大数据视角下的粉丝群体及其文化特征
Characteristics and Culture of Fan Based from the Perspective of Big Data
DOI: 10.12677/ASS.2022.112076, PDF, HTML, XML, 下载: 659  浏览: 2,204  国家社会科学基金支持
作者: 何 果, 蒲秋梅*, 王 辉:中央民族大学信息工程学院,北京
关键词: 微博大数据粉丝群体社交特征Weibo Big Data Fan Base Social Characteristics
摘要: 科技发展推动了传统媒体的变革,由媒体催生的粉丝群体迅速发展,粉丝文化、粉丝经济也在这场变革中生长和成型并逐渐进入大众经济文化场域。移动互联网时代的粉丝群体活跃于社交媒体平台,并随着当前迅猛的科技浪潮不断呈现新的特征。在互联网中产生的数据是分析粉丝群体特征和文化的可用有效资源,本文从微博获取人气流量明星的粉丝群体数据,利用大数据用户画像技术方法,呈现粉丝群体社交形象及其文化形态,并探究其背后的原因和影响,为大众深入认知粉丝文化提供多元视角。
Abstract: The development of science and technology has promoted the transformation of traditional media, and the fans generated by the media have developed rapidly. Fans culture and fans economy have also come into being in this transformation and gradually entered the field of mass economy and culture. Fan bases in the mobile Internet era are active on social media platforms, and are constantly presenting new features with the current rapid technological tide. The data generated on the Internet is an available and valuable resource for analyzing the characteristics and culture of fan bases. This paper provided a new perspective of viewing the fan base characteristics and culture, which obtained the fans data of popular traffic stars from Weibo, and used the big data user portrait technology method to present the social profile of the fan base and its cultural form, as to explore the reasons and influences behind it, and provide multiple perspectives for the public to deeply understand fans culture.
文章引用:何果, 蒲秋梅, 王辉. 大数据视角下的粉丝群体及其文化特征[J]. 社会科学前沿, 2022, 11(2): 524-530. https://doi.org/10.12677/ASS.2022.112076

1. “粉丝”到“饭圈”——媒体变迁下的追星足迹

“粉丝”的内涵本义为对某人或事物的狂热者、痴迷者,这种追崇现象历来存在或者有迹可循,由20世纪后期外来词fans音译为粉丝正式在我国商业娱乐界登场。粉丝群体与文化形成离不开媒体的助力,美国著名IT专栏作家丹·吉尔默(Dan Gillmor)对媒体演变的更迭理念正好切中了我国粉丝群体及粉丝文化现代历程:传统媒体(old media) 1.0时代的单向传递的受众型粉丝,新媒体(new media) 2.0时代的消费型粉丝,以及自媒体(we media) 3.0时代的互动型粉丝 [1]。传统媒体时代盛行的报纸、广播、有线电视等传统媒介将娱乐业中潮流文化元素以影视音乐等作品呈现在公众视野,由此带来的作品崇拜上升的个人能力崇拜率先收获了一批青年狂热追星族——受众型粉丝,他们追星方式单一,止步于明星影视音乐等的欣赏,金钱消费为购买海报杂志等,粉丝追星多为个体行为或者小众群体,媒体作为信息的传播中心具有信息的选择、加工和决策的权力,粉丝隔着媒体遥观仰望明星,两者之间不存在紧密情感的联结,然而,粉丝文化的种子已然悄悄发芽。新媒体时代随着通信技术与互联网技术在我国发展带来手机媒体,数字报等媒体的运用,信息传播解决了时间和空间的问题,用户间交互也开始具有多样的选择权和部分参与权,在我国从2004年《超级女声》到《中国好声音》等选秀节目伴生于新媒体技术应用,粉丝群体规模化的同时粉丝文化迅速成型,此时的粉丝在追星的消费投入加大,体现为对偶像各种有关产品的“应援”所耗费的金钱、时间和精力。自媒体时代互联网的广泛发展带来网络论坛、博客、微博等普遍应用,实现了粉丝与偶像间的去中心化,粉丝群体交互从线下逐渐到线上迁移,社交媒体为粉丝圈子的组成提供了有力的环境支撑,粉丝之间、粉丝和偶像之间交互变得更为直接并触手可及,粉丝与偶像的距离拉近,情感更为紧密,这种便捷的交互特点是粉丝追星文化里程中的质性转变。在如今各种媒体并存和融合的历程中,三个阶段的粉丝演进也并不是绝对线性的,而是逐渐迭代、重叠与融合的,粉丝群体的扩大和发展已然为大众所熟知,由此衍生的粉丝文化也逐渐从小众的亚文化过渡到与大众文化交融,粉丝工业经济也在粉丝群体的发展中成气候,粉丝及其所在圈子所形成的文化被称之为“饭圈”。

2. 后自媒体时代粉丝力量大——新型粉丝生态

我国互联网接入晚但发展速度快,近30年的发展中,消费型粉丝与互动型粉丝之间的区隔界限不是非常明显,时间跨度小,如果说将新媒体和自媒体时代粉丝发展之路划分到互联网web1.0和web2.0网络互联发展范畴,那么在web3.0个性化时代的到来,近几年智能手机等智能终端在我国的极速普及和大数据、人工智能时代的开启,各类社交类平台将粉丝追星文化的发展推向一种全新意义的后自媒体时代。粉丝的定义已发生泛化,一些学者将智能互联语境中凡是对社交媒体平台中的用户作品或者IP (intellectual property)的关注者通通认定为粉丝。粉丝群体以及所形成的文化、经济生态在大众消费和娱乐的环境下悄然生根,影响着主流生活方式。“粉丝力量大”意味着粉丝的参与成为偶像方、投资方、运营方等方面在经济运作中的重要参照环节。探究粉丝存在及其意义成为不少学者的笔下呈现多元的存在,质疑之声、批判之声或亦褒亦贬的声音各持一色,但是多为质性探讨,社会多元发展也亟须多维的视角审视粉丝群体的扩展。

网络为当今粉丝群体根据地,大量的数据交互中定能寻找粉丝及其文化的轨迹,这些数据可以成为探究粉丝及其文化的一个量性的对照手段。在网络数据与信息过载的今天,众多的社交媒体平台,从哪个平台研究粉丝更为全面且代表性?根据2020年微博娱乐白皮书总结,“尽管互联网平台多样,但有一条成名路径始终未变:不管你崛起于哪个平台,最终都要在微博完成个人IP的孵化”1,微博社交平台以庞大用户量和去中心化用户关注机制成为当今各路明星机构和粉丝群体的聚集地代表,从中探寻当前粉丝特征和文化踪迹是探究新粉丝文化的洞察点。微博平台众多偶像大V中选择谁作为分析?随着投资方引入日韩的造星模式并结合互联网的推手,把偶像的塑造命运赋权并贩售到粉丝的手中,传统的“名气”偶像变成了“流量”指挥棒下的“人气” [2] 的人设叙事,粉丝的追星行为前移 [3],他们将自己与偶像命运绑定,把自己设置为责任人角色积极活跃于社交媒体平台。这种新旧交叉点的不同明星塑造模式下,2018年因养成系明星节目《偶像练习生》出道的明星蔡徐坤俨然为典型代表,如今他已然是坐稳头部偶像市场的第一代初选代表,在粉丝用数据“送他出道”到“陪他成长”的这几年中,见证了粉丝群体的巨大力量。因此,本文以蔡徐坤粉丝数据作为出发点,探究在社交网络中当代粉丝的特征,具有一定的传统和当代结合模式下粉丝的双向意义。

3. 大数据下微博粉丝群体画像——粉丝表象与背后

数据过载的互联网中,运用大数据技术在海量数据中挖掘具有意义和参考决策支持数据,探知用户网络生活规律已经广泛运用于企业的营销运营支撑策略,常结合用户画像技术,技术层面上讲,用户画像就是运用数学建模的科学方法对现实世界中的用户进行抽象和表征。而群体用户画像是研究对某场景下的具有某类相同特征或者关联性的多个用户的研究,通过抽取用户共有特征赋予用户标签构建用户画像,对群体用户画像研究的意义在于通过洞悉群体行为特征规律,全面且深入挖掘服务精准化和决策支持方面价值 [4]。本文运用大数据结合用户画像呈现粉丝群体的社交活动规律的意义在于提取粉丝特征,分析他们的文化特点和运作模式,认知粉丝群体全貌,并探讨有关成因,供大众探讨其价值。

为避免僵尸粉等数据,研究过程首先利用爬虫手段获取该明星几条日常微博评论转发和点赞的粉丝数据近25万条活跃数据,通过数据清洗、数据分析、可视化几个环节,构建了粉丝画像,从粉丝基本属性、社交属性、习惯与消费、情感倾向,能力价值五维度呈现粉丝群体社交媒体画像。

3.1. 粉丝基本属性

图1呈现的是粉丝的基本属性,包括年龄分布、性别占比、星座和地区分布,可明显看出,青少年、女性、一线城市主要分布是粉丝群体的主要构成。如图1(a)为粉丝年龄段构成,15~20岁和20~25岁两个年龄段占比最高,一方面,如今的90后以及00后构成的主力军是伴随我国互联网同步成长的“数字原住民” [5],对先进的科技数字敏感,将消费、行为、情感与网络和数字绑定似乎已经是和谐的自然存在,“网络即生活,数据即事实”已悄悄融入他们生长和认知的基因。另一方面,青少年历来是追星的主要群体,追星历来有反抗传统的成分存在,也是他们在网络寻找自我心灵补给的一个出口。

图1(b),对于粉丝中83%超高的女性占比,并不完全是单纯因为“异性相吸”的表象,鲍震培 [6] 教授在粉丝群体调查中指出,中国女性绝对粉丝居多是一个普遍存在,无论偶像是男性或者是女性,主要原因来自女性生理和心理层面多层原因,表现为更不切实际的幻想美好的事物以及更愿意表达自己的情感。同时,随着我国改革开放以来新一代女性的知识和能力的提升,伴随经济和购买力的增长,在粉丝工业经济的驱使下,“女性向”的产品或者IP更能吸引女性的关注,“养成系”偶像的塑造更抓住女性追求理想美好事物同时又极具同理心等感性心理,塑造“美强惨”男主等人物角色更容易吸引女性更多粉丝,从而获取粉丝消费利益。这种“她经济”有关产品和节目的制造在如今的娱乐行业已经非常普遍,并对广大粉丝和非粉丝的人生观价值观带来新的冲击。

图1(d)粉丝分布集中在一线城市和部分准一线城市地带,与微博主体用户分布情况基本一致2,此外,湖南粉丝分布更有可能是因该明星为曾在湖南成长而呈现的一种“自己人效应”。

Figure 1. Basic attributes of fan base

图1. 粉丝群体基本属性

3.2. 社交互动

活跃的话题数据是带动明星话题热度的重要因子。微博解决了传统上粉丝散居无序的空间问题,同时提供了粉丝向偶像倾诉和同伴交流的机会,时空的变化重塑了粉丝群体的活动方式,构建了以偶像为中心的和谐社区。签到、发微博、评论、点赞、转发是日常交往方式重要组成。例如,某个粉丝的一条内容为“宝宝,我们一直在,回头看看,我们就在你身后陪着你”的评论获得了27,309条点赞转发和2092条回复,居于第一名,这样一条普通的心声营造出一种众星捧月,长情陪伴的画面既视感。可见,传统上的明星已从神坛走入了大众粉丝之间,成为当代粉丝群体的“宠儿”。这种具有集体认同感的参与式文化生产、充满爱兼有自由共享的互联网的共同体 [7] 不得不说是当今粉丝的互联网社交的良好一面。

早在上个世纪,著名媒介理论家麦克卢汉曾预言,“进入电子媒介时代人类将在更大范围内重新部落化”。如今,在网络社交媒体的拟态环境中,以共同志趣而聚合的各种“圈子”则是这种部落的数字形态,其数量和发展速度已随数据时代的到来飞快发展,以偶像为中心的粉丝团体正是这样的网络新部落。在粉丝与偶像构筑的这个一个个部落圈中,彼此之间相互独立,彼此之间又彼此相关,体现为圈外的延伸,主要是与偶像关注的娱乐或代言等有关微博账户。比较明显的是,这些粉丝群体的共同关注对象没有其他当红偶像,专一是他们的准则之一。可以综合得出,粉丝构成的是一个以共同关注的偶像为中心的自己文化认同的部落圈。但是这个圈层外的其他圈层,他们的选择通常不会太宽容。

3.3. 消费、习惯和情感

在这个集体中,粉丝自发形成一种默契,如图2(a),形成了集中在晚上9~12点之间活跃时段。同时发现,粉丝群体使用手机品牌中iPhone用户占比最大,Vivo次之,iPhone曾作为身份的一种象征和时尚的代名词,恰恰也是粉丝群体追求心理满足的另一种“追星”体现。粉丝消费是当今粉丝经济中绕不开的话题,据学者研究,粉丝消费通常分为三种类型,自给型消费、支持偶像性消费和炫耀型消费 [8],显然,iPhone作为手机产品中的明星产品,自带光环是吸引粉丝群体中的大部分人的焦点,这其中的消费原因显然三者有之。

文本是粉丝情感的重要输出窗口,通过大数据关联规则对粉丝评论内容进行了挖掘,提取到了粉丝的评论频繁项集,并根据频繁项集计算了关联强度,从图2(b)分析结果得粉丝倾诉内容频繁用词“包围、倾诉吧、承诺、未来……”等,结合关联规则“却说、很多->不安、承诺”可信度为0.8,以及图2(c)评论词云,道出了粉丝千言万语之间,要长期守护偶像的决心。无疑,微博为来自天南海北的粉丝提供了一个集体对偶像情感的倾诉的网络平台,这里的粉丝们跨越时空找到相同志趣者,一起专注投身崇拜和关爱他们的偶像,这种“自我类化”驱动了粉丝心理层面的集体认同感,形成法国社会学家马费索利的观点下典型的从集体社会关系中体验到自己价值的情感部落 [9]。只不过,从当前数据看,粉丝群体的这种对偶像的情感表达仍然是单向的“一厢情愿”,平台只不过给他们多提供了一个途径。

Figure 2. Habits and emotions of fan base

图2. 粉丝习惯与情感

3.4. 粉丝价值

粉丝以冠有偶像的某种符号为自己正名,从图3(a)发现,不少粉丝名称中都包含“IKUN”一族的各种文本符号和变相表示,“IKUN”作为偶像粉丝群体的集体代称是一种粉丝典型文化体现,一种圈内语言符号。不同的偶像粉丝都会给群体冠以一个符号,如蜜蜂、颖火虫等,可见粉丝丰富的想象力令粉丝群体充满新鲜、时尚等元素,很多圈内词汇常常会成为大众用词,融入到大众文化中,例如缩写表达“yyds”等如今已流行于广大网络社交语境和现实场域。

点赞评论转发签到打榜刷屏自然是粉丝常见操作,其价值意义不言而喻就是为偶像增加和保持人气与商业价值。再说粉丝之间,粉丝之间并不完全是平等关系,他们度量一个人话语价值时候会通常会参考粉丝的等级,粉丝等级越高意味着活跃度越高,影响力也越大,这些粉丝通常具有充当粉丝群体中活动策划组织者或者实施活动的能力。部分“辩论”能力较强的粉丝,如图3(b),将会在控评场合发挥出他们的口才优势。结合当前饭圈的打榜、控评反黑、刷流量等现象,可见群体内部已经具有意识的结构化功能组织特点,而这种分工协作已成为饭圈文化的重要组成部分。

Figure 3. Fan base value

图3. 粉丝价值

4. 数据时代的饭圈现状——数据的“掌控者”还是“数据奴隶”?

粉丝画像数据得出,年轻的、时尚的、叛逆的、团结的、专注的、迷恋的、激进的、创造的、组织化的,这些特征构成了该偶像粉丝群体的标签,在权力贩售的偶像工业模式下,粉丝与偶像之间的情感纽带更加牢固和纯粹,也符合当今饭圈粉丝追星的常态,他们已经形成了以偶像为中心,具有信念、有组织计划和分工的同质群体单元。然而,这些表面上的忠贞、无私勤劳等都是基于这个群体文化圈层,一旦跨越,则是不同粉丝群体间的资本竞争,为偶像而战同时就是为自己权力的捍卫,网络粉丝之间的硝烟长期伴随粉丝群体的发展历程。因此这种内部的价值同一与外部的价值对立往往是导致粉丝的非理性的根源,文化异质性是饭圈各个粉丝群体之间经常发生资本争夺的战争来源 [10]。

事实上,粉丝追星的本源是从偶像身上找到自身却缺乏的特质,从而将期望投射到偶像身上寻求生理心理和精神上的满足,当今粉丝造星的游戏规则又给与粉丝亲手塑造起来完美偶像的成就感。这两方因素使得投资方、粉丝和明星三者之间促成了一种粉丝工业经济,在这三方共赢的生态中,粉丝有了情感依托,将爆发出源源不断的创造力,造成互联网平台的数据繁荣景象,但在互联网数据量即代表人气流量的网络规则中,数据的追逐使得一些粉丝做出非理性超出大众认知的出格事件,这也常常成为大众质疑、抨击粉丝群体及其文化的要点。殊不知,粉丝构造的偶像只是资本根据粉丝的需求打造虚构人设,是迎合粉丝口味潮流下的媚俗产品 [11],这种为生产偶像进行消费买单形成了粉丝的二次消费,造成了粉丝认为自己获得了明星养成主控权的假象,从而机械地为守候心中的爱豆辛勤打榜、刷评、氪金消费,不求回报的行为只为让偶像的人气数据值攀升,这时的粉丝们是否曾思考过自己已沦为因数据而数据的“数据奴隶”呢?

5. 结语

纵观我国移动互联网的发展,也是传统媒体向数字媒体的变迁史,饭圈文化也借助科技和媒体的变革急速形成发展壮大,活跃于网络并曝光于公众视野对主流文化和生活发生影响,这个生态中的粉丝与偶像及偶像背后的工业息息相关,粉丝的文化行为等又逐渐渗透进入大众文化中,显然不能剥离粉丝与大众环境单独看待。新事物的生长中总不可避免会出现各种问题,饭圈暴露出来的问题正是他发展的必经阶段,在数字化时代,粉丝问题的不断暴露也正是国家和公众认真对待和审视这个现象的时刻,今年国家出手对娱乐圈和饭圈的整顿将是个开端,2021年6月,中央网信办启动“清朗·‘饭圈’乱象整治”专项行动,将饭圈中的网络刷屏打榜等数据的规则从投资方、平台方等根源上进行了治理,同时饭圈之间的网络骂战拉踩行为也得到了有效改善,网络平台中的数字硝烟暂时也得到了一定的安宁。伴随着接连的明星“翻车”事件,饭圈青少年的人生观价值观更成为大众对青少年追星的又一担忧,网络偶像作为一种意义上的网络意见领袖,他们作为公众人物有着潜在意义上引导正能量的责任,因此,大众对偶像的粉丝群体的观察同时也是对偶像的监督,对粉丝群体的成长关注,这也是本实验挖掘粉丝群体数据的重要初衷。

在本文选取代表性偶像的粉丝群体作为对象对粉丝群体特征、社交、消费与行为、情感和价值的分析中,结合了诸多学者的研究观点,在量和质上进行了糅合、印证和补充,然而,网络中的粉丝数据未能涵盖全体的粉丝特征,范围也不够广阔。在短视频、长视频、直播业占主导的今天,新兴粉丝群体特征又是什么趋势有待更多元的挖掘与探讨。

基金项目

本文系2020年度国家社会科学基金“大数据视角下聚焦网络热点的少数民族用户多维画像分析”(项目编号:20BGL251)研究成果之一。

NOTES

*通讯作者。

1新浪娱乐。2020微博娱乐白皮书。http://f.sinaimg.cn/ent/2020/2020WeiBoYuLeBaiPiShu.pdf。

2新浪微博数据中心。2020微博用户发展报告。https://data.weibo.com/report/reportDetail?id=456&sudaref=cn.bing.com。

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