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明星数据分析软件收录与艺人相关的电影、电视剧作品数据,电影数据包括不限于票房、评分、网播数据等,电视剧数据包括不限于剧评热词、艺人在剧评里的提及排名、网播数据等,依此反映艺人的业务能力水平。
豆瓣热议:解析艺人在豆瓣关联热贴内的大众印象及数据表现;
知乎浏览:了解艺人在知乎渠道相关问题的数据统计;
媒体报道:掌握与艺人相关的媒体声量数据。
微博粉丝:监控艺人的微博渠道粉丝详细数据;
微博互动:追踪艺人发布的每一篇微博的互动量;
热搜在榜:统计艺人关联每条热搜的数据明细;
超话活跃:还原粉丝在超话社区的活跃情况;
领先的自然语言处理技术能够进行命名实体识别,消除歧义,避免依赖关键词检索而带来的垃圾信息,保证每一位艺人对象数据的精确性。同时还能够通过新闻事件的传播路径和溯源分析,从话题,事件,文章各个角度分析某次事件的传播态势和媒体效率。此外,艾漫数据对艺人评估的数据分为媒体声音和公众声音不同来源,对艺人评价的观点挖掘和情感计算也要考虑外形、性格、专业技能、婚恋、公益……多个方面,力求多维度,细粒度全面立体反映明星的个人形象及社会形象。
海量的数据可以留存和追踪,以便掌控艺人热度和口碑随着时间而产生的变化趋势;基于明星的粉丝属性、行为和社会关系也可以进行精准的受众分析。而且这些数据分析都是可以根据不同的需求来灵活变化,定制个性化的分析维度。
为什么数据变得如此重要?这样的比喻或许不算恰当,当你要在周冬雨、郑爽、关晓彤、迪丽热巴、古力娜扎等90后小花中选择代言人或女主角,显然比选择章子怡、周迅还是范冰冰困难得多。
分众文化时代,一方面越来越少有全民明星;另一方面明星流量转化为实际销售的能力又在不断加强。
精准的目标用户、粉丝效应显得尤为重要,而这都依赖对各路数据的分析。
但有数据的地方,就有数据污染。
即便将数据脱水,各种数据本身所代表的价值也不尽相同。
进入移动时代,几乎没有任何一家公司能够对网民的全景描绘给出满意答案。
不仅如此,网络上的各种数据水花,又有多少能转换成实际的经济效益,也令人心存疑惑。
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