關于第三方專業彈幕數據處理機構的發展性分析

□ 居雅雯

“彈幕”這一概念雖然屬于傳播學領域，但在當今的市場環境中產生了其特有的商業價值和文本意義。通過收集與視頻內容關聯性較強的彈幕進行數據分析，既可以幫助視頻創作者了解用戶需求，給予作品創作的調整方向，又可以為視頻網站提高用戶黏性，實現資本增值。當前對于彈幕數據的研究方法主要有：基于主題模式的文本挖掘，如LDA模式；實時同步法，即MTMS，消費者實時生成的文本內容為消費行為分析提供了有效依據；網絡爬蟲技術，如現下流行的Python網絡爬蟲。[1]于收集和處理大量彈幕數據而言，網絡爬蟲技術可以說是當前最高效的方法，在使用中可以有效過濾干擾信息，提取出滿足研究者要求的數據。當前國內雖然已經在用爬蟲技術爬取數據，但技術尚不成熟。由于計算機信息技術和智能算法的當前局限性，彈幕數據的動態特征與數據背后廣大用戶的心理和行為意識尚且未能全面有效地反映出來。

隨著內容生產者和平臺想要對彈幕數據更為徹底全面的挖掘與分析，必定會催生出專業的第三方彈幕數據處理機構，以助推更高級的精準營銷。

發展可能性分析

彈幕數據處理外包，降低成本。一、基于生產成本理論的分析。如果將彈幕看作商品，視頻內容創作者就是供應商，視頻網站就是零售商，使用視頻網站觀看視頻的就是消費者。在當今這巨大的買方市場，消費者可以通過彈幕與供應商和零售商進行互動，直接或間接地參與到未來的視頻內容創作中去。也就是說，供應商和零售商通過彈幕生成的數據做消費者形象刻畫，可以實現視頻內容的精準的生產和銷售。企業為獲取商品的最大收益會竭力控制該商品的生產成本，業務外包就是降低生產成本的有效選擇。

第三方彈幕數據處理機構就是外包供應商或者零售商的彈幕數據處理任務。企業將業務外包給專業服務提供商，以更低的成本獲得更專業的服務；外包服務提供商承接各大企業的某類專項業務，實現規模經濟，規模經濟會導致生產者長期平均成本下降。[2]也就是說，對于外包業務雙方而言都會降低成本。

以視頻網站為例，在是否購入某類影視劇時要考慮用戶的觀看取向，即用戶喜歡看什么類型的影視劇，以在什么價格購入時要考慮某類影視劇的目標受眾范圍，投資回報率高視頻網站才會愿意以較高價格去爭取片源。這些考慮都可以依據彈幕，因為用戶實時生成的彈幕最能有效體現出消費者的行為意識。對彈幕數據進行大范圍、深層次分析需要專業的數據處理體系和專業的人才，但是大部分視頻網站都不具備這些，如若引入專業的體系和人才，視頻網站的運營成本就會增加，所以將分析研究彈幕數據的業務外包給專業的第三方機構，就可以降低成本，實現效益最大化。而第三方可以在一次又一次的專項外包任務中提高專業能力，這對自身的發展而言無疑也是有益的。

二、基于價值鏈理論的分析。波特在1985年《競爭優勢》中首次提出了“價值鏈”的概念，在企業從創建到生產經營所經歷的一系列環節中，既有各項投入，同時又顯示價值的增加，從而使這一系列環節連接成一條活動成本鏈。[3]價值鏈可以存在于有上下游關聯的企業之間，也存在于企業內部各業務部門之間。價值鏈上的每一個鏈結點都會影響企業最終的運營價值。從波特的“價值鏈”理論角度來看，企業與企業之間的競爭是整個價值鏈之間的競爭，任何企業都不可能在整體價值鏈上都存在絕對競爭優勢，只能在價值鏈的某個鏈接點上存在競爭優勢。因此，企業將自己在價值鏈上不具有競爭優勢的環節外包出去，讓在這些環節上有競爭優勢的企業來完成，以達成優勢互補的目的。以視頻網站為例，彈幕數據分析顯然不是自身擅長的領域，卻是第三方專業彈幕數據處理機構所專長的，那么視頻網站就可以將彈幕數據外包給第三方專業彈幕數據處理機構，實現優勢互補，最終達到雙方共贏。

需求催生市場——基于波士頓矩陣。事實上，消費者行為分析對于了解市場上的消費狀況，預測近幾年的消費經濟發展趨勢具有十分重要的作用。伴隨著生活水平的提高，人們對消費質量的要求也在不斷提高。對于商家而言，掌握消費者偏好，甚至了解消費者的經濟情況，有助于產品有效更新，以滿足消費者的更多需求，從而占據更大的市場份額，獲取更高的利益。[4]

波士頓矩陣以相對市場占有率和市場增長率為依據劃分為四個象限，如圖1所示。明星類業務具有高市場增長率和低市場占有率的特征，因此可以加大投資以支持其迅速發展，而專門針對彈幕文化的第三方數據信息處理機構就處在這一象限。根據IDC預測，2020年中國大數據相關市場的總體收益達到104.2億元，增幅領跑全球大數據市場，2020年大數據服務收入比例占33.6%，到2024年，大數據服務相關收益占比保持平穩的趨勢。[5]可見，大數據服務業未來市場發展前景十分可觀，而專項性的數據處理機構市場相對來說處于空白階段。

圖1 波士頓矩陣

彈幕的背后反映了用戶的情感需要和價值訴求，對于“彈幕+直播”，用戶通過彈幕與主播進行互動，因此分析彈幕數據可以了解用戶在觀看某類直播時更傾向于哪種表達方式；對于“彈幕+購物”，可以弄清消費者購買某樣商品時最關注哪方面的問題；對于“彈幕+廣播”，可以收獲聽眾的實時反饋，根據聽眾的需求及時調整廣播內容方向，尤其針對二次元廣播劇系列。由此可見，通過分析彈幕能夠實現供應方精準把握需求方真實需求的要求，而不同企業對數據分析結果有不同的要求，所需要的數據信息維度也就不一樣。因此，專門針對彈幕領域的大數據分析技術可以確保企業經營戰略的制定更加科學化。從縱向來說，可以對某個消費者進行個性化推薦，從橫向來說，可以對某類消費者實現精準營銷，更一步則是通過對現有客戶的消費行為進行解讀以挖掘更多的潛在目標客戶。

術業有專攻。隨著互聯網技術的進一步發展和5G網絡的鋪設，彈幕用戶數量激增，彈幕使用的狂潮仍在繼續。目前國內彈幕發展最為活躍是就是B站，《2020年度B站彈幕報告》顯示，2020年B站用戶共發送彈幕22.8億條，比2019年多出8億。B站活躍人數早已突破2億，其中90后群體占比高達90%以上。90后群體正是當前的主力消費群體，彈幕與主力消費群體的高度融合，可見探究彈幕數據背后的價值是無法想象的。

以B站彈幕視頻為例，彈幕的內容基本都是受眾對視頻內容的吐槽和見解分享，這可以說是對視頻內容的二次創作。彈幕具有匿名性的特點，與傳播學中集合行為的概念類似。匿名性為受眾提供了一個隱秘的宣泄口，在發送彈幕時，受眾不需要按照社會主流話語敘事，可以肆無忌憚地宣泄情感。因此，彈幕逐漸呈現出暴力攻擊、低俗色情的傾向，繼而影響視頻觀感以及惡性競爭引起的版權糾紛等問題。[6]因此，對彈幕數據做分析時，如何快速有效地過濾無效彈幕而挑選出符合條件的彈幕文本是需要依靠專業技術和專業人才的。

視頻提供商之所以想要通過識別觀眾輸出的有效信息對視頻內容進行整改，都是為了根據受眾的審美趣味來打造更符合其口味的視頻內容，以提高收視率和促進流量變現，也就是為了實現商業的資本增值和裂變。事實上彈幕視頻可以理解為受眾抱團分享的一個平臺，因為擁有共同興趣和相似知識背景的人很容易借由彈幕視頻而聚集在一起。這種情況正好契合了定向營銷的特質，視頻招引的廣告商就能夠對這一群體實行有針對性的銷售推廣。

從管理學的角度來說，人力資源是推動企業發展的關鍵因素，在市場競爭中發揮著核心作用。如果一個企業人才流失現象高頻發生，是無法實現長期穩定發展的，長此以往很快就會被市場淘汰。對彈幕大數據的分析是極其依賴計算機和編程的，當機器發生故障時就需要發揮人的主觀能動性去解決，第三方數據分析機構就配備了滿足這種要求的高級專業人才。但是，考慮到數據分析需要跨學科背景，也就是分析某一類型的數據是需要一定該類型的知識背景的，因此，專門針對彈幕數據的第三方機構的存在是十分有必要的。

存在的問題

用戶數據安全問題。數據由云服務器存儲，借由云計算平臺管理，數據的所有權和管理權是分離開來的，[7]用戶數據私密性的保障來自于云計算平臺，而開放與共享的數據極易讓個人用戶、企業用戶、政府、運營商乃至數據販子等從中獲利，也就是說數據安全性問題在很大程度上取決于平臺的可靠性。近年來，平臺出賣用戶數據盈利的情況時有發生，前有社交平臺谷歌、Facebook，后有聊天應用軟件Zoom。此外，也會存在大數據平臺的運維人員濫用或誤用權限泄露用戶隱私數據的問題，導致用戶個人信息的完整性和保密性遭到破壞。

根據2015年《中國網民權益保護調查報告》顯示，近一年來，網民因個人信息泄露、垃圾信息、詐騙信息等，導致總體損失約805億元，人均124元。七成左右的網民個人身份信息和個人活動信息均遭到泄漏，進而導致垃圾信息泛濫，非法詐騙猖獗。個人信息甚至會被多次倒賣轉移，使信息主體受到進一步的騷擾和侵害。2020年受新型冠狀病毒感染疫情影響，各行業加速推動數字化轉型，數據的價值進一步凸顯，與此同時，數據泄露事件也更為高頻發生。可見，如何保障用戶數據的隱私權益是一個極具挑戰性的問題。

在此背景下，具有彈幕功能的平臺將彈幕數據交由第三方專業彈幕數據處理機構去處理和分析，又延長了用戶數據泄露的風險鏈。惡意程序、病毒木馬、釣魚軟件、黑客攻擊等都是導致威脅用戶數據隱私安全的兇手，平臺用戶的大數據經由人手越多，泄露的可能性就越高。

企業意識與企業形象。“用戶畫像”的概念由阿蘭·庫珀提出，他認為用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，根據用戶的屬性和行為特征，抽象出相應的標簽，建立目標用戶模型。要注意的是，用戶畫像并不是針對某個具象的特定人物，而是聚類分析具有共同特征的某類用戶得出的。簡單來說，用戶畫像就是給用戶貼標簽。對彈幕大數據進行處理和分析需要大堆的彈幕文本，單獨的彈幕本身是沒有意義的，重要的是需要關聯彈幕發送者在該平臺留下的個人信息，即用戶在該平臺留下的所有痕跡都要一同打包去研究。根據研究出來的用戶形象，引導產品優化，改進服務質量，改善用戶體驗，進而實現高投資回報率。

描繪用戶畫像存在一個巨大的隱患，即侵犯用戶個人隱私。企業一旦被扣上這頂帽子，就會影響到企業的品牌形象，遭到用戶的指控。企業品牌形象會在很大程度上影響消費者的購買意愿，即優秀的品牌形象文化可以引領大眾的消費潮流，影響大眾的生活方式和購買行為。[8]CIS系統（企業識別系統）之所以引進中國，就是企業家注意到了企業品牌形象背后的經濟價值，[9]如鴻星爾克在河南“7·20”洪災事件中捐款河南引起全民反哺就是一個很好的案例，反面案例更是多不勝數，如微信曾因針對性推送朋友圈廣告而被指控私下監聽用戶聊天記錄，盡管微信回應此為謠言，但是依舊不能消除用戶的擔憂；美團、餓了么陷入“竊聽門”風波；攜程、滴滴、飛豬的“大數據殺熟”操作。隨著文化水平的提高，消費者的自我隱私意識不斷增強，對于個人信息的保護也越來越重視，而這些風波都或多或少地危害了企業自身的品牌形象，影響到了消費者的好感度和忠誠度。

在大眾瘋狂吐槽“我們已經沒有隱私”的時代，企業將彈幕數據打包交給第三方數據分析機構的行為，在市場初期就已經引起了爭議。倘若企業沒有按照研究需求把握好度和量，沒有做好輿論引導的準備，沒有危機意識，一旦引起消費者的警惕和指控，就極其容易陷入輿論風波，降低甚至是喪失市場競爭力，如此結果反而是得不償失。

第三方數據機構存在的通病。其一，第三方數據分析機構是為甲方挖掘分析出數據中有價值的信息，但受現實條件限制，第三方數據分析機構是無法深入接觸甲方業務的。當提交數據分析報告后，關于甲方如何使用這份報告改進業務等一系列的后續工作都是無法知曉的，第三方數據分析機構也就不能在整個業務鏈上形成閉環。任何企業的內部數據都是機密，對合作伙伴自然也不可能完全開放。因此，第三方數據分析機構和甲方的合作也就停留在淺層階段，其想要在業務鏈上形成閉環基本是不現實的。

其二，從傳播學角度來看，信息傳播過程的中間環節越多，信息失真或丟失的可能性就越大。同理，第三方數據分析機構與甲方對接時，相較于甲方自己做數據分析，信息傳遞過程增多，越容易導致雙方溝通不順暢。如圖2所示。

圖2 信息傳遞

其三，第三方數據分析機構是服務于行業內多家企業的，理論上，將同一行業內企業的數據分析業務整合起來進行比較，就會得出一個行業標準。甲方根據第三方數據分析機構給出的數據分析報告對標行業標準，就可以了解自身在該類市場中所處的地位。但是現實情況下，由于合作雙方簽署的保密協議，第三方數據分析機構是很難在遵守保密協議的情況下得出一個高質量的行業標準的。

上述三個方面都是第三方數據分析機構存在的通病，那么專注于彈幕領域的第三方專業彈幕數據處理機構也會存在這些問題，因此需要在摸索的過程中去盡量避免這些風險的發生。

結語

市場是動態的、變化的，開拓新興市場有著光明前景的同時也會伴隨著很多不可預見的問題和挑戰。在管理學中，要會運用SWOT分析法、波特五力分析等方法來確定企業自身的競爭優劣勢。因此，上述的分析既評估了專業的第三方彈幕數據處理機構可以發展的前進因素，又考慮了發展中可能存在的阻礙性因素。在彈幕文化在消費主力群體中“橫行”的這樣一個時代下，在大眾正在成為媒介經濟、文化經濟的再生產者的背景下，在彈幕用戶的交互式參與推動媒介文化產業鏈條的延伸的趨勢之下，[10]這樣一個第三方數據分析機構在筆者看來還是很有發展前景的。