京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据:谁是演艺圈的“关系户“_数据分析师考试
演艺圈常常登上各大媒体的头条,也是人们茶余饭后的的主要谈资。艺人花边八卦各领一时风骚,有些艺人不惜一切代价炒作人造新闻等等,或为了进入演艺圈,或为了保持领主地位,目的如此等等不一而足。无论是艺人还是观众可能对演艺圈的结构都是盲人摸象,很少有人说的明白。
演艺没有圈?
在很多人眼里(包括演员自己)演艺圈其实不是一个圈,更像是一条区分线,原因是人们很少将艺人之间的关系联系起来,而是简单的根据职业化了一条“演艺界限“,2010-2015年中国电影艺人的合作关系能够非常完整的将演艺圈刻画出来,在这段时间近5000名影视演员进行了10000多人次的合作。演艺圈的合作网络密度不足0.001,可能这个数字很多人无感,但是在现实世界的交际网络关系中能够发现的最大密度为0.5,没落的人人网地社交网络密度平均不足0.03,可见演艺圈的合作网络密度多么低下。因此反映出演艺圈的合作比较松散,当然演艺圈有它固有的性质决定了圈子的密度,这些性质致使大部分演员被隔离在圈子的外层,令人忧伤的是很多演员演了戏,炒了花边,却始终没有走进演艺圈。
构建和进入一个圈子除了要增加自己的粉丝等自身权重以外,还要找到合适的中介人,多数演艺人员更注重前者,二者实则相辅相成。毕竟人以群分,古训镗镗言犹在耳,但很多人忙于花边轰炸,却无论如何也无法向圈内前进一步,最终只点缀了演艺圈的花边。
谁才是“关系户”?
如果我们将合作人次大于等于20设为一个界限,则可以帮助我们清除掉一些“花边”,这样就触及到演艺圈的中心了。那么谁才是演艺圈的核心?恐怕抛出来这个问题很多粉丝又要有一番跨日持久的论战,轻易给出答案的人注定会淹没在口水的海洋中。我们不谈核心、不谈演技、不谈粉丝数量等等,简单就最近五六年的合作关系而言,关系比较多的当属冯绍峰、杨幂、宋佳、黄渤、李晨,也就是演艺圈的“五大关系户”,这五大户不仅关系数量多而且比较优质,因为在我们清理花边时,他们的伙伴并没有从圈内大量消失。而演技派张嘉译原本是演艺圈的关系大户,可是清洗之后,他就被挤出了前五名,他的合作伙伴中,与人合作次数小于20人次的比较多,可能是因为张嘉译更喜欢提携一些演艺新人吧。
范爷的关系位置处于核心的中层,不冷亦不热,与关系大户相比,数量较少。其实进入核心圈以后,关系数量和参演的电影数量正相关。每个演员对待作品可能存在很大的差异,有些人追求质量,有些人追求数量。但同一段时间对于演员可能比普通人更为重要,6年时间对于普通人而言不长不短,可是对于一个演员就意义非凡了,六年前的演艺圈可能就是另一番天地。抓住黄金时间尽可能多地出演质量较好的作品,对于提高演员的声望、地位、演技和收入尤其重要(广告谋生者除外)。
谁是中介人?
要进入某个圈子不是改变一下自己的职业就成功踏入了这个领域,这一点放置于演艺圈应该也是同样的道理。处于边缘的艺人除了要提高自身粉丝数量,加大自身话语权重以外,还要有合适的中介人,如同被心灵鸡汤和成功学唱烂的人脉。演艺圈中介度较高的是杨幂、白百何、宋佳,如果他们出手可能帮助一些人加快进入圈子核心的步伐,当然与他们合作并不一定能够理所当然地得到帮助,但这毕竟是一套展开关系网的方案。

范爷 VS 杨幂
过去的六年应该是杨幂铺展合作关系的六年,高产且合作广泛,而范爷的合作关系网中顶点就比较稀疏,因此范爷在观众心中逐渐形成了高冷的形象,加上成功饰演武皇帝,高贵冷艳范儿更使其形象在观众眼中“雪上加霜”。
就演员自身的业务网络而言,范爷与杨幂比较,多个基本指数较低,比如合作者数据量、网络关系数量和平均关系数量,与杨幂相比较,这些基本指标稍微“孤立“了范爷。但范爷的网络密度和连接度要好于杨幂,原因是网络越小越容易维持较高的密度和连接度,而较大的网络维持较高密度、连接度对网络中每一个人的社交能力要求都很高,所以密度低、连接度低几乎是巨型网络关系的宿命。
给范爷推荐合作伙伴
每一个演员都有一套维持自身网络的方法和技巧,普通人也一样,没有分出高下的必要,适合自己最好。但普通人尚热衷于拓展自身的人脉关系(小编比较冷淡),何况演艺圈。比尔盖茨最近不无戏谑的调侃称人类作为社会动物的本性之一就是社交。范爷在《最强大脑》上的表现更是展现了“亲民“的一面,但是还是被某人冷嘲热讽(范冰冰PK王思聪)。小编突发奇想,真心为范爷推荐几个强势合作伙伴,哎,也是操碎了心。
给范爷推荐合作者要本着几个原则:1)推荐对象6年内非范爷合作者(应该这样);2)推荐对象与范爷的共同合作者较多;3)推荐对象在合作网络中中介度较高;4)推荐对象的合作关系丰富。根据以上原则使用综合算法为范爷推荐了10个未来合作对象。
从结果上看,杨幂无疑是最优的合作对象,前五名中去除缺少共同好友(共同合作者)的推荐对象,也只剩下杨幂、周迅、刘烨。但就小编个人而言,推荐范爷在未来和刘烨、朱雨辰、张嘉译合作。是的,你没有看错,李晨也在榜上,算法的结果和范爷的选择不谋而合。如果你来推荐,推荐谁?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 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 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02