基于大數據的電視節目評價體系構建研究

宋 凱，龐雪芮

（1.中國傳媒大學 媒體融合與傳播國家重點實驗室，北京 100024；2.中國傳媒大學 互聯網信息研究院，北京 100024）

電視節目評價體系自20世紀90年代初見雛形，其力圖通過科學的評估，改進傳播效果，提高傳播決策和經營管理的有效性，體現電視機構的社會功能和價值訴求[1]。互聯網背景下，由于新媒體沖擊和傳統電視行業競爭的不斷加劇，巨大市場壓力下，各種忽視社會效益、盲目追求收視率的現象時有發生，甚至出現了污染樣本戶事件，節目的同質化和低俗化趨向抬頭[2]。因此，構建一套適用于當下時代的電視節目評價體系是電視行業發展的當務之急。緣于此，本文欲在現有評價體系基礎上，結合網絡用戶大數據，構建新的電視節目評價體系，以期助力電視事業之發展。

一 大數據技術與電視節目評價體系之相容性

互聯網時代，電視節目普遍以臺網聯動為播放方式，即節目在電視臺和網絡中同時播放，這使得用戶在網絡中觀看節目會產生更多的行為數據。這些數據與以往單純從線下觀看中收集的數據相比，其更為多元，更適合作為評價體系的參考。本文從以下三個方面分析網絡用戶大數據與電視節目評價體系的相容性。

（一）受眾側：消費行為逐漸向線上轉移

來自電視節目受眾群體直接或間接的反饋，是節目內容制作與節目評價的關鍵影響因素。電視節目內容制作和傳播的對象就是觀眾，觀眾的選擇和消費行為也會直接影響電視節目的制作。傳統媒體時代，電視臺牢牢掌控觀眾對節目的消費方式，觀眾只能在固定時間收看電視節目，觀眾娛樂時間的靈活性受到限制。互聯網融入到大眾日常生活中后，市場上涌現出了一批在線視頻網站和資源聚合網站，這些網站以在線視頻平臺為媒介提供收視資源，允許用戶在任何時間段收看電視節目。用戶行為的改變沖擊了電視節目的收視率，與需要固定時間等待電視節目播出的模式相比，互聯網為觀眾提供了新的內容消費方式。移動互聯網與智能手機的出現，更是加速了電視臺的沒落。與此同時，社交媒體平臺聚集了大量的用戶，成為公眾日常獲取和傳播信息的關鍵場所；開放的空間允許用戶發表對電視節目的看法，并通過裂變式的關系網絡快速傳播，用戶口碑傳播成為影響節目評價的關鍵因素。

當下，由于移動互聯網的技術賦能，用戶的觀看、傳播及消費行為逐漸從傳統電視轉移到了網絡當中，傳統電視臺的影響力日漸式微，在失去受眾注意力這一關鍵因素后，過去專業的電視節目制播體系與收視評價體系漸漸陷入了發展瓶頸。

（二）渠道側：臺網聯動及網絡獨播成為趨勢

互聯網培養了用戶線上觀看電視節目的習慣，觀眾向新媒體平臺靠攏已成為不可逆轉的趨勢。為了迎合新媒體時代觀眾的觀看習慣，影視制作公司開始向新媒體視頻平臺分銷版權，允許電視劇和綜藝節目等在電視臺和在線視頻平臺同時段播放。在用戶的注意力逐漸從線下轉移到了線上后，電視臺拓展新媒體渠道，臺網聯動的播出方式成為電視節目播出的新選擇。

互聯網用戶群體的消費習慣幾近成熟后，各家新媒體視頻平臺開始與制作公司合作，通過資本投入以及引入節目內容制作人才的形式，主動介入到制作環節，成為電視節目的出品方和一手制作方，制作只在各家視頻平臺播放的獨家內容。與同為傳統媒體的報社一樣，電視臺也開始推動新媒體與傳統媒體相融合，其節目制播方式也從獨立制播轉變為以內容制作為核心，電視臺、新媒體平臺多渠道分發的模式。電視節目輸出渠道拓寬后，以線下收視率為主要占比的傳統節目評價體系，也就失去了可對比維度的一致性，其數據的可統計性和有效性都大打折扣。

（三）大數據拓寬電視節目評價體系邊界

過去的電視節目評價體系主要依靠第三方調研機構的數據統計，分為收視率、專家評審、回報率三個維度，在新媒體嚴重沖擊傳統媒體的背景下，這種電視節目評價體系的有效性大打折扣。新媒體時代，用戶多數日常行為轉移到了線上，其在使用互聯網的過程中產生大量數據，包括個人基礎信息、在平臺上發布的內容，以及每一個點擊、播放、購買的操作，都會被記錄在該公司的服務器上。這些數據以用戶為中心，構成一個個獨立的數字化個體，直接反映每一個用戶的特征、個性以及消費習慣。平臺可以分析每一個用戶個體的喜好與行為特征，找到與之具有共性的其他用戶，捕捉到用戶群體的行為傾向，并通過分析產生該行為的因果關系，將其直接反饋在對產品或內容的評價與改進當中。對于新媒體視頻平臺來說，通過大數據可以直接掌握來自于用戶的第一手數據。對用戶消費行為元數據的處理與分析，能更加直觀地反映用戶對電視節目內容和相關產品服務的評價，體現相關產業鏈的轉化效果。這樣，對于電視節目評價體系的制定來說，就可以不再停留在宏觀面的數值統計上面，而是可以結合每一個用戶的數據，從微觀的角度透視用戶的認知與行為，構成更具個性、更為立體的評價體系。

互聯網用戶大數據可分為身份、內容和行為三大類。身份信息是所有消費行為數據的基礎，包括性別、年齡、所在地、職業和學歷等個人信息。平臺可以根據用戶提供的基礎個人信息提供更加精準和更具個性化的服務。內容是用戶消費行為數據的血肉，是用戶大數據中最核心也是能夠直接闡明用戶態度與評價的數據；通過采集用戶的真實評價、第三方平臺評分系統等數據，可以從多元角度獲得用戶對電視節目的評價，獲得其最真實的反饋。行為數據是用戶在新媒體平臺上被動留下的行為痕跡，如用戶的點擊、瀏覽記錄、播放時間、付費記錄等等。它的數量更加龐大，可以從更微觀的角度反映用戶對電視節目的選擇、評價情況和轉化效果。

二 電視節目大數據評價體系模型之建構

長期以來，我國廣播電視將收視率作為評價電視節目水平的重要依據。進入全媒體時代后，電視節目開始從傳統的廣播電視渠道向融媒體渠道遷移，網絡平臺積累了大量用戶的收視和評價數據。因此，本研究以廣播電視節目收視綜合評價大數據系統為基礎，結合網絡用戶大數據來構建新的電視節目大數據評價體系模型。

（一）廣播電視節目收視綜合評價大數據系統

2018 年12 月26 日，國家廣播電視總局宣布廣播電視節目收視綜合評價大數據系統基本建成并開通試運行。該系統主要通過建立與網絡傳輸機構之間的安全通道，匯聚用戶收視行為數據，經清洗、轉換、分析與挖掘，輸出開機用戶數、觀看用戶數、收視率、市場占有率等30項核心指標，其具有樣本多、大數據、抗污染、全方位和開放性五大優勢，代表了我國基于廣播電視收視率建構的評價體系和評價技術的最高水平。

1.用戶維度數據

該體系指標在用戶維度上將全國廣播電視機頂盒、IPTV 和互聯網電視的開機用戶數以及觀看用戶數等海量數據進行收集、整理、清洗和分析。系統初期匯集了4000 萬有線電視和IPTV 樣本用戶的收視數據，全面涵蓋直播、回看、點播等多種收視方式，并將逐步擴展至數億級樣本規模，實現樣本全覆蓋[3]。

2.收視維度數據

該系統指標立足于收視率數據這一核心指標，在數據收集時實時處理并精準到戶。其既可以反映熱門節目、黃金時段的收視情況，又可以精準捕捉小眾節目、邊緣時段的收視特征。例如，某城市500 萬用戶，如果從中抽樣選取500 個樣本用戶，那么這500 個樣本用戶沒有看過的節目均會被統計為“零收視”；而在系統的大樣本統計中，即使1‰的低收視率也會記錄留痕[3]。

3.市場維度數據

該維度以市場維度下的收視數據為主，既能提供客觀真實的收視統計數據，還能以此為基礎，結合思想性、創新性、專業性等節目品質元素，對節目傳播力、引導力、影響力、公信力等多維度建模分析，構建全方位的節目綜合評價模型[3]。

（二）基于網絡用戶大數據的評價指標

1.宏觀評價指標

（1）用戶畫像

不同特征的用戶群體收看電視節目的習慣會有所不同，并且不同因素會影響其對節目的選擇和評價。本部分通過對觀眾基本人口統計學特征的總結分析，從中挑選可能對用戶習慣產生影響且能夠將用戶群體進行有效分類的特征指標，以此作為用戶畫像部分的評價指標，其中包括性別、年齡、收入、學歷、地域等關鍵用戶信息。

具體指標設計如下：

性別：該節目觀眾性別分布(男、女)；

年齡：該節目觀眾年齡分布(0~15 歲、＞15~25 歲、＞25~35 歲、＞35~45 歲、＞45~60 歲、＞60 歲，并突出 15~35 歲的年輕觀眾占比) ；

收入：該節目觀眾收入分布( ≤1000 元、＞1000~3000、＞3000~5000 元、＞5000~10000 元、＞10000~20000 元、＞20000 元，計月收入) ；

學歷：該節目觀眾學歷分布(小學、初中、高中、專科、本科、碩士、博士)；

地域：該節目觀眾的省份分布。

（2）節目畫像

本部分基于觀眾反饋和媒體反饋對節目畫像進行分類分析，觀眾反饋包括對節目的整體評價和分項評價（嘉賓、主持人、編導、類型等等），媒體反饋包括對該節目的報道數量、整體評價及分項評價。數據主要來源于互聯網媒介，反映的是觀眾和社會各界在網絡空間中對節目的反饋、評價和評估。

觀眾反饋。觀眾是電視節目內容和價值觀輸出的直接受眾，觀眾反饋是電視節目評價體系中最核心的部分。觀眾反饋指標需收集用戶在視頻網站、社會化媒體平臺以及其他第三方網站中生產的內容和直接行為數據，通過數據判斷觀眾對該節目的態度。一方面，通過對觀眾在社交媒體、視頻網站評論當中對節目內容、主題、場景、嘉賓等各種元素發表的看法進行內容分析和詞云統計，獲得來自觀眾主觀層面的評價；另一方面，收集用戶的行為數據，包括觀看節目時長、不同時段播放情況、播放終端，以及觀眾在不同渠道對電視節目的接受程度等，這些數據可以反映出用戶對電視節目的態度傾向和節目本身的影響力。

節目畫像觀眾反饋的具體指標設計如下：

整體：觀眾對該節目整體評價的關鍵詞云(整體)；

分項：觀眾對該節目分項評價的關鍵詞云(分項：嘉賓、主持人、編導、場景、敘事、節奏、主題、類型等)；

評價：觀眾對該節目的整體評價情況(正面、負面)；

觀看：觀眾停留在該節目的時長(＜30 分鐘、≥30 分鐘~1 小時、＞1 ~ 2 小時、＞2~3 小時、＞3~5 小時、＞5 小時，以日觀看時間計)；

時段：該節目分時段的播放情況(周：每周按天統計的播放曲線，日：每日按小時統計的播放曲線)；

渠道：不同渠道展示節目信息的數量占比，以及觀眾通過不同渠道的接受情況(如微博、貼吧、報道、廣告、視頻、自媒體、觀眾評論等) ；

閱讀：觀眾對與節目有關文章的接受度(閱讀量、收藏量、評論量、轉發量) ；

終端：該節目播放終端情況占比(含手機、PAD、手提電腦、臺式電腦、智能電視、其他智能終端)；

地域：該節目在不同地域的播放情況占比(含一二三線城市、縣鎮、鄉村) ；

競爭：該節目觀眾同時追其他同類別綜藝節目的占比(含 0 檔、1~2 檔、3~5 檔、＞5 檔)；

評分：該節目的網絡評分(各大評分網站，如豆瓣等)；

媒體反饋 。媒體是社會輿論的風向標和關鍵引導者，反映了社會各界對電視節目的整體評價，與個人觀眾根據自身好惡對節目內容進行評價不同，媒體反映的不僅包括普通民眾對節目的評價，也含括節目在專家、政府、市場等不同領域所產生的影響，是社會輿論對電視節目態度整體趨勢的呈現。

節目畫像媒體反饋的具體指標設計如下：

數量：媒體對該節目的報道數量(區分傳統媒體<含傳統媒體網站>、商業網絡媒體、個人自媒體，以節目播出后1~3 天、4~7 天、8~15 天、＞15 天計) ；

整體：媒體對該節目整體評價的關鍵詞云(整體) ；

分項：媒體對該節目分項評價的關鍵詞云(分項：嘉賓、主持人、編導、場景、敘事、節奏、主題、類型等)；

評價：媒體對該節目的整體評價情況(正面、負面)；

反饋：觀眾對媒體對該節目報道的認可情況(正面、負面，主要以評論區數據為依據) 。

（3）節目畫像與用戶畫像的綜合評價

節目畫像與用戶畫像指標都是從宏觀角度對電視節目進行評價，是對觀眾態度、行為等方面的定性分析，為電視節目的制播以及如何處理與觀眾的關系提供參考。根據具有特定特征的用戶群體中所展現的對電視節目的不同取向和消費習慣數據，可以呈現出觀眾群體的特征與電視節目消費行為之間存在的關系。節目畫像與用戶畫像的綜合評價主要體現在以下幾個方面：

不同評價取向(正面、負面)的觀眾的用戶畫像性別、年齡、收入、學歷、地域特征 ；

不同停留時間的觀眾的用戶畫像性別、年齡、收入、學歷、地域特征 ；

同時追其他同類別綜藝節目的觀眾的用戶畫像性別、年齡、收入、學歷、地域特征 ；

取前五位的節目整體評價關鍵詞，做出該評價的觀眾的用戶畫像性別、年齡、收入、學歷、地域特征。

2.微觀評價指標

本部分從主流意識認可度、社會影響力關注度、觀眾喜好度忠誠度、市場和消費帶動度四個維度對電視節目進行全面客觀的評價，為電視節目行業提供評價體系借鑒。

（1）主流意識形態認可度

主流意識形態認可度是指社會各界及社會輿論對節目的普遍認可程度。與普通觀眾相比，主流媒體作為客觀、權威性的代表，其發布的內容通常摒棄個人情感，反映出社會各界和輿論基本面的評價。主流媒體對該電視節目的報道和評價內容，以及因主流媒體報道所產生的對民眾、對社會乃至對政府的影響，都代表了社會主流意識形態對節目內容的判斷和認可程度。本部分是對主流媒體在互聯網中發布的信息進行內容分析與數據分析，以此對電視節目進行打分評價。

主流意識形態認可度的具體指標設計如下：

數量：主流媒體對該節目的報道(含評論)的數量(根據不同量級分檔次，不同檔次的分值相應遞減，下同，占20%) ；

評價：主流媒體報道對該節目的整體性評價的正面、負面指標(根據不同的占比分層加權，占40%) ；

詞頻：主流媒體對該節目的報道中正面、負面評價中各類詞頻與詞性指標(根據數據情況加權，占10%)；

觀眾：因主流媒體對該節目的報道引流而帶來的觀眾評價(正面、負面，如跟帖等，分層加權，占20%)；

決策：因主流媒體對該節目的報道引流而來的政府決策關聯(有無加權，占10%)。

（2）社會影響力關注度

社會影響力關注度是指電視節目通過播出與推廣宣傳等形式，對社會輿論形成的影響程度。電視節目作為一種內容載體，其內涵與核心思想會對社會公眾造成一定的影響力，從而引起社會的關注和討論，一檔節目引發的關注和討論熱度則代表了社會影響力。通過對相關數據的內容分析和統計，并根據不同指標的加權計算，對電視節目進行打分評價。

社會影響力關注度的具體指標設計如下：

評價：該節目引發社會輿論的整體正向、負向評價(根據不同的占比分層加權，占30%) ；

詞頻：該節目引發的不同社會評價的詞頻和詞性指標(根據情況加權，占10%) ；

程度：該節目引流的社會輿論熱點熱度、頻度、持續度(如數量、強烈程度等，分層加權，占20%)；

關注：該節目引流的社會對節目中明星、敘事、場景、話題的關注度 (如數量、強烈程度等，分層加權，20%) ；

影響：該節目在社會化媒體中的影響力(被呈現的強度、量度等，分層加權，占20%)。

（3）觀眾喜好度忠誠度

觀眾喜好度忠誠度是指觀眾對電視節目的認可程度，包括觀眾觀看電視節目時的行為及觀看后的反應。通過統計觀看時長、觀眾是否為節目的粉絲、是否參與討論等方面，分析觀眾對節目的喜好度和忠誠度，觀眾喜好度忠誠度越高，代表節目影響觀眾心理認知和行為態度的可能性越高。

觀眾喜好度忠誠度的具體指標設計如下：

數量：節目的粉絲數(含貼吧粉絲、官微粉絲等)、觀眾對節目評論的數量(分層加權，占20%)；

態度：觀眾對節目整體評價的正向、負向態度(根據不同的占比分層加權，占20%) ；

分項：觀眾對節目中的人、節目敘事、節目場景、節目類型的正向、負向態度(根據不同的占比分層加權，分別占10%，共計40%) ；

黏性：觀眾觀看黏性(單次觀看的時間持續度、單人的持續性觀看，分層加權，占10%) ；

反饋：節目播出后，節目和嘉賓、主持人社交賬號下的活躍度(分層 加權，占10%)。

（4）市場和消費帶動度

市場和消費帶動度指電視節目轉化自身影響力，帶動相關消費市場發展的程度。我國的電視節目內容產業屬于第三產業，意味著電視節目內容的生產不僅僅具有社會屬性，也同時具有經濟屬性[4]。一方面，為了在激烈的市場競爭環境當中獲得自身生存和發展的空間，需要獲得經濟收益來保證具備制作出品質優良、為廣大觀眾所喜愛的電視節目。廣告商會通過廣告投放、用戶推廣等形式將自己的商品植入電視節目當中以增加曝光率，優質的電視節目品牌可以吸引更大的廣告商進行投資；另一方面，電視節目通過內容輸出型媒介，在節目中出現的元素會影響觀眾相關消費行為的選擇，會影響其他消費市場及行業，包括旅游、餐飲、文創產品等。在電視節目播出后，通過節目引流形成的市場消費行為體現出節目在觀眾群體中的影響力。

市場和消費帶動度的具體指標設計如下：

關注：觀眾對節目中消費物的關注程度(含服飾、食品、酒店、交通、景點，分層加權，占 20%)；

欲望：由該節目引流而帶來的觀眾購買欲望指數(如網絡空間表達出的消費興趣，分層加權，占 20%)；

購買：由該節目引流而帶來的觀眾實際消費情況(如在淘寶、京東等電商的消費情況，分層加權，占 40%)；

收入：該節目的整體收入情況(如冠名和廣告，分層加權，占10%) ；

品牌：節目品牌被用作消費宣傳的情況(分層加權，占10%)。

（5）微觀指標的綜合評價計算

主流意識認可度、社會影響力關注度、觀眾喜好度忠誠度、市場和消費帶動度四個維度都是根據用戶數據從微觀層面評價節目，通過分層加權計算所收集到的用戶數據，得出該電視節目的整體評分。具體分值的呈現有利于電視節目評價的量化，方便與其他節目對比分析，對電視節目制作和市場都具有一定的指導意義。

微觀指標的綜合評價計算方式如下：

“主流意識形態認可度”得分× 15% + “社會影響力關注度” 得分×35% + “觀眾喜好度忠誠度”得分× 35% + “市場和消費帶動度”得分 × 15% = 電視節目評價總得分。

三 基于大數據電視節目評價體系之反思與建議

大數據重塑了傳統的電視節目評價體系，為電視節目帶來了全新的評價方式，但是，基于大數據的電視節目評價體系也存在一些問題。筆者擬基于大數據的電視節目評價體系的困境，對此進行一些分析，并結合技術發展趨勢，對我國電視節目評價體系未來發展進行展望。

（一）完善數據廣度深度，構建多元評價機制

基于大數據的電視節目評價體系，主要通過從社交媒體、報刊雜志、媒體網站、電子商務社區等全媒體平臺收集和整合相關的資料和數據，再加以量化研究和統計分析，以科學客觀的量化指標因素反映出一檔電視節目的質量。此評價方式是一種典型的定量研究，它可以解釋有關整體的、相對宏觀的、普遍的客觀問題。概括來講，該評價體系主要是描述電視節目總體的結構、趨勢及其相關特征。

基于大數據的電視節目評價體系，通過全平臺、全樣本的數據分析，來反映電視節目制作和傳播情況，其具有一定的客觀性和精準性，但量化評價結果往往只能反映出有限層面的問題，具有一定的表層化傾向。它能向我們展示“實然”的狀態，卻無法指引我們“應然”的方向。大數據的特點決定它更偏向于追求相關關系，而忽略問題的因果關系，這使得我們在利用大數據技術體系評價電視節目效果的好壞時，無法通過梳理數據之間的關系去明晰現象背后的邏輯鏈條。比如，在利用電視節目大數據評價體系模型分析用戶畫像時，通過數據統計，可以很快分析出電視節目用戶的性別、年齡、收入、學歷、地域等關鍵信息，但對于電視節目為何會呈現出這樣的用戶特征，量化數據卻無法給出解釋。如需進一步深入挖掘數據背后的因果關系，還需要進一步對電視節目內容以及社會環境進行分析。

除此之外，不同的電視節目具有不同的特點。如果用同一標準去評判新聞節目和綜藝節目這樣不同類型的節目，其評價結論顯然不會精準。因此，在利用大數據對電視節目進行評價時，應針對電視節目的不同特點，采用更有針對性、更細化的評估標準，從而構建更為科學的評估構架；且不應僅停留于對電視節目播出后的數據進行分析，還應注重對播前、播中的數據進行分析，建立起貫穿從電視節目策劃到播后輿情分析的全流程評價機制。因此，建立多元化的電視節目評價機制勢在必行。

（二）謹防節目數據造假，保證數據科學真實

無論是傳統的唯收視率的電視節目評價體系，還是現如今基于大數據的電視節目評價體系，都不能不面對數據造假的問題。數據造假，使得電視媒體、相關機構和企業無法全面、客觀、準確地了解電視節目的制作情況、傳播情況以及用戶評價，影響對電視節目價值的判斷，降低了電視節目評價體系的信用效度。

在電視行業，數據造假已是陳年痼疾。早在2010 年，《人民日報》就曾連發3 篇深度報道揭秘收視率造假問題。2018 年，導演郭靖宇在其微博發布題為《起來，與操縱收視率的黑勢力決一死戰》的長文，深入揭露電視節目數據造假問題，他在文章中透露，自己正在播出的新劇曾被要價7200 萬元作為購買假收視率的費用，以保障順利播出。該文一經發出，便迅速引起了輿論的廣泛關注。

就目前而言，大數據評價體系確實是一項比較前沿和新穎的電視節目評價體系，其從多個層面給數據造假增加了難度。另外，除了防治數據造假外，還需避免“唯大數據論”。現實中，大數據在傳播中往往存在失真的情況，原因之一就是人工干預的數據采集過程可能存在引入誤差。由于失誤導致的數據失真與偏差，最終會影響數據分析結果的準確性。此外，數據失真還可能是由于數據的版本變更的原因，即在傳播過程中，由于現實情況發生了變化，早期采集的數據已經不能反映真實情況。

電視節目數據造假，不僅增加了電視節目制作和宣傳的成本，還愚弄了普通觀眾，給電視節目市場的正當競爭造成阻礙，長此以往，其會嚴重影響電視產業的健康發展。因此，我們需要通過新技術、新方法，建立貫穿全流程的多元評價機制，以便能全面、深入、準確地評價電視節目。

（三）堅持黨性與人民性，強化社會責任擔當

在我國，電視媒體是黨和人民的喉舌，是重要的思想文化陣地，擔負著輿論引導的重要職責和重大使命。電視節目是電視媒體的重要組成部分，是電視臺所播出的內容的基本組織形式和播出形式。當下，一些電視節目受商業利益驅使，制造和利用虛假數據以博取虛名和完成績效，其在價值導向、觀念表達、制作品質、用戶個人隱私保護等方面出現偏差。在此背景下，我們對電視節目的評價也有需不忘初心，牢記使命，毫不動搖地堅持黨性和人民性的原則，引導電視節目弘揚時代主旋律，凝聚發展正能量。換言之，在關注技術引入的同時，電視節目評價體系還應堅守“全心全意為人民服務”的立場，力求以客觀、真實的數據為基礎，以國家主流意識形態為指引，在大數據系統中融合社會責任和價值擔當的因素，將其具體化為評價電視節目社會效益的指標納入整體評價體系，這樣，我們才能在強調科學性、系統性的同時，體現出電視人的使命與擔當。

參考文獻：

[1] 張海濤.廣播影視行業組織的實踐探索與理論思考[M].北京：中國廣播電視出版社，2016：270.

[2] 劉燕南.央視新評價體系的縱比與橫比：特點、差異與探討[J].南方電視學刊，2011(4)： 10.

[3] 國家廣播電視總局.廣播電視節目收視綜合評價大數據系統開通試運行[EB/OL].[2020-02-20]. http://www.nrta.gov.cn/art/2018/12/26/art_114_40072.html.

[4] 李如義.理論經濟學概論[M]. 天津：天津社會科學院出版社，2003：7.