
作者:泽龙、Mika
数据:真达
后期:泽龙
【导读】
密室大逃脱还是鬼屋大逃脱?今天我们用数据来盘一盘《密室大逃脱2》。
Show me data,用数据说话
今天我们聊一聊 《密室大逃脱2》
最近,芒果台的大型实景解密综艺《密室大逃脱第二季》(下文统称《密室大逃脱2》)上线了,延续了第一季的玩法,每期玩家们倾力合作,进入不同主题故事的密室,以最真实的状态解谜逃脱,直到最终逃出密室。
比起第一季,这一季大大提升了密室的恐怖感,仿佛从密室大逃脱直接升级成了"鬼屋大逃脱"。
目前,第五期更新完,每次都为邓伦捏一把汗,分分钟都被吓得大惊失色。虽然邓伦在上一季也是常驻嘉宾,但是上一季可没有这一季这么吓人,全黑主题的密室再一次证明了在恐惧面前,人类本能反应是自保,这个问题其实杨幂最有发言权,毕竟是被邓伦拖拽过的女人!
那么恐怖感全面升级的《密室大逃脱2》还是内味儿吗?今天我们来用数据带你盘一盘。
01《密室逃脱2》恐怖感升级! 不仅仅是烧脑和刺激
目前《密室大逃脱2》在豆瓣评分为7.6分,比起第一季的6.6分,在口碑上还是有所提升的。
综艺《密室大逃脱》能这么受到大家欢迎,还是有一种感同身受的情绪在里面的,密室已经是现在非常主流的休闲方式。特别是在北上广深等城市,密室馆更是数不胜数。虽然价格不菲,但是有NPC陪你飙戏,巧妙的机关亲手打开,整体玩下来还是很过瘾的。这也就是我们在看《密室大逃脱》时候,总有想去自己玩的冲动。
在已经更新的5期中,基本都是和恐怖相关的主题,感觉已经不是拼脑力的游戏,而是胆量。最近的一期里面,连“僵尸”都出来了,看来邓伦真的被针对了。
02《密室大逃脱2》豆瓣数据解读
我们爬取了豆瓣和芒果TV的数据进行了分析和整理。先看到豆瓣的情况,首先在总体评分上,目前为7.6分,在国内综艺中算是一个不错的成绩。
豆瓣评分分布
我们整理了其中比较有代表性的500条热评进行进一步分析,发现在评分中,5星好评占比32.27%。其次是给出3星的,占比24.05%。4星占比22.24%。
大家都知道综艺靠流量,虽然《密室大逃脱》是好的IP,但是还是需要明星去撑场面,谁会是《密室大逃脱2》的讨论焦点呢?
嘉宾热度排名
我们本着看热闹不嫌事大的精神,去分析下这部综艺在豆瓣的明星热度排名,发现邓伦的第一的讨论度是最高的,妥妥的占据首位。其次是大老师跃居第二,大老师可能都后悔参加这个节目了,本来想来秀个智商变成了鬼屋大冒险。还是隔壁《乐队的夏天》舒服呀。
嘉宾评价分布
我们再看下豆瓣的个人好评分布,黄明昊 Justin 评分最好占比85.71%,真是好评如潮。作为队里的忙内,真是有事情一定被推到最前面,承担了太多他这个年纪不应该有的责任。
邓伦是这里差评最少的人,差评仅占比5.1%了。这里也真是太难为邓伦了,最新的第五期里都被吓哭了,再打差评就说不过去了吧。
最后大幂幂作为差评最多的人,其实也挺无辜的,本来是个少女人设,可惜邓伦把少女被保护的活儿抢了,让大幂幂一度十分尴尬,只能变成邓伦的保护伞,心疼我大幂幂1分钟。
要素评价分布
再看到对这部综艺中各大要素的评论情况。可以看到主要围绕的是以下几个方面:
可以看到,观众普遍对于邀请的嘉宾配置都比较满意,好评高达74.59%。有意思的是关于节目的"配乐、道具、剪辑"方面,好评率占比66.67%,但差评也是最多的占到33.33%,看来这方面真是萝卜青菜各有所爱呢。
豆瓣评论词云
再看到评论的词云,可以看到"恐怖"、"吓人"、"鬼屋"都是提到最多的,不仅是嘉宾,观众也都被吓到了。"解密"、"嘉宾"、"主题"也是大家关注的焦点。嘉宾中最具讨论度的就是邓伦了。
03《密室大逃脱2》弹幕数据分析
接着我们再对《密室大逃脱2》在芒果tv的弹幕数据进行分析。
数据分析步骤和思路请参考之前的文章:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13