大数据背景下电视收视率调查体系的解构与建构

□汤天甜 汪红春

栏目责编：陈道生

随着互联网数字化及媒介融合进程的加快，中国电视行业已不可避免地进入了大数据时代。媒体机构、广告商、收视率调查机构意识到仅凭单纯的收视率数据难以全面、深入地把握和分析受众，“亟须引入新的监控视角和衡量标准来进行评估，综合考量观众对电视节目的真实关注情况和态度倾向，了解观众的个性化需求，以求深入、全面评估电视节目的影响力。”①

“大数据”概念、数据挖掘技术进入传统收视率调查系统，促使收视率调查方法、技术不断进步与革新，依托对大数据监测与整理，全面、客观、准确地呈现了全媒体环境下受众的收视行为。

传统收视率调查面临的挑战与质疑

收视率调查开始于20世纪30年代，经过几十年发展，在技术和数据处理上已较为成熟，被广泛运用于电视节目评估。但是，随着大数据时代的到来，传统的收视率及其调查方法，已不能反映受众真实、全面的收视行为，进而不能反映和评估出节目的真实价值，亟需创新和变革。

一、测量指标少，无法全面反映收视效果。收视率调查除了收视率一项指标外，还有开机率、占有率、达到率等指标，测量指标表面上很全面和多样，但是受众收视效果分为认知、心理、行为三个层面，收视率测量指标反映了第一个层面的效果，即多少人看了某节目、看了多长时间。受众收视心理效果或之后的行为效果，对视频的喜好态度和满意程度，收视率却反映不了。由此可见，传统的收视调查在指标样本设置上具有局限性，不能反映受众的态度和心理，无法准确评价节目的好坏优劣，影响收视率评价的科学性和合理性。

造成收视率测量指标较少的原因是多方面的，首先是收视率调查公司面临数据采集技术难题，数据收集和分析非常耗时耗力；其次，存储技术也限制了海量数据的收集；更深层次的原因是人们过于依赖小样本时代的随机抽样，对统计学的认识局限和思维误区，认为小数据时代的随机采取和相关指标能够代替大的样本获得信息，忽略大数据时代的来临和数据挖掘技术的巨大进步，错失一些原始数据背后的重要价值。

二、样本量较少，可信度低，易受污染。传统的收视率调查采用随机抽样来代替普查，我们不能否认其科学性和可行性，但是依赖绝对随机性，在现实环境下非常难以实现，国内收视率调查公司的调查点多分布在大中城市，偏远地区很少设有调查点，样本数量少。在地域辽阔、人口密集、城乡差异巨大的中国，这样的抽样方式不能反映全部受众的收视情况，不具备样本的代表性和可比性。传统收视率调查的日记法要求受众认真准确填写收视日记，但是有些受众在收看过程中没有按时、如实填写，而是事后追记甚至是一周一记录，导致日记法可信度较低。

在传统收视测量中，由于采集到的数据样本少，一旦有少量样本户受到干扰，就将直接影响整体的真实性和准确性。②有媒体曝光一些利益集团采用不正当手段，寻找和接近样本对象，以贿赂、收买等方式影响样本对象的收视行为，让其锁定收看某节目导致收视率数据虚假失实，影响收视率作为“行业货币”的信誉度和权威性。据索福瑞公司的总经理王兰柱介绍，索福瑞在每个大中城市会有300 户的样本户，如果有人想通过非常手段来影响收视率，只需要影响6 户样本户就有可能将收视率提高一个百分点，“而这一个点的改变，能给电视台、栏目带来近百万的经济收益。”③

三、播出终端多样化，无法开展跨平台测量。进入全媒体时代，受众的时间正被越来越多的媒介、频道、平台瓜分，受众群体因此变得越来越碎片化。受众拥有更多自主性和能动性，会根据自己的时间和喜好编辑个性化的收视节目单，彻底改变了按照电视台的节目时间表来收视的习惯。受众还可以先把喜欢的节目录下来，等方便的时候再收看，这种新技术还提供任意快转、停止、跳过不想看的部分等功能；通过平板电脑、手机等其他终端随时随地收看自己喜欢的电视节目的跨平台收视行为也逐渐成为一种普遍现象。网络的互动性让受众通过博客、微博、贴吧等网络自组织平台发布个人各种关于影视作品的信息、表达意见与看法。

在全媒体环境下，受众接触媒介行为更加复杂和多样，产生了海量数据，传统收视率调查技术如何对海量数据进行挖掘和分析，如何获取更加全面、精准的收视数据，这是新媒体环境下收视率调查系统面临的严峻压力与挑战。

大数据基础上收视率调查系统构建的可能

大数据带来的不仅是数据量几何级增长还有对分析数据方式、思维与意识的转变，《大数据时代》作者维克托提出了大数据时代处理数据时思维变革方式，即“不是随机样本而是全体数据；不是精确性而是混杂性；不是因果关系而是相关关系”，这些转变为我们认识和理解世界打开了一扇新的大门，赋予了传统收视率调查系统新的力量与可能。

一、测量指标的构建：多样性与标准性。在媒介融合大背景下，收视率调查系统将测量范围由传统的电视媒体扩展到互联网、手机等新媒体平台，通过大数据技术对受众观看视频行为、态度的统计与量化，以弥补传统收视率调查评估的不足。大数据不仅测量监测和分析受众观看视频的行为习惯，而且还将态度和情绪转变为一种可分析的形式，并构建起新的测量指标。

在大数据技术支持下，收视率调查公司可以多维度、综合性地测量网络用户收视行为，各种测量指标、内容则不断出现，试图重新构建一套适合在新媒体环境中电视节目评价标准体系。比如电视剧网络舆情反馈指数构建知名度、关注度、收视度、推荐度、满意度和集中度等六项指标，反映了电视剧在网络上被传统媒体报道数量、网民的评论数量、视频点击量和下载量，更试图测量观众深层次的情感层面。电视节目网络人气评估，建立在传统评估体系注重数量统计的基础上，展开全面的关注意见数据收集，进行更精确的指数计算，采取多维的交叉视角，涉及细化的、多维度的指标，并运用内容分析法和文本分析法等方法，对受众反馈进行深层次分析，通过对网络讨论的内容分析，实现对网民态度和观点的甄别分析。

任何一项指标都要满足客观性、全面性、科学性和可操作性。随着收视率调查公司和数据公司联手对用户收视数据不断挖掘和应用，一些测评数据指标让我们有更多机会全面认识受众的收视行为，但是大量的测评指标出现并没有经过市场和时间的科学检验，技术的不完善也会导致指标出现误差，有些调查公司为了私利也会出现数据和测量指明造假问题。如何在众多测量指标中，选择一些科学、实用被广泛认可与接受的测量指标，还需要市场和管理部门进一步发展、完善和规范。

二、调查市场的构建：一家独大与自由竞争。优势公司垄断调查市场现象普遍，但垄断并不能完全消除竞争，少数调查公司“一家独大”的局面正在遭到业界的“集体”抵制。随着大数据广泛运用以及巨大的潜力，互联网公司、影视制作公司与视频相关行业凭借着资源、资金、技术、人才的软硬件优势加入收视率调查行业，纷纷成立大数据研究中心和部门，抢占收视率调查市场。传统的数据服务公司也迅速转型和升级服务能力，成为互联网、数字电视领域的综合数据服务商，它们迅速掌握实时、海量数据的监测技术，借助以往数据分析模型构建的能力提升构建海量数据挖掘模型的能力，强化自身对海量数据的分析能力，生产和分发多种数据产品，服务业界。更有基于新的社交电视媒体的出现而专门从事社交电视评论信息采集、分析的数据服务公司。④

传统的收视率调查市场被垄断的局面将被打破，每个参与调查的公司与主体，都无法靠一己之力完成对受众认知、心理、行为等多种信息的收集、处理，各调查主体需要通力合作，发挥所长，在合作中竞争，在竞争中合作，共同提升收视率调查体系科学性和可靠性。例如，歌华有线公司与中国传媒大学、央视·索福瑞、尼尔森、秒针系统、新生代全景、中传瑞智等单位均开展了深度技术合作。

在大数据时代，数据作为一个资本与门槛，让越来越多主体参与到收视率调查体系中来，出现了数据存储公司、数据分析公司、数据咨询与服务公司，国内央视-索福瑞公司建立的“一个市场、一种货币”的收视率调查市场体系有望被打破，无论是原有的独家垄断和即将到来的自由竞争的收视率调查体系，都将面临数据报告客观、公正和透明的问题，这需要收视率调查市场建立有效的监督机制，维护良好的市场秩序。

三、测量技术的革新：自动化和人工操作。从收视率调查历史看，收视率测量技术随着时代的需求和科学的发展在不断演进。从早期的电话访问法、日记法、问卷调查法，再到后来的电子仪器法，每种测量方法都各有所长，测量技术的发展总体趋势是自动化和智能化程度越来越高，尽可能减少人为误差，对人工的依赖越来越来越少。

大数据专家预测，在海量数据面前，将来作出决策的将是机器而不是人类自己，单纯依靠人类判断力的时代将被计算机系统所改变甚至取代。收视率调查机构可充分运用计算机数据处理系统，计算和统计出各类视频节目收视率数据。数据挖掘一般要经历业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型发布等多个步骤。与一般的数据处理技术不同，大数据挖掘针对的是零散的信息——非结构化信息，如网络言论、图片和视频。同时，数据挖掘继承了传统定量研究方法的优势，共同监测受众在新媒体收视行为。例如，北京大学视听传播研究中心采用网络信息抓取加语义分析新技术，实现了节目调查范围的全域化和样本的海量化以及主观分析的软件化、数据化、自动化；以网民和微博用户的意见和评论为中心，实现了节目评估的客观化和市场化。⑤

在我们以大数据技术为收视率调查带来进步的同时，不要盲目陷入技术崇拜和技术依赖症，而忽略人的主观能动性对收视率评估的作用。目前，数据挖掘主要采用的方法如关联算法、聚类算法、机器学习算法等，能否将它们利用在新媒体收视体系的构建中，学界和业界需要开展更深入的研究。我国幅员辽阔、受众成分复杂，传统的以人工操作为主的日记法仍然具有一定的优势和作用，首先日记法费用低廉，无需装设仪器，所需费用较少；其次，许多传统电视受众为非网络用户，无法采集受众收视行为，只能靠日记法作为收视率调查体系必要补充。所以，在收视率调查体系中，为了适应市场变化、满足不同用户需求，调查机构需要采用多种技术测量手段，发挥其各种优势，取长补短，共同完成测量工作。

四、测量服务内容的构建：原有业务与增值服务。在传统收视率调查市场，收视率主要是用于视频节目的评估和广告商投放广告的参考。电视制作机构需要收视率了解受众需求和竞争对手情况，以此作为销售产品的重要依据；广告商需要根据收视率，对电视节目收视情况作出评价，选择性投放广告。

在大数据时代，海量数据催生了收视率调查体系全新的业务范畴，可以提供更多增值和个性化服务，为收视率调查市场构建了新的盈利模式。大数据分析的精确性让电视节目制作方实时、准确了解受众对节目的喜好，深入挖掘受众收视行为，可以随时调整节目策划、节目制作、节目设置与播出计划，提升节目品质和产品的核心竞争力。例如《中国好声音》根据网民互动信息制作了姐妹篇《酷我声音》；视频播出机构也可根据受众在观看过程中留下的播放痕迹和数据创造新价值，爱奇艺公司就推出“绿镜”视频编辑功能,综合分析用户海量视频观看数据，自动判断用户喜好，生成受众关注程度最高的“精华版”视频。

互联网视频公司也会依托大数据，采集和分析用户观看视频偏好，为用户提供智能与个性的视频观看服务指南。优酷土豆每月都将发布《中国网络视频指数》，根据海量的数据和专业分析，洞察用户行为，解读行业趋势。

目前，在营销广告服务领域，研究机构已推出“购买者收视行为研究”“目标消费者收视分析”等产品，深度分析视频受众消费信息、消费行为，建立完整的视频受众消费行为数据库，为广告评估提供多维分析工具，投放广告更为精准有效，避免了广告重复投放，为商品市场营销提供详细的策略。例如，央视-索福瑞媒介研究有限公司首次联手新浪微博以大数据为桥梁，推出微博收视指数为电视媒体从社会化传播的维度开展节目评估、营销传播，提供标准化分析工具。

注释：

①张树庭：《视网融合时代的电视节目评估》[M]，北京:中国广播电视出版社，2012.17。

②何 蔚，吕 沁：《基于大数据理念的电视节目编排管理策略探索》，《电视研究》，2014(6)。

③小老伍：《收视率造假涉巨大经济利益 霸主央视索福瑞受质疑》，《华夏时报》，2010-07-23。

④周 艳，龙思薇：《大数据，新天地——大数据时代的到来与思考》，《广告大观·媒介版》，2013(9)。

⑤陆 地，陈 思：《新媒体时代电视节目评估体系的构建和应用》，《新闻爱好者》，2013(11)。