深度数据全方位解析：冰桶挑战

这几天最火热的一个话题就是“冰桶挑战”了，TOMsInsight的分析师团队兴致勃勃，从社会群体性惩罚、群体认同心理、道德绑架、从众心理，代入追星，一直到阿希从众实验，甚至到米尔格拉姆实验，一路分析下去，写出来一篇激动人心的分析报告。

但是没想到却被老板无情的压住不发，原因是对热点事件的太过透彻的分析容易引起争论，不符合我们团队低调的气质和风格^_^。

那好，今天我们从数据解析下“冰桶挑战”，只谈数据，只谈数据。

目前为止的数据分析

我们的数据团度抓取分析twitter+instagram+facebook的全部数据，截止到北京2014年8月20日上午9:00，在上述三大社交工具上共有79356人完成了冰桶试验，具体趋势见下图。

可见，国外和国内的情况很不一样，并不是一下开始火热，8月份之前，已经有大概3000多人完成过冰桶试验，当然在8月15号完成大爆发。

另一个结论是由于冰桶试验是1:3的传播，并且在24小时内完成。所以在8月15号之前，很多人都在完成后没有继续点名，或者被点名却没有加入。而8月15号之后，很多人没有被点名也主动去加入。

接下来我们用这79356个已完成冰桶试验的样本，做以下分析：

从上图的行业分布来看，如果按照完成绝对人数，几乎有一半是非名人（非名人我们的定义是在twitter或者instagram上的粉丝少于2000, 国外僵尸粉比较少）。

但是从传播展示次数来看，这几乎一半的非名人，在展示占比中，都不到1%。可见在网络传播中的名人效应。而政客在平均传播权重中（平均每人传播次数展现）为第一位，接下来是企业家、影视明星、运动员、娱乐明星。

我们通过图像模糊识别分析技术，模拟冰桶挑战游戏中入镜人数，平均数据是 1.76 。约三分一直是一个人搞定，大多数有 1-2 个小伙伴帮助。顺便披露下我们监控微博后国内的数据，目前是 9.37 。

再看上图数据，87.5%的人通过视频或者GIF分享自己的冰桶试验，也有12.5%的人仅仅通过图片。而通过视频分享的平均时长是9.78秒。8秒的视频分享最多，更多数据见上图分析。

这些人是被点名还是自发的呢，接下来又有一个有意思的数据：

可见大概三分之一的人被点名1次，也有大概10%的人没有被点名。如果结合刚才的趋势分析，大家可能更加对这个游戏的传播有一个直观的认识。

如何才能玩好这个游戏呢？

这个游戏的关键是传播性，不管是为了传播公益还是为了传播别的。假设游戏规则是必须一个人门来悄悄的做，不能给任何人分享，还会有多少人去做呢？

既然游戏是为了传播性，那我们分析下这个游戏中影响传播性的因素。

我们通过每个游戏参与者在社交工具上的数据（粉丝，互动活跃度等）给每个人做基准数据，再根据完成冰桶挑战后传播效果和基准数据对比，获得修正后的偏差数据。换句话说此分析的传播性只是相对于实验人自身。例如如果你一共就10个粉丝，做个试验被转发了1000次，那么就是非常高分，但是如果有10000个粉丝，做个试验也被转发1000次，就是负数高分了。

结果发现，以下四个因素最影响传播性：

创意。我们通过图像模糊识别分析技术，去除围观人群，再把周围的活动景物分成30个等级，等级越高就代表视频中除了围观人群外，活动的道具越多，来模拟创意。

发现结果如下：创意和传播性完全成正比。当然这个分析仅仅是模拟效果，很多创意并不一定适用大量的活动道具，但是在大概8万人群中有一定的参考性。

接下来是入镜人数。一个人的游戏才是最受欢迎的，几个小伙伴帮助也可以。人越多传播性反而越差。

视频长度最佳是7秒，超过7秒成传播性效果下降趋势。

最后，如果你完成后点名的人是比你传播性更高的人（而且他答应了你的调整，下图分析只考虑了对方答应的情况），那么有利于让你的传播性也提高。

综上所述，玩好冰桶挑战的最优方案是：一个人入镜，拍摄7秒的视频，尽可能的有创意，最后再点名3个会答应你挑战的，并且比你更有名的人。

当然，我们在分析时也会发现很多反规律的数据噪点，最大的噪点就是：NBA前球星奥尼尔。大家可以去欣赏欣赏他的冰桶试验。

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