白雪松，殷復(fù)蓮，柴劍平

(中國傳媒大學(xué)　信息工程學(xué)院，北京　100024)

電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價方法研究

白雪松，殷復(fù)蓮，柴劍平

(中國傳媒大學(xué)信息工程學(xué)院，北京100024)

摘要:鑒于傳統(tǒng)的節(jié)目綜合評價體系只含播前和播后兩個階段而缺少播中評價，并且存在數(shù)據(jù)來源單一或新媒體未突出、調(diào)查打分等方式帶來的高時間成本等問題，提出了電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價方案，數(shù)據(jù)采集于有線電視、視頻網(wǎng)站等多個平臺，采用優(yōu)選對比的思路、多元線性回歸法進(jìn)行播前評價；開展以節(jié)目收視用戶數(shù)、觀眾流動分析、微博詞云分析為主的播中評價，擴(kuò)充了原有評價體系；完成基于主成分分析法、層次分析法等6種主客觀結(jié)合的方法來計算綜合指數(shù)的播后評價，有效避免了傳統(tǒng)調(diào)查打分等方式帶來的可操作性和時效性的降低。

關(guān)鍵詞:節(jié)目評價；播前；播中；播后；跨平臺；綜合指數(shù)

1電視節(jié)目評價方案

電視節(jié)目評價對整個節(jié)目制播流程的順利進(jìn)行具有重要參考意義，不同國家的節(jié)目評價體系也有其各自的特點。英國的節(jié)目評價以觀眾滿意率為主，其評價內(nèi)容包括觸達(dá)率、品質(zhì)、影響力和投資價值4個方面，并且每個方面還細(xì)分出多個二級指標(biāo)，比如觸達(dá)率里提到了新平臺觸達(dá)情況，這包括互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等新媒體的點擊率、下載量等。美國的節(jié)目評價以收視率為主，偶爾會涉及節(jié)目滿意度的調(diào)查[1]。

中國電視業(yè)強調(diào)經(jīng)濟(jì)效益和社會效益并重，使得其評價體系應(yīng)具備綜合性、定性與定量相結(jié)合的特點。2002年底，央視推出的《中央電視臺節(jié)目綜合評價體系方案》提到指標(biāo)的占比分布是客觀指標(biāo)占50%、主觀指標(biāo)占30%和成本指標(biāo)占20% 。2011年，中央臺推出了新的欄目綜合評價體系，包括傳播力50%，引導(dǎo)力20%，影響力25%，專業(yè)性5% ；其中傳播力又細(xì)分為收視目標(biāo)完成率、觀眾規(guī)模、忠誠度和成長趨勢等4個二級指標(biāo)[2-3]，影響力下設(shè)公信力和滿意度兩個二級指標(biāo)，但引導(dǎo)力、公信力等指標(biāo)的確定需要專家打分或觀眾調(diào)查，在無形之中增加了評價的時間成本和難度。2012年，在原國家廣電總局指導(dǎo)下頒布的新節(jié)目評估體系里，增加了新媒體融合力，但這一指標(biāo)如何科學(xué)量化還沒有定論，其有效性也未能凸顯出來[4]。

本文提出的電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價方案能夠?qū)⒖缙脚_的體量大、種類多的節(jié)目信息及收視數(shù)據(jù)，使用多種有效的統(tǒng)計方法進(jìn)行播前、播中、播后3個階段的多角度評價，為保證節(jié)目制作和編排的科學(xué)性提供參考依據(jù)。

2電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價模型

電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價模型如圖1所示，節(jié)目的原始數(shù)據(jù)采集于有線電視、新浪微博、優(yōu)酷視頻、愛奇藝、樂視網(wǎng)、騰訊視頻、搜狐視頻、芒果TV這些平臺，經(jīng)過相應(yīng)的預(yù)處理后，對微博數(shù)據(jù)、預(yù)告片數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)使用優(yōu)選對比、多元線性回歸法來作出播前評價，將節(jié)目收視用戶數(shù)分析、觀眾流動分析和微博詞云分析結(jié)合起來作出播中評價，借助熵值法、變異系數(shù)法、TOPSIS法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、層次分析法和主成分分析法賦權(quán)計算有線電視和互聯(lián)網(wǎng)平臺的綜合指數(shù)以作出播后評價。

圖1　電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價模型

3節(jié)目播前評價

傳統(tǒng)的播前評價方法主要有文本細(xì)讀和類型分析。本方案在原有方法之外，添加了根據(jù)某節(jié)目播前的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對其進(jìn)行評價及收視情況預(yù)估的內(nèi)容，為科學(xué)評價電視節(jié)目的市場價值提供有效方法，同時對電視臺的節(jié)目購買及播出有很大幫助。

本方案以電視劇類節(jié)目為例，進(jìn)行播前評價的原始數(shù)據(jù)包含如下三類：

1)微博熱議度、微博熱搜數(shù)、微博話題粉絲數(shù)、微博話題閱讀數(shù)、微博話題討論數(shù)、女主角微博粉絲數(shù)、男主角微博粉絲數(shù)。其中前五項是以電視劇名稱為關(guān)鍵詞查詢得到的數(shù)據(jù)，所有微博數(shù)據(jù)均是截止到電視劇開播第七日凌晨的累積值。

2)百度搜索指數(shù)、搜狗搜索指數(shù)。所有搜索數(shù)據(jù)均是從電視劇開播前兩周到電視劇開播第七日凌晨的累積值。

3)預(yù)告片播放量，是從電視劇開播前兩周的已發(fā)布的預(yù)告片在各視頻網(wǎng)站播放量累積值。

3.1優(yōu)選對比

為了便于進(jìn)行不同電視劇間各類原始數(shù)據(jù)的比較，本方案先利用極差法對數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)十部電視劇的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，再使用主成分分析法按上述分類進(jìn)行客觀賦權(quán)以形成微博指數(shù)、搜索指數(shù)、預(yù)告片指數(shù)，最后從這3種指數(shù)的數(shù)值大小上來描述電視劇的播前表現(xiàn)，為電視臺進(jìn)行節(jié)目采購等提供更多有效的依據(jù)。

如圖2所示，在微博指數(shù)里《天使的城》數(shù)值最大，表明其在微博平臺的宣傳效果最好，即獲得了較廣泛的網(wǎng)民關(guān)注；在搜索指數(shù)里，《平凡的世界》搜索量最大，表明網(wǎng)民借助互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎主動去關(guān)注了解該劇的熱情高漲，這與電視劇的拍攝而帶動原著小說的熱議等原因也有一定關(guān)系；在預(yù)告片指數(shù)里，《天使的城》再次超過其他兩部劇，表明播放該劇的視頻網(wǎng)站數(shù)量多、視頻點擊率高，即其互聯(lián)網(wǎng)預(yù)期播放效果好，為后續(xù)正片的火熱播出打下了基礎(chǔ)。綜上，如果電視臺要從以上3部電視劇中選出1～2部進(jìn)行購買播出，《天使的城》綜合表現(xiàn)較好，《平凡的世界》播出實力也很強勁，《隋唐英雄之薛剛反唐》則遜色一些。

圖2　電視劇類節(jié)目播前評價的指數(shù)展示(只展示部分電視劇)

3.2多元線性回歸法

回歸，通常指那些用一個或多個預(yù)測變量(或稱自變量、解釋變量)來預(yù)測響應(yīng)變量(或稱因變量、結(jié)果變量)的方法。OLS(普通最小二乘)回歸是通過預(yù)測變量的加權(quán)和來預(yù)測量化的因變量，其中權(quán)重是通過數(shù)據(jù)估計而得到的參數(shù)。OLS回歸擬合模型的形式如下[5]

Yi=β0+β1X1i+…βjXji+…+βkXki,

1≤i≤n,1≤j≤k

(1)

式中：n為觀測的數(shù)目；k為預(yù)測變量的數(shù)目；Yi是第i次觀測對應(yīng)的因變量的預(yù)測值；Xji是第i次觀測對應(yīng)的第j個預(yù)測變量值；β0是截距項(所有預(yù)測變量為0時，因變量的預(yù)測值)；βj是預(yù)測變量j的回歸系數(shù)(斜率表示Xj改變一個單位所引起的的改變量)。

為了能夠恰當(dāng)解釋OLS模型的系數(shù)，數(shù)據(jù)必須滿足正態(tài)性、獨立性、線性、同方差性。

通過計算預(yù)測變量間的相對權(quán)重，發(fā)現(xiàn)搜索指數(shù)和預(yù)告片指數(shù)對收視率和互聯(lián)網(wǎng)播放量的解釋程度較大，故將其作為實際的預(yù)測變量，接著建立OLS回歸擬合模型，并進(jìn)行回歸檢驗[6]，通過檢驗的線性方程可對節(jié)目的收視指標(biāo)進(jìn)行一定程度上的預(yù)測，鑒于步驟較多，這里不再詳述。

4節(jié)目播中評價

在傳統(tǒng)的節(jié)目評估體系中沒有對播中階段進(jìn)行特別說明，但鑒于其在節(jié)目評價中發(fā)揮著重要作用，本方案單獨把這一階段挑出來進(jìn)行詳盡分析。本方案以電視劇類節(jié)目為例，其播中評價包含三個方面的內(nèi)容：一是節(jié)目收視用戶數(shù)分析；二是觀眾流動分析；三是微博詞云分析。

4.1節(jié)目收視用戶數(shù)分析

在有線電視平臺，可以通過統(tǒng)計每分鐘各頻道的收視用戶數(shù)(戶)來觀察對比在同一時段不同頻道的競爭力，某頻道的收視用戶數(shù)越多，表明該頻道在該時段播出的節(jié)目越吸引人。

如圖3所示，把BTV-1電視劇《平凡的世界》第1～2集的播出時段作為時間域，選取了部分央視及衛(wèi)視頻道，通過縱向?qū)Ρ韧粫r段不同頻道的收視用戶數(shù)目，來初步比較頻道之間的競爭力。對于近3萬的實際在線用戶而言，CCTV-1(電視劇《好大一個家》第37～38集)、BTV-1(電視劇《平凡的世界》第1～2集)、CCTV-3(音樂類節(jié)目《回聲嘹亮》)、湖南衛(wèi)視(電視劇《活色生香》第35～36集)競爭力相對強勁；對于首播電視劇《平凡的世界》而言，在同一時段播出同樣的劇集，東方衛(wèi)視的收視用戶數(shù)遠(yuǎn)低于BTV-1。

圖3　某日晚間時段(19：32—21：06)不同頻道收視用戶數(shù)目對比圖

4.2觀眾流動分析

流動分析基于累積的觀眾收視數(shù)據(jù)，對觀眾在一段時間內(nèi)的收視行為進(jìn)行縱向的剖析，以把握觀眾群體在各頻道之間流入流出的動態(tài)，為有針對性地制定編播制作策略提供參考[7]。通過遍歷觀眾在該時段的所有收視記錄，記錄下每個觀眾在不同時段收看的頻道名稱，并統(tǒng)計某一研究頻道觀眾流入流出的方向及數(shù)目，便可以知曉該研究頻道和其余頻道之間具體的觀眾流動數(shù)目，從而憑借觀眾流入流出的情況間接地評價節(jié)目。

圖4中深色線條表示在BTV-1電視劇《平凡的世界》第1～2集的播出時段里每分鐘的觀眾收視數(shù)目，淺色豎柱表示其每分鐘的流入流出凈值(即后一分鐘的收視用戶數(shù)減去前一分鐘的收視用戶數(shù))，由淺到深的橫向條塊表示主要演員出場的時間段，其中劇情對用戶的吸引程度影響著用戶是否繼續(xù)停留在該頻道。在第一集開播后第5分鐘(19：37)和第二集開播后第4分鐘(20：26)時，較多觀眾流入BTV-1，據(jù)進(jìn)一步的頻道間流動分析可知，這兩個時刻觀眾主要是從BTV-4、其他業(yè)務(wù)(VOD視頻點播等)、換臺狀態(tài)流入BTV-1；在20：02、20：16、20：40左右觀眾開始較大規(guī)模地流出，其中以流出到其他業(yè)務(wù)、CCTV-1(播出電視劇《好大一個家》)、換臺狀態(tài)為主，而在20：52左右部分觀眾再次流入，其中以從BTV-8(播出專題類節(jié)目《青年探秘者》)流入到BTV-1為主，某些流出較多的時段對應(yīng)的電視劇劇情由圖5中附帶的箭頭和文本框中的內(nèi)容具體表示，這樣可以結(jié)合劇情對觀眾的流失進(jìn)行分析，并比較同時期不同節(jié)目之間的競爭力。

圖4　BTV-1電視劇《平凡的世界》首播時第1-2集的收視指標(biāo)及演員參演時序圖

4.3微博詞云分析

詞云是對網(wǎng)絡(luò)文本中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞予以視覺上的突出，形成“關(guān)鍵詞云層”或“關(guān)鍵詞渲染”，從而過濾掉大量的文本信息，使瀏覽網(wǎng)頁者只要一眼掃過文本就可以領(lǐng)略其主旨[8]。本方案以播出時期較長的電視劇為例，將其播出時期分為前、中、后三個時段，分別抓取對應(yīng)日期的微博文本，并使用R語言進(jìn)行關(guān)鍵詞詞云的繪制。微博詞云在一定程度上可以反映出特定時期微博用戶對某節(jié)目的情感表達(dá)或議論等，這為達(dá)到良好收視效果而對節(jié)目進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹撇フ{(diào)整有著重要指導(dǎo)意義。

如圖5所示，觀眾對兩位主演所扮演角色的評價在電視劇播出的不同時期是不一樣的。

王雷(飾孫少安)：前幾集和中間幾集觀眾都一直喜歡他，覺得他性格樸實；后幾集開始出現(xiàn)對孫少安的負(fù)面評價，如“太假”，但同時也包含了“不屈不撓”、“接地氣”等詞所表達(dá)的正面評價。

佟麗婭(飾田潤葉)：前幾集和中間幾集觀眾對田潤葉抱有正面情緒；后幾集，“惡心”、“丑”這些詞的出現(xiàn)，表明觀眾對她也出現(xiàn)了負(fù)面情緒。

圖5　電視劇《平凡的世界》主要角色的詞云隨劇集的變化

5節(jié)目播后評價

本方案將跨平臺的多種收視數(shù)據(jù)，根據(jù)不同情況使用熵值法、變異系數(shù)法、TOPSIS法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、層次分析法和主成分分析法這6種主客觀賦權(quán)方法計算有線電視和互聯(lián)網(wǎng)平臺的綜合指數(shù)，其中主成分分析法可將節(jié)目指標(biāo)分為播放量系列指標(biāo)、滿意率系列指標(biāo)、參與度系列指標(biāo)、演員綜合指標(biāo)、傳播廣度等。用于賦權(quán)的幾類方法介紹如下：

熵值法是使用熵值的大小來描述某個系統(tǒng)的無序程度或某個指標(biāo)的離散程度。熵值越大，指標(biāo)的離散程度越大，有序信息量越小，其對綜合評價的影響越大，故權(quán)重應(yīng)該越小；反之亦然。

變異系數(shù)法是利用指標(biāo)的變異系數(shù)(標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值)大小來給各指標(biāo)賦權(quán)重的。

TOPSIS法是基于歸一化后的m×n(m條記錄，n個指標(biāo))節(jié)目指標(biāo)矩陣，挑選出每列指標(biāo)的最大值組成最優(yōu)向量，挑選出每列指標(biāo)的最小值組成最劣向量，再分別計算每條記錄與最優(yōu)向量、最劣向量的距離，最后以每條記錄與最優(yōu)向量的接近程度作為排名的依據(jù)[9]。

灰色關(guān)聯(lián)分析法是對受到多個指標(biāo)影響的系統(tǒng)進(jìn)行整體性的綜合評價，已被廣泛接受。

層次分析法，是對較為復(fù)雜、模糊的問題進(jìn)行定性定量結(jié)合分析的有效手段之一。它將指標(biāo)分層化，逐層比較相關(guān)因素、逐層檢驗比較的合理性。

主成分分析的主要步驟是先畫碎石圖，選擇合適數(shù)目的主成分，再提取主成分，查看累積方差貢獻(xiàn)率。通過選擇不同個數(shù)的主成分，使得主成分的累積方差貢獻(xiàn)率盡可能大(一般超過80% )，同時要保證主成分的解釋性較強。主成分分析主要用于數(shù)據(jù)降維，它能將大量相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為一組很少的不相關(guān)變量(即主成分)。這些主成分能夠反映節(jié)目不同方面的收視情況，同時又盡可能多地保留原有收視信息。

利用上述6種方法計算出其對應(yīng)的指數(shù)數(shù)值，再對它們進(jìn)行TOPSIS排序形成最終的綜合指數(shù)，其距離最優(yōu)向量越近，排名就越靠前，表明其綜合收視情況就越好。

本實例使用TOPSIS法計算電視劇類節(jié)目在不同頻道不同播出輪次的綜合得分及排名，以及使用主成分分析法獲得電視劇多個側(cè)面的收視情況并進(jìn)行比較。

如圖6所示，《平凡的世界》在BTV-1及北京衛(wèi)視高清頻道的收視情況好于其他頻道，甚至BTV-1和北京衛(wèi)視高清頻道的兩次重播的收視情況都好于東方衛(wèi)視等頻道的首播。

圖6　電視劇《平凡的世界》在不同頻道不同播出輪次的綜合得分及排名

圖7展示了同一時期優(yōu)酷視頻的多部熱播電視劇主成分內(nèi)部之間的比較，其中《隋唐英雄之薛剛反唐》的傳播廣度最好，《少年四大名捕》和《天使的城》的演員綜合指數(shù)較高，《少年四大名捕》的播放量波動性最大，表明其在優(yōu)酷視頻的收視情況不穩(wěn)定。

圖7　優(yōu)酷視頻電視劇主成分內(nèi)部之間的比較

6小結(jié)

本文提出的電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價方案，其原始數(shù)據(jù)采集于有線電視、互聯(lián)網(wǎng)六大視頻網(wǎng)站和新浪微博，添加了新媒體數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量級和種類的提升為電視節(jié)目的播前播中播后評價提供了可能。播前評價的微博指數(shù)、搜索指數(shù)、預(yù)告片指數(shù)可以對節(jié)目進(jìn)行初期的評判，再借助具體的各項原始指標(biāo)進(jìn)行節(jié)目收視情況的預(yù)測，為節(jié)目采購等提供更多的有效依據(jù)；播中評價通過節(jié)目收視用戶數(shù)比較、觀眾流動分析、微博詞云分析來對電視節(jié)目進(jìn)行跨平臺的定性定量和涉及節(jié)目內(nèi)容的評價，為播中評價提供了新的方法借鑒；播后評價將大量的跨平臺數(shù)據(jù)結(jié)合多種主客觀賦權(quán)法來算出各平臺的綜合指數(shù)，避免了調(diào)查打分等方式帶來的可操作性和時效性的降低。本方案后續(xù)還可以在積累大量節(jié)目播前數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對預(yù)測作進(jìn)一步的改進(jìn)，以及在播中評價中作更為深入的節(jié)目內(nèi)容分析，以幫助電視節(jié)目制作商、集成商對其進(jìn)行科學(xué)合理地評價，為后續(xù)新節(jié)目的制作提供改進(jìn)的依據(jù)。

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白雪松(1993— )，碩士生，主研數(shù)據(jù)挖掘；

殷復(fù)蓮(1982— )，女，副教授，主研信號處理和數(shù)據(jù)挖掘；

柴劍平(1967— )，教授，主研信息處理。

責(zé)任編輯：時雯

Researchofbefore-during-afterbroadcastingcross-platformevaluationonTVprograms

BAIXuesong，YINFulian，CHAIJianping

(Communication University of China，College of Information Engineering，Beijing 100024，China)

Abstract:The traditional comprehensive evaluation system only contains before-broadcasting evaluation and after-broadcasting evaluation two stages and lacks evaluation during the broadcasting. As for shortcomings of the comprehensive evaluation system such as single data source or ignorance of new media as well as the high time cost and difficulty of making surveys and marking，a new evaluation on TV programs is proposed in this paper，which has a perspective for before-during-after broadcasting cross-platform evaluation. In this scheme，data are collected from the cable television，the video websites and other platforms. The methods of the optimal comparison and multiple linear regression are used to do the evaluation before broadcasting. The analysis of the viewing audience number，the audience flow and the wordle on micro blog is conducted in the evaluation during the broadcasting，which expands the original evaluation system. The objective or subjective methods of principal component and analytical hierarchy analysis are used to weight and calculate the comprehensive index to perform the evaluation after broadcasting，avoiding the reduction of operability and effectiveness to which the traditional survey and other ways lead.

Key words:evaluation on TV programs； evaluation before broadcasting； evaluation during the broadcasting； evaluation after broadcasting； cross-platform； comprehensive index

中圖分類號：TN949.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.04.025

基金項目：國家廣播電影電視總局科研基金項目(2-4)

作者簡介：

收稿日期：2015-10-23

文獻(xiàn)引用格式：白雪松，殷復(fù)蓮，柴劍平. 電視節(jié)目播前播中播后跨平臺評價方法研究[J].電視技術(shù)，2016，40(4)：121-126.

BAIXS，YINFL，CHAIJP.Researchofbefore-during-afterbroadcastingcross-platformevaluationonTVprograms[J].Videoengineering，2016，40(4)：121-126.