周季蕾 周靜 李季

摘要：文章基于文本分析和社會網(wǎng)絡分析的方法，通過中心度分析、派系分析、動態(tài)社群發(fā)現(xiàn)、雙模網(wǎng)絡分析等具體方法來挖掘“IP劇”的社交互動內容。研究結果表明，中心度特征可以區(qū)分人物在劇集中的不同作用，派系分析能夠識別劇集中存在的派系及成員構成，動態(tài)社群發(fā)現(xiàn)可以識別不同階段的人物關系?！敖M織—人物”雙模網(wǎng)絡分析可以幫助識別每個組織的核心人物。

關鍵詞：“IP劇”；社會化媒體營銷；文本挖掘；社會網(wǎng)絡分析

一、 引言

社會化媒體營銷的核心在于創(chuàng)造優(yōu)質內容，通過創(chuàng)造優(yōu)質的社交互動內容讓觀眾關注劇集，主動參與劇情討論，最終將影視劇傳播給更多觀眾。因此，如何制定合理、有效且優(yōu)質的社交互動內容是“IP劇”進行社會化媒體營銷的關鍵任務。本文通過分析影視劇中復雜的人物關系，進而探索如何創(chuàng)造優(yōu)質的互動內容?，F(xiàn)階段，“IP劇”主要采用人工的方式確定社會化媒體營銷中使用的內容素材。這種人工的方式不僅費時費力，而且分析的結果與分析者對復雜關系的主觀認知相關，不同的分析者可能得出不同的結論，很可能出現(xiàn)互動熱度預判失誤，最終弱化社會化媒體營銷的效果。為了彌補以上不足，本文使用文本挖掘的方法從“IP劇”小說原著的文本中提取復雜的人物關系網(wǎng)絡，運用社會網(wǎng)絡分析的方法挖掘優(yōu)質的社交互動內容，從而指導“IP劇”社會化媒體營銷。

二、 文獻綜述

1. “IP劇”?！癐P”即“Intellectual Property”，直譯為“知識產權”。在文學領域，“IP”指的是可被再生產、再創(chuàng)造的文學作品版權?！癐P劇”便是經(jīng)由作者授權后以網(wǎng)絡小說為基礎改編而成的影視劇，主要包含電影、電視劇、網(wǎng)絡劇三類。隨著國內“IP劇”的日益火爆，對“IP劇”進行的研究也不斷增多。現(xiàn)階段，國內相關研究主要有以下三方面。首先，有關“IP劇”發(fā)展現(xiàn)狀及存在問題的研究。例如，王爽 （2015）分析了“IP劇”大熱的原因，并建議對“IP”熱進行業(yè)界監(jiān)管。其次，“IP劇”改編策略研究。孟艷（2013）梳理了網(wǎng)絡小說影視劇的歷史進程，歸納了網(wǎng)絡小說影視劇的改編方式和改編類型。最后，“IP劇”產業(yè)鏈開發(fā)研究。例如，唐瑩瑩（2016）從上游、中游、下游三個角度對“IP”產業(yè)鏈進行分析，建議企業(yè)對“IP劇”提前做好全產業(yè)鏈規(guī)劃。綜上所述，國內研究較少針對“IP劇”的營銷策略進行分析，在研究中弱化了營銷對于“IP劇”成敗的重要作用。

2. 社會化媒體營銷。社會化媒體是人們用來分享意見、經(jīng)驗和觀點的工具和平臺。與傳統(tǒng)媒體不同，社會化媒體允許用戶進行內容創(chuàng)造和交換。常見的社會化媒體包括微博、微信、論壇、博客等等。熱播“IP劇”《花千骨》在播出期間積極利用微博引導觀眾進行討論，相關話題閱讀人次達到89.6億，討論次數(shù)近1 188.4萬次，對劇集的熱播起到了重要推動作用。由此可見，社會化媒體營銷對“IP劇”的傳播有重要推動作用。

社會化媒體營銷策略一般包含三個核心問題：第一，選擇哪個社會化媒體平臺，第二，社交互動的形式是什么，第三，社交互動的內容是什么。營銷人員通常會同時使用多種社會化媒體平臺，且同時采用多樣的社交互動形式。因此，確定社交互動的內容往往是“IP劇”社會化媒體營銷的難點。但現(xiàn)階段，并沒有學者針對如何確定社交互動內容給出深入的指導意見。例如，袁月明（2016）指出，“IP劇”在營銷階段需要通過社會化營銷策略維持熱度，營銷團隊應該“提前備料，梯隊投放，實現(xiàn)觀眾互動”，但研究中未說明如何進行合理的營銷話題挖掘。覃思思（2014）認為利用微博制造巧妙的話題可以讓網(wǎng)友參與到話題討論中，從而讓影視劇取得更好的傳播效果，但也并未說明如何巧妙的設置微博話題。因此，鑒于“IP劇”社會化媒體營銷的重要性和社會化營銷的難點，本研究將運用社會網(wǎng)絡分析的方法確定適合“IP劇”的社交互動內容，從而指導“IP劇”社會化媒體營銷。

3. 社會網(wǎng)絡分析。社會網(wǎng)絡分析是通過定量的方法分析社會網(wǎng)絡中節(jié)點之間的關系。區(qū)別于非網(wǎng)絡分析，社會網(wǎng)絡分析不再將行動者當成獨立的個體，處于社會網(wǎng)絡中的行動者不僅具有自身屬性，還具有與他人的社交關系。近年來，社會網(wǎng)絡分析已經(jīng)成為營銷研究中的重要方法，他比傳統(tǒng)的方法會帶來更高的精度。例如，Goel和Goldstein（2013）通過對超過1億的在線用戶進行分析，預測了不同的用戶行為，包括對在線廣告的回應、線下商店的購買以及加入某個娛樂組織。他們的分析結果表明，加入了網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)的模型比僅僅有人口統(tǒng)計信息和行為信息的模型在預測精度上要提高很多。

此外，社會網(wǎng)絡分析也廣泛的應用在文學作品中。Elson等（2010）抽取了19世紀英國文學作品中的社會網(wǎng)絡。Agarwal等（2013）主要從技術上探索如何精準的提取社會事件和社會網(wǎng)絡，并以《愛麗絲夢游仙境》為例進行了實踐。Nalisnick和Baird（2013）分析了莎士比亞戲劇，發(fā)現(xiàn)了戲劇中的小世界網(wǎng)絡性質。通過對“IP劇”原著進行社會網(wǎng)絡分析可以找到網(wǎng)絡中的中心人物、邊緣人物、意見領袖、資源掌控者以及小團體或派系?；趯ι鐣W(wǎng)絡分析的結論，營銷人員則可以針對每個人物的特征和派系關系制造相應話題，進行社會化媒體營銷。綜上所述，引入社會網(wǎng)絡分析的方法有利于解決“IP劇”在社會化營銷中的難點。

三、 社會網(wǎng)絡分析

本文以2017年熱播“IP劇”《人民的名義》為例，試圖通過社會網(wǎng)絡分析的方法探索優(yōu)質社交互動內容的設計。構建網(wǎng)絡結構之前首先要確定節(jié)點，這就需要識別《人民的名義》小說中的人物，對小說中屬于同一人物的不同名稱進行合并，如侯亮平、老侯、侯子、侯局長都是指同一人物。本文采用中科院計算技術研究所研制的基于多層 HMM模型NLPIR/ICTCLAS分詞系統(tǒng)進行中文人名的識別。根據(jù)NLPIR/ICTCLAS分詞系統(tǒng)的人名實體標注結果，人工判斷了屬于同一人物的不同名稱，最終識別出47個人名。這47個人物即網(wǎng)絡中的節(jié)點，接下來需要定義節(jié)點與節(jié)點之間的邊，即人物之間的關系。本研究將人物間的關系定義為，若兩個人物在同一段落中出現(xiàn)，則認為二者之間存在一條關系，且是無向的。本文用鄰接矩陣表示上述網(wǎng)絡結構。為了區(qū)分人物之間關系的強弱，需要對關系賦以權重，從而得到加權的網(wǎng)絡結構。這樣，最終建立了47個角色的無向加權網(wǎng)絡鄰接矩陣，后文的社會網(wǎng)絡分析將基于這個鄰接矩陣。

1. 單節(jié)點中心度分析。本文采取點度中心度（Degree）、接近中心度（Closeness）和中介中心度（Betweenness）來進行節(jié)點中心度的分析。三個中心度都很高的人物往往就是文學作品中的領導者，侯亮平、高育良、李達康、祁同偉符合三個中心度都高的特征。領導者中，如果某些人的點度中心度和中介中心度顯著高于其他人，那么這些人物很可能是故事暗線中的幕后指使者。以侯亮平和高育良為例，他們的中介中心度明顯高于李達康和祁同偉，這說明侯亮平與高育良屬于掌握關鍵資源的領導者，是全文其他角色建立關系的橋梁。如果小說存在暗線，則這兩個人物中出現(xiàn)幕后指使者的概率極大。低點度中心度、高中介中心度的人物是對社會網(wǎng)絡流動至關重要的人物。陳巖石正是這種人物的代表，雖然陳巖石的點度中心度最低，但中介中心度僅次于侯亮平和高育良，這說明陳巖石可能是連接幾類人群的重要橋梁。低點度中心度、高接近中心度的人物是與主角有關聯(lián)的關鍵人物，即主角的跟隨者。從表中可以看到，雖然各人物的點度中心度在下降，但這些人物的接近中心度卻下降的不明顯，仍然保持在一個較高的水平。這說明，主角的背后有眾多小人物支撐，這些小人物間聯(lián)系緊密，與主角一起推動著劇情的發(fā)展。

為了進一步挖掘人物之間的關系，探索其中的派系或社群，下面依次進行了派系分析、動態(tài)社群分析以及雙模網(wǎng)絡分析。

2. 派系分析。派系是建立在互惠基礎上的凝聚子群。所謂互惠，指的是一個派系中的任何兩點都是直接相連的。具體分析之前，需要對之前的加權網(wǎng)絡結構進行離散化，具體為，給定臨界值c，節(jié)點間關系的強度不小于c的定義為“1”，否則為“0”。本文將臨界值c定為15，即兩個人物出現(xiàn)在同一段落中的次數(shù)大于或等于15。基于離散化的網(wǎng)絡，去除13個孤立的節(jié)點，對剩下的37個節(jié)點形成的網(wǎng)絡進行派系分析，共找到22個派系，每個派系中，任何一對節(jié)點的關系強度都不小于15，并且派系外任何一點到該派系中的所有點的關系強度都小于15。

根據(jù)派系分析得到的結果，6人以下組成的派系重疊程度較低，這些派系是小說中相對獨立的小團體。從劇情來看，這些小團體確實符合劇情。例如，派系17中，侯亮平與鐘小艾是夫妻，高育良是他們共同的老師。派系18中，劉慶祝與吳彩霞是夫妻，侯亮平曾經(jīng)為了調查劉慶祝的死因而與其妻子吳彩霞接觸過；派系21中，李達康與歐陽菁是夫妻關系，王大路是夫妻二人共同的朋友。

3. 動態(tài)社群分析。下面對47個人物構成的社會關系網(wǎng)絡進行社群分析，并使用Gephi對劃分后的網(wǎng)絡進行可視化。隨著小說情節(jié)的動態(tài)變化，小說中的人物關系也將發(fā)生動態(tài)變化，社群的劃分也會不同。因此，本文將《人民的名義》小說的54個小節(jié)簡單劃分為5部分：第1節(jié)～第10節(jié)，第11節(jié)～第20節(jié)，第21節(jié)～第30節(jié)，第31節(jié)～第40節(jié)，第41節(jié)～第54節(jié)。根據(jù)動態(tài)社群分析的結果，我們得到以下結論。首先，從社群包含的成員來看，隨著小說情節(jié)的動態(tài)發(fā)展，社群的數(shù)量和社群內成員的構成也發(fā)生了變化。人物隸屬社群的變化往往意味著劇情發(fā)生突變，例如小說的第一部分有3個社群，第二部分發(fā)展為了4個社群。在小說的第一部分，高育良、李達康、陳巖石是一個社群的成員，而發(fā)展至第五部分，高育良與李達康分別屬于兩個社群。因此，李達康和高育良在劇情初期隸屬于一個陣營，隨著劇情的發(fā)展逐漸分裂至兩個社群。其次，從社群內的重要節(jié)點和重要關系看，社群內節(jié)點越大，該節(jié)點的地位越重要，邊越粗，兩個節(jié)點間的關系越重要。以圖1為例，社群的重要節(jié)點是侯亮平、陳海、蔡成功、丁義珍、季昌明、和高小琴，重要關系主要包含陳海與侯亮平間的關系、蔡成功與侯亮平間的關系。最后，從連接不同社群間的重要節(jié)點來看，直接連接不同社群的節(jié)點是兩個社群信息流動的關鍵人物。以圖1為例，蔡成功和侯亮平分別是各自社群具有重要地位的人物，同時，侯亮平與蔡成功兩個節(jié)點直接相連，且直接相連的邊較粗，這說明二者聯(lián)系緊密，蔡成功所在社群的信息可以通過蔡成功這個節(jié)點流向侯亮平這個節(jié)點，從而進一步流入侯亮平所在的社群內部。

4. 雙模網(wǎng)絡社群分析。小說中的人物還會通過他們隸屬的組織而聯(lián)系在一起。同時考慮人物和組織兩類節(jié)點集合的網(wǎng)絡稱為雙模網(wǎng)絡。《人民的名義》主要存在四大組織：山水集團、大風廠、政法系和反貪局。本文構建了4大組織與47個人物的雙模網(wǎng)絡，通過分析組織—人物雙模網(wǎng)絡中每個組織節(jié)點與各自相連的人物節(jié)點的關系，可以找出每個組織的核心人物。例如，高育良這個人物節(jié)點與政法系這個組織節(jié)點的邊最粗，說明高育良與政法系在同一語境下的共現(xiàn)頻率很高，因此高育良很可能是政法系的核心人物。此外，通過分析人物與不同組織的關系，可以找到與多個組織都有聯(lián)系的人物。例如祁同偉這個人物節(jié)點與政法系這個組織節(jié)點的邊較粗，并且與山水集團這個節(jié)點的邊也較為明顯。從原著劇情來看，祁同偉是政法系的核心人物，但卻與山水集團有勾結。類似的，蔡成功與山水集團、大風廠和反貪局都有較為緊密的聯(lián)系。最后，通過分析人物與組織是否屬于同一社群可以判斷人物的陣營傾向。例如，侯亮平是反貪局和政法系的核心人物，是連接政法系和反貪局兩個組織的連接橋梁，但是侯亮平從陣營上隸屬反貪局。

四、 總結與討論

1. 主要結論。本研究運用文本挖掘和社會網(wǎng)絡分析的方法對“IP劇”原著中的人物關系網(wǎng)絡進行了分析。首先，通過單個節(jié)點的中心度分析，識別出了小說中的領導者、幕后指使者、橋梁式人物和主角跟隨者。其次，通過派系分析，識別出了不同派系的人物構成，發(fā)現(xiàn)6人及6人以上的派系重疊度較高。第三，進行動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)分析，將小說按照節(jié)數(shù)分為5個部分，針對每個部分進行社區(qū)發(fā)現(xiàn)分析。社群分析的結果可以幫助營銷人員發(fā)現(xiàn)社群成員的變化情況，找出每個社群中的重要人物和幫助社群間信息流動的橋梁式人物。最后，對組織—人物雙模網(wǎng)絡進行社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

2. 營銷啟示。通過對“IP劇”的原著文本進行社會網(wǎng)絡分析，可以幫助營銷人員合理規(guī)劃和設計社交互動內容。首先，對單個節(jié)點進行中心度分析可以確定人物的特定作用，不同作用的人物應該采取不同的社會化媒體營銷策略。以領導式人物為例，他們往往是“話題制造者”，不論劇情發(fā)展到哪個階段，圍繞領導式人物創(chuàng)造話題往往能夠引發(fā)較好的社交效果。其次，對所有節(jié)點進行凝聚子群分析可以確定“IP劇”中的派系和社群，派系爭斗和社群變遷往往是社會化媒體營銷的重點。通過派系分析獲得的單個小團體的內部關系以及小團體之間的互動關系可以作為社會化媒體營銷的話題。再者，依據(jù)動態(tài)變化的社群特征，營銷人員可以進行分階段營銷，針對不同時期的劇情找到不同的熱門話題，從而保證話題的新鮮度。最后，通過分析“組織—人物”雙模網(wǎng)絡，可以找出每個組織的核心人物。這些核心人物是營銷的長期重點。

3. 局限及未來研究方向。本研究的不足和局限主要體現(xiàn)在以下兩點。第一，由于本研究重點關注社會網(wǎng)絡分析，研究中涉及的人名和組織識別都是通過分詞簡單實現(xiàn)的。近年，自然語言處理域關于命名實體識別的算法發(fā)展迅猛，未來的研究可以考慮采用命名實體識別算法進行更加精確的識別，提升網(wǎng)絡構建的效果。第二，雙模網(wǎng)絡分析中，本研究只考慮了組織—人物構成的雙模網(wǎng)絡，未來還可以考慮更多的節(jié)點類型幫助梳理人物關系。

參考文獻：

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[2] 唐瑩瑩.如何玩轉Ip改編價值鏈？[J].商業(yè)觀察，2016，（3）：21-22.

[3] Goel， S.， Goldstein， D.G.Predicting Individual Behavior with Social Networks[J].Marketing Science，2013，33（1）：82-93.

基金項目：國家自然科學基金青年項目（項目號：71702185）。

作者簡介：周季蕾（1993-），女，漢族，福建省三明市人，北京大學光華管理學院博士生，研究方向為社會網(wǎng)絡分析、互聯(lián)網(wǎng)用戶行為；周靜（1989-）（通訊作者），女，漢族，黑龍江省哈爾濱市人，北京大學光華管理學院管理學博士，中國人民大學統(tǒng)計學院講師，研究方向為客戶關系管理、社會網(wǎng)絡分析；李季（1980-），女，漢族，山東省威海市人，北京大學光華管理學院管理學博士，中央財經(jīng)大學商學院副教授，研究方向為營銷模型、客戶關系管理、數(shù)據(jù)庫營銷。

收稿日期：2018-04-11。