短视频作为一个“风口”:使用者的基本特征与未来潜能
2020-11-28
【摘要】从考察短视频“供给侧”的主要特征起步,进而描述了短视频用户的行为与社会特征,在此基础上分析了需求的满足和未来的可能性空间,以期为人们在决策逻辑上把握未来短视频传播的机遇与“风口”提供实证研究基础上的参考。
【关键词】短视频;播主行为;用户需求;市场空间
短视频作为一种大众化的表达形式,其易制作、快传播的特性,决定了它在社会信息流动与内容产业中的特殊地位。5G时代来临,基础性技术支持逐渐完备,短视频平台迎来进一步拓展市场、成为5G时代真正“底层性应用”的大机遇,同时也面临内容消费形态变化、终端变化等新挑战。本文就短视频使用者的基本特征与潜在可能展开探讨,以期为人们把握未来传播的机遇与“风口”提供理论逻辑上的参考。
一、短视频播主账号的基本行为特征
从内容生产行为来看,短视频“不同于长视频的内容生产,主要是为了满足娱乐性和观赏性,功能相对单一。而短视频碎片化的信息形态,不仅契合了当前用户的触媒习惯,还在客观上提升了单个信息的价值密度”。[1]本课题选取抖音作为案例。抖音播主共分为随拍、政务、剧情、亲子、体育、时尚、汽车、泛生活、动植物、创意、娱乐、旅行、图文控、二次元、才艺、科技、游戏、美食、校园、文化教育、明星、户外这22个大类。根据用户粉丝量,对播主账号进行均匀抽样,分类均抽样100条(其中户外分类用户较少,抽样50条),对播主相关数据进行初步分析。
(一)随拍类播主作品数量最多,政务类播主播放量最大
从播主的视频产量来看,不同视频种类的播主间视频作品数有较大差别。随拍类多为普通用户随手拍摄和记录,此类短视频作品数最多,高达41048部,这可能与随拍类作品创作较为容易有关,也体现了平台的UGC基础。作品数排名第二的是政务类播主,由于大部分政务类播主更新时事新闻类作品较多,因此创作量亦高达32898部。剧情、亲子类播主的作品数也超过了30000部大关,分别为31624部及30114部。其余大多数类别播主的视频作品数均在16000-30000部之间,但明星类播主与户外类播主的创作量远低于其他类别的播主,分别为10392部与5919部,这可能与播主创作时的素材采集难度有关(见图1)。
但结合各类视频的总播放量来看,作品数最多的随拍类播主并没有获得最高的播放量,反而是政务类播主播放量巨大,高出排名第二的剧情类作品播放总量近三倍(见图2)。政务类视频往往结合新闻事件进行创作,受众群体十分广泛,因此能够获得非常高的播放量。
(二)明星类单条播放量、互动量均居首位
各类视频的总播放量大小与发布作品数的多少不无关系。为精确看出每位播主所发布视频作品对抖音用户的吸引力,将数据进行“总播放量/作品数”计算后,可获得单个短视频的平均播放量,结果如图3所示。
从总播放量与单个短视频播放量以及发布作品数的对比来看,可以发现一个有趣的结果:虽然相比其他类别的视频作品,明星类视频的作品数极少,但明星视频的单个视频播放量高居所有类别之首。这是一个巨大的反差,明星类播主所拍摄的作品究竟有何种魅力?一方面,粉丝对于名人、明星的相关信息密切追踪,抖音视频自然是必須关注的重要信息源;另一方面,抖音播主创作的明星视频大多是日常生活中的路透、生图,属于明星生活的边角料,却能够极大地满足受众的窥私欲。因此,明星类视频能够获得巨大播放量也就不足为奇了。
当用户滑到一个抖音视频时,观看只代表他“看到”,但点赞、评价、分享,代表视频的内容与用户之间产生了深度共鸣,或是为用户带来了某种层面上的“有用性”,甚至是激发了用户分享与交流的欲望,这对一个抖音作品来说是扩大作品影响力、提升传播效果的必备条件。
课题将各类播主所获得的单个视频平均点赞量、评价量、分享量进行计算,再加总得出一个“单个视频平均互动量”的变量值,作为判断视频互动力的标准。结果发现,明星类视频的互动量依然高居榜首,这可能与我们之前对明星类视频播放量的猜测类似。体育类视频作品互动量不高,这可能与大部分受众观看体育类短视频主要为欣赏、以“事”为中心,而非如观看明星短视频是以“人”为中心有关。同时,体育类短视频范围广泛,不仅包括国内外重要体育赛事,也包含大量的日常体育活动记录,这类内容通常不容易吸引高强度的用户互动(见图4)。
(三)作品播放量“头部效应”显著
值得注意的是,大部分类别的视频作品都体现出了明显的“头部效应”。将各类别创作者中排名第一的创作者播放量进行统计,可以明显看出,超过一半以上的短视频类别中,排名第一的头部创作者获得的播放量占据了该类别抽样短视频所有播放量的50%以上,部分类别如随拍、游戏类,头部创作者获得的视频播放量甚至高达85%以上(见图5)。
这或许可以提示该类别尚未获得较大播放量的创作者:在出现显著头部效应的区域,通过开拓小众、分众的受众市场,尚且能够分一杯羹;而对于没有出现显著头部效应的类别,创作者还有争抢头部、一决雌雄的充分机会。
二、短视频用户的基本行为特征
(一)用户群体偏向年轻人群体
Quest Mobile数据显示,2019年3月,中国短视频行业月活跃用户规模达到8亿,同比增长42.2%,月人均使用时长为22小时,2018年同期为17.6小时。根据CNNIC的数据,截至2020年3月,我国短视频用户规模为7.73亿,较2018年底增长1.25亿,占网民整体的85.6%。
网络短视频接触受众的特征,就性别而言,男性比例更高;就年龄段而言,15-54岁受众比例全部高于网络视频受众,累积比例达到90%,其中15-44岁的年轻人占到了75.8%。[2]而一些短视频平台,以抖音短视频为例,女性用户占比达66%,且24岁以下的年轻人占了整体注册用户的75.5%。抖音的受众以女性居多,她们物质基础较好,有丰富的情感和心理需求,也有对美好生活和情感的向往。因此,抖音适合强情感共鸣的题材,友情、亲情、爱情的题材天然具有更好的传播性,符合抖音上女性心理的被需要感。
(二)中老年、中高收入人群正加速渗透
在短视频忠实用户中,30岁以下群体占比接近七成,在校学生群体占将近四成,一线、新一线城市用户占比相对较小,五线城市用户占比较大(这符合我国人口的分布特征,反映出短视频普及性高)。从2018年年中、年底数据对比来看,短视频应用在中老年、低学历(小学及以下)、高学历(本科及以上)、中高收入人群中的使用率提升明显:40岁以上用户的使用率在半年内提升了12个百分点以上;小学及以下、本科及以上学历人群的使用率分别提升了8.5、12.6个百分点,这两类人群在短视频用户中的占比也进一步上升。[3]
(三)短视频用户基本行为:播放、点赞、评论、分享与关注
本课题对抖音短视频样本框中的2150条短视频继续分析,将短视频用户行为划分为播放、点赞、评论、分享与关注这五类。通过(fs)QCA软件(定性比较分析软件),将短视频用户“关注”这一行为视为因变量,即游客在接触到短视频后,选择成为某账号长期粉丝的行为,将播放、点赞、评论、分享定义为解释变量,探讨短视频用户行为之间的关联。其中,“一致性”代表结果发生的某些单独条件以及组合条件的相关系数与充分性,“覆盖度”代表某些单独条件或者条件组合的必要性。
由表1可见,粉丝产生关注行为越多的短视频创作者,其播放量、评论量、点赞数、分享数高都是必要条件,这几个解释变量的值均大于0.9。此外,粉丝倾向于关注视频数、点赞数和分享数都高的账号,如果某创作者的视频数量较低,但是播放量和分享数都较高,用户也可能因为被视频质量吸引而产生关注行为,成为该短视频账号的粉丝。
三、5G时代短视频用户的需求挖掘
郑维东在《智能电视与短视频》一文中曾说,“短视频是电视传播新业态的怒放之花,是智能时代的新物种代表”[4]。5G技术有可能对短视频这一新物种进行再造,进一步挖掘现有的社交属性、陪伴属性以及用户个人特征带来的使用行为特征。
首先,情感属性。一方面,短视频具有满足用户社交需求的功能。相较于流媒体或网络视频服务,短视频具有更强的社交属性,寄托了用户获取认同感和成就感的情感诉求。另一方面,短视频满足了用户陪伴的需求。由于现代社会竞争压力较大,人们无法长时间享受娱乐消遣活动,普通静态文字内容包括的信息流庞大,用户短时间内无法消化。而短视频以其精简且带有声音与影像的特点,大幅度减少了用户理解信息的时间,有效利用了用户的碎片化时间。因此,浏览短视频满足了广大用户无聊消遣、排解孤独的需求。[5]5G的传输速率提高,可以助推短视频渗透到更多场景和人群,并结合云计算以及视觉增强技术,在不同场景、时段、陪伴行为下进行有效推送。
其次,使用者的个人特质。短视频用户具有独特的个体特质,其“自嗨式”(自娱自乐)参与方式是吸引用户的一大看点。[6]而且由于不同性别用户的使用需求和使用行为也不同,需要对短视频用户进行精准画像。5G技术加上云计算的海量数据,有可能进一步精确用户画像的算法,真正做到针对用户个人特质完成短视频的精准推送。
据易观国际2020年5月发布的《疫情下的网络视频行业观察|从疫情看网络视频领域竞争方向》,今年1月,我国短视频综合平台DAU同比增长34%,日均使用时长同比增长55.4%,平台流量和用户黏性的提升幅度在网络视频各细分领域中均居第一,预计2020年内在日活、月活上都将超越“优爱腾”等综合视频。5G时代的到来,短视频平台将成为当之无愧的底层性应用。
随着短视频规模扩大和业务深度发展,短视频正在从初期的以内容消费和娱乐属性为主,逐渐在多个层面转为基础性应用。在内容上,它不断向电商、知识、教育、文化、旅游、扶贫、公益等更多元、实用价值演化,和B端需求、场景结合增多。在功能上,它集成或衍生拍摄、剪辑等功能,使用短视频拍摄和美化逐渐成为众多网民的日常习惯。因此,类似“加个微信”“百度一下”,“拍个抖音”也将成为一种日常,这无疑增加了短视频平台和用户的接触点和频率。这是一个未来充满无限可能的领域,目前仅仅是打开了这一宏大舞台大幕的一角而已。
(本文为北京师范大学新闻传播学院与北京字节跳动公共政策研究院合作完成的课题研究成果之一。研究团队的负责人是喻国明教授、课题组成员为:李彪、杨雅、曲慧、耿晓梦、杨嘉仪、王一、李鑫;感谢北京字节跳动公司公共政策研究院袁祥院长对于本课题的指导,以及北京字节跳动公司相关业务部门的有力支持)
参考文献:
[1]夏厦,谭天.2018年短视频用户行为分析[J].新闻爱好者,2019(4):25-29.
[2]中国网络视听节目服务协会.2018中国网络视听发展研究报告[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643960053511666501&wfr=spider&for=pc.
[3]中国网络视听节目服务协会.2018中国网络视听发展研究报告[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id=1643960053511666501&wfr=spider&for=pc.
[4]郑维东.智能电视与短视频[EB/OL].http://www.360doc.com/content/18/0727/17/7872436_773659023.shtml.
[5]中国产业信息网.2018年我国短视频行业市场现状及发展趋势分析[EB/OL].http://www.chyxx.com/industry/201805/636840.html.
[6]中國短视频用户规模将达3.53亿 火爆更须规范[EB/OL].http://media.people.com.cn/n1/2018/0525/c40606-30012750.html.
[喻国明学术工作室是喻国明教授为首的学术创新团队。本文作者为:喻国明(教育部长江学者特聘教授、北京师范大学新闻传播学院执行院长)、杨雅(北京师范大学新闻传播学院副教授)、曲慧(北京师范大学新闻传播学院博士后)、耿晓梦(中国人民大学新闻学院博士生)、杨嘉仪(北京师范大学新闻传播学院博士生)]
编校:董方晓