藝人郭書瑤先前飛往中國參與《乘風2024》受到矚目，在戲劇圈的演技也受到多方好評，沒想到近日卻傳出積欠社區管理費1年，還將簽收後的包裹放至社區大廳不管，導致堆積如山的包裹影響其他住戶，面對管委會二度公告卻選擇抽出後撕毀，對此郭書瑤除了透過經紀人回應，29日記者會她也哽咽公開道歉了。
據《鏡週刊》報導，女星郭書瑤去（2023）年5月開始沒有按時繳交台北市信義區豪宅管理費，管委會向法院聲請支付命令還被拒收，直到今年5月在電梯口張貼公告、祭出最後通牒才收到積欠多時的管理費。此外，郭書瑤網購到貨只負責簽收，堆積如山的包裹直接佔據社區大廳長達半年，管委會忍無可忍張貼公告，要求對方限期改善，沒想到監視器竟拍下郭書瑤二度抽走並撕毀公告畫面，管委會再度警告，郭書瑤才領走所有包裹。也有住戶爆料郭書瑤經常把廢棄紙箱丟在住家門口，管委會與住戶們為此不堪其擾。
網友見狀也跑到郭書瑤臉書粉專留言，「管理費記得要繳」、「包裹該領囉，不要為難基層」、「有空撕毀公告、沒空繳納費用，有空下單購物、沒空領回包裹，為何要為難他人，為何要造成困擾，為何要被爆出新聞才願意處理」、「佔用公共空間、撕毀公告、堆積包裹在管理室，如果你不想惹這些麻煩，請自己買透天，要怎麼堆隨便你」、「真的好喜歡你，覺得你非常努力！但私德的部分怎麼會」、「一直以來覺得你很努力，但現在看到新聞這樣，真的有點好感度下降」、「社區警衛、管理人員也是辛苦人，希望妳還記得自己曾經也是仰人鼻息的過生活」。
郭書瑤第一時間透過經紀人回應，因自身工作忙碌，長飛海外不在台灣，所以對於日常生活事務疏忽沒有處理好，但她也強調無暇不是理由，後續將會盡快處理好私人物品、委託家人協助定期代繳管理費，「我已深自檢討，用最快速度處理完畢」，同時也向管委會、社區住戶致歉，未來會嚴以律己。
郭書瑤昨日出席活動時首度對外回應，透露管委會的事情在週刊爆料前皆已處理完畢，「因為我自己個人的生活習慣，然後我沒有把生活上的事務處理好，然後造成了這些困擾，我覺得非常非常的抱歉，然後我自己也檢討過了，那之後也會嚴以律己，不會讓這些事情再發生」，被問及當時為何撕毀公告，郭書瑤則回應不希望讓活動失焦，細節不多做解釋，最後也哽咽感謝外界關心。
郭書瑤近一個月網路好感度暴跌！「惡鄰居」、「超級惡鄰」登關鍵字
從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看郭書瑤近一個月聲量趨勢，可以發現5月27日郭書瑤被《鏡週刊》爆出欠繳1年管理費，還將簽收後堆積如山的包裹放在社區大廳，二度抽走管委會公告並當場揉爛撕毀，與郭書瑤在鏡頭前甜美可愛形象大幅反差，引來網友關注，網路聲量瞬間來到17437筆；5月29日，郭書瑤在事發後出席記者會，坦言在新聞曝光前就已處理完畢，未來也會嚴以律己，不再讓這些事情發生，講到最後也語帶哽咽道歉，網路聲量累積15417筆。
從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看郭書瑤近一個月網路好感度，正面聲量為7250筆、負面聲量為18612筆，網路好感度比值（P/N值）為0.39，可見近一個月網友對於郭書瑤抱持負面評價。
從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看郭書瑤近一個月探索概念，可以看到殺很大、愛的抱抱、HONEY、完全省錢戀愛手冊、乘風2024、浪姐5、鏡週刊、惡鄰居、超級惡鄰、拖欠管理費、怒撕公告、郭書瑤道歉了等字。
郭書瑤以線上遊戲「殺很大」廣告一夕爆紅，後來以歌手身份發行〈愛的抱抱〉、〈HONEY〉等歌曲，近期除了接演台劇《完全省錢戀愛手冊》，還登上中國實境節目《乘風2024》，開高衩、性感電臀演出受到好評，雖然慘遭淘汰，郭書瑤也直言自己很幸運，「畢竟當演員很多年，沒想過有機會能上大舞台」。
不過近日《鏡週刊》爆料郭書瑤成為惡鄰居，拖欠管理費、大量包裹堆在社區大廳，還怒撕管委會公告，29日她接受媒體採訪時哽咽道歉，成為近期網路上關注焦點。
分析說明
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站。
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『郭書瑤』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)、「探索概念」(註3)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，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 網路好感度：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀，並計算正面聲量與總聲量之比率。
*註3 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。
本文由《DailyView 網路溫度計》授權提供
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