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深度資料全方位解析:冰桶挑戰

深度資料全方位解析:冰桶挑戰

這幾天最火熱的一個話題就是“冰桶挑戰”了,tomsinsight的分析師團隊興緻勃勃,從社會群體性懲罰、群體認同心理、道德綁架、從衆心理,代入追星,一直到阿希從衆實驗,甚至到米爾格拉姆實驗,一路分析下去,寫出來一篇激動人心的分析報告。

目前為止的資料分析

我們的資料團度抓取分析twitter+instagram+facebook的全部資料,截止到北京2014年8月20日上午9:00,在上述三大社交工具上共有79356人完成了冰桶試驗,具體趨勢見下圖。

深度資料全方位解析:冰桶挑戰

可見,國外和國内的情況很不一樣,并不是一下開始火熱,8月份之前,已經有大概3000多人完成過冰桶試驗,當然在8月15号完成大爆發。

另一個結論是由于冰桶試驗是1:3的傳播,并且在24小時内完成。是以在8月15号之前,很多人都在完成後沒有繼續點名,或者被點名卻沒有加入。而8月15号之後,很多人沒有被點名也主動去加入。

接下來我們用這79356個已完成冰桶試驗的樣本,做以下分析:

深度資料全方位解析:冰桶挑戰

從上圖的行業分布來看,如果按照完成絕對人數,幾乎有一半是非名人(非名人我們的定義是在twitter或者instagram上的粉絲少于2000, 國外僵屍粉比較少)。

但是從傳播展示次數來看,這幾乎一半的非名人,在展示占比中,都不到1%。可見在網絡傳播中的名人效應。而政客在平均傳播權重中(平均每人傳播次數展現)為第一位,接下來是企業家、影視明星、運動員、娛樂明星。

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我們通過圖像模糊識别分析技術,模拟冰桶挑戰遊戲中入鏡人數,平均資料是1.76。約三分一直是一個人搞定,大多數有1-2個小夥伴幫助。順便披露下我們監控微網誌後國内的資料,目前是9.37。

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再看上圖資料,87.5%的人通過視訊或者gif分享自己的冰桶試驗,也有12.5%的人僅僅通過圖檔。而通過視訊分享的平均時長是9.78秒。8秒的視訊分享最多,更多資料見上圖分析。

這些人是被點名還是自發的呢,接下來又有一個有意思的資料:

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可見大概三分之一的人被點名1次,也有大概10%的人沒有被點名。如果結合剛才的趨勢分析,大家可能更加對這個遊戲的傳播有一個直覺的認識。

如何才能玩好這個遊戲呢?

這個遊戲的關鍵是傳播性,不管是為了傳播公益還是為了傳播别的。假設遊戲規則是必須一個人門來悄悄的做,不能給任何人分享,還會有多少人去做呢?

既然遊戲是為了傳播性,那我們分析下這個遊戲中影響傳播性的因素。

我們通過每個遊戲參與者在社交工具上的資料(粉絲,互動活躍度等)給每個人做基準資料,再根據完成冰桶挑戰後傳播效果和基準資料對比,獲得修正後的偏差資料。換句話說此分析的傳播性隻是相對于實驗人自身。例如如果你一共就10個粉絲,做個試驗被轉發了1000次,那麼就是非常高分,但是如果有10000個粉絲,做個試驗也被轉發1000次,就是負數高分了。

結果發現,以下四個因素最影響傳播性:

創意。我們通過圖像模糊識别分析技術,去除圍觀人群,再把周圍的活動景物分成30個等級,等級越高就代表視訊中除了圍觀人群外,活動的道具越多,來模拟創意。

發現結果如下:創意和傳播性完全成正比。當然這個分析僅僅是模拟效果,很多創意并不一定适用大量的活動道具,但是在大概8萬人群中有一定的參考性。

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接下來是入鏡人數。一個人的遊戲才是最受歡迎的,幾個小夥伴幫助也可以。人越多傳播性反而越差。

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視訊長度最佳是7秒,超過7秒成傳播性效果下降趨勢。

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最後,如果你完成後點名的人是比你傳播性更高的人(而且他答應了你的調整,下圖分析隻考慮了對方答應的情況),那麼有利于讓你的傳播性也提高。

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綜上所述,玩好冰桶挑戰的最優方案是:一個人入鏡,拍攝7秒的視訊,盡可能的有創意,最後再點名3個會答應你挑戰的,并且比你更有名的人。

當然,我們在分析時也會發現很多反規律的資料噪點,最大的噪點就是:nba前球星奧尼爾。大家可以去欣賞欣賞他的冰桶試驗。

原文釋出時間為:2014-08-24

本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”,了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号

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