冮 巖,杜玉泉
(1.天津師范大學津沽學院 新聞與傳播系,天津 300384;2.南開大學 信息學院,天津 300071)
電視節目收視率的評估是科學統計電視節目收視率的重要手段,而評估結果直接影響電視節目在市場上的走向,成為電視節目的價值尺度,所以選擇適應當前形式的評估方法至關重要。目前,電視收視率評估方法有電話訪問法、日記法和人員測量法。在實際操作中,日記法容易與市場脫節;電話訪問法成本高,并且容易產生抽樣誤差和操作誤差;人員測量法回復效率低,容易產生非抽樣誤差[1-2]。
NetLogo是用來對自然和社會現象進行仿真的可編程建模環境,特別適合對隨時間演化的復雜系統進行建模[3]。這就使得探究微觀層面上的個體行為與宏觀模式之間的聯系成為可能,這些宏觀模式是由許多個體之間的交互涌現出來的。它的此種特性非常適合于電視收視率評估模型的建立和實際系統中的仿真。筆者嘗試把仿真的理念運用到收視率評估中,基于NetLogo建立收視率仿真模型,用以復現實際收視率發生的本質過程[4-5]。
實驗主體為電視觀眾,為方便實驗考慮,將電視觀眾按年齡分為老年、中青年、少兒3類,按文化層次分為高等教育、中等教育、初等教育及文盲3等。其中,各年齡層次受教育人數占總人口比例如表1所示。實驗1中電視觀眾的人數設定為10萬人,實驗2中電視觀眾的人數可以在1~10萬之間滑動調節。

表1 各年齡層次受教育人數占總人口比例
實驗客體為電視節目,為方便實驗考慮,將電視節目按類型分為娛樂類、教育類、新聞類3類,按質量分為高、中、低3個等級,節目時長可以調節。在實驗1和實驗2中電視節目的類型、質量是已經設定的。
在收視率仿真實驗中,以每5 min作為1個時間步,每個實驗模擬現實生活中1個月某檔電視節目的收視率走向。以電視觀眾對某檔節目的偏好(概率)和同類節目競爭水平作為是否換臺的依據,在此忽略廣告插入對收視率的影響。在1個時間步初始時刻,當電視觀眾當天尚未選擇本檔節目時,仿真系統會生成隨機數r,當r小于其對該檔節目的偏好概率與同類節目競爭水平乘積時,觀眾選擇觀看該檔節目。反之,則選擇其他電視臺節目。當電視觀眾當天已經收看過本檔節目時,仿真系統會生成隨機數r0,當r0小于其對該檔節目的偏好(概率)時,則繼續留在本臺。否則,以節目偏好概率與同類競爭水平的乘積(同類競爭水平=1÷同時段播放的同類節目的總個數)為概率作為選臺依據。按此算法運行,仿真模型會以天為單位生成收視人數、收視率變化的數據和曲線圖。當電視節目參數調整、觀眾與節目組合變化時,實驗流程不變[6]。
本仿真實驗有如下幾點假設:
1)電視觀眾對某類節目的偏好概率可以用主觀意愿選擇該類電視節目的概率來反映。為方便實驗,實驗1中對不同組合的偏好(概率)做了設定,如表2所示。

表2 用戶偏好概率情況表
2)某檔節目的收視率與電視觀眾對該檔節目的偏好概率和該檔節目的同類節目競爭水平相關。
3)某檔節目的同類競爭水平α可定義為同時段播放的同類節目總個數,α越大,表明競爭水平越低。根據實際競爭狀況,為方便實驗運行,本實驗中把同類競爭水平α設為0.1~0.5。
4)不考慮廣告插入對收視率的影響。
5)對于1檔節目而言,時間不會很長,很難跨越2個收視率差異很大的時段。因此,在模型構建中未考慮黃金時段與非黃金時段對收視率的影響[7]。
根據以往收視率評估的參照因素,在仿真模型構建中,應用的算法如圖1所示,其他組合的節目選擇算法同下。其中,α=1÷同時段內播放的高質量娛樂節目數,POC-AH為受過高等教育的老年人對高質量娛樂節目的偏好概率[8]。

使用NetLogo軟件構建所需的實驗控件,利用這些控件可以向模型輸入數據。在本次實驗中可調節的變量為觀眾規模、觀眾構成、節目類型、節目質量、節目時長、同類競爭水平、仿真時間。變量滑軸仿真模型如圖2所示。

其中,仿真時間最多可以到365天。
假設某電視臺要推出1檔高質量的娛樂節目,節目時長為45 min,同時段內其他電視臺播放的高質量娛樂節目數目為5個,則α=1÷5=0.2,通過實驗,可模擬30天內該檔節目的收視人數曲線和收視率曲線。把假設變量值輸入仿真模型,得到AH收視率走向如圖3所示。

本實驗對AH的收視率走向進行仿真,實現了其他收視率評估方法中所不能實現的預先評估的作用,大大節省了人力、物力、財力,為電視臺推出1檔新節目提供收視率參考。
假設時間長度為45 min的高質量娛樂節目(AH)要進行改版,調整節目中的某些元素或版塊,會引起受眾對其偏好(概率)發生變化,因為改版,也會導致同時段內其他高質量的娛樂節目數目較原來發生變動。在這種情況下,根據經驗,人們會判斷改版后的AH的收視率也會發生變化,并且與受眾的偏好概率和同時段內其他高質量的娛樂節目數目的變動是相關聯的,這種經驗靠得住嗎?AH的收視率與上述兩者到底呈現什么樣的關聯呢?通過仿真實驗2的3個步驟就能解決這個問題。
1)改版時可以借鑒同類娛樂節目吸引人的元素(雷同元素),這就改變了AH的同類競爭水平,把αAH分別調整為0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,其他參數不變,分別進行仿真實驗,得出不同的αAH值下AH的收視人數均值和收視率均值,如表3所示。
由表3可以看出,在其他參數不變的情況下,同類競爭水平值越大,收視人數呈增長趨勢,收視率也呈增長趨勢。同時段內其他高質量的娛樂節目數目越多,收視人數越少,收視率越低。所以,進行改版時要避免引入雷同因素。

表3 不同的αAH值下AH的收視人數均值和收視率均值
2)AH改版時引入一些投目標受眾所好的元素,假設這樣會提高該節目的收視人數和收視率。實際情況是不是這樣呢?我們來做仿真實驗:把每種類型的觀眾對高質量的娛樂節目的偏好概率各增長10%,其他參數不變,收視人數的均值由原來的8 702.156增長到了11 043.82,收視率由原來的8.702%增長到了11.044%,呈增長趨勢,由此觀之,AH的收視率與用戶選擇偏好呈正相關關系。在改版中,引入目標受眾歡迎的元素,收視率的確會提高,實驗數據證明了這一點,消除了直觀認識的不確定性。
3)AH改版時,如果αAH和受眾偏好(概率)都作出調整,仿真模型也能對收視人數走向和收視率走向作出預測。
實驗中,各類觀眾對AH偏好增長10%,同類競爭水平拖動到0.4時收視率走向如圖4所示。

這說明建立的仿真模型不僅能進行單一變量的調整,而且能進行多因素干擾仿真。
筆者基于NetLogo模擬一段時間內某檔節目收視率走向,構建了2組簡單的收視率仿真實驗,2組實驗的基本假設都是相同的。實驗1觀察30天內影響收視率的各因素(節目參數、競爭水平、用戶偏好)取值固定情況下收視率走向情況,克服了目前收視率評估難以解決的時間和財力問題,為電視臺推出1檔新節目提供收視率參考;實驗2觀察節目參數固定、競爭水平和用戶偏好發生變化時收視率走向情況,由此得出收視率與同類競爭水平呈正相關關系、與用戶偏好概率值呈正相關關系,這與電視收視率預期的影響因素基本一致,進一步驗證了仿真模型構建與現實生活中收視率影響因素大致相同,把仿真理念和仿真模型應用在電視收視率研究中是科學合理的,也是切實可行的,此實驗步驟3)還說明了仿真模型不僅能進行單因素干擾仿真,還能進行多因素干擾仿真,為節目改版中添加新鮮元素提供了科學依據。
仿真實驗的諸多假設條件均能調節或重新設定,模擬平臺的可塑性很高,在以后的研究中可針對本次實驗中沒有作為變量的條件進行實驗,比如,根據電視臺的覆蓋區域內人口規模,觀察不同人口規模下某檔節目收視率變化情況。
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