前言:鉴于当前冲浪形势的急剧变化,红吧炒作格局在最近一段时间可谓瞬息万变,具体表现为:一批批新兴炒作√相继崛起,与老牌炒作√时刻进行着画面之争。这期间既有老将自愧出走,又有新秀后来居上。因而,对“画面”这种大家口耳相传的抽象概念进行定量分析已经成为新形势下的迫切需求。
对此,在对搬来迎红前后的吧内环境进行长期分析观察后我总结出以下几点:
1.许多大家耳熟能详的人在搬家时被多人反复多次@,而边角料几乎没人@;
2.有的人发帖及回帖次数较多,但并没有给红曲留下深刻印象;
3.另一些人尽管不经常发帖,但红曲仍对他十分熟悉;
4.一些红曲所熟知的带明星经常在毫不相干的情景下被提及ID甚至被@,而边角料几乎没有这种待遇。可见是否经常被@是判断一个人是否是带明星的关键因素
从这上述四点中可以提炼出这些关键数据:a(即被@次数)、p(即发帖总数post)、r(即回帖总数reply)。将p和r赋予不同权重并相加,再用a²对其做比即可得画面度计算公式:
H=a²/(p+0.1r)
画面度越高的人,和其他人被@相同次数时所花费的发帖数和回帖数就越少,间接说明该红曲的发帖和回帖给人留下的印象较其他人相比更为深刻,反之亦然。
以我自己为例:在发这个帖之前,我发帖总数是107,回帖总数是3872,被@次数是37
因而我的画面度是
H=37²/(107+3872×0.1)≈2.77
大家也可以把自己的数据带入公式计算一下自己的画面度,也欢迎大家对该模型提出意见以促使它更加完善

对此,在对搬来迎红前后的吧内环境进行长期分析观察后我总结出以下几点:
1.许多大家耳熟能详的人在搬家时被多人反复多次@,而边角料几乎没人@;
2.有的人发帖及回帖次数较多,但并没有给红曲留下深刻印象;
3.另一些人尽管不经常发帖,但红曲仍对他十分熟悉;
4.一些红曲所熟知的带明星经常在毫不相干的情景下被提及ID甚至被@,而边角料几乎没有这种待遇。可见是否经常被@是判断一个人是否是带明星的关键因素
从这上述四点中可以提炼出这些关键数据:a(即被@次数)、p(即发帖总数post)、r(即回帖总数reply)。将p和r赋予不同权重并相加,再用a²对其做比即可得画面度计算公式:
H=a²/(p+0.1r)
画面度越高的人,和其他人被@相同次数时所花费的发帖数和回帖数就越少,间接说明该红曲的发帖和回帖给人留下的印象较其他人相比更为深刻,反之亦然。
以我自己为例:在发这个帖之前,我发帖总数是107,回帖总数是3872,被@次数是37
因而我的画面度是
H=37²/(107+3872×0.1)≈2.77
大家也可以把自己的数据带入公式计算一下自己的画面度,也欢迎大家对该模型提出意见以促使它更加完善












