本帖最后由 A27572981 于 2019-5-10 16:00 编辑
【第一環節】科普傳說(有關注每首曲子的所用時間麽?)
1、找5首達到傳說級別的所用時間在50天以內的歌曲?(說出心聲即可~233)
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2、說一下看過科普後的感受與學到的東東?(二次元大腦銀行~!)
答:恐怖的撥放量,難怪剛進來動漫圈的時候初音會是我第一位知道虛擬人物(真實人物)XD
他們這些歌姬帶來的效益應該稱得上上市公司等級..很難想像這是多麼高的收益和流通率,
真的很佩服當初創辦這些軟體公司的人,有可能連他們也想不到時至今日會有如此大的商圈,客群。
【第二環節】聆聽傳說!(萌新的話也知道甩蔥歌把~?233)
1、找幾首你聽過後最喜歡的歌曲!(如果沒有喜歡的就吐槽一下幾個旋律無厘頭的歌曲把~~233)
答:絕對是 鏡音雙子的惡之召使天啊 這個旋律真的不誇張,第一次聽到記到現在,這個旋律真的記了快5年,而且是在不知道這首歌的歌名情況下
到錢2年哼曲調給朋友聽,我才終於知道這首歌的歌名,而且,聽到現在一直覺得虛擬人物唱得有感情= =(難道是我腦袋撞到?XD
到現在還是覺得鏡音鈴、連唱的很好聽,而且真人唱不出這種感情。(透漏一下,雖然很羞恥,而且沒跟任何人說過,2年前找到這首歌時,看著歌詞,配歌聲,聽著聽著我竟然哭了....
天啊,我真的不太敢讓別人知道這件事XDDD 因為我連看再見可魯都不會哭,朋友還說我是鐵石心腸 哈哈 說出來感覺不錯~~
GUMI 金曜日のおはよう 很甜的歌~ 當初是聽到雨宮天、鎖那的翻唱。
初音ミク 妄想稅 這首歌的旋律是真的洗腦.... 也是開始接觸V家時聽到的歌
初音ミク深海少女 這首很好聽,旋律略為悲傷..雖然都沒看過歌詞,但是感覺也是挺悲傷的歌詞
初音ミク 命に嫌われている 當初聽到這首歌是まふまふ翻唱的,那時候的心情不可言喻,當時真的是一天必聽好幾次,請相信我...真的,必須去聽聽看
還有一個中國網路歌手翻唱 可是找不到她的名子了,好像泠鳶 還是誰,真的想不起來。本來是存在油管最愛裡,可是被下架了... 剛剛去找了10分鐘找不到 快氣死(如果有人知道可以私信我ㄇ?謝謝
初音ミク 脳内革命ガール 很酷的歌,彷彿可以看到初音唱歌的唪次表情XD
結果推薦歌曲都是初音的...但是我也只也聽過這些歌,其他歌姬唱的,都不覺得到喜歡頂多覺得可以聽...(抱歉不要打我拉
2、查一下這曲子是用時多少天坐上傳說級別的寶座的?你聽後是啥感受?(眞的有那麽好聽麽?)
答:10個月 真的很感動,為了連赴死,為了連親手殺死自己喜歡的女孩,喔天啊QQ
當初還有覺得這只是幼稚的人才會聽的東西的時光XDD
自由發揮即可~(我相信眞愛黨肯定會推薦讓人耳目一新的歌曲~嗯~恩恩)~~
【第三環節】宣傳環節(科普知識咯~大家快上車~233)
1、@好友或者將活動鏈接推薦朋友的現場截圖!(有宣傳點送!)
答:
@琴吹紬
2、上車前的囑咐好友的最後一句話。(一般都是:請系好安全帶!)
答:車門焊死,誰也別想下車
【第四環節】吐槽活動(這裏的糖塊特別多!)
1、吐槽本次初音區區的活動。或者吐槽歌曲也可以!(有啥槽點或者見解?)
答:沒啥可吐槽的,活動做得不錯,排版,講解都算簡單好懂,感謝,不然我著個文意白癡一定要看很久QQ
唯一,一個吐槽的點就是,我去查了 (上車前的囑咐好友的最後一句話。一般都是:請系好安全帶!
這句話的涵義,順著源流把這句話深層的意思給弄懂了== 讓我學會了這幾句
「這不是去幼兒園的車我要下車!」「把車門給我焊死誰都別下」「老司機讓我上車啊!」「老司機帶帶我」...
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哈哈 超想去撞牆,有夠白癡的XDDDDD
而且這次的活動讓我意識到,原來我這麼多喜歡的歌曲,竟然都是翻唱自虛擬歌姬的歌..原本以為那個真人唱的就是原著了
也算是長見識了阿!!
2、論壇大型活動逐漸的變得簡單了,活動的數量也變的少了,吐槽一下這一現象~”(這或許是一道送命題?~~~)
答:...你說簡單??????簡單?????? 我醉了我,看一下這次大大河櫻有多難拿,光要拿到輝夜就快吐血了我
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好辣 以下正經談
因為大資訊過量化的時代,因為限制不多,所以大家都可以快速瀏覽頁面上所看到的東西,
而那些東西也都新奇古怪,很容易抓住觀看者的眼球,所以大家漸漸的也就養成了一種網路的閱讀模式,
就是(快速,大量,精簡的瀏覽)非褒意
除非是本來就有興趣的話題,不然不會多花時間停留在同一個事情上太久,
因為有其它,更新奇古怪的東西可以了解,當然不想留在自己沒有什麼想法的事情上,
這也就造就了本題目的問題,為何很多的論壇大型活動變得簡單了,且活動量變得較少?
因為大家不想花太多時間停留在上面阿,這算是無可避免的問題吧,要真的有愛才會花時間在上面。
尤其是現在更多的論壇主辦方根本也很懶,有時候活動參與者很有心,但是發現主辦方沒有心,對這類期待也能可想而知的減少,反之亦然。
我想這也是造就這一現象的基礎原因,當然,在這基礎之上還有更多可以討論,偏學術面向的觀點,娜在這裡就不談了。
小小舉個例大概就是:數據分析上的資料上不對等,套用上來的意思就是:有些人在某些事上付出的時間很長,某些則反套,這就會有不想在此付出更多或根本不想付出在此的問題。
我個人倒是喜歡量小質高的團體,這樣才不會有以上的問題,大家也都可以很開心 ^ ^ 這也是解套方法之一吧 ~~