青聽 | 用AI拆解電競(jìng)解說后的思考

近幾年，關(guān)于AI如何融入工作流程的討論越來越頻繁，電競(jìng)行業(yè)也不例外——無論是此前圍繞“AI+賽訓(xùn)”的嘗試，還是“AI+陪練/陪玩”等應(yīng)用方向，都已經(jīng)開始對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生一定影響。

盡管未來會(huì)如何演進(jìn)仍不確定，但在當(dāng)下的實(shí)際使用中，筆者更明確的感受是：AI像一個(gè)效率極高的“學(xué)習(xí)與工作搭子”，實(shí)實(shí)在在地改變了我日常的工作方式。

這篇專欄想分享的，正是AI如何幫助我在電競(jìng)內(nèi)容分析與研究中建立新的方法路徑，以及這種方法帶來的具體變化與體驗(yàn)。

筆者一直對(duì)電競(jìng)解說這一話題較為感興趣，曾圍繞官方一路解說與二路解說的職責(zé)邊界及表達(dá)差異做過一些零散觀察。在查閱與梳理解說相關(guān)概念時(shí)，一個(gè)較為普遍的觀點(diǎn)是：官方解說以還原比賽過程、維護(hù)賽事敘事權(quán)威為核心，強(qiáng)調(diào)客觀性與中立性，其主要目標(biāo)是幫助所有觀眾理解比賽正在發(fā)生什么；而二路解說則更側(cè)重于提升觀看體驗(yàn)與情緒價(jià)值，多由職業(yè)選手、教練等轉(zhuǎn)型而來，能夠在解說中加入個(gè)人理解、情緒表達(dá)與娛樂化內(nèi)容，本質(zhì)上更接近內(nèi)容創(chuàng)作者。

這一類概念性的劃分，更多停留在理論層面。想要驗(yàn)證它在真實(shí)世界中是否成立，還需要回到具體比賽語(yǔ)料中去觀察：解說在不同場(chǎng)景下具體說了什么、強(qiáng)調(diào)了什么，他們的篇幅是多長(zhǎng)，這些表達(dá)究竟是在“還原比賽”，還是在“提供情緒體驗(yàn)”。

在這個(gè)過程中，AI起到了非常關(guān)鍵的輔助作用。它能更快地對(duì)大量解說語(yǔ)料進(jìn)行拆解與歸類，使原本依賴人工逐句整理的觀察，變得可以被結(jié)構(gòu)化地分析與對(duì)比。

其中一個(gè)方式是獲取他們的文本進(jìn)行語(yǔ)料分析。筆者收集了部分解說的語(yǔ)料，并通過AI進(jìn)行內(nèi)容編碼法與話語(yǔ)分析——內(nèi)容編碼法指將解說內(nèi)容分為戰(zhàn)術(shù)分析、選手故事等類別并統(tǒng)計(jì)比例。話語(yǔ)分析則關(guān)注專業(yè)度、情緒強(qiáng)度等指標(biāo)。

筆者以2026年KPL春決為研究樣本，錄制了官方解說與二路解說（阿豆）四場(chǎng)對(duì)局的內(nèi)容，時(shí)間節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一為比賽開始至水晶爆炸后30秒，通過千問將視頻轉(zhuǎn)寫為帶時(shí)間節(jié)點(diǎn)和說話人的文本，再將五萬余字的語(yǔ)料喂給Gemini，按統(tǒng)一編碼框架拆解分析。

需要注意的是，官方解說文本約26500字、阿豆的約28000字，從整體字?jǐn)?shù)上，二者的差異不顯著。另外，由于阿豆直播間會(huì)出現(xiàn)一路的聲音，可能在會(huì)存在微小識(shí)別誤差。在整體文本基數(shù)相似的基礎(chǔ)上，首先讓AI完成了整體語(yǔ)料的檢索與分類，識(shí)別出實(shí)時(shí)描述、戰(zhàn)術(shù)分析、情緒表達(dá)等七大維度。

（一路）

（二路）

并且，AI還可以對(duì)比兩者數(shù)據(jù)差異，數(shù)據(jù)顯示，二路解說在觀眾互動(dòng)、娛樂吐槽上的占比遠(yuǎn)高于官方一路解說。區(qū)別最大的是娛樂屬性和與觀眾互動(dòng)的屬性。這個(gè)結(jié)論也說明了之前的共識(shí)確實(shí)如此。

需說明的是，本次研究樣本有限，二路僅選取阿豆一位主播，結(jié)論不能代表整個(gè)二路解說生態(tài)。但我想強(qiáng)調(diào)的并非結(jié)論本身，而是AI為研究與學(xué)習(xí)提供的新可能。

（一、二路對(duì)比）

隨后，我意識(shí)到AI不僅能幫助我學(xué)習(xí)和理解知識(shí)，還能引導(dǎo)我探索更多感興趣的方向。

在前面的KPL的例子中，對(duì)比是的一路和二路解說內(nèi)容的區(qū)別。那么在“同一項(xiàng)目、不同國(guó)家”的維度上，也可以進(jìn)行語(yǔ)料對(duì)比。同一場(chǎng)比賽的多語(yǔ)種解說版本，將語(yǔ)料統(tǒng)一轉(zhuǎn)錄并翻譯，再交由AI進(jìn)行結(jié)構(gòu)化編碼與分析。這有助于理解不同地區(qū)如何“講述同一場(chǎng)比賽”，進(jìn)一步折射出不同文化背景下的觀賽重點(diǎn)與表達(dá)習(xí)慣。

筆者錄制并上傳了無畏契約項(xiàng)目的中、美兩國(guó)的三位二路解說對(duì)于2026無畏契約圣地亞哥大師賽的文本分析，其中CN的主播是：Hanghang、cxy和夜蓮，NA的主播是FNS、Tarik和Shanks，過程同樣是錄制總決賽內(nèi)容并上傳文本。

由于樣本量不多，所以這里只摘取一些簡(jiǎn)單的結(jié)論：在互動(dòng)方面，中國(guó)二路解說頻繁讀彈幕、抽獎(jiǎng)、聊天，直播屬性強(qiáng)，而美國(guó)二路解說更多是聊天室文化和陪看互動(dòng)；在情緒表達(dá)方面，中國(guó)解說情情緒起伏明顯，但高峰時(shí)較內(nèi)斂，美國(guó)解說情緒密度更高，尖叫、夸張反應(yīng)、個(gè)人情緒宣泄非常常見。更深層次的文化、政治等因素對(duì)二路解說風(fēng)格的影響，還需要后續(xù)提供更多語(yǔ)料進(jìn)行研究。

這套方法并不只適用于研究差異本身，它同樣可以反向作用于從業(yè)者成長(zhǎng)路徑。一個(gè)希望成為解說的人，可以借助AI進(jìn)行結(jié)構(gòu)化分析，從而降低學(xué)習(xí)門檻，提高成長(zhǎng)效率。

過去我們也掌握分析問題的辦法，但常常受限于語(yǔ)言、精力、理解能力。有了AI后，當(dāng)我們?cè)儆眠^去已經(jīng)成熟的方法論框架，就能解決過去做不到規(guī)模化和結(jié)構(gòu)化的問題。

對(duì)筆者而言，這次實(shí)踐中最重要的收獲是開始用一種新的工具研究課題，我意識(shí)到自己運(yùn)用AI后，以前覺得無從下手的問題，現(xiàn)在可以去嘗試解決了。AI的意義是讓復(fù)雜研究變得可進(jìn)入、可拆解、可復(fù)用，也讓更多人可以以更低成本參與到分析與創(chuàng)作之中，我想這本身就是一件讓人興奮的事情。