因一篇自媒體稿件被指“注水”的馬蜂窩，幾乎在一夜之間陷入了負面輿論旋渦之中。而回顧事件的傳播脈絡，我們從蛛絲馬跡中發現：水軍？可不僅僅存在於馬蜂窩點評之中。
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“注水”事件多大？熱度高於馬蜂窩今年兩次營銷
提到馬蜂窩，近期讓網友印象最深的非“世界盃洗腦廣告”與“用戶打車8萬去希臘”事件莫屬。那麼本次馬蜂窩被爆數據造假，影響力有多高？從知微事見的對比能直觀地看到：
在2018年世界盃中，馬蜂窩穿插在比賽中的廣告遭吐槽，“充滿魔性”，影響力指數達53.5，較同類事件均值低7.2%；
8月25日，網名@二村不停 發佈了自己在馬蜂窩預訂俄羅斯海參崴當地酒店卻無法入住，馬蜂窩客服提出“打車到希臘”的遭遇，8月26日，馬蜂窩公開表示將為消費者進行三倍原訂單的賠償，並補償8萬元“打車費用”，該事件影響力指數達61.6，高出同類事件均值6.8%；
本次自媒體曝光的“馬蜂窩被指數據造假”事件，目前影響力指數已達68.1，較同類事件均值高14.8%，且仍在持續發酵中，預計還會再度上升。
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事件如何發酵？微信刷屏網媒跟進微博再爆
事件如何發酵？源頭自不用多說，起自微信公眾號“小聲比比”一篇獨家稿件：《獨家|估值175億的旅遊獨角獸，是一座殭屍和水軍構成的鬼城？》，文章作者為“梓泉&乎睿數據”，其中梓泉為微信公眾號“小聲比比”的運營者，從該公眾號的歷史發文記錄來看，其多關注互聯網、社會熱點，“懟”過的企業包括卻不限於華為、樂視、蔚來、百度、滴滴等等，此次稿件並未脫離平時的選題範疇。
該公眾號的閱讀量也算不上低，翻閱歷史文章，百度、滴滴相關兩篇稿件的閱讀量分別為5w+、8w+，本身的高影響力加上話題足夠勁爆，這份“實錘”的刷屏似乎也不讓人意外，隨後馬蜂窩與小聲比比幾回合你來我往的交戰，更是引發了廣泛熱議。
從知微事見熱度走勢看，10月20日23時許，小聲比比的獨家稿件發佈後，先在微信朋友圈開始了首輪傳播，21日早間，有媒體加入傳播，隨著中午馬蜂窩對媒體回應稱“正在核實”，事件熱度小幅上升，至22日早間，@馬蜂窩 官方發佈聲明，@頭條新聞 @財經網 等大量媒體參與報道，事件熱度迅速上升，達到峰值。
22日晚間，小聲比比又再次發稿回應，預計熱度短時間內將繼續持續。
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大水衝了龍王廟，水軍傳播馬蜂窩“注水”
然而此次事件真的是自然傳播嗎？就像馬蜂窩被質疑注水一樣，傳播脈絡中，我們也發現了水軍的痕跡。
從10月22日至今，事件中互動量最高的三條微博分別來自@中國新聞週刊 （互動量16w+）@財經網 （互動量13w+） @新浪科技 （互動量5w+） ，對轉發列表進行分析，可以發現非常明顯的水軍參與特徵。
以轉發量最高的@財經網 微博為例，10月21日12:47分，@財經網 發佈微博“#馬蜂窩抄襲#【馬蜂窩被指數據造假：85%的點評不真實 充斥殭屍和水軍】”，截至目前，該微博轉發量4.7W+，而傳播最大深度僅6層，帶來最多二次轉發的為@財經網 本身的再度轉發，但也僅僅只帶來85個二次轉發。
幾乎沒有引爆點，微博卻獲得了大量傳播，本身就十分不正常，多出現在水軍轉發的情況下，轉發趨勢更是詭異：
首個轉發高峰出現在22日0點整，凌晨也一直持續著不低的轉發量；而從清晨5點起，轉發趨勢更是一路飆升，最高峰出現在7點半；12點40分還有400+轉發，隨後就瞬間斷崖式下跌。
該情況不止出現在@財經網 的微博，三條微博都有著高度相似之處，從轉發文本情況看，三條微博中90%以上的轉發都僅為“轉發微博”，並未包含有意義的文本，其中更是有近半數轉發者暱稱為“用戶XXXX”形式。
這批水軍來自同一批人馬嗎？雖不能蓋棺定論，但在這三條微博中，總計6w8+用戶參與了轉發，其中有6000餘位用戶同時轉發了兩條及以上，佔比近10%。與高達90%的“轉發微博”一同來看，就顯得有些耐人尋味了。
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事件輿情反應：當然是選擇原諒馬蜂窩？
暫且不論水軍是來自於哪裡，他們的微博文本中也並未表現出明顯的態度：是為馬蜂窩“洗地”，還是趁機“踩一腳”？不過在事件爆發後，網友倒是鮮明地表達了自己的不喜，從抽樣數據看，28%的網友對馬蜂窩表示失望、質疑，也有24%的網友認為刷單已是行業潛規則，僅有19%的用戶支持馬蜂窩。
有意思的是，“網友”們選擇原諒的速度也十分之快。在@馬蜂窩旅遊 的微博回應下，高點贊評論中相信支持馬蜂窩的佔比高達85%，認為回應無力的僅6%。
網友們如此力挺馬蜂窩，直接“原諒”，讓人有些吃驚。從文本看，熱門評論多表述了自己多年使用馬蜂窩的歷史，充滿了正能量。雖然具體文字各不相同，但文本涵蓋內容卻有較多相似之處，且具體看用戶認證，有不少為加V用戶，認證類型為“旅遊博主、攝影師”等。
在此，小編斗膽總結一下熱評基調：“X年了，我在馬蜂窩寫了XX篇遊記，累計XXX字，交了XXXX個朋友，如果這也是殭屍，那世界就沒有真實了。”
什麼是殭屍，什麼是真實？背後盤根錯節的利益糾葛，或許並非是局外人能夠明晰的。但數據分析，至少給了我們尋找真實、揭秘真相的力量。
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