Published On: 周六, 11月 10th, 2018

吴亦凡刷榜造假:一个面子工程的崛起与崩塌

我只能选择相信,任何泡沫,终会有破碎的一天。你们的偶像,将会因为破坏规则,付出惨重的代价。

“微博发出去半个小时了,转发量居然只有30个?!你们赶紧给我刷5万!”

这是2017年,我听过最恐怖的娱乐圈故事。

当事人并不是没人认识的十八线网红,而是一个实打实的三线小花。

那天,负责给她刷数据的工作人员在宁夏一个剧组。沙漠没信号,压根不知道小花发了微博。

半小时后,这个史诗级车祸现场,才被小花的宣传经纪人发现。

她迅速把数据安排了下去。接着,转评赞开始暴涨,最后稳定在5位数。

一切恢复正常后,宣传经纪人才长舒一口气,瘫软在工作室的沙发上,点燃一根万宝路。

我也是从那时开始知道,原来一个平时转评赞都好几万的女明星,真实的转发量,可能只有30个。

听起来不可思议,但这就是铁打的事实。

在被各种假数据辣瞎眼睛之前,先占用你们两分钟的时间,看看真实的数据应该长什么样子。

曾经的微博女王姚晨,坐拥8000万粉丝。

今年的生日微博,转发400,点赞19247。

 

去年开始爆红的演员雷佳音,一条广告博,转发2048,点赞17969。

他艾特的两个账号,给他带来了700个转发。

声称要成为“人民女艺术家”的杨幂,在刚开始走流量路线时,每条微博转发也很难破万。

即使向粉丝卖惨求转发,数据也不过2万多。

更多的例子,大家可以自己核查。

根据现有的数据,我们可以先得出一个结论:

一个有实力、有口碑、有影响的明星,正常微博转评赞数据,也就是几百几千。

想要达到五位数的转评赞,对任何一个明星而言,都极其困难。

而上面这些真数据里,还有一个非常明显的规律:

点赞远比转发多,数量在5倍-100倍之间。

原因稍微思考就能想明白。

作为一个正常人,你有自己的社交需求。

通常来说,就算再喜欢鹿晗,你最多只会给他点个赞。

而不是把他每一条没营养的微博,转发到自己的首页。

而假数据刚好反了过来:

转发远比点赞多。

原因同样容易理解。

理论上来说,一个账号可以转发某条微博无数次,却只能点一次赞。

所以当你看到当年那个“哭着”求转发的杨幂,现在随随便便发个自拍,都能获得700多万转发时,就会不自觉露出微笑。

转发是点赞量的6倍,让人哑然失笑

而从偶像练习生出道,根本没几个路人认识的蔡徐坤,胆子就更大了。

一条微博在短短七天时间内,就刷了1个亿转发。

假数据典型:转发比点赞高出将近100倍

你可能觉得不可思议,中国手机微博用户一共才3亿。

难道每3个人里,就有1个人转发了蔡徐坤这条微博吗?

当然不可能。

更接近真相的答案是:

蔡徐坤为数不多的真粉,集资帮他做了这1亿个数据。

图:共青团中央

 

如果你觉得,这只是流量和粉丝们在圈地自high,无伤大雅。

那只能说明,善良再一次限制了你的想象力。

流量艺人默许,甚至鼓励粉丝造假,已经在摧毁整个大众娱乐行业了。

一个残酷的现实是,这几年,你们喜欢的好演员们,一个个都接不到戏了。

你还能想起来,上一次看到陈道明、宋丹丹们的戏,是什么时候吗?

整个娱乐行业,正在上演前所未见的“劣币驱逐良币”现象。

这个现象产生的原因,在社会学里,叫做“剧场效应”。

什么意思呢?

一个电影院,本来每个人都坐在座位上,好好地看电影。

突然,一个观众站了起来看。

你劝他坐下,他不听,还对你动手。

你求助工作人员维护秩序,碰巧对方又去上厕所了。

为了能看到电影,后排的人也只好跟着站了起来。

最后,全场观众都无奈地跟着起立。

导致的结果是,我们看的还是同一部电影,但所有人都更累了,获得了更差的观影体验。

明星数据造假也是如此。

一开始,所有明星都在同一个规则下竞争。

实力派艺人,坐在最好的观影位置。

但流量艺人比较不要脸,开始站起来观影。

你想想,影院里站起来的是什么人?

不就是那些个子矮(没有歧视矮个子的意思),又偏要作妖的人吗?

别看粉丝们追偶像追得很狂热,但她们其实最知道偶像的斤两。

她们比任何人都明白,自己饭的爱豆,就是娱乐圈最底层的“矮子”。

如果按照市场规则公平竞争,永远比不过真正的唱将和戏骨。

所以她们疯狂践踏规则,对别人的意见置若罔闻。

具体表现形式,就是对数据进行造假。

因为商家不懂数据,以为数据最好的艺人,人气也最高,商业价值自然也最高。

于是,流量们开始接代言接到腿软,发广告发到手酸。

影视剧投资人也无从分辨数据。为了收回投资成本,他们只能选择流量艺人,弃用老戏骨。

于是,流量们开始拿着天价片酬,走着阴阳合同,奉献出抠图式演技。

甚至在人气、商业、流量三收后,他们还觉得不够。

必须再拧掉老艺术家们最后一点尊严,拿走他们最珍视的奖项,才会满意地收手。

迪丽热巴通过数据造假,获得金鹰节女神

而“剧场效应”最可怕的地方就在于,它一旦开始,就再也不会有人坐下来看戏了。

因为一旦坐回去,你就避免不了被淘汰的命运。

在尝到无视规则的甜头后,流量们开始变本加厉,穿上增高鞋,然后站上椅子,甚至不惜踩个高跷。

数据从一开始的1万,刷到100万,再到1000万,甚至上亿。

终于,在场的人不堪重负,只能无奈离场。

良币逼退,劣币狂欢。留给我们观众的,只剩一地鸡毛。

有人说,娱乐圈毁了就毁了,没什么大不了的。我们刚好可以多关心国家大事,不更好吗?

但是造假这件事情,怎么可能这么简单。

只要规则无法束缚流量艺人,他们就可以肆无忌惮地攫取利益,甚至不把国家形象放在眼里。

这两天,吴亦凡无数次登上热搜。

他的新专辑上线后,短短一天,就通过粉丝打榜,登上了美国的iTunes榜单第一。

因为粉丝刷量导致榜单算法预估错误,居然甩了第二名的Lady Gaga几百倍。

榜单一出,美国人民哗然了。

这几天,在国外社交网站推特,Instagram,Reddit上面,已经骂疯了。

现在上推特搜Chinese,出现的第一个联想词是“Chinese Bots”(中国水军机器人)。

1、比魔鬼还可怕的,是中国水军机器人

2、中国水军又出来作妖了

值得夸奖的是,现在大部分人出国旅游,都越来越小心谨慎了。

因为我们知道,在外面的一举一动,都可能影响到自己国家的形象。

这个脸,我们丢不起。

然而,这么多年来,我们好不容易积累起来的一些好感,短短两个月时间,就被流量艺人们摧毁得一干二净。

这个成绩怎么来的,自己心里真的没数吗?

从蔡徐坤到吴亦凡,接二连三地,中国在国际上坐实了水军的名头。

即使以后真的有艺人在美国取得成绩,别人也会开始戴着有色眼镜看待:

这个人拿到了第一,是不是因为造假大国在给他们刷水军?

我们每天都在希望做文化输出。

没想到现在文化没输出,反倒先输出了渣滓。

有个网友说得好,就像周杰伦出了新专辑叫《叶惠美》,突然一个我们从没听过的,名字叫“阿开苦力猴亚猴奔”的印度歌手,通过刷榜占据了QQ音乐榜前100。

周杰伦连入围的资格都没有。你怎么想?

作为中国人,你情感上接受得了吗?

在那种情况下,你可能对印度会产生的看法,就是此刻国际上对中国的看法。

除了在国际上造成恶劣影响,流量艺人们还把一件事做到了极致:

那就是对自己粉丝心智的摧毁。

帮流量们制造假数据的粉丝们,大部分都是十几岁的低龄人群。

她们连基本的价值观都没成型,就被偶像们引导着去践踏规则。

勒庞在《乌合之众》里说:

群体追求和相信的从来不是什么真相和理性,而是盲从、残忍、偏执和狂热,只知道简单而极端的感情。

她们今天可以帮哥哥们刷iTunes,明天就可以对所有反对者进行网络暴力。

她们现在只是在网上轮数据,但随着造假观念伴随着一代人成长,她们将来做出多么跌破底线的事情,都不足为奇。

在自欺欺人的恶之花上,永远不可能长出善之果。

百年前,当梁启超喊出“少年强,则中国强”时,他大概不会想到,有一天少年作假,会导致中国作假。

宋威龙被胡一天请的假粉丝认错人、接错机

宋威龙被胡一天请的假粉丝认错人、接错机

这些青少年在身体力行地给自己偶像造假的同时,还会潜移默化地接受这样一个价值观:

原来,一个人可以不需要任何唱功和才华,不需要任何演技和努力,就能获得普通人奋斗一辈子也得不到的名利;

原来,即使不生产任何作品,走着阴阳合同,还是可以每年赚走好几个亿。

她们开始去思考:

我们是不是也可以去做一张好看的脸,不用磨炼吃饭的本事,就能不劳而获?

对我们的社会而言,实属贻害无穷。

巴金先生在他的《再论说真话》里说:

 

哪怕是给铺上千万朵鲜花,谎言也不会变成真理。

人只有讲真话,才能够认真地活下去。

 

同一个道理,一个把根基扎在虚假上面的民族,是永远不可能站起来的。

明星数据造假,已经成为了一个前所未闻的大规模、大范围、有组织的巨型产业。

参与其中的青少年,早已千万。

这个产业的产值,又何止千亿。

我只能选择相信,任何泡沫,终会有破碎的一天。

“剧场效应”之所以产生,除了第一个站起来的“矮子”以外,还因为负责监管的工作人员碰巧不在。

一旦工作人员发现风向不对,进场整顿秩序。

你们的偶像,将会因为破坏规则,付出惨重的代价。

德不配位,必有灾殃。

转载自微信公众号: 今夜九零后 易岚

Displaying 1 Comments
Have Your Say
  1. Lover说道:

    偶像坍塌记

Leave a comment

XHTML: You can use these html tags: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>