编者按：本文由乐荐网络投递，文中使用程序统计了部分用户的僵尸粉丝比例，从而得出以下结论。
故事得从一个月前说起⋯
某日，我和300 PK粉丝数以我胜利告终，但是由于筹码过于昂贵（8点半起床买早餐一个月），300同学不服，认为如果扣去僵尸粉，应该他赢。这里插播下僵尸粉的非官方定 义：僵尸粉一般指极度不活跃的用户，多是被人注册来人为增加粉丝数或制造垃圾微博的账户。故事陷入僵局，总得有大侠救场：此时36Kr的LCC碰巧出 现！LCC同学提出一起做个工具来过滤掉僵尸粉，让我们可以客观公正的再比一次。于是，我们一起赶制了个僵尸粉统计器（请移步：僵尸粉统计器体验）。最后戏剧的结局是，临时参战的Mike以总粉丝最多，去掉54%僵尸粉后粉丝数最低而荣获冠军。再后来，我们意识到，这个小App可以做点更有趣的事情，于是就有了这篇文章。
新的信息生产与”定价”
@KevinMinott在4月中的文章《TWITTER IS THE HEART OF SOCIAL MEDIA》（36Kr翻译） 里阐述了一个观点，微博才是社交网络的核心。在我理解，核心==信息的制造和贩卖中心（因与本文主题无关，若有异议请私下与我讨论）。微博作为轻量级的应 用，用户在微博上消费/传播/生产信息的代价非常低，能够轻易造就信息繁荣，自然也容易成为信息生产中心。相信不少人看到有些门户的文章信息来源就是微 博，类似于“据某某在微博上表示…”的话也很多见。从商业价值方面，如何更好地组织这些信息，以便更好地定价？在以Twitter、sina和腾讯微博为 代表的实时网络语境下，Google的信息组织形式已然不适用，我们需要新的信息挖掘工具来更好的适应当前的信息生产模式。信息组织第一步，跟过滤垃圾邮 件类似，就是把那些恶名昭彰的垃圾制造者（Spammer）咔嚓掉。
统计设定
实验环境：sina SAE平台，http://zombies.sinaapp.com
参会团队：sina微博、腾讯微博
只要满足以下三条中的任意一条，基本上离僵尸粉不远了：
- 已注销用户
- 粉丝数低于5
- 微博数低于5
注：判断标准可能过于粗犷，不过无碍于得出定性的结论。
队员风采：为了能够让两个团队有可比性，我们从sina和腾讯微博的名人堂里面挑选了10位加V的名人用户作为测试样例。选择加V的名人用户是因为容易确认他们的sina账号和腾讯账号对应的是同一个人。这些名人是：
潜在的不公平：由于相对sina微博的API开放程度，腾讯微博实在不给力（至于有多不给力，请参见我队友@邵宝麟的文章《腾讯与新浪微博开放平台之比较》），我们的小App只能分析一位用户330个粉丝中的僵尸粉比例，而对于sina这个数字是5000。因此，对于腾讯，我们的分析结果可能不够公平。不过，这个只能怪腾讯开放的不够。并且作为一篇非官方的私人的分析报告，为获得些感性的认识，这些数据也OK了。
sina微博的统计结果
这些名人在sina微博养了多少僵尸粉呢？
 平均这10位名人的数据来作为sina微博僵尸粉的总体情况：
如果过滤掉僵尸粉，各位名人真实粉丝的状况如何呢？
总体比例上，sina微博这10位名人用户的僵尸粉数目占了17%左右，似乎并不糟糕。但考虑到这10位名人的粉丝规模都是百万量级，17%也意味着几百万的僵尸粉。因此从绝对数量考量，sina的僵尸粉也应该有千万级别，不容乐观。
腾讯微博的统计结果
在腾讯微博上，这些名人的僵尸粉状况如下面柱状图所示
似乎更加糟糕，平均这10位名人的僵尸粉状况来看看腾讯微博的总体情况：
同样移除僵尸粉，这10位名人真实粉丝的状况如下，
总体看来，在腾讯微博上，这10位名人用户的僵尸粉状况更加惨不忍睹。而且由于腾讯微博上用户规模高于sina微博，每位名人的粉丝团更在千万量级，结合这么高比例的僵尸粉比例，不活跃的僵尸用户规模大到了惊人的规模。
直观上验证下
我们可以凭直观感觉体会下微博平台的僵尸粉状况。打开这些名人的粉丝列表，凭直观看看他们的粉丝军团里面哪些用户你觉得似乎还在用微博。
比如，腾讯微博上，以@刘翔的粉丝页面为例，如下图，这15位用户里面，只有2位看起来让我们可以相信TA还在用微博。
同样，以@姚晨 在sina微博上为例，下图20位注册用户里面，也就8位似乎是正经玩微博的，其他的大多像来打酱油路过的。
结论
作为非官方统计，也不可能得到什么权威结论。从上面的数据可以看出，sina微博和腾讯微博的僵尸用户（或非活跃用户）状况已然很糟糕了，想想08 年Twitter也遇到类似问题，两家微博平台应该考虑大力整饬这一问题了。否则，微博生态环境恶化，会导致整个产业圈失去商业价值而被创业者抛弃，进而 恶性循环。
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