"不敢相信我为一个动画女孩哭了": 公众对VTuber毕业和终止的拟社会哀悼与应对

研究背景与问题

• 作者发现了哪些问题或挑战？ 作者发现，尽管虚拟主播（VTuber）近年来迅速流行，关于观众与VTuber之间的寄生社交关系（Parasocial Relationships，PSR）动态的研究仍处于初期阶段。尤其是在VTuber退休时，观众的寄生社交悲伤行为尚未得到充分探讨。

• 为什么这个问题很重要？ VTuber退休是一个特别独特的案例，因为VTuber的背后操作者（nakanohito）在退休后通常并没有死亡，而且可能以另一VTuber身份“转生”。对这种现象的深入研究可以帮助我们理解在线悲伤、身份共建以及与虚拟内容创作者的关系如何影响观众情绪及行为。

• 研究动机与相关工作 作者指出，悲伤和PSR方面的现有研究重点通常集中在电视角色、名人死亡或传统媒体人物上，缺乏对VTuber退休背景的深入研究。此外，之前研究一般使用短期数据（如几天或几周），很少进行长期观察。本研究旨在填补这一研究空白，同时扩展退役VTuber在英语社区的讨论。

解决方案

• 作者提出了哪些方法或解决方案？ 作者提出了一种退役VTuber退休类型分类法，并采用混合方法分析了来自Reddit的13,655篇帖子与评论的数据，时跨度接近三年。研究包括定性编码与统计分析，以寻找观众的情绪反应、应对方式以及更广泛的社区行为。

• 该解决方案的创新之处是什么？

  1. 提出VTuber退休类型分类，包括“公告毕业”、“终止”、“背后操作者死亡”、“不活跃状态”和“未通知退役”。
  2. 长期数据分析（接近三年），与传统方法相比，可以捕捉长期情绪变化及社交动态。
  3. 采用定性与定量方法结合，深入探索观众的情感反应与应对策略。

• 实施步骤是什么？使用了哪些关键技术？

  1. 数据收集：从多个Reddit子版块（如r/Hololive、r/VirtualYoutubers）中使用关键词搜索，识别与讨论退役VTuber相关的帖子和评论。
  2. 定性分析：采用既定编码框架和归纳编码，与情感表达及应对机制相关的变量进行深入分析。
  3. 量化分析：建立二元回归模型以捕捉情绪随时间变化的趋势，并分析毕业与终止带来的情绪差异。

研究成果

• 取得了哪些具体成果？

  1. 情绪变化：
     • 随时间推移，负面情绪（如悲伤、震惊、困惑、担忧、失望）逐渐减弱，而忠诚和遗憾有相反趋势。
     • 短期内爱意增加，但长期表现出减少趋势。
  2. 应对方式：
     • 观察到参与者通过创作贡献、回忆、美化退役VTuber的记忆来应对悲伤。此外，购买纪念品、拒绝离开相关在线空间、寻找替代VTuber，以及协作创作也成为应对机制。
  3. 警察式悲伤管理 (grief policing)：
     • 在社区内形成了共享规范，突出了子社区的角色；比如r/Hololive针对毕业和终止事件实施短暂的锁定机制。
  4. 背景性因素：
     • 个人经验（如以往经历VTuber退休事件）和观众对特定VTuber的支持深度并未显著影响观众的反应。
     • VTuber的“转生”行为受到关注，但转生后的内容与之前身份的差异显著影响观众的感知。

• 与现有解决方案相比，它有哪些优势？

  1. 提供长期视角，弥补短期研究的不足。
  2. 涵盖英语受众群体，补充了以往更关注中文观众的研究。
  3. 深入探讨了寄生社交悲伤中的独特行为模式和社交动态。

• 实验或评估结果是什么？ 本研究发现：

  • 毕业事件（如Kiryu Coco）比终止事件（如Uruha Rushia）引发更少的负面情绪，多数观众对后者的突然性感到更加悲伤和震惊。
  • 笔者确认了终止事件的处理方式对社区情绪的深刻影响：例如Rushia未能举办告别直播，内容也被删除，导致情绪负面反应的持续时间更长。

• 局限性与未来方向

  1. 局限性：
     • 数据分析仅限Reddit，未涉及其他平台，如YouTube和Discord。
     • 聚焦来自英语观众群体的反应，未涵盖VTuber更广泛的全球影响。
  2. 未来方向：
     • 研究未通知退役或不活跃状态的VTuber事件。
     • 探讨独立VTuber（非公司所属VTuber）引发的寄生社交悲伤。
     • 比较不同平台和社区的观众行为差异，以及VTuber设定的设计如何影响观众互动和情绪变化。

以上总结突出了论文在VTuber退役背景下研究观众情绪反应和社交动态的重要贡献，同时提出了对在线悲伤管理和社区设计的具体建议与启示。