彭泳馨 陳維超

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和新技術(shù)的相繼出現(xiàn)，數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)，數(shù)字漫畫閱讀平臺(tái)也呈現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢(shì)。選取騰訊動(dòng)漫平臺(tái)上排名前十的熱門連載漫畫，對(duì)其評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行挖掘，從時(shí)間、高頻詞、文本情緒、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)特征四個(gè)方面進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)讀者的評(píng)論大多圍繞漫畫角色、劇情、情感展開(kāi)，進(jìn)而從平臺(tái)、漫畫作者和用戶的角度提出通過(guò)優(yōu)化內(nèi)容和互動(dòng)設(shè)計(jì)來(lái)提升互動(dòng)性，為數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)的持續(xù)良性發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：數(shù)字漫畫；用戶互動(dòng)；數(shù)字留痕；評(píng)論分析

DOl： 10.3969/j.issn.2097-1869.2023.03.007 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

本文著錄格式：彭泳馨， 陳維超. 基于用戶評(píng)論的數(shù)字漫畫閱讀痕跡特征識(shí)別與分析——以騰訊動(dòng)漫為例[J]. 數(shù)字出版研究， 2023， 2（3）： 42-49.

對(duì)于閱讀痕跡的定義，學(xué)者比較接受的說(shuō)法是指閱讀主體在閱讀過(guò)程中對(duì)閱讀客體留下的標(biāo)志[1]。這些標(biāo)志涵蓋的范圍較廣，比如標(biāo)注、摘抄、讀書筆記等。隨著社交媒體的發(fā)展和社交閱讀平臺(tái)的興起，閱讀痕跡的具體類型更為豐富多元，曾經(jīng)相對(duì)私人化的閱讀行為與閱讀品味被呈現(xiàn)在較為公開(kāi)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，并成為與其他陌生個(gè)體建立社交紐帶的依據(jù)[2]。與以往紙質(zhì)書籍閱讀不同的是，在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上進(jìn)行的閱讀行為和產(chǎn)生的閱讀記錄都有可能被他人看見(jiàn)和了解。閱讀個(gè)體在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上通過(guò)閱讀和互動(dòng)留下的痕跡，比如搜索、瀏覽、評(píng)論、分享、收藏、添加標(biāo)簽、添加書單等，都可以展現(xiàn)閱讀個(gè)體的閱讀取向和偏好。這些相關(guān)的數(shù)字痕跡和信息被稱為社會(huì)化閱讀主體網(wǎng)絡(luò)本身的數(shù)字足跡。

漫畫閱讀作為一種特殊的閱讀形式，一直受到年輕群體的喜愛(ài)和追捧。漫畫兼具形象化的視覺(jué)效果和通俗易懂的語(yǔ)言文字表達(dá)，使得讀者較易獲得沉浸式的閱讀體驗(yàn)，享受漫畫口語(yǔ)化的文字符號(hào)和形象化的視覺(jué)符號(hào)帶來(lái)的多重感官?zèng)_擊[3]，從而對(duì)漫畫形象和內(nèi)容產(chǎn)生深刻的印象?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展使得漫畫閱讀形式發(fā)生了巨大的改變，漫畫作品與讀者之間的關(guān)系不再僅僅是單一方向的傳播與接收，隨著數(shù)字漫畫的產(chǎn)生，漫畫具有了互動(dòng)性、雙向傳播等新的特質(zhì)。這種數(shù)字漫畫將新媒體的渠道優(yōu)勢(shì)與漫畫的內(nèi)容優(yōu)勢(shì)有效結(jié)合，各種新媒體渠道使得漫畫的創(chuàng)作方式、表現(xiàn)形式、閱讀方式、商業(yè)模式等都發(fā)生了重大改變。

目前，數(shù)字漫畫平臺(tái)正處于快速發(fā)展的階段，如何持續(xù)優(yōu)化漫畫內(nèi)容、提升用戶閱讀體驗(yàn)、提高用戶活躍度，從而實(shí)現(xiàn)漫畫App和漫畫產(chǎn)業(yè)更為良性的發(fā)展，是需要深入思考的問(wèn)題。數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)中，用戶是一大關(guān)鍵主體，漫畫App的開(kāi)發(fā)和漫畫產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都離不開(kāi)用戶的支持和喜愛(ài)。因此，本文從用戶視角出發(fā)，以數(shù)字漫畫閱讀者在數(shù)字空間中留下的評(píng)論內(nèi)容為突破口，分別從時(shí)間、高頻詞、文本情緒、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)特征四個(gè)方面進(jìn)行了分析，以期為數(shù)字漫畫平臺(tái)、愛(ài)好者和研究者提供借鑒，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)字漫畫內(nèi)容的產(chǎn)出，改善用戶的閱讀體驗(yàn)，制定合適的運(yùn)營(yíng)策略，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展。

1 研究設(shè)計(jì)

數(shù)字漫畫平臺(tái)上的用戶評(píng)論直觀表達(dá)了閱讀個(gè)體對(duì)漫畫本身的情感和評(píng)價(jià)，是尤為重要的數(shù)字留痕，是研究用戶留痕的重要對(duì)象。

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與選取

漫畫平臺(tái)刊載的數(shù)字漫畫以長(zhǎng)篇連載漫畫為主。艾瑞數(shù)據(jù)顯示，從2014年開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)漫畫閱讀呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢(shì)，相繼出現(xiàn)布卡漫畫、愛(ài)動(dòng)漫、快看漫畫、騰訊動(dòng)漫、網(wǎng)易動(dòng)漫、咪咕動(dòng)漫等移動(dòng)數(shù)字漫畫App。其中，快看漫畫、騰訊動(dòng)漫長(zhǎng)期保持在動(dòng)漫App的第一梯隊(duì)[4]?？炜绰媽ＷI(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（Professional Generated Content，PGC）內(nèi)容生產(chǎn)模式，以國(guó)產(chǎn)漫畫熱門IP吸引泛二次元用戶，同時(shí)積極引進(jìn)經(jīng)典日漫版權(quán)，豐富平臺(tái)漫畫品類；騰訊動(dòng)漫依托騰訊大文娛資源優(yōu)勢(shì)，重視優(yōu)質(zhì)版權(quán)引進(jìn)和IP孵化，且具有熱門小說(shuō)IP改編資源，在版權(quán)和IP上建立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在二次元，特別是動(dòng)漫領(lǐng)域，IP內(nèi)容是核心，因此在內(nèi)容資源豐富度上具備較強(qiáng)優(yōu)勢(shì)的快看漫畫和騰訊動(dòng)漫在行業(yè)中處于領(lǐng)先位置[5]。本文選取騰訊動(dòng)漫的用戶評(píng)論作為數(shù)據(jù)來(lái)源，主要基于以下原因。

第一，相比于快看漫畫，騰訊動(dòng)漫的用戶性別比例更加均衡，女性用戶占比約48%，男性用戶占比約52%，男性用戶稍多。

第二，騰訊動(dòng)漫的用戶群體更加成熟。漫畫讀者的年齡主要集中在30歲以下，騰訊動(dòng)漫的24歲及以下用戶的比例小于快看漫畫，25～30歲用戶的比例大于快看漫畫，用戶群體更加成熟。

第三，在數(shù)字漫畫內(nèi)容方面，騰訊動(dòng)漫的漫畫品種較為齊全，品類眾多，大體滿足用戶的閱讀需求[6]。

第四，騰訊動(dòng)漫有較為成熟的商業(yè)模式，其付費(fèi)模式較為合理且值得借鑒。在騰訊動(dòng)漫App上購(gòu)買付費(fèi)漫畫的道具包括閱讀券和借閱券。借閱券比閱讀券價(jià)格低，但是購(gòu)買閱讀券后可以永久閱讀某一章節(jié)，而借閱券只有七天有效期，七天之后便無(wú)法再閱讀。用戶如果不愿意付費(fèi)觀看漫畫，也可以選擇等待一定的天數(shù)解鎖一個(gè)付費(fèi)章節(jié)或者通過(guò)完成任務(wù)等方式拿到閱點(diǎn)，從而兌換閱讀券。這種方式既可以提升App活躍度，增加社區(qū)熱度，也可以留住一部分暫時(shí)不愿意付費(fèi)的用戶，他們是未來(lái)的潛在付費(fèi)群體，因此也很重要[7]。騰訊動(dòng)漫的免費(fèi)活動(dòng)對(duì)于AARRR模型（Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即獲取、激活、留存、收入、傳播，分別對(duì)應(yīng)用戶生命周期中的五個(gè)重要環(huán)節(jié)）的覆蓋面比較充分，基本上對(duì)每個(gè)環(huán)節(jié)都有促進(jìn)作用[8]。

第五，騰訊動(dòng)漫用戶的數(shù)字留痕形式豐富多元，不僅包括文本評(píng)論，還新增了多種數(shù)字留痕類型，比如文本彈幕、投月票、對(duì)彈幕點(diǎn)贊、評(píng)分、收藏、舉報(bào)、粉絲應(yīng)援打榜、支持、添加標(biāo)簽等，體現(xiàn)出當(dāng)下社交閱讀平臺(tái)交互閱讀的多樣性和新穎性。讀者不再僅僅單方面接收作者傳遞的信息，也會(huì)對(duì)作者以及其他用戶多向傳達(dá)自己關(guān)于作品的感受和評(píng)價(jià)，大大豐富了數(shù)字閱讀生態(tài)體系。

鑒于上述原因，本文選取騰訊動(dòng)漫App作為研究平臺(tái)，通過(guò)分析其熱門漫畫的用戶評(píng)論，提出相關(guān)優(yōu)化建議，從而推動(dòng)漫畫產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展。選取2023年4月26日排行榜中排名前十的連載漫畫（見(jiàn)表1），題材類型以古風(fēng)、搞笑、玄幻、戰(zhàn)斗居多，人氣指數(shù)遠(yuǎn)超平臺(tái)上其他漫畫，對(duì)應(yīng)的評(píng)論數(shù)分別有數(shù)十萬(wàn)條，說(shuō)明用戶對(duì)此類題材的關(guān)注度和討論意愿都很高。使用爬蟲軟件對(duì)這十部漫畫作品下方的一級(jí)評(píng)論文本進(jìn)行逐條爬取，共爬取了10 000條文本數(shù)據(jù)，剔除重復(fù)和無(wú)效的評(píng)論，最終得到9 883條文本數(shù)據(jù)[9]。

1.2 研究路徑

采集數(shù)據(jù)完成后，根據(jù)武漢大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)編寫的ROST CM 6.0軟件進(jìn)行分析。在對(duì)9 883條評(píng)論分詞完成后，將文本導(dǎo)入 ROST CM 6.0 中進(jìn)行高頻特征詞分析、情緒分析與語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析，從而將不系統(tǒng)的、定性的評(píng)論文本轉(zhuǎn)化成系統(tǒng)的、定量的數(shù)據(jù)資料，再分析熱門漫畫中用戶評(píng)論的主題類型、傾向性以及情緒分布，從而從平臺(tái)、漫畫作者和用戶的角度出發(fā)，提出通過(guò)優(yōu)化內(nèi)容和互動(dòng)設(shè)計(jì)來(lái)提高活躍度和互動(dòng)量，并從商業(yè)模式、運(yùn)營(yíng)策略制定等角度出發(fā)為未來(lái)數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供相關(guān)參考。

2 數(shù)字漫畫用戶評(píng)論分析

2.1 時(shí)間分析

根據(jù)10 000條評(píng)論的發(fā)布時(shí)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果，評(píng)論最集中的時(shí)間段為19點(diǎn)至次日2點(diǎn)，而這十部漫畫作品大部分的更新時(shí)間為19點(diǎn)至22點(diǎn)，少部分更新時(shí)間為10點(diǎn)，所以評(píng)論文本數(shù)基本是在漫畫發(fā)布之后達(dá)到峰值（見(jiàn)表2）。另外，8點(diǎn)至19點(diǎn)是多數(shù)用戶閱讀漫畫的時(shí)間，大多集中于漫畫發(fā)布的第二天。由此可見(jiàn)，用戶對(duì)數(shù)字漫畫進(jìn)行評(píng)論的熱度最高點(diǎn)為漫畫發(fā)布后的一天之內(nèi)，尤其是發(fā)布后的幾個(gè)小時(shí)。

2.2 高頻詞特征分析

基于ROST CM 6.0軟件，將分詞后的熱門漫畫的用戶評(píng)論文本導(dǎo)入其中，進(jìn)行詞頻分析，從而提取出評(píng)論文本中詞頻≥80的高頻詞匯。高頻詞共有39個(gè)，使用最多的是“啊啊”“滑呀滑”“嗚嗚”等語(yǔ)氣詞，以及其他一些詞語(yǔ)（見(jiàn)表3）。

評(píng)論文本中的高頻詞匯是對(duì)用戶常用來(lái)表達(dá)個(gè)人觀念的精煉概括[10]。根據(jù)表3，大致可將高頻詞匯分為三類 。

（1）對(duì)人物角色的討論：在這39個(gè)高頻詞匯中，關(guān)于人物角色的詞有8個(gè)，如“女主”“爺爺”“賀天”等，占比約20%，主要圍繞主角進(jìn)行討論，表現(xiàn)出讀者對(duì)主角的關(guān)注和喜愛(ài)。由此可見(jiàn)，主角塑造是否成功、人物經(jīng)歷是否精彩是用戶在數(shù)字平臺(tái)上留痕的重要影響因素。

（2）對(duì)情感的表達(dá)：在這39個(gè)高頻詞匯中，關(guān)于情感表達(dá)的詞有12個(gè)，如“嗚嗚”“無(wú)奈”“生氣”“期待”“嘿嘿嘿”“哇哇”等，占比約26%，表現(xiàn)了用戶對(duì)于該數(shù)字漫畫的情感，其中積極情緒占比較大。由此可見(jiàn)，用戶對(duì)于熱門漫畫的情感整體偏向期待和喜愛(ài)。

（3）對(duì)劇情的討論：在這39個(gè)高頻詞匯中，關(guān)于劇情討論的詞有19個(gè)，如“可愛(ài)”“劇情”“完結(jié)”“結(jié)局”“故事”“畫風(fēng)”等，占比約46%，主要是對(duì)劇情、人物和漫畫畫風(fēng)的評(píng)價(jià)。由此可見(jiàn)，用戶對(duì)漫畫劇情具有較高的關(guān)注。

2.3 評(píng)論文本的情緒分析

數(shù)字漫畫的評(píng)論內(nèi)容表現(xiàn)了用戶的情緒?？傮w而言，用戶對(duì)熱門數(shù)字漫畫以積極情緒為主，評(píng)論文本中積極情緒占49.26%，中性情緒占28.60%，消極情緒占22.14%（見(jiàn)表4）。這意味著數(shù)字漫畫以鮮明的形象和簡(jiǎn)單易懂的文字，給用戶帶來(lái)了強(qiáng)烈的感官?zèng)_擊和沉浸式體驗(yàn)，滿足了用戶的精神需求，給予用戶積極的情緒價(jià)值。

實(shí)際上，ROST軟件的情緒分析是以詞匯的情緒性質(zhì)來(lái)計(jì)算分?jǐn)?shù)的，從而判別語(yǔ)句的情緒狀況。從評(píng)論的語(yǔ)句分析結(jié)果來(lái)看，消極情緒多為對(duì)沒(méi)有及時(shí)觀看漫畫的遺憾，或是對(duì)漫畫中某些劇情發(fā)展、人物變化的氣憤；中性情緒則多為對(duì)漫畫劇情的客觀概述或討論；積極情緒則多是表達(dá)對(duì)漫畫畫風(fēng)、精彩劇情的驚喜或期待。由此可知，用戶閱讀數(shù)字漫畫更容易產(chǎn)生積極情緒，外在行為表現(xiàn)為對(duì)數(shù)字空間的沉浸式體驗(yàn)、對(duì)數(shù)字漫畫的積極討論和觀后感的及時(shí)分享。

2.4 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)特征分析

采用ROST CM 6.0軟件中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析功能，進(jìn)一步分析高頻詞之間的聯(lián)系和含義。經(jīng)過(guò)分析整理，形成了用戶評(píng)論內(nèi)容高頻詞的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖（見(jiàn)圖1）。

語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖的繪制基于對(duì)數(shù)據(jù)文本中的高頻詞進(jìn)行分析，將評(píng)論語(yǔ)句中共現(xiàn)的高頻詞用線段連接，從而構(gòu)造可視化圖形。在語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖中，線條匯聚越密集，表示該詞與其他詞共現(xiàn)的次數(shù)越頻繁。對(duì)圖1的分析可得出以下結(jié)論。

（1）人物角色的相關(guān)詞匯是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)體系的核心詞匯，比如“賀天”“東方”“女主”等。評(píng)論文本的高頻詞語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出以一個(gè)主要人物角色為核心串聯(lián)其他角色以及表達(dá)情感的詞匯的特點(diǎn)。

（2）“劇情”一詞也是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)體系的核心詞。以“劇情”一詞串聯(lián)其他關(guān)于劇情的討論，比如“好看”“期待”“完結(jié)”等，以及其他相關(guān)人物角色。

（3）總體來(lái)說(shuō)，與人物角色和劇情連接的多為情感表達(dá)的詞匯，比如“期待”“可愛(ài)”“好看”等。由此可見(jiàn)用戶對(duì)于漫畫人物和劇情的高度喜愛(ài)和極高的討論意愿。

3 結(jié)果與討論

從熱門連載漫畫的評(píng)論內(nèi)容來(lái)看，數(shù)字漫畫用戶的閱讀痕跡體現(xiàn)出以下特征：第一，數(shù)字漫畫用戶傾向于在漫畫更新的一天之內(nèi)尤其是剛發(fā)布的幾個(gè)小時(shí)內(nèi)進(jìn)行評(píng)論。第二，數(shù)字漫畫用戶傾向于對(duì)劇情進(jìn)行討論，其次是表達(dá)情感和對(duì)角色進(jìn)行討論。第三，數(shù)字漫畫用戶在評(píng)論中表達(dá)了較多的積極情緒。第四，數(shù)字漫畫用戶對(duì)角色的評(píng)價(jià)和劇情的討論以表達(dá)情感為中心。

從熱門連載漫畫的題材類型來(lái)看，數(shù)字漫畫用戶更偏愛(ài)玄幻、古風(fēng)、搞笑、戰(zhàn)斗等類型。這類漫畫不僅更為友好，激發(fā)用戶產(chǎn)生積極情緒，表達(dá)對(duì)內(nèi)容的喜愛(ài)；在互動(dòng)方面也有較好的表現(xiàn)，評(píng)論數(shù)大多為數(shù)十萬(wàn)甚至數(shù)百萬(wàn)，體現(xiàn)出用戶對(duì)漫畫本身的關(guān)注和熱情。

綜上所述，數(shù)字漫畫的用戶評(píng)論實(shí)質(zhì)上是用戶與作品之間的交互，體現(xiàn)的是用戶對(duì)漫畫內(nèi)容的理解和評(píng)價(jià)及用戶之間的互動(dòng)，而漫畫的創(chuàng)作者、傳播者、運(yùn)營(yíng)方則被屏蔽在評(píng)論之外。要在評(píng)論中提高數(shù)字漫畫平臺(tái)、作者和用戶三方主體之間的互動(dòng)性，可從以下幾個(gè)方面入手。

從漫畫平臺(tái)的角度，建議借助新興技術(shù)創(chuàng)造一部漫畫作品專屬的虛擬人物，與用戶交流互動(dòng)，給予用戶沉浸式的交互閱讀體驗(yàn)[3]。如今的互聯(lián)網(wǎng)閱讀平臺(tái)，尤其是漫畫閱讀平臺(tái)越來(lái)越追求沉浸式閱讀和互動(dòng)體驗(yàn)，打造沉浸式閱讀和互動(dòng)平臺(tái)、營(yíng)造沉浸式閱讀和互動(dòng)場(chǎng)景是數(shù)字漫畫的一大發(fā)展趨勢(shì)。另外，漫畫平臺(tái)可以設(shè)立相應(yīng)的互動(dòng)機(jī)制，用戶除了做任務(wù)贏得閱讀券之外，也可以和漫畫作者合作，根據(jù)不同的漫畫劇情和角色設(shè)定相應(yīng)的互動(dòng)機(jī)制。比如，由漫畫作者出題，讓用戶猜測(cè)接下來(lái)的劇情發(fā)展或者角色選擇，用戶如果回答正確可以得到一定數(shù)量的積分，積分積累到一定程度便可以解鎖相應(yīng)的付費(fèi)章節(jié)。設(shè)立這樣的互動(dòng)機(jī)制，可以提高用戶對(duì)于劇情的關(guān)注度，增加漫畫的討論度，從而建立用戶與平臺(tái)、作者之間的紐帶關(guān)系，增強(qiáng)用戶黏性。在漫畫內(nèi)容開(kāi)發(fā)方面，平臺(tái)應(yīng)挖掘更多優(yōu)質(zhì)的古風(fēng)、玄幻、搞笑類型的漫畫作品，以吸引更多用戶，提高瀏覽量和互動(dòng)量。

從漫畫作者的角度，漫畫作者與用戶的互動(dòng)越來(lái)越重要。從上述的評(píng)論分析可以看出，用戶關(guān)于漫畫中角色和劇情的討論十分集中，很多評(píng)論都是圍繞著主角的人生軌跡和劇情走向展開(kāi)的[11]。對(duì)此，建議漫畫作者設(shè)計(jì)更多圍繞主角和劇情的互動(dòng)。對(duì)于主角，漫畫作者可以模仿主角的口吻與用戶對(duì)話，或者畫一個(gè)主角的漫畫圖，按照主角的性格和說(shuō)話風(fēng)格在特定章節(jié)與用戶互動(dòng)，吐槽、分享已經(jīng)發(fā)生的事情，展望、猜測(cè)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么，為用戶提供與漫畫中角色沉浸式互動(dòng)的體驗(yàn)。對(duì)于劇情，漫畫作者可以在部分章節(jié)的最后畫一兩頁(yè)漫畫，讓用戶猜測(cè)畫的是誰(shuí)，后面會(huì)發(fā)生什么，又或者誰(shuí)是兇手等，通過(guò)“猜一猜”等互動(dòng)小游戲拉近與用戶之間的距離，從而提升用戶的閱讀體驗(yàn)和觀看漫畫的熱情，最終增加漫畫App的活躍度，這也是提升平臺(tái)收益的重要途徑[12]。

從用戶的角度，除了上述與漫畫作者的互動(dòng)之外，與其他用戶的互動(dòng)也尤其重要[13]。如今，很多漫畫閱讀平臺(tái)都設(shè)立了比較完善的社區(qū)，方便用戶間的溝通交流。除了在社區(qū)內(nèi)進(jìn)行互動(dòng)討論外，建議在每個(gè)章節(jié)下設(shè)立一個(gè)小入口，專門用于討論此章節(jié)的內(nèi)容，便于用戶及時(shí)分享自己的感受和觀點(diǎn)，引發(fā)其他用戶的共鳴或思考。這種方式打造了一個(gè)小型討論社區(qū)，具有濃厚的互動(dòng)和討論氛圍，優(yōu)于漫畫下面簡(jiǎn)單評(píng)論即結(jié)束、缺少互動(dòng)的形式[14]。

新媒體時(shí)代下，數(shù)字漫畫依托于數(shù)字媒體技術(shù)的革新迭代，與傳統(tǒng)紙質(zhì)漫畫相比，在繪畫語(yǔ)言、視聽(tīng)語(yǔ)言和交互語(yǔ)言方面都呈現(xiàn)出巨大的差別和變化，豐富多元的交互設(shè)計(jì)與沉浸式的閱讀交互體驗(yàn)是數(shù)字漫畫區(qū)別于以往傳統(tǒng)紙質(zhì)漫畫的地方。在如今快速發(fā)展的數(shù)字漫畫產(chǎn)業(yè)中，能夠給予用戶沉浸式閱讀體驗(yàn)的漫畫平臺(tái)和漫畫作品依舊是少數(shù)，建議數(shù)字漫畫平臺(tái)借助新興技術(shù)，打造更多交互性較強(qiáng)的數(shù)字漫畫作品，給予用戶沉浸式的閱讀體驗(yàn)和良好的互動(dòng)感受。

如今，得益于網(wǎng)文、音頻、游戲等平臺(tái)的引導(dǎo)，用戶對(duì)于付費(fèi)的接受程度越來(lái)越高，年輕用戶的付費(fèi)能力也越來(lái)越強(qiáng)，各個(gè)數(shù)字漫畫平臺(tái)都在逐步完善付費(fèi)機(jī)制，目前有VIP、VIP+章節(jié)付費(fèi)、等就免費(fèi)、單章節(jié)付費(fèi)等多種組合形式。建議平臺(tái)采取更加精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)策略，除了結(jié)合自身平臺(tái)的特點(diǎn)，也要結(jié)合不同漫畫作品的特點(diǎn)和故事節(jié)奏，設(shè)置付費(fèi)的章節(jié)，以便于提高付費(fèi)率，拉動(dòng)付費(fèi)收入增長(zhǎng)。

近年來(lái)國(guó)產(chǎn)漫畫快速發(fā)展，涌現(xiàn)出較多優(yōu)質(zhì)作品，它們?cè)谕苿?dòng)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)穩(wěn)步增長(zhǎng)的同時(shí)，也紛紛將目光投向了海外。在海外，國(guó)產(chǎn)漫畫具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，區(qū)別于日漫、韓漫、美漫，國(guó)產(chǎn)漫畫題材較為新穎，以仙俠、玄幻、古風(fēng)、校園等為代表。在漫畫出海方面，建議針對(duì)不同市場(chǎng)制定相應(yīng)的出海策略。就歐美市場(chǎng)而言，由于DC、漫威長(zhǎng)期壟斷男性向漫畫內(nèi)容，建議國(guó)產(chǎn)漫畫主推女性向作品以打入歐美市場(chǎng)，并且借助年輕人喜愛(ài)的TikTok、Ins等社交軟件進(jìn)行定向廣告投放。東南亞市場(chǎng)的當(dāng)?shù)禺a(chǎn)能和品類幾乎為空白，具有巨大的市場(chǎng)潛力，但是小語(yǔ)種居多，翻譯成本較高，因此建議綜合考慮翻譯成本等因素。

此外，保護(hù)用戶隱私同樣十分重要。用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的數(shù)字留痕存在泄露個(gè)體隱私的風(fēng)險(xiǎn)，建議漫畫平臺(tái)不要過(guò)度獲取用戶的相關(guān)信息，更不可利用用戶信息在其他渠道獲取利益。同時(shí)，相關(guān)部門應(yīng)盡快設(shè)立和完善相關(guān)法律，阻止各平臺(tái)和軟件獲取與提供服務(wù)毫無(wú)關(guān)系的權(quán)限，保護(hù)互聯(lián)網(wǎng)用戶的權(quán)益和隱私。

作者簡(jiǎn)介

彭泳馨，女，上海大學(xué)文化遺產(chǎn)與信息管理學(xué)院碩士研究生。研究方向：數(shù)字閱讀。

陳維超，男，湖南師范大學(xué)新聞與傳播學(xué)院副教授。研究方向：媒介效應(yīng)、數(shù)字出版與新媒體傳播。

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Recognition and Analysis of Characteristics of Digital Comics Reading Trace Based on User Comments—An Example of Tencent Animation and Comics

PENG Yongxin1， CHEN Weichao2

1. School of Cultural Heritage and Information Management， Shanghai University， 200444， Shanghai， China; 2. School of Journalism and Communication， Hunan Normal University， 410081， Changsha， China

Abstract： With the rapid development of the internet and the successive emergence of new technologies， the digital comics industry has ushered in industrial upgrading， and digital comics reading platforms have also shown a rapid developing trend. The top 10 popular serial comics on Tencent Animation and Comics were selected to mine and analyze their comment contents in four aspects： time， high-frequency words， emotions， and semantic network features. It was found that most comments were around characters， plots and emotions， which suggested that interactivity should be enhanced by optimizing content and design interaction from the perspectives of platforms， cartoonists and users， and provided a reference for the sustainable and positive development of the digital comics industry.

Keywords： Digital comics; User interaction; Digital footprint; Comment analysis