中国影视产品网络满意度研究（2019）_浙江传媒学院视频监测及满意度研究团队编_9787520357968

　　《中国影视产品网络满意度研究（2019）》是浙江传媒学院视频监测及满意度研究团队的成果。团队获取网络新闻、微博、论坛、弹幕、微信公众号、视频网站、豆瓣电影网站等用户评论大数据，应用人工智能技术进行语义分析，计算得出褒贬值，成为用户对影视产品满意度的量化指标。
　　《中国影视产品网络满意度研究（2019）》对2018年上星频道播出的电视剧、电视综艺，主要视频网站的网综和网剧，院线上映的电影，100位明星的褒贬值进行深入研究。

　　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①。
　　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②。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。

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