台灣羽球選手戴資穎於台灣時間昨（31）日晚間出戰巴黎奧運羽球女子單打分組預賽，對上好友泰國選手伊瑟儂（Ratchanok Intanon）。最終戴資穎在帶傷的狀況下不敵狀態絕佳的依瑟儂落敗，結束個人生涯最後一次奧運。賽後依瑟儂和戴資穎緊緊相擁，戴資穎也落下眼淚，逼哭許多球迷。
「最後一舞」的重量 宿命對決單日網路聲量突破4萬筆
昨日大家迎來奧運期間備受矚目的一場賽事，世界球后戴資穎在羽球女單分組預賽中對上泰國選手依瑟儂。不少人仍對於上屆東京奧運兩人在羽球女單八強賽中經典的一戰印象深刻。身為多年好友、實力又同樣頂尖的兩人在奧運殿堂上的對決讓不少人都非常期待。東奧後依瑟儂就曾在IG透露巴黎奧運應該會是自己的最後一次奧運，因此這同時也是依瑟儂的奧運最後一舞，然而因為分組抽籤結果導致她們在預賽就必須分出勝負，親手將好友淘汰，殘酷的運動賽場讓球迷們都覺得非常不捨。
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
戴資穎的奧運最後一舞帶來極大的關注及討論，透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統調查，「戴資穎」在7月31日單日的網路聲量高達48687筆，從戴資穎出賽前的20時開始討論度不斷攀升，並且在該場比賽結束後（22時）達到高峰，聲量有22940筆。
昨日有許多球迷都在觀看這場宿命對決，對大家而言這不只是一場分組預賽，而是戴資穎與依瑟儂兩人在奧運舞台上的最後一場比賽。面對戴資穎近期的傷勢與實力強勁的依瑟儂，許多人心裡隱約知道這或許有可能就是戴資穎生涯中的最後一場奧運賽事，也因此這場比賽有著不同的意義與重量。
帶傷奮戰到最後一刻 戴資穎：「不想放棄任何一絲機會」
在昨日的比賽中，戴資穎帶著傷奮戰到最後一刻，甚至因為撲地救球造成手臂擦傷。第一局兩人的比分非常接近，為19比21，第二局依瑟儂持續發動攻勢，戴資穎受到膝傷影響無力招架，最終以15比21落敗，由依瑟儂取得這場比賽的勝利。賽後依瑟儂也不捨地緊擁無緣晉級的好友，同為奧運最後一舞的兩人惺惺相惜，許多人看了都流下眼淚。
賽後戴資穎於IG發文感謝大家的鼓勵，同時說明自己近一個月以來的傷勢，「傷的程度就是我有幾天是沒辦法走路（拿著拐杖），眼看著即將到來的奧運，我知道自己這次沒辦法能夠有好的表現，甚至不覺得自己有辦法上場比賽。」她表示能趕上奧運賽事，再次在場上跑動，自己其實很開心，但也知道在傷勢下比賽大概會是什麼樣的結果，「但我還是用盡了全力，不想放棄任何一絲機會。」
「這幾個月以來我一直沒能擁有正常的訓練，我也知道大家對我的期待，輸球是沒有藉口的，我也真的盡力了，從沒辦法走路到回到場上的這段時間，我已經不知道自己哭了多少次，甚至到比賽的前一天，我也不知道自己隔天到底能不能全場跑動，但我撐過去了。」
奧運最後一舞落幕 網友最想說「謝謝」、「辛苦了」
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
戴資穎在貼文中感謝所有在昨日的賽事中陪她一起哭泣的人，同時也謝謝大家對她的期待。雖然奧運最後一舞止步預賽，但對許多人而言戴資穎就是台灣最大的驕傲，無須再透過其他事來證明。從「戴資穎」昨日的網路探索概念中也可以看見，其實網友們最想告訴她的，是「謝謝小戴」、「小戴辛苦了」和「小戴加油」。
有一種友情叫戴資穎與依瑟儂 「幸好最後一戰是可愛的小拉」
賽後採訪戴資穎透露，依瑟儂其實知道她的身體狀況，也因此在獲勝後表示在這樣的狀態贏球很難過。昨日依瑟儂也在賽後發布IG限時動態，向戴資穎表示：「你一直都像是我的一面鏡子，希望你可以快點好起來，希望還可以在世界各地看到你，小戴。」暖心的文字讓許多人再次淚崩，「有一種友情叫戴資穎和依瑟儂」、「真的哭慘了」、「希望小拉帶著小戴的愛拿金牌」。
在這場讓無數人落下眼淚的比賽之後，大家也紛紛祝福戰勝戴資穎的依瑟儂，希望她能夠在後續的賽事有好表現，更有不少人表示「幸好最後一戰是對上可愛的小拉」。這場比賽不論是同為奧運最後一舞的兩人、戴資穎帶傷奮戰的拚勁、兩人的賽後相擁、戴資穎的眼淚，或是依瑟儂賽後的暖心舉動，都深深感動網友，大家也希望戴資穎在最後的奧運舞台全力以赴之後，能夠在之後的日子去做自己想做的事情，放下重擔快樂地生活，「謝謝你讓世界看見台灣。」
分析說明
分析區間：本文分析時間範圍為2024年07月31日。
資料來源：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統
研究方法：
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統係擁有巨量資料，以人工智慧作為語意分析之工具，每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Threads、TikTok、新聞媒體、討論區、部落格等網站。針對討論『戴資穎』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「探索概念」(註2)作為本分析依據。
*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析系統，計算社群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。
*註2 探索概念：將主題的文章進行概念分群（Concept Clustering），幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈；群中存在較高的議題相似度，群間則有較低的相關度；分群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。
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