袁才俊

摘 要 伴隨著媒體內(nèi)容融合的日漸深入，如何將不同媒體指標(biāo)融合，進(jìn)行傳播效果綜合評估，成為了業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。文章較為詳細(xì)地提出了一種通用算法，旨在解決中小型市場數(shù)據(jù)資源不完備情況下，跨媒體指標(biāo)無法多市場有效融合的困境。算法依托于模糊層次分析法，將市場的人口、經(jīng)濟(jì)、媒介相關(guān)指標(biāo)作為評價因子，綜合評價出各個城市的市場權(quán)重，從而可以通過加權(quán)求和的方式實(shí)現(xiàn)跨媒體指標(biāo)的融合。

關(guān)鍵詞 媒體融合；評價體系；市場融合；模糊層次分析法

中圖分類號 G2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）04-0035-04

1 跨媒體傳播效果評估研究現(xiàn)狀

1.1 研究背景

在習(xí)近平總書記“四全媒體”理念的要求與鼓舞下，貫穿傳統(tǒng)與新媒體的“全息”式呈現(xiàn)模式已經(jīng)成為了當(dāng)下內(nèi)容傳播的有效手段。

但是現(xiàn)實(shí)語境下各媒體以及各市場的信息仍然相互隔離，形成一座座信息孤島。傳播效果的跨媒體、跨市場融合評估逐漸成為如今業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。

1.2 跨媒體傳播效果評估

縱觀目前關(guān)于跨媒體傳播效果評估的研究，大多從跨媒體指標(biāo)意義出發(fā)，或建立新的融合指標(biāo)體系將傳統(tǒng)與新媒體數(shù)據(jù)都綜合考量[1]，或從測量方法上提出以區(qū)塊鏈進(jìn)行數(shù)據(jù)共享[2]。而實(shí)際跨媒體傳播效果的評估分為兩部分，除了需要完成跨媒體融合指標(biāo)的計(jì)算（圖1），后續(xù)根據(jù)評估需求進(jìn)行多市場融合指標(biāo)的融合也十分關(guān)鍵，具有重要研究價值。

2 跨市場指標(biāo)融合策略與市場系數(shù)評估

2.1 跨市場融合策略理論介紹

跨媒體融合指標(biāo)包括播放量等絕對指標(biāo)，也包括融合收視率、融合到達(dá)率等相對指標(biāo)。想要融合來自不同市場的跨媒體相對指標(biāo)、將來自不同市場的相對/絕對指標(biāo)進(jìn)行比較以及將總體市場的絕對指標(biāo)進(jìn)行垂直細(xì)分均需要考慮市場規(guī)模。如對于（融合）收視率的市場融合，合理的方式是利用收視率公式[3]反推收看總?cè)藬?shù)再進(jìn)行融合：

但這一解決方案受限于融合指標(biāo)下各類媒體形態(tài)市場數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法差異而無從開展：1）傳統(tǒng)電視收視測量采用日記卡、人員測量儀等抽樣測量方法[4]，本身并未基于市場規(guī)模測量；2）網(wǎng)絡(luò)、移動媒體，收視率、播放量等指標(biāo)的測量都是依托于用戶訪問請求等，憑借IP地址定位市場所得用戶總數(shù)不準(zhǔn)確（存在臨時移動、使用代理等潛在可能性），且往往數(shù)據(jù)不公開，外部得到的數(shù)據(jù)往往是全網(wǎng)層面；3）小城市/鄉(xiāng)/鎮(zhèn)的用戶數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)困難。

在市場指標(biāo)測量標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)開源前，建立一套較為客觀合理的市場數(shù)據(jù)補(bǔ)全算法，彌補(bǔ)市場數(shù)據(jù)缺失而帶來的媒體融合失靈，意義重大。

從公式不難看出，市場數(shù)據(jù)用于將無法直接比較加和的相對指標(biāo)轉(zhuǎn)為絕對指標(biāo)。排除量綱來看，市場數(shù)據(jù)相當(dāng)于相對指標(biāo)的權(quán)重，用于根據(jù)市場狀況放大或縮小相對指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)其絕對意義，因而可以建立如下理論模型：

1）進(jìn)行多市場的（融合）相對指標(biāo)融合計(jì)算時有：

2）進(jìn)行不同市場的（融合）相對指標(biāo)比較時，參考傳統(tǒng)收視率的計(jì)算改進(jìn)策略，市場系數(shù)可以作為調(diào)節(jié)因子，避免因市場規(guī)模差異而導(dǎo)致的“相對指標(biāo)失真”。

3）對于只有總體市場層面數(shù)據(jù)的絕對指標(biāo)（如網(wǎng)絡(luò)媒體的閱讀量、播放量），映射市場規(guī)模的市場系數(shù)也可以作為權(quán)重估算各個細(xì)分市場的數(shù)據(jù)。

因而要解決市場數(shù)據(jù)缺失帶來的融合指標(biāo)不可比、不可加、不可拆分的問題，關(guān)鍵在于為各個市場指標(biāo)設(shè)置可靠有效的市場系數(shù)。

2.2 模型構(gòu)建

在傳統(tǒng)的多市場指標(biāo)求和公式中，相對指標(biāo)轉(zhuǎn)為可加可比的絕對指標(biāo)的權(quán)重因素往往只考慮了市場的用戶數(shù)/設(shè)備數(shù)，而實(shí)際上影響不同市場指標(biāo)的可比性與可加性的因素不僅僅包括這一參數(shù)。

結(jié)合過往參考文獻(xiàn)，將權(quán)重的影響因素歸為人口、經(jīng)濟(jì)、媒介三個準(zhǔn)則層維度建立指標(biāo)體系，參見表1。

3 模糊層次分析算法

3.1 算法簡介

模糊層次分析法（FAHP）一種定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法，廣泛運(yùn)用于系統(tǒng)評估、行為評價的研究。其主觀之處在于輸入層面需要由人工對各層次的各項(xiàng)指標(biāo)的重要性對比做出評價。但由于依托于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，基于模糊系統(tǒng)理論，最終權(quán)重的主觀性會隨著層次的復(fù)雜性、以及模糊處理而盡可能降低。

3.2 算法實(shí)現(xiàn)與案例展示

本研究基于python3.7在windows10操作系統(tǒng)下完成了市場評估算法的實(shí)現(xiàn)，并邀請了傳播效果研究方面專家參與市場評估樣例的構(gòu)建，算法流程分步驟闡述如下。

1）在各層次構(gòu)造模糊判斷矩陣。算法第一步是由本領(lǐng)域?qū)＜覟闇?zhǔn)則層與指標(biāo)層的指標(biāo)人為進(jìn)行兩兩對比評分。評價采用0.1—0.9標(biāo)度法[1]：

專家/研究者進(jìn)行評價時可以介于標(biāo)準(zhǔn)之間；專家需要對每個指標(biāo)做出最低評價（li），中間評價（mi）與最高評價（ui）；此時由于主觀性誤差從具體值轉(zhuǎn)移到了評分區(qū)間，且將多人評價取均值，將極大降低主觀因素干擾。

五位專家三值評價取均值后得到如下模糊判斷矩陣：

2）計(jì)算每個指標(biāo)的綜合模糊值。

綜合模糊值的公式

分子表示每一行三值組成向量求和，分母表示整個矩陣每一個三值向量求和結(jié)果。

3）去模糊化。由步驟2）得到了經(jīng)過處理后的各指標(biāo)的初始權(quán)重，但此時權(quán)重仍然為模糊化后的向量（模糊數(shù)）（li，mi，ui），此時需要進(jìn)行去模糊化處理。將一個指標(biāo)去模糊化過程實(shí)際上是計(jì)算該指標(biāo)模糊數(shù)大于其他所有指標(biāo)模糊數(shù)的可能性，這里以三角函數(shù)型隸屬函數(shù)作為重要性標(biāo)度的隸屬度度量，其函數(shù)分布如下：

7）至此，完成了相對指標(biāo)對絕對指標(biāo)的轉(zhuǎn)換，可以進(jìn)行不同市場的指標(biāo)融合?？捎糜?.1跨媒體的多市場融合計(jì)算。

4 結(jié)語

文章為解決市場統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺乏的情況下，跨市場傳播效果評估提供了一種新思路：市場數(shù)據(jù)（用戶數(shù)、開機(jī)數(shù)、觸達(dá)用戶數(shù)）實(shí)際也是調(diào)節(jié)權(quán)重，可以根據(jù)可查的人口、經(jīng)濟(jì)、媒介等指標(biāo)做出近似權(quán)重的估計(jì)并進(jìn)行比較與求和。算法模型清晰易用，可擴(kuò)展性強(qiáng)，也具有較高的使用效率。

參考文獻(xiàn)

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