数据360°解析明星

　　吴亦凡演什么角色粉丝会更买账？答案：坏男生！不知影视制作大咖是否及时洞察到了粉丝的心态？

　　大数据时代，明星的描述不只停留在“肤白”“貌美”“小鲜肉”等形容词上，还可以用一串详细、全面的数据表现。例如，11月5日今日头条发布了“算数·吴亦凡”系列报告。报告显示，吴亦凡的大长腿最令粉丝倾倒，阅读量7351841人次；吴亦凡出演“坏男生”角色，最受粉丝期待，粉丝占比41.64%；连吴亦凡最适合的女生类型，大数据也划出精确范围，粉丝纷纷对号入座。

　　无独有偶。11月8日，上海纬岭传播（Vlinkage）发布《“井喷年”大数据：看看井柏然有多红！》，文中梳理了井柏然如何从默默无闻的选秀男生成长为炙手可热的“国民小生”的历程。

　　“这是个既有意思又有价值的数据分析。”今日头条市场副总裁林楚方表示，“大数据时代，海量用户将自己的兴趣，通过‘点击’‘浏览’等行为贡献给了我们，我们又将这些行为通过梳理分析，以数据的形式反馈给用户甚至行业，使数据的价值发挥到最大。”

　　为何分析明星

　　微博界流行一句话：“粉丝多不一定就是女王，很可能是‘僵尸粉’（微博上的虚假粉丝）；评论多不代表受关注，有可能是‘水军’（受雇于网络公关公司，为他人发帖、回帖造势的网络人员）。”道理放之数据领域，同样适用。

　　“明星的分析数据真实、全面且多维、有层次。”上海纬岭传播总经理彭福利解释，这些数据不仅深度剖析了明星的自身价值，还可真实展示其背后的粉丝群体特征。“我们希望借助于这套数据体系，帮助影视业更客观地观察、分析某个明星或整个市场的潜在价值，更好地挖掘人或机会。”林楚方也表示，现在的内容公司、明星经纪公司，都很重视粉丝。“粉丝是娱乐真正的消费者。数据的作用就是帮助公司更加精准地了解粉丝特征和需求，甚至购买力。”

　　彭福利介绍，Vlinkage会对市场上几乎所有的演艺人员进行监测，数量在2-3万人。但是实际做数据分析的只是一小部分——包括公司自主分析的当红明星或冉冉新星，以及与一些影视公司合作的分析业务。

　　商业合作的分析价格8-10万元不等，主要分为简单分析和深度解读。深度解读指对明星从头到脚、“赤裸裸”的全面剖析，如他（她）的代表作及影响力、粉丝特征、潜力方向、与其匹配的演员及题材等。简单分析则主要指一些简单的量化数据。

　　“午餐”也有免费的。虽然明星大数据的价值有目共睹，但今日头条尚未打算完全商用。林楚方表示，今日头条大多与明星经纪公司合作，只分析认可度较高的明星。“明星数据分析是今日头条提升品牌竞争力的辅助途径之一。我们与明星合作，相当于双方均在做一个免费广告。”对于明星而言，有了数据的加持，可以系统、全面地彰显自身价值；对今日头条而言，有价值的明星数据和明星本身，都成为了公司免费的宣传载体。“对双方来说，这种叠加的组合方式可以最大化提升品牌价值，获得成倍收益。”

　　怎样产生数据

　　大数据时代，数据多到触手可得，甚至无从下手。真正大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对有意义的数据进行专业化处理，通过“加工”实现数据的“增值”。

　　“所有数据的分析都会存在采样问题，因为我们不可能做到对每个人的绝对调查。”彭福利表示，数据公司会依照统计学原理，采用相应样本，代表80%－90%研究对象的意见。

　　在采样选取标准上，数据公司一般选择粉丝数量庞大的社交媒体数据（微博、贴吧、豆瓣），保证数据的代表性；以及像百度搜索、百度新闻等每日数据网站平台等，以确保数据的连续和充分性。

　　与之不同，今日头条的数据来源于自身平台。例如，今日头条发布的“算数·吴亦凡”系列报告，“依托今日头条3.1亿累计下载用户，以及超过3000万全国日活跃用户的阅读数据”。

　　“我们的数据没有筛样，所确定的数据即是平台用户真正的行为。”林楚方解释，今日头条是个性化推荐，会根据用户行为，分析用户真正喜欢的人或文章，精准推送相关文章。吴亦凡报告显示，18-23岁年龄段中15.34%的人最关注吴亦凡，即表示平台上确有这些人喜爱吴亦凡。

　　明星的数据报告相当于用具体的数字来描绘明星。为了更全面地表述这个人，数据分析会首先确立具体描述人物的几个维度，即把所有过去用语言描述的形象、经历、成就、喜好、外界评价以及粉丝特征、属性等，以数据形式呈现。

　　不同的明星，维度标准不同。“因为每个人及粉丝群体特点不一样。”林楚方举例，今日头条在进行周星驰数据分析时，分析了其大量经典台词、电影等元素，而对吴亦凡的分析则少有涉及；反之，吴亦凡的分析中呈现了一些广告代言、音乐类型等元素，周星驰的则没有。

　　根据不同的客户需求，数据分析的维度也有不同。例如，给影视公司做明星报告，数据公司会针对明星自身特点、粉丝数量、偏好等做详细分析，还会涉及与之相匹配的明星搭配等问题。针对广告代言，数据分析主要注重艺人形象、影响力和粉丝群体与产品目标群体是否吻合等元素。

　　彭福利举例，Vlinkage曾为某饮品精准找寻广告代言人。该饮品目标受众是初、高中生，以女孩居多。广告主最先意愿由林志玲做广告代言人。但经过Vlinkage分析，林志玲粉丝多为成年男性。最后建议改为韩国女星郑秀晶，其邻家女孩气质更受年轻女孩喜欢，符合产品定位。此外，Vlinkage还帮男星陈晓做过相应的数据分析，为其成功对接到肯德基的广告代言人。数据分析了陈晓受欢迎的程度、粉丝群像，以及对比其他演员与肯德基的品牌群体之间的吻合度等。

　　数据分析的步骤属于公司机密，简要概括为三个部分。以Vlinkage为例，首先公司要建立一个娱乐数据库，并时刻更新维护，以保证及时录入最新的艺人信息；其次由开发团队开发采集器，根据各维度标准每天24小时监测、采集数据，同时进行数据清理、降噪，排除错误信息；最后对数据进行公式计算，自动生成结果。上海纬岭传播数据总监刘诣渊介绍，运算公式是一个多维加权的结构算法。“简单来说，就是各个维度乘以相应系数，得出一个加权分数。”

　　文／顾彩玉

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