Ex.3. VMP 總覽篇——海爾波普彗星般的假數據（上）_風聞

VMP全稱Virtual Manhattan Project（虛擬曼哈頓工程）；截至2020年11月，VMP統計了包括但不限於Cover本部虛擬主播的直播結束時的數據，並對統計結果作出分析。在此放出一部分成果。

本文各圖中的view（直播結束時的點擊量）與like（點贊量）都分別除以了對應的總體中位數，不然軸太長不好觀察。

圖一 Cover總體直播數據總覽圖 此時未做任何處理

首先Cover，彩虹社，以及某youtuber的直播數據如圖二到圖四所示。圖二到圖四的橫縱為每一場直播結束時的點擊量(view)，縱軸為對應的直播結束時的點贊數(like)。換而言之，圖中的每一個點都代表了某場直播結束時的點贊數與點擊量。

圖二 Cover的總體數據

圖三 彩虹社的總體數據

圖四 某youtuber的直播數據

可以看到與彩虹社以及某youtuber的數據相比，Cover的數據集中出現在四條徑直的直線上。而彩虹社的數據與某youtuber的數據卻保持了相當的離散性。因此，對數據進行染色處理。若某場直播的數據落在該直線上，便被染成藍色。由圖五可知，Cover的數據高度集中在四條直線上。

圖五 對Cover的總體數據進行染色

那什麼因素會導致Cover的主播的點贊數與點擊數如此古怪，並呈現出多個穩定的比例，即多條直線？換而言之，為什麼Cover的“觀眾”如同邪教教徒一般，無論直播點擊數多少都穩定地保持着這些點贊比例？

正如之前《Ex.2. 活人與假數據》所陳述，Youtu.be對假流量的清理是十分嚴格的。因此，即使水軍刷的數據存活率高，也要有個限度，不然刷得過多會被Youtu.be識別出來清除掉。嚴重時甚至會標記水軍機房IP，導致無法批量刷數據。

基於這種情況，水軍刷數據會有設定一個“合理”限度，刷數據時並不會超過該上限。但是為了追求刷流量效益最大化，大量水軍工作室會將數據堆到上限附近。因此，刷出來的數據會呈現線性相關。簡而言之，圖四中的直線便是其大量買水軍的特徵表現。

同時，可以對不同直播點擊量下的觀眾點贊行為進行分析並進一步驗證。若僱傭了大量水軍，水軍相對固定的行為模式將極大影響點贊與觀看行為，導致無論直播點擊量多少，其點贊模式保持不變。換而言之，五千點擊的直播與五十萬點擊的直播有類似的點贊比。然而在正常情況下，在點擊量高時點贊比難以維持高位，因大量路人不是忠實觀眾，不會熱衷於點贊。

具體分析方法如下：

首先需要判別哪些數據是主體數據，避免極端數據的干擾。圖五的橫軸為直播結束時的點擊量(view)，縱軸為有該點擊量的視頻的相對個數(density)。換而言之，無論是Cover的主播還是彩虹社的主播，或者某youtuber，他們直播結束的點擊量主要落在0-3這個區間內。因此，取0-3區間的數據進行進一步分析。（圖六）

圖六 判別將要分析的數據區域

在選取了將要分析的數據後，對該區間的觀眾點贊行為進行分析。橫軸為點贊數/點擊量，縱軸為該點贊比的相對出現次數。可以看出在0-3這個區間下，有4個點贊頂峯。換句話説，圖七反映了Cover的觀眾在0-3這個點擊量下的點贊行為模式，特徵為4個對應點贊比頂峯。

圖七 0-3數據大區的點贊比走勢

在完成對0-3整個數據大區的分析後，對該大區進行切分分析，用以研究Cover的“觀眾”在不同直播點擊量下的點贊意願。首先將0-3這一個區間分成了0-1,1-2,2-3三個區間，即較低播放量的情況，中等播放量的情況，較高播放量的情況

圖八 不同點擊量下的直播的觀眾點贊走勢 可以看出四個點贊峯很穩定 整體走勢趨同

那麼運用圖七到圖八的分析手法，對彩虹社的主播數據以及某youtuber的主播數據進行切分分析。可以看到彩虹社的主播數據與某youtuber的直播數據在中等與較高播放量的情況下，出現了變形。換句話説，就是彩虹社的觀眾在高播放量的直播時，點贊意願會改變。這與Cover的情況不一致。Cover的“觀眾”在高播放量的直播時，仍保有了原有的點贊意願。

圖九 彩虹社的點贊行為走勢 可以看出在中高點擊量的情況下 觀眾點贊模式變形

圖十 某youtuber的觀眾點贊走勢 可以觀察到 在中等和較高點擊量時 觀眾點贊模式變形

這也與圖二和圖四的數據分佈相對應。可看到圖十一的紅圈部分與圖十二的藍圈部分，即彩虹社的高點擊量直播有着比較低的點贊數，與Cover的情況差別極大。Cover的直播在高點擊量的情況下仍保持了高贊，並呈現出線性關係。

圖十一 彩虹社的高點擊量直播有着比較低的點贊數 因大量路人觀看直播不會點贊

圖十二 高點擊量下的低點贊比 因大量路人觀看直播不會點贊

換而言之，Cover的“觀眾”無論直播點擊量多少，都保持了十分穩定的點贊意願，並且穩定到足以表現出線性相關關係。無論直播內容是什麼，直播時間點與觀眾契合與否，直播點擊量是五千還是五十萬（即路人觀眾多寡），只要湊足了十個“觀眾”，就能出一個點讚的“鐵粉”。此1:10的比例出自本文圖四中各直線的斜率“0.095,0.105,0.120,0.135”。除非這些“觀眾”是水軍或者邪教教徒，或者兩者都有，不然難以解釋步伐如此統一的點贊模式。

總結一下，截至2020年11月，Cover的油管直播數據造假嚴重，受水軍影響大。可是數據趨勢為什麼呈現出4條直線，而不是1條，2條，3條，甚至5條呢？ 

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