Threads 協調放大調查

一、結論：目前更像「放大網路」，不是單一 bot 農場

協調分最高的帳號群不一定擁有最大互動量；真正推動可見度的，反而是高互動節點與短時間敘事窗口互相接力。 因此，若問「是否有 bot 主導」，目前資料只能支持較保守的結論：有疑似協調放大的行為模式，但主導者更可能是人為操作、粉專型節點、政治支持者帳號與少量自動化混合，而不是單一純 bot 群。

二、哪個說法被放大：主戰場仍是候選人能力

互動量最高的敘事是「沈伯洋臨場感與準市長敘事」，累積 425,786 次互動。 它之所以有效，是因為句型短、可截圖、可接梗，容易從政治同溫層外溢到一般城市治理討論。當「像不像市長」取代完整政見比較，輿論就會從政策評估轉向人格評分。

三、協調窗口：轉彎不是一篇爆文，而是一段時間內的接力

最強窗口出現在 05-24 06:00，敘事為「沈伯洋臨場感與準市長敘事」，328 名作者合計 379 篇、11,315 次互動。 這種窗口不代表所有帳號彼此認識，但它代表同一敘事在短時間內被多個來源重複投放，足以讓演算法把它視為正在發生的社群焦點。

四、疑似協調帳號：高頻、集中、爆發，但不直接等於 bot

協調分綜合五個訊號：發文頻率、6 小時爆發度、敘事集中度、低熵重複、以及相近文本比例。 高分帳號是應優先追蹤的「協調觀察名單」，不是公開指控清單；本報導只顯示不可逆作者雜湊。

五、放大節點：真正讓議題轉彎的是互動集中

另一組帳號雖然不一定高頻，但互動量很大。它們比較像議題放大器：一篇高互動內容就能讓後續帳號沿用同樣句型。 這也是 Threads 比其他平台更容易出現極端情緒的原因，因為平台上的短句、截圖與反諷格式很適合快速複製立場。

六、接下來要盯什麼

第一，追蹤「候選人人格與能力」是否繼續外溢到「市政治理與日常秩序」；若外溢成功，輿論轉彎會更穩。 第二，觀察「AI 城市與缺電疑慮」是否從政策討論變成現任者治理能力攻防。 第三，若「藍綠白政黨攻防」重新升溫，沈伯洋的個人正向敘事可能會被拉回藍綠對抗，降低跨圈層擴散效率。