〈科目三〉半年飆破10萬聲量！寧夏夜市跳舞比賽被酸「舞統臺灣」　主辦單位、蔣萬安迴應了

〈科目三〉半年飆破10萬聲量！寧夏夜市跳舞比賽被酸「舞統臺灣」主辦單位、蔣萬安迴應了。（圖：shutterstock/達志）

中國抖音神曲〈科目三〉風靡到臺灣，不只海底撈店員被要求跳〈科目三〉，現在這股熱潮也延燒到夜市！寧夏觀光夜市日前推出首波新年活動，預計將於25日舉辦「就是要到寧夏〈科目三〉」活動，未料消息曝光後卻被外界質疑有「舞統臺灣」嫌疑，對此寧夏夜市觀光協會總幹事黃大昌、臺北市長蔣萬安均對此迴應了。

臺北寧夏夜市宣佈辦〈科目三〉舞蹈比賽！報名額滿仍被網疑「舞統臺灣」

寧夏觀光夜市15日晚間在臉書粉絲專頁曝光新年活動，主辦單位預計將於25日晚間6時在臺北市大同區蓬萊國小後門舉辦「就是要到寧夏〈科目三〉」舞蹈比賽，限量20組選手報名參賽，現場由學生及夜市協會組成評審團，針對人數、舞蹈、造型、吸睛度評分，最終選出前三名，第一名可獲得巨大悠遊卡與5,000元悠遊付儲值金、第二名3,000元悠遊付儲值金、第三名2,000元悠遊付儲值金，參加獎可得到200元悠遊付現金回饋券，前10組報名再加碼享紀念版悠遊卡一張。

參賽消息曝光後馬上涌入大批民衆報名，瞬間引發網友關注，「真・寧夏夜市」、「不愧是寧夏夜市，贊啦」、「可以報名參加嚕」、「終於有你大展身手的舞臺了」、「期待能看到〈科目三〉完整版的舞蹈」、「夜市主委也會全程跳完沒錯吧」、「應該要辦梁靜茹寧夏唱歌比賽吧」，還有人歪樓表示「骨科會成最大贏家」、「贊助場所：骨科診所」、「活動現場記得要安排醫生駐守喔」。

但也有人認爲跳〈科目三〉不太妥當，「好差勁的活動」、「整天〈科目三〉ˊ真的超膩」、「果然抖音是最大的統戰武器」、「準備好被舞統了」、「臺北寧夏夜市還是廣西寧夏夜市」、「寧夏夜市不是真的要你去寧夏欸」、「那天要避開寧夏夜市」、「辦舞蹈大賽很好，但爲何一定要〈科目三〉」、「再見了好吃的芋頭球」、「再見了我的赤肉蒸餃」。

寧夏夜市觀光協會總幹事黃大昌出面說明！臺北市長蔣萬安：對多元化要有信心

對此寧夏夜市觀光協會總幹事黃大昌對外說明，舉辦〈科目三〉舞蹈比賽主要是希望吸引一些年輕人幫忙做轉傳，原本的用意只是想要熱鬧一下，「我們認爲美食無國界，音樂、舞蹈應該都無國界」。

對此臺北市長蔣萬安出席臺北市警察局卸任新任分局長、大隊長聯合布達交接典禮受訪時表示，如果一首歌就能夠「舞統臺灣」，那臺灣流行文化早已統一對岸，希望大家對自己的多元化能夠有信心。

〈科目三〉究竟有多夯？高雄男熱跳受傷慘變「骨折三」

究竟〈科目三〉有多夯？從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看〈科目三〉近一年聲量趨勢，去（2023）年12月6日，一位媽媽帶着小孩吃海底撈過生日，不滿分店員工不會跳〈科目三〉，詢問主管後卻說還沒有練好，媽媽氣到在Google地點評論留言痛罵「如果生意不想好起來真的不用練沒關係」，網友看傻眼表示「現在是抖音一響，祖母白養」、「兒子要看，媽媽就跳啊，有問題嗎？」、「麻煩點菜單上有的好嗎」，網路聲量累積8,577筆。

2024年1月16日，寧夏夜市舉辦「就是要到寧夏夜市〈科目三〉」比賽，不僅限量20組報名參賽，還有參加獎禮物可以拿，比賽前三名另能拿到巨大悠遊卡、悠遊付儲值金獎品，雖然公佈沒多久主辦單位就宣佈額滿，不過仍有網友認爲跳〈科目三〉等同於舞統臺灣，網路聲量累積9,734筆。

從《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看〈科目三〉探索概念，可以發現〈科目三〉被稱爲是抖音神曲，不只海底撈店員新增表演項目，就連高雄市議員李眉蓁、鍾易仲參選立委時也在瘋跳〈科目三〉。此外，一名高雄男子爲了跳〈科目三〉還跳到腳骨折變成「骨折三」，成爲全臺第一人因〈科目三〉受傷的人，近期寧夏夜市舉辦〈科目三〉比賽，被網友質疑「武統臺灣」，也意外登上熱門關鍵字詞。

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分析說明

分析區間：本文分析時間範圍爲2023年07月21日至2024年01月16日。

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羣大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、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羣大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『〈科目三〉』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(注1)、「探索概念」(注2)作爲本分析依據。

*注1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，計算社羣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。

*注2 探索概念：將主題的文章進行概念分羣（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；羣中存在較高的議題相似度，羣間則有較低的相關度；分羣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。