今天我们聊聊这个偶像人气榜单的事情，我搞这个数据已经有好几年了，一开始纯粹是自己好奇，想看看哪些人是真的火，哪些是公司砸钱硬推的。
起步：从零开始搭建数据源
刚开始那会儿，我就是个小白，什么工具都不会用，只能靠自己手动去微博、豆瓣、B站这些地方一条一条地扒数据。那工作量，简直了！我记得第一次统计，就搞了五十来个艺人，花了将近一个星期的时间，眼睛都快瞎了。
主要抓的数据点，一开始特别简单粗暴：微博超话排名、点赞量、评论数。后来发现光看这些不全面，很多“数据女工”刷得太厉害，根本看不出真实人气。所以我就开始琢磨着加入一些更难作假的数据。
- 豆瓣小组活跃度：这个比较真实，粉丝吵架、安利、黑子发言，都是活人。
- B站视频播放量和弹幕数：特别是UP主二创内容的播放量，更能体现路人盘。
- 商业代言转换率：这个数据比较难搞到，我主要是通过观察他们代言的产品在电商平台的销售评论数和带货直播的观看峰值来估算。
数据清洗与模型构建
手动扒了一段时间，我实在受不了了，就开始学着写点简单的爬虫脚本。Python入门就是为了解决这个抓取问题。最初写的脚本很粗糙，经常被反爬，一晚上跑下来可能还不如我手动点赞点得快。
慢慢地，我把数据源扩大到了近百个平台，包括一些比较小众的音乐平台、海外社交媒体（虽然国内流量为主，但海外热度也是参考）。
然后就是数据清洗，这是个大工程。因为很多数据都是水分，比如微博转发评论，我得设置一个过滤机制，把那些机器号、僵尸粉的数据权重降到最低。我设计了一个“粉丝活跃度指数”，根据粉丝每天的在线时长、发言频率、互动行为来给他们打分，分数低的互动数据，权重就低。
我花了好几个月的时间，终于搭了一个相对完善的评分模型。它不是简单的加权平均，而是根据每个艺人的主营业务，设定不同的权重。比如歌手，音乐平台的播放量和销量权重会高；演员，影视剧的收视率和口碑权重会高。
实践与调整：从季度榜到月度榜
最开始我是季度发布一次榜单，后来觉得周期太长，市场变化太快，就改成了月度发布。每个月三天，我都要把所有数据跑一遍，然后人工复核。
印象最深的一次，有个刚火起来的偶像，他数据突然暴涨，微博评论量翻了好几倍。我一看就觉得不对劲，爬虫报警了。我手动去查他的粉丝构成，结果发现大部分新增的活跃粉丝ID都是字母加数字的组合，而且关注列表高度重复，明显是集中操作。我直接把这部分数据做了降权处理，榜单排名没让他飙升上去。
榜单发出来后，免不了有人质疑。刚开始我还会解释一下数据来源和算法逻辑，后来发现没用，很多人只愿意相信自己愿意相信的。我现在就保持中立，只分享数据跑出来的结果。
最近一次数据的分析心得
最近一次跑出来的数据，很有意思，老牌流量的各项硬性数据虽然不如新人那么爆炸，但是他们的商业价值和代言转化率依旧稳得不行。这说明他们的粉丝群体消费能力强、黏性高。
新晋流量的数据波动性很大，很容易因为一部剧或者一个综艺就冲到前面，但如果没有后续作品支撑，掉得也快。他们的粉丝大多是“激情消费”，容易流失。
还有一些实力派演员，他们的微博数据看着不起眼，但是一旦有作品上映，收视率和讨论度直接拉满，这部分我就得通过媒体报道量和百度指数来侧面反映他们的热度。
这个榜单，我不是说它百分百准确，但它是我用真金白银的时间和精力一点点抠出来的。它反映的是一个多维度加权后的综合市场表现。看偶像，有时候光看数据不够，还得看他能不能扛得住真实的市场考验。大家看看这个月的结果，跟你心里的“本命”是不是一致
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