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网红走红全靠算法?人民大学研究报告:夸大了

冰川思想库 2024-12-20 09:48:30


网红产业的兴起,的确是在平台发端,但并非平台单独的力量所能造就,更加并非算法所能操控。它事实上是整个社会机制、情绪与趋势所共同推动的。

撰文丨艾川

理发师晓华的本名叫李静,在小地方湖南怀化和丈夫一起开了一家店面狭小的理发店,叫做靓发设计。晓华的师傅就是她丈夫,两个人苦心孤诣地经营了这家小店已经11年。

晓华脸型圆圆,和蔼可亲,和她的店名一样朴实无华。2024年2月,她也开始玩起了抖音。像所有小地方的人一样勤劳坚韧,她辛勤理发的同时,坚持在发视频。到了10月,她一共发了398个视频。然后,大概晓华和其他所有人都没有想到的是,她成了网红。

在短短一个月的时间里,她的视频里涌进来了大批的粉丝,据说,是因为她“听得懂话”,是“人民的理发师”。到今年12月,她的粉丝暴涨到453万,直播间人数可以突破十万人。连当下走红的明星向佐都特地去找她理了个发,结果“贼满意”。



▲一夜爆火的理发师晓华

这样泼天的富贵,一而再再而三地落在了许多类似晓华这样朴实无华、平平无奇的人身上,背后究竟是如何形成的?

晓华的走红引起了中国人民大学新闻学院的注意,他们也想探究网红走红背后的流量机制是什么。于是,他们把晓华作为研究的典型案例之一,放在了一个名为《廓清平台算法想象:网红成长轨迹与驱动要素分析报告》的研究之中。

01

人大新闻学院的研究报告,开宗明义地说,不少人认为“网红是算法造出来的,或是平台选出来的。这种看法反映了公众对于算法运行机制直观然而片面的看法”。

报告考察了从2021年3月到2024年10月的61位网红,试图寻找这些网红的走红轨迹,并理解他们与流量机制之间的关系。



▲抖音单月涨粉超500万的内容创作者典型案例

在这61人中,55.7%是名人走红,而其它的44.3%则是普通人逆袭。这些名人中包括了刘畊宏这种娱乐明星,和谷爱凌这种体育明星。而普通人之中,许多人尽管已经得到了“泼天富贵”,却未必为大众所熟悉,例如听泉鉴宝、大圆哥等等。

人大新闻学院的报告认为,所有网红的走红,是一个综合因素的构成,所谓“一夜走红”并不是事实,多数人是苦心经营了很长时间的。晓华10个月时间暴涨成为网红算是幸运,开封干娘-赵梅在两年的时间里粉丝寥寥,一直到一场线下活动才突然获得关注,一夜暴涨500万粉丝。

但是即便有巨大的粉丝,也未必能够成为真正被社会关注的“网红”。比如歌手唐艺,粉丝714万,却从未进入公众视野。

要想真正破圈,成为大网红,报告认为有两个重要的因素:其一是被主流媒体报道过,其二是进入微博热搜。

在研究的61个网红中,被主流媒体报道过的网红有42个。尤其是草根网红,能否被主流媒体所关注报道,几乎就是破圈关键词。

郭有才粉丝暴涨之后,媒体报道纷至沓来,他变成了菏泽当地的媒体宠儿,从而引来了大量仿效,菏泽南站一时成为了直播聚集地,他因而破圈成了顶级网红。

丁真更是如此。一个偶然的机会,长相“高原清纯”的他出现在几乎所有主流媒体上,他成了理塘名片,全网顶级网红。

至于李子柒,她已经不仅是中国网红,还是国际网红,甚至被认为是代表了“中国式美学”,成为包括人民日报、新华社等官方媒体在内追捧的对象。

另外19个网红却未曾被主流媒体关注,即便他们拥有庞大的粉丝,但也仅仅是在垂类领域中独树一帜,从来未曾被社会公众所关注,例如生活剧情博主大圆哥、母婴育儿博主朱两只吖。



▲代表性网红博主是否上过热搜的统计

另外一个重要的元素,是微博热搜。有意思的是,上过热搜的网红,同样是42个,与主流媒体报道过的人数一致。

可以想象,越是热搜常客,网红就越能够破圈。数据统计,上过微博热搜100次的网红超过31%。

微博热搜可以说是公众舆论的放大器。社交媒体的核心在于互动性。网红在公众视野中是否有话题可说,用户是否对其行为有感知,这是上热搜的关键。

以晓华为例,这个小城理发师如何能够上热搜?她的成名被认为是“人民理发师”“听得懂话”,这是公众情绪对于服务态度或质量的感知。

世上的Tony老师千千万,想来从小城理发师老公那里学习手艺的晓华,也肯定成不了什么顶级时尚设计师,而恰恰是她合乎公众意愿的“听得懂话”,成就了她的热搜,也成就了她的网红生涯。

因此,报告结论说,有三个原因成就了网红的爆红:内容质量与个人魅力,以及社会情绪与社会原型。

也就是说,公众在网红身上找到了自己:自己的情绪、自己的话语和自己的遭遇……他们在网红身上找到了共鸣点。

那么结论也就很明显:平台算法虽然在网红走红的过程中至关重要,但平台既无意愿,亦无能力“造神”。

这么说吧,即便平台能够操纵自己平台上的流量,它如何能够操纵公众情绪,和他们的自我镜像?

02

其实我更加感兴趣的,还在于其中的草根网红与名人明星网红之间的比例消长。

在这个报告之中,名人明星网红比例55.7%,略微超过草根网红。

按照报告所言,网红在初始阶段的知名度对于网红成长非常重要。当然,你可以想象,像谷爱凌这样的网红,相对于晓华来说,是多么巨大的知名度落差。

但是我其实有另外一个疑惑。是名人在网络上走红,还是网络成就了名人的走红?

举两个例子。刘畊宏虽然原本就是明星,但他在明星群体之中,原本属于比较“糊”的那种,也就是在娱乐市场生态中属于低位。如果不是在疫情期间他的家庭体操爆红,刘畊宏通过传统市场能获得公众认可吗?这恐怕是一个巨大的疑问。

东方甄选亦是如此。俞敏洪亲自下场,在东方甄选的初始直播阶段中,仅有可怜的数千数万在线人数,完全与俞敏洪公众创业偶像的形象不匹配。但董宇辉的双语直播,以及他信手拈来,出口成章的才华和知识储备,使他的直播瞬时得到了亿万流量,成就了东方甄选的头部地位。

是因为公众爱上了刘畊宏和董宇辉,从而才有他们的爆红,还是他们原本就有网红潜质?这个问题不需要回答了吧。

这就是我一向以来的观点:互联网是新时代中,普通人也能够参与社会互动的方式。而网红之所以能够走红的背后模式与机制,充分说明了,即便是一个平平无奇的素人,也可能在庞大的互联网中崛起。

互联网时代,每个人都拥有话筒,于是普通人也能被看见,被听见,被发现。



▲郭有才被聘为菏泽文化旅游推荐官

如同人大新闻学院报告中所提到的,由于草根网红来自于民间,对于自身阶层或生活形态更加熟悉,语言系统一致,情感元素相似,他们本身的表达,就比较符合民间的话语体系,因此容易引发共鸣。

从根本上说,算法对于名人与草根网红的曝光,基本上所遵循的是无差别计算,既不会偏袒名人,亦不会打压草根。从利益的角度上说,流量越是自然呈现,越符合算法规律,成本也更低,效益越高。

平台和算法,从其运作的角度上讲,多元化与时效化反而对它们是最高效的。网红的多元性利于满足不同群体的需求,实现“青菜萝卜各有所爱”,避免平台被少数网红“绑架”,保证了算法的有效性。

时效化指的是,网红群体有自身的发展规律,阶段性有社会热点的潮起潮落,有网红代际更替,平台算法是社会热点变化的一种反映,体现了创作者和用户之间复杂互动的结果。

刘畊宏和东方甄选的案例说明,在当前的流量格局下,明星名人想要获得流量,成为互联网时代的“流量名人”,他们反而必须要洞察网友的需求,让自身内容具有一定的公共性,从而在互联网时代实现“翻红”。

所谓的算法造神叙事,不过是一种臆想。其原因在于,有些人并不了解算法技术,误以为算法能左右流量,大多数人倾向于对复杂生态简单归因,算法就成了那个“背锅”的。

算法技术的发展,让社会的注意力分配结构悄然改变。流量竞争使传统名人必须学会网络的语言表达,关心普通网友的关心,注意社会情绪的走向,以及社会情绪的转移。

社会结构与流量竞争之间,于是形成彼此成就。流量时代的崛起使社会结构更显多元化,社会空间不断拓张,社会新生力量不断涌现,从而社会的活力得以维持;而社会结构也因应这些变化趋势,不断进行制度与管理的调整,从而适应公众需求的变动。

所以,网红的形成,也就是流量竞争,是社会保持流动活力的一个重要体现。当然,它也带来一些负面作用,比如情绪放大、网暴发生和舆论审判等等,这当然需要进行制度性的约束,事实上也正在进行约束。

03

对于算法机制的误解和放大,其实是对于流量时代的一种敌意或无知。

Web2.0时代之后,没有算法,就没有互联网。算法对于商业、资源、知识的有效配置,无论如何强调也不为过。而在内容领域,算法对知识的传播,文旅的推广,传统文化的复归,对农村农业和农产品的扶助,都有着巨大的作用。

在过去的数年之间,个体、机构与地方网红的出现,在很大的程度上推动了社会的明显变化。比如,由于淄博烧烤的出现,以及后来出现的类似于尔滨、天水麻辣烫等网红城市现象,拉动了地方文旅的发展;晓华一个网红的出现,就使当地加开四趟高铁,当地统计因此而拉动了1.2亿元的消费,她被戏称为“怀化5A级景区”。



人大新闻学院的报告的确给我们一个启示:网红产业的兴起,的确是在平台发端,但并非平台单独的力量所能造就,更加并非算法所能操控。它事实上是整个社会机制、情绪与趋势所共同推动的。

网红成长趋势之中,自媒体、媒体参与,社交放大,舆论变迁,这是一个算法随着社会变化衍生出来的生态变化。它是社会技术进步所驱动出来的,但并非全知全能,仍有自己的局限性。

网红出现的价值并不是单一地破除了名人阶层对于资源、话语和平台的垄断,它更加内在的意义,其实是对原有注意力结构的一次增量创新:让更多网友关心的事情被看到。

而社会总体自然也会从其中受益,例如网红对于文旅的推动,对于弱势人群的关注,对于消费市场的拉动。甚至从直播已经列入了国家发展的重要规划中,你就可以感知社会变化的趋向。

任何一种技术都不是完美的,算法自然也不是。算法需要被规训、约束乃至监督,但神化、脸谱化甚或污名化算法,都并不是正确看待算法的方法。

想要让算法成为更加友善和美好的工具,首先,你得理解它。

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