電視節目播前播中播后跨平臺評價方法研究

白雪松，殷復蓮，柴劍平

(中國傳媒大學　信息工程學院，北京　100024)

電視節目播前播中播后跨平臺評價方法研究

白雪松，殷復蓮，柴劍平

(中國傳媒大學信息工程學院，北京100024)

摘要:鑒于傳統的節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，并且存在數據來源單一或新媒體未突出、調查打分等方式帶來的高時間成本等問題，提出了電視節目播前播中播后跨平臺評價方案，數據采集于有線電視、視頻網站等多個平臺，采用優選對比的思路、多元線性回歸法進行播前評價；開展以節目收視用戶數、觀眾流動分析、微博詞云分析為主的播中評價，擴充了原有評價體系；完成基于主成分分析法、層次分析法等6種主客觀結合的方法來計算綜合指數的播后評價，有效避免了傳統調查打分等方式帶來的可操作性和時效性的降低。

關鍵詞:節目評價；播前；播中；播后；跨平臺；綜合指數

1電視節目評價方案

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

中國電視業強調經濟效益和社會效益并重，使得其評價體系應具備綜合性、定性與定量相結合的特點。2002年底，央視推出的《中央電視臺節目綜合評價體系方案》提到指標的占比分布是客觀指標占50%、主觀指標占30%和成本指標占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%，引導力20%，影響力25%，專業性5% ；其中傳播力又細分為收視目標完成率、觀眾規模、忠誠度和成長趨勢等4個二級指標[2-3]，影響力下設公信力和滿意度兩個二級指標，但引導力、公信力等指標的確定需要專家打分或觀眾調查，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下頒布的新節目評估體系里，增加了新媒體融合力，但這一指標如何科學量化還沒有定論，其有效性也未能凸顯出來[4]。

本文提出的電視節目播前播中播后跨平臺評價方案能夠將跨平臺的體量大、種類多的節目信息及收視數據，使用多種有效的統計方法進行播前、播中、播后3個階段的多角度評價，為保證節目制作和編排的科學性提供參考依據。

2電視節目播前播中播后跨平臺評價模型

電視節目播前播中播后跨平臺評價模型如圖1所示，節目的原始數據采集于有線電視、新浪微博、優酷視頻、愛奇藝、樂視網、騰訊視頻、搜狐視頻、芒果TV這些平臺，經過相應的預處理后，對微博數據、預告片數據、搜索引擎數據使用優選對比、多元線性回歸法來作出播前評價，將節目收視用戶數分析、觀眾流動分析和微博詞云分析結合起來作出播中評價，借助熵值法、變異系數法、TOPSIS法、灰色關聯分析法、層次分析法和主成分分析法賦權計算有線電視和互聯網平臺的綜合指數以作出播后評價。

圖1　電視節目播前播中播后跨平臺評價模型

3節目播前評價

傳統的播前評價方法主要有文本細讀和類型分析。本方案在原有方法之外，添加了根據某節目播前的互聯網數據對其進行評價及收視情況預估的內容，為科學評價電視節目的市場價值提供有效方法，同時對電視臺的節目購買及播出有很大幫助。

本方案以電視劇類節目為例，進行播前評價的原始數據包含如下三類：

1)微博熱議度、微博熱搜數、微博話題粉絲數、微博話題閱讀數、微博話題討論數、女主角微博粉絲數、男主角微博粉絲數。其中前五項是以電視劇名稱為關鍵詞查詢得到的數據，所有微博數據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、搜狗搜索指數。所有搜索數據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)預告片播放量，是從電視劇開播前兩周的已發布的預告片在各視頻網站播放量累積值。

3.1優選對比

為了便于進行不同電視劇間各類原始數據的比較，本方案先利用極差法對數據庫內數十部電視劇的原始數據進行標準化，再使用主成分分析法按上述分類進行客觀賦權以形成微博指數、搜索指數、預告片指數，最后從這3種指數的數值大小上來描述電視劇的播前表現，為電視臺進行節目采購等提供更多有效的依據。

如圖2所示，在微博指數里《天使的城》數值最大，表明其在微博平臺的宣傳效果最好，即獲得了較廣泛的網民關注；在搜索指數里，《平凡的世界》搜索量最大，表明網民借助互聯網搜索引擎主動去關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系；在預告片指數里，《天使的城》再次超過其他兩部劇，表明播放該劇的視頻網站數量多、視頻點擊率高，即其互聯網預期播放效果好，為后續正片的火熱播出打下了基礎。綜上，如果電視臺要從以上3部電視劇中選出1～2部進行購買播出，《天使的城》綜合表現較好，《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　電視劇類節目播前評價的指數展示(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測變量(或稱自變量、解釋變量)來預測響應變量(或稱因變量、結果變量)的方法。OLS(普通最小二乘)回歸是通過預測變量的加權和來預測量化的因變量，其中權重是通過數據估計而得到的參數。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為觀測的數目；k為預測變量的數目；Yi是第i次觀測對應的因變量的預測值；Xji是第i次觀測對應的第j個預測變量值；β0是截距項(所有預測變量為0時，因變量的預測值)；βj是預測變量j的回歸系數(斜率表示Xj改變一個單位所引起的的改變量)。

為了能夠恰當解釋OLS模型的系數，數據必須滿足正態性、獨立性、線性、同方差性。

通過計算預測變量間的相對權重，發現搜索指數和預告片指數對收視率和互聯網播放量的解釋程度較大，故將其作為實際的預測變量，接著建立OLS回歸擬合模型，并進行回歸檢驗[6]，通過檢驗的線性方程可對節目的收視指標進行一定程度上的預測，鑒于步驟較多，這里不再詳述。

4節目播中評價

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

4.1節目收視用戶數分析

在有線電視平臺，可以通過統計每分鐘各頻道的收視用戶數(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越多，表明該頻道在該時段播出的節目越吸引人。

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視頻道，通過縱向對比同一時段不同頻道的收視用戶數目，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(音樂類節目《回聲嘹亮》)、湖南衛視(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，東方衛視的收視用戶數遠低于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據，對觀眾在一段時間內的收視行為進行縱向的剖析，以把握觀眾群體在各頻道之間流入流出的動態，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，并統計某一研究頻道觀眾流入流出的方向及數目，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目，從而憑借觀眾流入流出的情況間接地評價節目。

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減去前一分鐘的收視用戶數)，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，據進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、其他業務(VOD視頻點播等)、換臺狀態流入BTV-1；在20：02、20：16、20：40左右觀眾開始較大規模地流出，其中以流出到其他業務、CCTV-1(播出電視劇《好大一個家》)、換臺狀態為主，而在20：52左右部分觀眾再次流入，其中以從BTV-8(播出專題類節目《青年探秘者》)流入到BTV-1為主，某些流出較多的時段對應的電視劇劇情由圖5中附帶的箭頭和文本框中的內容具體表示，這樣可以結合劇情對觀眾的流失進行分析，并比較同時期不同節目之間的競爭力。

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

4.3微博詞云分析

詞云是對網絡文本中出現頻率較高的關鍵詞予以視覺上的突出，形成“關鍵詞云層”或“關鍵詞渲染”，從而過濾掉大量的文本信息，使瀏覽網頁者只要一眼掃過文本就可以領略其主旨[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，分別抓取對應日期的微博文本，并使用R語言進行關鍵詞詞云的繪制。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目的情感表達或議論等，這為達到良好收視效果而對節目進行適當的制播調整有著重要指導意義。

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；后幾集開始出現對孫少安的負面評價，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，表明觀眾對她也出現了負面情緒。

圖5　電視劇《平凡的世界》主要角色的詞云隨劇集的變化

5節目播后評價

本方案將跨平臺的多種收視數據，根據不同情況使用熵值法、變異系數法、TOPSIS法、灰色關聯分析法、層次分析法和主成分分析法這6種主客觀賦權方法計算有線電視和互聯網平臺的綜合指數，其中主成分分析法可將節目指標分為播放量系列指標、滿意率系列指標、參與度系列指標、演員綜合指標、傳播廣度等。用于賦權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的無序程度或某個指標的離散程度。熵值越大，指標的離散程度越大，有序信息量越小，其對綜合評價的影響越大，故權重應該越小；反之亦然。

變異系數法是利用指標的變異系數(標準差與平均值的比值)大小來給各指標賦權重的。

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

灰色關聯分析法是對受到多個指標影響的系統進行整體性的綜合評價，已被廣泛接受。

層次分析法，是對較為復雜、模糊的問題進行定性定量結合分析的有效手段之一。它將指標分層化，逐層比較相關因素、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，選擇合適數目的主成分，再提取主成分，查看累積方差貢獻率。通過選擇不同個數的主成分，使得主成分的累積方差貢獻率盡可能大(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據降維，它能將大量相關變量轉化為一組很少的不相關變量(即主成分)。這些主成分能夠反映節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的指數數值，再對它們進行TOPSIS排序形成最終的綜合指數，其距離最優向量越近，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面的收視情況并進行比較。

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

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展示了同一時期優酷視頻的多部熱播電視劇主成分內部之間的比較，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》的演員綜合指數較高，《少年四大名捕》的播放量波動性最大，表明其在優酷視頻的收視情況不穩定。

圖7　優酷視頻電視劇主成分內部之間的比較

6小結

本文提出的電視節目播前播中播后跨平臺評價方案，其原始數據采集于有線電視、互聯網六大視頻網站和新浪微博，添加了新媒體數據，數據量級和種類的提升為電視節目的播前播中播后評價提供了可能。播前評價的微博指數、搜索指數、預告片指數可以對節目進行初期的評判，再借助具體的各項原始指標進行節目收視情況的預測，為節目采購等提供更多的有效依據；播中評價通過節目收視用戶數比較、觀眾流動分析、微博詞云分析來對電視節目進行跨平臺的定性定量和涉及節目內容的評價，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據結合多種主客觀賦權法來算出各平臺的綜合指數，避免了調查打分等方式帶來的可操作性和時效性的降低。本方案后續還可以在積累大量節目播前數據的基礎上對預測作進一步的改進，以及在播中評價中作更為深入的節目內容分析，以幫助電視節目制作商、集成商對其進行科學合理地評價，為后續新節目的制作提供改進的依據。

參考文獻：

[1]文衛華. 電視節目評價體系：英美模式和中國實踐[J].中國電視，2011(11)：82-85.

[2]王康宏. 進一步完善節目的評價體系[J].中國傳媒科技，2013(20)：15.

[3]廖仿紅，李冰，韋晶.電視劇播后質量評價指標體系[J].中國廣播電視學刊，2013(12)：86-88.

[4]羅紅輝.大數據時代的電視節目評估體系變革[J].視聽界，2013(12)：35-36.

[5]HANY，LIZ，ZHENGH，etal.AdecompositionmethodforthetotalleakagecurrentofMOAbasedonmultiplelinearregression[J].IEEEtransactionsonpowerdelivery，2015(1)：1.

[6]王華麗.多元線性回歸分析實例分析[J].科技資訊，2014(29)：22.

[7]OHJ，SUNGYC，KIMJH，etal.Time-dependentuserprofilingforTVrecommendation[C]// 2012SecondInternationalConferenceonCloudandGreenComputing(CGC).[S.l.]：IEEE，2012：783-787.

[8]唐家渝，孫茂松.期刊新媒體中的詞云：內容簡明表達的一種可視化形式[J].中國傳媒科技，2013(11)：18-19.

[9]ZHANGZ，WANGYY，WANGZX.AgreyTOPSISmethodbasedonweightedrelationalcoefficient[C]// 2013IEEEInternationalConferenceonGreySystemsandIntelligentServices.[S.l.]：IEEE，2013： 550-557.

白雪松(1993— )，碩士生，主研數據挖掘；

殷復蓮(1982— )，女，副教授，主研信號處理和數據挖掘；

柴劍平(1967— )，教授，主研信息處理。

責任編輯：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

文獻標志碼: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

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

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