□ 金 爽

直播的出现，改变了网络时代观看视频的收视习惯，弹幕和交互式的视频体验使得直播面对其他新媒体形式在实时性和互动性方面更胜一筹。从2015年开始，各路资本纷纷涌入视频直播领域，促进了网络直播平台的繁荣发展，直播逐渐成为互联网经济的重要组成部分。经历了2016年的爆发、2017年的洗牌之后，网络直播中以秀场直播、泛娱乐直播为主的直播平台遭遇了内容同质化、竞争加剧的瓶颈。《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年6月，游戏直播用户规模达到1.8 亿，较2016年底增加3386 万，游戏直播平台在经历了大浪淘沙之后，成为了直播行业中的巨头。

作为最具代表性的游戏直播平台，斗鱼直播平台的发展经历了2014年从A 站独立出来、2015年与龙珠厮杀、2016年全面布局之后，从2017年开始，斗鱼将大部分精力都放在了商业模式的塑造和变现上，成为游戏直播领域第一家宣布盈利的平台。从直播平台的各项数据表现也可以看出，斗鱼无论是在网络直播的渗透率还是页面访问量、月活用户方面都是名副其实的龙头老大。

一、文献综述

（一）网络直播和游戏主播

学者彭锦认为网络直播实时呈现表演、展示、互动等行为，是一种新兴的在线娱乐或服务方式①。学者袁爱清等则认为网络直播是一种基于网络技术平台的私人化、个性化特质的展现形式②。学者严小芳认为当前引发全社会热议的网络直播，以手机等移动终端设备和直播应用程序为软硬件支撑，是基于兴趣形成的网络视频信息实时呈现和交互传播模式③。综上所述，我们可以发现，网络直播有以下三个特征：首先，它必须是基于互联网技术平台的，通常需要借助手机等工具；其次，它具有实时互动、人人可参与的特征；最后，它是一种对表演、互动等行为进行展示的方式。游戏网络直播是网络直播中重要的一部分，基于对网络直播的理解，我们可以对游戏网络直播下这样的定义：游戏网络直播是基于游戏网络直播平台的，主播作为游戏者借助手机或者录屏工具，以玩游戏为主要展示内容进行的与受众实时互动的一种方式。

游戏主播是进行游戏网络直播的主播，与秀场主播不同，游戏主播本人在直播画面中通常只占据一小部分，甚至有的游戏主播不出镜。对游戏主播而言，最重要的是自身游戏技术和对游戏状况的解说能力，姣好的容貌、幽默的语言以及是否擅于与受众互动则是其加分项。游戏主播通常有极其强大的带粉能力，他们不依赖直播平台自己以前就很红，并且有其他变成网红的机会（比如电竞赛事、优酷、微博等），甚至于可以带粉迁移。因此，2015年到2019年各大直播平台之战中，游戏主播作为几乎关系到平台生死存亡的存在，成为被主要争夺的资源。比如斗鱼TV 初创时，承诺给LOL 民间高手玩家以ID 冠名的奖励，只花了400 多万，换得的却是DAU（日活）3 个月翻了10 倍，并凭借这次的积累拿到红杉资本2000 万美金的A 轮融资。也就是说，游戏主播尽管也依托平台，但更多是凭借自己的社会资本而存在。

（二）游戏直播平台的场域与社会资本

场域是在各种位置之间存在的客观关系的一个网络，或者说是一个构型④。而直播平台营造出利于信息流动的空间，并带给受众强烈的在场感，这种空间正是一种场域⑤。直播场域将主播、受众、平台监管者等主体容纳其中，各种主体在其中充满力量地相互斗争，在这种斗争中，直播自身的逻辑就很明显地凸现出来——决定竞争的逻辑就是资本的逻辑，作为主体之一的游戏主播在直播平台这个场域中，凭借自身社会资本获取有利位置，隐隐占据着统治地位。

社会资本是个人拥有的社会结构资源，场域内的行动者拥有多少社会资本，与他可以有效运用的联系网络的规模的大小，以及和他有联系的行动者占据的资本数量有关⑥。社会资本的存在形式就是体制化并且持续性的关系网络，场域的行动者可以从中吸取资源⑦。游戏主播的社会资本就是其在直播场域中所构建的关系网络和可调动的各种资源，具体来说，游戏主播与粉丝/其他主播所构建的关系网络、在直播平台上所占据的栏目位置及其他可调动的平台资源等都属于游戏主播的社会资本。其中，最为关键的就是游戏主播与粉丝之间的关系网，这个关系网的持续维护使得主播长久地占据着直播场域中的社会资本，直播平台的访问量是有限的，而主播能够攫取多少访问量，就意味着他拥有多少社会资本。

目前相关的实证研究中，社会资本主要有两种测量方法，一种是采用一个给定社会（或社区）内的网络、协会的数量以及这些协会的成员人数等来衡量该社会（或社区）的社会资本水平；另一种是直接调查某个给定社会（或者社区）人们之间的信任水平和参与决策的制定过程的程度⑧。本文采用第一种测量方法，统计游戏主播粉丝群体的数量，考虑到主播攫取的访问量也是社会资本的表现，除了粉丝群体数量之外，本文也把实时性数据人气值作为社会资本测量的指标。

二、研究设计

（一）样本来源与分析方法

研究所需样本来源于六次数据监测，监测时间是2016年10月到2017年8月中的随机某周，获取的数据包括主播的直播时间、粉丝量、人气值、礼物总重量等。第一次监测方法是监测不同主播的数据，在直播开始和结束时记录；第二次的监测方法是监测单一主播的数据，每小时记录一次；第三到六次的监测方法是监测不同主播的数据，在直播刚开始时每隔10 分钟记录一次，一个小时之后改为每小时记录一次。

对上述所得数据，将采取两种主要研究方法，一种是图表法，利用数据制图，直观地反映研究结果；另一种是SPSS 统计分析方法，对涉及到的数据进行相关性分析。

（二）研究思路

首先，粉丝量、人气值和礼物总重量是本次研究的关键数据类别。粉丝量，即游戏主播积累起来的粉丝总数量，是本研究中社会资本的测量指数，主播的粉丝量多就是社会资本多。在斗鱼直播平台上，用户可能既是这个主播的粉丝，同时也是另一个主播的粉丝。基于社会资本公共性的考量，我们不必区分不同两个主播同一ID 的粉丝，只考虑粉丝的数量。人气值是一个实时变化的数据，反映的是主播某一时刻所能调动的社会关系网的大小。在斗鱼直播平台上，随着主播的直播开始，人气值开始积累，人气值到一定程度之后，构成人气值的用户（观看者）或多或少会贡献自己所拥有的资源——为主播刷弹幕和送礼物，刷弹幕是流量资源，而送礼物是经济资源，人气值越高，主播所能调动的社会资本就越多，通过此关系网所获取的资源也越多。礼物总重量，是主播所积累的虚拟礼物的总数值，这是最直观反映主播变现能力的一个指标。在本次研究中，社会资本对变现能力产生的影响可以借助礼物重量这个数量来测量。

其次，本次研究是对网络游戏主播的社会资本进行研究，可以从如何积累社会资本、不同类型社会资本之间是否会有相关关系、社会资本是否会对变现能力有影响等几个角度进行实证研究，主要对样本数据进行描述性分析和相关性分析。

最后，基于以上研究思路，笔者提出下列研究假设和研究问题。

H1：社会资本的积累需要时间。

研究问题1：游戏主播的粉丝量是否会随着时间而增多。

H2：不同类型的社会资本之间是相关的。

研究问题2：游戏主播的人气值和粉丝量之间是否存在相关关系。

H3：社会资本会对变现能力产生正向影响。

研究问题3：游戏主播的礼物总量与粉丝量之间是否存在正相关关系。

研究问题4：游戏主播的礼物总量与人气值之间是否存在正相关关系。

三、研究结果及分析

（一）社会资本的积累需要时间

游戏主播的粉丝量会随时间的增加而增多，而且直播时间长度相似时，增加直播频率更容易积累社会资本。

图1 饼干狂魔粉丝数量增长图

图2 陈一发儿粉丝数量增长图

主播饼干狂魔（图1）和主播陈一发儿（图2）的粉丝量都是随着时间增加而增长的，尽管每天的增长速度不相同，但总趋势是稳步上升的。而且我们还可以对比看到，粉丝量基数更大的陈一发儿总的粉丝量增长率比饼干狂魔是要高的。也就是说，主播的社会资本增长很看重初始基数，游戏主播强大的带粉迁移能力也就来源于此，本身就拥有一批死忠粉的优秀游戏主播，无论是在哪个平台进行直播，都能超出普通游戏主播正常速度迅速提升自己的社会资本。而在平台与主播的交涉过程中，也可以用平台本身所提供的非死忠粉（并不会跟随主播迁移平台的普通粉丝）作为平台所能提供给主播的社会资本进行谈判。

此外，仔细观察饼干狂魔粉丝增长图中8月8日到8月10日的折线趋势和陈一发儿粉丝增长图中8月2日到8月4日的折线趋势，可以发现，饼干狂魔的粉丝是有增长趋势的，而同时期陈一发儿的粉丝数量是停滞的，但实际上饼干狂魔和陈一发儿每次的直播时长都是接近两个小时。出现粉丝量增长停滞的原因就是在这三天中，陈一发儿并没有进行直播，因此粉丝数量也就并没有得到增长。可见，游戏主播想要获得社会资本，必须要保持直播的频次。

（二）不同类型的社会资本之间是相关的

图3 相关分析

把第三到六次监测数据中的粉丝量和人气值作为双变量进行的相关分析得出结果（图3），其中的相关系数r 为0.709，r 大于0.7 就是较强相关，显著性水平p 为 0.000，p 小于 0.05 就是显著相关，因此，游戏主播的粉丝量和人气值之间是非常显著并且强烈的正向相关。

前面也提到过，主播想要维持较高的人气，必须要注重维护与粉丝的关系网络，应该采取措施（比如增加直播时长和直播频次）提升自己的粉丝数量，尤其是死忠粉的数量。同样，想要提升粉丝数量，也不能忽视对人气值的追求，实时获取的人气值越高，越有可能将普通用户（直播间的过客）转化为粉丝甚至死忠粉。人气值和粉丝量作为游戏主播社会资本的两种类型，是相互影响的，在直播场域中，主播凭借这两种社会资本才有话语权，才能获取优势地位。

（三）社会资本之一的粉丝量会对主播的变现能力产生正向影响

1.主播体重是否受到人气影响，得出的结论是相关关系不显著

图4 回归分析1

通过spss 把第二次监测数据中的人气作为自变量、礼物重量作为因变量进行回归分析得出结果（图4），在这个表格中，Sig 系数为 0.059。在统计学上，sig＜0.05 一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异，做出这个结论有5%的可能会犯错误，即有95%的把握结论正确，反之代表系数检验不显著。也就是说，在预设结论中，我们认为作为自变量的人气值与因变量礼物重量有相关分析，能做回归分析，但在检验后发现，这个结论不显著。不显著既不能代表我们的预设结论成立，也不能代表预设结论不成立。即主播的礼物重量是否会随人气变化，在本次数据中是得不出结论的。

2.主播粉丝量和礼物重量有着线性相关关系，可尝试建立相关模型

图5 回归分析2

图6 模型构建

通过spss 把第二次监测数据中的粉丝作为自变量、礼物重量作为因变量进行回归分析得出结果（图5），首先Sig=0，代表系数检验显著，即在本次试验中，代表社会资本的粉丝量与代表主播变现能力的礼物重量之间的线性相关关系是非常显著的，主播的礼物重量会因为粉丝量的增加而增加。

其次，根据图5 的回归系数B 和常量，我们可以得到一个模型（图 6）：礼物重量（≈体重）＝1344.283* 粉丝量＋69794.40。通过这个模型可以预估粉丝数增加到某个值时，体重将会是什么值，在评估主播的商业价值的时候，可以采用这个模型。

四、结语

在经历了2016年的全民狂欢之后，走到今年的网络直播平台基本都已经是经历风浪屹立不倒的行业翘楚，本文通过对平台上部分游戏主播的直播数据分析发现：游戏主播的社会资本会随直播时长和频率正向相关；作为游戏主播社会资本的两种类型的人气值和粉丝量之间能够相互影响；游戏主播的社会资本——粉丝量会对主播的变现能力产生正向影响。本文研究的相关结论为网络直播平台未来在主播大战中评估主播变现能力从而做出正确选择提供了可参考的思路。

遗憾之处是目前的研究数据尚无法验证社会资本之一的人气值对于主播变现能力的影响，而且主播变现的实现方式除了虚拟礼物之外，还有广告、导流、游戏联运等，但这些变现方式的数据不易获取，在本文中未能得到探讨，还需要进一步进行研究。

注释：

①彭锦.网络直播热潮下的冷思考 [J].电视研究，2016(09):50-52.

②袁爱清，孙强.回归与超越：视觉文化心理下的网络直播[J].新闻界，2016(16):54-58.

③严小芳.场景传播视阈下的网络直播探析[J].新闻界，2016(15):51-54.

④[法]皮埃尔·布迪厄，[美]华康德.反思社会学导引[M].李猛，李康 译.北京:商务印书馆，2015:133-134.

⑤吴雯，周荣庭.出版业网络直播的“场域”营销研究[J].编辑之友，2017(09):18-21+96.

⑥包亚明.文化资本与社会炼金术——布尔迪厄访谈录[M].上海:上海人民出版社，1997:202.

⑦卜长莉.布尔迪厄对社会资本理论的先驱性研究[J].学习与探索，2004(06):35-38.

⑧邹宜斌.社会资本：理论与实证研究文献综述[J].经济评论，2005(06):121-126.