社交媒体洞察:预测时尚趋势

【编者按】

社交媒体正重塑时尚产业格局,消费者通过平台表达与传播,成为潮流的新定义者。品牌唯有借助数据分析精准捕捉瞬息万变的趋势,才能在创意与商业之间找到平衡点。本文揭示了数字时代时尚产业变革的核心——从单向输出转向双向互动,为行业转型提供重要参考。

Vogue image, millennials and Gen Zers leading fashion
关键要点
“自社交媒体出现以来,时尚已经发生了变化,消费者而非品牌越来越多地主导趋势”
“社交媒体导致消费者比以往更快地接受并放弃时尚趋势,为了取悦顾客,品牌必须跟上预测”
“通过社交媒体分析进行趋势预测,使时尚品牌能够释放其在商业和创意成功方面的潜力”
从病毒传播到可见性:趋势如何在社交媒体上诞生

时尚行业的守门人曾经是编辑、经验丰富的设计师和强大的零售商。十年前,杂志仍被认为是时尚灵感和新季必备品的圣经。自2010年Instagram推出以来,情况发生了巨大变化。
Instagram并不是激发时尚行业变革的唯一武器。微博、Pinterest、TikTok和YouTube也扮演着重要角色,因为千禧一代和Z世代既成为了影响者,也成为了被影响者。整个行业已经从排他性的时尚形式转变为包容性的形式:消费者现在每天通过社交媒体表达他们的意见。这些新的声音已经进入了时尚游戏,最主要的原因是在Instagram上的消费者行为。

社交媒体如何帮助品牌识别消费者需求?

通过社交媒体镜头更好地理解消费者
鉴于社交媒体对人们购物方式的重大影响,如果品牌想要保持领先地位,就不能再忽视这些新消费者声音对其形象和业务的变革性影响。

Fashion trends era social media
“千禧一代期望品牌通过胶囊系列、独家合作以及创新和令人兴奋的产品不断自我更新”

这给品牌带来了永无止境的压力,要求他们将上市时间缩短到仅仅几周:法国女装品牌Missguided已经实现了令人印象深刻的仅1周的上市时间。考虑到社交媒体的存在,趋势传播速度日益加快,这种竞争优势使品牌能够更快速地应对新兴趋势。
如今,一些微趋势只需几周就能被大众接受,而过去需要1-2年。品牌不仅必须非常迅速地调整设计和库存,还必须学会预测,否则就会错过下一个大趋势。
此外,社交媒体放大并加速了病毒式传播的扩散,使品牌难以预测产品的生命周期。没有人预料到Telfar购物袋会如此火爆,甚至出现在奥普拉的愿望清单上,但它在品牌网站上连续数月售罄。另一方面,我们看到其他趋势在Instagram时尚界爆发,然后一夜之间消失。

Harry Styles poses in sorts and a pink Gucci shirt for Gucci campaign

以这种速度,品牌正在参与一场无休止的竞赛,创造越来越多的产品、内容、市场份额等。然而,这种竞赛损害了盈利能力并威胁环境。
在社交媒体出现之前,品牌通常必须在快速和聪明之间做出选择。如今,借助社交网络、人工智能和数据分析,他们可以两者兼得。这意味着要领先于消费者的偏好并预测需求,以便在新颖性和连续性、潮流产品和标志性产品之间达到适当的平衡。
好消息是,如果使用得当,Instagram是一个洞察力的金矿,使品牌能够领先于市场和消费者偏好。

社交媒体具有强大的预测能力

如果时尚专业人士过去通过观察消费者在街上穿什么来了解市场,那么”街头风格”现在在网上具有了更大的意义,成千上万的消费者穿着产品,只需一键点击即可购买。

Efrain Mogollon for Moda Operandi, taffeta SS21
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⏰ 发布时间: 2025年05月23日

社交媒体机器人与人类特征的全球比较

【编者按】

社交媒体中的机器人账号正以更隐蔽的方式参与公共讨论。最新研究显示,机器人不仅占据全球事件讨论量的20%,其语言模式和互动结构也与人类存在系统性差异。这些发现提醒我们,在数字时代的舆论场中,辨别信息源的真实性变得愈发重要。了解机器人的行为特征,有助于公众更理性地参与网络讨论,也为平台治理提供了重要参考。

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摘要
“关于全球事件的社交媒体讨论中,20%来自机器人,80%来自人类。机器人和人类的讨论内容存在系统性差异:机器人倾向于使用易于自动化的语言线索(如增加标签和积极词汇),而人类使用需要对话理解的线索(如回复帖子线程)。机器人使用的词汇类别与其选择呈现的身份相匹配,而人类可能发送与其呈现身份无明显关联的信息。”

机器人与人类在沟通结构上也存在差异:抽样机器人呈现星型互动结构,而抽样人类呈现层级结构。这些结论基于对7个事件中约2亿用户社交媒体推文的大规模分析。

研究背景

当社会网络安全研究人员意识到社交媒体用户不仅包括人类,还包括被称为机器人的人工代理时,社交媒体机器人引起了全球轰动。这些机器人通过传播虚假信息和操纵叙事在网上造成严重破坏。然而,大多数关于机器人的研究都基于特定目的的定义,主要取决于所研究的事件。在本文中,我们首先提出“什么是机器人?”的问题,并研究机器人与人类差异的基本原理。我们开发了社交媒体机器人的第一原理定义:“社交媒体机器人是在社交媒体平台上执行一系列机制的自动化账户,用于内容创建、分发和收集,和/或用于关系形成和解散。”基于这一定义,我们系统比较了全球事件中机器人与人类的特征,并反思了软件编程的机器人作为人工智能算法的本质,及其随着技术进步而演化的潜力。

历史案例
“在2011年阿拉伯之春起义中,机器人被用来增加政治家的粉丝数量,制造虚假的人气印象。在同一起义中,机器人充斥新闻流以干扰政治异见人士的努力。在2020年美国选举中,机器人在战略沟通中增强人类用户,并积极扭曲或捏造叙事以制造两极分化的社会。”

最近,在2021年冠状病毒大流行期间,机器人在社交媒体上积极推送反疫苗叙事和阴谋论。机器人施加社会压力影响人类支持反疫苗意识形态。当在线意识形态的紧张程度足够强烈,传播范围足够广泛时,这些意识形态会溢出到线下世界,导致抗议、骚乱和针对性仇恨言论。

检测技术

大多数关于社交媒体机器人的研究涉及构建机器人检测算法并应用这些算法分析事件期间的机器人活动。机器人检测算法通常从用户和帖子数据中提取一系列特征,然后构建监督机器学习模型来分类用户是机器人还是人类的可能性。这些机器学习模型范围从逻辑回归、随机森林、分类器集成到深度学习方法。另一种机器人检测技术是基于图的方法,通过用户的连接(即朋友)推断用户是机器人的概率。最近,大型语言模型(LLMs)被纳入机器人检测算法,以处理多样化的用户信息和内容模态。

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⏰ 发布时间: 2025年03月31日