2024年6月6日发(作者：)

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哔哩哔哩原创视频传播影响因素研究

作者：王震

来源：《传播力研究》2019年第26期

摘要：哔哩哔哩弹幕视频网是二次元文化的聚集地，用户原创视频是B站的重要内容源头

之一。本文使用网页爬虫工具抓取原创榜单上视频数据，使用量化研究的方法，具体分析视频

作者粉丝基数、视频类型、标题、时长等因素对原创视频传播效果产生的影响。

关键词：哔哩哔哩;二次元文化;传播效果;内容分析

哔哩哔哩弹幕视频网（以下简称B站）是一个搭载弹幕系统的视频播放网站，主打UGC

（User-generated Content）的视频生产分享模式。视频发布者一般被称为UP主。UP主们的创

作为B站提供了源源不断的内容和活力。2018年2月，B站创作激励计划上线，鼓励了更多B

站用户加入到视频创作热潮中。

传播效果的研究有两个重要方面，其一是对效果产生的微观过程分析，其二是对它的综

合、宏观过程的考察[1]。对微观过程的分析，能找出对传播效果有影响的因素及其与传播效

果的相关关系，从而为具体传播实践提供指导。对宏观过程的考察则有助于把握传播活动与社

会运行、发展的关系。

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传播效果产生的微观过程可以被视频播放量、点赞等指标量化并进行数据分析和处理。因

此本文对传播效果的研究集中在微观过程方面，主要应用SPSS分析，通过对视频标题、播放

量、作者粉丝数等指标的量化研究，寻找出影响B站视频传播效果的因素，为改善传播效果提

供参考依据。

一、统计排行榜数据后的描述性分析

B站用户获取信息有三个入口，排行榜、首页根据兴趣推送的视频、订阅话题和动态推

送。排行榜包括三日榜、周榜以及月榜，榜单上的视频会得到更大的曝光和推广力度。排行榜

顺序不是直接根据播放量多少排列的，而是依据播放、弹幕、点赞等指标得出的综合得分。

通过排行榜这个前置的筛选机制，能得出在某一时间段内最受B站用户欢迎和好评最高的

视频。下面对排行榜上的视频的标题，标签和分类等内容进行统计，并做出描述性统计。使用

网页爬虫工具抓取2019年1月1日B站全站原创榜月榜上的排名前一百的视频标题、内容分

区和标签，对内容分区进行频数统计。

根据结果，最受B站用户欢迎和好评的内容来自游戏和生活分区的占比最高，达到了

19%，鬼畜分区的内容为17%，而来自科技、娱乐和时尚的内容占比最低，分别为3%、3%和

2%，二级分区内，“生活”中的“搞笑”，“鬼畜”的“鬼畜调教”，以及“游戏”的“单机游戏”占比最

高，分别达到了11%、11%和9%，而“明星”、“MMO 3D”的占比最低，仅有1%。

二、分组检验影响因素

（一）内容类型对播放量的影响分析

B站某些活动或近期热门事件会引起某些特定类型视频播放量激增，某个视频爆火，也会

引起up主的模仿以及观众的收看热潮，因此简单观察排行榜总榜的数据得出的结论是不可靠

的，需要进一步验证。验证方法是按内容类型分组抽取样本，并进行比较，考察不同类型视频

在播放量、弹幕、投币上的差异是由组内变差还是组间变差引起的。

抽取鬼畜、游戏、生活、科技、娱乐、时尚六个类型的三日原创榜前30位，对其播放

量、硬币和弹幕数进行统计。未知样本总体分布是否符合正态分布，因此应用多独立样本的非

参数检验方法进行比较，原假设为六种类型的视频在播放量（硬币/点赞）分布上无显著差

异。（见表1）

检验应用了中位数检验、Kruskal-Wallis 检验以及Jonckheere-Terpstra检验三种方法，概率

P值均为0，由于概率P值小于显著性水平0.05，因此应拒绝原假设，认为六种类型的视频在

播放量分布上存在显著差异。同样的，观察硬币、弹幕数的结果也可得到，六种类型的视频在

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硬币数和弹幕数分布上有显著区别。因此得出结论，在不考虑拥有巨大传播度的视频的前提

下，不同类型视频在播放量、硬币和弹幕数三方面仍存在显著差异。

（二）粉丝基数对传播效果的显著影响分析

将up主的视频播放量、硬币数、收藏数和弹幕数量作为量化指标，考察是否粉丝基数的

大小是否会对视频传播度造成显著影响。首先定义组，将粉丝数不足1万的UP主定义为小

V，粉丝数大于等于1万的UP主定义为大V。在大V中，又把粉丝数大于等于1万但小于10

万的UP主定义为普通大V，粉丝数大于等于10万的UP主定义为头部大V。

比较大V和小V时，抽取了B站全站原创热门榜单日榜前100和B站新人榜日榜前

100。B站新人榜是为了鼓励新人up主而设置的榜单，上榜的视频必须是首次投稿时间在三个

月内的up主所创作的。抽取两个榜单作为樣本，预先会有一定的筛选机制，由于B站推送形

式是兴趣推送和动态推送相结合的[2]，因此具有一定粉丝基础的up主所投稿的视频天然具备

曝光优势，而登上排行榜的新人up主的视频具备了播放基础，在一定程度上弥合了天然曝光

度的差距。选择日榜单是为了保证一定的随机性。此项对比实际是使用独立样本T检验考察，

在具备一定的曝光度的前提下，up主粉丝数量多少会否影响播放、硬币等指标。

结果显示，具有播放基础的前提下，大V小V的收藏、点赞、硬币三项指标没有显著的

区别，在播放量上则有显著的差距，小V的播放量均值高于大V。说明在对视频的认可度方

面，大V和小V不存在显著差距，粉丝基数不影响受众对视频的认可度。在一定的曝光基础

上，小V视频的播放量甚至超越了大V，这可能与B站的视频推送机制有关。在此机制上，

具备一定粉丝基数的大V 并未得到播放量和曝光资源的明显倾斜。大V的视频弹幕数显著多

于小V，这是因为大V的粉丝在收看视频时已经形成了一定的话语圈，很多与视频内容本身

相关性不强的弹幕，在大v视频播放时会被集中刷屏，而小V由于粉丝基数小，还未能形成这

样的粉丝话语集体[3]。

区分普通大V和头部大V的情况下，使用2019年1月2日B站全站原创热门榜单日榜单

的数据进行独立样本T检验。

根据结果，头部大V与普通大V的视频在播放量和点赞和弹幕上有显著差异，而在收藏

和投币上无显著差异，说明头部大V相比普通大V而言，其视频的播放、互动性（由弹幕数

量反映）等方面有显著优势，但在收藏这一项上无明显差距。

（三）播放量、弹幕、投币和收藏的相关关系检验

B站设置有播放量、投币、弹幕、收藏、点赞等多个指标来衡量一个视频的好坏，几个指

标分别体现了受众对于视频态度的几个维度。以下整合原创热门榜和新人榜的196條数据，进

行皮尔逊相关系数检验，考察几个指标之间的相关关系。

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根据表2结果，视频投币与收藏数的简单相关系数最高，为0.848，说明二者之间存在正

的强相关性。与播放量相关系数最高的指标是收藏，为0.577，二者存在强相关性。意味着被

受众认为质量很好，具有多次收看的价值的视频，最有可能播放量高。

进一步的检验中，控制了播放量，将弹幕、收藏、投币两两之间做偏相关分析。

在播放量作为控制变量的条件下，投币与收藏的相关系数最高，为0.799，说明内容质量

高，最有可能被认为具有收藏价值，被反复观看。收藏与弹幕的相关系数最低，为0.152，存

在正的弱相关关系，说明具有话题性，能引起受众参与和讨论的视频，被视为具有反复观看价

值的可能性不高。

三、总结与不足

综上所述，在B站这个具有特定文化和话语体系的传播环境内，用户对不同类型的内容选

择有显著差异，与游戏、鬼畜、生活相关的内容更易受到关注，时尚、科技等内容的吸引力不

够强。由于B站的兴趣推荐机制和排行榜单等流量引导机制的存在，只要具备一定的基础传播

量，粉丝数多与粉丝数少的up主的视频能得到几乎相同的推广力度。而头部up主相较于前两

者，传播力具有巨大优势。视频时长对视频传播效果的影响并不显著。内容质量，以及视频是

否有被重复观看的价值与视频播放联系最紧密。弹幕数量则与视频内容质量只存在弱相关关

系，意味着话题性高的视频未必受众认可度也高。

本文还有一些缺陷，首先只抓取了排行榜上的数据进行分析，未上榜，或播放量低的视频

未被分析。另外，B站在处理超过一万的数据时，显示值只精确到千位，被抓取的数据存在不

够精确的问题。

参考文献：

[1]郭庆光.传播学教程[M].北京：中国人民大学出版社，2011：172.

[2]蔡骐.网络虚拟社区中的趣缘文化传播[J].新闻与传播研究，2014，21（09）：5-23+126.

[3]王佳琪.基于弹幕视频网站的弹幕文化研究[D].山东师范大学，2015.