大量留言是網軍嗎？從台北市長臉書 40 萬則留言看真人串聯、自動化與假帳號
分辨大量留言是不是網軍，要分開看三個面向：帳號是否真實、留言是否由程式送出、協作是否公開。以 2026 年 10 月台北市長蔣萬安臉書逾 40 萬則留言為例，1,299 則公開留言樣本中 91.9% 的帳號只出現一次、35.5% 的留言經文字清理與正規化後與樣本中至少另一則相同，且有公開複製號召，但這些觀察不足以確認帳號真假或程式參與的比例。
2026 年 10 月 3 日晚間，台北市長蔣萬安的一則反毒臉書貼文，在不到一天內累積超過 40 萬則留言。蔣萬安競選辦公室表示看到有機器人留言的相關證據，同場的國民黨台北市議員張斯綱並出示一張自動留言程式的截圖；民進黨台北市長參選人沈伯洋則表示，把意見不同、說出自己意見的人打成網軍，沒有什麼必要。
這類爭論在選舉、品牌危機與公共議題中反覆出現。問題往往在於「網軍」這個詞把幾種性質不同的情況混在一起。本文以這次事件為例，說明如何用可觀察的訊號，分別檢視帳號真實性、自動化與協作方式，以及這些訊號各自的極限。完整的數據與方法，見 InfoMiner 選情研究室的台北市長蔣萬安臉書逾 40 萬則留言是網軍嗎？公開留言樣本分析。本文不評論雙方的政策論點，也不支持任何政黨或候選人。
「網軍」其實混了三個不同的問題
日常討論中的「網軍」，可能指帳號是假的、留言是程式送的，或是一群人有組織地發言。這是三個不同的問題，判斷時要分開看：
| 面向 | 要問的問題 | 主要相關的平台規範 | 較常見的訊號 | 容易誤判的情況 |
|---|---|---|---|---|
| 帳號真實性 | 帳號是不是虛假、盜用或收購的？ | Meta 不真實行為政策 | 建立時間集中、資料欄位異常、帳號之間互動緊密 | 新加入或重視隱私的真人 |
| 是否自動化 | 留言是不是由程式送出？ | Meta 垃圾訊息政策（禁止極高頻率的發布或互動） | 同一帳號以相近間隔長時間反覆留言、文字在幾段之間輪替 | 手動快速貼上、開多個分頁 |
| 協作是否公開 | 是公開號召，還是隱瞞彼此關係的操作？ | 公開動員本身不是不真實行為的判斷依據 | 內容高度重複、出現號召文字 | 響應活動的網友本來就會貼相同文字 |
這三個面向可以同時存在：真實帳號可以掛上程式，公開號召裡也可能混入假帳號。還有一種灰色地帶是付費請人留言，帳號是真的，但委託關係被隱瞞，只靠行為資料很難看出來。協同性不真實行為的完整定義與平台用語，見什麼是協同性不真實行為。
用四層訊號看這次事件
大數軟體在假帳號怎麼辨識一文中，把可觀察的線索分成帳號屬性、發文行為、內容相似度與互動網絡四層。選情研究室在 10 月 4 日中午記錄了這則貼文的 1,299 則公開文字留言，來自 1,092 個帳號，逐層對照的結果如下：
- 帳號屬性與集中度：91.9% 的帳號在樣本中只出現一次，留言 6 次以上的帳號只占 0.9%。查看的少數帳號（含高頻留言者）公開頁面可見好友、追蹤者或個人貼文，但這不足以確認帳號的操作者。
- 內容相似度：35.5% 的留言經文字清理、忽略空白與全半形差異後，與樣本中至少另一則文字相同；重複最多的是「為什麼要刪留言？」，其次是開頭寫明「歡迎大家複製貼上」的長段文字。
- 發文行為：頁面顯示為發文後最初數小時的留言幾乎都來自不同帳號，文字與樣本中任一則相同的比例為 22.2%；隔天中午那組升到 49.5%，並有 41 個帳號留言 3 次以上。以媒體報導的累計數估算，留言到隔天上午仍以每分鐘約 370 則的速度增加；凌晨是否有程式在留言，需要逐則的時間資料才能回答。
- 互動網絡：這次沒有蒐集按讚與回覆關係，無法分析。
樣本只占總留言數約 0.3%，而且不是隨機抽樣，比例不能直接推論到全部留言。在這個前提下，資料能說的是：留言分散在大量不同帳號，有公開的複製貼上號召，隔天中午出現少數帳號集中重複留言。這些觀察不足以確認帳號真假、程式參與的比例或動員的來源。
三個常見的誤判
誤判一：帳號是真人，所以沒有用程式
事件期間流傳的自動留言程式截圖，依畫面文字，工具宣稱使用已登入的瀏覽器，每則間隔隨機 60 至 100 秒，留言文字可以輪流使用；截圖的真偽與實際使用情形未經查證。帳號是否真實與是否使用自動化，需要分別查證：這類工具若在一般帳號上執行，檢查好友數、照片與註冊時間都看不出來。要看的是發文行為：同一帳號是否在一段時間內以相近間隔反覆留言、文字是否只在幾段之間輪替、是否在平常不活躍的時段持續出現。
反過來，即使有工具實際參與，也不能推論全部留言都由工具產生。做個假設試算：若每則間隔平均 80 秒、全部成功送出並連續運作 15 小時，一個帳號約可送出 675 則；40 萬則若全由這種方式產生，約需 590 個帳號整夜不停執行。這只是假設，不是實測。規模要靠資料估算，不能從一張截圖推論。
誤判二：內容重複，所以是網軍
內容相似度是協同的跡象，但協同不等於不真實。網友響應「複製貼上」的號召，本來就會產生大量相同的文字；同樣的文字也可能由工具送出。判斷重點在是否有人以虛假帳號或身分隱瞞操作，而不是一群人說了一樣的話。相同立場或相同敘事，也不能拿來公開指認帳號。
誤判三：留言不見了，所以一定是被刪了
至少有幾種機制會讓留言在某些人眼中看不到：預設排序不會顯示全部留言；平台可能把大量相同文字當成疑似垃圾訊息處理；粉專可以使用 Meta 提供的自動審核工具（Moderation Assist），依條件自動控制哪些留言顯示，例如含圖片或連結的新留言；管理者也可以手動隱藏或刪除。這次事件中，NOWnews 記者測試三種照片留言，發出後均未在留言區顯示，但仍可透過留言專屬連結讀取，顯示受測的留言當時是被隱藏而不是被刪除；這不能代表其他留言，也無法確認是平台機制還是粉專設定。從外部只看得到結果，具體原因只有粉專管理紀錄與平台端資料能夠釐清。
粉專或品牌遇到留言暴增，可以先做什麼
政治人物、企業、金融機構與公部門的粉專都可能遇到類似情況。這次事件的經驗可以整理成幾個通用原則：
- 先保存，再判斷：記錄擷取時間、貼文網址與留言內容，並切換到「所有留言」檢視，避免只看到預設排序篩選後的結果。帳號可能改名或刪除，要盡早保存。
- 分面向檢視，再下結論：分別檢查帳號真實性、是否自動化與協作是否公開，不要用「網軍」一詞概括。
- 對外說明以行為證據為限：寫「這些帳號在短時間內重複貼出相同文字」，比寫「這是某某的網軍」更貼近資料能支持的範圍。指認錯誤，可能讓原本的不滿變成新的爭議。
- 透明說明留言管理方式：若粉專有使用自動隱藏規則，主動說明規則內容，可以減少「刪留言」的猜測。
- 可疑線索交由平台與權責機關：違反平台規範的行為，依平台檢舉機制處理；涉及法律責任時，依程序由權責機關認定。
品牌遇到帶風向攻擊的處理方式，另見品牌遭遇帶風向攻擊怎麼辦與公關危機監測。
大數軟體能提供什麼
InfoMiner 以網路爬蟲蒐集社群平台上公開發布的內容，以即時情資判斷標出可疑帳號與帳號群，產出可疑線索交由人員查證。系統找的是行為跡象，不做身分識別；帳號是不是真人、背後是誰，需要另行查證。實際蒐集範圍依方案與合約範圍而定，也會受平台改版與存取限制影響。了解更多：異常帳號偵測。
選舉期間的公開聲量統計，可參考 2026 選情研究室。研究室呈現的是公開討論的統計，不是民意調查，也不預測選舉結果。
常見問題
大量留言就代表有網軍嗎？
不一定。留言量大可能來自議題本身、公開號召或衝留言數的集體行動。要分別檢視帳號是否真實、是否使用自動化工具，以及協作是否公開，並交叉看帳號集中度、發文節奏、內容相似度與帳號互動，單一訊號都可能誤判。
怎麼分辨真人帳號有沒有使用自動化工具？
帳號屬性看不出來，要看行為。同一帳號在一段時間內以相近間隔反覆留言、文字只在幾段之間輪替、在平常不活躍的時段持續出現，都值得進一步查證；但手動快速貼上也可能出現類似節奏，最終仍需平台端資料確認。
台北市長臉書的 40 萬則留言是網軍嗎？
現有公開資料無法下定論。1,299 則樣本中九成以上帳號只出現一次，重複文字中有公開的複製號召；但隔天中午有少數帳號集中重複留言，也有自動留言程式的截圖流傳。自動化參與的程度與是否有組織動員，目前都無法確認。