前言
浙江传媒学院视频监测及满意度研究团队长期关注娱乐视频用户的态度效果测评，致力于建立和完善电视剧、综艺、电影和明星等文化产品的综合评价体系，企为文化企业和规制部门提供决策参考，以利文化产业的良性发展和文化产品市场的长期繁荣。
文化产品用户反馈的滞后，决定了其社会效益只能是事后评价，这有三方面的原因，一是界定一部电影、电视剧或一档综艺是否成为文化产品，要以电影院上映，电视台播出，网站上线的时间为准，没有在大众媒体上传播的不是文化产品。二是文化产品在传播过程中，有的可以迅速做出评价，有的却需要隔一段时间才能做出评价。一些明显政治反动、淫秽暴力的，能很快被识别；然而有一些文化产品，其社会评价却难以判断清楚，用户和评论者众说纷纭，争论不休。这种情况下，间隔一段时间再进行社会评价，有利于得出更科学、客观的结论[1]。三是文化产品质量评价没有定量的客观标准，文化产品的事前评价极其困难。2017年上线的《去他的世界》很受欢迎，但这部剧上线之前，业内领先者Netflix公司的内部评估其实远远低于这部剧的实际表现，不仅是对美国受众的预估，在全世界都是如此[2]。
人工智能不断发展，文化产品态度评价大有可为。1997年、2007年IBM Deep Blue击败人类国际象棋高手；2016年、2017年Google的Alpha Go 连续战胜李世石、柯洁；2019年OpenAI Five战胜《Dota2》世界冠军OG战队。在人类擅长的思想表达和辩论领域，AI仍然奋勇向前。2019年2月11日，战胜人类辩手IBM的Project Debater对战2016年世界辩论决赛选手Harish Natarajan，围绕“政府是否应该资助学前教育”进行辩论，尽管反方Harish凭借更少跑票数获胜。但Project Debter即时且富有逻辑的语言组织能力，令人印象深刻。在每一次辩论开始时，围绕某一辩题，Project Debater从离线数据库100亿句子中挑选具备强相关性的语料整合生成有说服力的观点，并组织成一篇流畅的四分钟陈词；在驳论环节，Project Debater通过吸收人类辩手观点，创造自己的驳论[3]。
为此，我们相信使用人工智能技术收集并分析的海量信息，可以对文化产品的社会态度做出实时、连续地评价。电影、电视剧、网剧、电视综艺、网综、网络大电影等文化产品的综合评价体系建构，行为指标和态度指标的权重如何分配，虽然有社会效益优先，收听率、收视率数据的权重不超过40%的要求，但操作性差，难以执行[4]。团队认为票房、收视率、点击量等行为指标应该占80%—60%的权重，满意度、褒贬值、豆瓣评分等社会态度评价指标应该占20%—40%的权重。行为指标权重高的原因是两个：首先，基于文化产品社会态度评价的滞后特征，从影视评价视角看，行为在前，消费了影视产品，才产生情感和态度；其次，行为指标的测量精度高于态度指标，目前态度指标的权重为20%，随着态度指标测量精度的提高，其权重可以逐步提高到40%。
《中国影视产品网络满意度研究（2019）》分上、下两篇。上篇是不同文化产品类型的评价数据解读，对2018年国内院线上映的296部电影，上星频道黄金时段播出的283部电视剧，182档电视综艺，100位明星，6家视频网站84档网络综艺进行深入分析，得出以下主要观点和结论：
·基于大数据和人工智能的褒贬值（-5到+5），是影视作品和明星的社会态度评价的可量化、可核查的日常指标。【第1章】
·系统实现多评价对象的分对象评分，对同一句、一段、一篇中的多个评价对象给出不同的褒贬值评分。【第1章】
·系统实现比较句的分对象评价。【第1章】
·2018年褒贬值从高到低依次为电视综艺、网络综艺、明星、电影、电视剧，分别是0.703、0.624、0.609、0.599、0.325。【第2章】
·高满意度是2018年票房首要驱动力。2018年6—12月170部电影的褒贬值极显著高于2017年6—12月的140部电影的褒贬值。【第2章】
·2018年100位监测明星的褒贬值为0.609，略低于2017年100位明星的褒贬值0.613。两年均监测的78位明星，2018年褒贬值（0.613）略低于2017年褒贬值（0.625）【第2章】
·网剧超越电视剧，2018年8—12月监测47部网剧褒贬值（0.473）高于8—12月88部电视剧平均褒贬值（0.234），呈极显著差异；47部网剧中35部的豆瓣评分（6.491）高于88部电视剧中60部的豆瓣评分（6.253），无显著差异。【第2章】
·2018年电视剧褒贬值低于2017电视剧褒贬值，无显著差异。【第2章】
·网络综艺开始超越电视综艺。182档电视综艺褒贬值比83档网综高0.013，无显著差异；57档网综的豆瓣评分（6.932）高于85档电视综艺的豆瓣评分（6.727），未达到统计显著。【第2章】
·同2016年6—12月、2017年的结论一样，电视综艺的褒贬值极显著高于电视剧；140档电视综艺的尼尔森网联全国网收视率和市场份额极显著高于272部电视剧的收视率和市场份额，129档电视综艺的索福瑞52城4+城市网的收视率和市场份额极显著高于280部电视剧的收视率和市场份额。【第2章】
·同2016年6—12月和2017年的数据一样，2018年央视7、4、3、10套的褒贬值位居前4，央视1套位居第六。5家一线省级卫视中，北京、浙江、湖南3家卫视的褒贬值高于平均值。【第2章】
·就网综和网剧而言，爱奇艺的褒贬值最高，芒果TV的豆瓣评分最高，褒贬值也较高。【第2章】
·393档电视剧和综艺节目分析显示，褒贬值与收视指标正相关进一步提升，显著正相关从2017年的10对，提升到2018年19对。微博褒贬值与两家公司的收视率、市场份额均达到极显著正相关，合计褒贬值与豆瓣评分极显著正相关。【第2章】
·与2017年477个视频的褒贬值与豆瓣评分相关性弱不同，2018年654个视频褒贬值与豆瓣评分极显著正相关。267部电视剧和网剧的豆瓣评分与合计褒贬值极显著正相关，243部电影豆瓣评分与褒贬值整体极显著正相关。【第2章】
·室外摄制节目用户热议度为室内节目双倍，但口碑评价却只及室内节目的八成。季播类节目“叫座不叫好”，市场占比初现颓势。【第3章】
·央视节目以周播类擅长，节目寿命长、观众评价高；地方频道则有创新速度快、节目类型丰富的优势。【第3章】
·无论是电视平台播出，还是网络渠道播出，原创、中华文化特色等是成为经典、长寿综艺节目的基本特征。【第3章】
·央视综艺节目平均寿命（8.89年）比卫视综艺平均寿命（3.45年）长，除了中央频道的人、财、物力的资源优势外，其节目内容的正能量、用户满意和周播的连续性也是不容忽略的因素。【第3章】
·84档网络综艺热议度和满意度双双上升，季播类全面领先。【第3章】
·原创成为长寿综艺的标配，原创网络综艺过半，原创电视综艺超六成。【第3章】
·同2017年相比，2018年监测的283部电视剧中，现代题材大幅数量上升，当代与重大题材数量有所下降，这可能受纪念改革开放40周年的引导。【第4章】
·中央电视台是电视剧制作的重镇。2018年283部电视剧中，中央电视台主持或参与了27部。【第4章】
·新剧首播集中在少数电视频道，CCTV1的12部电视剧全部是首播，江苏、湖南、东方、浙江、北京、山东、安徽播放首播剧在13部以上，新剧占比高于70%。【第4章】
·283部电视剧的尼尔森网联和CSM的收视率和市场份额全部存在极显著线性相关，但尼尔森网联收视率排名前30的电视剧中，尼尔森网联与CSM的收视率和市场份额显著性丧失，表明至少某一家公司排名靠前的收视数据存在被污染的情况。【第4章】
·电视剧微博褒贬值与CSM收视数据存在显著正相关。【第4章】
·当代、现代、近代、古代电视剧的褒贬值不存在显著差异。【第4章】
·首播电视剧的收视率、收视份额高于重播电视剧，但重播电视剧的豆瓣评分高于首播电视剧，首播电视剧的微博褒贬值明显高于重播电视剧的微博褒贬值。【第4章】
·微博是电影口碑网络传播的主阵地，新闻和微博影评相对理性，态度宽容。【第5章】
·新闻、微信、微博、论坛和评论数据量分别与豆瓣评分人数正相关。新闻、微信、微博、论坛、弹幕和评论合计褒贬值与豆瓣评分正相关。【第5章】
·喜剧片最多（51部），观众审美日趋理性；文艺片曲高和寡困境难解；传记片和纪录片双双获好评，国产电影高唱主旋律。【第5章】
·国产影片崛起，电影强国雏形初现。2018年票房前10中，国产电影有6部，平均褒贬值0.916。【第5章】
·观众口碑成为影响影片票房核心因素，如《阿修罗》的惨败，《无名之辈》的逆袭。【第5章】
·好莱坞电影依然风光，但已难昔日重现；日本电影数量激增，类型多元。【第5章】
·中外合拍片平均褒贬值高于纯国产片和引进片的平均褒贬值，《巨齿鲨》打破中美合拍电影魔咒，从不合拍到合拍。【第5章】
·明星微博条数占总条数的62.35%，新闻的褒贬值最高，均值为0.88，高于合计的褒贬值0.61。【第6章】
·明星新闻、论坛、微博、微信数据量正相关，新闻、微博、微信平均褒贬值之间存在显著的正相关性，共同反映人设；弹幕、评论的数据量正相关，弹幕、评论的褒贬值极显著正相关，共同反映专业能力。
·同2017年相反，2018年男明星的数据量、褒贬值均低于女明星，未达到统计显著。【第6章】
·同2017年相同，2018年非婚明星的数据量、褒贬值高于已婚明星，达到显著水平。【第6章】
·同2017年相同，2018年出生年代越晚明星的微博、评论、弹幕数据量越大，达到显著水平；新闻、微博、微信、评论的褒贬值越高，达到显著水平。【第6章】
·同2017年相同，歌手的褒贬值高，更受偏爱。【第6章】
·2018年作品量多的明星在新闻、微博、微信和弹幕的褒贬值要大于作品量少的明星，达到显著水平。【第6章】
·高人气明星人气旺、人设好，专业能力出众。微博粉丝量多的明星更受关注，数据量大；平均粉丝量越多的明星越受偏爱，褒贬值也越高。高人气明星在微博和评论中的褒贬值高。【第6章】
·新闻、微博、微信来源声量前10的电视剧，基本是主旋律题材或者高口碑的电视剧作品。【第6章】
下篇为相关研究。围绕影视产品的满意度测量，政策和导向等不同视角展开深度分析，主要观点和结论如下：
·中国民营影视产业经历了三个阶段：即20世纪90年代至2002年的起步阶段；2003年至2008年的成长阶段；2009年至今的快速发展阶段。【第7章】
·2018年民营影视公司的经济绩效不佳，21家上市的影视公司中仅有9家的净利润出现正数，12家是负数。【第7章】
·2018年四家案例公司共制作19部影视作品，产品的平均褒贬值较高，依次为万达影业1.235、博纳影业1.218、华策影视0.744和柠萌影业0.636；豆瓣评价不高，排序同褒贬值一致，依次为万达影业5.733、博纳影业5.717、华策影视5.14、柠萌影业4.95。【第7章】
·2018年四家案例公司制作的电影的满意度高于电视剧。【第7章】
·2018年电视剧和网剧评论量的分布特征是头部聚集，前10%电视剧和网剧的评论量占据全部评论量的87%、68%；褒贬值的分布特征是中部聚集，电视剧在0至1.3之间占比最大，网剧在0.2至0.8之间占比最大。【第8章】
·电视剧满意度九宫格分析发现，B类电视剧优势明显。评论量高、褒贬值中的B类电视剧评论量最高，评论量中、褒贬值高的B类电视剧褒贬值最高。【第8章】
·满意度九宫格分析发现，网剧在B类、D类的比重更大，电视剧在E类和F类的比重更大，因此网剧的满意度优于电视剧。【第8章】
·2017年和2018年被《人民日报》赞扬的电视剧分别有33部和22部，电视综艺分别有17、21档，其豆瓣评分和褒贬值均高于未被赞扬的电视剧和电视综艺的对应值。【第9章】
·2018年被《人民日报》《光明日报》、光明日报官方微博赞扬的电影有10部，其豆瓣评分和褒贬值均高于未被赞扬电影的对应值。【第9章】
·2015年以来广电总局赞扬和引导的174部电视剧，2018年监测的有47部。被赞扬和引导的电视剧中，当代题材最多，被赞扬和引导电视剧的豆瓣评分和褒贬值均高于未被赞扬电视剧的对应值。【第9章】
·2018年有效监测广电总局《好剧选介》赞扬的15部电视剧，其褒贬值和豆瓣评分均高于未被赞扬电视剧的对应值。【第9章】
·《好剧选介》的电视剧《美好生活》名不副实，《大江大河》实至名归。真实和自然是对当代电视剧最基本的要求。【第9章】
·2017年《人民日报》批评四部电视剧，2018年批评了三部电视剧。它们的豆瓣评分和褒贬值均低于平均值。【第9章】
·“阴阳合同”对明星的整体有很大影响。2018年第二季度100位明星的平均褒贬值0.482，比一季度1.143下降了0.661；范冰冰、冯小刚的褒贬值排名分别由第一季度的29、80位跌至68、99位。有趣的是崔永元的褒贬值同样严重下滑。【第9章】
·《了不起的挑战》中香港艺人王喜全程面部被打马赛克，受到观众称赞。网民接受《我家那小子》陈学冬的“辫子”马赛克。【第9章】
·态度指标与行为指标相关性的实证研究不多，但结论基本是正相关。【第10章】
·1920年至1950年是影视产品用户态度测量奠基期，佩恩电影研究成果丰富。【第10章】
·1950年至2000年是影视产品用户态度测评准备期，英国、奥地利、美国、中国香港和中国内地均开始电视用户态度测评活动。【第10章】
·2000年以后的互联网时代，影视产品用户态度测评进入成长期，影视产品的竞争扩展到以IMDb和豆瓣评分代表的态度指标的较量。【第10章】
·大数据和人工智能技术的发展，为影视产品用户态度测评进入成长期打下了坚实的基础，提供日常和精确到秒的态度测量指标（褒贬值、情感指数等）。【第10章】
·媒体应加强自律，提升社会效益。行为指标特别是收视率的大面积污染，媒体的推波助澜起了关键作用。【第10章】
·大数据在推进态度指标测量的同时，也加固了行为指标测量的基础。影视节目综合评价体系即将进入“二八”时代，并最终发展为态度指标占40%，行为指标占60%的“四六”时代。【第10章】
限于研究条件和研究水平的不足，本书定有挂一漏万、论证不严、以偏概全等问题，恳请读者批评指正。仅以此书抛砖引玉，推动学者、从业者和社会相关部门对影视产品和明星的用户满意度予以关注，群策群力，研究文化产品的生产与消费过程有效测量的理论方法和实现途径，服务于文化产业的发展。
[1] 厉以宁：《文化经济学》，商务印书馆2018年版，第11页。
[2] 胡钰鑫：《几乎每天上线一部作品的Netflix，是如何选择内容的？》，影视产业观察 2019/01/06.https://www.jiemian.com/article/2767310.html。
[3] 郑铟：《IBM人机辩论第二场：人类辩手胜》，微信公众号：36氪，2019-2-13。
[4] 浙江传媒学院受众满意度研究团队：《中国影视产品网络满意度研究（2017）》，中国社会科学出版社2017年版，第2页。