搭車最怕遇到嘅二三事 你最驚係咩?

日日都要搭車最驚遇到咩?

香港地基本上行出門口就要搭車,日日都搭車日日都遇到你意想不到嘅新鮮事!今日DailyView網路溫度計根據香港人搭車最怕遇到嘅事,透過網路大數據做咗個調查,一齊嚟睇吓啦~

DV小教室:香港網路大數據觀測咗近萬個網站頻道(而且不斷增加ing),包括港澳地區的新聞頻道、FB、IG同埋各大討論區、Blog......透過強大嘅網文爬梳觀測,攞到巨大嘅資料樣本數,拎到上億嘅文章及留言訊息,以人工智慧的語意程式做分析。


第十名 放閃

搭車都真係幾怕遇到有人放閃,啲情侶一放閃單身狗即刻收到一萬點傷害要補血啊。到咗特別節日例如情人節、聖誕節簡直旁若無人啊。不過你以為拖下手仔Kiss就已經係放閃最高境界就錯喇!曾經一位男士喺情人節當日著住成套iron man裝備攞住喺站內等女朋友收工,簡直係核彈級嘅閃光彈啊。

image source:香港交通突發報料區

第九名 縱火

啱啱過去嘅1月12日港鐵又發咗一單縱火案,喺港鐵旺角站E出口大堂位置起火,係遭人刻意縱火。但縱火原因暫時不明。其實已經唔係第一次發生港鐵縱火案,2017年都發生過有人喺列車內自焚,最後造成18個乘客受傷,三個月後肇事者都重傷不治。希望呢啲人禍唔會再發生啦!

image source:Youtube

第八名 大頭針

2018年從年中開始就發生左好幾宗巴士比人放大頭針或鐵針嘅新聞,導致有人因此而受傷。第一個犯人被捕嘅時候就話係因為不滿巴士飛站所以放針「報復」,但之後嘅犯人都只係有樣學樣無犯案原因。最後搞到人心惶惶,不過搭巴士坐到枝針受傷都咪話唔驚。希望以後唔會再有啲咁嘅事發生啦。

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第七名 逼到變沙甸魚

返工放工高峰時間喺金鐘、中環等站即使班次密集,都平均要等三班車先上到。數據顯示根據業界標準,西鐵綫同荃灣綫嘅早上繁忙時段,分別錄得104%及102%的載客率,即係會由上車逼到落車,就好似圖中驃叔咁,仲要係喺個幾乎密閉嘅空間都咪話唔辛苦。希望交通工具載客量飽同問題早日得到解決啦。

image source:電影劇照

第六名 瞓覺/打鼻鼾

返工返學返到攰,搭車唔小心訓著都好正常。但有時候有啲人會訓到唉左落人地度,甚至打埋鼻鼾流埋口水,影響到其他人乘客就唔係咁好啦!前排就有單新聞話一個25歲女子因為喺巴士瞓著咗,啲頭髮影響到後面叔叔而比佢剪左落呢,當然最後叔叔比人拉左但頭髮都一去不返。大家搭車訓覺嘅時候都係小心啲唔好影響人啦。

image source:gettyimages

第五名 猥瑣佬

呢個問題我覺得唔止係搭車喺日常生活中唔會想遇到,不過搭車真係最常遇到。啲猥瑣佬會趁搭車多人逼埋去啲學生妹或啲睇落無抵抗力嘅女仔隔離「抽水」,呢種行為真係人神共憤。如果喺搭車嘅時候唔理係受害者定目擊者都應該要出聲,咁樣唔止係保護自己亦都可以避免下一次發生喺其他人身上。

image source:on.cc

第四名 飛站

飛站呢樣野無論你係喺車上面定係喺車站度等車嗰個都係聽到都驚!等車嗰個可能因為班車飛站搭唔到而遲到;搭車嗰個當然都有可能因此而遲到啦,但最驚嘅就係下個站離本身個站好遠淨係行翻轉頭或搭車翻轉頭都搞起碼半個鐘啊!為左避免悲劇發生建議大家落車記得禁落車鐘唔好以為司機一定會站站停啊。

image source:巴士大典

第三名 車上進食

又係嗰句香港人節奏快,有部分人忙到連食嘢都要同搭車同時間做。雖然車上面都會貼住大大隻字請勿飲食但都依然有人會照做。有時候趕時間返工食個三文治都算,但有啲人會喺上面食燒賣魚蛋呢啲勁大味嘅嘢會影響到人又容易整污糟地方。都唔怪得喺車上面食嘢會排第三,為人為己大家以後都係唔好喺車上面食嘢喇!

image source:昔日太陽

第二名 車費加價

喺2018年全球生活費最貴城市排行榜入面,香港竟然打低嬋聯四年嘅新加坡排第一!當中就多得交通費唔少,平時搭個港鐵過海都要成廿蚊,更唔好提搭的士起錶都已經24蚊。雖然係咁但喺成日聽到嘅「可加可減機制」,喺年年通漲嘅情況下,車費永遠都有加無減。車費越來越貴,年年都加價真係加到怕。

image source:巴士大典

第一名 塞車

第一名真係非令人聞風喪膽嘅「塞車」莫屬!香港有名你叫「塞車之城」,返工繁忙時間條車龍真係長到唔敢想像。有數據顯示過去十年私家車嘅數目增加49%至52.9萬架佔全港總數量車輛七十幾個percent,但全港道路總長度只係增長左6%。車越來越多而路就無按比例上升就梗係越來越塞啦!

image source:Flickr

分析說明:

本研究資料分析時間範圍為2018年1月11日至2019年1月10日,共一年。

網路大數據系統觀測港澳地區上萬個網站頻道,包括新聞頻道、Facebook、Instagram、Twitter及各大討論區、部落格等,針對討論『香港人搭車最怕遇到嘅事 』相關文本進行分析,並根據網友就該議題之討論,作為本分析依據。

本文所調查之結果,非參考投票、民調、網路問卷等資料,名次僅代表網路討論聲量大小,不代表網友正負評價。

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