日本双人音乐组合YOASOBI登台开唱 抢票时间资讯一次看

月声量破万笔!YOASOBI登台开唱,抢票时间资讯一次看。(图/翻摄自YOASOBI Instagram)

日本双人音乐组合「YOASOBI」以多首热门神曲掳获粉丝们的心,不管是在日本还是台湾都拥有超高人气,先前更是以动画《我推的孩子》主题曲〈Idol〉(アイドル)袭卷社群。YOASOBI日前公布亚洲巡回行程,其中除了12月来台参加「简单生活节」外,明年(2024)也将举行专场演唱会,近期公开相关资讯,将在28日上午11时开放售票。

明年1月Zepp New Taipei开唱!28日11时开放抢票

YOAYOASOBI登台演唱会的主办单位好玩国际文化于23日在脸书粉丝专页「好玩专卖店」公布相关资讯,本次演唱会在2024年1月21日于Zepp New Taipei举行,门票将于10月28日上午11时在远大售票系统开卖。门票种类共分为「1F 站位 & 2F 座席」(3,200元)、「2F 站位」(2,800元),并且票券采「实名制」,1人限购2张门票。

近一个月网路声量破万笔 演唱会消息带起讨论高峰

身为超人气组合,YOASOBI来台开演唱会的消息引发许多关注及讨论,透过《KEYPO大数据关键引擎》舆情分析系统可以看见,「YOASOBI」近一个月的网路声量高达12,274笔,两个高峰的其中之一为先前YOASOBI演唱人气爆红动画《葬送的芙莉莲》主题曲〈勇者〉所造成的相关讨论(10/1),许多网友将之与《我推的孩子》主题曲〈Idol〉比较,认为〈勇者〉较为逊色,引发粉丝不满,带起许多相关讨论(1,719笔)。

▲「YOASOBI」近一个月声量趋势变化。

网路声量的最高峰则出现在 YOASOBI演唱会资讯公开的10月23日(3,056笔),除了粉丝们非常兴奋期待外,演唱会举办地点也引发讨论。由于Zepp New Taipei的座位数仅有2,245席左右,导致部分粉丝担心抢不到票,认为以YOASOBI的人气应该选择更大一点的场地,「这场地真的太小了吧」、「实在太小看YOASOBI的听众群了」、「这场地是要哭死多少歌迷」。

▲「YOASOBI」近一个月探索概念。

近一步查看「YOASOBI」近一个月的网路探索概念,可以看见受到网友热烈讨论的话题除了《我推的孩子》以及其主题曲〈Idol〉(アイドル)外,还有主题曲同样由YOASOBI演唱的人气动画《葬送的芙莉莲》(葬送のフリーレン)。此外,来台开唱的行程如12月的「简单生活节」(Simple Life),以及1月在「Zepp New Taipei」的演唱会,也有许多人关注及讨论。

YOASOBI ASIA TOUR 2023-2024 LIVE IN TAIPEI

演出时间:2024年1月21日(日)(18:00入场/19:00开演)

演出地点:Zepp New Taipei(新北市新庄区新北大道四段3号8楼)

售票时间:2023年10月28日(六)上午11:00

票价资讯:1F 站位 & 2F 座席(3,200 元)/2F 站位(2,800 元)

售票系统:Ticket Plus 远大售票系统

主办单位:好玩国际文化/Sony Music Entertainment(Japan)

协办单位:大国文化

注意事项:

全场票券采实名制,一人限购2张门票。

系统列印票券时将依购票页面填写的资料带入参加者本人的「真实姓名」及「证件字号」,演出入场验票时请出示参加者本人的有效证件正本以供核对身份。

1F摇滚区、2F站席将依票面序号排队入场,详细整队、入场资讯请留意后续主办粉丝专页相关公告。

【网路温度计调查结果之图文,未经授权请勿转载、改写】

分析说明:

分析区间:本文分析时间范围为2023年09月26日至2023年10月25日。

资料来源:

《KEYPO大数据关键引擎》舆情分析系统拥有巨量资料,以人工智慧作语意分析之工具资料搜集范围:每月处理1000亿以上中文资料的网路社群大数据资料库,其内容涵盖Facebook、YouTube、新闻媒体、讨论区、部落格等网站。

研究方法:

《KEYPO大数据关键引擎》舆情分析系统拥有巨量资料,以人工智慧作语意分析之工具资料搜集范围:每月处理1000亿以上中文资料的网路社群大数据资料库,其内容涵盖Facebook、YouTube、新闻媒体、讨论区、部落格等网站,针对讨论『YOASOBI』相关文本进行分析,调查「网路声量」(注1)、「探索概念」(注2)作为本分析依据。

*注1 网路声量:透过『KEYPO大数据关键引擎』舆情分析系统,计算社群讨论及新闻报导提及的文章则数,声量越高代表讨论越热,能见度越高。

*注2 探索概念:将主题的文章进行概念分群(Concept Clustering),帮助读者从巨量资料中快速掌握事件的来龙去脉;群中存在较高的议题相似度,群间则有较低的相关度;分群结果透过演算法抽取具有代表性的片语以呈现概念的意义。