收视率范文10篇

【摘要】电视剧的收视率和网络播放量一直是衡量电视剧热度的重要评价指标。本文在前人研究的基础上，首先对收视率的时间序列变化进行研究。采用无监督学习的流程，总结出描述收视率变化的四个特征，用k-means聚类分析方法，依据四个特征将电视剧分成了三类，并根据每一类收视率的实际变化特点，分别采用自回归模型和灰色预测模型进行了时序预测，最终分析出了电视剧收视随时间的变化趋势。

【关键词】时间序列预测；k-means聚类；自回归模型；灰色预测模型

1.前言

电视剧（又称为剧集、电视戏剧节目、电视戏剧或电视系列剧）是一种适应电视广播特点、融合舞台和电影艺术的表现方法而形成的艺术样式。电视剧热度值，不仅体现了人们对于娱乐生活的舆论趋势，更是电视剧平台多元化发展的体现。对于电视剧热度值的研究正在快速发展，人民大学新闻学院的周小、韩瑞娜、凌姝在其相关研究中，开展了对网上收视度与线下收视率的关系探讨，并提出了多屏发展下新的电视评估体系的参考因素[1]。此外，胡兵、邓极在《微博对电视剧收视率的影响研究》中，还深入探究了新媒体微博对于传统电视剧收视率的影响[2]。各大视频网站都在近几年推出了关于电视剧指数的综合评价体系，如“爱奇艺指数”、“优酷指数”等。本文在前人研究的基础上，逐步深入地对多屏播放模式下的电视剧热度展开了研究，探寻了电视剧收视率变化模式的客观规律，提出描述收视率变化模式的四个特征，并用k-means方法进行聚类分析，根据三类电视剧的特点，建立了自回归模型和灰色预测模型进行时间序列预测，按类别对比了不同阶次间自回归模型的拟合效果，最终建立了通过历史数据对电视剧最后三集的收视率进行预测的模型。

2.电视剧收视率预测模型的建立和求解

2.1数据收集和预处理。本文中用到的电视剧相关信息主要来源于百度百科资料库，其中收视率数据来源于CSM52城市网和全国网收视率（www.csm.com.cn），播放量数据来源于腾讯、优酷、爱奇艺等主流视频网站。当一部电视剧在同一时间段于多个电视台播出时，我们将各个台收视率加在一起，作为数据用收视率。在收集到近几年电视剧的比较权威的大量数据后，我们小组对数据进行了预处理工作。电视剧的热播有很多原因，为了研究热度高的电视剧内在的规律，我们将研究对象定为近几年的“大热剧”。研究对象符合以下两条标准：（1）最近三年播出：由于近几年网络化发展迅速，收视率和播放量的发展模式与数年前有所不同。若加入很早之前的热门电视剧（如《还珠格格》、《西游记》）为研究对象，势必会造成收视率与网络播放量的异常波动，所以我们将研究对象定为近三年电视剧。（2）平均首播收视率在2%以上：通过收视率以及网络搜索量数据比较，我们发现，近三年的电视剧中，平均收视率在2%以上的电视剧，在播出时均造成了不小的轰动，并成为了当时的热点，符合我们对于研究对象热度高的要求。所以，我们用以上条件为标准，并结合了社会舆论、观众口碑和电视剧影响力等因素进行调整。从近三年所有电视剧范围内，最终选择了《琅琊榜》、《人民的名义》、《芈月传》、《三生三世十里桃花》、《花千骨》、《欢乐颂1》、《欢乐颂2》、《微微一笑很倾城》、《武媚娘传奇》、《虎妈猫爸》、《何以笙箫默》、《亲爱的翻译官》、《女医明妃传》这13部类型、风格、播出时间并不相同的“大热剧”为研究对象。2.2基于收视率特征的电视剧聚类分析。对于收视率来说，因为前几集的收视率势必与后几集的收视率有很大的关联性，所以通过历史数据可以一定程度上揭示现象的变化规律，所以我们采用时间序列预测模型。本文选用自回归模型进行预测。由于不同类型的电视剧具有不同的收视规律，显然不适合用同一模型求解。因此，我们将收视率的变化模式作为电视剧聚类标准，将研究对象进行聚类分析。为了定量地刻画电视剧的变化模式，我们对13部电视剧的收视率与集数进行了一次、二次拟合，将拟合得到的参数作为聚类特征，进行了如表1的统计分析。表1描述收视率变化模式的四个特征用上述方法，可以分别计算出13部电视剧的每个特征值，由于篇幅所限不再一一赘述。进而利用python实现k-means聚类分析的方法，将所有电视剧分为三个类别，每个类别具有如下表2的特征：2.3收视率自回归模型的建立与优化。2.3.1利用AR(2)模型预测第一种模式电视剧收视率首先，对于第一种模式，我们选取了《人民的名义》作为研究对象，分别尝试了四种自回归模型。采用同样的训练集和测试集，来评估不同回归模型的性能。此处代表第集的收视率：经过研究发现，第三种模型，即运用前一集和前第三集的数据的二阶自回归模型拟合最好。因为收视率会受到人为因素影响，相邻剧集间收视率会小范围波动，而采用隔一集的收视率数据可以一定程度上减少波动带来的影响。而三阶自回归模型会因为参数较多，出现一定的过拟合现象。因此，我们选择的自回归模型为：我们利用《人民的名义》、《三生三世十里桃花》、《欢乐颂1》、《虎妈猫爸》、《何以笙箫默》作为训练集，以《女医明妃传》作为与测试集检验模型的性能，利用excel的拟合工具进行求解，最终得到模型的表达式为：之后分析该模型的拟合性能，模型的拟合优度R2=0.92988，SignificanceF=3.67*10-45。两个影响因素的P-value也通过了0.05的显著性水平检测。可见，该模型在训练集上能够较好地反映出数据的波动性。之后对该模型的预测性能进行检测，将《女医明妃传》后23个收视率数据代入模型中，求解出《女医明妃传》后20个收视率数据的预测值。经过计算，该模型在测试集结果中，真实值与预测值的相关系数为0.923112，均方差为0.981483。能够看出，模型具有较好的预测能力。2.3.2利用GM(1,1)模型预测第二种模式电视剧收视率接着，我们分析了第二种模式中剧集的收视率变化。在第二种收视率变化模式中，由于存在收视率的拐点，所以最后的10集的收视率可能有所下降（如芈月传），也可能上下波动（如花千骨）。所以在该模式中，我们选取电视剧的后半段收视率作为训练集，并选取非线性的时序预测模型——灰色预测GM(1,1)来进行建模。GM(1,1)模型是一种灰色动态预测模型，在灰色系统理论中应用最为广泛的，该模型是由一个单变量的一阶微分方程组成，可以用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测，以探究主导因素变化规律和未来发展变化态势。该模型训练需要的数据少，能够反映非线性的变化趋势，同时对样本分布没有严格的平稳性要求，所以非常符合该模式的收视率预测。我们利用python编程实现了灰色预测模型，训练集采用《芈月传》、《琅琊榜》、《花千骨》、《微微一笑很倾城》、《欢乐颂2》五部电视剧的后一半集数的收视率，测试集选取这五部电视剧的最后三集收视率。我们建立了GM(1,1)模型和二阶自回归模型进行对比，希望体现出灰色预测模型对于该类电视剧的适用性。经过模型的训练和求解，在测试集上的测试性能如表3所示。从表3可以看出，真实值和预测值的均方差方面，GM(1,1)模型均方误差为，而AR(2)模型的均方误差为，灰色预测模型表现更加优秀。同时以《芈月传》和《微微一笑很倾城》为例（在表格中标注为黄色），灰色预测模型成功预测出了最后两天的下降趋势，而自回归模型则并未能预测出来2.3.3对第三种模式电视剧收视率的讨论在数据统计过程中，我们也发现了诸如《亲爱的翻译官》、《古剑奇谭》等电视剧，其收视率变化模式存在较大幅度的波动。究其原因，这些电视剧的收视率收到很多其他外界因素的干扰。以《古剑奇谭》为例，该剧作为湖南卫视试水的首部周播剧，开创了周播剧先河，并且收获了大量粉丝，成为了当时的现象级热播剧，然而我们发现，其电视剧收视率在接近结尾的15集左右，出现大幅度下降。经过分析发现，收视率缩水的时期正好在8月末9月初，处在开学期。由于《古剑奇谭》属于古装仙侠剧，主演们均为当红小鲜肉，所以面对的收视群体多为年轻观众，包括一大部分学生。所以导致在开学季出现收视下滑。从中我们也可看出收视群体的不同，对于电视剧收视率的影响。由此看出，这类电视剧的后三集收视率很难用之前的收视率来预测。一种解决方案是排除异常点的干扰，通过数据预处理进行降噪，进而用AR(2)或者GM(1,1)模型求解；另一个解决方案是在模型中加入更多的影响因素，建立多元回归模型进行求解。

媒体不仅承担着提升公众道德文化水准、维护祖国语言纯洁、传承民族优秀文化等责任，更重要的是承担着维护国家和社会稳定的责任。表现在把握好舆论导向，这一点决定了电视节目必须把社会效益放在第一位［1］。2011年10月广电总局下发《关于进一步加强电视上星综合频道节目管理的意见》，提出从2012年1月1日起，34个电视上星综合频道要提高新闻类节目播出量，同时对部分类型节目播出实施调控，以防止过度娱乐化和低俗倾向，满足广大观众多样化、多层次、高品位的收视需求，并要求各广播电视播出机构要坚持把社会效益放在首位，建立科学客观公正的节目综合评价体系。意见明确提出“三不”，即不得搞节目收视率排名，不得单纯以收视率搞末位淘汰制，不得单纯以收视率排名衡量播出机构和电视节目的优劣。中国电视媒体采取的是体制国有化、运作市场化的模式。电视台不能单靠政府拨款生存，必须依靠广告收入来存活，在这种背景下，追求收视率成为了一种必然。

一、传统收视率

传统的收视率可分为广义收视率和狭义收视率。广义收视率是指在一定时段内收看某一节目的人数（或家户数）占总调查人数（或总家户数）的百分比，狭义收视率则是指在一定时段内收看某一节目的人数（或家户数）占受众总人数（或总家户数）的百分比。由于广义收视率调查所涉及的人群范围广，难度大，因此，一般进行狭义收视率（以下简称为收视率）的调查。我国目前收视率调查的方式主要有以下三种，即电话询问法、填表法和调查仪自动记录法。但电视收视率调查过程中存在诸多问题，主要体现在：第一，调查地域有限，目前媒介数据调查的网络主要在全国大城市；第二，个性化数据服务不足，许多用户反映的情况是，媒介数据调研公司所能提供的还属于基础性数据，缺乏能按用户自身要求制成的半成品数据；第三，数据价格规范化和标准不统一，大部分媒体调研都是依赖小量样本投射出大环境，但取样的专业依据、样本群构成及调查方式均会影响准确度；第四，数据提供不及时，欠准确。更重要的是，收视率只能评价受众是否收视，不能评价受众是否满意。满意度调查的方法目前主要有网络调查、随机访问和问卷调查等方法。这些调查方法除问题设置的科学性外，影响调查结果真实性的因素很多，如网络调查是最快捷的一种调查方式，但淹没在茫茫网络中的网络调查结果容易受到操纵，真实性很低；随机访问的高效性差，碍于情面的调查结果较真实、满意度要高；问卷调查对被调查者的要求较高，受众的素质和抽样的合理性等影响着最终结果的可信度。以简单的高收视率代替满意度，可能出现导向错误［2］。

二、绿色收视率

对于电视界片面追求收视率现象，中央电视台率先进行了反思。2005年10月，中央电视台赵化勇提出，当前电视界在激烈竞争下有片面追求收视率的倾向，导致某些节目盲目跟风、品位低下，不利于先进文化的形成和倡导。2006年2月赵化勇对“绿色收视率”概念作了完整的解释：“绿色收视率”是中央电视台贯彻落实科学发展观的具体体现，也是新时期搞好电视宣传，实施“频道品牌化”战略的前提和保障，努力提高收视率和收视份额，确保国家主流媒体对受众的影响力和对舆论的引导力，有效体现节目的思想性和导向性，同时，又要杜绝媚俗和迎合，坚守品位、抵制低俗，实现收视率的科学、健康、协调、可持续增长，增强中央电视台的权威性、公信力和品牌价值。基于此，中央电视台将节目综合评价体系进行了新的探讨，分为客观指标、主观指标、成本指标三部分量化指标。国内不少电视媒体对央视绿色收视率评价体系进行了积极响应，并提出了新的评价体系，如湖南广电集团实行高分奖励、低分淘汰的奖惩制度，其评估公式为：收视率50％＋投入产出比30％＋专家意见20％。从评价体系上看，“绿色收视率”强调的是收视率健康、协调、可持续的增长，强调收视率的增长要建立在节目质量提高的基础上，而不仅仅是简单数量上的增长。但“绿色收视率”评价体系中各项指标的权重分配没有科学依据，“专家学者意见＋电视台领导好恶”的决策模式并不能确保收视率体系呈现“绿色效应”。

三、有效收视率

【摘要】本文对影响电视剧热度的因素进行了系统的研究。首先通过建立并优化AR(2)、ARMA(2,3)单一模型，预测电视剧后三集的收视率；之后建立ARMA-BP神经网络组合模型，以ARMA(2,3)模型捕捉线性特征，用线性残差训练BP神经网络以捕捉非线性特征。通过在测试集上的计算，证明组合模型的性能优于单一模型。

【关键词】电视剧收视率；一元线性自回归模型；时间序列；BP神经网络

1.前言

电视剧的热度是对其影响力和关注度的综合衡量指标。为了在目前“多屏模式”下找到电视剧热度的影响因素，并且提出更综合、客观的衡量指标，国内外专家学者进行了很多针对性的研究。主要可以分为两类：（1）单一预测模型，如：梁招娣等基于RBF神经网络对电视收视率进行预测[1]，等基于BP神经网络建立收视率预测模型[2]，张春燕等利用ARMA模型对在线电视剧流行度进行预测[3]，毋世晓等人利用移动平均法预测网站电视剧视频点击量[4]等等。（2）组合预测模型，如：张茜等基于TEI@I方法，提出了对综艺节目收视率预测的研究框架，引入了新的解释变量百度指数和新浪微指数，并采用模型集成技术显著提高了预测精度[5]。黄玲莉等基于ARIMA与BP神经网络，建立了收视率组合预测模型[6]。对比前人的研究成果，我们发现组合模型的效果比单一模型更加出色。因此，本文在前人已有研究的基础上，综合运用了多种机器学习模型，对影响电视剧热度的因素进行了系统的研究。

2.收视率单一时序预测模型的构建和优化

2.1数据收集和预处理。本研究选取了2015年到2017年期间首播的共23部完结的电视剧作为研究对象，这些电视剧包含了不同种类的收视率变化模式，均属于该种类中较为典型的电视剧，可以比较全面的反应不同的收视率变化情况，确保了模型的广泛性与合理性。研究中所有的收视率数据均为索福瑞CSM52城收视率统计值，电视剧的基本信息（如首播日期、播出卫视、每天播放集数）等信息来源于百度百科，所有的原始数据都存储在补充材料的excel表格中。2.2建立AR(2)模型进行预测。首先，本文使用二阶自回归的时序预测模型，利用电视剧前集的收视率数据来预测最后三集的收视率。其中该模型的基本假设为：（1）电视剧收视率变化平稳，不会因为外界因素的临时干扰而发生突变；（2）不同时间的电视剧收视率统计方法一致，能够反映电视剧的受关注程度。本文基于以上的模型假设，建立了二阶自回归模型，即AR(2)模型。若假设代表第集电视剧的收视率，那么该模型的表达式为：利用excel自带的数据分析工具进行拟合，此处以2017年收视率榜首电视剧《人民的名义》为例进行模型的训练和求解。其中训练集和测试集分别为：（1）训练集：《人民的名义》前29天、共47集的收视率作为训练集。（2）测试集：《人民的名义》最后3天、共5集的收视率作为测试集。经过excel的拟合分析，得到《人民的名义》二阶自回归拟合的表达式为：拟合得到的拟合优度，说明该模型在训练集上具有比较好的拟合效果。之后在测试集上对该模型的预测性能进行测试，将后3天的收视率真实值和通过模型计算出的预测值进行对比，并且计算均方根误差参数来衡量预测性能。最终通过计算得到的预测结果，预测值序列和真实值序列之间的均方误差为。可以体现该模型具有不错的预测性能。用同样的方法，对其余的22部电视剧建立AR(2)模型，分别作出收视率的预测分析。结果发现，对于部分电视剧来说，该模型的预测性能比较好，如《平凡的世界》RMSE=0.056，《北上广不相信眼泪》RMSE=0.051，《外科风云》RMSE=0.077。而对于另外一些电视剧，该模型的预测性能比较差，例如《孤芳不自赏》RMSE=0.534，《于成龙》RMSE=0.583，《亲爱的翻译官》RMSE=0.683。由此可见，最简单的AR(2)时序预测模型仅能实现一定程度的预测功能，其局限性主要体现在以下两个方面：（1）只能描述数据分布规律中的线性特征，而难以刻画数据分布的非线性关系。这就使该模型对于基本符合线性增长趋势的电视剧收视率与测量好，而对于波动性较大的电视剧收视率难以精准预测；（2）部分模型存在过拟合的问题，将数据中的噪声当做了信号进行处理，有些参数的p-value不能通过0.05显著性水平检测。2.3对数据和模型进行优化处理。2.3.1对收视率数据异常点的处理。通过对部分电视剧测试结果的深入研究，发现部分预测收视率与真实收视率差距较大的电视剧，都存在两种不一样的播放模式。例如《武媚娘传奇》有单集播放的、也有三集连播的；《人民的名义》有单机播放的、也有两集连播的。为确定“收视率异常下降”与“当日单集播放”之间的关系，我们对23部电视剧中有不同播放模式的17部电视剧进行了统计分析，得到了如表格1所示的结论。此处，“收视率异常下降”定义为“该天的收视率明显小于本电视剧收视率的线性增长趋势”。由表格1可以非常明显地看出，在所有的考察对象的单集播放日中，“收视率异常下降”事件出现的概率远远高于所有播放日的平均概率。所以我们认为，“单集播放”是与“收视率异常下降”存在紧密的联系。所以，我们首先对于研究对象电视剧的所有单集播放日中“收视率异常下降”的数据进行了修正，采用均值插值的方法，替换掉原有的收视率异常点。修正后的收视率等于单集播放日前后的收视率平均值。2.3.2将AR(2)模型优化为ARMA(2,3)模型。在完成对单集播放日异常点的修正后，部分电视剧依然存在比较大的波动性。因此，进一步优化模型，引入移动平均的优化计算，对波动剧烈的曲线进行平滑滤波，从而降低波动性带来的影响，更容易地把握住数据分布的线性趋势。因此进一步将AR模型优化为ARMA模型。在ARMA(p,q)的模型识别和定阶过程中，我们以《人民的名义》电视剧为样例，对p、q两个参数采取逐步试探法以获得最佳值。经过多次尝试，确定收视率预测的最佳模型为ARMA(2,3)。在对单集播放日的异常点修正后，利用matlab实现ARMA的预测功能，再次对表2-4中曾经对AR(2)模型表现不佳的电视剧进行预测，得到新的预测结果为《孤芳不自赏》RMSE=0.235，《于成龙》RMSE=0.462，《亲爱的翻译官》RMSE=0.383.可以看出，经过对数据集的修正和对模型的优化之后，原先AR(2)预测表现不佳的电视剧预测性能都有了一定的提升。改变最大的电视剧《亲爱的翻译官》，其均方误差降低了44%，其他电视剧的均方误差也有10%-30%不等的下降。2.4总结与讨论。本章节采用单一的时序预测模型，对23部研究对象电视剧进行了逐一的预测。在AR(2)模型的基础上，一方面深入分析了异常点的规律和特征，对异常点进行了修正；另一方面在模型中加入了移动平均的过程，将模型优化为ARMA(2,3)。最终可以看到，ARMA(2,3)模型在修正后的数据集上，表现出的预测性能比AR(2)在原数据集上的性能要优秀很多。虽然目前的预测模型得到了一定的优化，例如《人民的名义》预测RMSE从0.3285降低到了0.2376，但该模型依旧存在一定的问题。其最核心的问题在于该模型依旧只能描述数据的线性变化趋势，对于变量之间非线性的变化关系十分无力。为了进一步提高预测的精确程度，我们从前人的工作中得到启发，尝试采用组合模型来进行预测，一方面利用ARMA模型的线性描述能力，另一方面利用BP神经网络的非线性预测能力，二者相结合地展开后续的预测工作。

摘要：近年来，微博上关于电视节目的话题量迅速增多，观众群体通过微博平台对电视节目参与讨论也引起了电视业界和经济学等各大领域研究者的强烈关注。本文对微博传播特点和影响电视剧收视率的各大因素做了简单的概括总结，在前人研究成果的基础上，结合微博对电视剧播出前和播出后的影响力进行对比分析，进而为如何结合微博提高电视剧收视率提供一些可供参考的策略。

关键词：微博；电视剧；收视率

网络技术的快速发展和通讯设备的不断智能化改变了人们观看电视剧的方式。现在，很多年轻人习惯边看电视剧边在社交平台上表达自己对该剧的看法、评价。在微博上，人们可以讨论剧情、描述观感体验，许多人会通过这些内容判断这部剧是否值得自己花时间观看，这就是口碑传播效应。微博平台对电视剧收视率的影响力目前愈来愈受到电视运营商、广告主等的强烈重视。

1影响电视剧收视率的因素

电视剧本身的质量很大程度上决定了人们是否会选择观看。随着影视产业的迅猛发展，新的电视节目层出不穷，可供人们选择的观看内容也越来越丰富，在这种竞争激烈的情况下，如果电视剧本身制作不够精良、内容缺乏吸引力，是无法留住观众的。一些优势频道具有品牌号召力，拥有忠实观众群体，在一定程度上也能提高收视率。现在，很多频道推出季播节目，将电视剧按季节分时段播出，以便增加市场份额，提高竞争力。目前，也有很多电视台和视频播放平台开始制作自己的电视剧进行独播，创造了较高的收视率。电视剧的安排播放时间对电视剧的收视率影响很大，如果播放时间恰当，即使是并不很出彩的电视剧也会有很不错的收视率。此外，电视剧重播次数多也会增加收视率。

2微博的传播优势

摘要：电视剧收视率提升，可以带动电视台的广告收入增长，因此一直以来许多工作人员都对电视剧收视率十分重视。但是影响这部分数据的因素极为繁多，诸如播放平台的知名度、电视剧狩猎的题材范畴、主演的号召能力等等。在此类背景下，笔者将透过大数据环境进行影响电视剧收视率的各类因素细致性研究认证，希望为日后不同平台电视剧收视业绩提升，提供适当的启发作用。

关键词：电视剧；收视率；大数据；影响因素

透过观看电视剧，不仅仅可以实时性丰富民众的精神生活，并且可以带动不同国家区域之间的互动交流。而鉴定一部电视剧是否成功，就离不开收视率这类关键性衡量指标。实际上，我国每年录制的电视剧数量十分之多，但是最终可以上星且创下不菲收视率的却是是十分有限的。在民众日常审美标准愈来愈严格背景下，如若要创造较高的收视率明显变得十分困难。所以说，选择透过大数据环境观察梳理影响电视剧收视率的一系列因素，确保日后可以有针对性地予以应对，的确显得十分关键。

一、大数据环境之下影响我国电视剧收视率的相关因素

(一)因变量因素。这部分因变量主要强调不同电视剧由开播持续到结束这部分时间每日的收视成绩。(二)自变量因素。通常表现为电视剧本身涉及到的题材范畴，依照时间顺序标准划分，电视剧题材包含古代、现代、当代三种类型，而具体细分又可延展出情感、武侠、玄幻、抗战等多重形式，当中不同题材都会吸引到各异的受众群体，深刻证明了电视剧涉猎题材的确会对其收视率产生极为深刻的影响作用。而这里主要沿用到百度指数，原因就是其时刻保留较强的预测性，可以凭借前一天的数据对第二天电视剧收视率造成极为深刻的影响作用。而百度指数，顾名思义，便是凭借百度内部高数量网民的行为数据作为核心的数据互动交流平台，其可以令广大用户在第一时间内掌握部分关键词在百度搜索中出现的具体次数。而在针对一些电视剧收视率进行检验判定时，我们主要会运用到集合截面、时期、变量这三类信息的三维数据结构，其亦被称作为面板数据，由其演算转变而来的计量模型通常被定义为PanelData模型。假设因变量为yit与Xit=(X1it,X2it…Xkit)，其中后者属于k*1维解释变量向量，两者可以满足线性关系：yit=ait+Xit*βit+Uit(i=1,2,…,N,t-1,2,…,T)。这类公式描述的就是k个经济指标在N个截面成员和T个时间点上的变动关系。当中N强调界面成员的实际数量，T则描述每个截面成员的观测时期总体数量，而参数ait属于模型的常数项，βit表示对应解释变量向量Xit的k*1维系数向量，k则集中性阐述解释变量的具体数量。与此同时，uit是随机误差项且时刻维持相互独立关系，更为关键的是满足零均值等方差为θ2it的假设。

二、基于大数据处理技巧判定不同因素

中国内地的电视观众调研，始于上世纪80年代前期，90年代中期以后进入快速成长阶段。其间，中国内地的观众调研从引入收视率指标到逐步确立其主干地位，同时努力寻求对其加以辅佐、校正和补充，并最终选择推出了满意度指标。

收视率指标：从隐性到显性

上世纪90年代中后期，中国内地观众收视率调研开始迅猛发展。不仅测量手段开始从日记卡向人员测量仪迈进，调查网络也迅速扩大。截至2000年底，已发展成为世界上最大的观众收视调查网，在网样本户2.2万多户，能够对近7000个主要电视频道的收视进行全天候不间断监测；收视率调研也逐渐形成一个相对独立的新兴行业，规模不断膨胀，年营业额已达1.5亿元上下。与此同时，收视率指标在调整节目制播、调节时段买卖双方关系中的作用也日益凸显。几乎所有电视台在裁撤停播节目时，都优先考察收视率，换句话说，被停播的节目基本上都是因为收视率过低而遭淘汰。事实上，不少电视台已将收视率作为一个相对客观的量化指标，用于内部节目管理、人员奖惩乃至频道经营，尽可能地避免某些无法把握的人为因素的干扰。在节目购销中，按照收视率高低“以点论价”也开始流行；至于广告时段交易中收视率及其系列指标的作用，更是举足轻重。

收视率调研近几年来的飞速发展，与电视竞争加剧和境外媒体威胁迫近而大幅产生的市场需求是分不开的。截至2000年8月底，全国所有31家省级电视台已全部开设卫星频道，59.3％的电视家庭通过各级有线电视台接收卫视节目，星网结合、多频道竞争成为电视传播的主流，为在竞争中立于不败之地，各电视台需要从收视率及其系列指标中了解并发现观众，以便有针对性地满足观众需求。

满意度的推出

与收视率调研的飞速发展几乎同步，以中央电视台为龙头的中国内地电视界开始寻找新的观众调研指标。满意度的推出从一开始便是中国内地电视界的自觉选择。

[论文关键词]收视率；观念嬗变；个人性无序；社会性无序；评价价值系统

[论文内容提要]收视率为什么从“科学化手段”演变为“万恶之源”?其深层次原因在于“把所有可以证实的社会生活侧面都尽量简单化和量化、把无法证实的社会生活方面置诸不顾”的管理思路。本文从理论的角度剖析由此带来的不良影响，并在分析基础上提出对从业者与电视节目评价价值系统重构的原则。

如果从观念演变史的角度考察收视率，我们会发现：当初人们认为“收视率……是电视台实现管理和决策科学化的有效手段”、“收视率……成为衡量节目质量的重要方法”，短短几年，情况已经演变为“造成中国电视的文化混乱和理性迷失的市场原因，万恶之源是中国的收视率”。有学者对北京地区283位新闻从业者的问卷调查发现(其中电视从业者占50.8％)，大多数从业者认为“‘市场竞争的压力’、和‘收视率／发行量／阅读率压力’对喉舌取向是负影响”。

同样是收视率，为何前后评价迥异?本文试图探讨当下收视率评价观念嬗变背后的深层次原因。

一、收视率是什么

收视率是什么?借用一家之言：“所谓收视率，是指收看某一节目的人数(或家户数)在拥有电视机的总人口(或家户)中的百分比。”由此可见，收视率只是一些数据、指标等，是人们运用的工具，是人们手中的指挥棒。

摘要:随着大众传媒发展得越来越快，人们对娱乐消费的需求也在逐步地上升，在影视文化产业作品的制作生产过程中，因为成本的高投入和收益的高期望，所以特别看重市场变动可能造成的影响。由于电视剧收视率预估工作是平台进行播放投资前的必须分析，因此针对电视剧收视率预估的市场化操作模式构建也极其重要。

关键词:电视剧收视率;评价指标;市场化操作模式;系统构建方式

从电视剧收视率上可以看出市场和观众的选择，由于电视台在播放中需要考虑其成本的投入，因此在电视剧的投放之前需要采取各种方式来预估收视率。电视剧收视率的预估需要结合市场化操作模式，这样才能提高预估结果的准确性。当前我国在电视剧收视率的预估模式方面尚需完善，而且在构建制作模式的过程中也有很多值得探讨的地方。本文从了解收视率预估市场化操作模式指标入手，结合具体的操作模式提出针对性的建议，希望能够助力电视文化产业的发展。

1收视率预估市场化操作模式指标分析

1.1演员阵容的影响指标。预估电视剧的收视率需要分析很多影响因素，演员的指标就是一个较为代表性的指标。电视剧的筹备过程中，演员的选角极为重要，如果演员本身具有一定的知名度和号召力，那么这在一定程度上可以保证电视剧的收视率。一部分是考虑到演员的粉丝群体对电视剧的接受和小范围宣传，另一方面也是因为观众在评价一部电视剧时首先会关注演员的阵容，有一定知名度的演员阵容会提升电视剧对于陌生观众的吸引力和印象分，这是一个相互作用的过程。观众对演员的演技和风格的评价会直接影响对这部电视剧的印象，对待不同演员的不同态度也就会决定对电视剧的看与否，这自然是仁者见仁智者见智的过程。在观众喜爱度上结合市场化可以预估分析出电视剧收视率，因此在对电视剧收视率的前期预估上一定会考虑到演员选角的影响程度，某种程度上可以说这一点是影响绝大多数观众的因素。1.2故事情节的选材的影响指标。电视剧的故事情节是整个电视剧的灵魂所在，是决定电视剧整体收视率的重要指标，观众看电视剧其实就是观看故事情节的过程。电视剧基本都是根据剧本内容进行拍摄的成果，剧本一部分可能是针对原著小说书籍的翻拍或者是针对电影的翻拍，也可能就是针对受众群体进行的编写。前者翻拍的方式是已经拥有了一定的收视基础，可能是书迷也可能是原版电影的忠实受众，这些其实都已经是具有了一定的知名度来播放的，相当于自带热度和关注度。这些作品对于观众来说并不那么陌生，观众接受起来的难度并不高，因此收视率也就有了一定的保证。后者其实就要看题材是否新颖以及是否能够抓住观众的眼睛，在电视剧制作泛滥的市场上，观众已经被五花八门的电视剧“洗脑”，如果制作的电视剧在题材上较为普通烂俗，那么在电视剧推出的第一时间很难引起波浪，收视率在没有奇迹出现的情况下很难提升，也就达不到制作方和播放平台的期望值［1］。1.3制作出品的质量的影响指标。近些年来，影视产业获得了飞速发展的机会，各影视产业要根据观众不断更新的需求及时调整制作出品的风格，并在调整过程中实现质量的提升。观众在选择电视剧时很大程度上会参看该电视剧的质量，对电视剧质量的评价标准不仅包括网络上专业剧评人的评分，而且也包含大众的舆论导向。因此电视剧收视率的高低一定程度上会受制作出品质量影响，大众在对电视剧进行评价时通常会结合电视剧中演职人员的演技和情节的安排，同时也参考道具的使用和情景的设置等，这些因素会综合影响大众对电视剧的评价结果，进而影响到电视剧的收视率。部分电视剧借宣传之势获得了播出后前期的高收视率，却在播放中由于口碑质量不佳而导致后期收视率急速下跌，因此电视剧整体的收视率很大程度上受制作出品的质量影响，需要影视产业在出品电视剧时尽可能提高审美和场景等方面的设置，用心制作每个细节。1.4电视剧品牌号召力的影响指标。部分电视剧借其品牌效应同样获得了较高的收视率，这与其成功先例不无关系。一旦某个电视剧获得过极高的市场品牌效应，那么其出品方在后期出品其他剧作时同样会受到观众的关注，因此电视剧的品牌号召力在一定程度上也会影响电视剧的收视率。另一方面，电视剧的出品方和主创团队的知名度也会影响电视剧的收视率，高人气的出品方和主创团队会带来极高的人气，进而有助于提升电视剧的宣传效果。部分知名度较高的导演在拍摄新电视剧时会被大量宣传，对新电视剧的宣传力度也有所提升，无形中提高了电视剧的收视率。例如著名导演康洪雷因拍战争片而闻名，可以说他具有一定的品牌效应，这在一定程度上会提升其电视剧的受关注程度，进而可以产生较高的收益率。

2收视率预估市场化操作模式的操作构成

广播电视媒体作为党和人民的喉舌，具有舆论导向作用，向社会传达正能量，具有积极的宣传意义。随着新媒体的不断发展，广播电视的发展面临巨大挑战。当下，各大媒体竞争越来越激烈，广播电视如何在激烈的竞争中立足，如何吸引观众的眼球，提高节目的收视率，成为当前必须关注的问题。

大众化报道

观看广播电视节目，是人们日常生活中娱乐放松的一种方式。众所周知，任何一档电视栏目要想博得观众的眼球，就必须取得一定的收视率，这是广播电视事业生存和发展的根本。1.导向正确。广播电视媒体要做到正确引导舆论，不仅要向观众传达党和政府的方针政策，还要具有一定的教育意义，向社会传达正能量。广播电视是联系党和人民群众的桥梁，要具备积极的宣传意义，坚持正确的政治导向，向社会传达积极正面的舆论。2.符合大众。现如今，各电视媒体争先恐后地播出不同类型的节目，为了吸引观众的眼球，不管是从节目内容还是从节目形式可谓费尽了心思。随着时代和科技的发展，人们的审美标准越来越高，传统意义上的广播电视节目已经无法满足观众的需求，只有迎合新时代和新媒体的发展，符合观众的审美需求，才能够创作出更多更优秀的电视栏目，才能够抓住观众的眼球。3.打造精品。自电视事业诞生以来，各媒体相继推出不同类型的电视节目，要保证收视率，就要打造精品节目。有些地方台播出的节目粗制滥造，缺乏知识趣味性和艺术审美性，造成了大批观众流失。只有节目精品化，不断挖掘节目的内涵，才能够制作出具有高度趣味性和审美性的作品。善用语言技巧广播电视节目中涉及到的语言主要是来自主持人和编导，充分发挥好广播电视节目的语言技巧，能够拉近节目与观众之间的距离。如中央广播电视总台的《新闻联播》是最具代表性的作品，从其语言方式上来看，特别强调感性化的语言特征，主持人的语言表达字正腔圆、铿锵有力，不论是从节目内容还是从传播方式，都坚持严肃、客观、公正的形象。《新闻联播》之所以具有较高的收视率，离不开语言方面的表达。综艺类电视节目就不同了，气氛比较活跃轻松，充满了娱乐化的方式。央视春晚是全国人民大年三十必不可少的一道年夜饭，播出时间最长、涉及范围最广、演职人员最多、演出形式最广，堪称中国电视文艺之最。自1983年第一届开办以来，发展至今，央视春晚节目类型不断变化，主持人也随之换代，从倪萍、赵忠祥到周涛、朱军、董卿、朱迅、任鲁豫，再到新生代的李思思、尼格买提等，虽然每一位主持人的风格特点不相同，但都具有知性、端庄、大方的特点。央视春晚经历了这么多年的发展，收视率居于最高位的还是语言类节目，每年春晚都会出现不同类型与风格的经典作品，这来自创作者对语言类节目的把握，能充分抓住观众的泪点和笑点。电视纪录片特别看重解说词的撰写，如何把这些真人、真事、真情、真景串联起来，就要通过编导用精练的语句来呈现。要把一个平淡的故事叙述得生动有趣，把一个枯燥无味的场景描述得有声有色，如《舌尖上的中国》《美丽中国》《故宫》等纪录片，之所以吸引观众眼球，不仅仅是画面的精美，还在于解说词的精彩。精美的画面配上精彩的解说词，会使得整个作品生动鲜活，必然会提高收视率。强调个性个性是由广播电视的采访方式决定的。广播电视采访的个性主要表现在采集手段、采访形式、思维方式及报道程序上。一是现代的采集手段。一般来说，传统的文字记者采访手段非常简便，一支笔、一个笔记本就可以完成采访。即便是配备了话筒和步话机也是轻装上阵。广播记者携带小型录音机就可以搞录音报道，不录音也可以搞文字报道。现在却不同，现代化的通信设备给广播电视记者带来了更加方便的条件，没有现代化的采集手段，电视记者的采访活动将无法快速开展。二是独有的形式。用特定的背景做衬托的采访，是电视采访独有的形式。在电视屏幕上展现特定的背景，向观众透露信息、发表见解、进行讨论、表示态度的采访报道方式完全是靠电视发展起来的。人们通过电视可以看到并能感觉到，某人在回答一个棘手问题前的犹豫停顿，了解记者的主张、思想、个性、能力，还可以通过画面感受现场气息。三是综合表现因素。电视声像结合、视听兼备，是最具综合表现的传播媒介。作为电视新闻，要提高收视率，记者在采访过程中必须学会调度各种综合表现因素，以增强报道的感染力。这也是提高收视率的根本所在。

突出权威性

广播电视具有一定的权威性，能够被广大观众认可。有了权威，才会具有说服力，才能够赢得一定的收视率。当然，这种权威性也不是一天两天得来的，电视媒体从1932年发展至今，经历了时代的变化和技术的发展，是无数传媒人用智慧发明、创造、积累出来的。就拿新闻节目来说，在记者和编导有限的能力范围内，要提升节目的权威性，就得从策划入手。首先必须要遵循真实客观的新闻原则，其次在策划的过程中一定要引导正确的舆论，要抓住观众的心理需求，把观众最想知道的事情真相和事情的进展呈现出来，这样就可以保质保量地完成新闻报道，扩大新闻节目的影响力，抓住观众的眼球。丰富节目形态如今，随着新时代和新媒体的不断发展，以广播电视为首的传统媒体受到挑战。广播电视在未来的发展还要依托电子技术，从传统媒体向新媒体转型，通过信息采集和信息传播不断丰富节目形态，不断进行创新。随着数字媒体技术的不断发展与完善，广播电视节目传播的信息采集手段更加多样化，种类更加齐全，内容上不断丰富。比如，在很多的电视新闻节目中可以看到电视连线，可以获得第一时间和第一现场的信息内容，更加方便快捷。同时，也使得传统广播电视节目传播的时空局限性得到了有效的扩展和延伸。如今在数字技术的支持下，很多电视新闻节目实现了虚拟技术的呈现，使得广播电视节目呈现出了三维立体的传播形态。

总的来说，提高收视率是广播电视长足发展、立于不败之地的生命之源。广大受众是广播电视发展的生命源泉。因此，接地气、零距离、人性化、多元化地办好节目，是提高收视率的根本所在。作为广播电视部门，一定要不忘初心、牢记使命，当好传播正能量的“喉舌”，发挥好连接党、国家和民众的桥梁纽带作用。只有这样，广播电视的生命力才会更强。

[论文关键词]收视率；观念嬗变；个人性无序；社会性无序；评价价值系统

[论文内容提要]收视率为什么从“科学化手段”演变为“万恶之源”?其深层次原因在于“把所有可以证实的社会生活侧面都尽量简单化和量化、把无法证实的社会生活方面置诸不顾”的管理思路。本文从理论的角度剖析由此带来的不良影响，并在分析基础上提出对从业者与电视节目评价价值系统重构的原则。

如果从观念演变史的角度考察收视率，我们会发现：当初人们认为“收视率……是电视台实现管理和决策科学化的有效手段”、“收视率……成为衡量节目质量的重要方法”，短短几年，情况已经演变为“造成中国电视的文化混乱和理性迷失的市场原因，万恶之源是中国的收视率”。有学者对北京地区283位新闻从业者的问卷调查发现(其中电视从业者占50.8％)，大多数从业者认为“‘市场竞争的压力’、和‘收视率／发行量／阅读率压力’对喉舌取向是负影响”。

同样是收视率，为何前后评价迥异?本文试图探讨当下收视率评价观念嬗变背后的深层次原因。

一、收视率是什么

收视率是什么?借用一家之言：“所谓收视率，是指收看某一节目的人数(或家户数)在拥有电视机的总人口(或家户)中的百分比。”由此可见，收视率只是一些数据、指标等，是人们运用的工具，是人们手中的指挥棒。