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电视节目收视率关键因素初探

2022-02-05 来源:画鸵萌宠网
上海广播电视台 汪斌晟 摘要:电视行业的高速发展使得备电视媒体之间对于收视率的竞争日益激烈。本文在国内外学者对于影响收视率的关键影响因素 研究的基础之上,基于上海地区2007年全年收视率数据,引入管理模型以及均值检验等统计方法,提出了如何基于收视效果三维分析 框架得出电视节目收视率关键影响因素,并且通过统计计算出上海地区各播出集团的收视数据,证明这种影响的存在。 关键词:收视率关键因素统计分析 一、引言 国外学者对节目收视率的定量研究起步相对较早,研究方 法也更偏向于定量、偏向于对收视表现的模型建立及拟合。早在 上世纪7O年代Robert S Headen,Jay E Klompmaker, Jesse E Teel,Jr(1977)在研究电视广告观众触达率时利用 电视行业的高速发展使得各电视媒体集团之间以及电视频 道之间的资源竞争日益激烈。截止2009年底,全国共有广播电 台251座,电视台272座,广播电视台2087座,教育台44座。 2009年,全国广播电影电视总收入(含财政补助收入)达到 1959 50亿元。其中,广播电视总收入1 852 85亿元。中央在 201 1年提出“文化大发展大繁荣”战略决策,电视行业作为最贴 近大众的文化传播平台,将迎来新的机遇和挑战。 国外的收视率研究起步于上世纪50年代的美国,尼尔森公 司将观众计量仪安装在电视机内,但是由于数据采集技术的落 后,数据所含信息量甚少,所采集来的数据只能描述观众收看情 况。随着科技的进步,收视监测方法也得到了迅猛发展,观众收 二项分布的参数估计来拟合观众的收视表现。DSrinivas K Reddy,Jay E Aronson,Antonie StamSource(1 998)在研究 最优电视节目编排模型时提出上一档节目的观众流入是影响本 档节目收视表现的最主要因素。 国内的诸多学者在收视率影响因素方面也进行了很多探索 与实践。郑宏(2008)认为收视率具有可预测性的特点,并且认 为节目内容与形式、编播时间、观众构成以及播出媒体的强势程 度与管理模式是影响电视节目收视率的主要因素。刘亚(2009) 提出除了节目质量、编播时间、受众构成之外,第三方因素也对 收视率的表现有着重要影响,例如季节和地域。 看电视节目时的各种信息几乎都能被采集下来,因此对于收视 率的研究越发成熟,形成了不少成熟的分析模型。 从80年代开始,收视率研究逐渐在国内被业界和学界所了 解与运用。对于媒体而言收视数据可以告知受众对内容的收视 情况,对于广告商而言则可以通过这些数据衡量所投播广告的 传播效果。 收视率分析正越来越多地被当作一项专业的技术工具。在 中国的电视市场竞争中被媒体决策者、内容提供商、广告商、专 家学者们广泛使用。不仅如此,国内外理论界正相继推出各种基 三、收视率影响因素分析及假设 1、收视效果三维分析框架 收视效果——并不完全等同于收视率——用于衡量电视节 目播出的经济效益和社会效益;而收视率是对于传播效果的一 个综合考查。因此,在注重经济效益的情况下,产生了节目收视 率导向的评价体系。电视节目收视效果,可以从三个维度来进行 研究,形成电视收视效果的三维分析框架模型(郑维东2002年 提出),最初三维模型的维度分别为:观众、节目和时段。我们认 为时段因素可以归结为节目播出因素的一部分,节目播出因素 于节目收视率和收视份额的指标体系、影响因素、分析解释模型 和预测方法等。 二、国内外理论文献综述 还因包括播出频道、播出工作日等其他因素。因此,我们将三维 模型的维度扩展为:观众、节目和播出。如图1所示。 表2打分与收视率相关性检验表 变量 自由度 F统计量 113O9 7.34 P值 <.0001 0 0007 K1管理难易性 2 K2战略价值性 2 将这些节目的收视表现与指标打分做相关性检验,检验结果 (表2)显示模型指标与节目的收视率之间有着显著的相关关系。 3、播出因素 节目的编排因素包括播出时间相关因素和播出频道相关因 素。节目在不同时间和不同频道播出所获得的收视率有截然不 同的表现,并且不同频道和不同时间的观众收视群体基数也有 图1电视收视效果三维分析框架模型 图中E表示节目的收视效果(Effect),A表示观众 {Audience),B表示播出(Broadcast),P表示节目(Program)。这三 很大差别。 1)数据描述 本文研究所基于的数据是来自尼尔森(AGB Nielsen)收视 个因素是相互关联相互影响的统一体。 率统计软件,上海地区4岁以上所有人群的收视率数据,时间范 围是2006年9月1日至2007年12月31日。 2)播出时间相关因素分析 基于播出时间的观众总体分析主要指对于不同时段观众基 数的分析。就时间跨度来讲,可以分为“以日为周期的收视时间 段研究”和“以星期为周期的收视日变化研究”。 由于我们研究目的在于探寻对节目收视率影响的关键因 素,而收视率是观众收视行为的体现,因此在研究中加入观众因 素有循环论证的嫌疑。同时,由于节目、播出和观众三个因素不 相互独立,而是存在一定交叉性,因此,在节目和播出中能体现 出观众的影响。所以,在关键因素的研究中我们不放入直接的观 众因素,只需要选取其中节目因素和播出因素对节目收视率关 键因素进行研究。 2、节目自身因素——采购组合分析模型的引入与扩展 采购组合模型是麦肯锡公司的资深顾问Peter Kraljic提出 图2描绘的是2007年,SMG、CCTV和其他三大类媒体集团 在上海地区年均收视率随一天时间变化的走势图。作为上海地 区的强势媒体,SMG总体年均收视率随时间的变化情况和上海 地区总收视人群高度一致。 根据上海地区总体收视人群年均收视率随时间变化的趋 势,我们认为电视节目在不同时间开播,其收视率将产生显著性 差异。由此得出节目播出时段因素对收视率的影响:各类电视节 的用于供应商管理的一种模型,这一模型通过将供应商在两个 维度(战略重要性和管理难度)上进行区分从而将供应商分为四 类。其中,战略重要性使用的指标是:(a)生产线的价值附加 (b) 原料占总成本的百分比;(c)利润影响。而用于衡量管理难度的 目是否在黄金时间段开播对收视率有影响。 指标是:(a)供应稀缺性:(b)技术及材料的更替频率i(C)进入壁 垒;(d)物流成本及复杂性;(e)垄断情况。 采购组合模型用于新节目的内容评价,将战略重要性和管理 _上海地区 ●_上海总收视辜+sM6总收视率叫・_ccTv总收视率_-.其他总收视率 难度这两个维度扩展为与电视节目更相适应的战略价值性()和管 理难易性()并且更改了具体的指标名称,模型的引入与扩展主要是 解决了收视效果三维分析框架中节目因素的分析,这不仅将帮助 我们整合节目相关的变量,同时经过模型的验证,将模型用于分析 400 35.0 30.0 25.0 20.0 15.0 1O.0 5-0 O 0 节目因素也是非常有效的。为了验证模型指标是否与节目收视表 现有显著性关系,我们整理了2006年1月1日至2007年9月30日 SMG各个频道372个随机节目作为样本,并请相关专家进行了 Kraljic打分(打分规则在本篇中就不再赘述)。(结果见表1)。 表1各节目打分结果 墨罨罨昌星蓦量暑景量蓦量零罨暑墨景星暑昌量昌零星 掣箸荨蓦兽g蓦害S :葺 :簧0高高 葛 图2上海地区各媒体集团年均总收视率随时问走势图… 节目名称 24小时警事 900重案追凶 A计划 K1管理难易性 K2战略价值性 2 1 3 1 1 2 由于黄金时间段总体收视率所占据的重要地位,我们以晚 问六点到十一点问的平均收视率 作为分析的对象。按照对象时 段所在的星期将全年的观测分为7类 ,分别对各类内的时段平 均收视率作描述性统计,得到7类时段平均收视率的均值与标 准差(如表3)。 31 ● 表3按星期划分的7类时段的收视率均值与标准差列表 星期/标识 均值(标准差) 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期天 1 2 3 4 5 6 7 在上海地区,SMG与CCTV都是拥有多个播出频道的媒体 集团,因此,我们用Ward法分别对于两个集团内部的频道收视率 进行聚类分析,得到两集团内的频道都可分为3类。SMG的第一 类(黄金频道)为收视率最高的新闻综合、新闻娱乐和电视剧频 道,第二类为第一财经、文艺、东方卫视和生活时尚频道,其它频 上海总收视率 281(1 13) 279(1 55) 279(1 47) 28 2(1 15) 28 8(1 46) 293n 32l 29(1 28) 道收视率较低,为第三类(见图4)。对应CCTV,第一类(黄金频道) SMG总收视率 203(0 97) 2O1(1 40) 199(1 33l 20 7(091】 20 7(1 35) 207n 35) 208(1 25) 为CCTV1,CCTV4以及CCTV 6,第二类有CCTV3、CCTV5和 CCTV总收视率 4(054) 36(0 57) 3 7(064) 3 7(0 53) 41(0 57) 44(089) 42(067) 其他总收视率 3 2(061) 31(0 63) 31(0 53) 31(0 52) 3 5(049) 36(047) 33(048) CCTV8三个频道,其它收视率较低的为第三类(见图表5)。 在晚间六点至十一点这个时间段内,周六、周日的总体收视 率较高。进一步考察SMG、CCTV ̄u其他三类频道组在这一时段 的总体收视率表现,均显示出了总体收视率在周末略高于工作 日的现象。 表4按星期划分的7类时段的收视率均值检验结果表 星期/标识 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 1 2 3 4 5 星期六 6 星期天 7 上海总收视率 SMG总收视率 4 2 3 4 1 2 3 4 5 1 2 3 4 6 O 2 O.{ S哺 口_ I.5 O.# ●.7 O.{ 3 5 1 3 CC丁V总收视率 2 4 4 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 il SMG各频道收视聚类图 ll ^・●I R S呲r|d 一 I其他总收视率 2 3 4 1 2 3 4 6 1 2 3 4 7 2 3 4 利用假设检验方法所得到的结果可以看到:在上海地区晚 间六点至十一点,总体收视人群在周六、周日与平时显著不同, 其中周六与周日也有差异。周二、周三、周四的收视人群相比其 他类别显得略低。由此电视节目编排在周末与工作日的黄金时 段播出,对于收视率将产生显著的影响作用。 3)播出频道相关因素分析 基于播出频道的观众总体分析主要指对于不同频道的观众 基数的分析,考虑区域市场中各媒体集团间以及频道间的竞争 性以及差异性。 18:00—23:00时段上海地区 ● -85C其M"他f6V总收视份掇额颡 0.22 日.帕 4.10 0.15 ,20 0.25 0.30 O 35 8∞ n 25 8.SO 0 口.68 8.e5 S∞{-P^r1I^I ・ 图5 CCTV各频道收视聚类图 根据对于上海地区各媒体集团以及各频道的整体收视率分 析,我们认为电视节目编排在黄金频道与非黄金频道播出,对于 收视率将产生显著性影响。 图3 1 ()一2 ()时段上海地区各媒体集团年均总收视份额图 对于晚间黄金时段而言,SMG占据了超过70%的总体收视 四、结论与展望 在上一节中,我们从节目自身因素和节目播出因素,依据电 视节目收视效果三维分析模型和基于收视效果三维模型的战略 分析框架,以2007年度上海本地收视环境的实际数据作为算例 份额。上述数据分析所得出的直观结论是,在上海地区电视市 场,SMG仍然占有绝对优势的市场份额,是区域范围内的绝对 强 媒体。 分析,得出影响电视节目收视率的关键因素是 (下转第29页) 进行合并,并具备了跨平台、跨网络的发布运营能力i全媒体平 台综合各类媒体业务板块资源的发布途径,使全媒体平台生产 出的内容资源能够充分应用,一次生产多次包装发布,从内容层 支持跨媒体组合编排,实现视频、图文、广播交叉叠加,最终形成 全媒体平台的全方位立体资讯服务发布体系。 5、双向互动 2、业务协作阶段:经过内容筛选、节目收录、记者采编的视 频、音频和图文数据,需要全媒体业务生产团队共同完成粗加 工,全媒体业务生产团队由来自电视、广播、报纸、网站新媒体等 多个业务部门的编辑构成。各业务部门编辑沟通协作完成该事 件素材的初步加工,即节目粗编。针对该事件,生产出满足不同 发布终端要求的节目素材,主要由高清视频、标清视频、低码率 视频、图文稿件、广播音频等构成。完成粗编的节目素材需要经 过节目初审环节,该环节主要完成内容初审和技术初审。经过节 目初审后,节目素材进入各业务板块,分别由各业务板块编辑进 行深度加工处理。进入电视板块的节目素材,按照电视播出要 求,对节目视频和图文稿件进行节目配音、节目视频剪辑等工 作,最后生成满足播出要求的高标清码率视频。进入广播板块的 节目素材,按照广播播出要求,对节目音频和图文稿件进行精细 加工,最后生产满足广播播出要求的音频节目。进入报纸平面板 块的节目素材,按照日报、周刊等不同要求,生产该事件的长篇 图文资讯报道。进入新媒体板块的节目素材,按照网站、手机和 特殊终端等要求,生产不同码率的视频内容和不同长短的图文 资讯。最后生产不同标准的节目需要经过最终审核,分别进入云 分发服务平台和媒资系统。 (未完待续) 传统广播电视时代的信息传播模式是单向模式,而在全媒 体时代,信息的传播模式为互动模式。传统广播电视的信息发送 者和接受者分别是广播电视台和听众观众,在全媒体时代,信息 的传送者也是信息接收者,信息接受者也可以成为信息传送者。 观众接受信息后,可以马上用电脑、手机或移动终端等智能终 端,进行畅所欲言的评论,马上又形成新的信息传递内容,传递 给全媒体平台。全媒体时代,发送者可以通过任何智能终端发表 评论,上传视频图文资讯,接受者可以通过各种终端进行收看, 热点事件的发生可以和多终端发布同步进行。全媒体时代,普通 网民在收看传统电视的同时,能够使用新媒体终端方式(手机、 PAD等移动终端)进行电视信息的传递互动交流。 四、全媒体生产工作流程简述 全媒体生产分为5个周期阶段,分别是内容聚合、业务协 作、云服务分发、多终端发布和双向互动阶段。 、r (上接第32页) 专部数业外据fl网上氐 l  } 清1商频f标视 } } l,l '』 新蜞茗}体  俺 Lj 广 1)节目播出的时问(是否黄金时段)对于节目收视影响巨大; 2)播出日期(是否为周末)的差别对收视率的影响显著; 3)播出频道的强势(是否黄金频道)能明显拉升节目收视; '1 } 4)利用采购组合模型量化节目因素,证明节目自身因素对 收视率显著影响。 根据收视率的三维分析框架,节目的播出因素对收视率的 影响是显著的。各集团播出收视表现在一天的时间轴上变动几 的影响也是显著的。不同频道同样对节目的收视表现有着重要 的影响,黄金频道对节目收视的拉升力明显要强于非黄金频道。 疆 ]1收节录目 Ir懈 低率频码视 If} 古uf_罔 r星编 HJ1 磷H{1  J一 橱 ’j i I + l } 1初审f 电传视统嶷播体出 I 广播播出【 报纸刊出l 乎一致。利用均值检验的方法,检验出工作日与周末日对收视率 节目自身属性对节目收视影响的判断毋庸置疑,但长久以 来没有一个很好的方法来量化它。在本文中,我们尝试从两个维 图2广播电视全媒体生产工作流程图 度来对节目自身属性打分,量化不同节目之间的内容差异。 本文在对于这些影响因素的确定,并找到有效方法来量化, 1、内容聚合阶段:首先某个事件发生引发整个全媒体生产 流程,然后广播电视工作者对该事件进行分析研究,确认事件选 题,其次进行任务分配,最后进行内容筛选、节目收录和记者采 编等工作。内容筛选是对专业外部数据库内的相关数据进行选 取,比如路透社、彭博社的相关资料进行选取;内容筛选也包括 网民上传该事件的现场视频、图文内容和评论内容,还有媒资系 统中以前相关事件的历史视频和图文数据。节目收录是记者现 场采访和收录的现场报道视频、音频和图文信息。记者采编是记 者、编辑对该事件整理的文字稿件等内容。 有利于我们进一步建立电视节目收视率预估模型,从而为电视 频道编排优化问题寻找可行的解决办法。 Ⅲ数据来源:AGB Nielsen,上海地区2007.1.1—2007.12.3l 全体收视人群 数据来源:AGB Nielsen,上海地区2007.1.1—2007.1 2.3l 全体收视人群 嘲7类时段为:星期一、星期二、星期三、星期四、星期五、星期 六、星期日一 

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