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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