京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13