巴黎奧運/「安心教練」偉關晴光24年前「同台對決莊智淵」畫面曝光 網笑翻:沒想到現在坐一起

如果最近你有在關注巴黎奧運桌球賽事,絕對會常常聽到桌球選手林昀儒的教練偉關晴光(韋晴光)被觀眾稱為「安心教練」,他的溫暖的笑容、適時為莊智淵、林昀儒、高承睿提點,也成為桌球場上的靈魂人物之一。不過你知道嗎?偉關晴光在擔任林昀儒教練之前,不僅曾獲得奧運桌球男雙金牌,還曾與莊智淵在世界桌球錦標賽碰頭,趕快跟著《網路溫度計DailyView》來認識偉關晴光的小故事吧!

偉關晴光曾獲奧運金牌!福原愛、水谷隼、伊藤美誠都是學生

今年62歲的日本籍桌球教練偉關晴光出生於中國,10歲起便開始加入中國廣西桌球隊接受專業培訓,22歲更是獲得中國桌球團體、男單、混雙冠軍,23歲拿下中國桌球男雙冠軍後進入國家隊,雖然以年齡來說偉關晴光已經很晚加入,不過他仍比其他球員更勤奮練習,不僅在1986年亞洲桌球錦標賽拿下桌球男單冠軍,甚至與桌球選手陳龍燦聯手拿下第39屆世界桌球錦標賽、漢城奧運桌球男雙冠軍,創下中國有史以來第一面奧運桌球金牌紀錄,偉關晴光在奧運結束後也與桌球選手、女友石小娟領證結婚。

偉關晴光接著在28歲退役隔年舉家前往日本,為了養家糊口、定居下來,35歲正式入籍日本,從原本的韋晴光改名為「偉關晴光」,後續代表日本參加桌球賽事,在1998年亞錦賽擊敗中國桌球好手馬琳、劉國梁獲得亞軍,直到45歲正式退役,擔任日本桌球國家隊、青森山田高校桌球教練。偉關晴光表示,退役後仍會投注精力在桌球上,「『掛拍』不是一個句號,而是一個新的開始」。

值得一提的是,偉關晴光在青森山田高校擔任桌球教練期間,培養出獲得東京奧運桌球混雙金牌的水谷隼、伊藤美誠名將,還是福原愛的啟蒙教練之一,雖然在日本教球期間飽受叛國爭議,不過他為了栽培運動員仍不遺餘力,2022年擔任林昀儒教練,目前也與妻子石小娟在東京開設3間小球館。

偉關晴光、莊智淵「同桌打球」畫面曝光!網笑:24年後並肩作戰

此外,第45屆世界桌球錦標賽男團淘汰賽,日本對上台灣時,第二點就是38歲的偉關晴光對上年僅18歲的台灣「桌球教父」莊智淵,最後偉關晴光以21:12拿下該局,影片曝光後今年也在PTT引發熱烈討論,網友更指出,「那時候林昀儒、馮翊新、黃彥誠、高承睿都還沒出生」,還有人表示,「這場我印象深刻,可能是莊剛出道最慘的一場」、「沒想到過了24年莊哥還在打」、「昨天教練好可愛XD」、「兩個人大概沒想到現在會坐在一起」、「他們當年一定不會想到24年後的今天,會一起在奧運並肩作戰,而且還多了小林同學和柚子同學兩位優秀的後輩」。

安心教練登熱門字詞!網評「激似蔡康永」:給人被肯定的力量
巴黎奧運/「安心教練」偉關晴光24年前「同台對決莊智淵」畫面曝光 網笑翻:沒想到現在坐一起
《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統

林昀儒7月29日進行巴黎奧運桌球男子單打64強賽,其中林昀儒對上波多黎各選手Brian AFANADOR,第四局林昀儒失分、比數來到6:6時,偉關晴光仍面帶慈祥笑容,讓主播李秉晉忍不住表示,「我想教練這一邊的態度,還是相當的輕鬆,希望也帶給選手這樣的自信,不要好像連教練都緊張起來」,賽評周東昱則回應,「看到有一些朋友們去稱呼、去給他一個稱號,叫作『安心教練』,你去看他的表情、他的笑容,真的是非常慈祥,而且非常安心的感覺」,李秉晉也笑稱,「跟安西教練有異曲同工之妙」。

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統來看「偉關晴光」近一個月探索概念,可以發現不少網友提到偉關晴光時會提及「安心教練」,偉關晴光接連在賽場上露出慈祥笑容,更是被許多Threads上的網友捕捉可愛畫面,還有人表示面貌神似台灣主持人蔡康永,「每次看到莊爸爸跟韋晴光,都覺得非常的安心,安心教練的笑與鼓掌都很溫暖」、「謝謝安心教練,看到安心教練就好安心」、「看到林昀儒的『安心教練』,我發現跟蔡康永很像捏」、「莊智淵終於不是一個人的武林了,有像兒子的晚輩還有安心教練在,真的讓人感動」、「好喜歡林昀儒身後帶給小林同學穩定力量的韋晴光教練,他的笑容帶給人一種自信、安心、被肯定的力量。這些背後的力量可以想像對運動員是多麽重要的存在。台灣有你們一直在運動領域努力真的是好棒」。

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2024年07月07日至2024年08月06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『偉關晴光』相關文本進行分析,調查「探索概念」(註1)作為本分析依據。

*註1 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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