首页 > 传媒 > 关键词  > 报告最新资讯  > 正文

短视频直播“新青年图鉴”:文化非遗主播崛起速度快,运营策划岗

2023-03-08 13:47 · 稿源: 站长之家用户

“在大家眼里,我会顺其自然成为一名音乐老师。谁也没想到,我会偷偷放弃城里的工作,背着家人跑回凯里做起全职银匠。”

这是潘雪在快手账号“银匠雪儿·山呷呷”里的一段视频文案。画面中,她手持焊枪、镊子等工具,将粗粝的银材打制成精美的银饰。

通过短视频与直播推广苗银非遗工艺,早已成为这位97年出生的苗家女孩的坚定选择。

潘雪并不是个例。近日发布的《短视频直播机构中新青年群体就业情况调查报告》(简称“报告”)指出,年龄段20到30岁、拥有大专(高职)及以上学历的“新青年群体”,已成为短视频直播机构员工的核心构成部分,过半数机构聘用“新青年群体”超过50%。这项覆盖全国20个省市、超1万就业者的调研显示,除了才艺主播、电商主播外,文化非遗、知识付费类主播也迅速崛起。

这些新青年,将天马行空的才华挥洒到了短视频直播领域,成就了更加多元的就业图景。

传统文化焕发新活力:她把苗族银饰锻造“搬”进手机屏幕

在毕赣的电影《路边野餐》大火之前,贵州凯里更有名气的文化符号,属于苗族银饰锻造技艺。

苗家女孩出生后,家人会着手为她准备华服盛装。生于凯里下司镇的潘雪,从记事起,奶奶便会隔三差五牵着她的手,到银匠铺打制盛装上的银饰。融银、锻造、淬火……在银匠的巧手之下,不起眼的银块成了精致的花鸟蝴蝶,化腐朽为神奇的技艺在潘雪心中埋下了种子。

她开始帮着银匠师傅打下手。到了大三那年,潘雪下定决心系统学习苗银非遗工艺。开明的师傅爽快地答应了她的请求,并打破银匠行业“传男不传女”的旧规,把家传四代的技艺传授于她。

2020年初,临近毕业的潘雪,开始拍摄银饰相关的视频,并发到自己快手账号“银匠雪儿·山呷呷”上,并通过直播为师父的银饰铺带货。让她没想到的是,自己竟然通过短视频直播获得许多订单,误打误撞地拯救了师傅的店铺。

其实,潘雪早就考取了教师资格证,原计划做大城市的音乐教师。但是,短视频直播风潮来袭,让她看到了传承、发扬苗族银饰的可能性。大学毕业后,潘雪回到凯里做起“短视频直播+非遗”的创业项目。

市场对先知先觉者的回报,是丰厚的。多年来,快手坚持通过“短视频+直播”助推非遗文化传承,脑瓜灵活又肯下苦功夫的潘雪,吃到了平台红利——她把非遗技艺融入有故事性的短视频,在直播间展示符合当代审美又兼具民族特色的银饰,一举把属于苗银的传统手艺和工艺产品传播出去。

如今,潘雪组建起40人的直播团队,不仅跟本地银匠建立了订单合作,还帮助外出打工的银匠重拾手艺。作为快手幸福乡村带头人,她持续在乡村振兴和文化传承中做出贡献,因此9次登上央视节目,成为了复兴非遗的典型人物。

潘雪就是“新青年群体”中的典型。

近日,一份重点面向行业头部的90家短视频机构、直播公会以及综合型内容创作者机构(MCN)的调研——《短视频直播机构中新青年群体就业情况调查报告》,将20至30岁、拥有大专(高职)及以上学历的人群定义为“新青年群体”。

和潘雪一样拥有良好的教育背景、学习能力与接受能力的新青年,正越来越被短视频直播机构看重。报告显示,近七成受访机构认为聘用新青年群体能得到更大回报,近85%的受访机构表示会加大招募。

文化、非遗类主播崛起  民乐专业毕业生遇见“更大的舞台”

“如果运气不行,那就试试勇气。”在自己快手账号“琵琶叠叠306”的自我介绍中,叠叠写道。毕业于音乐学院的她,也是“新青年群体”中的一员。

6岁那年,叠叠被父母揪去学习琵琶,并展露出天赋。在千军万马过独木桥的高考中,她顺利进入音乐学院;在高校毕业生为就业苦恼时,她又成功被乐团录取。

但叠叠有自己的苦恼:在乐团工作很稳定,却一眼望得到头;仅靠线下演出无法让更多人见识到琵琶之美。小众乐器的琵琶,是叠叠生命中不可分割的部分,她认为自己有义务向大众普及这门“民乐之王”。

短视频直播行业,就让叠叠有了新发现。

她观察到,比起传统舞台,乐手的表演在快手似乎被放大了,可能一个指法、一首曲子、一个不经意的表情,就被屏幕另一端的人捕捉到,进而被更多人欣赏。

于是,她决定背上琵琶,与短视频直播机构签约。一身淡雅的汉服,一把古朴的琵琶,一曲曲百转千回的乐章,在没有任何流量加持的情况下,叠叠在快手的首播便涨粉5000+,直播间热度排进了全国TOP10。


为了进一步弘扬国乐,她还尝试琵琶与流行音乐的结合,主动与粉丝更多的主播连麦,为琵琶这件小众乐器找到了更大舞台。如今,叠叠已经成为2022快手百大主播,以新演艺人的身份打开了职业新篇章。

可以说,叠叠撩拨的不只是琴弦,更是直播间观众的心弦,是一簇簇传统文化传播的星星之火。正如《报告》所显示的那样,在受访的行业机构中,文化类和非遗类等“小众”主播在近1-2年迅速崛起,更为许多民乐专业、民俗专业新青年群体提供了更好的就业机会。

新青年的职业梦:95后“机械西施”守乡村

很少有人记得,在快手拥有近两百万粉丝、被人称作“机械西施”的林果儿,曾经只是一位屡次求职遇阻的工科女孩。

在云南省昭通市盐津县小村庄长大的林果儿,从小就对机电有着浓厚的兴趣。高考后,她觉得“水利水电工程”的专业足够霸气,便填报了志愿。然而客观地说,这门专业对男性就业,更友好。林果儿敲开了大学门,却不易叩开对口专业的职场门。

正是短视频创作,让林果儿的职业之路峰回路转。

时间回到五年前。林果儿偶然间玩起了快手,并发出一条展示乡野风景的短视频。2018年,是快手大力扶持新三农领域内容之际,这条短视频,为林果儿带来了7000+粉丝。

一开始,她的内容多是围绕自建家园展开。当看到老一辈习惯了节俭,东西坏了只想着修修补补,林果儿决定发挥专业特长,包揽了全村人甚至粉丝的电器维修工作。几乎每周,她都会免费帮人整修一台家用电器。一开始,老家的爷爷与一众亲戚无法理解她做短视频的选择。而整修一台机器又工序繁多,需要无数个日夜的埋头研究。她也曾焦躁、难受,但心中的责任感和信念始终支撑着她:先不说短视频效果如何,能用专业和手艺,为留守老人解决实际问题,很有意义。

坚持得到了回报,1389万赞,191.8万粉丝……这组数据仅仅是林果儿短视频之路的一个切面。此前报道显示,林果儿不再是独自维修拍摄,而是在村子里招来了两个自家亲戚做助理;同时筹备个人团队,帮扶家里的兄弟姐妹们一把,带他们一起创业。

林果儿还作为盐津县代表团的成员,参加了昭通市第五届人民代表大会第一次会议。

内容影响力、商业变现、职业荣誉……林果儿将自己的爱好和职业道路完美地融合到了一起。正如《短视频直播机构中新青年群体就业情况调查报告》中提到的那样,“越来越多的新青年群体通过短视频行业实现了自己的职业梦”。

主播之外 运营策划岗受高校毕业生群体欢迎

潘雪、叠叠和林果儿,是广大从事短视频直播行业、新青年群体的缩影。

《短视频直播机构中新青年群体就业情况调查报告》显示,高校毕业生群体在短视频直播行业从事的工作种类呈现多元化特征,任职最多的岗位为“运营/策划/编导”,其次是“主播/达人”。短视频直播行业及其辐射的上下游产业链,让行业与毕业生群体之间的供需匹配关系得到持续强化。

这群高校毕业生之中,有的带着自己的职业理想——54%新青年群体认可并选择短视频直播行业的主要原因是“发展前景好”;有的先找到一条务实的就业之路——报告显示,短视频直播行业能够给新青年群体提供相对有竞争力的薪资,71%以上的新青年群体月薪介于5000元至10000元区间,较同期毕业生平均月薪水平更具备优势。

对于直播公会以及综合型内容创作者机构(MCN)而言,高校毕业生的加入也进一步夯实了人才储备力量。超七成调研机构反馈,新青年群体能够为公司带来更好的收益和回报,他们在短视频直播行业内有着更广泛的分布和活跃度,成为行业发展的新生力量。此外,有超30%的机构认为,新青年群体“有着更快的学习和接受能力”。

在数字经济由虚向实的趋势下,以快手为代表的新型数字化平台,围绕“短视频+”和“直播+”,深度嵌入社会生活与生产的方方面面,催生出大量新业态、新职业和新岗位的同时,带动直播公会、MCN等上下游机构,为高校毕业生群体提供了更多灵活就业的新选择。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8:多语言对话生成模型

    Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种规模的模型,专为多语言对话使用案例优化,性能优于许多开源和闭源聊天模型。

  • MIT MAIA:自动化解释性代理,提升AI模型透明度

    MAIA(Multimodal Automated Interpretability Agent)是由MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)开发的一个自动化系统,旨在提高人工智能模型的解释性。它通过视觉-语言模型的支撑,结合一系列实验工具,自动化地执行多种神经网络解释性任务。MAIA能够生成假设、设计实验进行测试,并通过迭代分析来完善其理解,从而提供更深入的AI模型内部运作机制的洞察。

  • Meta-Llama-3.1-405B-FP8:多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。

    Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。

  • Mermaid AI:快速高效的文本到图表生成工具。

    Mermaid AI是一个由Mermaid JS团队开发的图表生成工具,它通过文本快速生成图表,简化了文档流程,提高了团队间的沟通效率。它支持多种图表类型,包括流程图、序列图、Git图等,并且具有代码驱动的自动化功能,使得设计系统和新成员入职更加高效和易于管理。

  • OmniAI.ai:一站式AI应用部署平台。

    OmniAI是一个提供统一API体验的AI应用构建平台,支持在现有基础设施内运行,支持多种AI模型,如Llama 3、Claude 3、Mistral Large等,适用于自然语言理解、生成任务等复杂需求。

  • Zerox OCR:一种简单直观的PDF OCR工具,使用gpt-4o-mini进行文档转换。

    Zerox OCR是一个基于gpt-4o-mini的PDF文档转换工具,它通过将PDF文件转换为图像,然后利用GPT模型将图像内容转换为Markdown格式,从而实现对文档的高效OCR处理。该工具在价格上具有竞争力,并且能够提供比现有产品更有意义的结果。

  • Bing generative search:Bing的新型生成式搜索体验。

    Bing generative search是微软Bing搜索团队推出的新型搜索体验,它结合了生成式人工智能和大型语言模型(LLMs)的能力,为用户提供定制化和动态的搜索结果。该技术通过理解用户查询,审核数百万信息源,动态匹配内容,并以新的AI生成的布局生成搜索结果,以更有效地满足用户查询的意图。

  • lmms-finetune:统一的代码库,用于微调大型多模态模型

    lmms-finetune是一个统一的代码库,旨在简化大型多模态模型(LMMs)的微调过程。它提供了一个结构化的框架,允许用户轻松集成最新的LMMs并进行微调,支持全微调和lora等策略。代码库设计简单轻量,易于理解和修改,支持包括LLaVA-1.5、Phi-3-Vision、Qwen-VL-Chat、LLaVA-NeXT-Interleave和LLaVA-NeXT-Video等多种模型。

  • Open-Sora Plan v1.2:文本到视频生成领域的先进模型架构

    Open-Sora Plan v1.2是一个开源的视频生成模型,专注于文本到视频的转换任务。它采用3D全注意力架构,优化了视频的视觉表示,并提高了推理效率。该模型在视频生成领域具有创新性,能够更好地捕捉联合空间-时间特征,为视频内容的自动生成提供了新的技术路径。

  • Meta-Llama-3.1-70B-Instruct:70亿参数的大型多语言对话生成模型

    Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型,拥有70亿参数,支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持,特别是在多语言对话场景下表现出色。

  • Meta-Llama-3.1-8B-Instruct:多语言对话生成模型

    Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。

  • MaskVAT:视频到音频生成模型,增强同步性

    MaskVAT是一种视频到音频(V2A)生成模型,它利用视频的视觉特征来生成与场景匹配的逼真声音。该模型特别强调声音的起始点与视觉动作的同步性,以避免不自然的同步问题。MaskVAT结合了全频带高质量通用音频编解码器和序列到序列的遮蔽生成模型,能够在保证高音频质量、语义匹配和时间同步性的同时,达到与非编解码器生成音频模型相媲美的竞争力。

  • SV4D:生成多视角视频的模型

    Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型,它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频(4D 图像矩阵)。该模型训练生成 40 帧(5 个视频帧 x 8 个摄像机视角)在 576x576 分辨率下,给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频,然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图,并输入视频作为参考帧,进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点,然后密集采样(插值)剩余帧来生成更长的新视角视频。

  • Stable Video 4D:AI模型,动态多角度视频生成。

    Stable Video 4D是Stability AI最新推出的AI模型,它能够将单个对象视频转换成八个不同角度/视图的多个新颖视图视频。这项技术代表了从基于图像的视频生成到完整的3D动态视频合成的能力飞跃。它在游戏开发、视频编辑和虚拟现实等领域具有潜在的应用前景,并且正在不断优化中。

  • Mistral-Large-Instruct-2407:先进的大型语言模型,具备推理和编程能力。

    Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM),具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言,包括中文、英语、法语等十种语言,并且在80多种编程语言上受过训练,如Python、Java等。此外,它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

  • Llama3:大型语言模型,支持多种参数规模

    Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型,旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本,支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供,用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用,具有广泛的研究和商业潜力。

  • AI写作宝:AI驱动的文字生产力工具

    AI写作宝是一个利用人工智能技术提供多种写作辅助服务的在线平台。它通过各种功能帮助用户快速生成高质量文本内容,提高写作效率,适用于多种场景,如社媒写作、教育、工作、短视频、电商和娱乐等。

  • RTVI-AI:实时语音和视频推理的开放标准

    RTVI-AI是一个旨在简化构建AI语音到语音和实时视频应用的开放标准。它提供了开源SDK代码和标准端点形状、事件消息以及数据结构的文档,支持开发者使用任何推理服务,并允许推理服务利用开源工具为实时多媒体开发复杂的客户端工具。

  • File Transcribe:AI驱动的音频转文字服务

    File Transcribe 是一款利用先进人工智能技术将音频文件转换为文本的服务。它通过高精度的AI模型,提供即时、准确的转录服务,并具备多种高级功能,如说话人识别、情绪检测、主题检测等。该服务支持多种语言,能够满足不同用户的需求,提高工作效率,适用于记者、学生、企业等各类用户。

  • NinjaRIP:AI驱动的文档处理工具,快速准确。

    NinjaRIP是一款AI驱动的文档处理服务,它通过先进的机器学习模型来识别模式和提取有意义的信息,从而简化文档工作流程。它以99%以上的准确率在文档识别和数据提取方面提供无与伦比的精确度,确保了数据的可靠性和可信度。NinjaRIP在beta阶段免费提供,一旦过渡到正式版,将提供不同业务需求的定价计划,价格透明且具有竞争力。

今日大家都在搜的词:

热文

  • 3 天
  • 7天