大數據變革視聽節目與受眾測試方法*

■ 余志為 袁海濤

新技術消解了傳統媒介建立的一個中心后,又建立起了若干個中心,這些中心關乎共同的趣味、愛好、習慣,也可能是共同的價值觀,如果應用在影視文化作品上,這些“中心”是一個個類似“粉絲”式的群體組織,他們的收視習慣與收視行為正在逐漸地被重視起來。作為電視與網絡新媒體節目策劃與運營的重要一環,受眾偏好的測量方式也正在發生變化,以往的小樣本抽樣測試方法代替整體偏好的時代漸成過去,取而代之的是重視全體數據和受眾興趣的大數據測試方法。

從西方節目測試的演變來看,無論是公共電視臺還是商業電視臺都注重節目對受眾收視行為與心理的考量。多年來已經形成了一套完整而較為科學的節目測評方法,主要體現在節目自身的定性和定量測試、受眾偏好與反應的定性和定量測試、受眾數量的定量測試。①本文將在回顧前兩個階段,即人工抽樣節目測試階段和機器抽樣測量儀階段測試方法的基礎上,對大數據方法影響下的節目和受眾測試進行分析,探討大數據方法和背景給觀眾研究帶來的影響,對其目前的發展現狀、可行性和優勢進行重點分析。

一、人工抽樣節目測試階段

電視節目測試大致經歷了三個階段,分別是人工抽樣測試階段、機器抽樣測試階段和大數據測試階段。三個階段的產生都與技術媒介的發展更替有關,1923年創立的尼爾森收視調查公司的主要業務是為迅猛發展的廣播業和廣告業做受眾測試。50年代當電視開始走向普及,尼爾森也把業務向電視業拓展,節目和受眾測試漸成規模。早期他們主要采取兩種方法:

一是電話測試。AC尼爾森收視調查公司早期使用的調查方法主要是電話測試,這種方法被稱為電話對對碰,公司隨機抽取幾百近千個號碼進行詢問,通過被測試者的回答確定電視節目的收視狀況,這類方法在受眾調研極度缺乏的時期起到了重要作用,電話調查有利于企業人員直接與受眾進行溝通,可以直接得出用戶態度信息,至今仍然有許多公司把電話回訪當作方便有效的測試方式。

二是日記卡測試。電話調查法對收視時長的調查不準確,難以實現秩序性固定樣組測量,測量誤差較大。七八十年代日記卡測試法較為盛行,其在受眾測試史上也占有重要的地位。“在地方受眾的測定中,公司在全美選定5000個家庭樣本,樣本觀眾在日記卡上記錄自己收視情況,尼爾森公司每年分四次對樣本進行統計,大約有210個電視市場會得到統計”②。日記卡,是真正的固定樣組測量,通常這類方法會與電話調查等人工調研方法相配合進行。但是,日記卡法的缺點是公司需要樣本用戶具有較高的自覺性和配合性,數據準確度較低。

統計預測方法可以歸納為定性預測方法和定量預測方法兩類。定性預測方法主要依靠豐富的經驗來進行預測,具有極強的主觀性,這種方法通常要配合定量預測法。早期的抽樣調查中,由于樣本數量較小而總體數量較多,主要以定性預測為主。

電話測試和日記卡測試在受眾分化前的媒介時代是具有較高的代表性,按照科倫伯格提出的受眾分化四階段,即一元模式階段、內在多元模式階段、核心—邊緣模式階段、分化模式階段③,一元模式階段(二十世紀五六十年代),在這個階段電視處于初步發展時期,節目數量極度匱乏,受眾只能接受共同的媒介內容。隨著電視地方頻道的開播,受眾有了更多的選擇機會,這一時期是受眾內在多元時期。在這前兩個階段的受眾測試中,小樣本能夠代表大多數受眾的收視行為。然而隨著媒介競爭者的加入,電視頻道數目劇增,節目內容劇增,受眾可以選擇到與大多數人不相同的電視節目,受眾逐漸分化為核心—邊緣模式階段。第四階段指的是受眾群更加廣泛的分化,受眾之間的媒介共享情況大大減少,媒介融合加速了這一時期的到來。原始的小樣本抽樣已經越來越不能代表分化受眾的喜好了,他們變得更加難以琢磨。人工測量技術越來越難以支撐更多樣本的測量,隨之機器測量儀誕生了。

二、機器抽樣測量儀階段

機器測量儀抽樣的出現有兩層含義,一是為了彌補人工節目測試在樣本選取和精度上的不足,另一層含義是受眾已經發展到了多元模式和核心—邊緣模式階段,受眾的審美因為各種原因已經發生了分化和提高,這使得同質化電視節目難以生存,創新在藝術行業的要求尤為重要。從電話調查法來看,它對用戶的收視時長無法準確地評估,對實現秩序性樣組測量有很大難度,增加了測量的誤差率。日記卡法雖然能夠實現固定樣組測量,但是需要用戶的高度配合。樣本戶對自己的收視行為的記錄主要是回憶式的,測量準確度仍然有限。為了增加數據測量的準確性,90年代收視公司又增加了測量儀對受眾用戶的收視行為進行測試。

測量儀是一種收視統計器,可以自動化的抓取樣本的收視行為。“AC尼爾森公司對在全國收視率估算中,以5000戶家庭為樣本,大約13000多人”④。通過給他們家庭安裝測試儀,抓取他們每天在什么時段打開電視及切換頻道。再通過中央處理器收集這些收視行為,然后得出收視率和開機率。

測量儀測試方法大致有三個優點:第一,可以在不干擾樣本的前提下,自動統計用戶的收視時長以及收視時段；第二,測量儀測試更加精確地統計用戶的收視情況。在終端計算機的處理下,得出用戶的收視行為。配合電話調查和日記卡調查的情況下,可以更加精確地得出受眾測試結果；第三,相較于人工測試法可以更加快速地得出某個欄目在某個時段的收視情況。

近年來,收視率作為節目測試的主要手段飽受詬病,其主要原因之一在于樣本選取量少和代表性差的問題,尼爾森公司在高峰時期可以在全國選擇12000個樣本戶,在美國上億人口中,樣本數量仍然很低,而且還面臨對少數族裔樣本戶選取不足的問題。

除了傳統的尼爾森、TNS傳統的市場調研方法之外,還有兩種節目測試方法是主流。第一種是ASI受眾研究公司,這類數據調研公司還被大量的使用,尤其是以CBS、BBC為代表。ASI的節目測試有兩種方式:分別是劇場測試和在線測試⑤。劇場測試在城市中心開辦“審片室”,通常會有幾百位觀眾參與審片活動。這類調查優點是樣本規模大、及時反饋,但是劇場環境并不能如實地反映家庭的觀看環境,該方法還存在很多弊端；二是有線測試,利用遍布各地的有線電視網絡系統,通過互聯網將視頻節目傳送分布全國各地的家庭樣本。這種測試方法弊端在于,樣本數量有限且不能有效地控制整個測試過程,最重要的是受眾處于被動調查的位置,他們是否能夠代表整體存在疑問。

第二種方法是像CBS在拉斯維加斯米高梅酒店設置電視城研究中心。在這里,每年有近幾萬人接受節目測試。這種大樣本可以很清晰地記錄樣本用戶的觀后心情,并得到及時的記錄。同時還能從他們中獲取最直觀的建議和意見。

在我國,以上兩種方法長時間以來都沒有得到普及。國內電視臺傳統上一般采用座談會的方法,樣本量極少而科學性不足。但是,近年來國內開始重視受眾研究,除了央視市場研究中心CTR是最有影響力的研究機構之外,各電視臺也陸續成立了專門的部門。同時也開始借鑒海外的測試方法,如2013年上海電視臺就成立了專門的受眾測試和研究中心,2016年江蘇電視臺也成立了受眾測試實驗室。上海臺的電視受眾測試中心方法上也是借鑒了CBS和ASI的傳統做法,完成了《中國達人秀》《花樣爺爺》等節目的播出前測試。同時也將測試應用于將受眾興趣與廣告市場需求進行對接的環節上。⑥

三、大數據變革受眾研究方法

新技術的迅猛發展,整合了幾乎所有的媒介內容。“老式的、機械的、由中心向邊緣擴展的單向模式,再也不適合今天的世界,電力的作用不是集中化而是非集中化”⑦。無中心的傳播模式逐漸取代中心—邊緣的傳播模式。新興電子媒介打破了地域、行業、媒介等的區隔,也打破了知識生產和信息消費的模式,集體智慧和信息分享與整合代替了被動接收。大數據時代,“受眾”一詞已經被“用戶”取代。傳統上的人口統計學特征來把握受眾的方式已經過時,在新媒介的世界里,用戶行為特點顯得更加重要。受眾的行為模式也呈現出非線性的特點,不再是過去流程化的消費模式,而呈現出更為復雜和多向多點的特點。⑧隨著大數據挖掘技術分析用戶行為模式成為可能,如何利用用戶生產的內容來挖掘用戶真正所需,掌握媒介融合后的視聽節目觀眾的收視心理,大數據測試方法應運而生。

(一)獲取大數據從聚合受眾開始

新媒介時代迫切需要把分化的受眾重新聚合,各類公司強勢進入新媒體電視,主要目的是建立自主的集聚受眾的媒介平臺,這也是獲取大數據受眾調查的開始。互聯網電視將會把這種交互性和個性化發揮到極致,最大限度地搶占新媒介用戶資源。“圈地運動”帶來了數據壟斷,少數幾家IT公司掌握了絕大多數中國網民的用戶信息數據,這成為它們重要的客戶資源。

收視方式的變化促進了節目制作與編排的變化。未來的電視節目將會更加個性化和定制化,今天的受眾強調互動、分享、對話、交流,他們更加具有自主選擇性。不同的文化背景與知識構成使審美與需求都呈現出差異化,窄眾傳播中找出精確的目標群體,了解并滿足他們的潛在需求,編排出他們喜好的節目,有利于增強他們的媒介使用忠誠度。以此推斷,未來的傳播可能更加偏向小眾化,“廣播”向“窄播”轉變的趨勢越趨明顯。傳統媒介在新媒介面前顯得創新不足、突破不夠。新媒介通過內容整合,已經在網絡上開辟了大片天地,吸引了大量的會員用戶,而傳統電視媒體難以打破舊有的機構格局,無法實現真正的媒介融合,在互聯網上顯得與視頻網站競爭力不足,也難以找到合適的平臺利用機制與轉型機制。

(二)節目受眾測試中的大數據分析

大數據分析是依靠轉換而得出結論的。“在電力時代,我們發現自己日益轉化成信息的形態,日益接近意識的技術延伸。”⑨麥克盧漢的媒介延伸論指出了人的轉換,人可以越來越多地把自己轉換成其他超越自我的形態。無論講城市是人的延伸還是技術是人的延伸,都在有意識地強調媒介的轉化、運用。大數據其實是把人的行為、態度轉換成一組組數據、再轉化成圖表。實際上是把人轉化成語言符號。在舍恩伯格看來,大數據挖掘運用的是相關關系法,而不是因果關系,相關關系更加適合大數據的數據挖掘。通過查找這個人的相關行為來尋找此人,凡是與此不相關的都不是此人,這正是我們常說的排除法。大數據在節目受眾調查中的運用是要找到一個分類方法,我們尋找的不是個體,而是最大化的群體,畢竟電視在目前看來還是大眾傳播媒介。如何從逐漸分眾化的大眾中尋找到最集中的受眾是大數據分析的任務和目標。

數據的價值不會自動呈現,需要運用數據挖掘技術才能找出其中的價值。舍恩伯格提到:“數據的真實價值就像漂浮在海洋上的冰山”⑩,不同的公司都有其獨有的用戶群,例如淘寶公司可以追蹤用戶的家庭住址、聯系方式、性別、喜好以及大致的職業構成和收入,這使得企業向用戶推送產品時有了更多的針對性。而像Facebook(臉書)這里的社交平臺則能統計出海量用戶關注的熱點以及企業被搜索和提及的參數,分析出企業的發展“鏡像”。大數據受到大企業的重視是商業競爭的結果,也是海量數據產生后倒逼數據挖掘的結果。這些數據的挖掘成了公司提升競爭力、分析受眾和競爭對手的重要依據。

社交媒體互動數據影響節目的收視指數。新浪微博和CSM合作推出微博電視指數,把社交媒體的數據與收視數據結合起來,通過話題設置和數據分析的方式,可以得出電視節目話題的閱讀量、討論量、提及的次數和人數。“行為指標與經濟效益直接相關,也是最有參考價值的傳播效果評價指標”,這些數據展現節目在社交媒體上的互動程度,往往社交網站上互動程度與節目的收視情況成正相關關系。

(三)大數據節目受眾調查的運用與特性

大數據時代,節目受眾調查由被動調查轉向主動生產和提供。大數據調查方法是利用新型技術,讓受眾在不知不覺中主動把收視數據傳回了計算機終端,這種方法正是在分析人們的無意識行為或者潛意識行為的外化,最后再把這種外化的行為通過數據的形式傳送給計算機終端。弗洛伊德認為潛意識的本我狀態是沒有經過偽裝的,這就是說大數據其實是在尋找人的潛意識行為,而非經過過濾選擇的有意識行為,這使數據收集的真實性有了質的飛躍。那么大數據調查究竟有哪些優勢特征呢？

1.預測。舍恩伯格認為大數據的核心是預測。我們利用大數據進行節目調查目的是要指導創作。如今在面臨越來越多高投入的電視制作商的情況下,能夠為電視節目提供有效的收視預測將會為媒體節約大量的資金,并且在節目創新上也會有更加大膽的嘗試,我國電視節目創新遠不及歐美國家,目前來看我國收視率前幾名的電視節目都借鑒國外的優秀模式,真正自主創新的電視節目模式非常少。從以往的節目創作上看,主要依賴經驗豐富的制片人創作電視節目,未來電視節目模式的創作應該更多地引入大數據方法。節目創作更具有科學依據。

2.隱匿。隨著數字電視的逐漸推廣運營,電視節目測試的方法也向前推進了一步。在尼爾森網聯的解決方案中,尼爾森公司已經開創出了一種新的方法用于更加方便和準確的測試數字電視的收視情況。這種方法有別于傳統的模擬電視時期的測量儀方法。尼爾森網聯依靠全球最新的RPD技術、HPT技術和Watchbox測量儀相結合,可以精準測量直播的收視數據,囊括數字電視的多種收視行為,檢測到受眾的回看、點播等多種收視行為。在模擬電視的收視測量中,頻道與頻率之間是一一對應的關系,在媒介、網絡融合的時代,電視頻道與頻率不再是一一對應的關系,在同一的頻段可以播出不止一個的電視節目頻道。這種通過頻率探測觀眾收視行為的時代已經不適應于技術的發展。更重要的是,數字電視提供用戶回看、點播的收視方式,改變了以往的線性的、單向的收視方式。電視臺終端對觀眾的控制力在逐漸下降,人們可以自由選擇觀看何種節目,智能電視甚至可供觀眾編輯自己喜歡的節目。

3.安全。尼爾森公司采用封閉式的、全自動的數據采集方式提升了數據的安全性,并且在不干擾受眾的前提下進行數據采集,有利于增加數據的準確性。尼爾森網聯已經具備了大數據挖掘數據的思維,尤其是在樣本選取的量和對用戶收視行為的分析上較傳統方法是一次飛躍。但是此類方法對收集和分析非結構化數據仍然有很大的局限。在大數據中,超過百分之八十的數據都是非結構化數據,缺乏對這類數據的挖掘和分析,不能真正從大數據中獲益。

4.實時與真實。大數據方法的隱匿性使得調查結果更加真實。樂視、搜狐、愛奇藝等視頻網站建立了類似的視頻指數中心,基本囊括了用戶搜索、播放、評論、頂、踩、收藏等指數。此外,這些網站可以清晰地看到用戶的播放時間、播放設備、人群地區分布、性別、年齡、星座、學歷、興趣、職業、收入、學歷等。視頻網站的互動性有助于粉絲社交的發展。分化受眾時代,受眾們已經不能僅僅滿足于傳統的熟人社交圈,他們在更渴求地尋找具有共同趣味的粉絲社交圈,以獲取更多信息、評論和解讀方式等,這些參與性的行為也促使他們從單向度的受眾轉化為更加具有參與性的用戶。作為粉絲最大的快感便是表達,并且這種表達是為了獲得精神上高層次的尊重需求,陌生人社交也會因此變得更加頻繁和活躍。從我們傳統的人際交流來看,人與人之間是面對面的實在性的交流,使得這項活動具有一種儀式感和真實感,電子媒介虛擬性雖然阻礙削減了熟人社交的時間,但是反過來對陌生人社交卻具有某種促進作用,這是一種此消彼長的關系。這些交往實際上產生了實時和真實的行為數據。

5.準確。以優酷視頻數據中心為代表的統計方法,已經符合了大數據節目測試的許多特征,如:樣本等于全體,網絡化雙向互動的視頻節目,只要用戶打開了網頁,后臺的日志記錄服務器就會把每一個用戶的選擇、收看動作記錄下來,包括用戶看了多久、在哪里做了暫停、在什么時間段收看的這些都被詳細的記錄下來。最后通過數據軟件和人工篩選得出各個節目的收視數據,除此之外網絡還有獨立的留言板塊,以收取觀眾的反饋意見,增加節目對用戶的實時互動。事實上構建大數據調查背景,不僅需要海量的樣本,還有需要不同數據之間的相互配合,達到融匯貫通,實現高效地整合不同平臺之間的數據,以此達到從海量的數據碎片中挖掘出有價值信息的目的。我們從隱匿的調查中得出的結果表現出真實和準確兩個特性。

6.權重與大數據統計模型優化數據。無論是微博電視指數,還是各大網站的收視指數,都應該注意數據造假的問題,盡管互聯網大數據統計主要是機器自動捕捉的,這里面仍然存在誤差。在水軍橫行的今天,我們許多互聯網上的數據都不能直接使用,而必須建立更為科學的統計模型來過濾那些重復統計的數據,以此得到更為準確的數據計算方式。在大數據時代,科學的數據抽樣法仍然值得尊重。

四、結語

大數據節目受眾調查和測試方法是受眾分化后必然采用的科學研究方法,新媒介時代受眾細分和分化使媒介不得不更加重視觀眾的需求。新媒介時代的受眾更多希望與傳者進行對話,或者直接參與到內容制作之中去,他們不再是被動的信息接收者,而是參與者和制造者。從這個意義上說,受眾并不是消極地對待媒介,而是渴求在媒介內容制作上獲得更大的參與性,他們渴求自己的意見、喜好得到重視。實際上媒介與受眾的關系是越來越緊密,這是一種相互依存的關系,受眾離不開媒介,媒介更離不開受眾。在這個背景下,媒介經營者應該更加注重受眾的體驗,從海量受眾測試中找出他們真實的興趣點,充分發揮大數據的預測功能,為未來的節目創作提供重要依據。

注釋:

①⑤ [美]蘇珊·泰勒·依斯特曼,道格拉斯·A.費格斯:《媒介內容策劃與運營:戰略與實踐》(第八版),劉濤、何艷、張海華譯,清華大學出版社2009年版,第50、54頁。

②④ 鄭亞楠:《AC尼爾森:美國最權威的收視調查公司》,《新聞傳播》,2004年第9期。

③ [英]丹尼斯·麥奎爾:《受眾分析》,劉燕南、李穎、楊振榮譯,中國人民大學出版社2011年版,第168頁。

⑥ 陳雨人:《解密SMG電視節目受眾測試體系》,https://www.tvsou.com/article/2311019ee40f224ded10,2015年6月2日。

⑦⑨ [加]馬歇爾·麥克盧漢:《理解媒介》,何道寬譯,譯林出版社2011年版,第56頁。

⑧ 聶磊:《新媒體環境下大數據驅動的數據分析與傳播策略》,《新聞大學》,2014年第2期。