NFT:數據分析音樂 NFT 產業粉絲情緒：粉絲對 NFT 發行反應如何？_ITT

原文標題：《W&M報告 105 ：音樂 NFT 發行分析報告之「粉絲情緒」》

撰文：Water & Music

2020 年 10 月至 2021 年 11 月期間，推特上有數百個音樂 NFT 項目正式發行，為了全面客觀地觀察音樂 NFT 產業的粉絲情緒狀況，我們依據推特數據繪制了一份時間圖譜，以此追蹤粉絲們對 NFT 發行的反應。我們針對幾項常見的社交媒體傳播策略開展了壓力測試，分析各項策略在音樂 NFT 推廣方面的有效性，結果顯示藝術家們很難通過推特平臺消除粉絲對 NFT 的疑慮，或扭轉大勢所趨下的粉絲情緒。此外，我們也發現推特數據有時并不能準確反映粉絲對不同音樂 NFT 的情緒感受，因此，僅憑推特數據推斷一個 NFT 項目的長期吸粉潛力是不可靠的。

在過去兩個月中，Water & Music 社區就音樂和 Web3 現狀合作撰寫了研究報告「五部曲」，本篇為系列終篇。本文為關于音樂 NFT 項目發行的粉絲情緒分析報告，報告貢獻者名單請見文章底部（按首字母排序）。你也可以訪問 stream.waterandmusic.com，閱讀現已發布的全部報告內容，以及完整的成員和貢獻者名單。

Water & Music 社區在過去兩個月完成了《音樂和 Web3 領域現狀》系列研究報告，報告一共包含五個部分，這是第五部分。本文為關于音樂 NFT 項目發行的粉絲情緒分析報告，你可以訪問 stream.waterandmusic.com 以查看該系列報告的更新，以及完整的貢獻者列表。

僅去年一年，藝術家們就通過音樂 NFT 籌到了驚人的資金，部分業內人士也十分看好音樂 NFT 的潛力，認為是創意貨幣化的未來趨勢。不過盡管如此，NFT 依舊飽受爭議。除了業內人士，樂迷群體對音樂 NFT 也褒貶不一，他們在意的問題主要包括：NFT 不利于環境的可持續發展；NFT 是有錢人才有資格玩的游戲；以及在他們印象中 NFT 是割韭菜的金融騙局。

藝術家的成功離不開粉絲的支持，是粉絲們強大的消費力推動著藝術家的成長。鑒于此，我們有必要了解粉絲對音樂 NFT 這種新興媒介的態度和反應。原因很簡單：粉絲情緒會很大程度上影響藝術家的選擇。不論是心理上（如自我認知）還是經濟上（如生計收入），許多名人在事業上與粉絲的反饋有著諸多的內在聯系。因此也不難理解，對 NFT 項目的負面評價影響的不單單是某一個藝術家，還關系到其他消費者和藝術家對 NFT 這一新趨勢的看法。

區塊鏈數據分析工具 Dune 推出 Spellbook，引入開源軟件協作模型:7月22日消息，區塊鏈數據分析工具 Dune 推出 Spellbook，把開源軟件的協作模型引入數據科學和分析領域。Spellbook 是對其現有 abstractions 存儲庫的重組，具有開源分析工程工具，稱為 dbt，dbt 模型又名spells可以具體化為視圖和表，具有增量加載和日期分區表等改進，可編譯成 SQL 并在 dune.com 上運行。[2022/7/22 2:31:45]

2021 年，我們就見證了多位藝術家因粉絲的負面反饋而直接更改了 NFT 策略。比如，深受粉絲喜愛的 Jacob Collier 和 A.C.E. 均已撤回了所有的 NFT 發行，很大一部分原因是因為他們的粉絲擔心區塊鏈技術會對環境造成負面影響。DistroKid Sellouts 也經歷了類似的情況，而像 Charli XCX、Interpol、Crazy Frog、Method Man 和 A$AP Rocky 一眾人都業績慘淡。于是，許多藝術家開始在營銷文案中避開「NFT」一詞，轉而使用「藏品」或「數字藝術」等詞替代。

鑒于當前這種現象，我們希望可以全面客觀地洞察音樂 NFT 產業的粉絲情緒狀況。為此，根據 2020 年 10 月至 2021 年 11 月期間推特上正式發行的數百個音樂 NFT 項目，我們繪制了一份時間圖譜，以此追蹤粉絲們對 NFT 發行的反應。本篇報告旨在對 NFT 產業中的粉絲情緒進行多方位全面考察，分析粉絲情緒隨時間的變化趨勢，并探究激發粉絲積極 / 消極反應的潛在原因和規律。本文與本系列第四篇報告「引導策略」互為補充，前者使用了大規模的定量數據分析，而后者多采用深度調研和案例研究，更注重定性數據分析。

我們選擇以推特作為主要數據源，繪制粉絲情緒圖譜。推特除了是一個有數千萬藝術家和粉絲入駐的大型社交平臺外，還是一個聚集了大批 Web3 原生思想領袖和愛好者的交流平臺。因此，如果要選擇一個單一數據源來建立大型數據集的話，推特似乎是不二之選，它可以幫助我們準確捕捉音樂 NFT 產業中的粉絲情緒走向。

Water & Music 社區最初搭建了一個種子數據集，其中包含 200 多條音樂 NFT 發行的官宣推文。數據集采樣主要集中在電子音樂領域（約占名單的 75%），也涵蓋一些其它的音樂類型，比如嘻哈、K-pop 和搖滾。同時，我們也采集了每條 NFT 發行推文下的所有回復和引用，最終形成了一個包含約 6000 條推文的大型數據集。

我們將這些推文統統匯總起來，并為每個 NFT 項目發行生成了兩項描述參數。

區塊鏈數據分析平臺 Dune Analytics 推出 Dune Engine V2:金色財經消息，區塊鏈數據分析平臺 Dune Analytics 推出 Dune Engine V2，徹底革新了數據架構以使 Dune 更具性能和可擴展性。其中 Dune 將能夠更快地整合更多新的區塊鏈網絡，同時 Flashbots 集成只能通過 V2 實現，改進的數據管道和工具也將首次支持用戶生成的儀表板。[2022/5/31 3:52:21]

積極情緒的百分比值：范圍從 0 到 100，代表積極情緒從零分到滿分。我們通過 專門的推特文本情緒分析庫，為數據集中的每條推文增加了積極 / 消極情感標簽，并為每條 NFT 發行推文計算一個情緒值，代表原推文的所有引用或回復中積極情緒的百分比。

互動計數：NFT 發行的原推文和所有后續回復和引用中所收到的點贊和轉發的總數。

通過收集每個 NFT 投放項目的相應數據點，我們初步繪制出了一份以時間為橫軸的散點圖（如下圖所示）：

圖中每一個點都對應著一個已公開發布的音樂 NFT 項目。橫軸為項目官宣日期，縱軸為傳遞積極情緒的推特互動在所有互動中的占比。圓點的大小代表推特上的整體參與度，不同顏色對應著不同的藝術流派，流派分類取自音樂分析工具 Chartmetric。

同時，我們通過 Meltwater（社交媒體監測平臺）抓取用戶畫像和在線行為數據，作為本次研究的補充材料。依據互動價值和產品 / 市場契合度兩項指標，我們仔細篩選出了 8 個知名 NFT 發行項目，并針對他們使用的運營工具開展了調研。我們希望從中找到一些可能與粉絲情緒有關的蛛絲馬跡，用以解釋 NFT 項目的公告方式與粉絲的積極（或消極）情緒之間的內在聯系。

在 NFT 發行時間圖譜中，我們觀察到的首個明顯特征是 NFT 發行量呈現出「兩頭密，中段稀」的不均勻分布狀態：項目發行時間集中于 2021 年 2 月和 3 月，此后約 6 個月期間，發行量驟減，直至 10 月才開始回升。這與 2021 年 NFT 的總體走勢吻合：2021 年初被認為是「NFT 旺季」，而隨之到來的夏天則被稱為「加密凜冬」。此外，這也與我們之前發布的 NFT 市場報告相符，數據顯示 2021 年 Q2 的音樂 NFT 月銷量相比 Q1 下降了 90%。

粉絲情緒指數則在縱向上廣泛分布，其中多數集中在中段（50% 左右）和稍偏正向之間。這與 2021 年初的牛市行情和近來數月的回升趨勢大致吻合，但與我們最初的設想略有不符。我們最初認為負面情緒的占比會更大，尤其是規模更大的藝術家項目。

BitMEX與研究和數據分析公司Kharon達成合作，加強客戶盡職調查程序:官方消息，BitMEX宣布，與研究和數據分析公司Kharon達成合作，以加強客戶盡職調查程序，并加強對OFAC批準的實體和其他相關方的篩選。

去年BitMEX及其高管被美國CFTC指控違反反洗錢規定。[2021/3/31 19:33:29]

在本數據集中，從具體流派來看，電子音樂是最具代表意義的項目類型，其粉絲情緒的走勢與整體趨勢最為接近，大多分布于中段（50% 左右）和稍偏正向之間。放眼整個音樂 NFT 市場，就銷量而言，電子音樂 NFT 項目的數據也是最具代表性和指示意義的。

相比之下，嘻哈音樂的粉絲情緒走勢略優于電子音樂，更偏正向。不過，在過去數月內，僅有零星幾個 NFT 項目歸屬于該流派。

我們起初認為，某些藝術家的粉絲群體明確，且體量不大，整體互動次數較低，由他們發行的 NFT 項目，可能更容易收到來自粉絲的正向反饋。我們的假設是，如果一個藝術家的受眾廣泛，彼此互動不緊密，且其中大部分人對 NFT 的認知尚淺，那么他發行的 NFT 項目可能會接收到更多的負面情緒。反之，我們認為受眾「小而精」的藝術家具有潛在優勢，更容易帶領粉絲邁入 Web3，并圍繞 NFT 項目構建一種更有凝聚力的敘事 —— 每持有一份 NFT，都是對藝術家的創意工作的一份貢獻和認可。

然而，結果顯示該假設不成立。依據 NFT 項目的參與度等級，我們將它們分成了三類（參與度活躍、中等和不活躍），每一類中的項目數量一致。我們依據三種不同的參與度等級，依次繪制了粉絲情緒分布曲線（如下圖），橫軸代表積極情緒值所占百分比，縱軸代表對應百分比值的分布概率。

我們發現，三種參與度等級所對應的粉絲情緒分布趨勢十分相近。換言之，NFT 項目的粉絲互動程度與粉絲情緒的正向程度之間的關聯度不大。也就是說，現有數據無法有效論證「由小眾藝術家發行的 NFT 會更受好評」這一假設。

不過，需要注意的是，該推導過程默認項目的整體互動程度與受眾規模成正比，即假定了當藝術家的受眾越廣，原始 NFT 發行推文（及其評論和引用）所收到的點贊和轉發總數越高。然而，實際情況可能并非如此，相較于受眾「廣而散」的藝術家，受眾「小而精」的藝術家的粉絲參與度或許會更高。盡管分析結果顯示，NFT 項目的 Twitter 粉絲整體參與度無法被用作衡量情緒的有效指標，但鑒于將整體互動程度等價于受眾規模的劃分方式存在偏差，我們無法準確評估受眾規模和 NFT 項目成功率之間的關系。

動態 | Diar推出了加密貨幣數據分析平臺:據sludgefeed消息，數字貨幣的市場研究集團Diar本周透露，它已經推出了一個涵蓋加密貨幣行業多個領域的策劃數據分析平臺。新網站為比特幣、加密交換和機構投資提供詳細的研究頁面。每個頁面提供了許多不同的分析和最新信息，包括從法規到最新新聞的所有內容[2018/11/14]

本系列報告的「粉絲引導策略」篇中，為反映粉絲們對 Web3 領域的最大疑慮，我們統計并繪制了一個由四項常見疑慮組成的軸線圖譜，依據藝術家僅憑引導策略即可消除或緩解粉絲疑慮的可能性，從左至右依次排列。

研究結果顯示，對環境的影響和高昂的財務支出是粉絲們最擔心的問題，尤其是那些對 Web3 認知尚淺的用戶。有趣的是，該結果與我們采集到的 Twitter 數據吻合。以 50% 為分界線，我們將數據集劃分為積極情緒（正向反饋占比 50% 及以上）和消極情緒兩個類別，并提取了粉絲在 Twitter 互動中最常使用的 30 個關鍵詞。其中，「環境」和「金錢」都是高頻關鍵詞。

不幸的是，軸線圖譜顯示，藝術家們僅憑一己之力解決這兩項問題的可能性是極低的。本質上，它們背后涉及到的是區塊鏈網絡整體的局限性，讓藝術家們「背鍋」顯然是不合理的。

此外，情緒分析結果顯示，即使藝術家們付諸行動，嘗試在推文或新聞稿中針對環境影響和金錢成本兩項問題提供解決方案，也無法對粉絲情緒產生積極影響。甚至可能加劇粉絲的抵觸，責怪藝術家沒有能力解決這些問題。

除了「粉絲常見疑慮」框架中的定性數據外，我們還掃描了數據集中的所有 NFT 發行項目（的官宣推文和初始項目頁面），抓取其中提及到慈善和環保事業（或意圖）的內容。

依據我們選取的數據集來看，NFT 項目是否提及其慈善事業（或意圖）對粉絲情緒的總體走勢影響甚微（如下圖所示）。事實上，甚至有少數幾個慈善性 NFT 發行項目被標記為「負面情緒占比更大」。例如，2021 年 3 月 Charli XCX 在 Foundation 上發行的 NFT 項目，該項目將部分收益捐贈給了 Girls Make Beats。這種粉絲情緒走勢與整個音樂行業（及 W&M 社區內部）基本吻合。顯然，僅在 NFT 項目發行初期加入慈善元素，并不足以打消粉絲對該產業形式的種種疑慮，也無法解決加密新手一貫面臨的財務成本和技術障礙問題。

數據分析平臺Biotron新項目利用智能定位技術 將以BTRN幣獎勵用戶:數據分析平臺Biotron開發了一項策略，在用戶通過其應用程序和其他工具開始分享數據之前先獎勵用戶。該公司將使用智能定位技術（location intelligence），向品牌提供其客戶群體及連鎖店的分析數據。作為回報，用戶在加入平臺之前先獲得收入的一部分。一旦他們選擇加入Biotron的移動應用并開始提供的數據，他們將能夠獲得BTRN幣或現金。[2018/3/22]

我們還在數據集中抓取了提及環保意識或碳中和倡議的 NFT 發行項目，結果顯示，它們的積極情緒平均占比略高于行業整體情況（如下圖所示），但由于數據集中包含的碳中和項目信息太少，無法確定該結論是否具有統計學意義。此外，與上述的慈善屬性項目同理，如果在推廣 NFT 發行項目時過于強調其可持續發展性，可能過猶不及，導致「可持續發展」成為項目的唯一關注點，忽視粉絲的實際體驗感受。正如「粉絲引導策略」篇中所述，NFT 發行項目的推文和新聞稿中側重呈現的環境相關信息，實際上掩蓋了粉絲在進入 Web3 時可能面臨的額外外部因素和入門障礙。例如，用戶需要在主網上購買 ETH，并將其轉移至 Polygon、Tezos 等低成本二級網絡，才能購買「碳中性」NFT。

如果想要全方位地了解 NFT 項目的粉絲情緒狀況，就需要從粉絲的角度分析其中的「推拉因素」。換言之，上文的大部分圖表均是以自上而下的視角，評估粉絲對藝術家傳遞出的信息的反應，尤其是那些與碳中和、慈善相關的倡議。然而，為了使數據更具說服力，我們還需要以自下而上的視角，分析粉絲們的動機和背景，這或許能幫助我們了解：對于粉絲而言，Web3 的哪些領域是 TA 們想要率先參與的。

為此，我們選取了一部分今年最受歡迎、收益最高的音樂 NFT 發行項目，并使用 Meltwater 調取了參與者的數據，包括基本個人信息、心理統計數據和興趣愛好。經分析，我們觀察到一個明顯的現象：Twitter 上幾個高知名度的音樂 NFT 發行項目的核心受眾都是「Web3 原住民」。TA 們在自我介紹時經常使用「收藏家」、「加密貨幣」和「NFT」等詞匯，并且都關注了多個知名的加密圈博主。換句話說，TA 們是狂熱的加密貨幣愛好者，而不是音樂藝術家的「鐵桿」粉絲。

以 3LAU 在 Nifty Gateway 上發行的 Faces 項目為例，我們先來分析一下它的整體受眾數據（點擊查看 Twitter 公告）。數據集顯示，在粉絲情緒方面，由 3LAU 發行的多個項目的正向情緒占比都極高，平均比率約為 80%。不過，這并不奇怪。因為 3LAU 是一個「加密原生」的藝術家，這可以從多方面得到印證。比如，他從很早期（最晚 2018 年）就開始參與區塊鏈活動，且曾在大學修讀金融專業，因此，他可以從容地與關注者們討論音樂、金融和加密貨幣這幾個領域是如何產生交集的。

我們使用 Meltwater 對 Faces 項目的受眾進行了可視化分析（如上圖所示），其受眾分布圖中呈現出多個清晰的集群，這意味著 TA 們在加密領域的正向體驗更多，至少參與度更高。這些集群的關鍵詞包括 **「交易 / 賬戶」、「NFT 收藏家 /degen」、「opensea / 創造性」和「投資者 /ape」**。此外，TA 們在 Twitter 上用來描述自己有關的關鍵詞也多與加密藝術相關。其中，「NFT」占 29.5%，「NFTs」占 15.0%，「收藏家」占 10.7%，「藝術」占 10%，「加密」占 9.3%。

其次，可視化圖譜的「喜愛度」板塊數據顯示，在該項目的受眾共同關注的博主中，最受歡迎的幾個博主都與加密領域或 NFT 藝術市場有關（Elon Musk、Nifty Gateway、Beeple 和 Pak）。最后，數據顯示該項目的受眾中有 78.38% 是男性。以上這些因素幾乎完全吻合我們對「加密迷弟」的刻板印象（通常指喜歡在社交媒體上使用加密術語作為個人標簽的男性），這一類人或許更可能對 NFT 項目展現出正向情緒，并積極參與其中。當然，不排除這一結論有以偏概全的嫌疑。

我們分析的另外幾個項目也顯示相同的結果，即正向情緒占比高的項目的受眾往往是加密重度用戶：

Dirtybird Flight Club ：受眾中男性占比 77.79%；個人關鍵詞構成：「NFT」占 21.6%，「加密」占 13%，「NFTs」占 9.8%，「收藏家」占 6.0%；推文互動中正向情緒占比 85%。

Ice Cube / Trevor Jones on Nifty Gateway ：受眾中男性占比 73.45%；個人關鍵詞構成：「NFT」占 20.6%，「加密」占 11.5%，「NFTs」占 9.1%，「收藏家」占 6.0%；推文互動中正向情緒占比 80%。

Method Man / Tical ：受眾中男性占比 76.66%；個人關鍵詞構成：「NFT」占 17.8%，「加密」占 9.3%，「nbatopshot」占 6.8%；推文互動中正向情緒占比 60%。

反觀 2021 年 3 月由 Grimes 在 Nifty Gateway 上發行的 WarNymph 項目（Twitter 公告：鏈接 1，鏈接 2），其受眾的回復、評論等互動內容并非圍繞加密領域展開（如下圖所示）。TA 們最常提及的關鍵詞是 「愛」、「音樂」和「藝術」，而「加密」僅排第四，且僅有 2% 左右的受眾在共同使用這些關鍵詞，這與 3LAU 的 Faces 項目以及 Dirtybird Flight Club 形成鮮明對比。Dirtybird Flight Club 的受眾中有超過 20% 的人在自我介紹中提到「加密」一詞，呈現出明顯的「Web3 原住民」屬性。此外，與上文提及的其它 NFT 項目相比，WarNymph 的受眾中男性占比略低（63%）。如可視化圖譜右側所示，其受眾聚集的領域不僅限于加密和投資，用戶畫像十分多元化，主要標簽包括「學生 / 技術」、「文化 / 」、「grimes/stan」。

綜合上述因素，我們推測 WarNymph 項目的參與者主要是 Grimes 的長期忠實粉絲，而非所謂的「加密迷弟」們。有趣的是，據分析結果顯示，該項目在 Twitter 上的粉絲情緒值并沒有出現大幅下降，雖然正向情緒占比略低于上文提到的其它幾個 NFT 項目（Grimes 的正向情緒占比為 62%，其它幾個項目的正向情緒占比在 80% 上下），但項目整體的互動氛圍仍以正向情緒為主導。

基于這些圖表的信息，我們無法判斷項目受眾中加密原住民的比例能否作為衡量正向情緒占比的指標，兩者間是否存在正相關性還有待進一步研究。也就是說，我們通過這項初步分析能夠得出的唯一結論是：每個藝術家的粉絲群體都具備高度個性化的屬性。同時，我們認為如果要建立一個全面客觀的粉絲情緒模型，則有必要納入一些相關的受眾數據，比如，基本信息、興趣愛好和核心關注點。

事實證明，藝術家們很難通過 Twitter 平臺消除粉絲對 NFT 的疑慮，以扭轉粉絲情緒走勢，尤其是有關環境問題和金錢成本的疑慮。整體而言，這可能是因為 Twitter 平臺并不適合用于深度探討這些復雜的話題（誰知道呢......）。

Twitter 數據無法完整地反映粉絲對音樂 NFT 的情緒感受。正如本文前言部分所述，藝術家們很可能因為擔心在 Twitter 上收到負面評價，而不敢嘗試 NFT 技術。然而，負面情緒并不一定意味著 NFT 項目的銷售額低迷。以 Charli XCX 在 Foundation 上發行的 NFT 項目為例，雖然遭到了粉絲的集體反感，但其總售價接近 20 ETH。同樣地，即便 Twitter 上的互動以正向情緒為主，也不一定代表 NFT 項目成功達成了吸引長期粉絲入駐、完成社區建設的目標。此外，對「成功」的定義也不一而同。一個新興藝術家的「成功」標準和一個知名藝術家的「成功」標準可能相差甚遠，特別是在社媒參與度方面。

最終，影響粉絲情緒的主要因素還是落回到以下兩點：第一，藝術家與粉絲群體之間的關系是否足夠牢固，這是音樂行業 Web3 項目的核心要點；第二，在主流敘事背景下，粉絲們對 NFT 作品的接受度。另外，我們可能需要留意那些不受我們掌控的外部因素（比如，區塊鏈技術的環境成本），但我們需要優先考量的，依舊是可控范圍內的杠桿（比如，真實的創造力、社區建設、良好的意圖和價值觀），并將這些作為發行 NFT 項目時的主要聚焦點。

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