关于第三方专业弹幕数据处理机构的发展性分析

□ 居雅雯

“弹幕”这一概念虽然属于传播学领域，但在当今的市场环境中产生了其特有的商业价值和文本意义。通过收集与视频内容关联性较强的弹幕进行数据分析，既可以帮助视频创作者了解用户需求，给予作品创作的调整方向，又可以为视频网站提高用户黏性，实现资本增值。当前对于弹幕数据的研究方法主要有：基于主题模式的文本挖掘，如LDA模式；实时同步法，即MTMS，消费者实时生成的文本内容为消费行为分析提供了有效依据；网络爬虫技术，如现下流行的Python网络爬虫。[1]于收集和处理大量弹幕数据而言，网络爬虫技术可以说是当前最高效的方法，在使用中可以有效过滤干扰信息，提取出满足研究者要求的数据。当前国内虽然已经在用爬虫技术爬取数据，但技术尚不成熟。由于计算机信息技术和智能算法的当前局限性，弹幕数据的动态特征与数据背后广大用户的心理和行为意识尚且未能全面有效地反映出来。

随着内容生产者和平台想要对弹幕数据更为彻底全面的挖掘与分析，必定会催生出专业的第三方弹幕数据处理机构，以助推更高级的精准营销。

发展可能性分析

弹幕数据处理外包，降低成本。一、基于生产成本理论的分析。如果将弹幕看作商品，视频内容创作者就是供应商，视频网站就是零售商，使用视频网站观看视频的就是消费者。在当今这巨大的买方市场，消费者可以通过弹幕与供应商和零售商进行互动，直接或间接地参与到未来的视频内容创作中去。也就是说，供应商和零售商通过弹幕生成的数据做消费者形象刻画，可以实现视频内容的精准的生产和销售。企业为获取商品的最大收益会竭力控制该商品的生产成本，业务外包就是降低生产成本的有效选择。

第三方弹幕数据处理机构就是外包供应商或者零售商的弹幕数据处理任务。企业将业务外包给专业服务提供商，以更低的成本获得更专业的服务；外包服务提供商承接各大企业的某类专项业务，实现规模经济，规模经济会导致生产者长期平均成本下降。[2]也就是说，对于外包业务双方而言都会降低成本。

以视频网站为例，在是否购入某类影视剧时要考虑用户的观看取向，即用户喜欢看什么类型的影视剧，以在什么价格购入时要考虑某类影视剧的目标受众范围，投资回报率高视频网站才会愿意以较高价格去争取片源。这些考虑都可以依据弹幕，因为用户实时生成的弹幕最能有效体现出消费者的行为意识。对弹幕数据进行大范围、深层次分析需要专业的数据处理体系和专业的人才，但是大部分视频网站都不具备这些，如若引入专业的体系和人才，视频网站的运营成本就会增加，所以将分析研究弹幕数据的业务外包给专业的第三方机构，就可以降低成本，实现效益最大化。而第三方可以在一次又一次的专项外包任务中提高专业能力，这对自身的发展而言无疑也是有益的。

二、基于价值链理论的分析。波特在1985年《竞争优势》中首次提出了“价值链”的概念，在企业从创建到生产经营所经历的一系列环节中，既有各项投入，同时又显示价值的增加，从而使这一系列环节连接成一条活动成本链。[3]价值链可以存在于有上下游关联的企业之间，也存在于企业内部各业务部门之间。价值链上的每一个链结点都会影响企业最终的运营价值。从波特的“价值链”理论角度来看，企业与企业之间的竞争是整个价值链之间的竞争，任何企业都不可能在整体价值链上都存在绝对竞争优势，只能在价值链的某个链接点上存在竞争优势。因此，企业将自己在价值链上不具有竞争优势的环节外包出去，让在这些环节上有竞争优势的企业来完成，以达成优势互补的目的。以视频网站为例，弹幕数据分析显然不是自身擅长的领域，却是第三方专业弹幕数据处理机构所专长的，那么视频网站就可以将弹幕数据外包给第三方专业弹幕数据处理机构，实现优势互补，最终达到双方共赢。

需求催生市场——基于波士顿矩阵。事实上，消费者行为分析对于了解市场上的消费状况，预测近几年的消费经济发展趋势具有十分重要的作用。伴随着生活水平的提高，人们对消费质量的要求也在不断提高。对于商家而言，掌握消费者偏好，甚至了解消费者的经济情况，有助于产品有效更新，以满足消费者的更多需求，从而占据更大的市场份额，获取更高的利益。[4]

波士顿矩阵以相对市场占有率和市场增长率为依据划分为四个象限，如图1所示。明星类业务具有高市场增长率和低市场占有率的特征，因此可以加大投资以支持其迅速发展，而专门针对弹幕文化的第三方数据信息处理机构就处在这一象限。根据IDC预测，2020年中国大数据相关市场的总体收益达到104.2亿元，增幅领跑全球大数据市场，2020年大数据服务收入比例占33.6%，到2024年，大数据服务相关收益占比保持平稳的趋势。[5]可见，大数据服务业未来市场发展前景十分可观，而专项性的数据处理机构市场相对来说处于空白阶段。

图1 波士顿矩阵

弹幕的背后反映了用户的情感需要和价值诉求，对于“弹幕+直播”，用户通过弹幕与主播进行互动，因此分析弹幕数据可以了解用户在观看某类直播时更倾向于哪种表达方式；对于“弹幕+购物”，可以弄清消费者购买某样商品时最关注哪方面的问题；对于“弹幕+广播”，可以收获听众的实时反馈，根据听众的需求及时调整广播内容方向，尤其针对二次元广播剧系列。由此可见，通过分析弹幕能够实现供应方精准把握需求方真实需求的要求，而不同企业对数据分析结果有不同的要求，所需要的数据信息维度也就不一样。因此，专门针对弹幕领域的大数据分析技术可以确保企业经营战略的制定更加科学化。从纵向来说，可以对某个消费者进行个性化推荐，从横向来说，可以对某类消费者实现精准营销，更一步则是通过对现有客户的消费行为进行解读以挖掘更多的潜在目标客户。

术业有专攻。随着互联网技术的进一步发展和5G网络的铺设，弹幕用户数量激增，弹幕使用的狂潮仍在继续。目前国内弹幕发展最为活跃是就是B站，《2020年度B站弹幕报告》显示，2020年B站用户共发送弹幕22.8亿条，比2019年多出8亿。B站活跃人数早已突破2亿，其中90后群体占比高达90%以上。90后群体正是当前的主力消费群体，弹幕与主力消费群体的高度融合，可见探究弹幕数据背后的价值是无法想象的。

以B站弹幕视频为例，弹幕的内容基本都是受众对视频内容的吐槽和见解分享，这可以说是对视频内容的二次创作。弹幕具有匿名性的特点，与传播学中集合行为的概念类似。匿名性为受众提供了一个隐秘的宣泄口，在发送弹幕时，受众不需要按照社会主流话语叙事，可以肆无忌惮地宣泄情感。因此，弹幕逐渐呈现出暴力攻击、低俗色情的倾向，继而影响视频观感以及恶性竞争引起的版权纠纷等问题。[6]因此，对弹幕数据做分析时，如何快速有效地过滤无效弹幕而挑选出符合条件的弹幕文本是需要依靠专业技术和专业人才的。

视频提供商之所以想要通过识别观众输出的有效信息对视频内容进行整改，都是为了根据受众的审美趣味来打造更符合其口味的视频内容，以提高收视率和促进流量变现，也就是为了实现商业的资本增值和裂变。事实上弹幕视频可以理解为受众抱团分享的一个平台，因为拥有共同兴趣和相似知识背景的人很容易借由弹幕视频而聚集在一起。这种情况正好契合了定向营销的特质，视频招引的广告商就能够对这一群体实行有针对性的销售推广。

从管理学的角度来说，人力资源是推动企业发展的关键因素，在市场竞争中发挥着核心作用。如果一个企业人才流失现象高频发生，是无法实现长期稳定发展的，长此以往很快就会被市场淘汰。对弹幕大数据的分析是极其依赖计算机和编程的，当机器发生故障时就需要发挥人的主观能动性去解决，第三方数据分析机构就配备了满足这种要求的高级专业人才。但是，考虑到数据分析需要跨学科背景，也就是分析某一类型的数据是需要一定该类型的知识背景的，因此，专门针对弹幕数据的第三方机构的存在是十分有必要的。

存在的问题

用户数据安全问题。数据由云服务器存储，借由云计算平台管理，数据的所有权和管理权是分离开来的，[7]用户数据私密性的保障来自于云计算平台，而开放与共享的数据极易让个人用户、企业用户、政府、运营商乃至数据贩子等从中获利，也就是说数据安全性问题在很大程度上取决于平台的可靠性。近年来，平台出卖用户数据盈利的情况时有发生，前有社交平台谷歌、Facebook，后有聊天应用软件Zoom。此外，也会存在大数据平台的运维人员滥用或误用权限泄露用户隐私数据的问题，导致用户个人信息的完整性和保密性遭到破坏。

根据2015年《中国网民权益保护调查报告》显示，近一年来，网民因个人信息泄露、垃圾信息、诈骗信息等，导致总体损失约805亿元，人均124元。七成左右的网民个人身份信息和个人活动信息均遭到泄漏，进而导致垃圾信息泛滥，非法诈骗猖獗。个人信息甚至会被多次倒卖转移，使信息主体受到进一步的骚扰和侵害。2020年受新型冠状病毒感染疫情影响，各行业加速推动数字化转型，数据的价值进一步凸显，与此同时，数据泄露事件也更为高频发生。可见，如何保障用户数据的隐私权益是一个极具挑战性的问题。

在此背景下，具有弹幕功能的平台将弹幕数据交由第三方专业弹幕数据处理机构去处理和分析，又延长了用户数据泄露的风险链。恶意程序、病毒木马、钓鱼软件、黑客攻击等都是导致威胁用户数据隐私安全的凶手，平台用户的大数据经由人手越多，泄露的可能性就越高。

企业意识与企业形象。“用户画像”的概念由阿兰·库珀提出，他认为用户画像是真实用户的虚拟代表，根据用户的属性和行为特征，抽象出相应的标签，建立目标用户模型。要注意的是，用户画像并不是针对某个具象的特定人物，而是聚类分析具有共同特征的某类用户得出的。简单来说，用户画像就是给用户贴标签。对弹幕大数据进行处理和分析需要大堆的弹幕文本，单独的弹幕本身是没有意义的，重要的是需要关联弹幕发送者在该平台留下的个人信息，即用户在该平台留下的所有痕迹都要一同打包去研究。根据研究出来的用户形象，引导产品优化，改进服务质量，改善用户体验，进而实现高投资回报率。

描绘用户画像存在一个巨大的隐患，即侵犯用户个人隐私。企业一旦被扣上这顶帽子，就会影响到企业的品牌形象，遭到用户的指控。企业品牌形象会在很大程度上影响消费者的购买意愿，即优秀的品牌形象文化可以引领大众的消费潮流，影响大众的生活方式和购买行为。[8]CIS系统（企业识别系统）之所以引进中国，就是企业家注意到了企业品牌形象背后的经济价值，[9]如鸿星尔克在河南“7·20”洪灾事件中捐款河南引起全民反哺就是一个很好的案例，反面案例更是多不胜数，如微信曾因针对性推送朋友圈广告而被指控私下监听用户聊天记录，尽管微信回应此为谣言，但是依旧不能消除用户的担忧；美团、饿了么陷入“窃听门”风波；携程、滴滴、飞猪的“大数据杀熟”操作。随着文化水平的提高，消费者的自我隐私意识不断增强，对于个人信息的保护也越来越重视，而这些风波都或多或少地危害了企业自身的品牌形象，影响到了消费者的好感度和忠诚度。

在大众疯狂吐槽“我们已经没有隐私”的时代，企业将弹幕数据打包交给第三方数据分析机构的行为，在市场初期就已经引起了争议。倘若企业没有按照研究需求把握好度和量，没有做好舆论引导的准备，没有危机意识，一旦引起消费者的警惕和指控，就极其容易陷入舆论风波，降低甚至是丧失市场竞争力，如此结果反而是得不偿失。

第三方数据机构存在的通病。其一，第三方数据分析机构是为甲方挖掘分析出数据中有价值的信息，但受现实条件限制，第三方数据分析机构是无法深入接触甲方业务的。当提交数据分析报告后，关于甲方如何使用这份报告改进业务等一系列的后续工作都是无法知晓的，第三方数据分析机构也就不能在整个业务链上形成闭环。任何企业的内部数据都是机密，对合作伙伴自然也不可能完全开放。因此，第三方数据分析机构和甲方的合作也就停留在浅层阶段，其想要在业务链上形成闭环基本是不现实的。

其二，从传播学角度来看，信息传播过程的中间环节越多，信息失真或丢失的可能性就越大。同理，第三方数据分析机构与甲方对接时，相较于甲方自己做数据分析，信息传递过程增多，越容易导致双方沟通不顺畅。如图2所示。

图2 信息传递

其三，第三方数据分析机构是服务于行业内多家企业的，理论上，将同一行业内企业的数据分析业务整合起来进行比较，就会得出一个行业标准。甲方根据第三方数据分析机构给出的数据分析报告对标行业标准，就可以了解自身在该类市场中所处的地位。但是现实情况下，由于合作双方签署的保密协议，第三方数据分析机构是很难在遵守保密协议的情况下得出一个高质量的行业标准的。

上述三个方面都是第三方数据分析机构存在的通病，那么专注于弹幕领域的第三方专业弹幕数据处理机构也会存在这些问题，因此需要在摸索的过程中去尽量避免这些风险的发生。

结语

市场是动态的、变化的，开拓新兴市场有着光明前景的同时也会伴随着很多不可预见的问题和挑战。在管理学中，要会运用SWOT分析法、波特五力分析等方法来确定企业自身的竞争优劣势。因此，上述的分析既评估了专业的第三方弹幕数据处理机构可以发展的前进因素，又考虑了发展中可能存在的阻碍性因素。在弹幕文化在消费主力群体中“横行”的这样一个时代下，在大众正在成为媒介经济、文化经济的再生产者的背景下，在弹幕用户的交互式参与推动媒介文化产业链条的延伸的趋势之下，[10]这样一个第三方数据分析机构在笔者看来还是很有发展前景的。