具体描述
编辑推荐
当下，一切行业都是娱乐业，一切生意都是数据生意。《中国娱乐大数据》是国内一本用大数据剖析娱乐圈的作品。
数托邦团体用大数据为你立体地、鲜明地解读了《爸爸去哪儿》《快乐大本营》《非诚勿扰》等节目为何火爆？是谁在粉它们？哪个节目的广告商赚得盆满钵满？陈坤和黄晓明到底谁的商业价值更大？中国主持界是谁在呼风唤雨？顺便还教你如何鉴定水军，如何透过炒作看真相。
毫无疑问，这是2014年不可错过的了解娱乐圈真相的读物，无论你是精英还是屌丝，是广告商还是制片人，你都有责任知道自己为何被娱乐得这么久，这么彻底。
内容简介
在移动互联网时代，“手不释机”“网不离身”已经成了普遍现象。为了迎合和引导消费者的需求，各大媒体使出了浑身解数，对用户了解的需求从未如此迫切。数托邦应用而生，它对当下极火爆的娱乐节目《爸爸去哪儿》《舌尖上的中国》《中国好声音》和影视作品《私人订制》《小时代》等进行用户分析、品牌价值研究，从而给媒体和广告商提供商业价值判断和决策分析，也让用户透过喧嚣表面，看到一个真实客观的娱乐圈，从而也找到了自己的归属和定位。
作者简介
数托邦（DATATOPIA），数托邦创意分析工作室，是国内专业新媒体大数据分析与咨询服务提供商，是中央电视台、湖南卫视、光线传媒等多家明星节目的数据营销团队，为之提供用户洞察分析、品牌价值研究和市场营销决策支持等。其分析报告被主流媒体广泛转载，数托邦被誉为国内影视行业大数据研究的先锋。
数托邦认为：大数据是现代商业社会的语言，而我们要用最严谨的八卦精神，传播大数据背后的快乐。
目录
自序
第1章 《爸爸去哪儿》凭什么火？
超越《中国好声音》成为口碑王
男女粉丝“二八分”罕见攻下GDP高地
覆盖适龄婚育群体观众气质更显成熟
林志颖父子“老少通吃”张亮爷俩成功逆袭
那些广为传颂的笑点与泪点
三大主赞助商回报大比拼
第2章 《舌尖2》如何唤醒全民味蕾
首集：微收视逆天各年龄段通吃
《心传》：分流下坚挺讨论现“长尾”
中场：口碑折戟“家常”争议大，年龄“剪刀差”泄密“代沟”
番外篇一：如何鉴定水军
番外篇二：关于水军的几个问题
第3章 《快乐大本营》PK《非诚勿扰》
分析方法说明
微收视
观众群：年轻屌丝VS.高大上
提及微博语义分析
观众群数据学三观分析
结语
第4章 属于谁的《小时代》？
数据采集
群体勾勒
地区舆情参与度指数
观影人群关键词画像
《小时代》观众群关注的企业品牌TOP10
结语：一部电影而已？
第5章 《私人订制》是全新订制还是炒冷饭
口碑分析
场景提及
观众群像
明星关注排行榜
谁是“冯女郎”？
票房数据
第6章 谁才是中国主持界的一哥一姐
白岩松，微博里的央视一哥
柴静，微博里的央视一姐
总体来说，得《快乐大本营》者得天下
有时候出走央视是个正确选择
最后让我们来说说小崔和小白
第7章 陈坤与黄晓明，商业价值谁多谁少
方法介绍
陈坤VS黄晓明选秀
陈坤VS黄晓明微博
微博人脉圈
在微博上，他们影响着谁？
在微博上，他们的影响力如何？
商业品牌提及偏好度
结语
第8章 “互联网思维者”装腔指南
“互联网思维者”的自白
24小时，要这么来过
三观自我校验
创业那些经验值，不能不知
结语
第9章 貌似企业家的娱乐人士
任志强的微博作息时间表
任志强最喜欢和谁玩？
任志强PK央视
任志强的圈子
谁在关注任志强？
谈论任志强时，粉丝其实在谈论什么
第10章 大数据起底《龙门镖局》
方法介绍
双屏收视分化网络逆袭扶正
观众群体轮廓描述
网络行为习惯摸查
二次元基因密码
结语
第11章 全民选秀2013
是时候有一个新榜单了
全V榜之国产电影
全V榜之进口分账电影
全V榜之电视剧榜
全V榜之最热明星
后记
前言/序言
自序作为梦想以数据为人类创造价值的人们，现在是个幸运的时代，因为身处移动互联网、社会化媒体与大数据技术迅猛发展的大时代开端。
记得神州数码CTO谢耘在《转折》一书中提到，因为技术的爆炸式发展，现实生活中的一切，开始在IT和网络的世界里也有了一个虚拟的“映像”。而社交网络的出现，不仅将人类线下的社交行为“映像”到了线上，同时大大扩展了人们社交的广度和深度，也为我们研究基于社会化的人类行为，提供了更好的视角和手段。
正如麻省理工学院社交网络分析教授 Deb Roy，在TED的一次演讲中提到，社交网络是观察现实世界的望远镜和显微镜，必然会对商业、政府以及个人产生深远的影响。
在社会化新媒体时代下，每一个人使用媒介、触达内容、互动反馈的行为，都不知不觉在发生变化。以影视产业为代表的媒体行业，在这波浪潮中，最直接地感受到了新媒体用户的力量。互联网思维改变一切，这种巨大的变化，使得内容的生产者和分发渠道自发或被迫地需要离用户和市场的需求更近。对社会化媒体用户的大数据分析研究，应运而生，且变得越来越重要。
我们看到，2013年开始，以《北京遇上西雅图》《致我们终将逝去的青春》《中国合伙人》《小时代》等为代表的一批国产电影，拉开了中国电影“观众中心制”的序幕。《人民日报》记者刘阳在《中国电影报》上发表的关于影视行业大数据的评论文章中，对这一现象如此描述：“‘观众中心制’恰恰与‘大数据’思维和操作方式的核心不谋而合——对观众和市场需求的高度尊重。从这个意义上说，虽然‘大数据’在国内影视产业中的应用才刚刚开始，虽然它的应用效果还没有在市场实践中得到充分的展示，但它对整个影视产品创作理念和生产机制的变革，却已经具有了里程碑式的意义。”
过去一年中，数托邦创意分析工作室对众多现象级影视作品和娱乐节目等媒体内容做了许多大数据解读的实践，本书就是这类实践的汇集。在本书内容产生的过程中，每篇大数据媒体内容的传播经历，让我们也切身感受到了新媒体与大数据结合产生的力量，而对新媒体时代消费者的研究，及其给行业变革与商业创新带来的深刻影响，才刚刚开始。
这里要特别感谢对本书内容的共同创作与支持的媒体合作伙伴们：
第3、4、7、10、11章，原载于《影视圈》杂志社和数托邦合作的“娱乐大数据”专栏，感谢《影视圈》总编刘海洋，主编林晶，专栏编辑谢刀刀。
第1章内容，感谢新华社记者刘景洋、周劼人。
第6、9章，感谢《壹读》杂志社。
第5章，感谢《中国广播影视》记者张梦依。
另外，还要感谢东方出版社的崔雁行老师和责编薛芊，没有他们的辛勤努力，此书不会如此迅速地面世。
第1章《爸爸去哪儿》凭什么火？
所有的人都有爸爸，约一半的人有机会成为爸爸，仅凭此，《爸爸去哪儿》火得就有“硬道理”。从舞台秀走向真人秀，《爸爸去哪儿》以近乎“零差评”的口碑实现了电视娱乐节目的成功转型。有观众说，在疲惫的周末夜晚，被“星爸萌娃”温暖后入睡，简直就是一次“治愈系”减压旅程。
《爸爸去哪儿》可以说是全民娱乐节目的巅峰，它如何变成一个全国性的现象，又如何突破了湖南卫视传统娱乐节目的收视天花板？
新华社新媒体中心联合数托邦抓取了新浪微博上提及“爸爸去哪儿”的45.5万条原创微博，并对36.7万独立原发作者用户（去除疑似水军账户）、1300余万条用户微博及近1亿的关系数据进行分析，得出结论：《爸爸去哪儿》不仅成为名副其实的“口碑王”，还使娱乐节目发生了很多微妙的变化。
超越《中国好声音》成为口碑王
通过与各节目同时提及的正负面词汇进行统计，《爸爸去哪儿》虽未完全达到“零差评”，但仍创造了高达89%的美誉度，其美誉度超过《中国好声音》《非诚勿扰》以及湖南卫视的《快乐男声》《快乐大本营》和《天天向上》等。
《爸爸去哪儿》的口碑既是湖南卫视的娱乐节目里面口碑最好的，也是2013年度所有娱乐节目里边最好的。观众的好评，促进了整个节目的口碑传播。
图1 各热门电视节目口碑比较
男女粉丝“二八分” 罕见攻下GDP高地
尽管父爱主题“男女通吃”，但分析得出的“爸爸粉”女性占到八成。难道是因为星爸太帅？当然，这与微博中整体较高的女性占比和她们更爱分享转评的习惯也有关。
女性在新媒体受众中是一个很重要的人群，尤其是对于娱乐节目而言。因为女性观众更关注时尚，关注男星，在社交媒体上更倾向于对娱乐节目进行观看和分享。电视娱乐节目的新媒体话题量和传播量，与女性用户的参与度和传播积极性直接相关。同时女性本身还是社交媒体用户中占比相对较高的一类人群。
图2 原发提及用户的男女比例
（续表）
表1 《爸爸去哪儿》提及用户的地域偏好排行
偏好度排名快乐大本营
1湖南
2黑龙江
3吉林
4辽宁
5浙江
6河南
7天津
8江西
9海南
10河北
地域偏好度上以《快乐大本营》为例，其实可以看到，作为湖南卫视标志性的传统娱乐节目，它的主体偏好人群，还是以湖南本省、东三省（黑龙江、吉林、辽宁）等对娱乐节目有天然亲近的观众以及河南、江西、海南、河北等经济相对欠发达的二三线省份为主。
但《爸爸去哪儿》的前4期却显示出了对芒果台意义非凡的一大变化：它的主体人群突破了原先湖南卫视二三线高偏好困局，成功打入到了整个华东市场，如江苏、上海、浙江等。
不同于《快乐大本营》，《爸爸去哪儿》的观众明显向GDP高地聚集，对湘派娱乐节目免疫力极强的京、沪、苏、蜀等地罕见上榜。《爸爸去哪儿》偏好度前十省份中，有五个是GDP十强，涵盖三个直辖市。这是否能说明：一部分“先富起来”的人，对亲子关系有更深的焦虑和期待？
从每期的地域偏好趋势图中，可更清晰地看到这种变化，在预告期和第一期中湖南观众的占比还是比较高的。但是随着节目的不断播出，节目讨论增量在北上广中体现明显，反之，湖南的占比则不断下滑。
图3 《爸爸去哪儿》提及用户的地区占比变化趋势（第0期为预告期，早于第1期一周播放）
覆盖适龄婚育群体 观众气质更显成熟
表2 热门电视节目的微博提及用户年龄分布
节目平均年龄（岁）2倍标准差（95.5%）
中国梦之声24.5210.58
中国好声音23.1510.84
爸爸去哪儿22.189.08
天天向上21.739.12
快乐男声20.299.3
（续表）
表3 《爸爸去哪儿》提及用户主要省份年龄分布
省份平均年龄（岁）2倍标准差（95.5%）
北京24.0110.26
上海23.459.61
天津22.607.81
山东22.389.23
平均值22.189.08
湖南21.518.45
贵州20.908.30
甘肃20.777.37
广东20.569.55
海南20.537.59
广西20.298.18
在几档人气节目中，“爸爸粉”的年龄横跨“50后”至“00”后。以北京为例，主体观众覆盖了从高中生到大学毕业十年左右的人群。不少适龄青年发微博称：“看到××，我也好想结婚，想有个这样的儿子/女儿。”有趣的是，北京和上海的“爸爸粉”年龄明显偏高，不知是否与两地剩男剩女大量堆积有关。
《爸爸去哪儿》的观众，属湖南卫视电视综艺娱乐节目中心绝对“高龄派”，更准确地讲，是平均年龄最高的。湖南的节目主体受众是大学生。《爸爸去哪儿》已经拉高了湖南卫视观众整个的年龄层次。我们可以看到，像北京、上海、天津、山东这样GDP比较高的省市的观众的平均年龄更高。这也说明，更高GDP省市的人群收看这个节目的年龄层次整体也会更高。不仅是对娱乐节目原先有爱好的人爱看这个节目，还有更多相对高龄的人群加入进来。这也从另外一个层面说明《爸爸去哪儿》的观看人群突破了原来湘派娱乐文化的主体受众。
图4 《爸爸去哪儿》微博提及女性用户中妈妈的比例
图5 《爸爸去哪儿》提及用户关注偏好之娱乐榜
一组有趣的数据，依据数托邦自主研发的机器学习模型，根据用户的社交关系及微博内容进行分析得到。也许，北京、上海的妈妈们心情会很复杂，她们会不会一边看着《爸爸去哪儿》，一边被孩子问“爸爸到底去哪儿了”？
由图4可以看到，北京、上海的妈妈占比数值是高于全国平均值的，而广东和湖南低于全国平均值。有理由推断，京沪观众群中多是处于育龄或已为人母的女性，而粤湘娱乐节目的粉儿中更“有模有young”，更多年轻观众群体。
图5媒体偏好数据分析显示，“爸爸粉”已经摆脱了简单的快乐至上，对精神世界的要求有自己的腔调。对《新周刊》、《南方周末》、《央视新闻》、《人民日报》等严肃时政类媒体保持关注，流露出更为成熟、理性的气质。
总体来说，这是一个“跨界”人群的混合：跨年龄段、跨兴趣爱好。
林志颖父子“老少通吃” 张亮爷俩成功逆袭
数据来自每期节目播出后一周内5对父子的原发微博提及量（含昵称），其中第0期为第一期节目推出的前一周。5对父子每期提及量排在前三的如表4所示。
林志颖父子以“不老男神”+“超萌北鼻”组合稳居榜首，曾经的少女偶像首次以父之名，以温情和耐心感动观众。田亮父女综合实力排名第二，奥运冠军成功转型，形象养眼、表现有话题性引发讨论。张亮父子低调亮相，但在第四期凭借天天出色表现成功逆袭，赚足眼球，受益最大。
从预告期到第三期，林志颖和kimi一直是最受大家关注的一对明星父子。鉴于林志颖的超强号召力和牢固庞大的粉丝群体，将其作为主要“卖点”并试图打开节目营销局面，确实为一个不错的选择。高粉丝基础和高辨识度，成全了林志颖和kimi在前三期的“独领风骚”。
第四期，逆转出现，“理所当然”只是童话或幻觉，张亮和天天变成了最受大家关注的明星父子。相信没有人会否认，张亮是《爸爸去哪儿》一手打造并捧红的明星，是参与者中的最大赢家。他从一个知名度从没走出模特时尚圈的草根明星，变成了大众明星、全民男神。微博粉丝从最初的二十万迅速逼近两千万，身价也跟着水涨船高。
既然逆转出现在第四期，那第四期到底发生了什么呢？
表4 五位爸爸的用户提及率排行（第0期为第1期播放前一周）
林志颖王岳伦田亮郭涛张亮
0期★★★★★★
1期★★★★★★
2期★★★★★★
3期★★★★★★
4期★★★★★★
表5 五个宝贝的用户提及率排行（第0期为第1期播放前一周）
KimiAngelaCindy石头天天
0期★★★★★★
1期★★★★★★
2期★★★★★★
3期★★★★★★
4期★★★★★★
图6 《爸爸去哪儿》林志颖、张亮的提及比例趋势变化
那些广为传颂的笑点与泪点
图7 《爸爸去哪儿》节目中看点提及排行榜
爱的表达可以创造，大数据的新词识别并梳理发现了它们。真人秀电视节目中对于明星成功的情节设置，对于一个电视节目中的一个明星的养成，会起到非常大的作用。在第四期，我们看大家提及的各种热点内容中，天天护蛋的情节，是前四期节目内容中泪点最高的情节。所以从天天护蛋这个情节开始，这对父子真正成为了该节目观众关注和喜好的重要元素。每一个笑点与泪点背后，是父亲和孩子终生难忘的成长故事，也是《爸爸去哪儿》留下的最温暖的回忆。其中，“奥特曼的蛋”已在淘宝出现，不少还号称“正品包邮”。“爸比、北鼻、森蝶”，台湾腔、川味英语与网络语言天生也没有违和感。
三大主赞助商回报大比拼
以节目播出前后微博热值变化作为赞助回报参考。三个互不搭界的品牌各有收获：主冠名赞助商强势冒出，在几乎没有社交媒体营销的配合下，微博热度强劲增长。英菲尼迪从第三期开始广告植入，话题增量立竿见影。思念水饺配合“爸爸吃神马”等线上下互动促销，参与度有所增加。只是不知，三大赞助商的投入是否与这一结果契合？
图8 《爸爸去哪儿》赞助商提及热度趋势变化
《爸爸去哪儿》的主冠名商最早是美的。但是美的在节目播出之前，退出了《爸爸去哪儿》的广告投放，从而成全了999感冒灵以2500万广告费冠名了《爸爸去哪儿》。而在《爸爸去哪儿》第二季，要想拿下主冠名，则需至少出价三个亿。999感冒灵可以说是这个节目的冠名商里最大的受益者。
2014年播出的《爸爸去哪儿》第二季广告主有3个亿的主冠名费用，共计超过5个亿的节目广告赞助费，也说明了《爸爸去哪儿》这个节目的普适性和它的商业价值，这个节目在商业上的成功也会带给我们很多的思考。
《爸爸去哪儿》的成功，还有一个特别的背景，它从2013年第四季度开始，在非黄金档，周五晚上九点半以后播出。在一个非黄金档时间达到这么高的收视率和关注度，的确是非常惊人的。在2014年《爸爸去哪儿》第二季的播出时间会调整到第三季度的黄金档，而同阶段播出的是《中国好声音》的第三季。作为两档中国目前最火的综艺娱乐节目，2012年成就了《中国好声音》的第一季，2013年成就了《爸爸去哪儿》的第一季。2014年，这两个中国最好的娱乐节目，在同一时间段PK的情况，会是什么样子呢？
（续表）
表6 《爸爸去哪儿》微博观众视频收看渠道分布表
0期1期2期3期加权平均
优酷2.82%1.28%1.66%1.15%1.41%
爱奇艺0.87%0.40%0.51%0.25%0.40%
搜狐视频0.78%0.22%0.44%0.25%0.33%
土豆0.87%0.23%0.29%0.32%0.30%
腾讯视频0.17%0.27%0.28%0.17%0.23%
新浪视频0.43%0.02%0.34%0.18%0.21%
乐视网0.48%0.18%0.13%0.07%0.13%
360影视0.07%0.03%0.16%0.06%0.09%
PPS0.11%0.06%0.11%0.05%0.08%
百度视频0.02%0.01%0.01%0.01%0.01%
酷60.04%0.01%0.00%0.01%0.01%
这是对于微博观众群体的视频网站来源的分析，代表了观众的网络收视渠道。优酷排在第一，第二是爱奇艺，第三是搜狐视频。从第二季开始，爱奇艺购买了《爸爸去哪儿》的网络独播权。而腾讯视频则买断了《中国好声音》第三季的网络独家视频的播放权。所以2014年不仅仅是湖南卫视和浙江卫视的这两档娱乐节目在第三季度周五黄金时间段的PK，也是爱奇艺和腾讯视频借助这两个节目内容在网络视频领域的PK，我们拭目以待。
用户评价
阅读《中国娱乐大数据》的过程，与其说是学习，不如说是一场思维的颠覆之旅。我一直认为娱乐产业是依靠创意、灵感以及明星个人魅力来驱动的，但这本书却用无可辩驳的数据和案例，证明了“理性”在其中扮演的决定性角色。书中对于用户行为的细致剖析，让我惊叹于科技如何将过去模糊不清的“观众喜好”变得可视化、量化化。例如，书中提到的关于短视频平台内容推荐算法的研究，让我恍然大悟，原来我每天刷到的那些“恰好”是我感兴趣的内容，背后是如此精密的计算和持续的优化。它揭示了流量是如何被捕捉、分析、再分配，最终形成一种用户粘性，甚至影响到内容创作的方向。我以前可能觉得一些内容很“俗”，但看完书我才明白，它或许正是抓住了大多数人潜意识里的某种偏好，通过大数据找到了那个“最大公约数”。更让我印象深刻的是，书中还探讨了大数据如何被用于预测未来的流行趋势，这简直像是在窥探未来。它不仅仅局限于某个单一的平台或领域，而是从宏观的产业生态出发，分析了不同业态之间的联动效应。比如，一部电影的成功，不仅仅取决于影片本身，还可能受到社交媒体的讨论热度、音乐OST的传播度、周边产品的销量等一系列因素的影响，而所有这些，都可以通过大数据进行关联分析。这本书让我从一个被动的娱乐消费者，变成了一个主动的思考者，开始去理解这个行业是如何运转的，以及我个人的行为又扮演了怎样的角色。
评分阅读《中国娱乐大数据》这本书，就像是获得了一张揭示中国娱乐产业秘密的藏宝图。我一直以为，娱乐产业的成功更多依赖于运气、创意和明星个人魅力。然而，这本书却用详实的数据和深入的案例分析，让我看到了隐藏在光鲜表面之下的强大驱动力——大数据。它不仅仅罗列了冰冷的数字，更是通过对这些数字的解读，阐释了娱乐内容是如何被创作、传播、消费，以及如何不断优化以迎合市场的。我尤其对书中关于用户行为的细致描绘感到震撼，它让我明白，原来我们每一次的点击、观看、分享，都在被记录、分析，并最终影响着我们接下来会看到什么。这种“精准推送”和“个性化推荐”的背后，是多么强大的数据模型和算法支持。书中对不同内容形态的剖析，比如短视频、网络剧、音乐等，都展示了大数据如何在各自的领域发挥着关键作用。它让我意识到，所谓的“爆款”并非偶然，而是经过了大数据一次又一次的验证和迭代。这本书让我从一个单纯的观众，变成了一个能够理解行业运作逻辑的“数据观察者”。
评分这本书简直是打开了我对中国娱乐行业的一扇新视窗，让我这个一直以来只是媒体消费者的人，第一次如此深入地窥探到幕后运营的逻辑。我一直对那些火爆的综艺节目、席卷网络的影视剧充满好奇，但总觉得它们就像是漂浮在海面上的冰山，只展现了极少一部分。而《中国娱乐大数据》就像是一艘强大的潜艇，带我潜入了冰山之下，看到了那庞大的、由数据驱动的运作体系。我以前可能只是关注明星的八卦、剧情的走向，现在我开始思考，为什么某些明星能持续获得关注？为什么某些类型的剧集能屡屡成为爆款？这背后是不是有某种规律可循？这本书给了我很多启发。它不仅仅是罗列一堆数据，而是用一种非常故事化的方式，结合了大量的案例分析，让我感觉就像在听一位经验丰富的行业资深人士在娓娓道来。比如，书中对某个音乐节的观众画像分析，让我惊叹于大数据如何能够如此精准地描绘出一个群体的喜好、消费习惯甚至生活方式，进而指导主办方如何进行更有效的推广和内容策划。我原以为大数据分析只存在于电商、金融领域，没想到在文化娱乐这个看似感性的领域，它扮演着如此关键的角色。这本书让我明白了，所谓的“成功”并非偶然，而是经过了严谨的计算和预测。它也让我重新审视了自己作为观众的身份，原来我的每一次点击、每一次观看、每一次分享，都在为这个庞大的数据池贡献一份力量，也在悄无声息地影响着未来娱乐内容的生产方向。这种“被看见”和“参与感”让我感到既有趣又有些许敬畏。
评分《中国娱乐大数据》这本书，让我对“文化产业”这个概念有了全新的认识。我一直以为，文化领域更多的是一种“软实力”，是一种情感的、精神的寄托。但这本书却用一种极其务实和科学的方式，将大数据这个“硬核”工具，深刻地融入到娱乐产业的方方面面。它让我看到，从内容的创作、营销，到用户的获取、留存，再到商业模式的设计，每一个环节都离不开大数据的支撑和分析。我之前对“大数据”这个词只停留在电商、金融等领域，完全没想到它在文化娱乐这个看似充满感性的行业里，扮演着如此关键的角色。书中对用户画像、内容画像的深入挖掘，对我来说都是一种启蒙。它让我明白，原来那些火爆的节目、流行的歌曲，背后都有着精准的数据支撑，都是经过大数据分析和优化的结果。我甚至开始思考，为什么有些明星能够持续获得关注，为什么有些剧情能够引起共鸣，这些背后是不是都有着某种“数据规律”。这本书让我感到，娱乐产业的未来，将是数据与创意深度融合的时代。
评分这本书彻底颠覆了我对娱乐产业的传统认知。我一直以为，电影、电视剧、音乐这些东西，更多的是一种艺术创作，是个人才华和情感的表达。然而，《中国娱乐大数据》这本书却用一种非常现实和理性的方式，告诉我，在现代娱乐产业背后，有一个庞大而精密的“数据帝国”。它让我看到，从内容的生产、推广，到用户的消费、互动，每一个环节都离不开数据的支撑和分析。书中对用户行为的洞察，对市场趋势的预测，以及对商业模式的解读，都让我感到大开眼界。我一直好奇为什么有些明星能够持续保持热度，为什么有些作品能够成为爆款，这本书给了我一个全新的视角来理解这一切。它不仅仅是展示了一堆图表和数字，而是通过生动的故事和案例，将复杂的概念变得易于理解。我尤其对书中关于“内容画像”和“用户画像”的分析印象深刻，它让我明白，原来每一个观众的喜好、习惯，都被数据捕捉并进行精细化的分类，从而指导着内容的生产和推荐。这让我意识到，我所看到的娱乐内容，很可能并不是“凭空而来”，而是经过了大数据的一次次“优化”和“定制”。这本书让我从一个被动的娱乐消费者，变成了一个能够理解行业运作规律的“聪明”观众。
评分我一直对中国娱乐产业的发展速度和影响力感到好奇，这本书提供了一个非常独特的视角来解读这一切。我过去可能更多地关注明星的八卦、电影的票房，但《中国娱乐大数据》这本书，让我看到了一个更深层次、更具科技感的世界。它用数据说话，揭示了娱乐产业是如何从一种“经验主义”的行业，逐渐演变成一个“数据驱动”的“科学”产业。书中对用户行为的分析，对内容消费趋势的预测，让我对“爆款”的诞生有了更深刻的理解。我以前可能觉得某些内容之所以受欢迎，是因为它“接地气”或者“有创意”，但现在我明白，这些“接地气”和“有创意”很可能都是大数据分析的结果。它让我看到，原来我每一次在社交媒体上的点赞、评论、分享，都在悄无声息地为这个庞大的数据池贡献力量，也在影响着未来娱乐内容的走向。书中关于“粉丝经济”的探讨，让我看到了如何将非理性的情感转化为可观的商业价值，这让我感到既新奇又佩服。它不仅仅是一本关于数据的书，更是一本关于如何理解和运用数据的书，对于想要深入了解中国娱乐产业的人来说，这本书是必读之选。
评分说实话，这本书一开始让我有点犯难，因为它涉及的领域和术语对我来说都比较陌生。然而，一旦我克服了最初的门槛，便被它所展现出的深度和广度深深吸引。我一直以为，中国娱乐产业的崛起，更多的是依靠人口红利、市场规模的扩张，以及某些明星的个人魅力。但《中国娱乐大数据》这本书，却以一种极其系统和严谨的视角，揭示了大数据在其中所扮演的“幕后推手”角色。它不仅仅是展示了数据，更是通过对数据的深度解读，阐释了娱乐产业如何从“经验驱动”转向“数据驱动”。我特别喜欢书中对不同内容形态的案例分析，比如短视频、直播、网剧等，它如何利用大数据来优化内容生产、用户分发以及商业变现。这本书让我第一次意识到，原来我每天在APP上滑动屏幕的行为，正在被转化为一个个具体的、可分析的数据点，这些数据点又被用来训练算法，从而影响我下一次看到的内容。这种“蝴蝶效应”让我感到既惊叹又有些许不安。它让我看到，文化消费的个性化和碎片化，并非完全是自然演进的结果，而是与大数据技术和平台算法的深度融合密不可分。这本书对我来说，更像是一本关于“如何制造流行”的指南，它用数据说话，揭示了娱乐产业背后隐藏的科学规律。
评分我必须说，《中国娱乐大数据》这本书彻底改变了我对“文化产业”的认知。在此之前，我总觉得文化产业，尤其是娱乐业，更多的是一种“情怀”和“艺术”的领域，是“阳春白雪”或者“下里巴人”的表达。但这本书却以一种极其务实、甚至是近乎冷酷的方式，将大数据这个冰冷的工具，深深地植入了娱乐产业的脉络之中。它让我明白，所谓的“爆款”并非横空出世，而是数据分析、算法优化和精细化运营的必然结果。书中对不同平台用户画像的细致描绘，对内容消费偏好的深度挖掘，对我来说都充满了新奇感。我以前可能只是凭感觉去判断一部剧好不好看，或者一个明星有没有潜力，但现在，我能理解这些判断背后可能隐藏着多么庞大的用户数据支撑。例如，书中关于“粉丝经济”的分析，让我看到，即使是看似非理性的追星行为，其背后也有着精密的商业逻辑和数据模型。从粉丝的购买力、活跃度、社交传播力，到品牌如何利用粉丝群体进行营销，每一个环节都被数据量化和管理。这让我感到，文化产品和服务，不再仅仅是提供愉悦，更是一种高度可控、可预测的商业模式。它也让我反思，在信息爆炸的时代，如何在海量内容中找到真正适合自己的，而不再被算法过度“喂养”。这本书对于那些渴望了解娱乐行业运作机制的人来说，绝对是一本不可多得的“工业秘籍”。
评分这本书无疑为我打开了一扇通往中国娱乐产业“大脑”的窗户。我一直以来都是一个普通的娱乐消费者，对于那些火爆的综艺、席卷全国的电影，我更多的是抱着一种“看热闹”的心态。但《中国娱乐大数据》这本书，却让我看到了这些“热闹”背后的科学和逻辑。它用大量真实的数据和案例，揭示了大数据是如何渗透到娱乐产业的每一个环节，从内容创作的选题、编排，到宣传推广的渠道、策略，再到用户体验的优化和商业变现的模式。我以前可能觉得“爆款”的诞生，更多的是一种运气或者某种明星效应，但看完这本书我才明白，很多成功背后，都有着严谨的数据分析和预测。书中对用户行为的细致解读，让我对“粉丝经济”有了更深的理解，也让我意识到，原来我每一次在APP上的滑动、点击，都在为这个庞大的数据体系贡献一份力量。这种“被数据看见”的感觉，让我对娱乐产业的运作方式产生了前所未有的好奇和敬畏。
评分我必须承认，在阅读《中国娱乐大数据》这本书之前，我对“大数据”在文化娱乐领域的应用，认知非常有限。我总觉得，娱乐产业更注重的是创意、情感和明星效应。然而，这本书却以一种极其震撼的方式，向我展示了大数据是如何成为现代中国娱乐产业不可或缺的核心驱动力。它不仅仅是罗列一些冰冷的数据，更是通过对数据的深度解读和案例分析，让我明白了内容是如何被精准地推送给目标用户，营销是如何被高效地执行，以及用户偏好是如何被量化和预测的。书中对不同内容平台的用户画像分析，对爆款内容的特征拆解，对我来说都是一种全新的视角。我开始理解，为什么有些内容能够迅速走红，为什么有些明星能够保持长久的吸引力，这背后并非偶然，而是有着一套基于数据分析的科学方法论。这本书让我看到了娱乐产业从“经验驱动”向“数据驱动”的转型，也让我更加清晰地认识到，在大数据时代，文化消费的每一个环节，都变得更加透明和可控。
评分这快递 速度 上午下的单 下午送达
评分上补习班就是不喜欢就说你呢
评分看完没有特别多感觉，内容一篇公众号文章其实就够了，硬是凑了一本书出来
评分朋友推荐书籍,还不错
评分一般
评分非常励志的书籍，值得向你推荐
评分朋友推荐书籍,还不错
评分一般
评分内容很专业～对大数据分析很透彻～一本不容错过得好书
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