期末報告-主題:針對疫情期間上班模式的探討
第15組-李昀徽、許芳瑄、游宏毅、莊靜雅
系統參數設定
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "zh_TW.UTF-8") # 避免中文亂碼## [1] "zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8/C/zh_TW.UTF-8/zh_TW.UTF-8"安裝需要的packages
packages = c("readr", "data.table", "dplyr","jiebaR", "tidyr", "tidytext", "igraph", "topicmodels", "ggplot2", "stringr", "reshape2","wordcloud2","purrr")
existing = as.character(installed.packages()[,1])
for(pkg in packages[!(packages %in% existing)]) install.packages(pkg)讀進library
library(readr)
library(data.table)
library(dplyr)
library(jiebaR)
library(tidyr)
library(tidytext)
library(igraph)
library(topicmodels)
library(stringr)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(wordcloud2)
library(purrr)
#install.packages("topicmodels")資料基本介紹
- 資料來源: 文字分析平台收集PTT Gossip版文章、回覆
- 資料集： .csv、
- 關鍵字：分流、異地辦公、居家辦公、居家上班、一休一、各半對調、值2休2、正常上班、輪流上班、分組上班、WFH
- 排除字：台電、防疫旅館、機師、逃兵、諾富特、建構式數學、呼吸器、騷擾、女權主義者、醫院、科學班、火化、市場分流、分隔島、道路設計、身分證分流、停電、尖石五峰 浪費水、車票、尾數
- 資料時間：2021-05-01 ~ 2021-06-11
研究動機：隨著Covid-19疫情肆虐、全國宣布三級警戒，各公司紛紛採行相關措施來因應降低員工染疫風險，像是「居家辦公」、「AB組分流」。究竟群眾對於這些因應措施有什麼看法？態度為何？是我們這組想要探討的目標。
1. 資料前處理
在本篇分析中，我們希望建構特定議題的社群網路圖，並分析網路中討論的議題主題
我們需要兩種資料： (1) 每篇文章的主題分類(LDA) (2) 社群網路圖的link和nodes
載入文章和網友回覆資料
posts <- read_csv("/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/data/0611_work_articleMetaData.csv") # 文章 680筆
count(posts)## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 680reviews <- read_csv("/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/data/0611_work_articleReviews.csv") # 回覆 32155筆
count(reviews)## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 32155#觀察文章內容，再刪除一些非本主題相關的關鍵字
keywords = c('冰店妹','食藥署','正咩')
toMatch = paste(keywords,collapse="|")
print(toMatch)## [1] "冰店妹|食藥署|正咩"posts = posts %>%
filter(!grepl(toMatch,.$artTitle) == TRUE)
count(posts)# 總文數共章 678筆## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 678從時間軸看討論聲量 > 由此可以看出5/16時，po文數量瞬間飆高。 > 6/6又再一次提高討論
posts %>%
mutate(artDate = as.Date(artDate)) %>%
group_by(artDate) %>%
summarise(count = n())%>%
ggplot(aes(artDate,count))+
geom_line(color="#FF6619",size = 1)+
geom_point(color="#401A06")
2.LDA 主題分類
(1) LDA 主題分類
文章斷句
# 文章斷句("\n\n"取代成"。")
covid_meta <- posts %>%
mutate(sentence=gsub("[\n]{2,}", "。", sentence))
## 以全形或半形 驚歎號、問號、分號 以及 全形句號 爲依據進行斷句
covid_sentences <- strsplit(covid_meta$sentence,"[。！；？!?;]")
# 將每句句子，與他所屬的文章連結配對起來，整理成一個dataframe
covid_sentences <- data.frame(
artUrl = rep(covid_meta$artUrl,sapply(covid_sentences,length)),
sentence = unlist(covid_sentences)
) %>%
filter(!str_detect(sentence, regex("^(\t|\n| )*$")))
# 如果有\t或\n就去掉
covid_sentences$sentence <- as.character(covid_sentences$sentence)文章斷詞
## 文章斷詞
# load covid_lexicon(特定要斷開的詞，像是user_dict)
covid_lexicon <- scan(file = "/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/dict/covid_lexicon.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# load stop words
stop_words <- scan(file = "/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/dict/stop_words.txt", what=character(),sep='\n',
encoding='utf-8',fileEncoding='utf-8')
# 使用默認參數初始化一個斷詞引擎
jieba_tokenizer = worker()
# 使用covid-19字典重新斷詞
new_user_word(jieba_tokenizer, c(covid_lexicon))## [1] TRUE# tokenize function
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[!tokens %in% stop_words]
# 去掉字串長度爲1詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
# 用剛剛初始化的斷詞器把sentence斷開
# tokens <- covid_sentences %>%
# mutate(sentence = gsub("[[:punct:]]", "",sentence)) %>%
# mutate(sentence = gsub("[0-9a-zA-Z]", "",sentence)) %>%
# unnest_tokens(word, sentence, token=chi_tokenizer) %>%
# count(artUrl, word) %>% # 計算每篇文章出現的字頻
# rename(count=n)
# tokens
# save.image(file = "../data/token_result3.rdata")#斷詞結果可以先存起來，就不用再重跑一次
load("/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/data/token_result3.rdata")清理斷詞結果
。根據詞頻，選擇只出現3字以上的字 。整理成url,word,n的格式之後，就可以轉dtm 。文字雲: 可以看出資料內容皆為疫情時公司討論文章
P.S. groupby by之後原本的字詞結構會不見，把詞頻另存在一個reserved_word裡面
freq = 3
# 依據字頻挑字
reserved_word <- tokens %>%
group_by(word) %>%
count() %>%
filter(n > freq) %>%
unlist()
covid_removed <- tokens %>%
filter(word %in% reserved_word)
# 繪製整體文字雲
tokens_count <- covid_removed %>%
group_by(word) %>%
summarise(sum = n()) %>%
filter(sum>10) %>%
arrange(desc(sum))
tokens_count %>% wordcloud2()# 過濾'上班''八卦'字詞
tokens_count_filter <- tokens_count %>%
filter(.$word != c('上班','八卦')) ## Warning in .$word != c("上班", "八卦"): 較長的物件長度並非較短物件長度的倍數tokens_count_filter %>% wordcloud2()str(tokens_count)## tibble [333 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ word: chr [1:333] "上班" "公司" "在家" "疫情" ...
## $ sum : int [1:333] 572 190 150 146 128 128 103 102 84 81 ...#covid_dtm 裡面 nrow:幾篇文章 ; ncol:幾個字
covid_dtm <- covid_removed %>% cast_dtm(artUrl, word, count) (2) 找出最佳主題數
# ldas = c()
# topics_1 = c(2,4,6,10,15)
# for(topic in topics_1){
# start_time <- Sys.time()
# lda <- LDA(covid_dtm, k = topic, control = list(seed = 2021))
# ldas =c(ldas,lda)
# print(paste(topic ,paste("topic(s) and use time is ", Sys.time() -start_time)))
# save(ldas,file = "../data/ldas_result2.rdata") # 將模型輸出成檔案
# }load("/Users/cuemoya/Desktop/Homework14v3/data/ldas_result2.rdata")利用perplexity找出主題數量
#library(dplyr)
#library(topicmodels)
#library(purrr)
topics_1 = c(2,4,6,10,15)
data_frame(k = topics_1, perplex = map_dbl(ldas, topicmodels::perplexity)) %>%
ggplot(aes(k, perplex)) +
geom_point() +
geom_line() +
labs(title = "Evaluating LDA topic models",
subtitle = "Optimal number of topics (smaller is better)",
x = "Number of topics",
y = "Perplexity")## Warning: `data_frame()` was deprecated in tibble 1.1.0.
## Please use `tibble()` instead.
(2) LDA 主題分析
將剛處理好的dtm放入LDA函式分析
# LDA分成4個主題
covid_lda <- LDA(covid_dtm, k = 4, control = list(seed = 123))p.s. 。tidy(covid_lda, matrix = “beta”) # 取字 topic term beta值 。tidy(covid_lda, matrix=“gamma”) # 取主題 document topic gamma
取出代表字詞(term)
removed_word = c("上班","有沒有")
# 看各群的常用詞彙
par(family="NotoSansCJKtc-Medium")
tidy(covid_lda, matrix = "beta") %>% # 取出topic term beta值
filter(! term %in% removed_word) %>%
group_by(topic) %>%
top_n(10, beta) %>% # beta值前10的字
ungroup() %>%
mutate(topic = as.factor(topic),
term = reorder_within(term, beta, topic)) %>%
ggplot(aes(term, beta, fill = topic)) +
theme(text = element_text(family = "Heiti TC Light")) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
facet_wrap(~ topic, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_reordered()
> 可以歸納出
topic1、topic 3、topic4内容與我們所在意題比較相關,topic 1與topic 4內容接近 topic 1 = “政府疫情措施、上班族與失業問題討論”
topic 2 = “關於確診等相關議題討論”
topic 3 = “勞工補貼、紓困貸款等議題討論”
topic 4 = “居家辦公與分流等議題探討”
取出代表主題(topic)
每篇文章拿gamma值最大的topic當該文章的topic
# 在tidy function中使用參數"gamma"來取得 theta矩陣
covid_topics <- tidy(covid_lda, matrix="gamma") %>% # document topic gamma
group_by(document) %>%
top_n(1, wt=gamma)
covid_topics## # A tibble: 678 x 3
## # Groups: document [678]
## document topic gamma
## <chr> <int> <dbl>
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619922088.A.DB8.html 1 0.708
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619937243.A.359.html 1 0.339
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620136776.A.BB7.html 1 0.553
## 4 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620323161.A.0D3.html 1 0.515
## 5 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620526171.A.235.html 1 0.955
## 6 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620605432.A.A62.html 1 0.745
## 7 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620711625.A.507.html 1 0.963
## 8 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620792189.A.38A.html 1 0.402
## 9 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620794365.A.633.html 1 0.560
## 10 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1620805422.A.0A2.html 1 0.767
## # … with 668 more rows3.資料內容探索
posts_topic <- merge(x = posts, y = covid_topics, by.x = "artUrl", by.y="document")
# 看一下各主題在說甚麼
set.seed(123)
posts_topic %>% # 主題一
filter(topic==1) %>%
select(artTitle) %>%
unique() %>%
sample_n(10)## artTitle
## 1 Re:[問卦]租屋族失業了會回家鄉嗎
## 2 [問卦]上班擠火車不危險vs連假返鄉搭火車危險?
## 3 [問卦]一般上班族是不是很絕望
## 4 [問卦]端午節連假該上班可不可行？
## 5 [問卦]端午節上班薪水有2倍嗎??
## 6 [問卦]上班是不是會上到腦筋壞掉
## 7 [問卦]報復性上班
## 8 [問卦]今天在哭上班危險的你為何不辭工作?
## 9 [問卦]病毒看到上班族就繞道這個笑話政府點解？
## 10 [問卦]失業缺錢還不主動找工作?posts_topic %>% # 主題二
filter(topic==2) %>%
select(artTitle) %>%
unique() %>%
sample_n(10)## artTitle
## 1 [新聞]獨／新光三越站前店3櫃姐確診！上班20天
## 2 [新聞]出門上班注意！ 蔡英文分享防疫指引：
## 3 [新聞]中和某工業區傳確診老闆下令「照常上班
## 4 [問卦]在醫院上班真的會被歧視嗎？
## 5 [新聞]最夯台劇真實上演！23歲消防員親揭上班24
## 6 [新聞]北畜分流居家上班經理遭投訴未依規定在家辦公
## 7 Re:[問卦]聽說武漢肺炎上班時間傳染性為0？
## 8 [新聞]確診者在北車某大樓上班 柯文哲突脫口：
## 9 [新聞]防疫升級！王雪紅急令HTC啟動在家上班僅保留最低人力
## 10 [新聞]家庭防疫補貼拚上路 紓困「六寶爸媽」posts_topic %>% # 主題三
filter(topic==3) %>%
select(artTitle) %>%
unique() %>%
sample_n(10)## artTitle
## 1 [問卦]申請紓困貸款，要108年度50萬以下？
## 2 勞工紓困方案的八掛？
## 3 [新聞]快訊／新北紓困方案出爐！「月收低於3.9
## 4 [新聞]10萬勞工紓困貸款下周起跑新增排富門檻
## 5 Re:[新聞]10萬勞工紓困貸款下周起跑新增排富門檻
## 6 [問卦]有沒有紓困貸款是在雪上加霜的八卦？
## 7 [問卦]紓困貸款！行員很慘！！
## 8 [問卦]如果紗路因為疫情失業能活多久？
## 9 [問卦]居家辦公算失業嗎？？？
## 10 [問卦]現在疫情會不會造成以後很多人失業呢??posts_topic %>% # 主題四
filter(topic==4) %>%
select(artTitle) %>%
unique() %>%
sample_n(10)## artTitle
## 1 [問卦]居家上班無法專心怎麼辦？
## 2 [問卦]慟！居家一個禮拜明天要上班了
## 3 [問卦]誰還沒有在家上班
## 4 [問卦]週一大家還是在家上班嗎？
## 5 [問卦]當兵收假跟上班收假哪個比較痛苦？
## 6 [問卦]早上上班機車壞了機車行沒開怎麼處理
## 7 [問卦]在家上班可以打手槍嗎??
## 8 [問卦]有人週一也會照常上班的嗎？
## 9 [問卦]明天台北新北沒分流要到公司上班的進來
## 10 Re:[問卦]禁止室內5人以上聚會但可以上班課？過濾第二篇文章
removed_topics <- posts_topic我們把討論焦點放在疫情與上班影響的討論上，從主題分布大概可以看到有三類討論：
主題一： 看到關鍵字「端午」、「火車」，主要與政府因應連假調整上班相關政策等相關討論，如「上班擠火車不危險vs連假返」、「端午節上班薪水有2倍嗎??」、「端午節連假該上班可不可行？ 」等議題。
主題三： 主要與紓困相關議題討論，如「勞工紓困方案的八掛？」、「居家辦公算失業嗎？？？」等議題。
主題四： 大部分是針對WFH在家上班等議題討論，如「居家上班無法專心怎麼辦？ 」、「誰還沒有在家上班」。
日期主題分布
畫出每天topic的分布，主題4比例為最高，主題2則是在特定時間點比例較高，隨著時間主題1與主題3比例逐漸升高。
posts_topic %>%
mutate(artDate = as.Date(artDate)) %>%
group_by(artDate,topic) %>%
summarise(sum =sum(topic)) %>%
ggplot(aes(x= artDate,y=sum,fill=as.factor(topic))) +
geom_col(position="fill") ## `summarise()` has grouped output by 'artDate'. You can override using the `.groups` argument.
posts_topic %>%
group_by(artCat,topic) %>%
summarise(sum = n()) %>%
ggplot(aes(x= artCat,y=sum,fill=as.factor(topic))) +
geom_col(position="dodge") ## `summarise()` has grouped output by 'artCat'. You can override using the `.groups` argument.
#write.csv(posts_topic,"posts_topic.csv",row.names = FALSE)4. 社群網路圖
資料合併
# 針對主題1、3、4的文章和留言
reviews <- reviews %>%
select(artUrl, cmtPoster, cmtStatus, cmtContent)
posts_Reviews <- merge(x = posts, y = reviews, by = "artUrl")
# 把文章和topic
posts_Reviews <- merge(x = posts_Reviews, y = covid_topics, by.x = "artUrl", by.y="document")
head(posts_Reviews,3)## artUrl
## 1 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html
## 2 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html
## 3 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html
## artTitle artDate artTime artPoster artCat
## 1 [問卦]有沒有上班不累的八卦(神人) 2021-05-01 07:30:55 simoncha Gossiping
## 2 [問卦]有沒有上班不累的八卦(神人) 2021-05-01 07:30:55 simoncha Gossiping
## 3 [問卦]有沒有上班不累的八卦(神人) 2021-05-01 07:30:55 simoncha Gossiping
## commentNum push boo
## 1 4 1 1
## 2 4 1 1
## 3 4 1 1
## sentence
## 1 上班就想著下班\n\n除非有一個好理由\n\n讓上班是實現夢想不是為錢\nhttps://sendvid.com/nulxmtcw\n順便問一下女主角是誰\n
## 2 上班就想著下班\n\n除非有一個好理由\n\n讓上班是實現夢想不是為錢\nhttps://sendvid.com/nulxmtcw\n順便問一下女主角是誰\n
## 3 上班就想著下班\n\n除非有一個好理由\n\n讓上班是實現夢想不是為錢\nhttps://sendvid.com/nulxmtcw\n順便問一下女主角是誰\n
## cmtPoster cmtStatus cmtContent topic gamma
## 1 frommr 推 :財富自由上班上身體健康ㄉ 4 0.934135
## 2 deep77092 → :這我家巷尾的女店員ㄚ:D 4 0.934135
## 3 O300 噓 :樓下幫點 4 0.934135取出 cmtPoster(回覆者)、artPoster(發文者)、artUrl(文章連結) 三個欄位
link <- posts_Reviews %>% select(cmtPoster, artPoster, artUrl)
head(link,3)## cmtPoster artPoster artUrl
## 1 frommr simoncha https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html
## 2 deep77092 simoncha https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html
## 3 O300 simoncha https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1619854261.A.B1D.html基本網路圖
建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, directed=T)
reviewNetwork## IGRAPH 4965cfb DN-- 12895 31148 --
## + attr: name (v/c), artUrl (e/c)
## + edges from 4965cfb (vertex names):
## [1] frommr ->simoncha deep77092 ->simoncha O300 ->simoncha
## [4] i7851 ->simoncha hiyuy ->s523698 somanyee ->s523698
## [7] somanyee ->s523698 johnwu ->andrew5106 Merkle ->andrew5106
## [10] KobeRice ->andrew5106 wtfman ->andrew5106 XDDXDD ->andrew5106
## [13] railman ->andrew5106 linda17a3 ->andrew5106 c88tm ->andrew5106
## [16] invidia ->andrew5106 zephyr105 ->andrew5106 GetMoney ->andrew5106
## [19] akumo ->andrew5106 cwh0105 ->kwinner hidewin200->parkinque
## [22] apcr1115 ->parkinque kc ->parkinque lpsobig ->parkinque
## + ... omitted several edges如果沒有經過篩選,顯示出來的資訊會非常的密集,較難理解,所以需要再一次篩選,讓關係資訊更容易被閱讀.
#畫出網路圖(密集恐懼警告)
plot(reviewNetwork)
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.arrow.size=.2,vertex.label=NA)
資料篩選
資料篩選的方式： + 文章:文章日期、留言數(commentNum) + link、node:degree
# 看一下留言數大概都多少(方便後面篩選)
posts %>%
# filter(commentNum<100) %>%
ggplot(aes(x=commentNum)) + geom_histogram()## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
依據發文數或回覆數篩選post和review
# # 帳號發文篇數
post_count = posts %>%
group_by(artPoster) %>%
summarise(count = n()) %>%
arrange(desc(count))
post_count## # A tibble: 570 x 2
## artPoster count
## <chr> <int>
## 1 miss80423 7
## 2 Bastille 4
## 3 foreverthink 4
## 4 ptt987654321 4
## 5 Ram5566 4
## 6 zxc2331189 4
## 7 AgentSkye56 3
## 8 avexgroup 3
## 9 Darvish903 3
## 10 freertos 3
## # … with 560 more rows # 帳號回覆總數
review_count = reviews %>%
group_by(cmtPoster) %>%
summarise(count = n()) %>%
arrange(desc(count))
review_count## # A tibble: 12,933 x 2
## cmtPoster count
## <chr> <int>
## 1 IBIZA 223
## 2 plus203ft 177
## 3 KCKCLIN 137
## 4 LoveMakeLove 101
## 5 babyMclaren 84
## 6 NaoGaTsu 76
## 7 ev331 70
## 8 zakijudelo 68
## 9 tudou5566 67
## 10 BaRanKa 60
## # … with 12,923 more rows # 發文者
poster_select <- post_count %>% filter(count >= 2)
posts <- posts %>% filter(posts$artPoster %in% poster_select$artPoster)
# # 回覆者
reviewer_select <- review_count %>% filter(count >= 20)
reviews <- reviews %>% filter(reviews$cmtPoster %in% reviewer_select$cmtPoster)# 檢視參與人數
length(unique(posts_Reviews$artPoster)) # 發文者數量 569## [1] 569length(unique(posts_Reviews$cmtPoster)) # 回覆者數量 12596## [1] 12596allPoster <- c(posts_Reviews$artPoster, posts_Reviews$cmtPoster) # 總參與人數 12895
length(unique(allPoster))## [1] 12895標記所有出現過得使用者
。poster：只發過文、發過文+留過言 。replyer：只留過言
userList <- data.frame(user=unique(allPoster)) %>%
mutate(type=ifelse(user%in%posts$artPoster, "poster", "replyer"))
head(userList,3)## user type
## 1 simoncha replyer
## 2 s523698 replyer
## 3 andrew5106 replyer以日期篩選社群
5/16發文量大增，我們挑出當天的文章和回覆看看
link <- posts_Reviews %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>3) %>%
filter(commentNum > 50) %>%
filter(artCat=="Gossiping") %>%
filter(artDate == as.Date('2021-05-16')) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl) %>%
unique()
link## # A tibble: 42 x 3
## # Groups: cmtPoster, artUrl [42]
## cmtPoster artPoster artUrl
## <chr> <chr> <chr>
## 1 stevelovkaka lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A.911.h…
## 2 fransiceyho lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A.911.h…
## 3 Hunterrr lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A.911.h…
## 4 babyMclaren lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A.911.h…
## 5 babyMclaren clessea https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621145865.A.666.h…
## 6 KCKCLIN jkf790207 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621150985.A.8F4.h…
## 7 pttnew judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A.0CD.h…
## 8 tonyparker18 judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A.0CD.h…
## 9 magic1104 judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A.0CD.h…
## 10 babyMclaren judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A.0CD.h…
## # … with 32 more rows篩選在link裡面有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
head(filtered_user,3)## user type
## 1 lynos replyer
## 2 jkf790207 replyer
## 3 swommy replyer這邊要篩選link中有出現的使用者，如果用沒篩過的userList（igraph中graph_from_data_frame的v參數吃的那個東西），圖上就會出現沒有在link裡面的nodes，圖片就會變得沒有意義
p.s.想要看會變怎麼樣的人可以跑下面的code
## 警告！有密集恐懼症的人請小心使用
v = userList
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=userList, directed=T)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
因爲圖片箭頭有點礙眼，所以這裏我們先把關係的方向性拿掉，減少圖片中的不必要的資訊 set.seed 因為igraph呈現的方向是隨機的
set.seed(487)
# v=filtered_user
reviewNetwork = degree(reviewNetwork) > 2
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.3,vertex.label=NA)
加上nodes的顯示資訊
用使用者的身份來區分點的顏色 + poster:gold(有發文) + replyer:lightblue(只有回覆文章)
set.seed(487)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.arrow.size=0.1,vertex.label=NA)
可以稍微看出圖中的點(人)之間有一定的關聯，不過目前只有單純圖形我們無法分析其中的內容。
因此以下我們將資料集中的資訊加到我們的圖片中。
為點加上帳號名字，用degree篩選要顯示出的使用者，以免圖形被密密麻麻的文字覆蓋
filter_degree = 20
set.seed(123)
# 設定 node 的 label/ color
labels <- degree(reviewNetwork) # 算出每個點的degree
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
plot(
reviewNetwork,
vertex.size=3,
edge.width=3,
vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > filter_degree, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
我們可以看到基本的使用者關係，但是我們希望能夠將更進階的資訊視覺化。
例如：使用者經常參與的文章種類，或是使用者在該社群網路中是否受到歡迎。
以主題篩選社群
- 抓link
從挑選出2021-05-01至2021-06-11期間，選擇討論發文數量最多的2021-05-16當天的文章，篩選一篇文章回覆3次以上者，且文章留言數多於50則，文章主題則歸類為主題1(政府疫情措施、上班族與失業問題)、主題3(勞工補貼、紓困貸款等議題)與主題4(勞工補貼、紓困貸款等議題)者，欄位只取：cmtPoster(回覆者)，artPoster(發文者)，artUrl(文章連結)，topic(主題)等4項。
# link <- posts_Reviews %>%
# group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
# filter(n()>3) %>%
# filter(commentNum > 50) %>%
# filter(artCat=="Gossiping") %>% #PTT/Gossiping(八卦版)
# filter(artDate == as.Date('2021-05-16')) %>%
# filter(topic == 1 | topic == 3|topic == 4) %>%
# select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
# unique()
# link
link <- posts_Reviews %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter(n()>3) %>%
filter(commentNum > 50) %>%
filter(artCat=="Gossiping") %>% #PTT/Gossiping(八卦版)
filter(artDate == as.Date('2021-05-16')) %>%
filter(topic == 1 | topic == 3| topic == 4) %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, topic) %>%
unique()
link## # A tibble: 33 x 4
## # Groups: cmtPoster, artUrl [33]
## cmtPoster artPoster artUrl topic
## <chr> <chr> <chr> <int>
## 1 stevelovkaka lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A… 1
## 2 fransiceyho lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A… 1
## 3 Hunterrr lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A… 1
## 4 babyMclaren lynos https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621133634.A… 1
## 5 babyMclaren clessea https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621145865.A… 4
## 6 KCKCLIN jkf790207 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621150985.A… 4
## 7 pttnew judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A… 1
## 8 tonyparker18 judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A… 1
## 9 magic1104 judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A… 1
## 10 babyMclaren judas666 https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1621154123.A… 1
## # … with 23 more rows- 抓nodes 在所有的使用者裡面，篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
head(filtered_user,3)## user type
## 1 lynos replyer
## 2 jkf790207 replyer
## 3 pichu5566 replyer使用者經常參與的文章種類
filter_degree = 17
# 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點進行上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
print(E(reviewNetwork)$topic)## [1] 1 1 1 1 4 4 1 1 1 1 1 1 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
E(reviewNetwork)$color <- if (E(reviewNetwork)$topic == "1"){ "palevioletred"} else {"lightgreen"}## Warning in if (E(reviewNetwork)$topic == "1") {: 條件的長度 > 1，因此只能用其第
## 一元素# 畫出社群網路圖(degree>7的才畫出來)
set.seed(5432)
plot(reviewNetwork, vertex.size=3, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > filter_degree, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
par(family="NotoSansCJKtc-Medium")
legend("bottomright", c("發文者","回覆者"), pch=21,
col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("topic1","topic3","topic4"),
col=c("palevioletred", "lightgreen","blue"), lty=1, cex=1)
使用者是否受到歡迎
PTT的回覆有三種，推文、噓文、箭頭，我們只要看推噓就好，因此把箭頭清掉，這樣資料筆數較少，所以我們把篩選的條件放寬一些。
filter_degree = 7 # 使用者degree
# # 過濾留言者對發文者的推噓程度
# link <- posts_Reviews %>%
# filter(artCat=="Gossiping") %>%
# filter(commentNum > 30) %>%
# filter(cmtStatus!="→") %>%
# group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
# filter( n() > 1) %>%
# filter(artDate == as.Date('2021-05-16')) %>%
# filter(topic == 1 | topic == 4) %>%
# ungroup() %>%
# select(cmtPoster, artPoster, artUrl, cmtStatus,artDate) %>%
# unique()
# link
# 過濾留言者對發文者的推噓程度
link <- posts_Reviews %>%
filter(artCat=="Gossiping") %>%
filter(commentNum > 20) %>%
filter(cmtStatus!="→") %>%
group_by(cmtPoster, artUrl) %>%
filter( n() > 1) %>%
filter(artDate == as.Date('2021-06-06')) %>%
filter(topic == 1 | topic == 3| topic == 4) %>%
ungroup() %>%
select(cmtPoster, artPoster, artUrl, cmtStatus,artDate) %>%
unique()
link## # A tibble: 85 x 5
## cmtPoster artPoster artUrl cmtStatus artDate
## <chr> <chr> <chr> <chr> <date>
## 1 jileen AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 推 2021-06-06
## 2 yukito76113 AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 噓 2021-06-06
## 3 sr20detll AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 噓 2021-06-06
## 4 cosmos506 AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 噓 2021-06-06
## 5 kklighter AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 噓 2021-06-06
## 6 kklighter AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 推 2021-06-06
## 7 stinking AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 噓 2021-06-06
## 8 neilss0088 AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 推 2021-06-06
## 9 m4su6747 AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 推 2021-06-06
## 10 cloudpart2 AJAPPLE https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/… 推 2021-06-06
## # … with 75 more rows# 接下來把網路圖畫出來，跟前面做的事都一樣，因此不再細述
# 篩選link中有出現的使用者
filtered_user <- userList %>%
filter(user%in%link$cmtPoster | user%in%link$artPoster) %>%
arrange(desc(type))
# 建立網路關係
reviewNetwork <- graph_from_data_frame(d=link, v=filtered_user, directed=F)
# 依據使用者身份對點進行上色
labels <- degree(reviewNetwork)
V(reviewNetwork)$label <- names(labels)
V(reviewNetwork)$color <- ifelse(V(reviewNetwork)$type=="poster", "gold", "lightblue")
# 依據回覆發生的文章所對應的主題，對他們的關聯線進行上色
E(reviewNetwork)$color <- ifelse(E(reviewNetwork)$cmtStatus == "推", "lightgreen", "palevioletred")
# 畫出社群網路圖
set.seed(5432)
plot(reviewNetwork, vertex.size=2, edge.width=3, vertex.label.dist=1,
vertex.label=ifelse(degree(reviewNetwork) > filter_degree, V(reviewNetwork)$label, NA),vertex.label.font=2)
# 加入標示
par(family="NotoSansCJKtc-Medium")
legend("bottomright", c("發文者","回覆者"), pch=21,
col="#777777", pt.bg=c("gold","lightblue"), pt.cex=1, cex=1)
legend("topleft", c("推文","噓文"),
col=c("lightgreen","palevioletred"), lty=1, cex=1)
領袖候選人為DDDDRR、smallstitch等位 由上圖可以發現本次幾乎都是推文與噓文皆有，而DDDDRR則以推文居多取勝。
領袖候選人的留言文字雲
candidates <- c('smallstitch','AJAPPLE','DDDDRR')
can_data <- posts_Reviews %>%
filter(artDate == as.Date('2021-06-06')) %>%
filter(topic == 1 | topic == 3| topic == 4) %>%
filter(.$artPoster %in% candidates)
# 將每句句子，與他所屬的文章連結配對起來，整理成一個dataframe
can_sentences <- data.frame(
artPoster = rep(can_data$artPoster,sapply(can_data$cmtContent,length)),
cmtContent = unlist(can_data$cmtContent)
)
can_sentences$cmtContent <- as.character(can_sentences$cmtContent)
# 使用默認參數初始化一個斷詞引擎
jieba_tokenizer = worker()
# 使用covid-19字典重新斷詞
new_user_word(jieba_tokenizer, c(covid_lexicon))## [1] TRUE# tokenize function
chi_tokenizer <- function(t) {
lapply(t, function(x) {
if(nchar(x)>1){
tokens <- segment(x, jieba_tokenizer)
tokens <- tokens[!tokens %in% stop_words]
# 去掉字串長度爲1詞彙
tokens <- tokens[nchar(tokens)>1]
return(tokens)
}
})
}
# 用剛剛初始化的斷詞器把content斷開
can_tokens <- can_sentences %>%
mutate(cmtContent = gsub("[[:punct:]]", "",cmtContent)) %>%
mutate(cmtContent = gsub("[0-9a-zA-Z]", "",cmtContent)) %>%
unnest_tokens(word, cmtContent, token=chi_tokenizer) %>%
count(artPoster, word) %>% # 計算每篇文章出現的字頻
rename(count=n)
save.image(file = "../data/can_token_result.rdata")
load("../data/can_token_result.rdata")
can_tokens## artPoster word count
## 1 AJAPPLE 阿幹 1
## 2 AJAPPLE 阿公 1
## 3 AJAPPLE 阿還 1
## 4 AJAPPLE 阿勞 6
## 5 AJAPPLE 阿裡面 1
## 6 AJAPPLE 阿簽 1
## 7 AJAPPLE 阿中 3
## 8 AJAPPLE 阿中要 1
## 9 AJAPPLE 阿鐘 1
## 10 AJAPPLE 啊啊啊 2
## 11 AJAPPLE 啊連 1
## 12 AJAPPLE 哎當 1
## 13 AJAPPLE 愛跟 1
## 14 AJAPPLE 愛去 1
## 15 AJAPPLE 愛投 1
## 16 AJAPPLE 愛投得 1
## 17 AJAPPLE 安靜 1
## 18 AJAPPLE 安全 1
## 19 AJAPPLE 案例 1
## 20 AJAPPLE 八大 2
## 21 AJAPPLE 爸爸 1
## 22 AJAPPLE 罷工 7
## 23 AJAPPLE 霸氣 1
## 24 AJAPPLE 吧台 2
## 25 AJAPPLE 白痴 4
## 26 AJAPPLE 白癡 3
## 27 AJAPPLE 白共 1
## 28 AJAPPLE 白領 1
## 29 AJAPPLE 白人 1
## 30 AJAPPLE 白色 1
## 31 AJAPPLE 拜託 2
## 32 AJAPPLE 班超 1
## 33 AJAPPLE 班會 1
## 34 AJAPPLE 班去 1
## 35 AJAPPLE 班有錢 1
## 36 AJAPPLE 半年前 1
## 37 AJAPPLE 辦法 4
## 38 AJAPPLE 辦公 1
## 39 AJAPPLE 幫忙 2
## 40 AJAPPLE 棒棒 1
## 41 AJAPPLE 保護 3
## 42 AJAPPLE 保證 2
## 43 AJAPPLE 保重 1
## 44 AJAPPLE 飽台 1
## 45 AJAPPLE 抱歉 2
## 46 AJAPPLE 報仇 1
## 47 AJAPPLE 報稅 1
## 48 AJAPPLE 暴動 1
## 49 AJAPPLE 暴露 1
## 50 AJAPPLE 爆掉 1
## 51 AJAPPLE 爆假 1
## 52 AJAPPLE 爆炸 2
## 53 AJAPPLE 卑微 1
## 54 AJAPPLE 悲哀 3
## 55 AJAPPLE 悲歌 2
## 56 AJAPPLE 北飄 1
## 57 AJAPPLE 北漂 1
## 58 AJAPPLE 北七 1
## 59 AJAPPLE 北台 1
## 60 AJAPPLE 背後 2
## 61 AJAPPLE 被當 1
## 62 AJAPPLE 被匡列 1
## 63 AJAPPLE 被拉正 1
## 64 AJAPPLE 本島 1
## 65 AJAPPLE 本地 2
## 66 AJAPPLE 本國 21
## 67 AJAPPLE 本勞 9
## 68 AJAPPLE 本勞比 2
## 69 AJAPPLE 本勞連 1
## 70 AJAPPLE 本勞命 1
## 71 AJAPPLE 本事 1
## 72 AJAPPLE 本土 41
## 73 AJAPPLE 崩潰 2
## 74 AJAPPLE 比不上 3
## 75 AJAPPLE 比呆丸 1
## 76 AJAPPLE 比較 16
## 77 AJAPPLE 比台 1
## 78 AJAPPLE 比台勞 1
## 79 AJAPPLE 比台灣 3
## 80 AJAPPLE 比移 10
## 81 AJAPPLE 比移工 2
## 82 AJAPPLE 比照辦理 4
## 83 AJAPPLE 便宜 1
## 84 AJAPPLE 變相 2
## 85 AJAPPLE 標記 1
## 86 AJAPPLE 表現 1
## 87 AJAPPLE 別過 1
## 88 AJAPPLE 別奴 1
## 89 AJAPPLE 別想 1
## 90 AJAPPLE 別以 1
## 91 AJAPPLE 冰山一角 1
## 92 AJAPPLE 病毒 34
## 93 AJAPPLE 病毒感染 2
## 94 AJAPPLE 病例 1
## 95 AJAPPLE 玻璃心 1
## 96 AJAPPLE 補到 1
## 97 AJAPPLE 補貼 4
## 98 AJAPPLE 補助 9
## 99 AJAPPLE 不差 1
## 100 AJAPPLE 不出 1
## 101 AJAPPLE 不錯 2
## 102 AJAPPLE 不當 1
## 103 AJAPPLE 不到 4
## 104 AJAPPLE 不發 1
## 105 AJAPPLE 不分 1
## 106 AJAPPLE 不付 2
## 107 AJAPPLE 不敢 6
## 108 AJAPPLE 不給 8
## 109 AJAPPLE 不夠 1
## 110 AJAPPLE 不關 1
## 111 AJAPPLE 不滾 1
## 112 AJAPPLE 不好 3
## 113 AJAPPLE 不及 1
## 114 AJAPPLE 不盡 1
## 115 AJAPPLE 不可 1
## 116 AJAPPLE 不肯 1
## 117 AJAPPLE 不愧 1
## 118 AJAPPLE 不來 1
## 119 AJAPPLE 不領 1
## 120 AJAPPLE 不鳥 1
## 121 AJAPPLE 不升 1
## 122 AJAPPLE 不食 1
## 123 AJAPPLE 不爽 7
## 124 AJAPPLE 不太 1
## 125 AJAPPLE 不停 2
## 126 AJAPPLE 不挺 1
## 127 AJAPPLE 不維 1
## 128 AJAPPLE 不想 1
## 129 AJAPPLE 不肖子孫 1
## 130 AJAPPLE 不用 10
## 131 AJAPPLE 不值錢 9
## 132 AJAPPLE 不準 1
## 133 AJAPPLE 部到 1
## 134 AJAPPLE 部會 1
## 135 AJAPPLE 部署 2
## 136 AJAPPLE 部屬 1
## 137 AJAPPLE 部長 4
## 138 AJAPPLE 財團 1
## 139 AJAPPLE 裁掉 1
## 140 AJAPPLE 裁員 2
## 141 AJAPPLE 菜綠共 1
## 142 AJAPPLE 蔡英文 1
## 143 AJAPPLE 操機 1
## 144 AJAPPLE 操死 1
## 145 AJAPPLE 操台灣 2
## 146 AJAPPLE 操作 4
## 147 AJAPPLE 草根 1
## 148 AJAPPLE 草擬 1
## 149 AJAPPLE 測廠 2
## 150 AJAPPLE 差別待遇 2
## 151 AJAPPLE 差太多 1
## 152 AJAPPLE 產線 3
## 153 AJAPPLE 廠本 1
## 154 AJAPPLE 廠商 2
## 155 AJAPPLE 超棒 1
## 156 AJAPPLE 超扯 1
## 157 AJAPPLE 超級 1
## 158 AJAPPLE 超買私 1
## 159 AJAPPLE 超妙 1
## 160 AJAPPLE 超前 1
## 161 AJAPPLE 炒股 1
## 162 AJAPPLE 趁火打劫 1
## 163 AJAPPLE 成就 1
## 164 AJAPPLE 承受 1
## 165 AJAPPLE 澄清 1
## 166 AJAPPLE 懲罰 1
## 167 AJAPPLE 吃萊豬 1
## 168 AJAPPLE 吃屎 3
## 169 AJAPPLE 仇恨 1
## 170 AJAPPLE 出動 1
## 171 AJAPPLE 出沒 1
## 172 AJAPPLE 出門 3
## 173 AJAPPLE 出錢 2
## 174 AJAPPLE 出去玩 3
## 175 AJAPPLE 出事 1
## 176 AJAPPLE 出一 1
## 177 AJAPPLE 出走 1
## 178 AJAPPLE 畜生 1
## 179 AJAPPLE 畜牲 1
## 180 AJAPPLE 處理 1
## 181 AJAPPLE 處玩 1
## 182 AJAPPLE 川普 1
## 183 AJAPPLE 傳產 1
## 184 AJAPPLE 傳染 3
## 185 AJAPPLE 傳染給 1
## 186 AJAPPLE 辭職 1
## 187 AJAPPLE 聰明 1
## 188 AJAPPLE 措施 1
## 189 AJAPPLE 錯覺 1
## 190 AJAPPLE 錯誤 1
## 191 AJAPPLE 打工 2
## 192 AJAPPLE 打零工 2
## 193 AJAPPLE 打領 1
## 194 AJAPPLE 打麻將 1
## 195 AJAPPLE 打炮 1
## 196 AJAPPLE 打死 1
## 197 AJAPPLE 打算 2
## 198 AJAPPLE 打著 1
## 199 AJAPPLE 大量 1
## 200 AJAPPLE 大笑 1
## 201 AJAPPLE 大雄 1
## 202 AJAPPLE 大選 1
## 203 AJAPPLE 大眾運輸工具 1
## 204 AJAPPLE 大宗 1
## 205 AJAPPLE 呆胞 1
## 206 AJAPPLE 待遇 2
## 207 AJAPPLE 帶回家 1
## 208 AJAPPLE 帶頭 1
## 209 AJAPPLE 貸款 5
## 210 AJAPPLE 單工絲 1
## 211 AJAPPLE 單人 1
## 212 AJAPPLE 單位 1
## 213 AJAPPLE 單一 1
## 214 AJAPPLE 擔待 1
## 215 AJAPPLE 但分 1
## 216 AJAPPLE 當兵 1
## 217 AJAPPLE 當成 2
## 218 AJAPPLE 當次 1
## 219 AJAPPLE 當防 1
## 220 AJAPPLE 當狗 1
## 221 AJAPPLE 當好 1
## 222 AJAPPLE 當啥 1
## 223 AJAPPLE 當社畜 1
## 224 AJAPPLE 當什 1
## 225 AJAPPLE 當台灣 3
## 226 AJAPPLE 當羊宰 1
## 227 AJAPPLE 當移 2
## 228 AJAPPLE 當移工 6
## 229 AJAPPLE 當最軟 1
## 230 AJAPPLE 黨產付 1
## 231 AJAPPLE 黨內 1
## 232 AJAPPLE 黨外 1
## 233 AJAPPLE 導致 1
## 234 AJAPPLE 到處跑 3
## 235 AJAPPLE 到時候 2
## 236 AJAPPLE 倒底 2
## 237 AJAPPLE 得罪 2
## 238 AJAPPLE 德國 1
## 239 AJAPPLE 德政 1
## 240 AJAPPLE 地方 2
## 241 AJAPPLE 地位 1
## 242 AJAPPLE 地下 1
## 243 AJAPPLE 的連 1
## 244 AJAPPLE 等待 1
## 245 AJAPPLE 低等 1
## 246 AJAPPLE 低賤 3
## 247 AJAPPLE 低能 4
## 248 AJAPPLE 低能兒 3
## 249 AJAPPLE 底層 2
## 250 AJAPPLE 底前 1
## 251 AJAPPLE 底薪 1
## 252 AJAPPLE 第一 1
## 253 AJAPPLE 第一次 1
## 254 AJAPPLE 巔峰 1
## 255 AJAPPLE 點就能 1
## 256 AJAPPLE 電動車 1
## 257 AJAPPLE 電台 1
## 258 AJAPPLE 電台籍 1
## 259 AJAPPLE 電台勞 2
## 260 AJAPPLE 電子 4
## 261 AJAPPLE 電子廠 2
## 262 AJAPPLE 電子業 1
## 263 AJAPPLE 調薪 1
## 264 AJAPPLE 東南亞 5
## 265 AJAPPLE 董事長 1
## 266 AJAPPLE 懂嗎 2
## 267 AJAPPLE 懂用 1
## 268 AJAPPLE 都給 1
## 269 AJAPPLE 都領 1
## 270 AJAPPLE 毒台灣 1
## 271 AJAPPLE 獨厚 3
## 272 AJAPPLE 獨立 1
## 273 AJAPPLE 瀆職 2
## 274 AJAPPLE 賭命 1
## 275 AJAPPLE 端午 3
## 276 AJAPPLE 端午節 1
## 277 AJAPPLE 斷氣 1
## 278 AJAPPLE 斷章取義 1
## 279 AJAPPLE 對立 1
## 280 AJAPPLE 對面 1
## 281 AJAPPLE 對外 2
## 282 AJAPPLE 多久 3
## 283 AJAPPLE 多來 1
## 284 AJAPPLE 多人想 1
## 285 AJAPPLE 多移 1
## 286 AJAPPLE 餓死 1
## 287 AJAPPLE 二等 1
## 288 AJAPPLE 發揮 1
## 289 AJAPPLE 發錢 1
## 290 AJAPPLE 罰則 1
## 291 AJAPPLE 法律 1
## 292 AJAPPLE 髮夾 1
## 293 AJAPPLE 翻民禁 1
## 294 AJAPPLE 翻天 1
## 295 AJAPPLE 翻譯 1
## 296 AJAPPLE 反對 1
## 297 AJAPPLE 反共 1
## 298 AJAPPLE 反觀 4
## 299 AJAPPLE 反抗 1
## 300 AJAPPLE 反省 2
## 301 AJAPPLE 反正 8
## 302 AJAPPLE 返家 1
## 303 AJAPPLE 返鄉 4
## 304 AJAPPLE 犯賤 2
## 305 AJAPPLE 範圍 1
## 306 AJAPPLE 方案 1
## 307 AJAPPLE 方便 1
## 308 AJAPPLE 防到 1
## 309 AJAPPLE 防疫 19
## 310 AJAPPLE 房租 1
## 311 AJAPPLE 仿照 1
## 312 AJAPPLE 放火 1
## 313 AJAPPLE 放假 9
## 314 AJAPPLE 放屁 1
## 315 AJAPPLE 放棄 3
## 316 AJAPPLE 放無薪 9
## 317 AJAPPLE 放心 1
## 318 AJAPPLE 放有 1
## 319 AJAPPLE 非法 1
## 320 AJAPPLE 肥肉 1
## 321 AJAPPLE 費言 1
## 322 AJAPPLE 廢到 2
## 323 AJAPPLE 廢掉 1
## 324 AJAPPLE 廢話 1
## 325 AJAPPLE 廢物 3
## 326 AJAPPLE 廢炎 1
## 327 AJAPPLE 分本勞 1
## 328 AJAPPLE 分辨 2
## 329 AJAPPLE 分紅 1
## 330 AJAPPLE 分流 3
## 331 AJAPPLE 封測 1
## 332 AJAPPLE 封城 5
## 333 AJAPPLE 風險 2
## 334 AJAPPLE 瘋狂 1
## 335 AJAPPLE 付給 1
## 336 AJAPPLE 付錢 4
## 337 AJAPPLE 付是 1
## 338 AJAPPLE 附近 1
## 339 AJAPPLE 附薪 1
## 340 AJAPPLE 負擔 1
## 341 AJAPPLE 負責 3
## 342 AJAPPLE 副作用 1
## 343 AJAPPLE 復工 1
## 344 AJAPPLE 複雜 1
## 345 AJAPPLE 該死 9
## 346 AJAPPLE 改革 1
## 347 AJAPPLE 改一 1
## 348 AJAPPLE 甘霖 2
## 349 AJAPPLE 乾脆 1
## 350 AJAPPLE 乾台灣 2
## 351 AJAPPLE 感恩 2
## 352 AJAPPLE 感覺 1
## 353 AJAPPLE 感染 11
## 354 AJAPPLE 感想 1
## 355 AJAPPLE 感謝 2
## 356 AJAPPLE 幹比 1
## 357 AJAPPLE 幹超 1
## 358 AJAPPLE 幹幹 1
## 359 AJAPPLE 幹給 1
## 360 AJAPPLE 幹國 1
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## 362 AJAPPLE 幹活 1
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## 371 AJAPPLE 幹台工 1
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## 374 AJAPPLE 幹想 1
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## 381 AJAPPLE 高等 1
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## 387 AJAPPLE 隔離 8
## 388 AJAPPLE 給半薪 1
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## 407 AJAPPLE 工次 1
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## 410 AJAPPLE 工都 4
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## 512 AJAPPLE 合法 1
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## 540 AJAPPLE 互傳 1
## 541 AJAPPLE 護航 2
## 542 AJAPPLE 護理 1
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## 544 AJAPPLE 話講 1
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## 546 AJAPPLE 歡迎 2
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## 551 AJAPPLE 黃種人 1
## 552 AJAPPLE 謊話 1
## 553 AJAPPLE 回家 2
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## 560 AJAPPLE 會家 1
## 561 AJAPPLE 會來 1
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## 571 AJAPPLE 火車站 1
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## 573 AJAPPLE 機巴毛 1
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## 575 AJAPPLE 雞排 1
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## 577 AJAPPLE 幾次 1
## 578 AJAPPLE 幾家 2
## 579 AJAPPLE 幾間 1
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## 581 AJAPPLE 計程車 1
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## 583 AJAPPLE 記住 1
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## 653 AJAPPLE 就給 1
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## 755 AJAPPLE 連京元電 1
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## 934 AJAPPLE 強制 1
## 935 AJAPPLE 瞧不起 1
## 936 AJAPPLE 青年 1
## 937 AJAPPLE 清楚 2
## 938 AJAPPLE 清算 1
## 939 AJAPPLE 請假 1
## 940 AJAPPLE 請問 6
## 941 AJAPPLE 請無薪 3
## 942 AJAPPLE 去當 2
## 943 AJAPPLE 去年 1
## 944 AJAPPLE 全部 7
## 945 AJAPPLE 全國 5
## 946 AJAPPLE 全家 2
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## 948 AJAPPLE 全民 1
## 949 AJAPPLE 全世界 1
## 950 AJAPPLE 全台 13
## 951 AJAPPLE 全台灣 1
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## 954 AJAPPLE 拳頭 1
## 955 AJAPPLE 缺工 1
## 956 AJAPPLE 卻換 1
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## 1008 AJAPPLE 上班族 6
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## 1044 AJAPPLE 收入 2
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## 1342 AJAPPLE 營養 1
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## 1420 AJAPPLE 這項 1
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## 1509 AJAPPLE 自主 1
## 1510 AJAPPLE 總統 1
## 1511 AJAPPLE 總統府 1
## 1512 AJAPPLE 足夠 1
## 1513 AJAPPLE 族群 3
## 1514 AJAPPLE 組織 1
## 1515 AJAPPLE 最慘 1
## 1516 AJAPPLE 最好 5
## 1517 AJAPPLE 最後 2
## 1518 AJAPPLE 最會 1
## 1519 AJAPPLE 最強 1
## 1520 AJAPPLE 最軟 51
## 1521 AJAPPLE 最弱 1
## 1522 AJAPPLE 罪該萬死 1
## 1523 AJAPPLE 尊貴 1
## 1524 AJAPPLE 左膠 1
## 1525 AJAPPLE 作到 1
## 1526 AJAPPLE 做放疫 1
## 1527 AJAPPLE 做好 1
## 1528 AJAPPLE 做事 2
## 1529 DDDDRR 阿是 1
## 1530 DDDDRR 阿用 1
## 1531 DDDDRR 啊還 1
## 1532 DDDDRR 安拉 2
## 1533 DDDDRR 安全 1
## 1534 DDDDRR 安心 1
## 1535 DDDDRR 八分 1
## 1536 DDDDRR 罷工抗議 1
## 1537 DDDDRR 百萬 1
## 1538 DDDDRR 擺爛 1
## 1539 DDDDRR 班級 1
## 1540 DDDDRR 班民眾 1
## 1541 DDDDRR 板橋 1
## 1542 DDDDRR 辦公 1
## 1543 DDDDRR 辦公室 2
## 1544 DDDDRR 棒棒 2
## 1545 DDDDRR 保持 1
## 1546 DDDDRR 保在 1
## 1547 DDDDRR 報到 1
## 1548 DDDDRR 報復性 2
## 1549 DDDDRR 爆發 1
## 1550 DDDDRR 爆炸 2
## 1551 DDDDRR 北北基 1
## 1552 DDDDRR 北上 1
## 1553 DDDDRR 被叫 4
## 1554 DDDDRR 本錢 1
## 1555 DDDDRR 比本 1
## 1556 DDDDRR 比病 1
## 1557 DDDDRR 比較 2
## 1558 DDDDRR 比染疫 1
## 1559 DDDDRR 避開 1
## 1560 DDDDRR 便當 1
## 1561 DDDDRR 變多 11
## 1562 DDDDRR 變多人 1
## 1563 DDDDRR 變少 3
## 1564 DDDDRR 標準 1
## 1565 DDDDRR 別怕 2
## 1566 DDDDRR 病毒 54
## 1567 DDDDRR 病死 7
## 1568 DDDDRR 波長 1
## 1569 DDDDRR 搏命 1
## 1570 DDDDRR 補助 2
## 1571 DDDDRR 不到 2
## 1572 DDDDRR 不封城 1
## 1573 DDDDRR 不敢 6
## 1574 DDDDRR 不高 1
## 1575 DDDDRR 不工 1
## 1576 DDDDRR 不夠 2
## 1577 DDDDRR 不好 1
## 1578 DDDDRR 不肯 1
## 1579 DDDDRR 不去 1
## 1580 DDDDRR 不確 1
## 1581 DDDDRR 不讓 2
## 1582 DDDDRR 不忍 1
## 1583 DDDDRR 不食 1
## 1584 DDDDRR 不爽 2
## 1585 DDDDRR 不算 4
## 1586 DDDDRR 不停 2
## 1587 DDDDRR 不想 3
## 1588 DDDDRR 不行 1
## 1589 DDDDRR 不演 1
## 1590 DDDDRR 不用 7
## 1591 DDDDRR 不在乎 1
## 1592 DDDDRR 不在意 1
## 1593 DDDDRR 不值錢 3
## 1594 DDDDRR 部署 1
## 1595 DDDDRR 蔡英文 2
## 1596 DDDDRR 操到 1
## 1597 DDDDRR 差距 1
## 1598 DDDDRR 差爛命 1
## 1599 DDDDRR 常時 1
## 1600 DDDDRR 超多 1
## 1601 DDDDRR 超多人 1
## 1602 DDDDRR 超過 3
## 1603 DDDDRR 超前 1
## 1604 DDDDRR 車變 2
## 1605 DDDDRR 車超 1
## 1606 DDDDRR 車都 1
## 1607 DDDDRR 車隊 1
## 1608 DDDDRR 車就 2
## 1609 DDDDRR 車流 1
## 1610 DDDDRR 車票 1
## 1611 DDDDRR 車少 1
## 1612 DDDDRR 車也 1
## 1613 DDDDRR 撐不下去 1
## 1614 DDDDRR 撐不住 1
## 1615 DDDDRR 成功 1
## 1616 DDDDRR 吃飯 2
## 1617 DDDDRR 吃土 3
## 1618 DDDDRR 出門 10
## 1619 DDDDRR 出錢 3
## 1620 DDDDRR 出去玩 3
## 1621 DDDDRR 出遊 1
## 1622 DDDDRR 處理 1
## 1623 DDDDRR 傳播 1
## 1624 DDDDRR 傳染 7
## 1625 DDDDRR 傳染給 1
## 1626 DDDDRR 聰明 1
## 1627 DDDDRR 存款 1
## 1628 DDDDRR 搭乘 1
## 1629 DDDDRR 搭公車 1
## 1630 DDDDRR 答對 1
## 1631 DDDDRR 打不贏 1
## 1632 DDDDRR 打柯 1
## 1633 DDDDRR 打臉 1
## 1634 DDDDRR 打球 1
## 1635 DDDDRR 大街 1
## 1636 DDDDRR 大內 1
## 1637 DDDDRR 大群體 1
## 1638 DDDDRR 大眾 3
## 1639 DDDDRR 單位 1
## 1640 DDDDRR 擔心 2
## 1641 DDDDRR 當初 1
## 1642 DDDDRR 當奴 1
## 1643 DDDDRR 當移工 1
## 1644 DDDDRR 當賊 1
## 1645 DDDDRR 到位 1
## 1646 DDDDRR 道德 1
## 1647 DDDDRR 得病 1
## 1648 DDDDRR 得罪 1
## 1649 DDDDRR 地下室 1
## 1650 DDDDRR 低賤 1
## 1651 DDDDRR 低能 1
## 1652 DDDDRR 低能兒 1
## 1653 DDDDRR 低於 1
## 1654 DDDDRR 店家 1
## 1655 DDDDRR 奠儀 1
## 1656 DDDDRR 電大 1
## 1657 DDDDRR 電為 1
## 1658 DDDDRR 刁難 1
## 1659 DDDDRR 訂起來 1
## 1660 DDDDRR 東大 1
## 1661 DDDDRR 東南亞 1
## 1662 DDDDRR 東西 1
## 1663 DDDDRR 端午節 2
## 1664 DDDDRR 短痛 1
## 1665 DDDDRR 對比 1
## 1666 DDDDRR 多車 1
## 1667 DDDDRR 多好 1
## 1668 DDDDRR 多久 1
## 1669 DDDDRR 多人 1
## 1670 DDDDRR 躲著 1
## 1671 DDDDRR 餓死 12
## 1672 DDDDRR 二百萬 1
## 1673 DDDDRR 二級 6
## 1674 DDDDRR 二級標準 1
## 1675 DDDDRR 發憤 1
## 1676 DDDDRR 發錢 2
## 1677 DDDDRR 發生 1
## 1678 DDDDRR 發現 3
## 1679 DDDDRR 發洩 1
## 1680 DDDDRR 反正 10
## 1681 DDDDRR 反轉 1
## 1682 DDDDRR 返鄉 27
## 1683 DDDDRR 犯法 1
## 1684 DDDDRR 防範 1
## 1685 DDDDRR 防疫 13
## 1686 DDDDRR 放假 6
## 1687 DDDDRR 放京元電 1
## 1688 DDDDRR 放棄 4
## 1689 DDDDRR 放鬆 1
## 1690 DDDDRR 放完 1
## 1691 DDDDRR 放心 1
## 1692 DDDDRR 放有 1
## 1693 DDDDRR 分辨 2
## 1694 DDDDRR 分艙 1
## 1695 DDDDRR 分流 5
## 1696 DDDDRR 紛紛 1
## 1697 DDDDRR 糞島 1
## 1698 DDDDRR 封城 3
## 1699 DDDDRR 封城會 1
## 1700 DDDDRR 風向 2
## 1701 DDDDRR 佛系 2
## 1702 DDDDRR 福利 1
## 1703 DDDDRR 父母官 1
## 1704 DDDDRR 負擔 1
## 1705 DDDDRR 復工 2
## 1706 DDDDRR 改騎 1
## 1707 DDDDRR 概念 1
## 1708 DDDDRR 乾脆 1
## 1709 DDDDRR 感覺 2
## 1710 DDDDRR 感冒 1
## 1711 DDDDRR 感染 18
## 1712 DDDDRR 感謝 2
## 1713 DDDDRR 幹嘛 4
## 1714 DDDDRR 高點 1
## 1715 DDDDRR 高端 1
## 1716 DDDDRR 高峰 2
## 1717 DDDDRR 高齡 1
## 1718 DDDDRR 高速公路 1
## 1719 DDDDRR 搞定 1
## 1720 DDDDRR 革命 1
## 1721 DDDDRR 給台灣 1
## 1722 DDDDRR 給薪 1
## 1723 DDDDRR 根本 1
## 1724 DDDDRR 跟慣 1
## 1725 DDDDRR 跟進 1
## 1726 DDDDRR 工廠 1
## 1727 DDDDRR 工會 1
## 1728 DDDDRR 工作 16
## 1729 DDDDRR 工作日 1
## 1730 DDDDRR 公車 8
## 1731 DDDDRR 公共 1
## 1732 DDDDRR 公司 13
## 1733 DDDDRR 公文 1
## 1734 DDDDRR 攻擊 5
## 1735 DDDDRR 共存 1
## 1736 DDDDRR 股價 1
## 1737 DDDDRR 股市 1
## 1738 DDDDRR 顧機台 1
## 1739 DDDDRR 乖乖 7
## 1740 DDDDRR 管理層 1
## 1741 DDDDRR 光頭 1
## 1742 DDDDRR 規範 1
## 1743 DDDDRR 歸零 1
## 1744 DDDDRR 歸位 1
## 1745 DDDDRR 鬼島 1
## 1746 DDDDRR 國的 1
## 1747 DDDDRR 國跟偽 1
## 1748 DDDDRR 國籍 1
## 1749 DDDDRR 國家 1
## 1750 DDDDRR 國民黨 2
## 1751 DDDDRR 國外 1
## 1752 DDDDRR 過節 1
## 1753 DDDDRR 過兆人 1
## 1754 DDDDRR 還不 2
## 1755 DDDDRR 還放 1
## 1756 DDDDRR 還敢 2
## 1757 DDDDRR 還會 3
## 1758 DDDDRR 還能 1
## 1759 DDDDRR 還想 1
## 1760 DDDDRR 還要 1
## 1761 DDDDRR 還用問 1
## 1762 DDDDRR 害怕 1
## 1763 DDDDRR 好棒 1
## 1764 DDDDRR 好不好 1
## 1765 DDDDRR 好歹 1
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## 1768 DDDDRR 好幾間 1
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## 1770 DDDDRR 好久沒 1
## 1771 DDDDRR 好笑 1
## 1772 DDDDRR 好意思 1
## 1773 DDDDRR 號了 1
## 1774 DDDDRR 呵呵 3
## 1775 DDDDRR 合理 2
## 1776 DDDDRR 很慘 1
## 1777 DDDDRR 很爛 1
## 1778 DDDDRR 很怕 1
## 1779 DDDDRR 壞壞 1
## 1780 DDDDRR 環河 1
## 1781 DDDDRR 換錢 1
## 1782 DDDDRR 恢復 1
## 1783 DDDDRR 回到 1
## 1784 DDDDRR 回公 1
## 1785 DDDDRR 回家 1
## 1786 DDDDRR 回來 2
## 1787 DDDDRR 回去 7
## 1788 DDDDRR 會麻痺 1
## 1789 DDDDRR 會染疫 1
## 1790 DDDDRR 豁出去 1
## 1791 DDDDRR 活該 1
## 1792 DDDDRR 火車 1
## 1793 DDDDRR 基層 2
## 1794 DDDDRR 基隆 1
## 1795 DDDDRR 機車 2
## 1796 DDDDRR 機會 1
## 1797 DDDDRR 機器人 1
## 1798 DDDDRR 即可 1
## 1799 DDDDRR 急本 1
## 1800 DDDDRR 幾遍 1
## 1801 DDDDRR 幾次 1
## 1802 DDDDRR 幾集 1
## 1803 DDDDRR 幾天 1
## 1804 DDDDRR 計畫 1
## 1805 DDDDRR 繼續 8
## 1806 DDDDRR 加入 1
## 1807 DDDDRR 加油 2
## 1808 DDDDRR 家裡 1
## 1809 DDDDRR 家人 1
## 1810 DDDDRR 家長 1
## 1811 DDDDRR 假敢 1
## 1812 DDDDRR 假顧 1
## 1813 DDDDRR 假請 1
## 1814 DDDDRR 假日 5
## 1815 DDDDRR 假台灣 1
## 1816 DDDDRR 堅強 1
## 1817 DDDDRR 減班 2
## 1818 DDDDRR 減輕 1
## 1819 DDDDRR 減少 1
## 1820 DDDDRR 檢討 3
## 1821 DDDDRR 建議 1
## 1822 DDDDRR 健不 1
## 1823 DDDDRR 健康 1
## 1824 DDDDRR 講啊 1
## 1825 DDDDRR 講幹 1
## 1826 DDDDRR 講幹話 1
## 1827 DDDDRR 降回 1
## 1828 DDDDRR 交通工具 2
## 1829 DDDDRR 角度 1
## 1830 DDDDRR 繳稅 3
## 1831 DDDDRR 接觸 1
## 1832 DDDDRR 捷運 11
## 1833 DDDDRR 結束 1
## 1834 DDDDRR 解除 1
## 1835 DDDDRR 今年 1
## 1836 DDDDRR 緊急 1
## 1837 DDDDRR 進會 1
## 1838 DDDDRR 京元 5
## 1839 DDDDRR 京元電 8
## 1840 DDDDRR 京元後才 1
## 1841 DDDDRR 經濟 2
## 1842 DDDDRR 警戒 2
## 1843 DDDDRR 競爭力 1
## 1844 DDDDRR 韭菜 1
## 1845 DDDDRR 就爛 1
## 1846 DDDDRR 就要 2
## 1847 DDDDRR 巨嬰 1
## 1848 DDDDRR 聚聚 1
## 1849 DDDDRR 決策 1
## 1850 DDDDRR 絕食 1
## 1851 DDDDRR 覺得 6
## 1852 DDDDRR 開車 6
## 1853 DDDDRR 開罰 1
## 1854 DDDDRR 開工 1
## 1855 DDDDRR 開台勞 1
## 1856 DDDDRR 開心 1
## 1857 DDDDRR 看到 10
## 1858 DDDDRR 看好 5
## 1859 DDDDRR 看京元 1
## 1860 DDDDRR 看京元電 2
## 1861 DDDDRR 看看 1
## 1862 DDDDRR 看破 1
## 1863 DDDDRR 看著京元電 1
## 1864 DDDDRR 抗病毒 1
## 1865 DDDDRR 抗體 2
## 1866 DDDDRR 抗議 1
## 1867 DDDDRR 柯粉 1
## 1868 DDDDRR 可不是 1
## 1869 DDDDRR 可怕 2
## 1870 DDDDRR 客戶 1
## 1871 DDDDRR 客運 1
## 1872 DDDDRR 空間 1
## 1873 DDDDRR 空軍 1
## 1874 DDDDRR 困成 1
## 1875 DDDDRR 垃圾 3
## 1876 DDDDRR 懶得 1
## 1877 DDDDRR 爛命 1
## 1878 DDDDRR 浪費 1
## 1879 DDDDRR 勞保 1
## 1880 DDDDRR 勞工 11
## 1881 DDDDRR 勞好 1
## 1882 DDDDRR 勞去 1
## 1883 DDDDRR 老闆 25
## 1884 DDDDRR 老化 1
## 1885 DDDDRR 老人 5
## 1886 DDDDRR 裡面 1
## 1887 DDDDRR 禮拜 4
## 1888 DDDDRR 禮拜二 1
## 1889 DDDDRR 禮拜一 2
## 1890 DDDDRR 例子 1
## 1891 DDDDRR 厲害 2
## 1892 DDDDRR 連假 2
## 1893 DDDDRR 連結 6
## 1894 DDDDRR 連紓困 1
## 1895 DDDDRR 憐憫 1
## 1896 DDDDRR 兩份 1
## 1897 DDDDRR 兩天 3
## 1898 DDDDRR 兩週 2
## 1899 DDDDRR 領錢 2
## 1900 DDDDRR 領薪 1
## 1901 DDDDRR 流淚 1
## 1902 DDDDRR 六日 1
## 1903 DDDDRR 路邊 1
## 1904 DDDDRR 路上 2
## 1905 DDDDRR 螺絲 1
## 1906 DDDDRR 邏輯 1
## 1907 DDDDRR 落實 1
## 1908 DDDDRR 媽逼 1
## 1909 DDDDRR 媽的給 1
## 1910 DDDDRR 麻痺 1
## 1911 DDDDRR 買菜 1
## 1912 DDDDRR 邁向 1
## 1913 DDDDRR 滿滿的 1
## 1914 DDDDRR 沒差 4
## 1915 DDDDRR 沒錯 1
## 1916 DDDDRR 沒的領 1
## 1917 DDDDRR 沒飯 1
## 1918 DDDDRR 沒假 4
## 1919 DDDDRR 沒救 2
## 1920 DDDDRR 沒錢 3
## 1921 DDDDRR 沒錢領 1
## 1922 DDDDRR 沒人 3
## 1923 DDDDRR 沒什麼 1
## 1924 DDDDRR 沒事 7
## 1925 DDDDRR 沒事兒 2
## 1926 DDDDRR 沒收 1
## 1927 DDDDRR 沒死 3
## 1928 DDDDRR 沒圖 1
## 1929 DDDDRR 沒想到 1
## 1930 DDDDRR 沒用 1
## 1931 DDDDRR 每天 3
## 1932 DDDDRR 每站 1
## 1933 DDDDRR 美人 1
## 1934 DDDDRR 美日 1
## 1935 DDDDRR 妹來 1
## 1936 DDDDRR 悶壞 1
## 1937 DDDDRR 秘密 1
## 1938 DDDDRR 免疫 2
## 1939 DDDDRR 滅亡 1
## 1940 DDDDRR 民間 1
## 1941 DDDDRR 民進黨 1
## 1942 DDDDRR 民眾 8
## 1943 DDDDRR 明白 1
## 1944 DDDDRR 明明 2
## 1945 DDDDRR 明示 1
## 1946 DDDDRR 明顯 3
## 1947 DDDDRR 命賤 5
## 1948 DDDDRR 命苦 1
## 1949 DDDDRR 哪間 1
## 1950 DDDDRR 哪來 1
## 1951 DDDDRR 哪能 1
## 1952 DDDDRR 那來 1
## 1953 DDDDRR 那種 1
## 1954 DDDDRR 耐性 1
## 1955 DDDDRR 南部 1
## 1956 DDDDRR 南港 1
## 1957 DDDDRR 南下 1
## 1958 DDDDRR 難撐 1
## 1959 DDDDRR 內科 1
## 1960 DDDDRR 能聚 1
## 1961 DDDDRR 能力 1
## 1962 DDDDRR 能選 1
## 1963 DDDDRR 你當 1
## 1964 DDDDRR 你還 1
## 1965 DDDDRR 你紓給 1
## 1966 DDDDRR 你養 1
## 1967 DDDDRR 年紀 1
## 1968 DDDDRR 年輕人 13
## 1969 DDDDRR 鳥樣 1
## 1970 DDDDRR 鳥用 1
## 1971 DDDDRR 寧靜 1
## 1972 DDDDRR 奴隸 1
## 1973 DDDDRR 奴性 2
## 1974 DDDDRR 努李 1
## 1975 DDDDRR 怒氣 1
## 1976 DDDDRR 諾貝爾獎 1
## 1977 DDDDRR 趴趴走 1
## 1978 DDDDRR 怕死 1
## 1979 DDDDRR 判斷 1
## 1980 DDDDRR 跑車 1
## 1981 DDDDRR 跑出去 1
## 1982 DDDDRR 陪家 1
## 1983 DDDDRR 配套 1
## 1984 DDDDRR 朋友 1
## 1985 DDDDRR 碰面 1
## 1986 DDDDRR 拼命 1
## 1987 DDDDRR 拼怕 1
## 1988 DDDDRR 拼群體 1
## 1989 DDDDRR 平均 1
## 1990 DDDDRR 平日 3
## 1991 DDDDRR 破口 1
## 1992 DDDDRR 普遍 1
## 1993 DDDDRR 期間 1
## 1994 DDDDRR 騎車 2
## 1995 DDDDRR 企業 2
## 1996 DDDDRR 氣死 1
## 1997 DDDDRR 洽公 1
## 1998 DDDDRR 錢還 1
## 1999 DDDDRR 錢會 1
## 2000 DDDDRR 錢領 1
## 2001 DDDDRR 強化 1
## 2002 DDDDRR 強迫 2
## 2003 DDDDRR 強森才 1
## 2004 DDDDRR 強制 1
## 2005 DDDDRR 且防 1
## 2006 DDDDRR 清零 1
## 2007 DDDDRR 請安 1
## 2008 DDDDRR 請假 3
## 2009 DDDDRR 請問 1
## 2010 DDDDRR 區間 1
## 2011 DDDDRR 趨緩 1
## 2012 DDDDRR 取消 3
## 2013 DDDDRR 去年 5
## 2014 DDDDRR 全部 1
## 2015 DDDDRR 全島 1
## 2016 DDDDRR 全國 1
## 2017 DDDDRR 全民 3
## 2018 DDDDRR 全死 1
## 2019 DDDDRR 全台 2
## 2020 DDDDRR 勸導 1
## 2021 DDDDRR 確診 7
## 2022 DDDDRR 群聚 12
## 2023 DDDDRR 染病 2
## 2024 DDDDRR 染疫 6
## 2025 DDDDRR 染疫要 1
## 2026 DDDDRR 繞過去 1
## 2027 DDDDRR 熱區 1
## 2028 DDDDRR 人變 1
## 2029 DDDDRR 人潮 1
## 2030 DDDDRR 人間煙火 1
## 2031 DDDDRR 人口 1
## 2032 DDDDRR 人理 1
## 2033 DDDDRR 人少 1
## 2034 DDDDRR 人數 1
## 2035 DDDDRR 人相較 1
## 2036 DDDDRR 人用 1
## 2037 DDDDRR 人種 1
## 2038 DDDDRR 忍不住 1
## 2039 DDDDRR 認份 1
## 2040 DDDDRR 認人 1
## 2041 DDDDRR 認真 12
## 2042 DDDDRR 日本 6
## 2043 DDDDRR 日本化 1
## 2044 DDDDRR 容易 1
## 2045 DDDDRR 塞車 2
## 2046 DDDDRR 塞滿 1
## 2047 DDDDRR 三寶 1
## 2048 DDDDRR 三個 1
## 2049 DDDDRR 三級 7
## 2050 DDDDRR 三周 1
## 2051 DDDDRR 上班 147
## 2052 DDDDRR 上班時間 1
## 2053 DDDDRR 上班族 9
## 2054 DDDDRR 上街 1
## 2055 DDDDRR 上路 4
## 2056 DDDDRR 上周 2
## 2057 DDDDRR 上週 2
## 2058 DDDDRR 社畜 1
## 2059 DDDDRR 社會 1
## 2060 DDDDRR 申請 1
## 2061 DDDDRR 身體 1
## 2062 DDDDRR 升四 1
## 2063 DDDDRR 生病 1
## 2064 DDDDRR 失去 1
## 2065 DDDDRR 師傅 1
## 2066 DDDDRR 十日 1
## 2067 DDDDRR 時代 1
## 2068 DDDDRR 時用 2
## 2069 DDDDRR 時鐘 1
## 2070 DDDDRR 實聯制 1
## 2071 DDDDRR 屎鐘 1
## 2072 DDDDRR 世界 5
## 2073 DDDDRR 市長 1
## 2074 DDDDRR 示範 9
## 2075 DDDDRR 事件 1
## 2076 DDDDRR 事態 1
## 2077 DDDDRR 收割 1
## 2078 DDDDRR 收入 1
## 2079 DDDDRR 收心 1
## 2080 DDDDRR 手腳 1
## 2081 DDDDRR 受不了 1
## 2082 DDDDRR 數字 4
## 2083 DDDDRR 雙北 2
## 2084 DDDDRR 雙標 1
## 2085 DDDDRR 爽放有 1
## 2086 DDDDRR 稅金 1
## 2087 DDDDRR 睡公 1
## 2088 DDDDRR 順便 1
## 2089 DDDDRR 說個 1
## 2090 DDDDRR 說好 1
## 2091 DDDDRR 司機 1
## 2092 DDDDRR 死掉 1
## 2093 DDDDRR 死光 1
## 2094 DDDDRR 死就死 1
## 2095 DDDDRR 死拼 1
## 2096 DDDDRR 死爽 1
## 2097 DDDDRR 四級 12
## 2098 DDDDRR 鬆懈 14
## 2099 DDDDRR 蘇貞昌 1
## 2100 DDDDRR 算了 1
## 2101 DDDDRR 算算 1
## 2102 DDDDRR 他媽 1
## 2103 DDDDRR 台北 1
## 2104 DDDDRR 台籍 1
## 2105 DDDDRR 台勞 10
## 2106 DDDDRR 台勞無薪 1
## 2107 DDDDRR 台奴 1
## 2108 DDDDRR 台女 1
## 2109 DDDDRR 台灣 8
## 2110 DDDDRR 台灣人 1
## 2111 DDDDRR 臺灣 3
## 2112 DDDDRR 太愛 1
## 2113 DDDDRR 太棒了 1
## 2114 DDDDRR 太差 1
## 2115 DDDDRR 太廢 1
## 2116 DDDDRR 態度 1
## 2117 DDDDRR 桃園 1
## 2118 DDDDRR 特休 3
## 2119 DDDDRR 特訓班 1
## 2120 DDDDRR 體操 1
## 2121 DDDDRR 體感 1
## 2122 DDDDRR 天假例 1
## 2123 DDDDRR 天龍 2
## 2124 DDDDRR 天上掉 1
## 2125 DDDDRR 天堂 1
## 2126 DDDDRR 天天 1
## 2127 DDDDRR 聽到 2
## 2128 DDDDRR 聽天由命 1
## 2129 DDDDRR 停班 3
## 2130 DDDDRR 停工 8
## 2131 DDDDRR 通勤 1
## 2132 DDDDRR 同島 1
## 2133 DDDDRR 同感 1
## 2134 DDDDRR 同歸於盡 1
## 2135 DDDDRR 同情 1
## 2136 DDDDRR 同意 1
## 2137 DDDDRR 偷懶 2
## 2138 DDDDRR 團結起來 1
## 2139 DDDDRR 推阿假 1
## 2140 DDDDRR 推京元 1
## 2141 DDDDRR 外別 1
## 2142 DDDDRR 外勞 12
## 2143 DDDDRR 外面 1
## 2144 DDDDRR 外營 1
## 2145 DDDDRR 玩耍 1
## 2146 DDDDRR 晚上 1
## 2147 DDDDRR 危言聳聽 1
## 2148 DDDDRR 衛福部 1
## 2149 DDDDRR 溫飽 1
## 2150 DDDDRR 穩爆 1
## 2151 DDDDRR 穩啦 1
## 2152 DDDDRR 問題 3
## 2153 DDDDRR 我白爛 1
## 2154 DDDDRR 我家 1
## 2155 DDDDRR 我教 1
## 2156 DDDDRR 我能 1
## 2157 DDDDRR 我要 1
## 2158 DDDDRR 無法 1
## 2159 DDDDRR 無能 3
## 2160 DDDDRR 無聲 1
## 2161 DDDDRR 無薪 2
## 2162 DDDDRR 無言 1
## 2163 DDDDRR 五毛 1
## 2164 DDDDRR 午連 1
## 2165 DDDDRR 勿擾 1
## 2166 DDDDRR 嘻嘻 4
## 2167 DDDDRR 膝蓋 1
## 2168 DDDDRR 習慣 2
## 2169 DDDDRR 洗地 1
## 2170 DDDDRR 喜歡 1
## 2171 DDDDRR 喜迎 1
## 2172 DDDDRR 下班 1
## 2173 DDDDRR 下賤 1
## 2174 DDDDRR 下來 2
## 2175 DDDDRR 下手 1
## 2176 DDDDRR 下台 1
## 2177 DDDDRR 下雨 2
## 2178 DDDDRR 相對 1
## 2179 DDDDRR 相信 2
## 2180 DDDDRR 想配 1
## 2181 DDDDRR 像白 1
## 2182 DDDDRR 消除 1
## 2183 DDDDRR 消息 1
## 2184 DDDDRR 小孩 2
## 2185 DDDDRR 效勞 1
## 2186 DDDDRR 效益 1
## 2187 DDDDRR 校正回歸 1
## 2188 DDDDRR 笑話 1
## 2189 DDDDRR 心情 1
## 2190 DDDDRR 辛苦 1
## 2191 DDDDRR 薪假 2
## 2192 DDDDRR 薪水 3
## 2193 DDDDRR 星期一 1
## 2194 DDDDRR 休過 1
## 2195 DDDDRR 休假 1
## 2196 DDDDRR 休禁刊 1
## 2197 DDDDRR 休息 1
## 2198 DDDDRR 需要 1
## 2199 DDDDRR 宣布 1
## 2200 DDDDRR 宣言 1
## 2201 DDDDRR 選舉 1
## 2202 DDDDRR 學個 1
## 2203 DDDDRR 學會 1
## 2204 DDDDRR 訊息 1
## 2205 DDDDRR 壓得 1
## 2206 DDDDRR 延到 1
## 2207 DDDDRR 延長 2
## 2208 DDDDRR 言論 1
## 2209 DDDDRR 掩飾 1
## 2210 DDDDRR 眼睛 1
## 2211 DDDDRR 養家 1
## 2212 DDDDRR 樣子 1
## 2213 DDDDRR 要講 1
## 2214 DDDDRR 要來 1
## 2215 DDDDRR 要領 1
## 2216 DDDDRR 要求 1
## 2217 DDDDRR 要說 1
## 2218 DDDDRR 要死 4
## 2219 DDDDRR 也領 1
## 2220 DDDDRR 也許 1
## 2221 DDDDRR 業績 1
## 2222 DDDDRR 業主 1
## 2223 DDDDRR 一輩子 1
## 2224 DDDDRR 一邊 2
## 2225 DDDDRR 一波 1
## 2226 DDDDRR 一步 1
## 2227 DDDDRR 一次 2
## 2228 DDDDRR 一到 1
## 2229 DDDDRR 一點 1
## 2230 DDDDRR 一定 3
## 2231 DDDDRR 一堆 11
## 2232 DDDDRR 一個多月 1
## 2233 DDDDRR 一擊 1
## 2234 DDDDRR 一級 2
## 2235 DDDDRR 一塊 1
## 2236 DDDDRR 一命 1
## 2237 DDDDRR 一年 3
## 2238 DDDDRR 一起 16
## 2239 DDDDRR 一群 1
## 2240 DDDDRR 一條 2
## 2241 DDDDRR 一五 1
## 2242 DDDDRR 一下 1
## 2243 DDDDRR 一直 5
## 2244 DDDDRR 醫護 1
## 2245 DDDDRR 宜蘭 1
## 2246 DDDDRR 移工 6
## 2247 DDDDRR 已經 6
## 2248 DDDDRR 以後 1
## 2249 DDDDRR 疫苗 5
## 2250 DDDDRR 疫情 6
## 2251 DDDDRR 意見 1
## 2252 DDDDRR 意思 1
## 2253 DDDDRR 意外 1
## 2254 DDDDRR 硬擠 1
## 2255 DDDDRR 用光 1
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## 2262 DDDDRR 有錢 5
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## 2268 DDDDRR 遇到 1
## 2269 DDDDRR 原本 3
## 2270 DDDDRR 原來 1
## 2271 DDDDRR 員工 5
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## 2278 DDDDRR 運輸 4
## 2279 DDDDRR 運輸系統 1
## 2280 DDDDRR 再創 2
## 2281 DDDDRR 在家 9
## 2282 DDDDRR 在野 1
## 2283 DDDDRR 在意 4
## 2284 DDDDRR 早該 1
## 2285 DDDDRR 早就 1
## 2286 DDDDRR 早上 1
## 2287 DDDDRR 怎辦 1
## 2288 DDDDRR 增加 1
## 2289 DDDDRR 炸鍋 1
## 2290 DDDDRR 炸裂 5
## 2291 DDDDRR 戰犯 1
## 2292 DDDDRR 蟑螂 1
## 2293 DDDDRR 帳單 1
## 2294 DDDDRR 找上門 1
## 2295 DDDDRR 照常上班 2
## 2296 DDDDRR 照片 1
## 2297 DDDDRR 這病 1
## 2298 DDDDRR 這麼久 2
## 2299 DDDDRR 這破 1
## 2300 DDDDRR 這是 1
## 2301 DDDDRR 真的假 1
## 2302 DDDDRR 真奴 1
## 2303 DDDDRR 整天 1
## 2304 DDDDRR 正常 2
## 2305 DDDDRR 正解 2
## 2306 DDDDRR 正式 1
## 2307 DDDDRR 政策 3
## 2308 DDDDRR 政府 41
## 2309 DDDDRR 政腐 1
## 2310 DDDDRR 支持 2
## 2311 DDDDRR 支持者 1
## 2312 DDDDRR 直接 9
## 2313 DDDDRR 只好 1
## 2314 DDDDRR 只會 4
## 2315 DDDDRR 只能 4
## 2316 DDDDRR 治療 1
## 2317 DDDDRR 中標 3
## 2318 DDDDRR 中鏢 1
## 2319 DDDDRR 中興 1
## 2320 DDDDRR 重新 1
## 2321 DDDDRR 重要 1
## 2322 DDDDRR 周末 1
## 2323 DDDDRR 轉級 1
## 2324 DDDDRR 轉彎 1
## 2325 DDDDRR 賺夠 1
## 2326 DDDDRR 賺錢 7
## 2327 DDDDRR 準備 4
## 2328 DDDDRR 資方 1
## 2329 DDDDRR 資格 3
## 2330 DDDDRR 資進 1
## 2331 DDDDRR 資遣 1
## 2332 DDDDRR 自產 1
## 2333 DDDDRR 自動 2
## 2334 DDDDRR 自律 19
## 2335 DDDDRR 自綠 1
## 2336 DDDDRR 自然 1
## 2337 DDDDRR 自私 1
## 2338 DDDDRR 自為 1
## 2339 DDDDRR 自我 1
## 2340 DDDDRR 租金 1
## 2341 DDDDRR 足跡 1
## 2342 DDDDRR 阻擋 1
## 2343 DDDDRR 阻止 1
## 2344 DDDDRR 最多 1
## 2345 DDDDRR 最好 1
## 2346 DDDDRR 最軟 1
## 2347 DDDDRR 最硬 1
## 2348 DDDDRR 遵守 1
## 2349 DDDDRR 昨天 1
## 2350 DDDDRR 作怪 1
## 2351 DDDDRR 作拿錢 1
## 2352 DDDDRR 作業 1
## 2353 DDDDRR 作戰 1
## 2354 DDDDRR 坐大眾 2
## 2355 DDDDRR 坐在 1
## 2356 DDDDRR 做愛 1
## 2357 DDDDRR 做出 1
## 2358 DDDDRR 做好 1
## 2359 smallstitch 案例 1
## 2360 smallstitch 八個 1
## 2361 smallstitch 爸媽 3
## 2362 smallstitch 白癡 1
## 2363 smallstitch 拜託 1
## 2364 smallstitch 板子 1
## 2365 smallstitch 半斤八兩 1
## 2366 smallstitch 半年 1
## 2367 smallstitch 辦法 4
## 2368 smallstitch 棒棒 1
## 2369 smallstitch 包含 1
## 2370 smallstitch 報復 1
## 2371 smallstitch 北部 1
## 2372 smallstitch 比較 5
## 2373 smallstitch 必要 7
## 2374 smallstitch 避免 6
## 2375 smallstitch 邊呀 1
## 2376 smallstitch 變成 1
## 2377 smallstitch 變得 1
## 2378 smallstitch 標題 2
## 2379 smallstitch 並不 1
## 2380 smallstitch 並不比 3
## 2381 smallstitch 病毒 2
## 2382 smallstitch 補血 1
## 2383 smallstitch 不必要 5
## 2384 smallstitch 不打緊 1
## 2385 smallstitch 不到 1
## 2386 smallstitch 不封城 1
## 2387 smallstitch 不該 5
## 2388 smallstitch 不敢 2
## 2389 smallstitch 不夠 1
## 2390 smallstitch 不關我事 1
## 2391 smallstitch 不好 1
## 2392 smallstitch 不合理 1
## 2393 smallstitch 不划算 1
## 2394 smallstitch 不見得 1
## 2395 smallstitch 不攔 1
## 2396 smallstitch 不利於 2
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## 2398 smallstitch 不說 1
## 2399 smallstitch 不太好 1
## 2400 smallstitch 不脫 2
## 2401 smallstitch 不想 2
## 2402 smallstitch 不行 9
## 2403 smallstitch 不用 4
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## 2405 smallstitch 裁員 1
## 2406 smallstitch 草人 1
## 2407 smallstitch 廁所 1
## 2408 smallstitch 差別 3
## 2409 smallstitch 產業 1
## 2410 smallstitch 常見 1
## 2411 smallstitch 炒股 2
## 2412 smallstitch 扯不上 1
## 2413 smallstitch 成分 1
## 2414 smallstitch 承擔 1
## 2415 smallstitch 承擔風險 2
## 2416 smallstitch 程度 2
## 2417 smallstitch 誠實 1
## 2418 smallstitch 吃飯 12
## 2419 smallstitch 吃喝 1
## 2420 smallstitch 持續 1
## 2421 smallstitch 衝擊 2
## 2422 smallstitch 出差 4
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## 2424 smallstitch 出錢 1
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## 2426 smallstitch 出現 1
## 2427 smallstitch 廚餘 1
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## 2431 smallstitch 傳開 1
## 2432 smallstitch 傳染 1
## 2433 smallstitch 從來不 1
## 2434 smallstitch 從頭到尾 3
## 2435 smallstitch 措施 1
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## 2437 smallstitch 達爾文 1
## 2438 smallstitch 大規模 1
## 2439 smallstitch 帶給 1
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## 2442 smallstitch 貸款 2
## 2443 smallstitch 單位 1
## 2444 smallstitch 但還 1
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## 2453 smallstitch 等同於 1
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## 2458 smallstitch 點就 1
## 2459 smallstitch 定出 1
## 2460 smallstitch 丟臉 1
## 2461 smallstitch 賭輸 1
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## 2468 smallstitch 鵝肉 1
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## 2470 smallstitch 發錢 2
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## 2472 smallstitch 反向 1
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## 2474 smallstitch 返家 6
## 2475 smallstitch 返鄉 98
## 2476 smallstitch 方式 1
## 2477 smallstitch 防護 2
## 2478 smallstitch 防疫 9
## 2479 smallstitch 房貸 7
## 2480 smallstitch 房子 1
## 2481 smallstitch 非必要 5
## 2482 smallstitch 廢文 1
## 2483 smallstitch 分班 3
## 2484 smallstitch 分層 1
## 2485 smallstitch 分開 1
## 2486 smallstitch 分流 1
## 2487 smallstitch 分散 1
## 2488 smallstitch 分食 1
## 2489 smallstitch 分析 2
## 2490 smallstitch 封城 1
## 2491 smallstitch 封鎖 1
## 2492 smallstitch 風險 68
## 2493 smallstitch 服務業 2
## 2494 smallstitch 父母 1
## 2495 smallstitch 負擔 1
## 2496 smallstitch 負責 1
## 2497 smallstitch 複製 1
## 2498 smallstitch 該不該 1
## 2499 smallstitch 概念 1
## 2500 smallstitch 感染 16
## 2501 smallstitch 感染者 2
## 2502 smallstitch 幹嘛 6
## 2503 smallstitch 幹文 1
## 2504 smallstitch 剛剛 1
## 2505 smallstitch 高端 1
## 2506 smallstitch 高風險 1
## 2507 smallstitch 高還 1
## 2508 smallstitch 高齡 1
## 2509 smallstitch 搞錯 1
## 2510 smallstitch 搞笑 12
## 2511 smallstitch 隔板 1
## 2512 smallstitch 隔個 1
## 2513 smallstitch 個點 1
## 2514 smallstitch 給家 1
## 2515 smallstitch 根本 2
## 2516 smallstitch 跟本 1
## 2517 smallstitch 跟當 1
## 2518 smallstitch 更大 2
## 2519 smallstitch 更大而 1
## 2520 smallstitch 更高 1
## 2521 smallstitch 工作 1
## 2522 smallstitch 公司 11
## 2523 smallstitch 共體 1
## 2524 smallstitch 共用 1
## 2525 smallstitch 狗屁 1
## 2526 smallstitch 鼓勵 1
## 2527 smallstitch 顧右 1
## 2528 smallstitch 掛的 1
## 2529 smallstitch 掛掉 5
## 2530 smallstitch 掛了 2
## 2531 smallstitch 乖乖 1
## 2532 smallstitch 關係 1
## 2533 smallstitch 管控 3
## 2534 smallstitch 鬼扯 1
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## 2536 smallstitch 過後 3
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1.有關八卦版針對疫情期間上班模式的探討 主要分為四種風向 1.(政府疫情措施 上班失業討論) 2.(確診新聞相關討論) 3.(勞工補貼 紓困貸款) 4.(居家辦公/分流議題)
2.討論風向 隨著時間(政府疫情措施 上班失業討論)以及(勞工補貼 紓困貸款)比例一直持續變化,有逐漸升高趨勢,討論(確診新聞相關討論)則在5月初及6月1號較有人討論,但主要風向還是以討論(居家辦公/分流議題)為主
因資料選取時間僅有40餘日，只要幾篇回覆量高的貼文，就有機會成為社群中心，在八卦版上，以報導討論為主的意見領袖有：[AJAPPLE] ( https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1623022835.A.AE3.html )，回覆推噓皆有，以推文居多；調侃批評部分則有：[DDDDRR] ( https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1623022835.A.AE3.html )，網友大多持正面推文為主。
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