面向彈幕文本挖掘的虛擬偶像傳播研究

武曉宇

【摘要】虛擬偶像正逐步演變?yōu)槲膴十a(chǎn)業(yè)邁向元宇宙的新型數(shù)字傳播媒介，承載著青年一代的意識(shí)體現(xiàn)和情感表達(dá)。文章以我國熱門虛擬偶像洛天依在B站的熱搜視頻彈幕文本為對(duì)象，借助Python工具，通過爬蟲數(shù)據(jù)、改進(jìn)的LDA主題模型以及基于語義的情感詞典方法，探索ACG亞文化圈對(duì)虛擬偶像的話題關(guān)注度和情感傾向之間的關(guān)系，聚焦內(nèi)容供給、情感認(rèn)同和平臺(tái)引導(dǎo)三方面，為虛擬偶像的形象構(gòu)建、傳播效能提供參考。

【關(guān)鍵詞】彈幕 虛擬偶像 文本數(shù)據(jù)挖掘 形象構(gòu)建 情感分析

【中圖分類號(hào)】G206 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】Ａ 【文章編號(hào)】1003-6687（2023）9-057-09

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2023.9.008

一、虛擬偶像：ACG圈層的新型傳播媒介

在數(shù)字科技創(chuàng)新戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，隨著“Z世代”受眾群體的崛起和媒介信息技術(shù)的融合發(fā)展，以ACG（動(dòng)畫、漫畫、游戲的總稱，也稱二次元）亞文化圈為核心用戶的虛擬偶像已成為元宇宙虛擬數(shù)字人在文娛產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的新熱點(diǎn)。[1]洛天依、柳葉熙、讀書郎AI小郎、AYAYI等頭部虛擬偶像，同真人明星一樣參加綜藝節(jié)目、歌舞演出、品牌代言、直播帶貨，并舉辦演唱會(huì)、出個(gè)人專輯、拍電影，成為大眾娛樂生活的重要組成部分。[2]2021年央視春晚、2021年央視“五四”青年節(jié)、2022年冬奧會(huì)、每年度的B站跨年晚會(huì)以及ChinaJoy展會(huì)中，虛擬偶像不約而同地呈現(xiàn)超燃家國情懷，創(chuàng)造虛擬偶像的中國奇跡。

隨著元宇宙持續(xù)火爆，作為未來數(shù)字人的主體形式，虛擬偶像已創(chuàng)造出令人矚目的粉絲經(jīng)濟(jì)，并迎來了產(chǎn)業(yè)發(fā)展黃金期。iiMedia Research報(bào)告顯示，2021年虛擬偶像產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)國內(nèi)市場消費(fèi)規(guī)模達(dá)1 074.9億元，預(yù)計(jì)2023年將突破3倍；[3]截至2022年4月，中國已有虛擬偶像相關(guān)企業(yè)28.8萬余家。[4]Juzcar發(fā)布的《2021中國虛擬偶像消費(fèi)市場調(diào)研報(bào)告》指出，80.68%的“Z世代”受眾喜歡初音未來、洛天依等歌姬類虛擬偶像，62.31%的“00后”消費(fèi)者愿為虛擬偶像買單。[5]虛擬偶像的ACG迷群規(guī)模與日俱增，預(yù)計(jì)2023年將達(dá)5億。[6]

虛擬偶像是虛擬數(shù)字人在表演藝術(shù)場域的應(yīng)用類型，是通過電腦圖形化等手段的人工制作，[7]被賦予人格化特質(zhì)[8]的虛擬形象（身份通常為歌手、演員等），在網(wǎng)絡(luò)虛擬或現(xiàn)實(shí)場景中進(jìn)行偶像活動(dòng)。伴隨全息投影、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、動(dòng)作捕捉等人工智能技術(shù)的進(jìn)步，虛擬偶像完成了虛實(shí)空間的重構(gòu)。[9]偶像、粉絲之間的互動(dòng)性和社交屬性不斷增強(qiáng)，虛擬和真實(shí)的邊界逐漸消弭，創(chuàng)造了獨(dú)有的共創(chuàng)生產(chǎn)模式，推動(dòng)偶像—粉絲權(quán)利結(jié)構(gòu)發(fā)生顛覆性變革，[10]如虛擬歌姬粉絲可基于VOCALOID編輯平臺(tái)的開放化，作為參與者和建設(shè)者加入內(nèi)容生產(chǎn)制作中，極大地增強(qiáng)了粉絲話語權(quán)和創(chuàng)作力。[11]這種去中心化和雙向賦權(quán)的數(shù)字虛擬空間進(jìn)一步為ACG迷群提供了更加開放流動(dòng)的意見場，也為更好地洞察該群體的意識(shí)情感搭建了橋梁。

二、虛擬偶像話題演化與情感分析

在虛擬偶像傳播市場蓬勃發(fā)展的背景下，ACG迷群對(duì)虛擬偶像的哪些話題最為關(guān)注？哪些話題更能觸發(fā)迷群表達(dá)積極情感或消極情感？關(guān)注度和情緒之間存在什么樣的關(guān)系？對(duì)于正邁入主流范疇的虛擬偶像而言，這一考察顯然對(duì)其形象構(gòu)建和傳播具有獨(dú)特意義和緊迫性。

1. 虛擬偶像研究側(cè)重宏觀傳播視角

與持續(xù)高漲的市場熱度對(duì)比，學(xué)者們對(duì)虛擬偶像的關(guān)注稍顯不足。僅有的研究集中在技術(shù)驅(qū)動(dòng)、發(fā)展策略、商業(yè)消費(fèi)、價(jià)值認(rèn)同和粉絲行為方面。喻國明等從技術(shù)驅(qū)動(dòng)視角，強(qiáng)調(diào)人工智能對(duì)虛擬偶像的動(dòng)力系統(tǒng)作用，[7]并闡述了虛擬偶像破圈的發(fā)展策略；[12]姚睿等和郭全中等分別基于產(chǎn)業(yè)營銷[13]和粉絲經(jīng)濟(jì)[10]等層面，探析了游戲虛擬偶像的營銷發(fā)展路徑；價(jià)值認(rèn)同主題上，解迎春認(rèn)為虛擬偶像帶來的文化價(jià)值更重要，[8]有的學(xué)者則研究迷群對(duì)虛擬偶像的身份認(rèn)同，[9]并構(gòu)建了認(rèn)同模式。[11]粉絲行為研究中，有學(xué)者指出粉絲群體具有網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)特征，[14]同時(shí)群體消費(fèi)行為也發(fā)生了變化。[15]僅有喻國明在探討發(fā)展策略時(shí)，基于情感三層次可供性理論分析了虛擬偶像的情感傳播邏輯。[12]

可見，已有研究多采用傳播學(xué)理論剖析虛擬偶像在技術(shù)、經(jīng)濟(jì)以及文化方面對(duì)ACG用戶認(rèn)知的宏觀引領(lǐng)作用，而微觀層面基于評(píng)論表達(dá)和情感意識(shí)的定量研究則相對(duì)不足，特別是缺少基于計(jì)量學(xué)基礎(chǔ)的評(píng)論文本研究。彈幕作為青年一代主流的視頻社交媒體評(píng)論形式，具有情景化、社交化和情感化屬性，[16]不僅在群體互動(dòng)形態(tài)變化過程中具有重要作用，也客觀反映了該群體對(duì)話題的關(guān)注度與情感傾向。

2. 虛擬偶像彈幕文本有待挖掘

彈幕作為一種新型的用戶創(chuàng)作內(nèi)容，是直接顯示在視頻屏幕上大量密集而快速的實(shí)時(shí)文本評(píng)論，具有及時(shí)性、社交性和情感性優(yōu)勢，[16-17]可激發(fā)用戶的主動(dòng)參與感和活躍度。彈幕文本蘊(yùn)含了大量用戶行為、使用動(dòng)機(jī)及驅(qū)動(dòng)因素等信息，已廣泛運(yùn)用到數(shù)字人文、[18]社會(huì)化閱讀、[19]健康科普、[20]新聞推薦等領(lǐng)域。[21]基于彈幕文本挖掘用戶對(duì)某領(lǐng)域的關(guān)注熱點(diǎn)和情感態(tài)度，[22]受到信息行為研究者的關(guān)注。

主題挖掘是文本分析的重要內(nèi)容，即對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容進(jìn)行特征描述和主題建模。[23]其中狄利克雷分布方法可用來靜態(tài)識(shí)別大量語料中隱藏的主題信息，[24-25]分析文本主題隨時(shí)間變化的縱向趨勢，[26]有助于更加準(zhǔn)確地研判用戶關(guān)注熱點(diǎn)。彈幕情感分析比傳統(tǒng)文本情感分析的領(lǐng)域性、變化性強(qiáng)，[27]更適用于虛擬偶像這一自帶關(guān)系屬性的新型傳播媒介。已有研究主要通過識(shí)別、分析與預(yù)測彈幕中帶有情感色彩的文本，并對(duì)存在的情感傾向進(jìn)行分類，[28]進(jìn)而揭示不同群體的態(tài)度。主題—情感交叉分析是主題挖掘和情感分析的綜合運(yùn)用，分析不同主題下情感傾向隨時(shí)間變化的趨勢。[29]基于該文本挖掘方法，Xie Runbin等發(fā)現(xiàn)公眾在疫情中表現(xiàn)出對(duì)一線工作者的支持和對(duì)經(jīng)濟(jì)生活恢復(fù)的關(guān)心，[29]王文韜等和婁巖等構(gòu)建了健康知識(shí)視頻[20]和老年網(wǎng)絡(luò)科技問答社區(qū)[30]的關(guān)注度—情感分析框架，朱思淼等提出一種最佳視頻推薦算法（VRDSA），[27]周忠寶等分析了社交平臺(tái)關(guān)于KOL廣告的彈幕文本。[31]

現(xiàn)有彈幕文本分析中的主題—情感交叉研究多以推薦算法、健康科普、網(wǎng)絡(luò)科技、平臺(tái)廣告為主，尚缺少以虛擬偶像為代表的相關(guān)研究。據(jù)此，本文嘗試參考現(xiàn)有研究成果，利用改進(jìn)的LDA主題模型特征分析和基于情感詞表的情感分析方法，探索虛擬偶像關(guān)注度演化趨勢和情感傾向，并構(gòu)建關(guān)注度—情感極性模型，客觀呈現(xiàn)B站ACG圈層圍繞洛天依所討論的話題類別，進(jìn)一步可視化地挖掘影響低情感極性話題的關(guān)鍵因素，嘗試對(duì)上述研究問題作出探索和回答，為虛擬偶像在內(nèi)容供給、情感認(rèn)同和平臺(tái)引導(dǎo)方面的形象構(gòu)建和傳播路徑提供參考。

三、完美偶像洛天依：ACG圈層的新選擇

洛天依，我國本土出道時(shí)間最久、影響最大的虛擬偶像，是世界首位采用VOCALOID中文聲庫合成的虛擬形象，有龐大的內(nèi)容創(chuàng)作群體自發(fā)為她寫歌，至今原創(chuàng)歌曲已超過2萬首，粉絲量驚人。截至2022年4月30日，其B站粉絲數(shù)達(dá)277.6萬，播放量16.4億，相關(guān)話題瀏覽量5億，討論量210.7萬；微博粉絲達(dá)516.4萬，超話閱讀量11.1億；百度貼吧關(guān)注人數(shù)42.1萬，發(fā)布帖子555.8萬個(gè)，感召力可見一斑。因此，選取洛天依為個(gè)案具有很強(qiáng)的代表意義。相較其他平臺(tái)，B站視頻因青年社群屬性強(qiáng)、二次元內(nèi)容更加垂直等特點(diǎn)吸引了大量ACG用戶。截至2021年年底，B站彈幕總數(shù)累計(jì)超過100億，擁有虛擬偶像3.2萬個(gè)，[32]是ACG圈層了解和接觸虛擬偶像最主要的接口，[31]因此B站彈幕數(shù)據(jù)能更準(zhǔn)確、全面地反映出ACG圈層對(duì)虛擬偶像的即時(shí)情感和關(guān)注程度。綜上，本文以B站洛天依熱搜視頻彈幕為研究對(duì)象進(jìn)行文本挖掘。

B站音樂專欄下VOCALOID·UTAU板塊和動(dòng)畫專欄下MMD·3D板塊為虛擬偶像迷群聚集和UP主上傳自制音樂視頻的平臺(tái)，內(nèi)容更新快且影響力大。[14]因此，文章選取這兩個(gè)板塊下播放量和彈幕數(shù)排名前十的視頻彈幕數(shù)據(jù)，以“洛天依”為關(guān)鍵詞檢索，借助設(shè)計(jì)好的Python多線程爬蟲工具，抓取2022年4月30日16點(diǎn)08分前顯示的彈幕數(shù)據(jù)（包括彈幕描述、發(fā)送時(shí)間、所屬視頻、用戶昵稱四類屬性），共獲得34 795條彈幕文本。通過數(shù)據(jù)清洗、降噪去重、調(diào)用Jieba分詞庫和哈工大停用詞表，添加“虛擬偶像”“B站”“彈幕”等作為新增停用詞，最終構(gòu)建包含35 724條的彈幕文本語料庫。

四、ACG圈層與虛擬偶像的互動(dòng)性

1. 虛擬偶像熱點(diǎn)話題的多元投射

2014年至今，ACG迷群對(duì)虛擬偶像的關(guān)注話題呈現(xiàn)多元化、生活化特點(diǎn)。迷群的關(guān)注話題不僅涉及合作歌姬、視聽內(nèi)容和全息現(xiàn)場的熱點(diǎn)話題，同時(shí)涵蓋社會(huì)角色及日常生活話題的討論。

通過LDA模型訓(xùn)練和主題聚類，獲得洛天依話題35 724條彈幕的5個(gè)主題及主題—詞項(xiàng)概率矩陣。在選擇各主題的代表性特征詞時(shí)，既考慮高頻特征詞，又考慮虛擬偶像的熱點(diǎn)名詞，得到的結(jié)果更貼近現(xiàn)狀。提取各主題Top20的高頻主題詞進(jìn)行判斷，得到5個(gè)主題和各主題下的10個(gè)代表性特征詞，其文檔—主題—詞匯三層關(guān)系及信息見圖1。

根據(jù)圖1，返回語料庫找到該主題下的彈幕原文本，研判彈幕內(nèi)容，對(duì)主題進(jìn)行人工標(biāo)識(shí)（見表1）。Topic1的特征詞和彈幕文本內(nèi)容主要涉及其他虛擬歌姬，其中赤羽、阿綾（樂正綾）、梔子是yamaha共有版權(quán)、不同公司運(yùn)營的虛擬歌姬形象，因此將主題標(biāo)識(shí)為“合作歌姬”。Topic2主要是關(guān)于聲音、歌詞等原創(chuàng)歌曲的相關(guān)信息，既有“哈利·波特學(xué)院印象曲系列”中的校園歌詞“赫奇帕奇”，也有“自卑感”視頻中與王者榮耀相關(guān)的“張飛”“雙廚”“瑤”等游戲角色，因此標(biāo)識(shí)為“視聽內(nèi)容”。Topic3主要是關(guān)于洛天依的視頻人物形象，既包含“老師”“爺孫”“媽媽”等長輩形象，又包含“小明”“兄弟”等學(xué)生形象，與青年人社會(huì)角色很貼近，故而主題描述為“社會(huì)角色”。Topic4是關(guān)于演唱會(huì)、投影等全息現(xiàn)場方面的內(nèi)容；Topic5的特征詞強(qiáng)調(diào)了迷群熱衷于討論“生日”“新年”“衣服”等日常生活，且“千年食譜頌”視頻中為洛天依打造的“吃貨”人設(shè)一經(jīng)發(fā)布便迅速得到粉絲的認(rèn)可，說明觀眾不僅把洛天依當(dāng)成一個(gè)屏幕里的人，還把她當(dāng)成一個(gè)樂于分享的朋友，粉絲忠誠度高。顯然，ACG用戶的興趣不只局限于歌曲和人物形象方面，內(nèi)容話題呈現(xiàn)出明顯的多元化趨勢。

2. 話題演化趨勢的波動(dòng)性

總體上，迷群對(duì)虛擬偶像的關(guān)注重點(diǎn)隨時(shí)間增加，并在疫情期間達(dá)到井噴式發(fā)展。針對(duì)不同話題，關(guān)注強(qiáng)度和變化趨勢有所差異。2020年至2022年，合作歌姬、社會(huì)角色、日常生活三個(gè)話題受到公眾的持續(xù)關(guān)注，而視聽內(nèi)容和全息現(xiàn)場關(guān)注較少。其中，迷群對(duì)日常生活話題的討論呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢，并在近三年占比最大，表明日常生活逐漸成為迷群討論和關(guān)注的熱點(diǎn)。由于彈幕的社交屬性極強(qiáng)，群體內(nèi)易于激發(fā)“沉默的螺旋”效應(yīng)，因此，有效識(shí)別熱點(diǎn)話題，據(jù)此制作視頻內(nèi)容，方可產(chǎn)生顯著的傳播效果，調(diào)動(dòng)潛在的互動(dòng)欲望。

本文根據(jù)語料庫生成的文檔—主題概率矩陣，將年份作為時(shí)間切片，按主題劃分所有彈幕文本文檔，分析各主題涵蓋的文檔數(shù)量時(shí)間變化趨勢。橫軸對(duì)應(yīng)時(shí)間，縱軸設(shè)置為主題占比和彈幕文本量，進(jìn)而得到虛擬偶像熱點(diǎn)話題演化趨勢圖（見下頁圖2）。

從圖2可知，整體上，ACG圈層對(duì)洛天依的關(guān)注度逐年增多。2014年至2017年彈幕文本量只有50條左右，2018年開始增長，并在2020年達(dá)到峰值，后續(xù)呈下降趨勢，但彈幕文本量仍然處在較高水平。2020年年初，我國新冠肺炎疫情暴發(fā)，迷群居家隔離，網(wǎng)上娛樂需求增加，因此用戶對(duì)虛擬偶像線上關(guān)注度提升，其快速增長也部分得益于B站為原本無法享受文化制作權(quán)的粉絲提供了文化空間，進(jìn)一步加快了內(nèi)容的生產(chǎn)創(chuàng)作。之后關(guān)注度的下降與疫情得到有效控制、學(xué)生恢復(fù)正常校園學(xué)習(xí)生活有關(guān)。2021年3月，虛擬數(shù)字技術(shù)正式納入“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)，[33]進(jìn)一步推動(dòng)了元宇宙概念的普及，再次引爆用戶對(duì)虛擬偶像新一輪的關(guān)注。因此，彈幕總量在2021年略微下降后又快速反彈。2022年雖僅有1月至4月數(shù)據(jù)，但彈幕數(shù)據(jù)繼續(xù)突破最高值（達(dá)到9 290條），且仍呈上升趨勢。

以2018年為分界點(diǎn)，可將ACG圈層對(duì)虛擬偶像的關(guān)注大致分為兩個(gè)階段。2018年之前，迷群對(duì)虛擬偶像的關(guān)注較少，相關(guān)話題以Topic1（合作歌姬）和Topic3（社會(huì)角色）為主。2018年，政府部門邀請洛天依為共青團(tuán)代言，借助偶像力量，在年輕一代中傳播新文化思想。此后，B站對(duì)洛天依的關(guān)注和討論迅速增多。2018年后，迷群對(duì)各主題的關(guān)注比重變化具體呈現(xiàn)如下特點(diǎn)：對(duì)Topic2（視聽內(nèi)容）的關(guān)注比重逐漸增加，說明這些主題逐漸成為關(guān)注熱點(diǎn)；對(duì)Topic1（合作歌姬）和Topic5（日常生活）的關(guān)注呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，表明這些主題曾受到公眾關(guān)注，但近兩年公眾對(duì)其關(guān)注有所減少；對(duì)Topic3（社會(huì)角色）和Topic4（全息現(xiàn)場）的關(guān)注小幅度減少后相對(duì)穩(wěn)定，比例波動(dòng)不大。值得注意的是，Topic1、Topic3、Topic5始終占據(jù)較大比重，表明這些領(lǐng)域受到公眾的持續(xù)關(guān)注，而Topic2和Topic4關(guān)注較少。

五、ACG圈層對(duì)虛擬偶像情感傾向的積極性

整體上，ACG迷群對(duì)虛擬偶像的情感表達(dá)以積極情感傾向?yàn)橹鲗?dǎo)，且不同主題變化趨勢不同。以Topic5（日常生活）為例，迷群的積極情感經(jīng)歷了短暫下降后大幅增長并趨于緩慢減少，消極情感在波動(dòng)中有所增加。隨著生日會(huì)、飯圈小姐、過年儀式等現(xiàn)實(shí)題材的推出，迷群對(duì)虛擬偶像與日常生活話題的集合的滿意度雖有所提高，但仍未引起迷群的高度共鳴，尚存在很大的進(jìn)步空間。

構(gòu)建以知網(wǎng)Hownet和BosonNLP為基礎(chǔ)的情感詞典，有利于提高虛擬偶像彈幕文本的情感分析效果。從圖2可知，2018年以前彈幕評(píng)論較少，因此只對(duì)2018年至2022年共27 548條彈幕文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定正面、中性、負(fù)面的情感分類。由不同情感傾向的彈幕文本數(shù)占比可知，各主題下積極情感傾向較多，共12 938條，中性情感最少，積極和中性共占總文本65.96%（見表2）?？梢?，目前大多數(shù)迷群對(duì)虛擬偶像話題保持愉悅心情，但也有超過1/3（34.04%）的ACG用戶流露出消極情感。

如下頁圖3所示，Topic4（全息現(xiàn)場）話題情感逐年增加，同時(shí)消極情感比例不斷下降。隨著2017年6月洛天依的第一場線下演唱會(huì)爆紅，迷群的關(guān)注熱點(diǎn)和流量迅速遷移至全息技術(shù)帶來的現(xiàn)場互動(dòng)方式，并逐漸被ACG圈層更廣泛地了解、認(rèn)識(shí)與喜愛。Topic2（視聽內(nèi)容）話題的積極情感逐漸增加后趨于穩(wěn)定，消極情感迅速減少后又緩慢上升。比如，“自卑感”視頻素材來源于二次元游戲《王者榮耀》，將我國傳統(tǒng)文化融入游戲英雄、背景故事和皮膚創(chuàng)作，讓癡迷游戲的青年群體也能找到游戲以外的快樂。Topic1（合作歌姬）和Topic3（社會(huì)角色）話題的積極情感均呈現(xiàn)先減少后增加并逐漸趨于穩(wěn)定的趨勢（Topic1在2018年僅有37條彈幕文本，因此忽略此時(shí)段），而消極情感波動(dòng)不大。原因可能是，起初用戶對(duì)多數(shù)新出道的虛擬歌姬和部分角色背景缺少足夠認(rèn)知和了解，因而積極情感減少，而隨著對(duì)合作歌姬的逐漸熟悉，以及類似“高中數(shù)學(xué)公式”中學(xué)生角色的滲入，迷群對(duì)該主題的積極情感相應(yīng)增加。Topic5（日常生活）話題的積極情感經(jīng)歷了先短暫下降后大幅增長并趨于緩慢減少的變化，可以看出迷群對(duì)虛擬偶像與日常生活話題的集合方面所持有的態(tài)度。開始時(shí)，積極情感和消極情感差距不斷減小，隨著洛天依生日會(huì)等現(xiàn)實(shí)題材視頻的推出，迷群對(duì)該主題的消極情感減少，積極情感相應(yīng)增加。疫情期間，迷群更多通過傾訴學(xué)業(yè)苦悶、生活煩躁、居家不自由等緩解壓力，因此消極情感又有所增加。

六、熱點(diǎn)話題與情感態(tài)度的二元共塑

1. 全息話題的高情感性與生活話題的高關(guān)注度

構(gòu)建虛擬偶像話題關(guān)注度和不同情感交叉下的主題特征，有利于把握話題熱點(diǎn)和情感態(tài)度的潛在聯(lián)系，有效識(shí)別主題分類，進(jìn)而為視頻制作方提供改進(jìn)策略。本文根據(jù)虛擬偶像各主題彈幕文本數(shù)和情感均值構(gòu)建關(guān)注度—情感極性模型（見圖4），將話題分為四類，即高關(guān)注度—高情感極性、低關(guān)注度—高情感極性、低關(guān)注度—低情感極性和高關(guān)注度—低情感極性。結(jié)果表明，Topic4（全息現(xiàn)場）話題的積極情感最強(qiáng)烈，Topic5（日常生活）話題的關(guān)注度最顯著。

Topic3（社會(huì)角色）顯示迷群對(duì)社會(huì)角色話題的關(guān)注度較高，并對(duì)其內(nèi)容表達(dá)出較為積極的情感傾向。虛擬偶像視頻內(nèi)容制作者可強(qiáng)化虛擬偶像參演的兄弟、學(xué)生、老師、爺孫、媽媽等社會(huì)角色，同時(shí)可加入視頻簡介或作為檢索詞以提高檢索率。

Topic4（全息現(xiàn)場）的積極情感遠(yuǎn)強(qiáng)于其他主題，但關(guān)注度略低于平均值。從彈幕文本來看，對(duì)于虛擬偶像個(gè)人演唱會(huì)，迷群更多關(guān)注現(xiàn)場氛圍，因而持有較高的積極態(tài)度；對(duì)于和明星、運(yùn)動(dòng)員同臺(tái)演出，迷群表達(dá)的信息展現(xiàn)出強(qiáng)烈的愛國主義情懷，因而積極情感更為濃烈。內(nèi)容制作方應(yīng)保持該話題的良好態(tài)勢，持續(xù)擴(kuò)展線下互動(dòng)環(huán)節(jié)，更大范圍地激發(fā)和傳播愛國情懷，提高公眾對(duì)虛擬偶像的認(rèn)知度和認(rèn)同感。此外，由于此類視頻往往將全程現(xiàn)場演出完整呈現(xiàn)，時(shí)間較長，導(dǎo)致視頻完播率較低，因此僅忠實(shí)迷群主動(dòng)關(guān)注?？砂床煌?jié)目作為長視頻切分制作的依據(jù)，提取關(guān)鍵詞，滿足用戶碎片化和強(qiáng)聚焦的觀影需求，同時(shí)設(shè)立全息技術(shù)現(xiàn)場后臺(tái)制作專欄，以技術(shù)應(yīng)用吸引用戶關(guān)注。

Topic2（視聽內(nèi)容）顯示用戶對(duì)視聽內(nèi)容話題的消極情感較為濃烈，關(guān)注度低。迷群的關(guān)注度低并非是對(duì)視聽內(nèi)容需求少，可能是相較于音樂節(jié)奏和視頻畫面，對(duì)字幕的記憶短暫，致使彈幕中出現(xiàn)多數(shù)歌詞的簡單重復(fù)，或是對(duì)素材背景中反面人物的負(fù)面討論。可將此作為切入口，制作和暢銷游戲、動(dòng)漫、影片相關(guān)的歌曲視聽內(nèi)容，吸引上述三類迷群的關(guān)注，利用其話題性增強(qiáng)用戶黏性，將其關(guān)注度遷移至虛擬偶像類視頻。

Topic1和Topic5均為高關(guān)注度—低情感極性類別，表明迷群對(duì)合作歌姬和日常生活這兩個(gè)話題的關(guān)注度較高，但這兩方面尚有提升空間，其中后者的關(guān)注度最為顯著。該類話題為時(shí)事話題，用戶十分關(guān)注，其內(nèi)容也易引發(fā)迷群熱議，但由于同質(zhì)性虛擬歌姬井噴式增長，更接地氣的生活話題較為缺乏，故迷群情感多偏向于消極性?？砂l(fā)揮不同歌姬的領(lǐng)域?qū)ｉL，凸顯其異質(zhì)性，讓參演歌姬如初音未來、洛天依等進(jìn)行聯(lián)合創(chuàng)作，更多融合節(jié)日、游戲、服飾、零食等日常氛圍，或借用公主、殿下等親昵稱呼，加深迷群記憶，調(diào)動(dòng)積極情感。

2. 合作歌姬、視聽內(nèi)容和日常生活話題的低情感性

對(duì)于低情感極性的話題，關(guān)注負(fù)面彈幕文本對(duì)深入了解迷群低落情緒、優(yōu)化用戶體驗(yàn)具有重要的參考價(jià)值。從關(guān)注度—情感極性模型（見圖4）可知，Topic1（合作歌姬）、Topic2（視聽內(nèi)容）和Topic5（日常生活）三方面話題的情感極性較低，有待進(jìn)一步增強(qiáng)?？梢暬治鋈齻€(gè)低情感極性話題的負(fù)面詞匯（見圖5），得出導(dǎo)致迷群產(chǎn)生消極情感的關(guān)鍵因素。合作歌姬涉及直播聲音、V家（Vsinger，虛擬歌手的簡稱）名字、黑暗題材、煩惱壓力、開頭結(jié)尾和英雄形象；視聽內(nèi)容和日常生活的消極情感主要體現(xiàn)在歌詞表達(dá)、專輯神秘感、字幕組不易、語言平凡、晚會(huì)聲音重整等視聽內(nèi)容，以及生日祝福、新年快樂、明年再見、家人辛苦等日常生活的情感因素上。

以Topic1（合作歌姬）為例，關(guān)于合作歌姬話題的相關(guān)消極彈幕文本主要涉及：直播聲音含糊不清；V家如阿綾、存娘、Gumi、雅音、宮羽等名字拗口；合作出演的“怪物大暴走”“僵尸舞”“陰陽先生”“葬歌”“今天沒吃藥”等黑暗題材過于洗腦和嚇人，容易產(chǎn)生噩夢；面對(duì)高考、中考、數(shù)學(xué)、住校等生活中的煩惱和壓力，迷群容易產(chǎn)生悲傷、傷感情緒；部分視頻開頭機(jī)械，引起“轉(zhuǎn)粉狙擊手”（網(wǎng)絡(luò)語言，形容觀察細(xì)致的群體）的群傷；草草結(jié)尾，缺少喝彩成分；其他歌姬對(duì)洛天依的挑戰(zhàn)太過突然，過于自我展示；對(duì)英雄的社會(huì)形象期望值過高，導(dǎo)致實(shí)際與預(yù)期有差距等。

七、虛擬偶像形象構(gòu)建和傳播路徑優(yōu)化

本文以虛擬歌手洛天依為研究對(duì)象，通過社交媒體平臺(tái)B站的用戶生成彈幕文本，利用改進(jìn)的LDA主題模型分析了虛擬偶像熱點(diǎn)話題的演化趨勢，展示了ACG迷群與虛擬偶像之間的互動(dòng)性；基于語義的情感詞典方法分析了ACG圈層對(duì)虛擬偶像情感表達(dá)的變化趨勢，表明該群體對(duì)虛擬偶像情感傾向的積極性；通過構(gòu)建關(guān)注度—情感極性模型，挖掘出全息話題的高情感性與生活話題的高關(guān)注度，以及合作歌姬、視聽內(nèi)容和日常生活話題的低情感性，進(jìn)一步可視化分析這三個(gè)低情感極性話題的負(fù)面彈幕文本，明確導(dǎo)致迷群情感消極的原因，進(jìn)而從文本挖掘視角為虛擬偶像的形象構(gòu)建和傳播效能提供分析工具和數(shù)據(jù)參考。

當(dāng)今媒介技術(shù)的快速迭代與青年自我表達(dá)平臺(tái)的開放，為受眾深度參與虛擬偶像的形象構(gòu)建和傳播過程提供了更多可能性，賦予了虛擬偶像蓬勃發(fā)展的生命力。粉絲—偶像的互動(dòng)邏輯在虛擬偶像這一新型傳播媒介中得以延伸，并在虛擬與現(xiàn)實(shí)模糊化的網(wǎng)絡(luò)空間中完成重構(gòu)。在“媒介即訊息”的理論范疇內(nèi)，研究發(fā)現(xiàn)，合作歌姬、視聽內(nèi)容、全息現(xiàn)場、社會(huì)角色以及日常生活五個(gè)熱點(diǎn)話題，是維系虛擬偶像及其粉絲情感交往的紐帶，只有內(nèi)容供給、情感認(rèn)同和平臺(tái)引導(dǎo)三方共謀，才能使得虛擬偶像形象成為青年一代喜愛的載體，呈現(xiàn)鮮明的意識(shí)情感表達(dá)范式。

1. 供給側(cè)：發(fā)揮UGC和PGC聯(lián)動(dòng)優(yōu)勢，推動(dòng)虛擬偶像和用戶的內(nèi)容互動(dòng)

得益于媒介技術(shù)的開源和眾包創(chuàng)作模式的賦權(quán)，粉絲群體權(quán)利實(shí)現(xiàn)反轉(zhuǎn)，粉絲網(wǎng)絡(luò)話語權(quán)重構(gòu)，為粉絲用戶進(jìn)行虛擬偶像內(nèi)容制作提供了可靠的源動(dòng)力。無論是虛擬偶像外在的影像建構(gòu)，還是內(nèi)在的視聽文本制作，均需充分發(fā)揮UGC的眾包生產(chǎn)優(yōu)勢和PGC的團(tuán)體品牌價(jià)值，以UGC+PGC策略順應(yīng)虛擬偶像去中心化、多元化、技術(shù)化的市場需求和發(fā)展趨勢，彌補(bǔ)單一UGC策略的專業(yè)缺陷，滿足用戶獲取虛擬偶像內(nèi)容多樣化的需求。同時(shí)能夠彌合粉絲和創(chuàng)作者、受眾與官方之間的鴻溝，推動(dòng)用戶UGC對(duì)PGC源文本的能動(dòng)性和集群效應(yīng)，激勵(lì)用戶持續(xù)輸出高質(zhì)量內(nèi)容，進(jìn)一步反向誘導(dǎo)PGC源文本的分眾化傳播和熱度提升，[13]確保虛擬偶像內(nèi)容生產(chǎn)的精準(zhǔn)有效，提高產(chǎn)品運(yùn)作的速度及規(guī)模。

影像構(gòu)建方面，不同于傳統(tǒng)的動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)形象，虛擬偶像的外在表征更凸顯出虛實(shí)結(jié)合、人機(jī)互動(dòng)的媒介功能。創(chuàng)作者通過虛擬偶像配套系統(tǒng)，以媒介交互、動(dòng)作捕捉、仿真模擬等云算法進(jìn)行運(yùn)作，塑造出更加生動(dòng)立體、人性化的虛擬偶像影像，使其線上、線下自由切換。PGC的數(shù)字開發(fā)商應(yīng)向公眾開放更多的智能交互影像生產(chǎn)軟件，使越來越多的普通受眾也可通過簡易的媒介技術(shù)進(jìn)入影像制作渠道，成為UGC創(chuàng)作主體，賦予自己喜好的個(gè)體形象和體貌特征以逼真的數(shù)字人影像，在實(shí)體網(wǎng)絡(luò)中完成輸入—輸出的操作互動(dòng)。除影像構(gòu)建因素外，虛擬偶像最重要的形象塑造還表現(xiàn)為內(nèi)在的人格塑造。以PGC為主的虛擬偶像媒介平臺(tái)應(yīng)進(jìn)一步營造充滿活力的集聚、分享與互動(dòng)情境，支持粉絲自主自愿地基于情感、興趣、自我表達(dá)進(jìn)行UGC創(chuàng)作，基于自身社會(huì)經(jīng)驗(yàn)、性格特征和心理體驗(yàn)賦予虛擬影像以完美的偶像人格，通過二次填詞編曲貢獻(xiàn)大量通俗化的視聽文本內(nèi)容。同時(shí)，虛擬歌手傾情演唱粉絲作品，創(chuàng)作者的情感勞動(dòng)得到極大尊重，高漲的創(chuàng)作欲望再次激發(fā)，有利于生產(chǎn)出更豐富的原創(chuàng)歌曲和同人視頻的眾包作品。這種粉絲情感勞動(dòng)—虛擬偶像內(nèi)容增值的良性閉環(huán)，不斷強(qiáng)化了虛擬偶像擬人化和陪伴性的社會(huì)屬性，也持續(xù)反映了創(chuàng)作者的意識(shí)情感和文化訴求。

2. 用戶側(cè)：破除次元壁，激發(fā)不同圈層對(duì)虛擬偶像的情感認(rèn)同

符號(hào)互動(dòng)理論認(rèn)為，同一圈層自身獨(dú)特的價(jià)值符號(hào)和長期累積的粉絲效應(yīng)是圈層群體人際互動(dòng)的重要紐帶，[34]英國學(xué)者斯圖亞特·霍爾認(rèn)為，傳受雙方一致性的世界觀和價(jià)值觀是在共通意義空間中進(jìn)行符號(hào)互動(dòng)的基礎(chǔ)。[35]作為一種自帶關(guān)系的新型傳播媒介和人類強(qiáng)關(guān)系的延伸，[36]虛擬偶像與細(xì)分產(chǎn)業(yè)的融合更為垂直，領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)聯(lián)系更為緊密，粉絲圈層、虛擬偶像、細(xì)分產(chǎn)業(yè)三者之間的動(dòng)態(tài)依附關(guān)系逐漸成形，[10]這為垂直細(xì)分領(lǐng)域打造共通意義空間奠定了基礎(chǔ)。因此，通過不同虛擬偶像細(xì)分領(lǐng)域圈層互動(dòng)，能夠幫助傳播者更快更廣泛地滲透更多的目標(biāo)群體，同時(shí)目標(biāo)群體的情感價(jià)值觀念也會(huì)隨參與圈層的不同文化觀念而改變。虛擬偶像制作公司應(yīng)借助全息技術(shù)優(yōu)勢，通過平臺(tái)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)垂直細(xì)分領(lǐng)域間跨界合作，營造“羊群效應(yīng)”氛圍，激活不同圈層流量池。如邀約抖音虛擬美妝達(dá)人柳夜熙、泛人群綜藝咖點(diǎn)贊仙、京劇國風(fēng)感翎Ling、B站同人創(chuàng)造歌手洛天依、小紅書神顏AYAYI以及游戲虛擬女團(tuán)K/DA等，[37]結(jié)合彼此差異化的人設(shè)、風(fēng)格、特點(diǎn)，尋找交集，推動(dòng)跨界現(xiàn)場聯(lián)動(dòng)，擴(kuò)大不同圈層符號(hào)的交相碰撞，形成主流文化受眾群的良性互動(dòng)。

隨著元宇宙概念的風(fēng)靡，虛擬偶像以不同身份參與到人們的日常生活中，舉辦線上線下演唱會(huì)、互動(dòng)聊天以及發(fā)布唱片，人們越來越適應(yīng)這樣的新型情感互動(dòng)機(jī)制。對(duì)于冠以“佛系青年”“課業(yè)繁重”“996”標(biāo)簽的青年群體，虛擬偶像的出現(xiàn)滿足了青年在社會(huì)化陪伴和個(gè)體解壓兩個(gè)層面的需求，[34]身份認(rèn)同和崇拜情感成為維系虛擬偶像及青年粉絲社會(huì)交往的紐帶。因此，應(yīng)結(jié)合青少年的現(xiàn)實(shí)關(guān)切、認(rèn)知規(guī)律和日常生活，延伸其感知體驗(yàn)，潛移默化地加強(qiáng)受眾情感表達(dá)與虛擬偶像崇拜的契合度。從迷群熟悉的生活場景切入，如虛擬偶像可走進(jìn)校園倡導(dǎo)青少年元宇宙閱讀推廣；助力中高考考前沖刺，現(xiàn)身說法，緩解學(xué)生考前焦慮；參與線下美術(shù)館、博物館的科普知識(shí)宣講和解說；以歷史人物或文藝作品中的角色故事為藍(lán)本，在虛擬場館中演繹展演；以更接地氣的雙向互動(dòng)方式增強(qiáng)黏性，通過與同時(shí)代人的交往活動(dòng)，賦予虛擬形象更多的生活內(nèi)涵，凝聚青年受眾向心力，培養(yǎng)新一代偶像力量的情感感召力。

3. 平臺(tái)側(cè)：削弱“信息繭房”壁壘，引導(dǎo)用戶對(duì)虛擬偶像多元化話題的關(guān)注

美國學(xué)者凱斯·R.桑斯坦認(rèn)為，用戶會(huì)潛意識(shí)地傾向于符合個(gè)人興趣、令自身愉悅的信息，遠(yuǎn)離與自己觀點(diǎn)無關(guān)或相悖的信息，不知不覺囚禁于信息選擇范圍窄化的困境中，形成“信息繭房”效應(yīng)，阻礙多元信息的接觸和獲取。[38]目前，媒介平臺(tái)傳播信息均以個(gè)性化推薦作為信息檢索的技術(shù)優(yōu)勢，但數(shù)據(jù)邏輯算法的局限性會(huì)給傳播帶來負(fù)面影響。用戶沉浸在看似愉快的以用戶需求為導(dǎo)向的“信息繭房”中，由此帶來的“馬太效應(yīng)”導(dǎo)致受眾獲取信息的范圍習(xí)慣性受自身興趣引導(dǎo)，對(duì)于喜歡的內(nèi)容關(guān)注更多，對(duì)不感興趣的話題關(guān)注更少。本研究發(fā)現(xiàn)，虛擬偶像在B站話題演化整體趨勢上，迷群討論熱點(diǎn)集中于部分話題。話題傾斜將不利于多元化觀點(diǎn)的碰撞和融合，久而久之，不僅會(huì)造成虛擬偶像信息平臺(tái)內(nèi)容趨于同質(zhì)化，還會(huì)使長期處于自我認(rèn)知“回音室”中的青年群體信息更加窄化，導(dǎo)致對(duì)于客觀世界的片面認(rèn)知，群體極化現(xiàn)象嚴(yán)重。因此，應(yīng)強(qiáng)化媒介平臺(tái)的引導(dǎo)功能和推薦策略。一方面，通過優(yōu)化話題推薦、熱搜等信息組織方式，幫助青年群體培養(yǎng)信息全局意識(shí)和良好的媒介信息素養(yǎng)，以開放并存的理念擴(kuò)大虛擬偶像相關(guān)的信息領(lǐng)域，打通受眾獲取話題的信息路徑，引導(dǎo)用戶接近、收聽不同方面的多元信息，積極參與虛擬偶像的多樣化話題討論，削弱媒介平臺(tái)搭建的“信息繭房”，有意識(shí)地?cái)[脫對(duì)單一話題的過度關(guān)注。另一方面，已有學(xué)者證實(shí)，根據(jù)彈幕的情感進(jìn)行視頻檢索得到的結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確。[16]因此，虛擬偶像媒體平臺(tái)應(yīng)將彈幕情感作為視頻檢索的重要依據(jù)，在推薦視頻時(shí)，應(yīng)盡量將高情感極性話題相關(guān)視頻放在前面，消極情感話題相關(guān)視頻放在后面，提升用戶的愉悅度，分散話題的集中度，抑制群體極化行為的發(fā)生。

結(jié)語

在數(shù)字科技創(chuàng)新戰(zhàn)略助力下，虛擬偶像正逐步演進(jìn)為文娛產(chǎn)業(yè)進(jìn)入元宇宙的新型數(shù)字傳播媒介，[1]被視為元宇宙虛擬數(shù)字人在文娛領(lǐng)域的最佳賽道，顯現(xiàn)出獨(dú)特的價(jià)值和光明前景，[2]承載著青年一代的意識(shí)體現(xiàn)和情感表達(dá)?；邴溈吮R漢提出的“媒介即人的延伸”[39]理論，依靠技術(shù)賦能的虛擬偶像，通過消弭二次元和現(xiàn)實(shí)世界的邊界，借助符合ACG圈層審美趣味和藝術(shù)洞見的內(nèi)容輸出，以偶像—粉絲、虛擬—現(xiàn)實(shí)、線上—線下相融交織的形式，強(qiáng)化受眾超真實(shí)感官體驗(yàn)，成為ACG青年群體強(qiáng)關(guān)系的延伸。作為高度依賴UGC創(chuàng)作模式的新型偶像，深度強(qiáng)化了偶像—粉絲之間的互動(dòng)方式，增進(jìn)虛擬偶像的親近感和粉絲的歸屬感。粉絲通過擬人格設(shè)定、親自調(diào)教和想象性構(gòu)建，打造“無菌”完美人設(shè)，在實(shí)踐中獲得情感上的愉悅和滿足，進(jìn)一步召喚ACG圈層自覺參與虛擬偶像二次元粉絲文化的消費(fèi)、再創(chuàng)作與再生產(chǎn)，以表達(dá)該群體的價(jià)值取向、文化心態(tài)與身份認(rèn)同，[40]最終驅(qū)動(dòng)虛擬偶像成為ACG圈層思想表達(dá)和情感投射的新型載體。

本文嘗試聚焦虛擬偶像彈幕文本，通過彈幕文本的主題演化和情感分析，細(xì)粒度地挖掘ACG亞文化圈對(duì)虛擬偶像話題的關(guān)注度和情感態(tài)度。數(shù)據(jù)源自同一彈幕平臺(tái)和虛擬歌姬洛天依，后續(xù)研究可從以下兩方面改進(jìn)：首先，虛擬偶像垂直細(xì)分領(lǐng)域多樣，不同種類虛擬偶像的彈幕文本分析有所差異，可對(duì)比分析多類虛擬偶像或多平臺(tái)彈幕文本并進(jìn)行深化；其次，考慮構(gòu)建專業(yè)、細(xì)分的虛擬偶像領(lǐng)域的彈幕分詞詞典和情感詞典，了解用戶的持續(xù)關(guān)注熱點(diǎn)和情感傾向，得到更具普適性的分析結(jié)果，對(duì)青年群體中虛擬偶像的形象構(gòu)建和傳播有借鑒意義。

參考文獻(xiàn)：

[1] 中國傳媒大學(xué)媒體融合與傳播國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，頭號(hào)偶像（北京）數(shù)字科技有限公司. 中國虛擬數(shù)字人影響力指數(shù)報(bào)告（2021）[R]. 2022.

[2] 夏翠娟，鐵鐘，黃薇. 元宇宙中的數(shù)字記憶：“虛擬數(shù)字人”的數(shù)字記憶概念模型及其應(yīng)用場景[J]. 圖書館論壇，2023（5）：154-161.

[3] 2022年中國虛擬人行業(yè)發(fā)展分析[EB/OL].[2022-04-30].艾媒網(wǎng)，https：//www.sohu.com/a/537072515_120536144.

[4] 虛擬偶像之熱：誰在制造、推動(dòng)和買單？[EB/OL].[2022-04-30].澎湃新聞，https：//m.thepaper.cn/baijiahao_16494312.

[5] 超六成“00后”愿為虛擬偶像買單[EB/OL].[2022-01-04].http：//www.takungpao.com/news/232108/2022/0104/673547.html.

[6] 郭宏超. 虛擬數(shù)字人大軍來了，這可能是元宇宙第一扇大門[J]. 現(xiàn)代廣告，2022（3）：1.

[7] 喻國明，耿曉夢. 試論人工智能時(shí)代虛擬偶像的技術(shù)賦能與擬象解構(gòu)[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020（1）：23-30.

[8] 解迎春. 虛擬偶像的文化賦能及其文化想象[J]. 新聞與傳播評(píng)論，2022（2）：91-102.

[9] 呂品.“完美偶像”：虛擬偶像迷群的身份認(rèn)同研究——以虛擬歌姬“洛天依”為例[J]. 新媒體研究，2019（16）：101-103.

[10] 郭全中，張營營. 粉絲經(jīng)濟(jì)視角下虛擬偶像發(fā)展演化及營銷進(jìn)路探析[J]. 新聞愛好者，2022（3）：16-19.

[11] 戰(zhàn)泓瑋. 網(wǎng)絡(luò)虛擬偶像及粉絲群體認(rèn)同建構(gòu)[J]. 青年記者，2019（11）：7-8.

[12] 喻國明，滕文強(qiáng). 發(fā)力情感價(jià)值：論虛擬偶像的“破圈”機(jī)制——基于可供性視角下的情感三層次理論分析[J]. 新聞與寫作，2021（4）：63-67.

[13] 姚睿，黃汀. 當(dāng)代虛擬偶像的傳播路徑與產(chǎn)業(yè)模式——以虛擬偶像團(tuán)體K/DA為例[J]. 現(xiàn)代傳播，2021（11）：125-130.

[14] 李鎵，陳飛揚(yáng). 網(wǎng)絡(luò)虛擬偶像及其粉絲群體的網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)研究——以虛擬歌姬“洛天依”為個(gè)案[J]. 中國青年研究，2018（6）：20-25.

[15] 陸新蕾，虞雯. 虛擬偶像粉絲群體的消費(fèi)文化研究——以虛擬歌姬洛天依為例[J]. 當(dāng)代傳播，2020（6）：75-78，112.

[16] 王敏，徐健. 視頻彈幕與字幕的情感分析與比較研究[J]. 圖書情報(bào)知識(shí)，2019（5）：109-119.

[17] 梁棟. 彈幕研究述評(píng)及展望[J]. 未來與發(fā)展，2019（8）：36-43.

[18] 張寧，段小宣，袁勤儉. 數(shù)字人文視頻的用戶彈幕評(píng)論行為生成機(jī)制[J]. 圖書館論壇，2022（8）：148-161.

[19] 許秦，孟祥保，顧建新. 社會(huì)化視頻推薦書目特征及其動(dòng)因研究——以嗶哩嗶哩“讀書等身”活動(dòng)為例[J]. 圖書情報(bào)工作，2021（16）：56-64.

[20] 王文韜，陳千，張肖，等. 彈幕視角下的網(wǎng)絡(luò)熱搜健康視頻關(guān)注度與情感分析[J]. 圖書館論壇，2022（3）：98-107.

[21] 陳憶金，梁錦玲，古婷驊. 新聞視頻彈幕用戶情感體驗(yàn)特征分析[J]. 圖書與情報(bào)，2021（4）：75-83.

[22] 仝沖，趙宇翔. 基于內(nèi)容分析法的彈幕視頻網(wǎng)站用戶使用動(dòng)機(jī)和行為研究[J]. 圖書館論壇，2019（6）：80-89.

[23] Tan X.Topic extraction and classification method based on comment sets[J]. Journal of Informa tion Processing Systems， 2020， 16（2）： 329-342.

[24] Blei D， Ng A， Jordan M. Latent Dirichlet Allocation[J]. Journal of Machine Learning Research， 2003（3）： 993-1022.

[25] 陳嘉鈺，李艷. 基于LDA主題模型的社交媒體倦怠研究——以微信為例[J]. 情報(bào)科學(xué)，2019（12）：78-86.

[26] Wang Xuerui， McCallum A.Topic Over Time：A Non-Markov Continuous-Time Model of TopicalTrends[C]//Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Philadel-phia， 2006： 424-433.

[27] 朱思淼，魏世偉，魏思恒，等. 基于彈幕情感分析和主題模型的視頻推薦算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2021（10）：2813-2819.

[28] Lswaidan N， Menai·M. E. B. A survey of state-of-the-art approaches for emotion recognition in text[J]. Knowledge & Information Systems， 2020， 62（8）： 1-51.

[29] Xie Runbin， Chu Skw， Chiu Dkw， et al. Exploring Public Response to Covid-19 on Weibo with Lda Topic Modeling and Sentiment Analysis[J]. Data and Information Management， 2020（1）： 86-99.

[30] 婁巖，楊嘉林，黃魯成，等. 基于網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)的老年科技公眾關(guān)注熱點(diǎn)及情感分析——以“知乎”為例[J]. 情報(bào)雜志，2020（3）：115-122.

[31] 周忠寶，朱文靜，王皓，等. 基于彈幕文本挖掘的社交媒體KOL研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2022（3）：521-529.

[32] 北京商報(bào). 嗶哩嗶哩2021年度彈幕出爐[EB/OL].[2021-11-29].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1717753888684221857&wfr=spider&for=pc.

[33] 中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要[N]. 人民日報(bào)，2021-03-13（1）.

[34] 李豪，趙紅艷. 符號(hào)互動(dòng)論視角下銀發(fā)網(wǎng)紅在青年群體中圈粉現(xiàn)象分析[J]. 新聞愛好者，2022（3）：110-112.

[35] 特倫斯·霍克斯. 結(jié)構(gòu)主義和符號(hào)學(xué)[M]. 瞿鐵鵬，譯. 上海：上海譯文出版社，1997：83.

[36] 喻國明，楊名宜. 虛擬偶像：一種自帶關(guān)系屬性的新型傳播媒介[J]. 新聞與寫作，2020（10）：68-73.

[37] 2021年十大虛擬偶像盤點(diǎn)[EB/OL].[2022-04-30].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1720945322912281839&wfr=spider&for=pc.

[38] 凱斯·R. 桑斯坦. 信息烏托邦——眾人如何生產(chǎn)知識(shí)[M]. 畢競悅，譯. 上海：法律出版社，2008：8.

[39] 馬歇爾·麥克盧漢. 理解媒介：論人的延伸[M]. 何道寬，譯. 北京：商務(wù)印書館，2000：33.

[40] 孫金燕，金星. 數(shù)字亞文化的建構(gòu)及其價(jià)值——對(duì)虛擬偶像景觀的考察[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2022，75（5）：155-164.

The Communication Research of? Virtual Idol Based on Barrage Text Mining

WU Xiao-yu1，2（1.School of Journalism， Fudan University， Shanghai 200082， China; 2.Library， Communication University of Shanxi， Jinzhong 030619， China）

Abstract： Virtual idols are gradually evolving into an important medium for the digital entertainment industry to step into the metaverse， carrying the consciousness and emotional expression of the younger generation. Taking the popular Chinese virtual idol Luo Tianyi's hot search video barrage text on BiliBili platform as research object and using Python tools， this paper employs crawler data， improved LDA topic model， and semantic-based sentiment dictionary method to explore the relationship between topic attention and emotional tendencies of virtual idols among the ACG subcultural circle. Finally， we provide reference for the image construction of virtual idols and the promotion of their communication efficiency from three aspects：optimizing user experience by focusing on content production， platform retrieval， and user recommendation.

Key words： barrage; virtual idol; text data mining; image construction; sentiment analysis