文/葛緯詩 / 網路溫度計
根據中央流行疫情指揮中心統計,疫苗施打意願登記第三輪的結果,有近119萬原本只願意打莫德納疫苗的民眾改選AZ疫苗。AZ疫苗的聲量原本還相當低迷,最近突然快速翻紅,不光是政府努力宣傳,呼籲民眾有疫苗就先打才有保護力,多位醫師先後提到的「AZ混打好處」說法,也增加不少民眾的施打意願。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》調查,AZ疫苗的聲量轉折從7月15日起,連續多日領先所有疫苗,成為網路聲量最高的疫苗廠牌。
對國產疫苗沒信心 進口疫苗聲量高於國產疫苗
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2021/05/01~2021/07/20)
觀察全部疫苗的網路聲量,進口疫苗聲量普遍高於國產疫苗,其中又以AZ疫苗聲量最高,5月至今有1,971,086筆,其次是郭台銘剛完成簽約的輝瑞疫苗,民眾都相當期待盡快施打。反觀中央力推的國產高端疫苗佔比僅341,984筆、聯亞疫苗38,252筆。多數網友還是比較想打進口疫苗,國產疫苗的討論度相對最低。
進口疫苗網路好感度表現 莫德納、BNT評價相當、AZ墊底
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/網路好感度(分析區間:2021/05/01~2021/07/20)
從網路正面聲量除以負面聲量的P/N值(情緒比值)來看,莫德納疫苗P/N值0.48最高,其次是差距相當近的BNT疫苗P/N值0.47,BNT與莫德納確實受到較多好評,是民眾目前最放心也最願意施打的疫苗。不過BNT疫苗目前還沒開始施打,所以尚未有國內施打後不適的負面消息影響。AZ疫苗因為施打後頻傳不良反應與累積死亡案例不斷增加,讓許多人擔憂疫苗安全性,P/N值0.38表現最差。
網友改變心意先打AZ疫苗 「混打說」發威聲量衝
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2021/05/01~2021/07/20)
國內接種AZ疫苗陸續傳出施打後死亡案例,造成大家對AZ疫苗的信任度下降而不想打。7月15日卻出現翻轉,指揮中心召集人張上淳接受記者提問時,引述國外有AZ、BNT疫苗混打後免疫效果良好的先例,前台大感染科醫師林氏璧晚上也在臉書分享瑞典AZ、莫德納疫苗混打中和抗體比只打AZ疫苗高10倍。AZ疫苗當日創下66,681筆聲量高峰,並連續5日成為網路上討論度最高的疫苗廠牌,「混打說」快速發酵,提高民眾對AZ疫苗的接受度。
此外,指揮中心說未來4周僅有AZ疫苗能打,網友擔憂現在不打,未來等到的恐怕不是莫德納,而是討論度更低的國產高端疫苗、聯亞疫苗等,也間接帶動AZ疫苗的討論度。根據指揮中心統計COVID-19(2019冠狀病毒疾病)疫苗預約平台的數據結果,7月11日至18日期間,有多達119萬原本僅願施打莫德納疫苗的人改選AZ疫苗,成功從谷底大翻身。
第二劑想打什麼 「AZ+BNT」混打呼聲最高
進一步調查近一週(2021年7月14日至2021年7月20日)網友最期待「AZ+BNT」的混打組合,除了張上淳引述國外有混打後免疫效果良好的先例,新光醫院副院長洪子仁7月16日在廣播節目《蔡詩萍嗆新聞》上說,先去接種AZ疫苗才是「聰明人的選擇」,接種後3個月左右,郭台銘捐贈的1,000劑BNT疫苗剛好來台,剛好有機會開放混打接種下一劑,網路聲量有4,938筆最高。
其次是陳時中7月17日在記者會上表示,目前「AZ+莫德納」混打研究結果至少要3個月才會出爐,如果國外更多有效資訊釋出後,「有機會不用等到3個月」就會朝開放方向研議,拉起一波聲量高峰,網路聲量4,484筆。
最後是兩劑都打AZ疫苗的聲量,相較之下只有893筆,在預期要施打兩劑疫苗的情況下,是最少網友討論的組合,可見不少網友這次選擇AZ疫苗多是打著混打的算盤。未來開放施打第二劑,AZ疫苗的施打意願恐怕又會迎來一波低迷期。
image source:KEYPO大數據關鍵引擎/聲量趨勢(分析區間:2021/07/14~2021/07/20)
原文詳見:
想打AZ疫苗的人一夕暴增?數據看「混打說」奏效 網友最想等這疫苗組合
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分析說明
分析區間:本文分析時間範圍為2020年05月01日至2021年07月20日。
資料來源:
《KEYPO大數據關鍵引擎》擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:累積超過10億筆以上的網路數據庫,其內容涵蓋新聞媒體、社群平台、討論區、部落格、地圖評論等網站。
研究方法:
系統觀測上萬個網站頻道,包括各大新聞頻道、社群平台、討論區及部落格等,針對討論『疫苗』相關文本進行分析,調查「網路聲量」(註1)、「網路正負評比」(註2)作為本分析依據。
*註1 網路聲量:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
*註2 網路正負評比:透過『KEYPO大數據關鍵引擎』,系統利用語意分析對每篇相關文章進行正面、負面、中立的情緒判讀,再計算正面聲量與負面聲量之比值。