罗红辉

　　马云曾说过，数据即资产，分析即服务。传媒王国上空有朵大数据做的“云”，“云服务”如今蓄势欲飞，但是如何利用这朵“云”为电视在全媒体混战中突围，笔者认为，对电视节目评估体系进行变革势在必行。

　　一、中国式的电视节目评估体系

　　近几年，因电视创新的需求，业界对节目评估体系的关注不断升温，全国各地相继出现了不同模式的评估版本。2011年下半年中央电视台推行的新节目评估体系，提出了引导力、影响力、传播力和专业性四维度评价模型；2012年原国家广电总局颁布76号文，在央视评价模型上，增加了电视对新媒体发展融合能力方面的评判。

　　76号文指导下推出的新节目评估体系，综合来自管理者、传播者和受传者等多阶层群体的立场、态度、行为选择偏好等，对不同利益相关者意见进行了综合，强化了与价值判断相关的定性指标，体现质的区分的定性指标与体现量的差异的定量指标交织于一体。

　　但在运用过程中，这套新节目评估体系的局限仍然值得讨论：

　　1.关于收视率

　　收视率是来自受众的行为选择性指标，在一定程度上能够反映节目受众的规模。作为“注意力经济”时代的重要量化指标，收视率是节目评估的客观定量指标，是能体现节目市场价值取向并设定市场价值基准的一个重要指标。

　　在新的评估体系中，提出了不能“唯收视率论”的指导性意见，因此收视率在节目评估体系中的权重设定成为考验制定者和执行者智慧的一道关卡。收视率权重高，容易被诟病为唯收视率倾向，导致不能充分体现媒体属性；收视率权重过低，则不符合媒体服务并满足受众需要的基本定位，容易产生节目社会价值与市场价值相背离的隐忧。权衡之下，中庸的做法是把收视率权重设定为50%，或者在40%—60%的区间滑动，新评估体系建议设定为40%，取了下限。不管怎么说，一不小心还是落入了“中庸的权重”的泥潭。

　　2.关于定性指标

　　定性指标是指无法直接通过数据计算分析评价内容，需对评价对象进行客观描述和分析来反映评价结果的指标。对节目的价值及其影响与承载节目价值的各项因素进行定性的评价和估值，是中国电视节目评估体系一个重要的评估方法。

　　新的评估体系中，增加了融合力这项指标，针对这一指标进行科学量化是件不容易的事情。湖南广播电视台在每一年年末，都对全台播出的节目进行年度评估。2012年针对新媒体融合力这一项，湖南广播电视台执行年度评估的专家们采取的办法是，提供每一档栏目或节目基于网络搜索的曝光量、网民正负态度评价比例等指标，从跨媒体的角度进行量化。这个数据是一次尝试，但不得不说仍是粗糙的。

　　将定性指标细化为多个可考核的维度，并设定具体的考核标准，这其中有一个疑问：考核标准的设定能否对节目评价形成有效区隔？好节目与坏节目衡定的标准是否明确清晰？如果答案有迟疑的话，就说明定性指标的有效性有折扣，于是作为定量指标的收视率，其敏感的数值变化往往决定了节目最终的评估结果。“中庸的收视率”数据仍在嘲笑一切，这实质上对评估体系中定性指标赋值的有效性问题提出了更高的操作性要求。

　　二、大数据主导的节目评估新法则

　　1.动态的数据分析优于静态分析

　　在美国，谁也不能否认尼尔森是一个权威的信息渠道，它能统计出通过传统电视机播放的节目的收视率。但是一项针对今年美国大一新生的调查显示，纸质飞机票和电视，已成为他们眼中的历史遗物，“我家没有电视”。生活方式的改变，人们不再是通过电视机这一个屏来看节目，Apple TV、智能手机、平板电脑、PC等平台和设备上的收视率都不会反映在尼尔森的调查上。2012年年尾，尼尔森收购了Social Guide，并宣布和Twitter进行合作，以开展更全面的收视率调查。在最高峰的时间，Twitter上40%的流量都是有关电视节目的。因此，一部电视剧或电视节目，Twitter关注度和传统的收视率可能同等重要。

　　2013年第一季度湖南卫视播出的专业歌手综艺节目《我是歌手》，引发舆论关注。在4月12日总决赛直播之夜，据央视索福瑞收视数据和微博、论坛、搜索引擎等相关网络数据显示，收视率和网络舆论讨论成正比关系，都在23点左右到达峰值。当晚，实时话题讨论量成为电视节目收视率的一个晴雨表，有观众是边看电视边刷微博，有些则是看到微博讨论后去开电视的。

　　社交媒体成为衡量节目是否受欢迎的新标准。电视和互联网互为观众，互为用户，抓取互联网用户收视行为的大数据成为电视台及制作公司内容准入的新黄金标准。因为所有的数据背后隐藏的都是用户的行为模式和需求，各种看似不经意或偶然的用户行为在规模化之后都能成为一个节目数据模型中的一部分。对互联网用户数据的分析和挖掘，是中国电视节目评估体系应着力完善的一环。

　　76号文指导下的新节目评估体系，虽然增加了新媒体融合力这一指标，但这一指标如何科学量化暂时没有定论，从各电视台应用情况来说，基本上还是停留在静态的数据分析上，而静态的分析只是延伸过去数据仓库里的东西而已，没有把大数据的速度特点用起来，最主要的是，怎么用动态和实时的数据分析，从临时数据分析到持续的数据交互分析，进而对节目进行解读和评估。实时的、动态的数据应用对电视创新竞争优势是一种提高，对节目评估而言，其有效性也能因此凸显出来。

　　2.预测重于结果

　　目前，任何电视节目评估的结果多是为了设定一个标杆，评定一个好的符合评估要求的节目，以便电视台奖优罚劣，为节目生产产生引领和示范效果。

　　大数据主导的电视行业，节目评估的意义和目的是否会重新定义？

　　英国数据科学家维克托？托尔？舍恩伯格在其所著《大数据时代》一书，提到大数据时代将带来思维范式的三大变革：

　　一是随机样本渐趋于全部。传统的数据调研是基于样本分析，而采样过程很难做到完全的公平和分散。在大数据时代，机器和技术有足够强大的数据搜集和数据处理能力，样本不再是万分之一，而是全部。

　　二是精确让位于模糊。数据量的显著增大，混乱是无可避免的。“不是精确性，而是混杂性”，这是大数据时代的另一种思维。执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有框架的，如果不接受混乱，剩下95%的非框架数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的窗户。

　　三是相关性重于因果。大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而关注相关关系。

　　著名的物理学家杨振宁谈到其学术成功的一个研究方法，不是中国人习惯的归纳法，而是西方常用的推演法，即从数学推演到物理的方法。归纳法注重准确性，习惯把“所以然”严格地弄清楚，并证明该“所以然”能普适于各种“然”之后形成完善的理论，然后才能假设，推断下一步。推演法注重大胆设想，习惯对一些道理、规律的预见和感悟，在学习、模仿、领会、总结、概括、升华上有先天的优势。归纳法适合于按部就班的研究，推演法更善于对“势”的把握。

　　现行的节目评估体系纠结着评估指标多少的精确性，收视率权重大小的准确度，大数据和推演法的思维方式也许能帮助我们拨开迷雾。精确评定出一个标杆式的好节目固然重要，但这个结果只是一种即时表征，因为电视的边界、呈现、精神在不断变化，因此节目创作必须时刻保持创新。而节目评估要做到的是，把握大方向、大胆设想，从不同的领域采集大量的数据，在海量数据中标记目标、挑选属性、训练数据，然后推理出数据上尚未显示出来的被掩盖的事实和趋势。节目评估最终都是为了预测。

　　(罗红辉：湖南卫视频道研发中心副主任)

　　(原标题：大数据时代的电视节目评估体系变革)