数学建模案例超女_广告策划问题的研究.pdf

1 超女超女超女超女 广告策划问题研究广告策划问题研究广告策划问题研究广告策划问题研究 摘要摘要摘要摘要 本文对不同观众群体收看 超女 的情况 以及其热衷程度受哪些因素的影 响及影响程度作出了数量分析 并根据分析结果提出了不同观众群体的广告策划 建议 最后辨证地说明了对 超女 现象的看法 问题 1 首先依据调查数据 假定了在大数的条件下频率收敛于概率 采用 概率的一般方法对 超女 比赛的收看情况进行了分析和计算 得出了在随机抽 查的 1 万人中没看 超女 比赛的人数为 6500 只看了 A 场 只看了 B 场 只 看了 C 场 只看了 D 场分别为 600 人 100 人 200 人 600 人 并且也算出了 只看了两场如 AB 只看了三场如 ABC 的人数 见表 1 2 对于问题 2 问题 3 均采用 SPSS 统计分析软件进行分析和研究 问题 2 为了研究不同的因素对观众收看 超女 的热衷程度是否有显著性 影响 在定义收看场数的多少为热衷程度 且不考虑各因素的综合影响的情况下 对各因素就收看场数分别做单因素方差分析 得出只有年龄 职业 家庭总收入 学历因素对收看场数有显著性差异 并根据各因素对观众收看 超女 比赛的平 均场数的散点图得出观看 超女 比赛观众群体的结构特征 即为家庭总收入较 高的 学历较低的 以中小学生为主的青少年 问题 3 将调查问卷中所包含的 6 个变量 即性别 年龄 职业 家庭总收 入 工作区域 学历 引入以观看场数为因变量的多元线性回归模型 又由于上 述 6 个解释变量都是非数值型变量 而是定性变量 于是先通过引入虚拟变量建 立基本回归模型并通过进一步的分析得出职业为中小学生和年龄为 19 26 岁的 群体为收看 超女 比赛的主要观众 然后在基本模型的基础上通过双因素方差 分析寻找出通过了显著性检验的交互项 并将其引入回归模型中 建立了带有交 互作用项的多元回归模型 改进模型 定量得出了观看 超女 比赛观众群体 是家庭总收入较高的 学历较低的中小学生 19 26 岁的青少年 与问题 2 结 果基本相符 问题 4 基于问题 2 3 的结论 分别根据不同年龄阶段 不同职业 不同 家庭收入 不同学历的观看群体的特征以及呈现这种特征的原因为 超女 组委 会提供了四个广告策划的建议 广告策划建议包括了有关合作的企业单位 广告 内容的安排 广告时间的安排 以及广告渠道的拓宽 它为提高 超女 的关注 程度提供了有效的方法 问题 5 提出了对 超女 热衷程度的其他影响因素 以提高模型的合理性 和完整性 并且基于对 超女 现象产生原因的分析发表了对 超女 现象的看 法 关键词 多元线性回归模型 单因素方差分析 双因素方差分析 交互作用 2 问题的重述 超女 是湖南卫视推出的才艺明星大赛 自2005年创办以来在国内外引起 了较大反响 据权威部门预测 观看 超女 表演的观众超过几亿 超女 蕴 含着巨大的商机 然而 我们并不知道哪些人对 超女 表演感兴趣 哪个层次 的人喜欢 超女 什么职业的人青睐 超女 弄清这些 对于广告公司因人制 宜的开展 超女 广告宣传 提高社会与经济效益具有重要意义 问题 1 下面有一些数据 调查人员在社会上随机调查了1万人 咨询观众是否观 看了今年 超女 表演的前四场 记为A场 B场 C场 D场 才艺表演电视直 播 最后统计数据见表一 表一 类 别 观 看 了 A 场 观 看 了 B 场 观 看 了 C 场 观 看 了 D 场 观 看 了 A B 场 观 看 了 A C 场 观 看 了 A D 场 观 看 了 B C 场 观 看 了 B D 场 观 看 了 C D 场 观 看 了 A B C 场 观 看 了 A B D 场 观 看 了 A C D 场 观 看 了 B C D 场 观 看 了 A B C D 场 人 数 比 例 2 0 1 5 1 5 2 0 1088891055563 注意 观看了A场 与 只观看了A场 的区别 其他类推 但是由于调查人员的疏忽 没有调查没有看 超女 才艺表演的人数 那你 有什么办法得出连一场比赛也没有看的观众人数 你能求出只看了A B C D 场比赛的人数吗 2 调查人员从已经观看了才艺表演的观众中随机抽取了28名进行有奖问卷 得出了以下信息 见表二 表中 性别 男性记为1 女性记为0 年龄 0 12岁记为1 13 18记为2 19 26记为3 27 35记为4 36 50记为5 51以上记为6 职业 中小学学生记为1 3 大学生记为2 公司职员记为3 国家工作人员 包括教师 公务员等 记为4 私营业主记为5 退休人员记为6 家庭总收入 1000元以下记为1 1000 1999记 为2 2000 2999记为3 3000 3999记为4 4000 4999记为5 5000及以上记为6 工作区域 农村记为1 小城镇记为2 中等城市记为3 大城市记为4 学历 小 学文化以下记为1 中学水平记为2 大学专科记为3 大学本科记为4 硕士记为 5 博士记为6 如果我们只考察观看比赛观众的情况 将观看场数多少定义对 超女 的热 衷程度 你能否得出 不同的性别 不同的年龄 不同的职业 不同的家庭收入 不同的身处区域 不同的学历对这种热衷程度是否有显著性差异 观看 超女 比赛观众群体结构特征是什么 3 影响对 超女 的热衷程度是综合的 可能有性别 年龄 职业 家庭 收入 身处区域 学历一起发生着这种影响的作用 那你能否得出各个因素对 超 女 热衷如何进行影响 4 根据问题2 3得出的结论 你能否为 超女 组委会提供一些广告策划 的建议 即与什么企业合作 如何广告 5 你觉得影响对 超女 的热衷程度还有哪些其它的因素 并谈谈你对 超 女 现象的看法 自由发挥 不超过1000字 表二 观众 编号 观看表演 场数 性 别 年 龄 职 业 所处家 庭月总 收入 身处 地域 学 历 11144444 21054545 31162343 41043334 51155433 61032634 71043343 81156435 91045323 101034346 112054345 122143435 132143535 4 142034644 152035544 162021543 172122433 182032444 193011541 203021542 213021642 223032444 233032535 243021542 253032443 264021632 274111541 284021642 问题的分析 本文的目的是通过对 超女 观看情况的社会调查 便于广告公司因人制宜 的开展 超女 广告宣传 提高社会与经济效益 首先由概率论中的大数定律得频率收敛于概率 问题 1 可转化为概率计算问 题 直接运用概率公式即可得到结果概率结果 进而得到观看人数的有关结果 对于问题 2 问题 3 均采用 SPSS 统计分析软件进行分析和研究 问题 2 是在不考虑各因素的综合影响的情况下 研究不同的因素对观众收看 超女 的热衷程度是否有显著性影响 运用 SPSS 软件的单因素分析方法即可 进行各因素的显著性分析 并根据输出的各因素对观众收看 超女 比赛的平均 场数的散点图得到观看 超女 比赛观众群体的结构特征 问题 3 中由于 6 个解释变量都是定性变量 非数值型 于是采用引入虚拟变 量的方法 先建立基本回归模型 即采用强迫引入法将调查问卷中所包含的 6 个变量 即性别 年龄 职业 家庭总收入 工作区域 学历 纳入以观看场数 为因变量的多元线性回归模型 并通过分析模型的合理性以得到进一步的结论 然后在基本模型的基础上通过双因素方差分析寻找出通过了显著性检验的交互 项 并将其引入回归模型中 建立了带有交互作用项的多元回归模型 同样通过 分析模型的合理性得到进一步的结论 问题 4 利用问题 2 3 的结论 分别根据不同年龄阶段 不同职业 不同 家庭收入 不同学历的观看群体的特征以及呈现这种特征的原因为 超女 组委 会提供了广告策划的建议 问题 5 则分析影响 超女 的其他因素以提高模型的 合理性和完整性 并表述了对 超女 现象的看法 5 基本假设 1 观众对 超女 的热衷程度可以通过其观看表演的场数来反映 即成正 比关系 2 调查问卷中缺失有关因素的定性变量的定义值即定性变量的定义不够合 理对模型的结果的影响忽略不计 且调查数据能反映各类群体的结构特征 3 当随机调查人数多达 1 万时 依据大数定律得频率趋向于概率 模型的建立和求解 1问题 1 为了求没看 超女 和只看了 A B C D 场的人数 就须通过题目数据求 出它们的相应比例 而依据数理统计的大数定律得 当随机抽查人数多达 1 万时 其比例就收敛于相应概率 故由表一得各类别概率如表 1 1 所示 表 1 1 类别P A P B P C P D P AB P AC P AD P BC 概率0 20 150 150 20 10 080 080 08 类别P BD P CD P ABC P ABD P ACD P BCD P ABCD 概率0 090 10 050 050 050 060 03 1 由概率的一般加法公式 P A B C D P A P B P C P D P AB P AC P AD P BC P BD P CD P ABC P ABD P ACD P BCD P ABCD 可得观看了 A B C D 中至少一场以上的概率 P A B C D 0 35 则一场都没看的观众概率为 1 P A B C D 0 65 其人数为 6500 人 2 由题意可知 在观看了 A 场的观众中 包含有只观看了 A 场 用 P ABCD表 示 以下类似表示 分别只观看了 AB AC AD 场 分别只观看了 ABC ABD ACD 场 还包括观看 ABCD 场的观众 故只观看了 A 场的概率为 P ABCDCDP ACBDP ADBCP ABCDP ABDCP ACDBP ABCD P A P AB 同理可得只观看了 B 场 C 场 D 场的概率 同样 在同时观看了 A B C 场中的观众中 包含有只观看了 A B C 场的观众 和观看了 A B C D 场的观众 故 只观看了 A B C 场的观众概率为 P ABCDP ABCP ABCD 0 05 0 03 0 02 6 只观看了 A B D 场的观众概率为 P ABDCP ABDP ABCD 0 05 0 03 0 02 另外两种的概率为 P ACDB 0 02 P BCDA 0 03 同理可算得只观看了两场的观众概率和只观看了一场的观众的概率 如表 1 2 所示 表 1 2 类别 一场都 没看 只看了 A 只看了 B 只看了 C 只看了 D 只看了 A B 只看了 A C 只看了 A D 概率0 650 060 010 020 060 030 010 01 人数6500600100200600300100100 类别 只看了 B C 只看了 B D 只看了 C D 只看了 ABC 只看了 ABD 只看了 ACD 只看了 BCD 只看了 ABCD 概率00 010 020 020 020 020 030 03 人数0100200200200200300300 2问题 2 为了研究不同因素对观众收看 超女 的热衷程度是否有显著性影响 但不 考虑其综合影响 则可对各个因素就收看场数分别做单因素方差分析 分析结果 如下 1 性别的单因素方差分析 表 2 1 由表 2 1 知 F 1 363 Sig 0 254 0 05 故性别对观众收看 超女 场数没 有显著性影响 这与实际情况相符 超女 是从大众女性中诞生 能让众多女 性倍感亲切且达到一定的心理满足 从而受到女性们的青睐 而 超女 对男性 来说 充分展示了现代女性的风采 因而也让男性热爱 因此 不管是男性还是 女性 虽然从 超女 中各取所需 但都有相同程度的喜爱 即性别不会影响观 众收看 超女 场次 7 2 对年龄作单因素方差分析 表 2 2 由于 F 6 613 Sig 0 001 0 05 故年龄级别对观众收看 超女 场数有显 著性影响 且各年龄段观看 超女 情况如图 2 1 图 2 1 由图 2 1 知 0 12 岁年龄段的人收看场数最多 13 18 岁 19 26 岁其次 参 加 超女 竞赛的大多为 活泼可爱 青春靓丽的女孩 因而深受青少年朋友们的喜欢 8 3 职业的单因素方差分析 表 2 3 F 6 843 Sig 0 001 故职业类别对观众收看 超女 场数有显著性影响 且各职业观看 超女 情况如图 2 2 图 2 2 由图 2 2 易知 中小学生收看 超女 场数最多 原因同 2 另外中小学生也 有比较多的空闲时间收看 超女 9 4 家庭总收入的单因素方差分析 表 2 4 由表 2 4 知 F 4 249 Sig 0 0150 05 故地区对观众收看 超女 场数没 有显著性影响 这符合实际 因为 超女 能通过湖南卫视发送到全国每个角落 基本不会由于地域限制而收看不到超女比赛 6 学历的单因素方差分析 表 2 6 F 6 407 Sig 0 001 由此得学历的不同对观众收看 超女 场数有显著性 影响 且不同学历者观看 超女 情况如图 2 4 11 图 2 4 由图 2 4 知 中小学生为主要观看 超女 群体 小学生收看场数相对最多 高 学历者理性程度较高 不会像中小学生一样跟随潮流追捧 超女 综上所述 观看 超女 比赛的观众群体结构特征是家庭总收入较高的 学历较 低的 以中小学生为主的青少年 这与实际情况大致相符 3问题 3 3 1 基本模型 为进一步了解观众对 超女 的热衷程度受那些因素的影响和影响程度 根 据前述假设 将调查问卷中所包含的 6 个变量 即性别 年龄 职业 家庭总收 入 工作区域 学历 引入以观看场数为因变量的多元线性回归模型 又由于上 述 6 个解释变量都是非数值型变量 即定性或定序变量 于是采用引入虚拟变 量的形式建立回归模型 为了表示不同性别 定义 1 1 0 x 男性 女性 为了表示 6 个不同的年龄段 定义 2 0 121 0 x 其它 岁 3 13 181 0 x 其它 岁 4 19 261 0 x 其它 岁 12 5 27 351 0 x 其它 岁 6 36 501 0 x 其它 岁 这样 0 12 岁用 23456 1 0 0 0 0 xxxxx 表示 13 18 岁用 23456 0 1 0 0 0 xxxxx 表 示 51岁 以 上 的 用 23456 0 0 0 0 0 xxxxx 表示 同理可以定义 711 xx 表示不同职业 1216 xx 表示不同的家庭总收入 1719 xx 表示不同工作区域 2024 xx 表示不同学历 设观看场数为因变量 y 于是可以建立回归模型如下 01 12424 yxx 在该模型中 0 表示当所有的 0 1 24 i xi 时的一个基准类别的个人观 看场次 这个基准类别是性别为女性 年龄在 51 周岁以上 职业为退休人员 家庭总收入在 5000 及以上 工作区域在大城市 文化程度为博士的个人 1 24 i x i 在几何意义上表示的是截距项的差别 正的系数表示该虚拟变量对 应的类别的个人观看的场次比基准类别的个人观看场次多了一个常数量 将 6 个影响变量转化为虚拟变量后 121317 x x x这三个变量的数据由于全 部为 0 在回归过程中它们将会被直接剔除掉 通过 SPSS 软件进行回归分析可 以得到回归系数 检验统计量 2 R F p 的结果 表 3 1 1 模型概览表 Model SummaryModel Summary b b 954 a 909 650 6101 740 Model 1 RR Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Durbin Watson Predictors Constant x24 x15 x18 x4 x10 x20 x9 x22 x11 x19 x14 x1 x23 x16 x6 x8 x3 x21 x5 x7 a Dependent Variable y b 13 表 3 1 2 方差分析表 ANOVAANOVA b b 26 074201 3043 504 048 a 2 6047 372 28 67927 Regression Residual Total Model 1 Sum of SquaresdfMean Square FSig Predictors Constant x24 x15 x18 x4 x10 x20 x9 x22 x11 x19 x14 x1 x23 x16 x6 x8 x3 x21 x5 x7 a Dependent Variable y b 表 3 1 3 系数表 由表 3 1 3 可得样本可决系数 2 0 909R 说明拟合优度高 方程总体线性 显著性检验的 3 504F 大于F检验的临界值 且 0 0480 05pSig 表明模 型的线性关系在 95 的置信水平下显著成立 因此 该模型从整体上看是可用 的 由系数表中的各项可以得到回归方程 对模型中的回归系数的含义可初步解释如下 1 x 的系数为 0 611 说明在其 它因素不改变的条件下 男性比女性要多看 0 611 场 24 x 的系数为 3 822 说明在其它因素不变时 硕士比博士要多看 3 822 场 在系数表中我们发现没有 2 x 这一项 分析后发现 20 x 这一项正好与 2 x 相同 即都是表示的小学生的人数 在数据中 2 x 被替代了 因此它没有出现在系数表中 14 对初始模型进一步讨论 由表 3 1 3 的方差膨胀因子 VIF 有较多项大于 10 知上述模型存在多重共 线性 故须用逐步回归法 Stepwise 加以修正 表 3 1 4 Model SummaryModel Summary 714 a 510 491 735 784 b 615 584 665 Model 1 2 RR Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Predictors Constant x7 a Predictors Constant x7 x4 b 表 3 1 5 ANOVAANOVA c c 14 629114 62927 071 000 a 14 05026 540 28 67927 17 63728 81819 966 000 b 11 04225 442 28 67927 Regression Residual Total Regression Residual Total Model 1 2 Sum of SquaresdfMean Square FSig Predictors Constant x7 a Predictors Constant x7 x4 b Dependent Variable y c 表 3 1 6 CoefficientsCoefficients a a 1 650 16410 038 000 1 600 308 7145 203 0001 0001 000 1 333 1926 950 000 1 917 303 8566 319 000 8401 190 792 303 3532 610 015 8401 190 Constant x7 Constant x7 x4 Model 1 2 BStd Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients tSig ToleranceVIF Collinearity Statistics Dependent Variable y a 由表 3 1 4 可得样本可决系数 2 0 615R 比前面所得回归方程的 2 R要小 但这主要是由于解释变量减少引起的 这点从方程总体线性显著性检验的 19 966F 远远大于F检验的临界值 且0 0000 05pSig 表明模 型的线性关系在 95 的置信水平下并不显著 同时在结果中有很多单因素变量 没有系数 我们分析这是由于后面的交互项将它们取代了 说明变量间的相关关 系比较大 方程可能存在比较严重的多重共线性 同样采用逐步回归法 Stepwise 加以修正 可得以下结果 表 3 2 5 Model SummaryModel Summary e e 714 a 510 491 735 798 b 637 608 645 849 c 721 686 577 882 d 778 739 5261 354 Model 1 2 3 4 RR Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Durbin Watson Predictors Constant x7 a Predictors Constant x7 x38 b Predictors Constant x7 x38 x39 c Predictors Constant x7 x38 x39 x34 d Dependent Variable y e 表 3 2 6 ANOVAANOVA e e 14 629114 62927 071 000 a 14 05026 540 28 67927 18 27729 13821 963 000 b 10 40225 416 28 67927 20 67936 89320 679 000 c 8 00024 333 28 67927 22 31245 57820 151 000 d 6 36723 277 28 67927 Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Model 1 2 3 4 Sum of SquaresdfMean SquareFSig Predictors Constant x7 a Predictors Constant x7 x38 b Predictors Constant x7 x38 x39 c Predictors Constant x7 x38 x39 x34 d Dependent Variable y e 18 表 3 2 7 CoefficientsCoefficients a a 1 650 16410 038 000 1 600 308 7145 203 0001 0001 000 1 471 1569 400 000 1 779 277 7946 434 000 9521 050 1 196 404 3662 961 007 9521 050 1 333 1498 944 000 1 917 253 8567 583 000 9131 095 1 333 365 4073 651 001 9331 071 1 167 435 2972 684 013 9501 052 1 333 1369 815 000 2 267 2721 0128 343 000 6561 524 1 333 333 4074 007 001 9331 071 1 167 396 2972 946 007 9501 052 933 384 285 2 429 023 7001 429 Constant x7 Constant x7 x38 Constant x7 x38 x39 Constant x7 x38 x39 x34 Model 1 2 3 4 BStd Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients tSig ToleranceVIF Collinearity Statistics Dependent Variable y a 由表 3 2 6 中的方程总体线性显著性检验0 0000 05pSig 说明该模型从整 体上看其线性关系在 95 的置信水平下显著成立的 再由各个系数的显著性分 别为均小于 0 05 说明系数都通过了 t 检验 于是由系数表中的各项可以得到 简化后的回归方程 7383934 1 3332 2671 3331 1670 933yxxxx 可见 观看场次仍然是受中小学生这项影响最大 后面 3 项影响因素分别为 19 26 岁这个年龄段且家庭总收入为 4000 4999 元的个体 19 26 岁这个年龄段 且家庭总收入为 3000 3999 元的个体 13 18 岁这个年龄段且家庭总收入为 4000 4999 的个体 最后一个变量的符号为负 表明处于 13 18 岁这个年龄段 且家庭总收入为 4000 4999 的个体与不处于以上几个情况下的平均收看场次相 比要少 0 933 场 4问题 4 综合问题 2 问题 3 的结论 观看 超女 比赛观众群体是家庭总收入较高 的 学历较低的 以中小学生为主的青少年 具体结构特征如下 年龄阶段为 0 12 岁 13 18 岁 19 26 岁 职业为中小学生和大学生 家庭收入为 4000 4999 元 5000 元及以上 学历程度较低 以中小学生为主 针对以上情况 我们分别对不同的观众群提供了广告策划建议 广告策划一 针对不同的年龄阶段的观看群体 根据 1 2 的分析 进行广告的主要对象应为年轻人 广告策划的主题要求 19 鲜明 新颖 富有创造性 针对这一群体 超女 组委会的广告策划的主题可 以为 挑战自我 张扬个性 同时广告策划还应当可以引起 超女迷 们的 共鸣 并针对我国的教育现状 可以选择与有关教育单位 如中小学 大学等 合作 以通过 超女 活动切实开展素质教育为主要出发点 鼓励学生们积极参 与 超女 活动 并为自己喜欢的超女投票 同时 应加大 超女 活动在中年人和老年人中的宣传 消除他们的顾虑和 改变他们对 超女 的反对态度 所以 超女 组委会的广告策划应体现超女们 的成名是凝结着她们的天资和努力的 并不是谁都可以去碰运气的事 广告策划应体现 超级女声 选唱的歌曲的广泛性 包括 古今中外 的歌 曲 尤其是一些经典老歌 这些歌曲通过女生们富有个性的全新演绎别有一番风 味 各个年龄段的人们都可以兴致盎然的欣赏着自己钟爱的歌曲 回想起曾经的 情怀和感动 广告策划二 针对不同职业的观看群体 中小学生和大学生的业余时间充裕 学习之余有许多时间关注 超级女声 他们是 超级女声 的积极参与者和忠实拥护者 而对于已经投身于社会的工作 人员 如公司职员 国家工作人员 包括教师 公务员等 私营业主记等 他 们的业余时间并不是很多 繁忙工作时没有时间关注 超级女声 退休人员的 业余时间充裕 但他们大多数年纪较大 阅历丰富 偏爱时事方面的消息以及传 统娱乐节目 如新闻节目 法制栏目 相声 戏剧等 而对于 超女 的兴趣不 大 因而 超女 的广告时间最好安排在晚上的黄金时间 在这段时间 绝大 多数的工作人员已经下班回家了 忙碌了一天 超女 节目正好可以让他们放 松一下 带走工作中的疲劳 时间不宜太晚 应在休息的时间之前 同时为了提 高退休人员对 超女 的关注 广告策划时间可以安排在新闻等节目时间的附近 且应该和传统节目中的精华部分相结合 这包括相声 杂技 戏剧等 通过价值 融合实现节目创新 广告策划三 针对不同家庭收入的观看群体 高收入的群体对 超女 的关注程度很高 中等偏低收入的群体对 超女 的关注程度较低 这是由于 超女 是一种娱乐活动 体现的是一种精神生活的 享受 可见高收入群体比中等偏低收入群体更注重于精神生活的享受 超女 广告应当为老百姓所熟悉 可以与有关的企业如食品生产企业 服 装生产销售企业等合作 打造一系列知名的适合各收入水平的消费者购买的 超 女 品牌 使 超女 品牌走进千家万户 正如 2005 年 蒙牛酸酸乳 的成 功不仅使蒙牛获得了 最佳营销星 的称号 也使 超女 更加深入人心 广告策划四 针对不同学历的观看群体 广告组委会可以与读书社 报社 各刊物等合作 提高 超女 的知名度 这样不同学历的群体都可以通过读书的渠道了解 超女 关注 超女 同时 网络宣传极大得拓展了这一渠道 20 5问题 5 除了给出的性别 年龄 职业 家庭总收入 地域 学历对 超女 的热衷 程度有影响外 我们觉得应还包括兴趣爱好 所处环境 娱乐休闲时间 超女 之所以有广泛的参与度和热衷度 是因为 首先 参与 超级女声 的平台门槛非常低 对于选手来说 只要你敢于表 现 你就可以报名参加 各地的海选 报名人数往往过万 而且带动了更多的人 来关注 对于观众来说 可以通过发短信来支持自己喜欢的选手 决定选手的去 留 从而主动参与到这个活动中来 形成了良好的互动局面 这就决定了 超级 女声 有广泛的参与度 其次 超级女声 的高明之处就是 台上选手唱得痛快 台下观众听得过 瘾 古今中外 的歌曲被选手们富有个性的全新演绎 别有一番