互聯網電影評分系統對受眾觀影意愿的影響研究
——以豆瓣電影為例

歐陽晴怡 莫俊杰 張志成

（湖南工業大學文學與新聞傳播學院，湖南 株洲 412007）

一、引 言

自2003年電影產業化改革以來，中國的電影市場規模就保持著每年約30%的增長速度，影視市場的繁榮催生了一批影視網站，比如時光網 、豆瓣電影等。這些影視網站為觀眾提供了一個自由表態的平臺，有效地吸收來自社會不同向度的評論 （正面 、負面或中立），形成具有針對性的影片網絡口碑，并通過集體公開呈現的方式反過來影響著影視傳播。

與此同時，隨著“Web 2．0”和“UGC”的興起，人們對用戶評價的應用更加頻繁，也更加重視，用戶評價已成為用戶在進行決策時考慮的重要因素之一。互聯網平臺的利好與線下電影業的發展存在著“競合”關系，而影視網站的在線評分系統正是這種“競合”關系的體現之一。

在此背景下，本文研究電影評分系統對用戶觀影意愿的影響，一方面為受眾的選擇提供了更加科學、可靠的決策依據，也為評價機制影響受眾觀影意愿這一領域提供了理論依據；另一方面，能夠幫助尋找“水軍控評”等亂象的成因，促進科學、健康、公正的反饋環境的形成，從而推動電影市場更加科學、良性地發展。

二、研究背景

目前基于豆瓣評價系統的研究主要由中國發表，體現出國家對電影評價系統的多維關照。針對豆瓣的整體評分系統，有研究者對豆瓣評價系統的打分模式進行了分析：

聶偉和張洪牧宇 （2016）對其機制進行了詳細說明：用戶根據觀影感受對影片進行標星評價，標準劃分為“很差”“較差”“還行”“推薦”和“力薦”幾個維度。豆瓣根據用戶的在線時間、使用歷史、發帖數量、參與評分次數與撰寫評論數量等歷史數據，取其加權平均值作為影片的最終得分，再以星級分布條形圖的方式呈現出來。該研究為其他對豆瓣評分系統的研究提供了基礎性的認知，但該研究只對豆瓣評分系統本身進行了研究，對該系統產生的作用尚無探討，研究空間較大。

徐紫琪 （2018）通過數據監測發現，當電影總量不斷上升，評分會分化出幾種不同的類型：良心推薦型，眾口不一型，慎重選擇型，這體現了人們在豆瓣評分系統中的選擇結果。

隨著受眾選擇權的不斷增大，齊偉 （2016）在其研究中表示：這種“圖形評分”正在改變傳統電影營銷的單向度傳播觀念。電影評價權力逐步“位移”到網民手中，觀眾再也不是傳統意義上“沉默的羔羊”與被動的接受者。

在此基礎上，電影評價與用戶意見之間更深入的關聯機制還有待進一步探尋。目前研究成果主要分為兩類：一是探究評價系統中，影響用戶打分標準的具體因素。比如，尉天驕和董思文 （2014）發現，雖然發表影評的多為普通網民，但更吸引受眾關注、支持率高的仍為專業人士，他們逐漸形成意見領袖，并對普通網民的看法造成一定影響。陳素白、章怡成、高詩劼 （2016）通過實驗發現：在以豆瓣為代表的網站中，心理學中的“錨定效應”普遍存在：高錨定使消費者打分偏高、低錨定使消費者打分偏低；同時，“預警”行為也對錨定效應有一定影響。二是探究評價系統中，評分對電影票房的整體作用。多數研究者認為，評分與電影票房的關系緊密，尤其是對首周票房有著非常明顯的影響。比如，朱夢嫻 （2015）認為：豆瓣上的“日均短評”對票房的預測效果較好，若加上“評分比例”和“情感比例”這兩個用戶主觀性變量后，票房預測會更好，因此，可以重點關注豆瓣短評、評分比例和情感比例。與之相對，何雙男（2017）認為：豆瓣電影評分與電影票房的相關性較小，他認為話題傳播次數比評分的高低更能影響受眾的選擇。

一方面，以上文獻探討了意見領袖、錨定效應等因素對受眾觀影意愿的影響，為本文提供了頗具參考價值的自變量，但未以受眾意愿本身作為分析對象，也未出現將多個維度合而為一進行的研究。但是，豆瓣評價系統具有較高的復雜性，用一個綜合模型、以多個維度進行分析更具理論意義；另一方面，在評分與電影票房的關系上呈現出多種意見，其結論還有待討論。下面將進一步分析電影評分系統與受眾觀影意愿之間的潛在關系，探討若將用戶的選擇換算成票房，則在進入評分系統之前，他們的意愿是如何被評分系統影響的？

三、研究設計

（一）指標設計

根據豆瓣評分系統的特性，選取了5名代表性的豆瓣用戶，以面對面的方式對他們進行訪談，這5名用戶都表示：因受豆瓣評分系統的影響而改變過自己的觀影意愿。同時，他們對豆瓣評論的數量、點贊量、專業影評等較為感興趣，對豆瓣的評分系統持肯定態度。

綜合豆瓣特性和訪談結果，我們提取了5大影響因子，分別是關注者態度、評價數量、評價質量、評價權重、評價直觀程度。

（二）影響關系模型

1909年，心理學家耶克斯 （R．M Yerkes）與多德森 （J．D Dodson）的心理學研究表明：動機強度和工作效率之間的關系不是一種線性關系，而是倒U形曲線關系。動機與行為關系的理論基礎便是建立于此研究之上。認知是指人們獲得知識或應用知識的過程，包括對客觀事物的感知 （感覺、知覺）、思維（想象、聯想、思考）等；情感是人們對客觀事物是否滿足自己的需要而產生的態度體驗 （《心理學大辭典》，2003）；行為則是有機體在各種內外部刺激影響下產生的活動。在此基礎之上，我們研究人們的消費態度，則需要從人對產品的認知、情感、行為三個層面進行綜合分析。

其次，“ABC態度模型”強調了認知、感情和行為之間的相互關系，也關注到了這三個元素的差異性。一般情況下，外界影響因素往往會通過認知和情感影響行為，這很好地契合了論文意圖證明的：豆瓣評分系統及其評價內容是否會影響用戶的認知和情感，進而影響其行為。

結合以上兩個影響關系模型，我們可以進一步建構研究的邏輯關系，即：認知和情感推動動機的形成，動機進一步醞釀成行為，二者之間是同步的，并可以簡化為“認知、感知和觀影意愿之間的關系”。

（三）研究假設

根據影響模型，本文提出以下假設：

H1：電影評價數量正向影響受眾認知性態度

H2：電影評價質量正向影響受眾認知性態度

H3：關注者態度正向影響受眾認知性態度

H4：評價直觀程度正向影響受眾認知性態度

H5：評價權重正向影響受眾認知性態度

H6：電影評價數量正向影響受眾情感性態度

H7：電影評價質量正向影響受眾情感性態度

H8：關注者態度正向影響受眾情感性態度

H9：評價直觀程度正向影響受眾情感性態度

H10：評價權重正向影響受眾情感性態度

H11：受眾對電影評價的認知性態度正向影響其觀影意愿

H12：受眾對電影評價的情感性態度正向影響其觀影意愿

圖1 假設模型圖

（四）問卷設計

本研究采用5分制“里克特量表”，根據自身實際認知，對豆瓣電影評分系統影響因子的預測變量、中間變量進行評分，能夠較好地反映出樣本的態度、傾向等維度，適用于本項研究。1996年，Danaher和Haddrcl的一項研究表明，多個測量問項要比單個測量問項更為可靠 （Danidher＆Haddrel，1996）。因此，為了保證調查問卷的可信度，本文確定的變量均設置了三個問項。

本次研究的問卷由以下幾部分組成：

1．人口統計學問卷

Q1您的性別？

Q2您的年齡是？：

2．樣本甄別問卷

Q3您使用過豆瓣看電影評分或者影評嗎？

3．豆瓣電影評分系統的影響因子、中間變量以及受眾態度問卷

（五）調查對象及樣本量確定

在行為研究中，Roxcoc提出了抽樣調查法，確定了樣本規模的基本范圍：1．大于30小于500的樣本適合大多數研究；2．變量較多時，樣本數為變量的10倍或10倍以上為最佳 （Schifan＆Kanuk．1994：126-140）。根據Roscoc的抽樣研究方法，本研究樣本約為200個。

考慮到研究要求，本研究調查問卷的發放對象以自身使用豆瓣評分系統的樣本為主，通過豆瓣電影網站以及其他正規調研網站進行發布，不限城市和地區，有效減少地區差異，確保樣本的全面性。此外，具有針對性地在相關社群中發放問卷，更能貼合本次研究主題。

四、數據統計與分析

（一）描述性統計

本次調研共獲得有效樣本161份。詳情見表1所示。

表1 樣本的描述性統計

（二）信度檢驗

克隆巴赫 （信度）系數 （Cronbach Alpha）是信度檢驗的常用指標，α為信度系數，通常認為，α值大于等于0．7表明量表具有較好的信度。利用SPSS25．0對豆瓣評分系統的變量進行信度分析，由表2可知，信度系數值為0．817，大于0．8，說明本研究數據的信度質量較高。對“項已刪除的α系數”，在任意題項刪除后，信度系數并未有明顯上升，說明題項不應該被刪除處理。研究數據顯示信度系數值高于0．8，說明數據信度質量高，可用于進一步分析。

表2 Cronbach信度分析

（三）效度檢驗

一般效度包括內容效度和構建效度。從內容效度看，本研究采用的“里克特量表”具有較好的內容效度；在構建效度方面，本文將采用驗證性因子分析對量表的構建效度進行檢驗。

通過驗證性因子法檢驗收斂效度，第一步，需考察每個潛變量的標準化因子載荷系數，載荷值大于0．5且T值顯著時，表示問項與其潛變量之間的共同方差大于問項與誤差方差之間的共同方差，都是顯著的；第二步，考察AVE值。當AVE值大于0．5時，表示每一個因子所提取的可解釋50%以上的方差；第三步，考察CR值。CR值大于0．7說明變量構建具有良好的信度。對于各維度間是否存在足夠的區分效度，通常采用比較各維度間完全標準化的相關系數，以及所涉及各維度自身AVE的平方根值大小，當前者小于后者，則表明各維度間存在足夠的區分效度；反之，則區分效度不夠。

本次針對8個因子、24個分析項進行驗證性因子分析 （CFA）。從下表可知，8個因子對應的AVE值中有出現小于0．5，且CR值小于0．7的情況，意味著本次分析聚合 （收斂）效度較差。

表3 模型AVE和CR指標結果

對區分效度進行分析，評價質量的AVE平方根值為0．708，大于因子間相關系數絕對值的最大值0．377，意味著其具有良好的區分效度 （如表5）。關注者態度的AVE平方值為0．792，大于因子間相關系數絕對值的最大值0．293，意味著其具有良好的區分效度。意愿的AVE平方根值為0．727，大于因子間相關系數絕對值的最大值0．377，意味著其具有良好的區分效度。

表4 區分效度：Pearson相關與AVE平方根值

（四）假設檢驗

由于本研究所提出的理論模型包含多個變量及其之間的相互影響，因此，適合使用結構方程模型（Structure Equation Modeling，SEM）來進行驗證。理論模型包括3個變量，每一個潛變量都由3個測量指標反映，且內生潛變量與外生潛變量之間屬于單向因果關系，故理論模型具有整體上的識別性。本文依據理論模型構建了一個3因子模型，以標準路徑系數值表示因子間的影響關系，如果呈現出顯著性，則說明有顯著影響關系；如果沒有呈現出顯著性，說明模型較差。

利用AMOS25．0軟件對理論模型進行擬合，所得模型的擬合指標如下表：

表5 模型回歸系數匯總表格

據上表可知：探究評價質量對用戶觀影意愿的影響時，標準化路徑系數值為0．407＞0，并且此路徑呈現出 0．01水平的顯著性 （ ＝3．467，＝0．001＜0．01），說明評價質量會對戶觀影意愿產生顯著的正向影響關系。

探究關注者態度對用戶觀影意愿的影響時，標準化路徑系數值為0．272＞0，并且此路徑呈現出0．01水平的顯著性 （＝2．665，＝0．008＜0．01），說明關注者態度會對戶觀影意愿產生顯著的正向影響關系。

五、研究結語與對策分析

本研究根據問卷數據進行了最終的模型測試，為了使效度與擬合度達到標準值，對因子、維度進行刪減測算發現，用戶一般認為長篇、全面，理性、專業性強的評價是高質量的評價；會優先看已關注用戶的評價，更容易接受已關注用戶所推薦的電影，認為自己所關注的用戶具有電影鑒賞能力；評價數量、評價直觀程度和評價權重對認知、情感及觀影意愿的影響不明顯，不符合預期；高質量的評價和關注者的正向態度會讓用戶產生更強烈的觀影意愿。

因此，結合當今電影市場的實際，得出以下結論：

評價質量是影響用戶的關鍵。相比評價數量的多少，評價熱度是否火爆，一條高質量的、專業的影評更能喚起用戶的觀影意愿，而高質量影評在一定程度上能夠準確反映出電影是否值得觀看。對于大部分影視劇、綜藝來說，豆瓣評分系統是證明影片 （節目）內容質量的重要憑證。此外，長文也能夠提供更多樣的信息，方便用戶進行綜合決策。評價的質量是影響用戶是否為電影消費的關鍵所在。

關注者作用重大：一般情況下，大眾對豆瓣“書影音”版塊，以及其互動系統并沒有過多關注和理解，然而，我們從本次研究中發現，關注者態度對用戶的觀影意愿也具有明顯影響。與自己無關的用戶信息再狂轟濫炸，可能也比不上“友鄰”的一句傾情推薦，關注者在整個豆瓣評分系統中的作用是較大的。在未做研究前，豆瓣網在廣大用戶看來只是一個指導工具，其社區功能在“書影音”板塊上沒有得到較好的體現。本次調研證明：“書影音”版塊的“關注者”的確有突出表現，能對更大范圍的用戶產生一定影響。針對以上結論，筆者提出以下建議：

（一）應積極扶持優質評價

扶持優質評價能盡量避免電影市場上“劣幣驅逐良幣”的現象，“質量第一”的競爭邏輯為中國電影注入了驅動力，票房壓力也催生了更多良作的誕生。近年來，隨著互聯網受眾群認知鴻溝的擴大、群體對立沖突日益凸顯，“泛戰場化”的傾向出現在越來越多的網絡平臺，例如，在“飯圈”中，有爭議的演員所參演的影視作品會被惡意削減評分，大大影響了豆瓣評分系統的公平性。從這個角度分析，在類似事件中，豆瓣為保全自己“書影音”版塊的公信力，必然需要消除群體對立或惡意打分等情況造成的影響，盡可能將評分維持在廣大用戶認可的范圍之內。因此，調整權重算法，推動更多優質評價變得極為重要。

（二）須大力建設社區體系

豆瓣應大力建設社區體系，提高書影音版塊的社區化，鼓勵用戶在評分過程中進行互動。一方面，可以為受眾閱讀影評提供更多現實依據，避免被關注者態度過多影響，忽略了電影本身的可看性，從而做出草率的觀影決定；另一方面，對于佳片，如制作方的宣發工作不到位，緊密的社區鏈條就可以充分發揮“自來水”功能，起到推廣和意見領袖的作用，吸引更多人走進電影院。當豆瓣上線新影片時，較高的用戶黏性能夠更大程度地促成用戶觀影意愿。除此之外，當影評人的專業性進一步提升，多元審美日趨成形，則更能展現出豆瓣對用戶的吸引力與影響力。

綜上所述，豆瓣始于評分，之后才在書影音交流的基礎上擴展了一系列功能，電影評分始終是其整個系統中舉足輕重的一個版塊。從豆瓣自身的角度來看，推動優質評價、大力建設社區體系，一方面有利于增強自身在互聯網語境中的可信程度；另一方面也是互聯網產品的必經之路。從廣義的市場角度來看，這是促進受眾與電影產業間有效交流、推動電影市場發展的有力途徑。作為電影藝術中的一環，豆瓣的作用應被更加重視，其自身也應不斷優化創新。