Digital Media Art Consumption and Symbolic Domestication Among Chinese Otaku Using a Multimodal Machine Learning Approach

Resumen Técnico: Consumo de Arte de Medios Digitales y Domesticación Simbólica entre los Otaku Chinos mediante un Enfoque de Aprendizaje Automático Multimodal

Planteamiento del Problema
La comunidad Otaku china, que actualmente cuenta con cientos de millones de miembros, representa un núcleo demográfico de consumidores que impulsa la industria ACGN (Animación, Cómic, Juegos, Novelas). Sin embargo, los marcos teóricos existentes, derivados particularmente de la cultura Otaku japonesa (por ejemplo, el "consumo de base de datos" y la "animalización" de Hiroki Azuma), no logran explicar adecuadamente la lógica cultural única de los consumidores chinos. En China, la "animalización" de los Otaku parece converger el "fundamentalismo" (grandes narrativas) con la "base de datos" (símbolos fragmentados), creando una "base de datos fundamentalista" distintiva. Además, la interacción entre el capital comercial y los grupos subculturales implica un complejo proceso de "domesticación simbólica" y "domesticación inversa" dentro del campo del arte de medios digitales. Existe una falta de investigación empírica y cuantitativa que integre datos multimodales (texto e imágenes) para identificar los impulsores específicos de la intención de consumo y la identificación afectiva entre los Otakus chinos, particularmente respecto a los roles de la "Narrativa de Sistema", la integración del "Guochao" (Ola Nacional) y la co-creación comunitaria.

Metodología
Este estudio emplea un enfoque de aprendizaje automático multimodal para analizar un conjunto de datos a gran escala recolectado de Bilibili, Xiaohongshu y Weibo Super Topics entre enero de 2024 y marzo de 2026.

• Recolección de Datos: El corpus final consta de 81,457 comentarios textuales válidos y 123,692 imágenes asociadas que cubren 127 obras/IP centrales de ACGN. La muestra está estratificada por generación, con un 71.5% de la Generación Z y un 28.5% de Millennials.
• Sistema de Etiquetado: Se construyó un sistema de etiquetado de tres niveles basado en principios dirigidos por la teoría y por los datos. Las características clave de segundo nivel incluyen "Narrativa de Sistema", "Consumo de Elementos Moe", "Integración de Guochao", "Co-creación Comunitaria", "Intensidad de Identificación con el Medio" e "Identificación Cultural Autóctona".
• Procesamiento Multimodal:
  • Texto: Procesado mediante segmentación Jieba con un léxico ACGN personalizado, filtrado de ruido y BosonNLP para el análisis de sentimiento.
  • Imágenes: Estandarizadas a 640×640 píxeles, aumentadas mediante rotación/volteo y deduplicadas mediante hashing perceptual.
  • Mapeo de Etiquetas: El texto fue mapeado usando SentenceTransformer (umbral de similitud de coseno $\tau=0.6$), y las imágenes fueron mapeadas usando el modelo CLIP (ViT-B/32, $\tau=0.65$).
  • Fusión: Se aplicó una estrategia de fusión ponderada (0.6 para texto, 0.4 para imagen) para crear un vector de características de seis dimensiones para cada muestra.
• Modelo de Aprendizaje Automático: Se entrenó un modelo de ensamble XGBoost para predecir dos objetivos continuos: Intención de Consumo y Valor de Sentimiento. Los hiperparámetros fueron optimizados mediante búsqueda de cuadrícula (grid search) y validación cruzada de 5 pliegues (5-fold cross-validation).
• Interpretabilidad: Se utilizaron explicaciones de adición de Shapley (SHAP) para cuantificar la importancia de las características y analizar los efectos marginales, abordando la naturaleza de "caja negra" de XGBoost.
• Análisis Estadístico: Se realizaron análisis de correlación de Pearson, análisis de mediación (PROCESS Modelo 4) y análisis de moderación (PROCESS Modelo 1) para validar las hipótesis teóricas.

Resultos Clave

1. Necesidad Multimodal: La fusión multimodal mejoró significamente la cobertura de características, con un incremento promedio del 186.5%. La "Narrativa de Sistema" y la "Integración de Guochao" experimentaron saltos de cobertura de 285.4% y 192.6%, respectivamente, demostrando que los datos visuales son críticos para capturar las características del consumo de arte digital.
2. Dominancia de la Narrativa de Sistema: Contrario al modelo de "base de datos de elementos Moe", la "Narrativa de Sistema" (sistemas de cultivo, reglas de construcción de mundos) es un motor fundamental. Mientras que el "Consumo de Elementos Moe" tuvo un valor SHAP global ligeramente superior para el sentimiento, la "Narrativa de Sistema" mostró un coeficiente de regresión estandarizado más fuerte ($\beta=0.287$) sobre la intención de consumo y un efecto marginal más pronunciado para las cohortes de alta intención.
3. Mediación de Guochao: La "Identificación Cultural Autóctona" media parcialmente la relación entre la "Integración de Guochao" y la "Intención de Consumo", explicando el 39.8% del efecto total. Esto confirma que la confianza cultural actúa como un puente psicológico que transforma la apreciación estética en comportamiento de compra.
4. Moderación de la Co-creación: La "Intensidad de Co-creación Comunitaria" modera positivamente el efecto de la integración de Guochao en el consumo. Los altos niveles de participación comunitaria amplifican el efecto motor de los elementos culturales.
5. Divergencia Generacional:
   • Generación Z: Impulsada por el "Consumo de Elementos Moe" y la "Co-creación Comunitaria" (modelo visual-comunitario). Muestran una mayor sensibilidad hacia los elementos de Guochao y la Identificación Cultural Autóctona.
   • Millennials: Impulsados por la "Narrativa de Sistema" y la "Intensidad de Identificación con el Medio" (modelo de identificación-narrativa), valorando la coherencia narrativa y la inmersión profunda.

Contribuciones Clave

• Innovación Teórica: El estudio construye un modelo indigenizado de "Contexto—Campo—Identificación—Comportamiento", desafiando la transposición directa de las teorías Otaku japonesas. Propone el concepto de una "base de datos fundamentalista" china donde coexisten las grandes narrativas y los símbolos fragmentados.
• Innovación Metodológica: Demuestra la eficacia de integrar XGBoost con SHAP sobre datos multimodales (texto + imagen) para cuantificar patrones de consumo subcultural, yendo más allá de la regresión lineal tradicional para capturar interacciones de características no lineales.
• Perspectiva Empírica: La investigación proporciona evidencia cuantitativa de la "Dominancia de la Narrativa de Sistema" en la cultura Otaku china y elucida el mecanismo bidireccional de la "domesticación simbólica" (el capital guiando a los usuarios frente a los usuarios resignificando el contenido).

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma ofrecer perspectivas empíricas y teóricas novedosas sobre el consumo subcultural dentro del campo del arte de medios digitales. Al validar la "Dominancia de la Narrativa de Sistema", sugiere que el consumo Otaku chino se caracteriza por la búsqueda de la racionalidad sistémica y el orden, distinto del consumo fragmentado de los contextos postmodernos japoneses. El estudio sostiene que la "Integración de Guochao" no es meramente una tendencia visual, sino un mecanismo para activar la identidad cultural, el cual es amplificado aún más por la cultura participativa.

Prácticamente, los autores afirman que estos hallazgos proporcionan estrategias basadas en datos para la industria ACGN:

1. Estrategia de Contenido: Pasar de la simple "acumulación de Moe" a la construcción de mundos de "Sistema" coherentes e integrar orgánicamente símbolos culturales (por ejemplo, la filosofía taoísta como lógica de cultivo).
2. Operaciones de Usuario: Adoptar estrategias diferenciadas para la Generación Z (enfoque visual/interactivo) y los Millennials (enfoque en profundidad narrativa) y aprovechar la "Co-creación Comunitaria" como un amplificador del valor de la IP.

El estudio reconoce limitaciones, incluyendo la exclusión de datos de comunidades privadas (por ejemplo, grupos de QQ), la naturaleza transversal de los datos que impide el análisis longitudinal de la "domesticación simbólica", y la necesidad de futuras comparaciones transculturales (por ejemplo, con Corea del Sur) para validar aún más la distinción del fenómeno de la "Narracia de Sistema".