收視率范文10篇

【摘要】電視劇的收視率和網絡播放量一直是衡量電視劇熱度的重要評價指標。本文在前人研究的基礎上，首先對收視率的時間序列變化進行研究。采用無監督學習的流程，總結出描述收視率變化的四個特征，用k-means聚類分析方法，依據四個特征將電視劇分成了三類，并根據每一類收視率的實際變化特點，分別采用自回歸模型和灰色預測模型進行了時序預測，最終分析出了電視劇收視隨時間的變化趨勢。

【關鍵詞】時間序列預測；k-means聚類；自回歸模型；灰色預測模型

1.前言

電視劇（又稱為劇集、電視戲劇節目、電視戲劇或電視系列劇）是一種適應電視廣播特點、融合舞臺和電影藝術的表現方法而形成的藝術樣式。電視劇熱度值，不僅體現了人們對于娛樂生活的輿論趨勢，更是電視劇平臺多元化發展的體現。對于電視劇熱度值的研究正在快速發展，人民大學新聞學院的周小、韓瑞娜、凌姝在其相關研究中，開展了對網上收視度與線下收視率的關系探討，并提出了多屏發展下新的電視評估體系的參考因素[1]。此外，胡兵、鄧極在《微博對電視劇收視率的影響研究》中，還深入探究了新媒體微博對于傳統電視劇收視率的影響[2]。各大視頻網站都在近幾年推出了關于電視劇指數的綜合評價體系，如“愛奇藝指數”、“優酷指數”等。本文在前人研究的基礎上，逐步深入地對多屏播放模式下的電視劇熱度展開了研究，探尋了電視劇收視率變化模式的客觀規律，提出描述收視率變化模式的四個特征，并用k-means方法進行聚類分析，根據三類電視劇的特點，建立了自回歸模型和灰色預測模型進行時間序列預測，按類別對比了不同階次間自回歸模型的擬合效果，最終建立了通過歷史數據對電視劇最后三集的收視率進行預測的模型。

2.電視劇收視率預測模型的建立和求解

2.1數據收集和預處理。本文中用到的電視劇相關信息主要來源于百度百科資料庫，其中收視率數據來源于CSM52城市網和全國網收視率（www.csm.com.cn），播放量數據來源于騰訊、優酷、愛奇藝等主流視頻網站。當一部電視劇在同一時間段于多個電視臺播出時，我們將各個臺收視率加在一起，作為數據用收視率。在收集到近幾年電視劇的比較權威的大量數據后，我們小組對數據進行了預處理工作。電視劇的熱播有很多原因，為了研究熱度高的電視劇內在的規律，我們將研究對象定為近幾年的“大熱劇”。研究對象符合以下兩條標準：（1）最近三年播出：由于近幾年網絡化發展迅速，收視率和播放量的發展模式與數年前有所不同。若加入很早之前的熱門電視劇（如《還珠格格》、《西游記》）為研究對象，勢必會造成收視率與網絡播放量的異常波動，所以我們將研究對象定為近三年電視劇。（2）平均首播收視率在2%以上：通過收視率以及網絡搜索量數據比較，我們發現，近三年的電視劇中，平均收視率在2%以上的電視劇，在播出時均造成了不小的轟動，并成為了當時的熱點，符合我們對于研究對象熱度高的要求。所以，我們用以上條件為標準，并結合了社會輿論、觀眾口碑和電視劇影響力等因素進行調整。從近三年所有電視劇范圍內，最終選擇了《瑯琊榜》、《人民的名義》、《羋月傳》、《三生三世十里桃花》、《花千骨》、《歡樂頌1》、《歡樂頌2》、《微微一笑很傾城》、《武媚娘傳奇》、《虎媽貓爸》、《何以笙簫默》、《親愛的翻譯官》、《女醫明妃傳》這13部類型、風格、播出時間并不相同的“大熱劇”為研究對象。2.2基于收視率特征的電視劇聚類分析。對于收視率來說，因為前幾集的收視率勢必與后幾集的收視率有很大的關聯性，所以通過歷史數據可以一定程度上揭示現象的變化規律，所以我們采用時間序列預測模型。本文選用自回歸模型進行預測。由于不同類型的電視劇具有不同的收視規律，顯然不適合用同一模型求解。因此，我們將收視率的變化模式作為電視劇聚類標準，將研究對象進行聚類分析。為了定量地刻畫電視劇的變化模式，我們對13部電視劇的收視率與集數進行了一次、二次擬合，將擬合得到的參數作為聚類特征，進行了如表1的統計分析。表1描述收視率變化模式的四個特征用上述方法，可以分別計算出13部電視劇的每個特征值，由于篇幅所限不再一一贅述。進而利用python實現k-means聚類分析的方法，將所有電視劇分為三個類別，每個類別具有如下表2的特征：2.3收視率自回歸模型的建立與優化。2.3.1利用AR(2)模型預測第一種模式電視劇收視率首先，對于第一種模式，我們選取了《人民的名義》作為研究對象，分別嘗試了四種自回歸模型。采用同樣的訓練集和測試集，來評估不同回歸模型的性能。此處代表第集的收視率：經過研究發現，第三種模型，即運用前一集和前第三集的數據的二階自回歸模型擬合最好。因為收視率會受到人為因素影響，相鄰劇集間收視率會小范圍波動，而采用隔一集的收視率數據可以一定程度上減少波動帶來的影響。而三階自回歸模型會因為參數較多，出現一定的過擬合現象。因此，我們選擇的自回歸模型為：我們利用《人民的名義》、《三生三世十里桃花》、《歡樂頌1》、《虎媽貓爸》、《何以笙簫默》作為訓練集，以《女醫明妃傳》作為與測試集檢驗模型的性能，利用excel的擬合工具進行求解，最終得到模型的表達式為：之后分析該模型的擬合性能，模型的擬合優度R2=0.92988，SignificanceF=3.67*10-45。兩個影響因素的P-value也通過了0.05的顯著性水平檢測。可見，該模型在訓練集上能夠較好地反映出數據的波動性。之后對該模型的預測性能進行檢測，將《女醫明妃傳》后23個收視率數據代入模型中，求解出《女醫明妃傳》后20個收視率數據的預測值。經過計算，該模型在測試集結果中，真實值與預測值的相關系數為0.923112，均方差為0.981483。能夠看出，模型具有較好的預測能力。2.3.2利用GM(1,1)模型預測第二種模式電視劇收視率接著，我們分析了第二種模式中劇集的收視率變化。在第二種收視率變化模式中，由于存在收視率的拐點，所以最后的10集的收視率可能有所下降（如羋月傳），也可能上下波動（如花千骨）。所以在該模式中，我們選取電視劇的后半段收視率作為訓練集，并選取非線性的時序預測模型——灰色預測GM(1,1)來進行建模。GM(1,1)模型是一種灰色動態預測模型，在灰色系統理論中應用最為廣泛的，該模型是由一個單變量的一階微分方程組成，可以用于復雜系統某一主導因素特征值的擬合和預測，以探究主導因素變化規律和未來發展變化態勢。該模型訓練需要的數據少，能夠反映非線性的變化趨勢，同時對樣本分布沒有嚴格的平穩性要求，所以非常符合該模式的收視率預測。我們利用python編程實現了灰色預測模型，訓練集采用《羋月傳》、《瑯琊榜》、《花千骨》、《微微一笑很傾城》、《歡樂頌2》五部電視劇的后一半集數的收視率，測試集選取這五部電視劇的最后三集收視率。我們建立了GM(1,1)模型和二階自回歸模型進行對比，希望體現出灰色預測模型對于該類電視劇的適用性。經過模型的訓練和求解，在測試集上的測試性能如表3所示。從表3可以看出，真實值和預測值的均方差方面，GM(1,1)模型均方誤差為，而AR(2)模型的均方誤差為，灰色預測模型表現更加優秀。同時以《羋月傳》和《微微一笑很傾城》為例（在表格中標注為黃色），灰色預測模型成功預測出了最后兩天的下降趨勢，而自回歸模型則并未能預測出來2.3.3對第三種模式電視劇收視率的討論在數據統計過程中，我們也發現了諸如《親愛的翻譯官》、《古劍奇譚》等電視劇，其收視率變化模式存在較大幅度的波動。究其原因，這些電視劇的收視率收到很多其他外界因素的干擾。以《古劍奇譚》為例，該劇作為湖南衛視試水的首部周播劇，開創了周播劇先河，并且收獲了大量粉絲，成為了當時的現象級熱播劇，然而我們發現，其電視劇收視率在接近結尾的15集左右，出現大幅度下降。經過分析發現，收視率縮水的時期正好在8月末9月初，處在開學期。由于《古劍奇譚》屬于古裝仙俠劇，主演們均為當紅小鮮肉，所以面對的收視群體多為年輕觀眾，包括一大部分學生。所以導致在開學季出現收視下滑。從中我們也可看出收視群體的不同，對于電視劇收視率的影響。由此看出，這類電視劇的后三集收視率很難用之前的收視率來預測。一種解決方案是排除異常點的干擾，通過數據預處理進行降噪，進而用AR(2)或者GM(1,1)模型求解；另一個解決方案是在模型中加入更多的影響因素，建立多元回歸模型進行求解。

媒體不僅承擔著提升公眾道德文化水準、維護祖國語言純潔、傳承民族優秀文化等責任，更重要的是承擔著維護國家和社會穩定的責任。表現在把握好輿論導向，這一點決定了電視節目必須把社會效益放在第一位［1］。2011年10月廣電總局下發《關于進一步加強電視上星綜合頻道節目管理的意見》，提出從2012年1月1日起，34個電視上星綜合頻道要提高新聞類節目播出量，同時對部分類型節目播出實施調控，以防止過度娛樂化和低俗傾向，滿足廣大觀眾多樣化、多層次、高品位的收視需求，并要求各廣播電視播出機構要堅持把社會效益放在首位，建立科學客觀公正的節目綜合評價體系。意見明確提出“三不”，即不得搞節目收視率排名，不得單純以收視率搞末位淘汰制，不得單純以收視率排名衡量播出機構和電視節目的優劣。中國電視媒體采取的是體制國有化、運作市場化的模式。電視臺不能單靠政府撥款生存，必須依靠廣告收入來存活，在這種背景下，追求收視率成為了一種必然。

一、傳統收視率

傳統的收視率可分為廣義收視率和狹義收視率。廣義收視率是指在一定時段內收看某一節目的人數（或家戶數）占總調查人數（或總家戶數）的百分比，狹義收視率則是指在一定時段內收看某一節目的人數（或家戶數）占受眾總人數（或總家戶數）的百分比。由于廣義收視率調查所涉及的人群范圍廣，難度大，因此，一般進行狹義收視率（以下簡稱為收視率）的調查。我國目前收視率調查的方式主要有以下三種，即電話詢問法、填表法和調查儀自動記錄法。但電視收視率調查過程中存在諸多問題，主要體現在：第一，調查地域有限，目前媒介數據調查的網絡主要在全國大城市；第二，個性化數據服務不足，許多用戶反映的情況是，媒介數據調研公司所能提供的還屬于基礎性數據，缺乏能按用戶自身要求制成的半成品數據；第三，數據價格規范化和標準不統一，大部分媒體調研都是依賴小量樣本投射出大環境，但取樣的專業依據、樣本群構成及調查方式均會影響準確度；第四，數據提供不及時，欠準確。更重要的是，收視率只能評價受眾是否收視，不能評價受眾是否滿意。滿意度調查的方法目前主要有網絡調查、隨機訪問和問卷調查等方法。這些調查方法除問題設置的科學性外，影響調查結果真實性的因素很多，如網絡調查是最快捷的一種調查方式，但淹沒在茫茫網絡中的網絡調查結果容易受到操縱，真實性很低；隨機訪問的高效性差，礙于情面的調查結果較真實、滿意度要高；問卷調查對被調查者的要求較高，受眾的素質和抽樣的合理性等影響著最終結果的可信度。以簡單的高收視率代替滿意度，可能出現導向錯誤［2］。

二、綠色收視率

對于電視界片面追求收視率現象，中央電視臺率先進行了反思。2005年10月，中央電視臺趙化勇提出，當前電視界在激烈競爭下有片面追求收視率的傾向，導致某些節目盲目跟風、品位低下，不利于先進文化的形成和倡導。2006年2月趙化勇對“綠色收視率”概念作了完整的解釋：“綠色收視率”是中央電視臺貫徹落實科學發展觀的具體體現，也是新時期搞好電視宣傳，實施“頻道品牌化”戰略的前提和保障，努力提高收視率和收視份額，確保國家主流媒體對受眾的影響力和對輿論的引導力，有效體現節目的思想性和導向性，同時，又要杜絕媚俗和迎合，堅守品位、抵制低俗，實現收視率的科學、健康、協調、可持續增長，增強中央電視臺的權威性、公信力和品牌價值。基于此，中央電視臺將節目綜合評價體系進行了新的探討，分為客觀指標、主觀指標、成本指標三部分量化指標。國內不少電視媒體對央視綠色收視率評價體系進行了積極響應，并提出了新的評價體系，如湖南廣電集團實行高分獎勵、低分淘汰的獎懲制度，其評估公式為：收視率50％＋投入產出比30％＋專家意見20％。從評價體系上看，“綠色收視率”強調的是收視率健康、協調、可持續的增長，強調收視率的增長要建立在節目質量提高的基礎上，而不僅僅是簡單數量上的增長。但“綠色收視率”評價體系中各項指標的權重分配沒有科學依據，“專家學者意見＋電視臺領導好惡”的決策模式并不能確保收視率體系呈現“綠色效應”。

三、有效收視率

【摘要】本文對影響電視劇熱度的因素進行了系統的研究。首先通過建立并優化AR(2)、ARMA(2,3)單一模型，預測電視劇后三集的收視率；之后建立ARMA-BP神經網絡組合模型，以ARMA(2,3)模型捕捉線性特征，用線性殘差訓練BP神經網絡以捕捉非線性特征。通過在測試集上的計算，證明組合模型的性能優于單一模型。

【關鍵詞】電視劇收視率；一元線性自回歸模型；時間序列；BP神經網絡

1.前言

電視劇的熱度是對其影響力和關注度的綜合衡量指標。為了在目前“多屏模式”下找到電視劇熱度的影響因素，并且提出更綜合、客觀的衡量指標，國內外專家學者進行了很多針對性的研究。主要可以分為兩類：（1）單一預測模型，如：梁招娣等基于RBF神經網絡對電視收視率進行預測[1]，等基于BP神經網絡建立收視率預測模型[2]，張春燕等利用ARMA模型對在線電視劇流行度進行預測[3]，毋世曉等人利用移動平均法預測網站電視劇視頻點擊量[4]等等。（2）組合預測模型，如：張茜等基于TEI@I方法，提出了對綜藝節目收視率預測的研究框架，引入了新的解釋變量百度指數和新浪微指數，并采用模型集成技術顯著提高了預測精度[5]。黃玲莉等基于ARIMA與BP神經網絡，建立了收視率組合預測模型[6]。對比前人的研究成果，我們發現組合模型的效果比單一模型更加出色。因此，本文在前人已有研究的基礎上，綜合運用了多種機器學習模型，對影響電視劇熱度的因素進行了系統的研究。

2.收視率單一時序預測模型的構建和優化

2.1數據收集和預處理。本研究選取了2015年到2017年期間首播的共23部完結的電視劇作為研究對象，這些電視劇包含了不同種類的收視率變化模式，均屬于該種類中較為典型的電視劇，可以比較全面的反應不同的收視率變化情況，確保了模型的廣泛性與合理性。研究中所有的收視率數據均為索福瑞CSM52城收視率統計值，電視劇的基本信息（如首播日期、播出衛視、每天播放集數）等信息來源于百度百科，所有的原始數據都存儲在補充材料的excel表格中。2.2建立AR(2)模型進行預測。首先，本文使用二階自回歸的時序預測模型，利用電視劇前集的收視率數據來預測最后三集的收視率。其中該模型的基本假設為：（1）電視劇收視率變化平穩，不會因為外界因素的臨時干擾而發生突變；（2）不同時間的電視劇收視率統計方法一致，能夠反映電視劇的受關注程度。本文基于以上的模型假設，建立了二階自回歸模型，即AR(2)模型。若假設代表第集電視劇的收視率，那么該模型的表達式為：利用excel自帶的數據分析工具進行擬合，此處以2017年收視率榜首電視劇《人民的名義》為例進行模型的訓練和求解。其中訓練集和測試集分別為：（1）訓練集：《人民的名義》前29天、共47集的收視率作為訓練集。（2）測試集：《人民的名義》最后3天、共5集的收視率作為測試集。經過excel的擬合分析，得到《人民的名義》二階自回歸擬合的表達式為：擬合得到的擬合優度，說明該模型在訓練集上具有比較好的擬合效果。之后在測試集上對該模型的預測性能進行測試，將后3天的收視率真實值和通過模型計算出的預測值進行對比，并且計算均方根誤差參數來衡量預測性能。最終通過計算得到的預測結果，預測值序列和真實值序列之間的均方誤差為。可以體現該模型具有不錯的預測性能。用同樣的方法，對其余的22部電視劇建立AR(2)模型，分別作出收視率的預測分析。結果發現，對于部分電視劇來說，該模型的預測性能比較好，如《平凡的世界》RMSE=0.056，《北上廣不相信眼淚》RMSE=0.051，《外科風云》RMSE=0.077。而對于另外一些電視劇，該模型的預測性能比較差，例如《孤芳不自賞》RMSE=0.534，《于成龍》RMSE=0.583，《親愛的翻譯官》RMSE=0.683。由此可見，最簡單的AR(2)時序預測模型僅能實現一定程度的預測功能，其局限性主要體現在以下兩個方面：（1）只能描述數據分布規律中的線性特征，而難以刻畫數據分布的非線性關系。這就使該模型對于基本符合線性增長趨勢的電視劇收視率與測量好，而對于波動性較大的電視劇收視率難以精準預測；（2）部分模型存在過擬合的問題，將數據中的噪聲當做了信號進行處理，有些參數的p-value不能通過0.05顯著性水平檢測。2.3對數據和模型進行優化處理。2.3.1對收視率數據異常點的處理。通過對部分電視劇測試結果的深入研究，發現部分預測收視率與真實收視率差距較大的電視劇，都存在兩種不一樣的播放模式。例如《武媚娘傳奇》有單集播放的、也有三集連播的；《人民的名義》有單機播放的、也有兩集連播的。為確定“收視率異常下降”與“當日單集播放”之間的關系，我們對23部電視劇中有不同播放模式的17部電視劇進行了統計分析，得到了如表格1所示的結論。此處，“收視率異常下降”定義為“該天的收視率明顯小于本電視劇收視率的線性增長趨勢”。由表格1可以非常明顯地看出，在所有的考察對象的單集播放日中，“收視率異常下降”事件出現的概率遠遠高于所有播放日的平均概率。所以我們認為，“單集播放”是與“收視率異常下降”存在緊密的聯系。所以，我們首先對于研究對象電視劇的所有單集播放日中“收視率異常下降”的數據進行了修正，采用均值插值的方法，替換掉原有的收視率異常點。修正后的收視率等于單集播放日前后的收視率平均值。2.3.2將AR(2)模型優化為ARMA(2,3)模型。在完成對單集播放日異常點的修正后，部分電視劇依然存在比較大的波動性。因此，進一步優化模型，引入移動平均的優化計算，對波動劇烈的曲線進行平滑濾波，從而降低波動性帶來的影響，更容易地把握住數據分布的線性趨勢。因此進一步將AR模型優化為ARMA模型。在ARMA(p,q)的模型識別和定階過程中，我們以《人民的名義》電視劇為樣例，對p、q兩個參數采取逐步試探法以獲得最佳值。經過多次嘗試，確定收視率預測的最佳模型為ARMA(2,3)。在對單集播放日的異常點修正后，利用matlab實現ARMA的預測功能，再次對表2-4中曾經對AR(2)模型表現不佳的電視劇進行預測，得到新的預測結果為《孤芳不自賞》RMSE=0.235，《于成龍》RMSE=0.462，《親愛的翻譯官》RMSE=0.383.可以看出，經過對數據集的修正和對模型的優化之后，原先AR(2)預測表現不佳的電視劇預測性能都有了一定的提升。改變最大的電視劇《親愛的翻譯官》，其均方誤差降低了44%，其他電視劇的均方誤差也有10%-30%不等的下降。2.4總結與討論。本章節采用單一的時序預測模型，對23部研究對象電視劇進行了逐一的預測。在AR(2)模型的基礎上，一方面深入分析了異常點的規律和特征，對異常點進行了修正；另一方面在模型中加入了移動平均的過程，將模型優化為ARMA(2,3)。最終可以看到，ARMA(2,3)模型在修正后的數據集上，表現出的預測性能比AR(2)在原數據集上的性能要優秀很多。雖然目前的預測模型得到了一定的優化，例如《人民的名義》預測RMSE從0.3285降低到了0.2376，但該模型依舊存在一定的問題。其最核心的問題在于該模型依舊只能描述數據的線性變化趨勢，對于變量之間非線性的變化關系十分無力。為了進一步提高預測的精確程度，我們從前人的工作中得到啟發，嘗試采用組合模型來進行預測，一方面利用ARMA模型的線性描述能力，另一方面利用BP神經網絡的非線性預測能力，二者相結合地展開后續的預測工作。

摘要：電視劇收視率提升，可以帶動電視臺的廣告收入增長，因此一直以來許多工作人員都對電視劇收視率十分重視。但是影響這部分數據的因素極為繁多，諸如播放平臺的知名度、電視劇狩獵的題材范疇、主演的號召能力等等。在此類背景下，筆者將透過大數據環境進行影響電視劇收視率的各類因素細致性研究認證，希望為日后不同平臺電視劇收視業績提升，提供適當的啟發作用。

關鍵詞：電視劇；收視率；大數據；影響因素

透過觀看電視劇，不僅僅可以實時性豐富民眾的精神生活，并且可以帶動不同國家區域之間的互動交流。而鑒定一部電視劇是否成功，就離不開收視率這類關鍵性衡量指標。實際上，我國每年錄制的電視劇數量十分之多，但是最終可以上星且創下不菲收視率的卻是是十分有限的。在民眾日常審美標準愈來愈嚴格背景下，如若要創造較高的收視率明顯變得十分困難。所以說，選擇透過大數據環境觀察梳理影響電視劇收視率的一系列因素，確保日后可以有針對性地予以應對，的確顯得十分關鍵。

一、大數據環境之下影響我國電視劇收視率的相關因素

(一)因變量因素。這部分因變量主要強調不同電視劇由開播持續到結束這部分時間每日的收視成績。(二)自變量因素。通常表現為電視劇本身涉及到的題材范疇，依照時間順序標準劃分，電視劇題材包含古代、現代、當代三種類型，而具體細分又可延展出情感、武俠、玄幻、抗戰等多重形式，當中不同題材都會吸引到各異的受眾群體，深刻證明了電視劇涉獵題材的確會對其收視率產生極為深刻的影響作用。而這里主要沿用到百度指數，原因就是其時刻保留較強的預測性，可以憑借前一天的數據對第二天電視劇收視率造成極為深刻的影響作用。而百度指數，顧名思義，便是憑借百度內部高數量網民的行為數據作為核心的數據互動交流平臺，其可以令廣大用戶在第一時間內掌握部分關鍵詞在百度搜索中出現的具體次數。而在針對一些電視劇收視率進行檢驗判定時，我們主要會運用到集合截面、時期、變量這三類信息的三維數據結構，其亦被稱作為面板數據，由其演算轉變而來的計量模型通常被定義為PanelData模型。假設因變量為yit與Xit=(X1it,X2it…Xkit)，其中后者屬于k*1維解釋變量向量，兩者可以滿足線性關系：yit=ait+Xit*βit+Uit(i=1,2,…,N,t-1,2,…,T)。這類公式描述的就是k個經濟指標在N個截面成員和T個時間點上的變動關系。當中N強調界面成員的實際數量，T則描述每個截面成員的觀測時期總體數量，而參數ait屬于模型的常數項，βit表示對應解釋變量向量Xit的k*1維系數向量，k則集中性闡述解釋變量的具體數量。與此同時，uit是隨機誤差項且時刻維持相互獨立關系，更為關鍵的是滿足零均值等方差為θ2it的假設。

二、基于大數據處理技巧判定不同因素

摘要：近年來，微博上關于電視節目的話題量迅速增多，觀眾群體通過微博平臺對電視節目參與討論也引起了電視業界和經濟學等各大領域研究者的強烈關注。本文對微博傳播特點和影響電視劇收視率的各大因素做了簡單的概括總結，在前人研究成果的基礎上，結合微博對電視劇播出前和播出后的影響力進行對比分析，進而為如何結合微博提高電視劇收視率提供一些可供參考的策略。

關鍵詞：微博；電視劇；收視率

網絡技術的快速發展和通訊設備的不斷智能化改變了人們觀看電視劇的方式。現在，很多年輕人習慣邊看電視劇邊在社交平臺上表達自己對該劇的看法、評價。在微博上，人們可以討論劇情、描述觀感體驗，許多人會通過這些內容判斷這部劇是否值得自己花時間觀看，這就是口碑傳播效應。微博平臺對電視劇收視率的影響力目前愈來愈受到電視運營商、廣告主等的強烈重視。

1影響電視劇收視率的因素

電視劇本身的質量很大程度上決定了人們是否會選擇觀看。隨著影視產業的迅猛發展，新的電視節目層出不窮，可供人們選擇的觀看內容也越來越豐富，在這種競爭激烈的情況下，如果電視劇本身制作不夠精良、內容缺乏吸引力，是無法留住觀眾的。一些優勢頻道具有品牌號召力，擁有忠實觀眾群體，在一定程度上也能提高收視率。現在，很多頻道推出季播節目，將電視劇按季節分時段播出，以便增加市場份額，提高競爭力。目前，也有很多電視臺和視頻播放平臺開始制作自己的電視劇進行獨播，創造了較高的收視率。電視劇的安排播放時間對電視劇的收視率影響很大，如果播放時間恰當，即使是并不很出彩的電視劇也會有很不錯的收視率。此外，電視劇重播次數多也會增加收視率。

2微博的傳播優勢

中國內地的電視觀眾調研，始于上世紀80年代前期，90年代中期以后進入快速成長階段。其間，中國內地的觀眾調研從引入收視率指標到逐步確立其主干地位，同時努力尋求對其加以輔佐、校正和補充，并最終選擇推出了滿意度指標。

收視率指標：從隱性到顯性

上世紀90年代中后期，中國內地觀眾收視率調研開始迅猛發展。不僅測量手段開始從日記卡向人員測量儀邁進，調查網絡也迅速擴大。截至2000年底，已發展成為世界上最大的觀眾收視調查網，在網樣本戶2.2萬多戶，能夠對近7000個主要電視頻道的收視進行全天候不間斷監測；收視率調研也逐漸形成一個相對獨立的新興行業，規模不斷膨脹，年營業額已達1.5億元上下。與此同時，收視率指標在調整節目制播、調節時段買賣雙方關系中的作用也日益凸顯。幾乎所有電視臺在裁撤停播節目時，都優先考察收視率，換句話說，被停播的節目基本上都是因為收視率過低而遭淘汰。事實上，不少電視臺已將收視率作為一個相對客觀的量化指標，用于內部節目管理、人員獎懲乃至頻道經營，盡可能地避免某些無法把握的人為因素的干擾。在節目購銷中，按照收視率高低“以點論價”也開始流行；至于廣告時段交易中收視率及其系列指標的作用，更是舉足輕重。

收視率調研近幾年來的飛速發展，與電視競爭加劇和境外媒體威脅迫近而大幅產生的市場需求是分不開的。截至2000年8月底，全國所有31家省級電視臺已全部開設衛星頻道，59.3％的電視家庭通過各級有線電視臺接收衛視節目，星網結合、多頻道競爭成為電視傳播的主流，為在競爭中立于不敗之地，各電視臺需要從收視率及其系列指標中了解并發現觀眾，以便有針對性地滿足觀眾需求。

滿意度的推出

與收視率調研的飛速發展幾乎同步，以中央電視臺為龍頭的中國內地電視界開始尋找新的觀眾調研指標。滿意度的推出從一開始便是中國內地電視界的自覺選擇。

[論文關鍵詞]收視率；觀念嬗變；個人性無序；社會性無序；評價價值系統

[論文內容提要]收視率為什么從“科學化手段”演變為“萬惡之源”?其深層次原因在于“把所有可以證實的社會生活側面都盡量簡單化和量化、把無法證實的社會生活方面置諸不顧”的管理思路。本文從理論的角度剖析由此帶來的不良影響，并在分析基礎上提出對從業者與電視節目評價價值系統重構的原則。

如果從觀念演變史的角度考察收視率，我們會發現：當初人們認為“收視率……是電視臺實現管理和決策科學化的有效手段”、“收視率……成為衡量節目質量的重要方法”，短短幾年，情況已經演變為“造成中國電視的文化混亂和理性迷失的市場原因，萬惡之源是中國的收視率”。有學者對北京地區283位新聞從業者的問卷調查發現(其中電視從業者占50.8％)，大多數從業者認為“‘市場競爭的壓力’、和‘收視率／發行量／閱讀率壓力’對喉舌取向是負影響”。

同樣是收視率，為何前后評價迥異?本文試圖探討當下收視率評價觀念嬗變背后的深層次原因。

一、收視率是什么

收視率是什么?借用一家之言：“所謂收視率，是指收看某一節目的人數(或家戶數)在擁有電視機的總人口(或家戶)中的百分比。”由此可見，收視率只是一些數據、指標等，是人們運用的工具，是人們手中的指揮棒。

摘要:隨著大眾傳媒發展得越來越快，人們對娛樂消費的需求也在逐步地上升，在影視文化產業作品的制作生產過程中，因為成本的高投入和收益的高期望，所以特別看重市場變動可能造成的影響。由于電視劇收視率預估工作是平臺進行播放投資前的必須分析，因此針對電視劇收視率預估的市場化操作模式構建也極其重要。

關鍵詞:電視劇收視率;評價指標;市場化操作模式;系統構建方式

從電視劇收視率上可以看出市場和觀眾的選擇，由于電視臺在播放中需要考慮其成本的投入，因此在電視劇的投放之前需要采取各種方式來預估收視率。電視劇收視率的預估需要結合市場化操作模式，這樣才能提高預估結果的準確性。當前我國在電視劇收視率的預估模式方面尚需完善，而且在構建制作模式的過程中也有很多值得探討的地方。本文從了解收視率預估市場化操作模式指標入手，結合具體的操作模式提出針對性的建議，希望能夠助力電視文化產業的發展。

1收視率預估市場化操作模式指標分析

1.1演員陣容的影響指標。預估電視劇的收視率需要分析很多影響因素，演員的指標就是一個較為代表性的指標。電視劇的籌備過程中，演員的選角極為重要，如果演員本身具有一定的知名度和號召力，那么這在一定程度上可以保證電視劇的收視率。一部分是考慮到演員的粉絲群體對電視劇的接受和小范圍宣傳，另一方面也是因為觀眾在評價一部電視劇時首先會關注演員的陣容，有一定知名度的演員陣容會提升電視劇對于陌生觀眾的吸引力和印象分，這是一個相互作用的過程。觀眾對演員的演技和風格的評價會直接影響對這部電視劇的印象，對待不同演員的不同態度也就會決定對電視劇的看與否，這自然是仁者見仁智者見智的過程。在觀眾喜愛度上結合市場化可以預估分析出電視劇收視率，因此在對電視劇收視率的前期預估上一定會考慮到演員選角的影響程度，某種程度上可以說這一點是影響絕大多數觀眾的因素。1.2故事情節的選材的影響指標。電視劇的故事情節是整個電視劇的靈魂所在，是決定電視劇整體收視率的重要指標，觀眾看電視劇其實就是觀看故事情節的過程。電視劇基本都是根據劇本內容進行拍攝的成果，劇本一部分可能是針對原著小說書籍的翻拍或者是針對電影的翻拍，也可能就是針對受眾群體進行的編寫。前者翻拍的方式是已經擁有了一定的收視基礎，可能是書迷也可能是原版電影的忠實受眾，這些其實都已經是具有了一定的知名度來播放的，相當于自帶熱度和關注度。這些作品對于觀眾來說并不那么陌生，觀眾接受起來的難度并不高，因此收視率也就有了一定的保證。后者其實就要看題材是否新穎以及是否能夠抓住觀眾的眼睛，在電視劇制作泛濫的市場上，觀眾已經被五花八門的電視劇“洗腦”，如果制作的電視劇在題材上較為普通爛俗，那么在電視劇推出的第一時間很難引起波浪，收視率在沒有奇跡出現的情況下很難提升，也就達不到制作方和播放平臺的期望值［1］。1.3制作出品的質量的影響指標。近些年來，影視產業獲得了飛速發展的機會，各影視產業要根據觀眾不斷更新的需求及時調整制作出品的風格，并在調整過程中實現質量的提升。觀眾在選擇電視劇時很大程度上會參看該電視劇的質量，對電視劇質量的評價標準不僅包括網絡上專業劇評人的評分，而且也包含大眾的輿論導向。因此電視劇收視率的高低一定程度上會受制作出品質量影響，大眾在對電視劇進行評價時通常會結合電視劇中演職人員的演技和情節的安排，同時也參考道具的使用和情景的設置等，這些因素會綜合影響大眾對電視劇的評價結果，進而影響到電視劇的收視率。部分電視劇借宣傳之勢獲得了播出后前期的高收視率，卻在播放中由于口碑質量不佳而導致后期收視率急速下跌，因此電視劇整體的收視率很大程度上受制作出品的質量影響，需要影視產業在出品電視劇時盡可能提高審美和場景等方面的設置，用心制作每個細節。1.4電視劇品牌號召力的影響指標。部分電視劇借其品牌效應同樣獲得了較高的收視率，這與其成功先例不無關系。一旦某個電視劇獲得過極高的市場品牌效應，那么其出品方在后期出品其他劇作時同樣會受到觀眾的關注，因此電視劇的品牌號召力在一定程度上也會影響電視劇的收視率。另一方面，電視劇的出品方和主創團隊的知名度也會影響電視劇的收視率，高人氣的出品方和主創團隊會帶來極高的人氣，進而有助于提升電視劇的宣傳效果。部分知名度較高的導演在拍攝新電視劇時會被大量宣傳，對新電視劇的宣傳力度也有所提升，無形中提高了電視劇的收視率。例如著名導演康洪雷因拍戰爭片而聞名，可以說他具有一定的品牌效應，這在一定程度上會提升其電視劇的受關注程度，進而可以產生較高的收益率。

2收視率預估市場化操作模式的操作構成

廣播電視媒體作為黨和人民的喉舌，具有輿論導向作用，向社會傳達正能量，具有積極的宣傳意義。隨著新媒體的不斷發展，廣播電視的發展面臨巨大挑戰。當下，各大媒體競爭越來越激烈，廣播電視如何在激烈的競爭中立足，如何吸引觀眾的眼球，提高節目的收視率，成為當前必須關注的問題。

大眾化報道

觀看廣播電視節目，是人們日常生活中娛樂放松的一種方式。眾所周知，任何一檔電視欄目要想博得觀眾的眼球，就必須取得一定的收視率，這是廣播電視事業生存和發展的根本。1.導向正確。廣播電視媒體要做到正確引導輿論，不僅要向觀眾傳達黨和政府的方針政策，還要具有一定的教育意義，向社會傳達正能量。廣播電視是聯系黨和人民群眾的橋梁，要具備積極的宣傳意義，堅持正確的政治導向，向社會傳達積極正面的輿論。2.符合大眾。現如今，各電視媒體爭先恐后地播出不同類型的節目，為了吸引觀眾的眼球，不管是從節目內容還是從節目形式可謂費盡了心思。隨著時代和科技的發展，人們的審美標準越來越高，傳統意義上的廣播電視節目已經無法滿足觀眾的需求，只有迎合新時代和新媒體的發展，符合觀眾的審美需求，才能夠創作出更多更優秀的電視欄目，才能夠抓住觀眾的眼球。3.打造精品。自電視事業誕生以來，各媒體相繼推出不同類型的電視節目，要保證收視率，就要打造精品節目。有些地方臺播出的節目粗制濫造，缺乏知識趣味性和藝術審美性，造成了大批觀眾流失。只有節目精品化，不斷挖掘節目的內涵，才能夠制作出具有高度趣味性和審美性的作品。善用語言技巧廣播電視節目中涉及到的語言主要是來自主持人和編導，充分發揮好廣播電視節目的語言技巧，能夠拉近節目與觀眾之間的距離。如中央廣播電視總臺的《新聞聯播》是最具代表性的作品，從其語言方式上來看，特別強調感性化的語言特征，主持人的語言表達字正腔圓、鏗鏘有力，不論是從節目內容還是從傳播方式，都堅持嚴肅、客觀、公正的形象。《新聞聯播》之所以具有較高的收視率，離不開語言方面的表達。綜藝類電視節目就不同了，氣氛比較活躍輕松，充滿了娛樂化的方式。央視春晚是全國人民大年三十必不可少的一道年夜飯，播出時間最長、涉及范圍最廣、演職人員最多、演出形式最廣，堪稱中國電視文藝之最。自1983年第一屆開辦以來，發展至今，央視春晚節目類型不斷變化，主持人也隨之換代，從倪萍、趙忠祥到周濤、朱軍、董卿、朱迅、任魯豫，再到新生代的李思思、尼格買提等，雖然每一位主持人的風格特點不相同，但都具有知性、端莊、大方的特點。央視春晚經歷了這么多年的發展，收視率居于最高位的還是語言類節目，每年春晚都會出現不同類型與風格的經典作品，這來自創作者對語言類節目的把握，能充分抓住觀眾的淚點和笑點。電視紀錄片特別看重解說詞的撰寫，如何把這些真人、真事、真情、真景串聯起來，就要通過編導用精練的語句來呈現。要把一個平淡的故事敘述得生動有趣，把一個枯燥無味的場景描述得有聲有色，如《舌尖上的中國》《美麗中國》《故宮》等紀錄片，之所以吸引觀眾眼球，不僅僅是畫面的精美，還在于解說詞的精彩。精美的畫面配上精彩的解說詞，會使得整個作品生動鮮活，必然會提高收視率。強調個性個性是由廣播電視的采訪方式決定的。廣播電視采訪的個性主要表現在采集手段、采訪形式、思維方式及報道程序上。一是現代的采集手段。一般來說，傳統的文字記者采訪手段非常簡便，一支筆、一個筆記本就可以完成采訪。即便是配備了話筒和步話機也是輕裝上陣。廣播記者攜帶小型錄音機就可以搞錄音報道，不錄音也可以搞文字報道。現在卻不同，現代化的通信設備給廣播電視記者帶來了更加方便的條件，沒有現代化的采集手段，電視記者的采訪活動將無法快速開展。二是獨有的形式。用特定的背景做襯托的采訪，是電視采訪獨有的形式。在電視屏幕上展現特定的背景，向觀眾透露信息、發表見解、進行討論、表示態度的采訪報道方式完全是靠電視發展起來的。人們通過電視可以看到并能感覺到，某人在回答一個棘手問題前的猶豫停頓，了解記者的主張、思想、個性、能力，還可以通過畫面感受現場氣息。三是綜合表現因素。電視聲像結合、視聽兼備，是最具綜合表現的傳播媒介。作為電視新聞，要提高收視率，記者在采訪過程中必須學會調度各種綜合表現因素，以增強報道的感染力。這也是提高收視率的根本所在。

突出權威性

廣播電視具有一定的權威性，能夠被廣大觀眾認可。有了權威，才會具有說服力，才能夠贏得一定的收視率。當然，這種權威性也不是一天兩天得來的，電視媒體從1932年發展至今，經歷了時代的變化和技術的發展，是無數傳媒人用智慧發明、創造、積累出來的。就拿新聞節目來說，在記者和編導有限的能力范圍內，要提升節目的權威性，就得從策劃入手。首先必須要遵循真實客觀的新聞原則，其次在策劃的過程中一定要引導正確的輿論，要抓住觀眾的心理需求，把觀眾最想知道的事情真相和事情的進展呈現出來，這樣就可以保質保量地完成新聞報道，擴大新聞節目的影響力，抓住觀眾的眼球。豐富節目形態如今，隨著新時代和新媒體的不斷發展，以廣播電視為首的傳統媒體受到挑戰。廣播電視在未來的發展還要依托電子技術，從傳統媒體向新媒體轉型，通過信息采集和信息傳播不斷豐富節目形態，不斷進行創新。隨著數字媒體技術的不斷發展與完善，廣播電視節目傳播的信息采集手段更加多樣化，種類更加齊全，內容上不斷豐富。比如，在很多的電視新聞節目中可以看到電視連線，可以獲得第一時間和第一現場的信息內容，更加方便快捷。同時，也使得傳統廣播電視節目傳播的時空局限性得到了有效的擴展和延伸。如今在數字技術的支持下，很多電視新聞節目實現了虛擬技術的呈現，使得廣播電視節目呈現出了三維立體的傳播形態。

總的來說，提高收視率是廣播電視長足發展、立于不敗之地的生命之源。廣大受眾是廣播電視發展的生命源泉。因此，接地氣、零距離、人性化、多元化地辦好節目，是提高收視率的根本所在。作為廣播電視部門，一定要不忘初心、牢記使命，當好傳播正能量的“喉舌”，發揮好連接黨、國家和民眾的橋梁紐帶作用。只有這樣，廣播電視的生命力才會更強。

[論文關鍵詞]收視率；觀念嬗變；個人性無序；社會性無序；評價價值系統

[論文內容提要]收視率為什么從“科學化手段”演變為“萬惡之源”?其深層次原因在于“把所有可以證實的社會生活側面都盡量簡單化和量化、把無法證實的社會生活方面置諸不顧”的管理思路。本文從理論的角度剖析由此帶來的不良影響，并在分析基礎上提出對從業者與電視節目評價價值系統重構的原則。

如果從觀念演變史的角度考察收視率，我們會發現：當初人們認為“收視率……是電視臺實現管理和決策科學化的有效手段”、“收視率……成為衡量節目質量的重要方法”，短短幾年，情況已經演變為“造成中國電視的文化混亂和理性迷失的市場原因，萬惡之源是中國的收視率”。有學者對北京地區283位新聞從業者的問卷調查發現(其中電視從業者占50.8％)，大多數從業者認為“‘市場競爭的壓力’、和‘收視率／發行量／閱讀率壓力’對喉舌取向是負影響”。

同樣是收視率，為何前后評價迥異?本文試圖探討當下收視率評價觀念嬗變背后的深層次原因。

一、收視率是什么

收視率是什么?借用一家之言：“所謂收視率，是指收看某一節目的人數(或家戶數)在擁有電視機的總人口(或家戶)中的百分比。”由此可見，收視率只是一些數據、指標等，是人們運用的工具，是人們手中的指揮棒。