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探析大数据时代收视率调查体系的创新与优化

2015-06-25 16:52:51     作者:汤天甜 汪红春 摄影:新闻学院     

(重庆大学新闻学院 401331 重庆市)

注:本文已发表在《现代传播》,2015年第5期。

【摘要】收视率调查体系吸纳和运用大数据及其挖掘技术,可以重新发现和认识受众收视状况,深入分析受众的认知、心理以及行为,突破全媒体环境下受众分析困境,拓展受众分析的广度与深度。随着大数据时代来临,收视率调查体系将被重新建构,呈现出调查主体多元化、评估指标多样化、测量方法智能化、服务对象广泛化的发展态势。

【关键词】收视率调查体系;大数据;创新;重构

作者简介:汤天甜,重庆大学新闻学院讲师、硕士生导师 汪红春,重庆大学新闻学院硕士研究生

基金项目:本文系重庆大学中央高校基本科研业务费专项项目《大数据时代社交媒体中的信息风险与治理》,项目编号:106112015CDJSK07XK18。阶段性成果。

随着互联网数字化及媒介融合进程的加快,中国电视行业已不可避免地进入了大数据时代。媒体机构、广告商、收视率调查公司意识到仅凭单纯的收视率数据难以全面、深入地把握和分析受众,“亟须引入新的监控视角和衡量标准来进行评估,综合考量观众对电视节目的真实关注情况和态度倾向。”[1]大数据及其概念、数据挖掘技术、新的测量维度被引入到了传统收视率调查体系,促使收视率调查主体思维、方法、技术不断进步与革新,为全面、客观、准确地呈现全媒体环境下受众的收视行为提供了可能。

一、问题的提出

收视率调查体系是指收视率调查过程中各相关环节构成的统一整体,包括调查主体、评估指标、测量方法、服务内容等。它们相互配合、协同合作,共同完成电视节目效果的评价。随着全媒体时代复杂的视频播出环境以及受众新的收视习惯,传统收视率调查体系备受质疑,主要表现为:测量指标少,无法全面反映收视效果;样本量较少,可信度低、易受污染;播出终端多样化,无法开展跨平台测量。面对日益凸出的问题和弊端,收视率调查体系急需创新与优化。2011年,美国咨询公司麦肯锡发布《大数据:下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》研究报告宣布大数据时代的到来,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产要素。可以说,数据的使用贯穿于整个收视率调查过程中,由于收视行为的相关数据在不断累积,传统的数据处理技术已无法处理海量数据,这也推动数据处理技术的发展和收视率调查体系变革与发展。大数据在收视率调查体系中如何被接纳与应用?大数据将对收视率调查体系产生哪些影响?能否借助大数据消除收视率调查体系的弊端和缺陷?本文重点考察和讨论了大数据在收视率调查系统运作机制,进而预测收视率调查体系发展态势,为收视率调查体系的创新与优化提供新思路。

二、大数据在收视率调查系统中的应用

“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉”[2],大数据带来的不仅是数据量几何级增长还有对分析数据方式、思维与意识的转变,大数据本身、大数据技术以及大数据的价值如何在收视率调查体系体现、应用和吸纳,需要我们对此进行详细的分析和解读。

(一)海量数据全面掌握受众收视情况

传统的收视率调查是根据随机抽样的小数据推测与分析受众的收视情况,错失了大量原始数据背后的巨大价值。海量和多元的全样本才是大数据的力量所在,其给收视率调查体系带来了一个获取全面、完整、系统受众数据的机会,获取过去不曾拥有的数据价值。据《2013年中国网民网络视频应用研究报告》显示,截至2013年底,中国网络视频用户规模达4.28亿,网络视频和传统电视媒体的深入合作带动了网络视频的播放,移动端视频用户的收看习惯正在形成。[3]在互联网时代,视频用户观看过程也是数据生产的过程,巨大视频用户群可以在网上生产数据、存储数据以及分享数据。特别是对来源丰富、内容复杂、难以量化的非结构用户数据的收集、处理与分析,将会使受众收视行为得以多角度呈现,与此同时,不断累积和增长的用户收视数据也会创造出由量变到质变的新价值,充分彰显出大数据的力量与优势。

(二)多样化数据深度解析受众收视行为

受众收视效果分为认知、心理、行为三个层面,传统收视率调查的测量指标只能反映受众认知层面的效果,即多少人看了某节目、看了多长时间,不能反映受众收视心理效果或之后的行为效果,无法准确评价节目的好坏优劣,进而影响了收视率评价的科学性和合理性。网络的互动性让受众通过博客、微博、贴吧等网络自组织平台发布个人各种关于影视作品信息、表达意见与看法。大数据可以监测、记录受众在观看视频过程中留下的大量痕迹,分析受众在社交网络互动中的收藏、搜索、分享、转播和评论等非结构性信息,反映受众的心理、态度、行为、兴趣及其习惯,将受众分析效果向心理和行为方面推进。例如,由喻国明教授等人提出电视剧网络舆情反馈指数,构建知名度、关注度、收视度、推荐度、满意度和集中度等指标,试图测量观众深层次的情感层面。尼尔森网联利用大数据的挖掘技术分析了百万视频受众的用户业务使用的关联度,再对用户群体进行细分和归类,为广告商产品推广和营销提供精准化服务。

(三)大数据技术突破全媒体评估瓶颈

在媒介融合背景下,数字电视、手机电视、互联网电视、移动电视等视频形态不断出现,人们可以随时随地跨屏收看视频。传统收视率调查体系主要监测对象是电视,无法监测全媒体时代受众的收视情况。大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面,作为一项跨平台技术,大数据将整合和监控跨屏观看、多渠道收视数据,通过计算机云技术处理和剖析受众收视行为,记录视频受众每一步的操作行为;数据自动回传和采集,全程由计算机自动完成,客观反映受众真实行为,减少人为干预,保证数据真实、可信,满足大数据时代人们对收视数据越来越快速、高效的要求。大数据时代,各大数据公司展开了激烈的受众数据挖掘技术的竞赛,一些列大数据挖掘技术、方法和指标不断出现。例如,2008年成立的泽传媒专注传媒产业的数据研究,已经发展成为国内传媒领域大数据研究最前沿的互联网公司之一,拥有国内首份传媒行业大数据软件著作权。[4]歌华有线公司成立大样本收视数据研究中心打算建成全国首个大样本收视数据实时回传、采集、分析系统,让收视率调查迈入“大数据时代”。[5]

三、大数据时代收视率调查体系的重建

历史经验表明,收视率调查体系从来都不是一成不变的,而是随着科学技术的发展、媒介环境的改变以及我们对受众认识的加深而不断发展创新,大数据对电视产业带来了变革浪潮,收视率调查体系不能独善其身,必须不断改变、适应和拥抱大数据时代。

(一)测量指标:从标准化转向多样化

在媒介融合大背景下,收视率调查系统将测量范围由传统的电视媒体扩展到互联网、手机等新媒体平台,除了原来的收视率、开机率、占有率等受众认知指标,通过大数据技术还可以对受众观看视频行为、态度及喜好进行统计与量化,将态度和情绪转变为可分析的数据,进而构建起受众的行为指标、态度指标,实现测量指标的多样化。

具体来看,在新媒体环境下受众观看视频时播放、回放、暂停等行为轨迹都将时刻被监测、记录和存储,在大数据技术支持下,收视率调查公司可多维度、综合性地分析网络受众收视行为,生成各种测量指标,比如视频播放量、搜索量、评论量、转发量等。而受众态度指标则具体体现在受众观看视频过程前后的留言量、评分数、推荐量,如中国传媒大学网络舆情研究所构建的电视节目网络人气指数评估体系,即是从多维交叉的视角将相关受众意见数据收集起来,以内容分析法和文本分析法为主要研究方法,运用精确的指数计算来对受众反馈进行深层次分析,通过对网络讨论内容的分析,实现对受众态度和观点的甄别分析。

随着收视率调查公司和数据公司联手对受众收视数据的不断挖掘和应用,一些新的测评数据指标的确可以让我们更加全面地认识受众的收视行为,但新出现的测评指标尚未经过市场和时间的有效检验,其可能存在的技术缺陷不仅会导致指标出现误差,还可能会导致某些公司为了一己私利造假数据。因此,如何在众多测量指标中选择一些科学、实用并被广泛认可与接受的测量指标,还需市场与相关管理部门的共同努力。

(二)调查主体:从一家独大转向多元竞争

优势公司垄断收视率调查市场的现象在国内外都十分普遍,但垄断并不能完全消除竞争,少数调查公司“一家独大”的局面正在遭到业界的“集体”抵制。[6]随着大数据的广泛运用,诸多互联网公司、影视制作公司与视频相关行业凭借着资源、资金、技术、人才等软硬件优势积极加入收视率调查领域,纷纷成立了大数据研究中心或部门,旨在第一时间抢占收视率调查市场。同时,传统的数据服务公司也通过升级自身服务能力来实现转型,如掌握实时、海量数据的监测技术,借助以往数据分析模型构建的能力来提升构建海量数据挖掘模型的能力,强化自身对海量数据的分析能力,生产和分发多种数据产品来服务业界等,迅速成为互联网、数字电视领域的综合数据服务商。更有基于新的社交电视媒体的出现而专门从事社交电视评论信息采集、分析的数据服务公司。[7]

因此,传统的收视率调查市场被垄断的局面将被打破,每个参与调查的公司与主体,都无法靠一己之力完成对受众认知、心理、行为等多种信息的收集、处理,各调查主体需要通力合作,发挥所长,在合作中竞争,在竞争中合作,共同提升收视率调查体系科学性和可靠性。例如,歌华有线公司与中国传媒大学、央视索福瑞、尼尔森、秒针系统、新生代全景、中传瑞智等单位均开展了深度技术合作。

在大数据时代,数据作为一个资本与门槛,让越来越多主体参与到收视率调查体系中来,出现了数据存储公司、数据分析公司、数据咨询与服务公司,国内央视-索福瑞公司建立的“一个市场、一种货币”的收视率调查市场体系有望被打破。无论是原有的独家垄断和即将到来的自由竞争的收视率调查体系,都将面临数据报告客观、公正和透明的问题,而这又需要收视率调查市场建立有效的监督机制,维护良好的市场秩序。

(三)测量技术:从人机结合转向以计算机为主

从收视率调查历史看,收视率测量技术随着时代的需求和科学的发展在不断演进。从早期的电话访问法、日记法、问卷调查法,再到后来的电子仪器法,每种测量方法都各有所长,测量技术的发展总体趋势是自动化和智能化程度越来越高,尽可能减少人为误差。

大数据专家预测,在海量数据面前,将来作出决策的将是机器而不是人类自己,单纯依靠人类判断力的时代将被计算机系统所改变甚至取代。收视率调查机构可充分运用计算机数据处理系统计算和统计出各视频节目收视率数据,挖掘受众的非结构信息,继承传统定量研究方法的优势,共同监测受众在新媒体收视行为。例如,北京大学视听传播研究中心采用网络信息抓取加语义分析新技术,实现了节目调查范围的全域化和样本的海量化以及主观分析的软件化、数据化、自动化;以网民和微博用户的意见和评论为中心,实现了节目评估的客观化和市场化。[8]

即使测量技术对机器依赖越来越强,我们仍不能否认以人工操作为主的日记法的费用低廉,无需安装仪器等优势。所以,在收视率调查测量技术变革过程中,调查机构也需采用多种技术测量手段,特别是人工为主测量技术作为必要补充,共同完成测量工作。

(四)服务对象:从少数机构转向广泛化

在传统收视率调查市场,收视服率主要是用于视频节目的评估和广告商投放广告的参考。因此,电视制作机构需要收视率来了解观众需求和竞争对手情况,以此作为节目播出重要依据;广告商需要根据收视率,对电视节目收视情况作出评价,选择性投放广告。

在大数据时代,海量数据催生了收视率调查体系全新的业务范畴,如个性化的增值服务,大众化的服务对象等,这也为收视率调查市场打开了新的盈利途径。大数据分析的精确性让电视节目制作方实时、准确地了解受众对节目的喜好,深入挖掘受众收视行为,并随时调整节目策划、节目制作、节目设置与播出计划,提升节目品质和产品的核心竞争力。例如《中国好声音》根据网友互动信息制作了姐妹篇《酷我声音》;爱奇艺公司等视频播出机构也根据受众在观看过程中留下的播放痕迹和数据推出了“绿镜”视频编辑等功能,在综合分析受众海量视频观看数据的基础上,自动判断受众喜好,生成受关注程度最高的 “精华版”视频。此外,互联网视频公司依托大数据采集和分析所得到的受众观看偏好,为受众提供了智能与个性的视频观看服务指南。优酷土豆集团每月都将发布《中国网络视频指数》,根据海量的数据和专业分析,推出“视频指数”“视频热度排行榜”,洞察受众行为、解读行业趋势。

在营销广告服务领域,研究机构已推出“购买者收视行为研究”、“目标消费者收视分析”等产品,深度分析视频受众消费信息、消费行为,建设完整的视频受众消费行为数据库,为广告评估提供了多维的分析工具,在避免重复投放的基础上,使广告投放更精准有效,并为商品市场营销提供详细策略。例如,央视-索福瑞媒介研究有限公司首次联手新浪微博以大数据为桥梁,推出微博收视指数为电视媒体从社会化传播的维度开展节目评估、营销传播,提供标准化分析工具。

四、结语

大数据的运用,为收视率调查体系适应全媒体环境提供了难得的契机,然而,目前大数据技术还未完善,数据处理能力也相对较弱,各大平台之间数据并未彻底开放与共享,在使用大数据过程中,应树立数据意识,充分利用好原始数据,挖掘数据背后的潜在价值,提升受众收视测量的科学性、可行性、准确性。同时,对大数据可能引发的数据独裁和崇拜,损害受众个人隐私、破坏收视率调查市场秩序等负面效果有充分认识与准备。在大数据对收视率调查体系带来机遇的同时,收视率调查体系如何重构“一个市场,一个系统”,发挥统一货币的功能,如何做好调查系统各环节的公开与透明、接受大众监督、塑造权威性和认同感,仍然值得学界和业界继续关思考与实践。


注释:

[1]张树庭:《视网融合时代的电视节目评估》,中国广播电视出版社2012版,第17页。

[2]维克托・迈尔-舍恩伯格、肯尼思・库克耶:《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》,盛杨燕、周涛译,浙江人民出版社2013版,第9页。

[3]中国互联网络信息中心:《2013年中国网民网络视频应用研究报告》,2014年6月。

[4]泽传媒官网介绍:

2015年1月16日访问,http://www.zemedia.com.cn/a/guanyuwomen/。

[5]张翼、鲁元珍:《大数据时代电视行业收视率调查的一场革命》,《光明日报》,2014年11月27日。

[6]吕岩梅、周菁、雷蔚真:《发达国家收视率调查的基本格局、主要方法及监管机制研究》,《东岳论丛》,2011年第8期。

[7]周艳、龙思薇:《大数据,新天地——大数据时代的到来与思考》,《广告大观:媒介版》,2013年第9期。

[8]陆地、陈思:《新媒体时代电视节目评估体系的构建和应用》,《新闻爱好者》,2013第11期。