寫在前面：本文所述沒有嚴格的理論和數(shù)據(jù)支撐，撰寫前也未進行相關領域文獻的查閱，因此不具有科學性，僅供諸位參考。

目前根據(jù)個人粗略的統(tǒng)計，基本上可以確定，切片的播放量和被切主播的活躍粉絲量、切片man的活躍粉絲量（這里要考慮到一個切片man同時切不同的v時，對應的這項參數(shù)不相同）、視頻的推廣情況（包括綜合數(shù)據(jù)帶來的推廣和激勵推廣）、轉發(fā)情況（主要是轉發(fā)目標受眾數(shù)量）都有較強關聯(lián)，而切片質量卻并非最為主要的影響因素。不得不說這是一種悲哀。 當然了，切片質量越高，切片man被關注的概率越大，這樣反過來促進了優(yōu)秀切片man的漲粉，進而增加切片man后續(xù)切片的綜合數(shù)據(jù)。由此可以看出，前面所述各項數(shù)據(jù)之間存在一定的相互作用，不能簡單地考慮。 切片man除了切片，如果同時在進行其他活動，這也會影響切片man的粉絲量，進而影響切片的綜合數(shù)據(jù)。例如，如果某個主播的粉絲群體不喜歡某個主題（下稱主題A）的視頻，而這個切片man恰恰在切這個主播的同時也做主題A的視頻，切片man更可能不被這個主播的粉絲關注，相應地會影響到這個切片man給該主播制作的切片的播放量。因此建模時應引入多個分類變量，從而更好地進行相應的數(shù)據(jù)處理。 目前筆者尚未進行嚴格的數(shù)據(jù)收集和分析，因而沒有開始定量模型的建立工作。我們希望有相關領域的研究人員進行更進一步的研究。如果網友們發(fā)現(xiàn)本文談及內容的進一步研究已經存在，希望不吝分享，甚為感謝。

參考文獻：無

學建模學的.jpg