情感分析技术下的“直播带货”常态化发展策略研究

孙景乐

(绵阳师范学院，四川绵阳 621000)

“直播带货”就是视频直播的带货能力，其核心为“直播+电商”。直播增强了用户的体验感，满足了用户享受低价优惠和互动社交的需求；而电商则获得了稳定流量以及零成本宣传。2019年被称为“直播带货”元年，其实早在2016年5月淘宝直播就已经悄然兴起，只是2019年“直播带货”的发展尤为引人注目。2019年“双十一”淘宝直播引导成交量近200亿，2020年初在新冠肺炎疫情影响下，为解决农产品滞销问题，以央媒为代表的主流媒体也加入到了“直播带货”之中，上演了一场场精彩的“直播大秀”，如“小朱配琦”“祖蓝夏丹”等。“直播带货”在多重魅力的引流下创造了一个又一个神话，并推动了“全民直播带货”热潮。

在沸沸扬扬的带货热潮表象下，亟需一些冷思考。我们既要积极寻找新的经济增长点，也要清楚地看到带货热潮下互联网电商行业存在的问题和风险。本文对后疫情时代下的“直播带货”进行性质分析，有针对性地提出存在的问题，力求采用情感分析技术探索出一条“直播带货”规范化、常态化的发展道路。

一、 基于情感分析下“直播带货”相关研究概述

营销正走入一个所见即所得的时代，消费者可以边看边买，实现了即刻购买的冲动消费。对于“直播带货”来说，是给消费者制造一种身临其境的现场感。让消费者观看直播时便能进入到设定的购物场景中，直播间则营造出一种人声鼎沸、争先恐后下单的氛围，很容易激发用户跟风下单，这就是“直播带货”的魅力所在。

(一)情感分析技术研究

情感分析是通过大数据和计算机算法支持，自动对文本进行分类，找寻用户对某观点的态度、倾向以及意图的一种自然语言处理过程。该研究领域的目标是通过文本分析呈现人们对产品、服务、机构、事件的观点、情感、态度。

社交媒体的出现为受众提供了互动交流平台，人们可以跨越时间和空间的限制毫无约束地发表自己的观点和看法。交互式的社交方式影响着人们的生活，当人们进行决策时往往会在网络上寻找帮助，而网络上任何一条评价和观点都会对用户决策产生影响。具体来说，一个消费者在购买行为发生前，往往会求助于自己的朋友和家人。一个商家想要获取公众对商品的看法，会采取调查问卷、民意测验等方法获取信息。现如今，通过情感分析技术，人们在购买商品时可直接从互联网中获取针对这款产品的评价和讨论信息。商家也可直接通过情感数据分析获取有价值的信息。情感分析技术可以将互联网上散落各处、毫无联系的信息转化成为一目了然、有温度的观点信息。其在社会生活中被广泛应用，如情感预测电影票房趋势、挖掘产品评论、情感统计用户反馈、主题模型新品研发等。

(二)“直播带货”的性质与风险判定

“直播带货”是主播利用新媒体平台以亲身使用的经验结果将商品或服务推荐给消费者的电子商务行为。它主要是由商品推销者、推销渠道、商品内容、推销对象以及售后服务等五部分组成，正与传播学中拉斯韦尔的传播五要素(5w模式)相吻合。“直播带货”本质上就是一种新型物联网信息传递过程，将物品与互联网相连，进行信息交换和通讯。作为一种新型的物联网信息传播，“直播带货”打破了地域、场景和时间的限制，拥有传统销售无法比拟的巨大力量。

在多重原因作用下，实体经济消费受到重大冲击，“直播带货”因其传播速度快、范围广、受众基数大、参与门槛低等优势呈现爆发式增长。在这蓬勃发展的背后我们也要看到“直播带货”存在的风险和困境：一方面，主播身份和行为性质界定不清，追责难度大。电商主播鱼龙混杂，平台很难对其身份进行核实登记，产品出现问题并不能将其确定为追责问责对象，从而增加了消费者维权的难度。另一方面，电商平台数据虚假，产品质量和售后难以保证。新媒体有短时聚流能力强、客户转化率高的特点，产品通过电商直播销售，工商管理部门无法对产品流通环节进行统一监管，导致商品质量和商家售后服务无法保障，除此之外在渠道、用户诉求、反馈方面还存在种种漏洞。

二、影响“直播带货”常态化发展的困境

异军突起的“直播带货”，为后疫情时代的经济复苏和脱贫攻坚带来了转机和发展。但虚假宣传、夸大商品性能、质量难以保证、售后服务不到位以及消费者维权无保障等成为“直播带货”常态化发展的困境与不足，主要表现在以下五个方面。

(一)传播主体：利益为王，难维持

自李佳琦5分钟卖出1.5万只口红、薇娅直播2小时成交额达到2.67亿、罗永浩直播3小时销售额破1.1亿，网络“直播带货”如破竹之势引来社会各界人士驻足围观。各大电商平台纷纷开设自己品牌的直播账号，想要在直播红利里分一杯羹。据2020年3月淘宝直播发布的《2020淘宝直播新经济报告》显示，2019年淘宝直播年度用户超过4亿，开播账号数量同比增长100%①。一方面新兴事物带来多种便民互惠的优势；另一方面当主播在高额佣金刺激下对前来合作的品牌来者不拒，销售一些名不符实的商品时，头部主播出现“翻车”事件也就不足为奇了。

头部主播李佳琦因多年专业彩妆导购的从业经历，使他成为“直播带货”中的“口红一哥”，而“炊具”和“大闸蟹”并非他专长，因为一时谋利而不谋实，就为“翻车”事件埋下了伏笔。仅为一己私利，忽视用户诉求，利用粉丝信任赚取利益，他很快失去“意见领袖”地位，失去话语权。

(二)传播内容：流量变现，难长久

疫情加快了线上经济的发展，“直播带货”的红利经济使得各行业流量精英蠢蠢欲动。如企业CEO罗永浩2020年4月开启直播首秀，斩获1.68亿预估销售额，引爆全网热评；5月格力公司董事长董明珠第二次尝试直播带货，仅三个小时完成3.1亿的销售额；李彦宏在百度APP内进行了自己的直播首秀，百度市值一夜暴涨120亿；娱乐明星刘涛入职聚划算变身“刘一刀”，直播首秀实现了1.48亿交易总额，观看人数突破2 000万；流量明星陈赫在抖音完成首秀，超过5 000万累计观看人次，完成8 269万商品销售；以李佳琦、薇娅为代表的头部带货主播拥有的千万级带货案例更是举不胜数。从企业CEO到流量明星再到头部带货主播，这些具有社会影响力的名人，一场场直播数据力证了直播行业强大的变现能力。

从表面上来看，“直播带货”主播是通过互联网近距离展示商品、留言互动，为消费者提供了新型购物方式。但实际上消费者在购买活动中包含了对主播粉丝经济的消费。消费者在直播间里与主播互动，形成了虚拟空间的在场，在技术赋权的直播间中，打破明星与普通大众之间的藩篱，使得精英、明星都以平等身份存在于直播间设定的场景中，普通大众通过“意义消费”来肯定自我消费能力从而获得自我满足。这种受到“名人效应”影响所产生的非理性消费，说到底是由明星的影响力或是粉丝对明星主播的信任所决定的，这种“流量变现”型消费，只可能是“昙花一现”，并不能成为线上经济稳定增长的“定心丸”。

(三)传播对象：平台价值密度低，难寻找

网络直播带货的全过程不仅可以通过网络媒体了解商品信息，还可以通过互动留言及时与主播交流，主播也可以实时解答用户疑问。“直播带货”形成了一种“无交流、不传播”的场景式沉浸购物体验，还让用户产生了“集体在场”聚合式观看的虚拟体验，无疑形成了新的购物方式。

“直播带货”的影响力不断扩大，引得众多用户跃跃欲试，大多数直播主体跟风效仿头部主播，出现了满屏尽是“李佳琦”的尴尬局面。“直播带货”的内容结构趋于模式化，同一类型的直播数量激增所带来的问题就是优质内容的匮乏以及平台提供直播内容总体呈现“价值密度低”的困境，进而影响用户体验，消解用户对直播平台的黏性，受众在海量直播间中想要寻找自己感兴趣的商品或急需的商品就更为困难。

(四)传播渠道：恶意竞争，难管理

早期入局的“直播带货”平台多为电商平台，如淘宝、京东、拼多多、小红书等。随着5G技术不断发展，“直播带货”又扩展至快手、抖音等短视频平台，随后百度CEO李彦宏也将百度APP打造成为线上电商直播平台。“直播带货”的核心在于平台流量聚合能力，平台流量聚合力越高，吸引来的用户就越多，相应购买力就越大，平台给出的价格就越底，反过来又会吸引更多粉丝，从而形成一个良性循环链条。简单来说，聚合力和购买力不仅能促成消费者快速下单，还能成为平台向供货方压低价格的资本。

一些平台为追求利润最大化，通过刷单进行数据造假从而营造出产品热销的假象，并通过饥饿营销和瞬间超低价来诱导用户出现非理性抢购。这些数据不仅破坏了行业间的公平竞争，还侵犯了消费者的知情权，然而这种败坏行业风气的行为不仅没被叫停，反而在各大平台呈泛滥趋势。2020年6月16日，北京市消费者协会发布“直播带货”消费调查报告，针对电商“砍单”、大数据“杀熟”、捆绑销售、个人信息泄露等问题进行消费调查，调查结果显示，受访者最担心商品售后问题。由于消费者非理性消费，事后维权存在取证难、证据保存难等问题，从而出现了消费者维权成本高、直播平台违法成本低、国家监管部门难管理的局面。

(五)传播效果：受众期待，难满足

带货主播们凭借自己的社会影响力，通过与平台、商家谈判拿到价格较低的产品以优惠的价格卖给消费者。用户不仅能在轻松愉快的氛围中享受到低价、优质的商品，还能满足其社交、娱乐需要。用户出于娱乐和社交需求对“直播带货”平台产生期待，并在下单成功后获得满足，这就形成了“直播带货”的良性循环。“直播带货”不仅改变了我国部分消费者的消费习惯，还形成了新型线上营销模式，成为疫情过后经济增长的新亮点。

但线上营销对产品质量和售后服务没有严格把关和监管，对主播准入门槛没有明确要求。目前的“直播带货”，呈现出“重网红轻产品”的不良倾向。近期，网络上爆出主播“翻车”、消费者合法权益无法保障、投诉无法得到及时回应等负面消息，这成为“直播带货”长足发展的最大“黑洞”。当商家所承诺的产品质量、合法权益无法保障和满足时，用户就会减少对该平台的媒介接触，从而就会流失大批粉丝。这种恶性循环不仅会对主播、平台产生不良影响，而且还会危及到整个产业链的正常发展。

三、依靠情感分析技术开启“直播带货”常态化发展

2016年的1.0时代，除了没有稳定的流量，“直播带货”主播作为电商产业的“附属品”，依靠自己购买样品进行直播，并通过直播打赏实现商业变现；到2.0时代，电商机构大规模进驻，主播在“直播带货”中增添了“人设”，在货品上“直播带货”进入了专业垂直细分领域，在场景方面也出现了“产地直播”等新玩法；到3.0时代，头部主播已经开始深入供应链，实现人货场面面俱到。具体来说，主播竞争力、流量抓取力、履约售后力是电商绕不过的大山。疫情期间“直播带货”火爆的根本原因在于，商家积压的库存通过直播的方式能够快速清仓、减少亏损。但我们清楚地知道，大多数品牌商家拥有自己的代理经销体系和销售价格体系，随着疫情逐步得到控制，“直播带货”“价格战”还会有多少商家愿意为其买单？“直播带货”过程中主播、产品、售后问题频出，还会有多少消费者愿意为其买单？因此探索出一条“直播带货”常态化发展道路显得尤为重要。

(一)传播主体专业性：依照情感摘要“复盘”分析主播竞争力

随着“直播带货”行业内容基数不断扩大，内容竞争进入白热化阶段，主播的质量逐渐提升，小主播被市场淘汰，势必会带来新的直播发展态势。那么如何提高主播核心竞争力？也许可从复盘中找寻答案。每场“直播带货”后需要直播复盘，复盘给以后的直播工作提供参考价值。简单说就是总结成败、吸取经验，是“直播带货”环节中的重要一环。复盘属于方法论，具体做法分为两种：一种是复盘视频和数据利于主播查漏补缺；另一种是复盘用户信息提高主播选品能力。

1.复盘视频和数据利于主播查漏补缺。首先，直播结束后主播要与直播前文案进行核对查漏补缺，使主播清晰认识整个直播过程的得失。其次，观看直播视频发掘可使粉丝数量和互动量增多的话题或“金句”，积累这些话题和“金句”有利于主播形成自己的直播风格。如，李佳琦的“买它买它买它”。最后，善于利用平台数据。每场直播后，平台都会提供关于直播的数据报告，报告包括直播时长、粉丝停留时长、互动数、增粉数、商品点击数、订单数等。分析平台数据可使主播清楚认识自己擅长的带货领域，逐步往专业化、垂直化方向发展，积极打造“个人IP”。通过复盘将主播打造成为垂直领域的KOL，可提升自身传播影响力以及核心竞争力，加强用户群体活跃度，从而促进产品从关注到购买的转化率。

2.复盘用户信息提高主播选品能力。头部主播一场直播在线粉丝高达千万人次，用户在直播时的评论、私信、客服咨询以及直播预热时在社交平台、直播平台等新媒体上都会留下大量“有价值”的互动信息。这些信息能准确反映出用户对主播直播状态、直播流程、选品等方面的情绪和看法，挖掘信息里所蕴藏的意义对了解粉丝需求、保持粉丝黏性有重要意义。采用情感摘要的方法，用属性抽取的方式形成观点摘要，摘要包含用户对直播中所涉及的产品诉求。例如美妆直播后，情感摘要中呈现保湿、敏感肌、干燥等关键词。通过关键词主播就能准确把控直播选品、主题设定，并在直播中精准告知用户产品性能、功效以及适用人群，从而使产品更具有说服力。

(二)传播内容针对性：通过细粒度意图挖掘，显化用户所需

随着用户红利的逐渐减弱，平台从拼“流量”逐步转化为拼“内容”。被资本市场认可的模式是在垂直领域做深，然后把成功的经验扩展到更多细分市场，内容垂直化将成为直播带货行业的发展趋势。内容垂直深化的前提就是强调以用户为中心，根据用户需求进行内容产出并不断保持用户黏性。随着用户对直播带货需求的不断成熟，细分市场挖掘用户所需成为平台最大核心竞争力。在视频直播中，用户评论信息往往蕴含着消费者潜意识的意愿和情感观点。这些意愿和情感观点是消费者执行行动的前提，挖掘用户意图对于产品迭代更新和提升用户服务都能起到积极作用。

将用户在平台上的文本信息，简化为计算机容易处理的五元组来表示，包括意图动作、意图目标、意图强度、持有人、时间，其中意图动作分为显式意图和隐式意图两种。例如“我计划要买台相机”。这条留言为显式意图，其中五元组信息中持有人是我，意图动作是买，意图目标是相机，意图强度为理性。再如“我想看一下三号链接的项链”。这条互动留言则为隐式意图，其中我是持有人，意图动作是了解，意图目标是项链，意图强度为感性。具体操作方法：首先，使用人工编辑模式提取具有意图的评论互动信息，并训练决策分类器，对意图句进行判断，挑拣出真正有意图的句子。其次，使用监督序列学习方法(条件随机场CRF),从有意图句子中提取意图目标。最后，通过“词云”，将意图目标以可视化方式呈现(如图1)。生成的词云中的“关键词”就是用户在平台上的意图可视化呈现。与流量变现相比，通过情感分析技术抓取用户需求，提供优质内容输出，才是“直播带货”安身立命之根本。

图1 词云

(三)传播渠道灵活性：依据情感函数计算，规避融媒体带货风险

不同于企业和个人以追逐商业利益为目的，主流媒体作为政府形象代表与新媒体融合，开展公益“直播带货”具有企业和个人无法比拟的公信力和社会影响力。融媒体公益“直播带货”是传统媒体转型的一种尝试，据南京广播电视台台长高顺青介绍，南京广播电视集团有限责任公司成立了MCN机构，为的就是盘活传统媒体内外资源，实现经营模式转变。简单概括就是利用主流媒体公信力和影响力转化为直播带货的产品品牌，吸引用户聚集。无独有偶，湖南经视与快手合作打造的全国首档大型双屏联动直播节目《看见快生活》于2020年8月28日在湖南经视与大家见面。公信力、引导力、影响力、传播力是主流媒体安身立命之本，当主流媒体试水“直播带货”领域，既要赶上这股浪潮，又要顾及自身的身份属性，那么在带货的目的、平台、产品、主播等方面都要慎重选择，要符合自身定位和大众期待。

湖南经视MCN机构从2015年开始着手内容营销、扩大商业变现、打造MCN矩阵，实现融媒体转型发展。重磅推出的《看见快生活》以快手网络视界为发源地，通过主持人和“达人”实时直播连麦的方式，帮助观众搜索各类好物，通过主持人、直播达人组成的“快刀”砍价团帮助观众与商家砍价，给观众带去多样福利，让观众和粉丝抢购超低爆款。该节目的“爆点”不仅是好物低价，用户更是因为看中主流媒体的公信力下单。由此基于词典的情感分类把控供货商、平台、主播达人和产品的选择显得尤为重要。词典情感分类方法采用监督学习的方法，首先利用爬虫技术在互联网中获取关于“情感分析目标”(某供货商、某直播达人)的海量用户评价，并用计算机监督学习的方法将关于情感目标的评论信息用情感词典标记出情感表达，每个正向表达得分+1,负面情感表达得分-1。其次，用情感观点聚合函数得到情感打分，从而确定用户评论对每个情感分析目标的情感倾向。最后，根据朴素叶贝斯定理将情感标注分别计算得出条件概率，判断该情感目标的属性类别(如图2)。若信息正面评论高于负面评论，该情感目标则为无风险投资，反之则为有风险投资。

图2 情感函数

主流媒体电商化主要表现在思维方式和运营管理上的改变，既要遵守媒体导向价值，又要遵循媒介发展模式，展开商业行为的同时必须坚守社会责任，否则就容易丢失意见领袖的权威性和公信力。

(四)传播对象精准性：基于情感统计，描绘“用户画像”

随着Web2.0和移动互联技术的快速发展，用户可以随时随地在互联网中通过评论、留言、转发等行为表达自己的情感，从而产生人与人之间的情感互动。情感统计就是采用聚类分析的方法统计人们在多种载体上表达的对事物、人物的情感态度，并用大数据的形式呈现结论信息，通过呈现出的结论信息描绘“用户画像”(如图3 所示)。“聚类分析”是一种计算机无监督学习，根据特征对样本数据进行分类，具有“类中相似，类间区别”的特点。其中最常见的是RFM模型，进行用户特征分析包括两个方面：一方面是用户审美特征分析，通过分析用户的职业、身份地位以及学历，获取用户审美倾向。例如，女装直播大号“莉贝琳”的用户70%的学历为本科以上，职业多为教师、公务员。这类人群的审美倾向多为基本款、百搭款，注重服装品质。另一方面是用户的消费特征分析。根据用户的购买时间、购买频次、花费金额等特征来对用户进行分群，商家可以根据统计数据针对每个群体采取不同的营销手段。笔者在某平台通过大数据抓取近一个月用户信息，进行聚类分析得出4种用户群体：第一种“高购买力”一掷千金的忠实客户，他们可能常年购买且花费不菲，用户黏性高；第二种“普通忠实客户”，经常购买，但每次的消费额度不大；第三种“刺激性消费单次购买者”，用户黏性不大，偶尔购买但单笔消费花费不菲；第四种“谨慎的单次购买者”，只购买了几次，每次购买都很谨慎。这种用户行为分析中所蕴含的商业价值自然是不言而喻的，不仅有利于商家打通销售闭环，而且还可提高直播平台“价值密度”。

图3 用户画像

(五)传播效果及时性：基于主题模型，形成良性循环

在“直播带货”过程中主播扮演着推销员、购物达人、广告代言等多重角色，主播发挥意见领袖的作用，让粉丝产生足够的信任并将产品卖给“粉丝”。但当主播因为不了解产品而频频“翻车”、平台方为实现各自的利益而出现违规操作，使得“直播带货”产业出现恶性循环时，用户的媒介期待和用户黏性就会下降，平台流量也会流失。

要想使“直播带货”产业进入良性循环，就要利用人工智能情感分析技术将消费者对产品的观点、态度进行主题建模生成评价体系。主题模型是一种非监督学习方式，对文本的隐藏语义结构进行聚类分析的统计模型，是情感属性分析的重要方式之一。建立主题模型首先要分析评论信息的情感倾向。抽取平台评论留言中有明显情感倾向的信息单元，将信息单元中用户对产品的态度分为积极、中立、消极三类。其次，对消极观点主题模型的属性抽取。最后，通过无监督机器学习对主题模型中词语之间的关系进行分析，对观点信息进行主题归类。Mei构建了属性-情感混合模型(ASUM)，在模型中每个主题包含具有明显倾向的情感词，同时也包含了不同情感倾向的主题属性词。例如，利用用户评价构建主题模型，用来测评用户对平台上关于女装商家的情感态度，将情感态度消极的女装品牌列入该平台女装黑名单。具体做法是通过关键词，收集某平台用户互动留言信息并利用ASUM模型建立主题模型，就能得出与女装相关的主题分类(质量、价格、款式、流行度等)以及用户对主题的情感倾向(积极、中立、消极)。利用ASUM模型分析，可以提前对平台上的商家或产品进行评估，对于主题倾向消极的商家及时预警。总的来说，利用大数据爬虫技术抓取数据，再用ASUM模式对文本数据进行主题分类，最后将潜在风险以数据的形式呈现。根据数据呈现，有关部门可将具有潜在风险的商家和产品纳入黑名单重点管理和监督。这样来看，购买者也是监督者，不仅能够有效震慑恶性竞争的不良商家，加强有关部门对“直播带货”的监管力度，还能对消费者产生媒介期待，获得正向积极的影响。

四、结语

情感实时存在于人类社会活动中，是人类情绪的“信号弹”，是人们表达思想和观点最直观的方式之一。随着社会媒体、电子商务的飞速发展，人们更愿意在虚拟空间中表达真实情感。互联网电商行业不断涌现出形式不一、主题不同、情感需求差异的观点信息，抓住这些观点信息就等于抓住了用户的情感倾向，对这些信息进行有效分析、挖掘并辅助决策俨然成为监管互联网电商行业行为规范的关键点。

后疫情时代背景下，新媒体电商市场迅速扩张，成为“直播带货”这一销售模式快速进入人们生活、平台经济被赋予新活力的关键因素。为了促进电商行业健康有序发展，不少专家、学者从广告学、法学、心理学、计算机技术等不同领域寻找整改、规范新媒体电商行业的营销模式，寻找电商行业可持续发展道路。只有通过各个领域共同努力，我们才能稳定电商行业，才能真正开启我国数字化营销新时代。

注释：

① 搜狐报告:2020淘宝直播新经济报告EB/OL].https://www.sohu.com/a/384587424_665157.