前言

黨的十九大報告將我國社會主要矛盾改述為“人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾”。隨著社會經濟的發展，人們對美好生活的向往更加熱切，不僅渴望享有更好的物質條件，而且在民主、法治、公平、正義、安全、環境等方面的要求也日益增長。滿足人民不斷提升的精神文明的需求，提供優質的文化內容產品則是媒體對社會責任的擔當。當前，我國文化產業發展日新月異，文化內容產品市場出現繁榮景象，但其質量，尤其是影視娛樂內容產品的品質依然良莠不齊。

收視率等行為指標體系建設穩步推進，但評價力不足已成共識。國家《電視收視率調查準則GB/T 30350—2013》2014年7月執行；隨著互聯網和智能電視的發展，微博電視指數、酷云關注度和CSM-huan實時收視系統的不斷推出；2018年12月，總局廣播電視節目收視綜合評價大數據系統試運行，提出收視率要打造“中國特色”，建設有中國特色的收視率調查體系。但電視娛樂節目評價的“唯收視率論”依然盛行，收視率污染現象時有發生，收視率作為單一強勢指標在電視節目評價力不足以逐漸成為學界和業界的共識。

國內對態度指標的研究處于從屬地位，呈碎片化狀態，尚未形成體系。一直以來，各界對影視娛樂內容產品質量評價過于偏重經濟效益，如對電視節目評價就過于倚賴收視率這一行為指標。黨和政府明確要求電視節目“要將社會效益放在首位”。但很多研究只是停留在現象的描述層面，未能從某一學術理論或原理出發，對態度指標的構建和應用問題展開深層次解讀，缺乏理論上的指導意義，總體停留于碎片化狀態，尚未形成體系。2016年12月，總局又在全國廣播電視節目綜合評價體系建設工作座談會中提出了“社會效果如何有效測量？誰來評價節目的社會效果？用什么指標來測量？這個指標的信度、效度如何”等問題，但應答者寥寥。對影視娛樂節目的社會效益進行科學、系統的評價已成為迫切需要解決的時代課題。

國外對態度指標的理論研究為本課題研究提供了重要啟示。1928年開始的佩恩研究開創調查受眾態度的重要模式。1937年，拉扎斯菲爾德—斯坦頓節目分析儀調查受眾“喜歡”或“不喜歡”兩種態度。1978年美國研發出VOXBOX，控制器上包括受眾對所看到的節目態度的9個按鈕，但由于成本高未大范圍的推廣。Lex van Meurs等人（2006）合著《Mapping programme quality Evaluating the quality of television programmes using an online Appreciation Panel》詳細介紹荷蘭電視節目欣賞指數測評。這些成果為本研究提供了理論基礎。

國內外態度指標的發展實踐對本研究具有重要的借鑒意義。態度指標的日常測評起步較晚，但近年來發展迅速。IMDb、爛番茄、豆瓣等商業網站開始態度指標測評，采用直接評分機制，數據量大；但同收視率等行為指標相比，數據時間精度不高。2010年后，人工智能技術推進態度指標的測量。

浙江傳媒學院視頻監測及滿意度研究團隊長期關注視頻用戶的效果測評，開發了“視頻監測與分析系統”。該系統獲取網絡新聞、微博、論壇、彈幕、微信、視頻網站和豆瓣電影網站中評論的大數據，使用人工智能的語義分析技術，計算出網絡用戶對于影視娛樂節目的較為準確滿意度，成為對影視娛樂節目社會效益評價的可量化、可核查的日常指標。團隊致力于系統構建態度指標體系，力求補齊社會效益評價短板，以利影視娛樂內容產品的科學評價。

《中國影視產品網絡滿意度研究（2020）》分上、下兩篇。上篇是不同文化產品類型的評價數據解讀，對2019年國內院線上映的275部電影，上星頻道黃金時段播出的223部電視劇，140部網絡劇，184檔電視綜藝，100位明星，6家視頻網站進行深入分析，得出以下主要觀點和結論：

·基于大數據和人工智能的褒貶值（-5到+5），是影視作品和明星的社會態度評價的可量化、可核查的日常指標。【第一章】

·2019年視頻產品的簡單平均褒貶值高于2017年和2018年的簡單平均褒貶值；電影、網絡綜藝、明星、網劇、電視綜藝、電視劇褒貶值較去年均有所上升，增幅依次遞減。【第二章】

·2019年國產電影票房穩步增加，系統監測的275部電影的褒貶值（0.745）比2018年監測的296部電影的褒貶值（0.599）高0.146，呈極顯著差異。【第二章】

·2019年網絡電影在整體數量銳減的同時，票房隨之縮減；系統監測的47部網絡電影的總體滿意度不高。【第二章】

·2019年系統監測的100位明星的平均褒貶值為0.874，比2017年100位明星的褒貶值（0.613）、2018年100位明星的褒貶值（0.609）大幅提升。【第二章】

·品牌方和粉絲越來越理性與精明，各種規制越來越嚴格，明星社會效益的評價越來越重要。【第二章】

·承接2018年的態勢，網劇在行為指標和態度指標上繼續全面超越電視劇。【第二章】

·電視綜藝行為指標略優于網絡綜藝，但網絡綜藝的態度指標優于電視綜藝；頭部網絡綜藝超越頭部電視綜藝。【第二章】

·2019年的市場準入、內容審核、影視行業稅收改革、薪金調控等政策落地，開啟了影視行業供給側的改革。影視劇集供給量減少，結構性調整正在進行。【第二章】

·電視綜藝與電視劇褒貶值有極顯著差異；電影與電視劇褒貶值有極顯著差異；網劇與電視劇褒貶值有極顯著差異；明星與電視劇褒貶值有極顯著差異；明星與網劇褒貶值有極顯著差異。【第二章】

·褒貶值與收視指標正相關再次提升。2017年新聞、論壇、微博、彈幕褒貶值分別與廣視索福瑞和尼爾森網聯兩家公司6個收視指標顯著正相關有10對；2018年新聞、論壇、微博、彈幕褒貶值分別與兩家公司6個收視指標顯著正相關達到了19對；2019年新聞、論壇、微博、彈幕褒貶值分別與兩家公司6個收視指標顯著正相關達到22對。【第二章】

·2019年，215部電影的合計褒貶值、新聞褒貶值、豆瓣評論褒貶值與藝恩口碑指數極顯著正相關，226部電影的合計褒貶值、新聞褒貶值、豆瓣評論褒貶值與豆瓣評分、5星和4星占比極顯著正相關；282部電視劇和網絡劇的合計褒貶值，以及論壇、微博、彈幕、豆瓣評論褒貶值均與藝恩的播映指數和好評度極顯著正相關。【第二章】

·2019綜藝節目市場競爭格局穩定，一線衛視競爭激烈；綜N代收視疲態盡顯，內容創新亟須升級；電視觀眾持續流失，競爭環境不容樂觀。【第三章】

·2019年省級衛視綜藝節目類型多樣，形成綜N代、綜1代并存格局。【第三章】

·2019年省級衛視綜藝競爭力逐漸下降，網絡綜藝對其替代效應增強。【第三章】

·2019年省級衛視綜藝節目滿意度一般，衛視綜藝節目迭代急需升級。【第三章】

·2019年電視劇現代題材繼續大幅上升，近代、古代題材大幅減少，當代題材穩定；革命、軍旅、傳記類電視劇逐年升溫，傳奇類電視劇日趨式微。【第四章】

·2019年，電視劇獨家制作模式仍為主流，多家公司合作出品/制作的比例逐年提升；有限公司是電視劇制作主力軍，中央與地方政府機構參與制作的力度有所增強，大型影視公司市場勢力增強。【第四章】

·2019年，湖南、浙江、央視8套、北京、東方衛視位居電視劇數量前5；新劇首播依然集中在少數優質電視臺；95.6%的電視劇可在六家主流視頻網站找到資源，愛奇藝、優酷、騰訊位居前三。【第四章】

·新聞、論壇、微博、彈幕、微信、評論、豆瓣評論的聲量之間均存在著極顯著的正相關關系，不同網絡平臺對用戶的吸引力具有強大的相互增強的作用。【第四章】

·網劇題材比電視劇豐富；IP改編接近半壁江山；獨家制作比重（33.1%）較電視劇（47.5%）輕；90%的網絡劇壟斷在單一的網絡平臺。【第四章】

·長網絡劇的觀看度極顯著地高于短網絡劇；古代類型的網劇比當代劇觀看度高；網劇觀看度與豆瓣人數呈較弱的正相關。【第四章】

·2019年275部電影的票房與評論量趨勢一致，集中度高；電影褒貶值整體表現平穩。【第五章】

·劇情片、動畫片和愛情片是主體類型；劇情、科幻和紀錄片熱度較高，劇情片褒貶值表現好；不同類型的電影在放映量和滿意度上都各有特點。【第五章】

·國產影片占據市場份額主體，同時在評論量和褒貶值上也獲雙高。美國電影數量上遠不及國產電影，但質量不容小覷；中外合拍片和日本電影在褒貶值上表現突出，而印度電影和其他外國電影在評論量上領先。【第五章】

·國產電影滿意度高，在褒貶值前20的電影中占比高達85%；在國產電影中最受熱議的是《流浪地球》，評論量愈11萬。【第五章】

·國產電影以劇情片、愛情片和喜劇片居多；美國電影以科幻片和動畫片為主；日本的愛情片占據較大比重；印度片和中外合拍電影各個類型相對分布均衡。【第五章】

·彈幕和微博是明星信息的主要傳播渠道；非視頻伴隨文本的正面評價相對更多，數據量之間有更強的相關性，且褒貶值具有一致性。【第六章】

·女明星、大陸出生明星、未婚明星、年輕明星的影響力逐漸增加；女明星更受關注，男明星更受偏愛；大陸出生明星更受關注，出生地不影響明星偏愛程度；未婚明星更受關注和偏愛；年輕明星更受關注和偏愛，微博對年輕明星的偏愛最明顯。【第六章】

·根據主要作品對明星進行分類，將其分為演員、歌手、主持人；其中，歌手最受關注，在微博中更受偏愛；參加綜藝和微博發文有助于提升歌手的受關注度。【第六章】

·演員主演電視劇與數據量不存在顯著相關關系；主演電視劇、發布歌曲會影響論壇和微博的褒貶值，但不會影響受眾的偏好。【第六章】

·2019年，223部電視劇不僅在評論量上低于140部網絡劇，在“聲浪”上趨于下風，而且在褒貶值上也略遜一籌。【第七章】

·對比電視劇和網絡劇在不同媒體渠道的褒貶值，電視劇在多數媒體渠道都低于網絡劇，僅在微信平臺的褒貶值占據優勢。【第七章】

·電視媒體和網絡視頻平臺都熱衷于播出都市題材的劇集。其他題材而言，傳記、革命、軍旅和農村題材的劇集在電視媒體上播出的更多，而傳奇、宮廷、科幻、青少、涉案和武打題材的劇集則更受到網絡平臺的青睞。【第七章】

·微博互動中的劇情評價、追星推劇、情感共鳴三者的互相作用形成了微博輿論場的生成機制，通過挖掘背后的社會心理歸因，其核心在于網絡輿論的“共情效應”。【第八章】

·追求社會共情是理解輿論場融合的新視角，需要充分挖掘能有效觸及公眾敏感神經的現實元素，將宏大的主流話語與個體的情感體驗結合起來。【第八章】

·2019年中國民營影視公司競爭激烈，影視行業迭代速度加快。【第九章】

·2019年中國民營影視公司產品滿意度一般，影視內容創新仍需努力。【第九章】

·多任務的模型增加門的處理，可以在每一次迭代中提升推薦性能，從而達到更為精準的推薦效果。【第十章】