第72章 精准定位

苏墨盯着屏幕上那条评论：“为什么我明明什么都没看懂，却觉得心口压着一块石头？”

她没有移开视线。

这条评论的发布时间是预告片上线后第四十七分钟，来自一个ip位于上海浦东的用户，设备为安卓手机，停留时长两分三十六秒，重复播放了五次。

她点了下标记，将这条评论设为情感基准样本。

“启动数据清洗流程。”

以完播率超过85的用户群体为核心池，过滤掉七秒内跳出的观看记录。”

身后传来键盘敲击声。

数据分析团队已经就位，四名成员各自调出后台日志，开始处理跨平台数据流。

国内三大视频网站、社交媒体、海外搬运链接，所有信息都被导入统一分析框架。

“系统提示，初始样本量为八百二十三万。”

一名分析师报告，“其中非结构化文本占比67，弹幕和评论存在大量语义重复与情绪发泄内容。”

“启用热度溯源模块。”

苏墨输入三项变量：星芽发声时刻、凌澈跪地片段、母亲低语段落的时间戳；再叠加弹幕峰值区间和二次传播高峰时段。

屏幕中央出现动态模型。

数据点如星群般浮现，自动聚类成五个区块。

系统根据用户行为标签进行匹配，逐步剔除噪声。

二十分钟后，初版画像生成。

主体人群集中在25至35岁之间，一线城市占比61，本科及以上学历占74。

他们普遍关注科技、哲学、艺术类话题，在社交平台上有较高的内容输出频率。

过去一年中，超过半数参与过科幻主题线上活动或线下展览。

“这部分人不是普通观众。”

苏墨低声说，“他们是能接受复杂叙事的早期接纳者。”

她调出兴趣图谱。

数据显示，这群人对“意识上传”

“生态重建”

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