網紅走紅全靠演算法？人民大學研究報告：誇大了

2025-04-22 17:35 起點人文plus

來源：冰川思享號
作者：艾川
網紅產業的興起，的確是在平臺發端，但並非平臺單獨的力量所能造就，更加並非演算法所能操控。它事實上是整個社會機制、情緒與趨勢所共同推動的。
理髮師曉華的本名叫李靜，在小地方湖南懷化和丈夫一起開了一家店面狹小的理髮店，叫做靚發設計。曉華的師傅就是她丈夫，兩個人苦心孤詣地經營了這家小店已經11年。
曉華臉型圓圓，和藹可親，和她的店名一樣樸實無華。2024年2月，她也開始玩起了抖音。像所有小地方的人一樣勤勞堅韌，她辛勤理髮的同時，堅持在發影片。到了10月，她一共發了398個影片。然後，大概曉華和其他所有人都沒有想到的是，她成了網紅。
在短短一個月的時間裡，她的影片裡湧進來了大批的粉絲，據說，是因為她“聽得懂話”，是“人民的理髮師”。到今年12月，她的粉絲暴漲到453萬，直播間人數可以突破十萬人。連當下走紅的明星向佐都特地去找她理了個發，結果“賊滿意”。

▲一夜爆火的理髮師曉華

這樣潑天的富貴，一而再再而三地落在了許多類似曉華這樣樸實無華、平平無奇的人身上，背後究竟是如何形成的？
曉華的走紅引起了中國人民大學新聞學院的注意，他們也想探究網紅走紅背後的流量機制是什麼。於是，他們把曉華作為研究的典型案例之一，放在了一個名為《廓清平臺演算法想象：網紅成長軌跡與驅動要素分析報告》的研究之中。
01
人大新聞學院的研究報告，開宗明義地說，不少人認為“網紅是演算法造出來的，或是平臺選出來的。這種看法反映了公眾對於演算法執行機制直觀然而片面的看法”。
報告考察了從2021年3月到2024年10月的61位網紅，試圖尋找這些網紅的走紅軌跡，並理解他們與流量機制之間的關係。
▲抖音單月漲粉超500萬的內容創作者典型案例
在這61人中，55.7%是名人走紅，而其它的44.3%則是普通人逆襲。這些名人中包括了劉畊宏這種娛樂明星，和谷愛凌這種體育明星。而普通人之中，許多人儘管已經得到了“潑天富貴”，卻未必為大眾所熟悉，例如聽泉鑑寶、大圓哥等等。
人大新聞學院的報告認為，所有網紅的走紅，是一個綜合因素的構成，所謂“一夜走紅”並不是事實，多數人是苦心經營了很長時間的。曉華10個月時間暴漲成為網紅算是幸運，開封乾孃-趙梅在兩年的時間裡粉絲寥寥，一直到一場線下活動才突然獲得關注，一夜暴漲500萬粉絲。
但是即便有巨大的粉絲，也未必能夠成為真正被社會關注的“網紅”。比如歌手唐藝，粉絲714萬，卻從未進入公眾視野。
要想真正破圈，成為大網紅，報告認為有兩個重要的因素：其一是被主流媒體報道過，其二是進入微博熱搜。
在研究的61個網紅中，被主流媒體報道過的網紅有42個。尤其是草根網紅，能否被主流媒體所關注報道，幾乎就是破圈關鍵詞。
郭有才粉絲暴漲之後，媒體報道紛至沓來，他變成了菏澤當地的媒體寵兒，從而引來了大量仿效，菏澤南站一時成為了直播聚集地，他因而破圈成了頂級網紅。
丁真更是如此。一個偶然的機會，長相“高原清純”的他出現在幾乎所有主流媒體上，他成了理塘名片，全網頂級網紅。
至於李子柒，她已經不僅是中國網紅，還是國際網紅，甚至被認為是代表了“中國式美學”，成為包括人民日報、新華社等官方媒體在內追捧的物件。
另外19個網紅卻未曾被主流媒體關注，即便他們擁有龐大的粉絲，但也僅僅是在垂類領域中獨樹一幟，從來未曾被社會公眾所關注，例如生活劇情博主大圓哥、母嬰育兒博主朱兩隻吖。
▲代表性網紅博主是否上過熱搜的統計
另外一個重要的元素，是微博熱搜。有意思的是，上過熱搜的網紅，同樣是42個，與主流媒體報道過的人數一致。
可以想象，越是熱搜常客，網紅就越能夠破圈。資料統計，上過微博熱搜100次的網紅超過31%。
微博熱搜可以說是公眾輿論的放大器。社交媒體的核心在於互動性。網紅在公眾視野中是否有話題可說，使用者是否對其行為有感知，這是上熱搜的關鍵。
以曉華為例，這個小城理髮師如何能夠上熱搜？她的成名被認為是“人民理髮師”“聽得懂話”，這是公眾情緒對於服務態度或質量的感知。
世上的Tony老師千千萬，想來從小城理髮師老公那裡學習手藝的曉華，也肯定成不了什麼頂級時尚設計師，而恰恰是她合乎公眾意願的“聽得懂話”，成就了她的熱搜，也成就了她的網紅生涯。
因此，報告結論說，有三個原因成就了網紅的爆紅：內容質量與個人魅力，以及社會情緒與社會原型。
也就是說，公眾在網紅身上找到了自己：自己的情緒、自己的話語和自己的遭遇……他們在網紅身上找到了共鳴點。
那麼結論也就很明顯：平臺演算法雖然在網紅走紅的過程中至關重要，但平臺既無意願，亦無能力“造神”。
這麼說吧，即便平臺能夠操縱自己平臺上的流量，它如何能夠操縱公眾情緒，和他們的自我映象？
02
其實我更加感興趣的，還在於其中的草根網紅與名人明星網紅之間的比例消長。
在這個報告之中，名人明星網紅比例55.7%，略微超過草根網紅。
按照報告所言，網紅在初始階段的知名度對於網紅成長非常重要。當然，你可以想象，像谷愛凌這樣的網紅，相對於曉華來說，是多麼巨大的知名度落差。
但是我其實有另外一個疑惑。是名人在網路上走紅，還是網路成就了名人的走紅？
舉兩個例子。劉畊宏雖然原本就是明星，但他在明星群體之中，原本屬於比較“糊”的那種，也就是在娛樂市場生態中屬於低位。如果不是在疫情期間他的家庭體操爆紅，劉畊宏透過傳統市場能獲得公眾認可嗎？這恐怕是一個巨大的疑問。
東方甄選亦是如此。俞敏洪親自下場，在東方甄選的初始直播階段中，僅有可憐的數千數萬線上人數，完全與俞敏洪公眾創業偶像的形象不匹配。但董宇輝的雙語直播，以及他信手拈來，出口成章的才華和知識儲備，使他的直播瞬時得到了億萬流量，成就了東方甄選的頭部地位。
是因為公眾愛上了劉畊宏和董宇輝，從而才有他們的爆紅，還是他們原本就有網紅潛質？這個問題不需要回答了吧。
這就是我一向以來的觀點：網際網路是新時代中，普通人也能夠參與社會互動的方式。而網紅之所以能夠走紅的背後模式與機制，充分說明了，即便是一個平平無奇的素人，也可能在龐大的網際網路中崛起。
網際網路時代，每個人都擁有話筒，於是普通人也能被看見，被聽見，被發現。

▲郭有才被聘為菏澤文化旅遊推薦官

如同人大新聞學院報告中所提到的，由於草根網紅來自於民間，對於自身階層或生活形態更加熟悉，語言系統一致，情感元素相似，他們本身的表達，就比較符合民間的話語體系，因此容易引發共鳴。
從根本上說，演算法對於名人與草根網紅的曝光，基本上所遵循的是無差別計算，既不會偏袒名人，亦不會打壓草根。從利益的角度上說，流量越是自然呈現，越符合演算法規律，成本也更低，效益越高。
平臺和演算法，從其運作的角度上講，多元化與時效化反而對它們是最高效的。網紅的多元性利於滿足不同群體的需求，實現“青菜蘿蔔各有所愛”，避免平臺被少數網紅“綁架”，保證了演算法的有效性。
時效化指的是，網紅群體有自身的發展規律，階段性有社會熱點的潮起潮落，有網紅代際更替，平臺演算法是社會熱點變化的一種反映，體現了創作者和使用者之間複雜互動的結果。
劉畊宏和東方甄選的案例說明，在當前的流量格局下，明星名人想要獲得流量，成為網際網路時代的“流量名人”，他們反而必須要洞察網友的需求，讓自身內容具有一定的公共性，從而在網際網路時代實現“翻紅”。
所謂的演算法造神敘事，不過是一種臆想。其原因在於，有些人並不瞭解演算法技術，誤以為演算法能左右流量，大多數人傾向於對複雜生態簡單歸因，演算法就成了那個“背鍋”的。
演算法技術的發展，讓社會的注意力分配結構悄然改變。流量競爭使傳統名人必須學會網路的語言表達，關心普通網友的關心，注意社會情緒的走向，以及社會情緒的轉移。
社會結構與流量競爭之間，於是形成彼此成就。流量時代的崛起使社會結構更顯多元化，社會空間不斷拓張，社會新生力量不斷湧現，從而社會的活力得以維持；而社會結構也因應這些變化趨勢，不斷進行制度與管理的調整，從而適應公眾需求的變動。
所以，網紅的形成，也就是流量競爭，是社會保持流動活力的一個重要體現。當然，它也帶來一些負面作用，比如情緒放大、網暴發生和輿論審判等等，這當然需要進行制度性的約束，事實上也正在進行約束。
03
對於演算法機制的誤解和放大，其實是對於流量時代的一種敵意或無知。

Web2.0時代之後，沒有演算法，就沒有網際網路。演算法對於商業、資源、知識的有效配置，無論如何強調也不為過。而在內容領域，演算法對知識的傳播，文旅的推廣，傳統文化的復歸，對農村農業和農產品的扶助，都有著巨大的作用。
在過去的數年之間，個體、機構與地方網紅的出現，在很大的程度上推動了社會的明顯變化。比如，由於淄博燒烤的出現，以及後來出現的類似於爾濱、天水麻辣燙等網紅城市現象，拉動了地方文旅的發展；曉華一個網紅的出現，就使當地加開四趟高鐵，當地統計因此而拉動了1.2億元的消費，她被戲稱為“懷化5A級景區”。
人大新聞學院的報告的確給我們一個啟示：網紅產業的興起，的確是在平臺發端，但並非平臺單獨的力量所能造就，更加並非演算法所能操控。它事實上是整個社會機制、情緒與趨勢所共同推動的。
網紅成長趨勢之中，自媒體、媒體參與，社交放大，輿論變遷，這是一個演算法隨著社會變化衍生出來的生態變化。它是社會技術進步所驅動出來的，但並非全知全能，仍有自己的侷限性。
網紅出現的價值並不是單一地破除了名人階層對於資源、話語和平臺的壟斷，它更加內在的意義，其實是對原有注意力結構的一次增量創新：讓更多網友關心的事情被看到。
而社會總體自然也會從其中受益，例如網紅對於文旅的推動，對於弱勢人群的關注，對於消費市場的拉動。甚至從直播已經列入了國家發展的重要規劃中，你就可以感知社會變化的趨向。

任何一種技術都不是完美的，演算法自然也不是。演算法需要被規訓、約束乃至監督，但神化、臉譜化甚或汙名化演算法，都並不是正確看待演算法的方法。

想要讓演算法成為更加友善和美好的工具，首先，你得理解它。

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