲ 是增加、▼ 是減少、「新」是之前沒有。群組的篇數合計會重複計入同時標了兩個標籤的報導，只適合看同一群組前後的變化。數字每 5 分鐘更新。

標籤本身的來源見資料來源；分類資料也可從 API /api/v1/tag-groups 取得。

標籤的圖

人物: 標籤正好是 Wikidata 上的人物時，從 Wikimedia Commons 找照片，認出本人的臉、去背、轉成鉛筆素描，自動用分數最高的一張；只用允許改作的照片，並標示原作者與授權。
其他標籤: 台灣縣市鄉鎮畫輪廓與位置（內政部國土測繪中心），國家用國旗、城市畫定位點（Natural Earth）；組織與作品用 Wikidata 的標誌，去背、裁邊後只保留明暗、轉成網站橘的單色。Wikidata 的項目只靠名稱比對，常撞到同名的東西，所以要先由 AI 依近期標題確認是新聞裡這個才顯示。只有某個 emoji 正好就是這個東西時才用 emoji。
讀者上傳與投票: 登入的讀者都能替任何標籤上傳圖（人物的照片一樣轉成素描，其他標籤轉成單色），上傳後立即成為候選，由其他讀者投票決定顯示哪一張（上傳者不能投自己的圖；管理員可撤下不適合的圖）。也能投票選已公開的圖；每人每個標籤一票、可以改投，每人每天最多上傳 20 張。票數最多的那張就是標籤的圖，同票時維持目前那張。管理員可以鎖定某一張或隱藏，鎖定時票數照算但不換圖；解除鎖定就回到依票數決定。換圖後首頁與標籤頁會立刻更新。上傳的原圖不保存。
授權: 上傳者須確認自己有權使用這張圖（自己拍的、官方提供的或允許改作的開放授權）。素描與單色圖是原圖的衍生作品；有問題的圖請用聯絡與移除請求告訴我們。

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。內容包括藍綠傾向，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。

完整的資料來源與計算方式 →

同一件事，各家怎麼說。

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