算法推荐时代数字影视 IP 的粉丝经济转型：从 UGC 到AIGC 的参与式生产

一、引言

随着移动互联网与人工智能深度融合，算法推荐成为数字内容分发核心机制，改变了媒介消费与文化生产逻辑。数字影视 IP 粉丝经济正从“被动接受”转向“主动生产”，UGC 曾是 IP 价值放大关键引擎，而 AIGC 的爆发式发展为粉丝经济注入新变量。当前，IP 商业价值转化面临算法导致的 “信息茧房” 和 AIGC 引发的版权、同质化等挑战。本文探讨参与式生产转型中IP 消费转化路径与风险，旨在深化理论认知并为商业化运营提供参考。

二、核心概念界定与理论框架

（一）数字影视 IP 以数字技术为载体，涵盖网络剧、动画等形态，具有强互动性（如弹幕）、跨媒介延伸（向游戏等领域）、数据驱动（优化生产传播）及粉丝共创（UGC/AIGC 构成价值）等特征，是具备可延展性与商业价值的影视内容及衍生符号。

（二）粉丝经济以情感认同为核心，算法推荐时代，其转型体现为生产主体从专业主导转向 PGC、UGC、AIGC 协同，消费场景从内容消费拓展至多元形态，价值链条因算法将粉丝注意力等转化为数据资产而重构。

（三）参与式生产理论源于亨利・詹金斯的参与式文化，随技术发展历经三阶段：UGC 阶段为情感驱动的非专业创作；PGC+UGC 阶段是专业与粉丝合作，UGC 向商业化发展；AIGC+UGC 阶段，AI 辅助或自主生产，粉丝转向创意指导，形成技术赋能型生产。

三、UGC 时代的粉丝生产与消费转化逻辑

（一）UGC 在粉丝经济中的核心作用 在算法推荐尚未普及的 Web2.0 时代，UGC 是粉丝参与数字影视 IP 生产的主要方式。粉丝通过 UGC 表达对 IP 的认同，如《镇魂》粉丝创作的同人图文，形成强烈的圈层凝聚力，推动周边产品、线下活动的消费；UGC 丰富了 IP 的内容层次，如《甄嬛传》的“弹幕文学”成为二次传播的核心卖点，吸引新用户入坑，带动平台会员订阅；粉丝在创作中暴露的偏好（如角色 CP、剧情走向）为 IP 方提供消费洞察，如《山河令》根据粉丝反馈推出限定周边礼盒。

（二）UGC 驱动的消费转化路径

1.圈层传播→破圈扩散：粉丝通过微博超话、B 站等平台形成 UGC 内容池，经算法推荐触达非粉丝群体，如《隐秘的角落》“爬山梗”的二次创作从圈层扩散至大众，带动剧集点播量与原著小说销量；

2.情感认同→消费忠诚：UGC 创作强化粉丝的“产消者”（Prosumer）身份，使消费行为成为身份认同的表达，如《魔道祖师》粉丝购买正版周边以区分“真爱粉”与“路人粉”；

3.共创参与→价值变现：部分优质 UGC 被 IP 方采纳并商业化，如《全职高手》将粉丝绘制的角色插画纳入官方周边，形成“创作-消费”闭环。

（三）UGC 模式的消费转化局限

1.内容质量参差不齐：非专业创作导致 UGC 同质化严重，如大量重复的“混剪”视频难以形成持续消费吸引力；

2.商业化变现困难：多数 UGC 因版权问题无法直接商业化，如同人小说的出版常面临法律风险；3.流量分配不均：在算法推荐初期，头部 UGC 内容占据大量流量，中小创作者缺乏曝光，制约整体生态活力。

四、AIGC 对粉丝参与式生产的重构

（一）AIGC 技术在粉丝生产中的应用场

AIGC 技术（如 ChatGPT、Midjourney 等）通过自然语言处理、图像与视频生成能力，拓展了粉丝创作边界：一是快速生成表情包、插画等内容，如用 Midjourney 绘制《长相思》角色插画；二是个性化创作定制剧情或续写结局，如同 ChatGPT 续写《三体》番外；三是跨媒介转换，如将《庆余年》AI 改编为互动小说；四是 AI 驱动虚拟偶像互动，如《狐妖小红娘》的 AI 主播“涂山苏苏”。

（二）AIGC 对消费转化的赋能效应

AIGC 通过四大路径赋能消费转化：提升生产效率，如 AI 一键制作《繁花》高光混剪加速传播；创新消费场景，如定制化 IP 壁纸满足专属需求；释放数据价值，通过创作关键词分析优化周边开发；加速商业闭环，如 AI 设计服饰草图经投票后量产。

（三）AIGC 引发的消费转化新矛盾

AIGC 带来三重核心矛盾：创作主体性消解，AI 内容弱化粉丝情感劳动价值；版权边界模糊，衍生作品易引发法律纠纷；算法依赖风险，低俗化二创可能损害 IP 核心价值。

五、算法推荐机制下 IP 消费转化的新特征

（一）算法重塑粉丝生产生态。通过“用户画像-内容匹配-反馈优化”闭环重构生产与消费关系：精准匹配依托用户行为数据推送 UGC/AIGC 内容，如抖音将《长安十二时辰》AI 解说推给历史剧爱好者；流量分配以点赞、完播率等指标决定曝光，催生“数据驱动型生产”；圈层破壁打破垂直领域壁垒，如《中国奇谭》AI 二创吸引非动画爱好者。

（二）消费转化呈现新特征。即时性转化缩短决策链路，如 AI 生成的《黑镜》VR 游戏预告可直接点击购买；场景化消费依场景推荐适配内容，如健身时推送《灌篮高手》运动周边；数据化信任借“热门推荐”等增强消费信心；参与式消费通过创作数据与消费行为关联深化，如按互动量给予折扣。

（三）算法推荐存在潜在风险。信息茧房推送同质化内容，可能掩盖IP 多元价值，如过度推送《人世间》搞笑二创忽略其内涵；消费异化导致粉丝为流量盲目消费；理性计算弱化粉丝与 IP 的情感连接。

六、优化 IP 消费转化的策略路径

（一）构建 UGC 与 AIGC 协同生态。分层赋能创意与标准化内容，前者鼓励 UGC 深度创作，后者用 AIGC 高效生产；提供轻量化 AI 工具降低创作门槛，保留用户创意主导权；建立“创作贡献值”体系，综合两种内容价值给予奖励。

（二）平衡算法效率与人文价值。优化算法，加入“文化价值权重”避免低俗化传播；设专业团队审核高流量内容，纠正偏离IP 核心价值的创作；允许用户调整推荐参数，避免信息茧房。

（三）完善版权保护与利益分配。明确 AIGC 版权规范，衍生创作需获 IP 方授权，用户享署名权与有限使用权；对商业化内容建立分成制度；用区块链存证创作过程与权利归属。

（四）强化 IP 核心价值坚守。IP 方定期发布“创作指南”，明确价值观与边界；通过线下活动等强化粉丝与 IP 的情感纽带；鼓励基于 IP 深层文化价值的创作，避免单纯流量化表达。

七、结论与展望

算法推荐时代，数字影视IP 粉丝经济正从 UGC 向 AIGC 转型，参与式生产的主体、方式与逻辑发生显著变化。这一演进既带来生产效率提升、消费场景创新等机遇，也引发创作主体性消解、版权争议等挑战。实现IP 消费转化，需以算法为工具，构建 UGC 与 AIGC 协同生态；以 IP 核心价值为锚点，平衡技术与情感；以制度创新保障版权与利益分配。未来“人机共创”将成趋势，需关注技术伦理与商业价值平衡。本文局限在于缺乏具体 IP 量化分析，未来可探究粉丝消费偏好差异以优化策略。

参考文献：

1.亨利•詹金斯：《文本盗猎者：电视粉丝与参与式文化》，北京大学出版社，2018 年。

2.喻国明：《算法革命：智能化时代的媒介逻辑与传播伦理》，中国人民大学出版社，2021

3.邵培仁：《数字时代的IP 经济与粉丝文化研究》，复旦大学出版社，2020 年。

4.相关学术期刊论文：《现代传播》《新闻与传播研究》《国际新闻界》中关于 AIGC、粉丝经济的最新研究。

本文系国家级大学生创新创业训练项目资助课题名称：《基于乡村振兴下的数字影视 IP 孵化》（编号 202513659003）。