
大数据告诉你《穹顶之下》是如何一夜爆红的
2015年2月28日,前央视记者柴静的新作《柴静雾霾调查:穹顶之下》在各大视频网站上线之后,引爆了公众关注与讨论,尤其在微信、微博等社交网络得以病毒式传播,引发全民刷屏。那么问题来了,《穹顶之下》是如何一夜爆红的?在不同媒体平台,其走红路线图又是什么样的?清研智库通过挖掘微博、微信、新闻和视频等平台数据和样本分析,为你解析《穹顶之下》的走红路线与密码。
《穹顶之下》词云图显示,“柴静”成为话题核心关键词。作为前央视记者兼主持人,柴静的节目、书籍与言论早已具备广泛群众影响力,柴静已然成为与白岩松、崔永元名气不相上下的新闻符号。“柴静”这样极具标志性的新闻符号与“雾霾”这一深具大众现实诉求的话题交相发酵,成为《穹顶之下》爆红的重要基础。而“孩子”、“肿瘤”等个人故事的讲述与母亲身份也拉近了与普通人的情感距离,更易引起公众共鸣与同情。词云图显示“基因”、“DNA”也成为《穹顶之下》关键词,同为前央视主持人,同为自费拍摄纪录片,柴静的雾霾调查很容易让人联想到崔永元的转基因调查,不少媒体甚至专文对二者进行分析比较。
网络大V推手作用超过媒体
2月28日上午,《穹顶之下》在人民网与优酷同步首发。2月28号10点,“柴静看见”发布第一条《穹顶之下》微博,并附视频连接,随后“优酷”、“VISTA看天下”转发。2月28号12点开始,话题热度急剧爆发,凤凰网、土豆网、韩寒、“记者朱菲”等有影响力的媒体平台和大V账号的转发推动话题在22点达到第一个热度高峰。3月1日5点开始,第2个爆点出现,谢娜、“PingWest品玩”等账号转发把话题推向新的热度高峰。经过两天的持续发酵,话题在3月1日21点达到热度最大峰值。
通过微博转载量前十账号对比,我们可以明显看出,韩寒、谢娜、王小呆等网络大V的转载量明显高于人民网、环球时报等媒体。看来在自媒体时代的微博平台,粉丝量决定传播力,很多大V粉丝达到千万级,登高一呼应者云集,其影响力让报刊、电视自叹弗如。据资深营销人士透露,很多企业营销找微博大V们合作,价格不菲、效果不俗,看中的就是大V们的粉丝量与影响力。
而微信上订阅量高的公众号也成为舆情传播的爆点。在此次《穹顶之上》的舆情传播中,“爸妈营”、“广州日报”和“虎嗅网”等7家订阅号其转载量均达到了10万以上。视频推出3天内,有超过半数的微信订阅号发表了相关文章,这也直接导致了很多用户发现自己的朋友圈被“刷屏”。
重要网站的新闻报道对舆情传播起关键推动作用
2月28日上午,人民网发布了《柴静调查:穹顶之下》的专题和专访柴静的文章,凤凰网转载,随后三百多家媒体大规模转载,话题热度到达峰值。之后中国新闻网等重要网站的转载发布制造了多个舆情小高峰。在网络新闻平台上,网站的公信力与用户规模决定了新闻传播效果与影响力,重要网站的新闻报道对舆情传播起关键推动作用。
腾讯、凤凰、网易最受关注
在各视频平台中,腾讯视频播放量最高。截至3月1日21时,《穹顶之上》在腾讯视频的播放量达到3103万。究其原因就在于如今腾讯微信独霸社交平台,占领移动端主战场。微信把分享视频限定在腾讯视频一家,其他视频在微信朋友圈上只能分享链接而已。
在各新闻媒体中,凤凰网、网易关于《穹顶之上》的报道上,两者转载量、文章量和平均转载量明显高于其他媒体,对整个事件的传播起到重要推动作用。3月1日15时,凤凰网推出民意调查“《穹顶之下》观后感:你对雾霾治理有多大信心?”,上线不到2个小时参与人数即突破十万人。截至发稿前,超过25万网友参与此项民意调查。凤凰网借助话题热度第一时间为网友构建表达与互动平台,收到了良好的互动传播效果。
《穹顶之下》视频自发布后,在各个网络平台话题持续发酵,形成传播雪崩效应。究其一夜爆红的原因,网络大V、重要新闻网站与视频平台等最具传播力的平台与人物起到了最关键的传播作用。3月1日下午,环保部新部长陈吉宁在履新发布会上说:“柴静的纪录片从公众健康的角度唤醒公众的环保意识,值得敬佩。”随着全国两会临近,柴静已然向公众投下一枚舆论炸弹,成功地在两会前夕引爆并引领了治霾这一热点话题。《穹顶之下》对今年两会的雾霾议题与政策带来何种影响,我们拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12