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user: 5. 画像构建 在知乎，高影响力的用户群体主要由两部分组成： 一是已经具有影响力的各行各业的领军人物，这类群体的特点是已经具有一定的粉丝基础。例如：雷军、李开复、周冬雨、郎朗……这些用户大多本身就是各领域的优秀代表或公众人物，其对于一些行业相关问题的回答更具权威性，所以自然能够产生许多优秀的回答，他们在现实生活中也拥有庞大的粉丝数量，因此他们在知乎上也有很高的影响力和关注度，但这类用户的活跃度往往并不是很高。 二是凭借产出高质量回答来逐步提升影响力的答主，在其中有热衷于回答某一类问题各行各业的“专家”们，如叶清波(家具设计话题优秀回答者)、张小北(电影话题优秀回答者)、苏菲(日本文化话题优秀回答者)、KnowYourself (心理学话题优秀回答者)、丁勾(科幻话题优秀回答者)、等等，这些用户通常只喜欢自己擅长领域的话题，凭借独特的回答风格或者高质量的内容往往能够收获不少关注者与赞同，原创性较高，即内容生成积极性高，具备一定的内容创新能力。其中很多还能成为某一行业的优秀回答者，并且这类用户回答问题的活跃度非常高。 除此之外，还有一些用户则是知识面异常广阔，回答问题的相关类型较为丰富，例如：肥肥猫、芝士就是力量等等。同样，这类用户在知乎的活跃度也是非常之高，但没有特定回答的话题。 我们分别选取了这两类用户来做调研，从已有数据库中随机选取了一位公众人物，两位不同话题领域的高质量内容输出用户。接下来我们会从用户画像模型(CPM = {B， P， I， D， F})的5个维度来进行具体分析 [ 9 ]。 (一) 用户基本信息(Basic Information) Table 2 Comparison of screenshots of high-impact user homepage 苏菲 叶清波 周冬雨 表2. 高影响力用户主页截图对比 由表2用户首页截图可以得知三位用户的基本信息： • 苏菲的研究领域为日本文化、日本旅游，从事互联网行业； • 叶清波的研究领域为家居设计，从事创意艺术行业； • 周冬雨是知名演员，从事演艺行业。 (二) 用户使用平台的积极性(Positivity) 积极性指标(P)与提问数、回答数、点赞收藏数、文章或专栏发表数等知乎用户行为与积极性指标正向相关。 Table 3 Comparison of users’ enthusiasm for using the platfor 苏菲 叶清波 周冬雨 提问数 回答数 表3. 用户使用平台积极性对比 从表3数据可以得到三位用户的提问数与回答数： • 苏菲的提问次数58，回答次数519，说明苏菲使用平台颇为积极，且回答问题次数更多，从而可以判断影响力较高的原因在于积极回答问题。 • 叶清波的提问次数15，回答次数231，说明他使用平台比较积极，但由于回答次数少于苏菲，所以可以推测他的影响力相对于苏菲较弱的原因在于此。 • 周冬雨的提问次数3，回答次数24，说明周冬雨使用平台的频度不太积极。这组数据不符合前面推测的结论，所以可以推测周冬雨获得高影响力的原因在于知名人物本身。 (三) 用户的影响力(Influence) 知乎用户的影响力(I)可以通过一定指标来描述，我们基于用户的粉丝数量以及他回答的感谢数、赞同数、收藏数和被评论数等综合分析用户的影响力。 根据我们对目标用户公开信息的爬取与收集，可以获得三位用户的粉丝数量和获赞总数如表2所示。 • 苏菲的粉丝数517，237，关注数474，获赞次数762，079。可以看出苏菲具有很多的粉丝和很高的人气，从而判断出这也是她平台影响力较高的原因。 • 叶清波的粉丝数201，124，关注数446，获赞次数89，957。可以看出叶清波虽然具有较多的粉丝和人气，但不如苏菲的粉丝和获赞多，从而可以推测知乎用户中对家居设计领域感兴趣的用户相对于对日本文化感兴趣的用户较少，即该行业相对冷门。 • 周冬雨的粉丝数417，866，关注数0，获赞次数189，921。周冬雨的关注数为0而粉丝数目和获赞次数却在高影响力用户中排名领先。从而可以加强上文的推断——周冬雨获得高影响力的原因于知名人物本身。 (四) 用户的偏好方向(Preferred Direction) 兴趣是人们活动的巨大动力，用户偏好(P)是他们输出高质量内容时做出的理性的、具有倾向性的选择，知乎大V的兴趣偏好反映了他们关注的领域、话题以及学术方向，本文选择用他们设计的问题中的主题词(关键词)来描述。 1) 用户所关注者的个性签名情感分析 Table 4 Sentiment analysis of personal signatures of users’ follower 苏菲 叶清波 表4. 用户所关注者的个性签名情感分析 横坐标0.0为消极，1.0为积极，纵轴为数量，通过表4我们可以看出： • 苏菲所关注的人的个性签名的情感分析柱状图。可以看出苏菲所关注的人更多具有积极的个性签名或无情感色彩的个性签名，从而推测苏菲更倾向于在知乎平台获取积极信息。 • 通过观察叶清波关注的人的个性签名情感分析柱状图可以看出，他们的个签情感大多数是积极色彩的，从而推测出叶清波对信息的需求也大多是正能量的。 2) 用户所关注者的研究领域 Table 5 Word cloud comparison of research areas of users’ follower 苏菲 叶清波 表5. 用户所关注者的研究领域词云对比 通过表5的对比我们可以看出： • 由苏菲所关注的人的研究领域词云可以得知苏菲的关注领域囊括互联网、心理学、公众话题等，这些领域与她所从事的日本文化领域没有直接关联，由此可以推测苏菲的爱好较为广泛。 • 由叶清波所关注的人的研究领域词云可以得知叶清波的关注领域基本与本领域相吻合，包括室内设计、建筑设计、家具、装修等等。此外词云中还出现了汽车、美食等领域，由此可以推测叶清波的业余爱好与这些相关。 3) 用户回答问题的情感分析 Table 6 Comparison of sentiment analysis histograms for users to answer question 苏菲 叶清波 周冬雨 表6. 用户回答问题的情感分析柱状图对比 横坐标0.0为消极，1.0为积极，纵轴为数量，通过图表6我们可以直观的看出： • 由苏菲回答的问题情感分析图，可以看出苏菲回答的问题更多具有积极的情感色彩，即苏菲更倾向参与正能量互动。另外考虑到苏菲从事的行业是跨文化交流、跨国旅游一类，褒义色彩的词汇也对文化的传播、吸引读者具有促进作用。 • 由叶清波回答的问题情感分析图，可以看出叶清波回答的问题大多数不包含感情色彩。原因同上，叶清波从事室内设计行业，回答的问题专业性较强，具有较强的参考借鉴价值，所以感情色彩不太明显。 • 由周冬雨回答的问题情感分析图，可以看出周冬雨的回答包含的感情色彩处于中等偏上。作为公众人物，在公开社区问答平台的言论一般情况下不包含消极词汇，所以她的回答大多数无感情色彩或者具有积极色彩。 4) 用户回答问题的可视化模型分析 Table 7 Word cloud comparison of keywords answered by user 苏菲 叶清波 周冬雨 表7. 用户回答问题的关键词词云对比 通过表7我们可以直观的看出： • 由苏菲回答的问题生成的词云可以看出，苏菲主要进行日本文化、跨国旅游相关问题的回答互动，说明苏菲的回答偏好与本领域对口。 • 由叶清波回答的问题生成的词云可以看出，叶清波主要进行家具设计和获取家居设计信息渠道的指导相关问题的回答互动，与本人领域对口且有针对性。 • 由周冬雨回答的问题生成的词云可以看出，她主要对自己的影视作品的提问进行了回复，与演员本人相关且阐释了自己在影视剧中的角色。由此推测出这些问题是由粉丝提出的。 (五) 粉丝群体画像(Fan Characteristics) 我们通过对粉丝群体画像(F)可以从另一个角度丰富该大V的人物画像，下面我们将从粉丝的VIP比例、男女比例、关注数量、问题回答以及一些公开信息来进行分析，从而抽取出该大V的特征标签。 1) 粉丝群体VIP比例 Table 8 Comparison of visual model of fan VIP rati 苏菲 叶清波 周冬雨 表8. 粉丝VIP比例可视化模型对比 由表8可见，三位用户的粉丝群体全部由非VIP用户构成。由此可以分析到粉丝群体的VIP特征与用户无关，而与知乎平台有关。可以推测知乎平台的大部分功能可以免费使用，是一个服务性较强的平台。 2) 粉丝群体男女比例 Table 9 Comparison of visual model of male-female rati 苏菲 叶清波 周冬雨 表9. 粉丝男女比例可视化模型对比 通过表9我们可以直观的看出： • 通过观察苏菲的粉丝群体男女比例可以看出，除去性别保密的粉丝用户，男女比例基本持平。由此可以分析出有了解日本文化或出境旅游需求的群体无性别差异。 • 而观察叶清波的粉丝男女比发现，他的粉丝中性别保密的用户占比很大。除此之外男女比例也是基本持平的。由此可以分析出该粉丝群体更注重相关知识的获取，或者对有针对性别的个性化推荐无过多需求。 • 观察周冬雨的粉丝群体可以发现除去性别保密的粉丝用户，男性粉丝占比更大。说明周冬雨作为女性演员更受男性群体的欢迎。 3) 粉丝关注数量分布区间 Table 1 0 Comparison of visualization models for the number of follower 苏菲 叶清波 周冬雨 表10. 粉丝关注数量可视化模型对比 由表10可见，三位用户的粉丝关注人数小于10人的基本各占90%。由此可以分析这三位用户粉丝的专一程度都处于较高水平。然而值得注意的点在于叶清波粉丝在关注数量位于10~100人这一区间的数量明显少于另外两位用户，该区间以右的各个区间也有所减少。这恰好印证了由表9推出的结论，即该粉丝群体对这一领域知识获取的针对性较强，换而言之，该群体用户使用知乎可能主要是为了了解家居设计领域的知识，出于知识的获取目的而不是浏览目的。 4) 粉丝问题回答数量分布 Table 1 1 Comparison of visualization models for the number of fan questions answere 苏菲 叶清波 周冬雨 表11. 粉丝问题回答数量可视化模型对比 由表11可见，三位用户的粉丝回答数量小于5的都占有最大比重，说明他们三位的大部分粉丝都不是活跃用户。 • 观察苏菲粉丝的答题数量分布区间可以看到较少粉丝的回答数量多于10个，说明她的粉丝群体大部分是非活跃用户。 • 叶清波粉丝的答题数量分布区间显示极少粉丝的回答数量多于10个，说明她的粉丝群体绝大多数是非活跃用户。再次印证了上文分析的结论，且延伸为这些粉丝用户是知识的需求方而不是供给方。 • 从周冬雨粉丝的答题数量分布区间来看，即使回答数小于10个的占了大多数，但大于10个的区间明显多于苏菲和叶清波。说明周冬雨粉丝的活跃程度更高，推测出对娱乐圈感兴趣的用户群体可能整体更加活跃。 5) 粉丝主页关键词可视化模型 由表12可见，三位用户的粉丝最主要组成群体都是学生。这一点说明不是个性而是共性特征，可以推断学生是知乎平台的最活跃群体。 Table 1 2 Comparison of keyword word cloud on fan homepag 苏菲 叶清波 周冬雨 表12. 粉丝主页关键词词云对比 • 观察苏菲的粉丝主页关键词词云可以发现粉丝群体的主要组成除了学生还有设计师和工程师。说明苏菲的回答对这两类人群具有参考价值。 • 通过观察叶清波的粉丝主页关键词词云不难发现设计师基本上占有于学生群体同等的比重，而与设计有关的标签之和则超过了学生的比重。不难说明叶清波的粉丝群体具有较强的集中性。 • 而周冬雨的粉丝群体除去最大比重——学生之外，其他类别的标签就不太明显，比较综合。这一点体现了公众人物的特点，即广泛为各类群体所接受。