企业时报网:久热影视-网红走红全靠算法？人民大学研究报告：夸大了
网红产业的兴起，的确是在平台发端，但并非平台单独的力量所能造就，更加并非算法所能操控。它事实上是整个社会机制、情绪与趋势所共同推动的。
撰文丨艾川
理发师晓华的本名叫李静，在小地方湖南怀化和丈夫一起开了一家店面狭小的理发店，叫做靓发设计。晓华的师傅就是她丈夫，两个人苦心孤诣地经营了这家小店已经 11 年。
晓华脸型圆圆，和蔼可亲，和她的店名一样朴实无华。2024 年 2 月，她也开始玩起了抖音。像所有小地方的人一样勤劳坚韧，她辛勤理发的同时，坚持在发视频。到了 10 月，她一共发了 398 个视频。然后，大概晓华和其他所有人都没有想到的是，她成了网红。
在短短一个月的时间里，她的视频里涌进来了大批的粉丝，据说，是因为她 " 听得懂话 "，是 " 人民的理发师 "。到今年 12 月，她的粉丝暴涨到 453 万，直播间人数可以突破十万人。连当下走红的明星向佐都特地去找她理了个发，结果 " 贼满意 "。
▲一夜爆火的理发师晓华
这样泼天的富贵，一而再再而三地落在了许多类似晓华这样朴实无华、平平无奇的人身上，背后究竟是如何形成的？
晓华的走红引起了中国人民大学新闻学院的注意，他们也想探究网红走红背后的流量机制是什么。于是，他们把晓华作为研究的典型案例之一，放在了一个名为《廓清平台算法想象：网红成长轨迹与驱动要素分析报告》的研究之中。
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人大新闻学院的研究报告，开宗明义地说，不少人认为 " 网红是算法造出来的，或是平台选出来的。这种看法反映了公众对于算法运行机制直观然而片面的看法 "。
报告考察了从 2021 年 3 月到 2024 年 10 月的 61 位网红，试图寻找这些网红的走红轨迹，并理解他们与流量机制之间的关系。
▲抖音单月涨粉超 500 万的内容创作者典型案例
在这 61 人中，55.7% 是名人走红，而其它的 44.3% 则是普通人逆袭。这些名人中包括了刘畊宏这种娱乐明星，和谷爱凌这种体育明星。而普通人之中，许多人尽管已经得到了 " 泼天富贵 "，却未必为大众所熟悉，例如听泉鉴宝、大圆哥等等。
人大新闻学院的报告认为，所有网红的走红，是一个综合因素的构成，所谓 " 一夜走红 " 并不是事实，多数人是苦心经营了很长时间的。晓华 10 个月时间暴涨成为网红算是幸运，开封干娘 - 赵梅在两年的时间里粉丝寥寥，一直到一场线下活动才突然获得关注，一夜暴涨 500 万粉丝。
但是即便有巨大的粉丝，也未必能够成为真正被社会关注的 " 网红 "。比如歌手唐艺，粉丝 714 万，却从未进入公众视野。
要想真正破圈，成为大网红，报告认为有两个重要的因素：其一是被主流媒体报道过，其二是进入微博热搜。
在研究的 61 个网红中，被主流媒体报道过的网红有 42 个。尤其是草根网红，能否被主流媒体所关注报道，几乎就是破圈关键词。
郭有才粉丝暴涨之后，媒体报道纷至沓来，他变成了菏泽当地的媒体宠儿，从而引来了大量仿效，菏泽南站一时成为了直播聚集地，他因而破圈成了顶级网红。
丁真更是如此。一个偶然的机会，长相 " 高原清纯 " 的他出现在几乎所有主流媒体上，他成了理塘名片，全网顶级网红。
至于李子柒，她已经不仅是中国网红，还是国际网红，甚至被认为是代表了 " 中国式美学 "，成为包括人民日报、新华社等官方媒体在内追捧的对象。
另外 19 个网红却未曾被主流媒体关注，即便他们拥有庞大的粉丝，但也仅仅是在垂类领域中独树一帜，从来未曾被社会公众所关注，例如生活剧情博主大圆哥、母婴育儿博主朱两只吖。
▲代表性网红博主是否上过热搜的统计
另外一个重要的元素，是微博热搜。有意思的是，上过热搜的网红，同样是 42 个，与主流媒体报道过的人数一致。
可以想象，越是热搜常客，网红就越能够破圈。数据统计，上过微博热搜 100 次的网红超过 31%。
微博热搜可以说是公众舆论的放大器。社交媒体的核心在于互动性。网红在公众视野中是否有话题可说，用户是否对其行为有感知，这是上热搜的关键。
以晓华为例，这个小城理发师如何能够上热搜？她的成名被认为是 " 人民理发师 "" 听得懂话 "，这是公众情绪对于服务态度或质量的感知。
世上的 Tony 老师千千万，想来从小城理发师老公那里学习手艺的晓华，也肯定成不了什么顶级时尚设计师，而恰恰是她合乎公众意愿的 " 听得懂话 "，成就了她的热搜，也成就了她的网红生涯。
因此，报告结论说，有三个原因成就了网红的爆红：内容质量与个人魅力，以及社会情绪与社会原型。
也就是说，公众在网红身上找到了自己：自己的情绪、自己的话语和自己的遭遇 …… 他们在网红身上找到了共鸣点。
那么结论也就很明显：平台算法虽然在网红走红的过程中至关重要，但平台既无意愿，亦无能力 " 造神 "。
这么说吧，即便平台能够操纵自己平台上的流量，它如何能够操纵公众情绪，和他们的自我镜像？
02
其实我更加感兴趣的，还在于其中的草根网红与名人明星网红之间的比例消长。
在这个报告之中，名人明星网红比例 55.7%，略微超过草根网红。
按照报告所言，网红在初始阶段的知名度对于网红成长非常重要。当然，你可以想象，像谷爱凌这样的网红，相对于晓华来说，是多么巨大的知名度落差。
但是我其实有另外一个疑惑。是名人在网络上走红，还是网络成就了名人的走红？
举两个例子。刘畊宏虽然原本就是明星，但他在明星群体之中，原本属于比较 " 糊 " 的那种，也就是在娱乐市场生态中属于低位。如果不是在疫情期间他的家庭体操爆红，刘畊宏通过传统市场能获得公众认可吗？这恐怕是一个巨大的疑问。
东方甄选亦是如此。俞敏洪亲自下场，在东方甄选的初始直播阶段中，仅有可怜的数千数万在线人数，完全与俞敏洪公众创业偶像的形象不匹配。但董宇辉的双语直播，以及他信手拈来，出口成章的才华和知识储备，使他的直播瞬时得到了亿万流量，成就了东方甄选的头部地位。
是因为公众爱上了刘畊宏和董宇辉，从而才有他们的爆红，还是他们原本就有网红潜质？这个问题不需要回答了吧。
这就是我一向以来的观点：互联网是新时代中，普通人也能够参与社会互动的方式。而网红之所以能够走红的背后模式与机制，充分说明了，即便是一个平平无奇的素人，也可能在庞大的互联网中崛起。
互联网时代，每个人都拥有话筒，于是普通人也能被看见，被听见，被发现。
▲郭有才被聘为菏泽文化旅游推荐官
如同人大新闻学院报告中所提到的，由于草根网红来自于民间，对于自身阶层或生活形态更加熟悉，语言系统一致，情感元素相似，他们本身的表达，就比较符合民间的话语体系，因此容易引发共鸣。
从根本上说，算法对于名人与草根网红的曝光，基本上所遵循的是无差别计算，既不会偏袒名人，亦不会打压草根。从利益的角度上说，流量越是自然呈现，越符合算法规律，成本也更低，效益越高。
平台和算法，从其运作的角度上讲，多元化与时效化反而对它们是最高效的。网红的多元性利于满足不同群体的需求，实现 " 青菜萝卜各有所爱 "，避免平台被少数网红 " 绑架 "，保证了算法的有效性。
时效化指的是，网红群体有自身的发展规律，阶段性有社会热点的潮起潮落，有网红代际更替，平台算法是社会热点变化的一种反映，体现了创作者和用户之间复杂互动的结果。
刘畊宏和东方甄选的案例说明，在当前的流量格局下，明星名人想要获得流量，成为互联网时代的 " 流量名人 "，他们反而必须要洞察网友的需求，让自身内容具有一定的公共性，从而在互联网时代实现 " 翻红 "。
所谓的算法造神叙事，不过是一种臆想。其原因在于，有些人并不了解算法技术，误以为算法能左右流量，大多数人倾向于对复杂生态简单归因，算法就成了那个 " 背锅 " 的。
算法技术的发展，让社会的注意力分配结构悄然改变。流量竞争使传统名人必须学会网络的语言表达，关心普通网友的关心，注意社会情绪的走向，以及社会情绪的转移。
社会结构与流量竞争之间，于是形成彼此成就。流量时代的崛起使社会结构更显多元化，社会空间不断拓张，社会新生力量不断涌现，从而社会的活力得以维持；而社会结构也因应这些变化趋势，不断进行制度与管理的调整，从而适应公众需求的变动。
所以，网红的形成，也就是流量竞争，是社会保持流动活力的一个重要体现。当然，它也带来一些负面作用，比如情绪放大、网暴发生和舆论审判等等，这当然需要进行制度性的约束，事实上也正在进行约束。
03
对于算法机制的误解和放大，其实是对于流量时代的一种敌意或无知。
Web2.0 时代之后，没有算法，就没有互联网。算法对于商业、资源、知识的有效配置，无论如何强调也不为过。而在内容领域，算法对知识的传播，文旅的推广，传统文化的复归，对农村农业和农产品的扶助，都有着巨大的作用。
在过去的数年之间，个体、机构与地方网红的出现，在很大的程度上推动了社会的明显变化。比如，由于淄博烧烤的出现，以及后来出现的类似于尔滨、天水麻辣烫等网红城市现象，拉动了地方文旅的发展；晓华一个网红的出现，就使当地加开四趟高铁，当地统计因此而拉动了 1.2 亿元的消费，她被戏称为 " 怀化 5A 级景区 "。
人大新闻学院的报告的确给我们一个启示：网红产业的兴起，的确是在平台发端，但并非平台单独的力量所能造就，更加并非算法所能操控。它事实上是整个社会机制、情绪与趋势所共同推动的。
网红成长趋势之中，自媒体、媒体参与，社交放大，舆论变迁，这是一个算法随着社会变化衍生出来的生态变化。它是社会技术进步所驱动出来的，但并非全知全能，仍有自己的局限性。
网红出现的价值并不是单一地破除了名人阶层对于资源、话语和平台的垄断，它更加内在的意义，其实是对原有注意力结构的一次增量创新：让更多网友关心的事情被看到。
而社会总体自然也会从其中受益，例如网红对于文旅的推动，对于弱势人群的关注，对于消费市场的拉动。甚至从直播已经列入了国家发展的重要规划中，你就可以感知社会变化的趋向。
任何一种技术都不是完美的，算法自然也不是。算法需要被规训、约束乃至监督，但神化、脸谱化甚或污名化算法，都并不是正确看待算法的方法。
想要让算法成为更加友善和美好的工具，首先，你得理解它。
