微言：水军有哪些特征？什么样的情况你是被水军“包围”了？看了这份“滴滴司机杀害空姐”事件水军数据分析，你也能成为名侦探！
昨天下午，数据君发布了一条关于“空姐搭乘滴滴顺风车遇害”的分析微博，有不少网友纷纷留言，谴责司机恶行，对不幸遇害的空姐表示悲痛惋惜。
而到今早，我们惊讶地发现：这条微博突然火了？齐刷刷的1w+转发、评论、点赞，阅读量500w+……作为职业的数据分析狗，我们却敏锐地嗅到了一丝不对劲的味道…
到底是一夜爆红，还是水军上门踢馆？我们一起来在数据底下见真章！
凌晨转发忙，无引爆点还能大量传播？
首先，让我们用单条微博分析神器（点击“阅读原文”前往）——知微传播分析来还原下该微博的传播路径：
无明显引爆点带动二次转发，但却在5月11日凌晨0时整，转发量达到首个峰值，短短十分钟内，转发量近300次；随后，“热心网友”们热情不止，1点到5点，转发量几乎一直保持在每10分钟50次的频率上；紧接着在6时许，依旧是在没有明显引爆点带动的情况下，微博转发量迅速上升，且一直持续有大量转发。
如此热门的微博，最大却只有3层的传播深度？从引爆点情况来看，仅有@caribon_589 @草原狼世界 @越野车师 3位引爆点带来了二次转发。
至此，种种迹象似乎均指向一个真相——此处有“水军”！但我们不妨来看看，他们还露出了哪些“马脚”？
是哪些“热心网友”在转发？
如此大量的转发，是出自于哪些“热心网友”？在万余转发中，27.1%的用户是“数字党”——即昵称为“用户XXXX”、“手机用户XXXX”的用户。
从性别与地域分布来看，转发者中女性用户占比53.04%，男性用户占比46.96%，地域分布中，“其他”占比高达22.06%，此外多为浙江、江苏、广东、山东等地用户。
乍看这组数据，似乎用户并未有明显异常——那让我们再来深入挖掘，看看会发现什么？
从转发用户的粉丝分布情况看，将近八成的用户粉丝量在0-49区间，而粉丝量在200以上的甚至不足5%。从注册时间看，34.43%的账号为2018年新注册账号，半成以上账号为2017年以后注册。
根据抽样用户历史微博数据，多数用户原创内容较少，且常转发营销号内容。
粉丝量低、创建时间短……我们可以看出，这批转发用户的质量较低，但质量低就一定是“水军”吗？这也未必。不过在转发文本上，他们似乎又出现了某些共性…
七成只“转发微博”，无意义内容还很多
如“洗地”类型的水军多在情感上有一致的偏向，水军发布内容多还有以下特征：大量重复文本、用词简单口语化且高度雷同、无意义数字符号等。
在转发该微博的用户中，有七成以上用户都只“转发微博”，此外高频转发内容文本多与事件无关，如“今天来看看”（71）、“我来评论了”（69）、“爱你的心”（64）、“只为明天活得更好”（61）等。
而这现象并不仅仅出现在转发中，从微博高频评论内容来看：
如“可怕”（159）、“唉”（83）、“哎”（80）等还可以算作对事件的感慨；而“1”（121）、“??”（105）、“。。。”（74）、“123456789”（65）等仅是无意义的数字符号；
此外还有如“今天来看看”（69）、“我来评论了”（68）、“都是你累积的人品和善良”（67）、“爱你的心”（64）、“为什么要努力,因为我喜欢的东西都很贵,”（64）等大量无意义、且与转发文本高度雷同内容。
那么，有意义内容又有什么？分析有态度倾向的评论内容可以发现，站滴滴和黑滴滴的两方，都存在和上述帐号类似的非自然用户特征，疑为水军。如评论者昵称多缀以一串无意义数字，有的直接是“用户”二字加数字，且这些帐号的粉丝常为个位数，其历史微博多为转发营销广告，对本事件的评论内容及其表述方式更是有较高的一致性和明显的利益诉求，如“别坐滴滴车的好”／“坐出租车好 ”／“尽量打出租吧 ”／“网约车监管缺失”／“网约车应该需要整顿了 ”／“滴滴该整改了 ”／“（滴滴该）好好管管了”／“（滴滴）该净化清理”，另一方则是“错的是人 跟滴滴公司半毛钱关系”／“杀人和滴滴没关系”／“这种事不要都怪滴滴”／“这是极少的个例”等。
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