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      基于褒貶值的媒體社會責任監(jiān)測

      2017-05-10 12:49:32浙江傳媒學院受眾滿意度研究團隊
      未來傳播 2017年2期
      關鍵詞:條數(shù)彈幕對象

      浙江傳媒學院受眾滿意度研究團隊

      基于褒貶值的媒體社會責任監(jiān)測

      浙江傳媒學院受眾滿意度研究團隊①

      用戶對媒體產品和明星的接受和認可程度直接體現(xiàn)出媒體和明星的社會效益和經濟效益。對經濟效益的評價,國內外主要通過收視率、發(fā)行量、票房、點擊率、百度指數(shù)、微博閱讀人數(shù)等用戶行為指標進行評價,但對社會效益的評價卻沒有公認的評價指標。2015年黨中央和國務院在《關于推動國有文化企業(yè)把社會效益放在首位、實現(xiàn)社會效益和經濟效益相統(tǒng)一的指導意見》中,明確要求文化企業(yè)社會效益指標考核權重應占50%以上,形成對社會效益的可量化、可核查要求。但誰來評價媒體的社會效果、如何評價、指標的信度效度等問題,一直困擾學界(劉燕南,2015)[1]和業(yè)界(田進,2016)[2]?,F(xiàn)有評價體系無法滿足對媒體社會責任進行量化考核和規(guī)范的需要。因此,媒體產品和明星的社會效益評價成為迫切需要解決的問題。

      浙江傳媒學院管理學院“視頻節(jié)目受眾滿意度研究”團隊長期關注媒體的用戶效果測評,與上海易步信息技術有限公司共同研發(fā)了“浙江傳媒學院視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)”。研究團隊通過該系統(tǒng)能夠自動抓取網絡新聞、微博、論壇、彈幕、微信、視頻網站中的評論等大量數(shù)據(jù),并進行語義分析,計算出網民對于娛樂視頻和明星的褒貶值(-5到+5)。

      一、系統(tǒng)概況

      “浙江傳媒學院視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)”是應用大數(shù)據(jù)和人工智能技術,收集用戶的評論信息,并進行語義分析,計算出褒貶值,對娛樂視頻(電視劇、綜藝、電影、明星等)進行態(tài)度測評的系統(tǒng)。該系統(tǒng)是2011年浙江省財政資助項目“媒介測評與分析實驗室”的主要成果,并于2012年8月開始運行;2015年、2016年受浙江傳媒學院資助,系統(tǒng)不斷更新,測評工作穩(wěn)步發(fā)展,2016年6月開始監(jiān)測上星頻道黃金時間(19∶30—23∶00)的電視劇和綜藝節(jié)目,2017年1月開始監(jiān)測100位娛樂明星,2017年4月開始監(jiān)測主要院線上映的電影。圖1為系統(tǒng)的運行過程框圖。

      第一步:設置監(jiān)測對象。目前是人工設置監(jiān)測對象,課題組成員完成關鍵詞的錄入。隨著機器學習技術的發(fā)展,系統(tǒng)計劃拓展關鍵詞計算機自動收集和設置功能。

      第二步:計算機自動收集數(shù)據(jù)。計算機自動抓取與監(jiān)測對象相關的新聞、論壇、微博、彈幕、微信公眾號、視頻網站評價等信息,形成大數(shù)據(jù)。

      第三步:褒貶值計算?;趭蕵钒H詞庫,對收集到的信息,利用語義分析技術,計算出每一條新聞、論壇、微博、彈幕、微信公眾號、視頻網站評價的褒貶值,褒貶值在正5到負5之間。

      圖1 流程簡圖

      第四步:數(shù)據(jù)輸出。根據(jù)收集和計算的數(shù)據(jù),系統(tǒng)生成結果。一是簡單的統(tǒng)計圖表,二是原始數(shù)據(jù),三是月度匯總數(shù)據(jù),以供進一步分析使用。

      二、系統(tǒng)功能

      “浙江傳媒學院視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)”由熱點趨勢、褒貶分析、數(shù)據(jù)導出、后臺管理、月度匯總、在線褒貶打分等六個功能模塊組成。

      (一)熱點趨勢

      熱點趨勢是監(jiān)測對象行為指標的匯集。圖2是湖南衛(wèi)視《真正男子漢第2季》2016年11月20日到12月20日的熱點趨勢。系統(tǒng)可以顯示“10天”、“1個月”、“3個月”、“今年”、“全部”等不同時間段,也能任意設定開始和結束時間,每天的信息量和折線;顯示鼠標懸停所在日期的新聞、論壇、微博、彈幕、微信、視頻網站下評論的數(shù)量和總篇數(shù);能按excel數(shù)據(jù)文件格式導出每天的具體數(shù)據(jù)。

      圖2 《真正男子漢第2季》熱點趨勢(2016年12月20日截圖)

      圖2顯示2016年11月20日到12月20日,每天與《真正男子漢第2季》相關信息的數(shù)量變化不大,為300條左右,12月14日高達1056條,研究者有興趣可以單獨分析。

      系統(tǒng)提供信息來源結構餅圖,顯示24小時10個實時熱詞等功能。

      (二)褒貶分析

      褒貶分析是系統(tǒng)最具特色的功能,匯集監(jiān)測對象的態(tài)度指標,實現(xiàn)對監(jiān)測對象滿意度的分析。滿意度分析以褒貶值為主,踩頂數(shù)為輔。褒貶值基于語義分析技術,對收集到的新聞、論壇、微博、彈幕等數(shù)據(jù)進行評分,分值在正負5之間,正數(shù)、零、負數(shù)分別對應正面、中性、負面評價。

      圖3是浙江衛(wèi)視和安徽衛(wèi)視播出的電視劇《美人私房菜之玉蝶傳奇》2016年11月20日到12月20日的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)可以顯示“10天”、“1個月”、“3個月”、“今年”、“全部”等不同時間段,也能任意設定開始和結束時間,每天正面、負面、中性信息量和折線;顯示鼠標懸停所在日期的正面、負面、中性評價的數(shù)量;下部分的折線則顯示每天具體的褒貶值。

      圖3 《美人私房菜之玉蝶傳奇》褒貶分析(2016年12月20日截圖)

      圖3顯示,《美人私房菜之玉蝶傳奇》的信息量在12月初開始增加,10日的信息量最大,正面、中性、負面的信息分別為325、169、61條,平均褒貶值為0.81。

      (三)數(shù)據(jù)導出

      數(shù)據(jù)導出是本系統(tǒng)的重要部分,主要提供用于進一步研究的原始數(shù)據(jù),并提供簡單的分析。

      圖4是數(shù)據(jù)導出的條件設置和部分檢索結果。設置條件是2016年11月1日到12月19日,東方衛(wèi)視《金星秀》的論壇評論數(shù)據(jù),共有938條,導出的excel數(shù)據(jù)文件包括標題、來源、來源類別、態(tài)度值、閱讀數(shù)、回復數(shù)、轉發(fā)數(shù)、評論數(shù)、發(fā)布日期等內容。

      圖4 統(tǒng)計報告檢索結果

      點擊標題,可鏈接到具體的網址,看到具體的內容。

      數(shù)據(jù)導出的設置靈活,可以選擇不同的“來源類別”、“態(tài)度”和“時間范圍”。

      數(shù)據(jù)導出可以多關鍵詞檢索,用“A B”(AB之間為空格)表示“A”和“B”同時存在(和運算),用“A-B”表示有“A”但沒有“B”(非運算),用“A|B”表示有“A”或有“B”(或運算)。需要特別注意的是,檢索的第一個關鍵詞需要通過后臺管理預先設定。否則監(jiān)測的結果不全,檢索的結果當然不全。

      (四)后臺管理

      后臺管理主要用于設置監(jiān)測的對象,一般用戶不能使用。后臺管理有“節(jié)目文本監(jiān)測管理”、“節(jié)目視頻監(jiān)測管理”和“廣告過濾模塊”三個部分。圖5是文本內容關鍵詞設定的截圖。

      圖5 被監(jiān)測對象的設置

      “節(jié)目文本監(jiān)測管理”是設置和管理被監(jiān)測的文本?!霸O置”是創(chuàng)建新的監(jiān)測對象,其中“關鍵詞名稱”是被監(jiān)測內容的稱謂,“關鍵詞”是被監(jiān)測內容的關鍵詞,可設置多個關鍵詞,其邏輯關系與上面介紹的數(shù)據(jù)導出的關鍵詞設定一樣。系統(tǒng)對“一般”、“重點”、“研究”三個等級的監(jiān)測對象,抓取的信息依次增加。圖5是對明星“鹿晗”的監(jiān)測設置,系統(tǒng)自動收集含有“鹿晗”或“鹿哥”的信息,監(jiān)測等級是“重點”,監(jiān)測時間是2016年12月14日到2017年底。

      “管理”是對被監(jiān)測的文本的編輯,包括查詢、編輯、關閉、刪除、導出被監(jiān)測對象數(shù)據(jù)等功能。

      設置組負責監(jiān)測對象的設置。監(jiān)測對象的設置是系統(tǒng)最為基礎的工作,是一個不能間斷的長期工作,有兩個內容,一是在系統(tǒng)中設計監(jiān)測對象的名稱、關鍵詞、類型、等級、時間等信息,如圖5,重播的節(jié)目不重復出現(xiàn),編輯其信息即可。二是定期提供監(jiān)測對象清單的excel文件,包括監(jiān)測對象的名稱、關鍵詞、播出平臺、分類等信息;重播的節(jié)目不改變原來的信息,新增一條記錄。

      “節(jié)目視頻監(jiān)測管理”是設置和管理被監(jiān)測視頻,僅需要設置節(jié)目的名稱。

      “廣告過濾模塊”是為了提高系統(tǒng)監(jiān)測的準確率,過濾無用信息,由系統(tǒng)管理員設定,管理員不用設定。這里不介紹這兩個功能。

      (五)月度匯總

      月度匯總生成綜藝、電視劇、明星、電影等類型的月度匯總數(shù)據(jù)的excel文件。具體的匯總原則是,以匯總“2016年12月”為例,對于12月開始監(jiān)測、12月份未結束的監(jiān)測對象,則匯總“開始時間”到“2016-06-30”的數(shù)據(jù);對于12月以前開始監(jiān)測,12月份未結束監(jiān)測的對象,則統(tǒng)計“2016-12-1”到“2016-06-30”;對于12月以前開始監(jiān)測,12月份結束監(jiān)測的對象,則統(tǒng)計“2016-12-1”到“結束日期”。

      表1是2016年12月匯總文件的部分數(shù)據(jù)。匯總所有數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)條數(shù)和褒貶值,褒貶值為簡單算術平均數(shù),研究者可以進一步進行各種權重計算,得出不同的褒貶值。

      表1 2016年12月電視劇匯總數(shù)據(jù)(2016年12月20日生成)

      (六)在線褒貶打分

      在線褒貶打分是一個對非系統(tǒng)抓取的數(shù)據(jù)進行語義分析的接口,研究者上傳需要評價的文本文件,系統(tǒng)自動計算出文本的褒貶值。這是無對象測評,需要對褒貶值的計算結果進一步分析。

      三、系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集

      “浙江傳媒學院視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)”就是利用大數(shù)據(jù)和人工智能的理論和技術,評價視頻節(jié)目和明星的社會效益和社會責任,為媒體的發(fā)展提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。

      (一)監(jiān)測對象

      系統(tǒng)的負載決定監(jiān)測內容的數(shù)據(jù)。我們研究的領域是娛樂內容,目前監(jiān)測的內容主要有兩個方面。

      一是上星頻道黃金時間播出的電視劇和綜藝節(jié)目。監(jiān)測的時間是節(jié)目播出前7天至節(jié)目播出后7天。黃金時間是指19∶30—23∶00之間播出的電視劇和綜藝節(jié)目。2016年10月18日,考慮系統(tǒng)容量,重播綜藝節(jié)目的播出不穩(wěn)定等原因,暫停監(jiān)測重播綜藝節(jié)目。

      二是明星??紤]到系統(tǒng)容量,第一批監(jiān)測對象設定為100人,2016年12月20日開始監(jiān)測。100人的確定依據(jù)是來源藝恩泛娛樂指數(shù)排行榜、《第一財經周刊》品牌價值明星榜、新浪微博勢力月榜。2016年藝恩泛娛樂指數(shù)排行榜的權重為0.4,2015《第一財經周刊》品牌價值明星榜的權重為0.2,2016《第一財經周刊》品牌價值明星榜的權重為0.3,2016年11月新浪微博勢力榜的權重為0.1。學生團隊提高了55人有昵稱,如楊穎、楊冪、吳亦凡的昵稱分別為Angelababy、冪冪、凡先生。收集數(shù)據(jù)時,昵稱和明星的姓名一樣作為抓取數(shù)據(jù)的關鍵詞。

      本研究團隊計劃2017年上半年開始監(jiān)測院線上映的主流熱門電影,2017年下半年監(jiān)測在網絡上首播的綜藝和網劇。

      (二)數(shù)據(jù)來源

      根據(jù)設置的監(jiān)測對象的關鍵詞,利用爬蟲技術,從互聯(lián)網上收集監(jiān)測對象的信息。目前主要的數(shù)據(jù)來源有四個方面:一是網絡新聞。網絡新聞主要是傳統(tǒng)媒體內容在互聯(lián)網上的再現(xiàn),獲得的信息比較全面。二是論壇。收集論壇和貼吧上信息,獲得的信息也比較全面。三是微博。收集新浪微博的信息,獲得的信息不全面,采用隨機技術取得20%左右的信息,視為隨機數(shù)據(jù),可以代表總體。四是彈幕。收集視頻網站上彈幕的信息。目前能收集優(yōu)酷土豆、騰訊和搜狐視頻網站的彈幕抓取,華數(shù)和芒果TV網站沒有彈幕。愛奇藝的彈幕加密不能抓取。

      本研究團隊計劃2017年增加對微信公眾號、視頻網站上的評論的數(shù)據(jù)收集。

      (三)數(shù)據(jù)處理

      平權原則:一條新聞、論壇、微博、彈幕、微信均代表1個人的觀點或態(tài)度,其權重不應該有差異。因此褒貶值計算簡單算術平均。

      去零原則:由于中性評價較多,褒貶度為0的不計算(后續(xù)需進一步討論)。分子不變,分母變小,平均值會增高。

      新聞褒貶值=新聞褒貶值之和/新聞條數(shù)

      論壇褒貶值=論壇褒貶值之和/論壇條數(shù)

      微博褒貶值=微博褒貶值之和/微博條數(shù)

      彈幕褒貶值=彈幕褒貶值之和/彈幕條數(shù)

      褒貶值=(新聞褒貶值*新聞條數(shù)+論壇褒貶值*論壇條數(shù)+微博褒貶值*微博條數(shù)+彈幕褒貶值*彈幕條數(shù))/(新聞條數(shù)+論壇條數(shù)+微博條數(shù)+彈幕條數(shù))

      四、系統(tǒng)褒貶值計算

      無論是幕后還是前臺,人工智能不斷融入娛樂產業(yè)。2016年11月3日,VOGUE 11周年慶典上,明星大秀衣服,借助Watson的力量,李宇春穿上“認知裙子”。這款時尚的“認知裙子”從設計到穿在身上,只用了一個星期。[3]2017年1月江蘇衛(wèi)視的《最強大腦》第4季開播,“人機大戰(zhàn)”博得網友的熱烈關注,百度機器人“小度”在前3集以2勝1平,直接進入最終腦王的角逐。

      1.人工整理創(chuàng)建褒貶詞庫、程度詞庫、否定詞庫。研究團隊對所有詞匯(每年一次)和新增的詞(每月一次)進行褒貶值評分,褒貶程度由低到高依次為-5、-4、-3、-2、-1、0、1、2、3、4、5等11個分值。截止到2016年11月,娛樂領域的褒貶詞庫有21303條。

      2.對收集到的信息首先進行分句。

      3.對每一句話進行分詞,得到詞匯的相互修飾關系。根據(jù)中文語法和詞匯修飾關系計算該句的褒貶分值:以褒貶詞的值為基準,以程度詞為權重,以否定詞進行詞性反轉,綜合計算得到該句的褒貶分值。

      4.將所有句子的褒貶分值進行加權、歸一化處理,得到該文本的褒貶分值,并使得其在[-5,+5]區(qū)間。

      5.以上步驟沒有考慮特定對象,如果要進行特定對象的褒貶分析,則以特定對象為關鍵詞對句子進行過濾,只計算包含特定對象關鍵詞的句子的褒貶分值。

      五、數(shù)據(jù)清理與整理

      “浙江傳媒學院視頻監(jiān)測與分析系統(tǒng)”以為教學和研究服務為目的,使用者需要具備數(shù)據(jù)整理和分析能力。系統(tǒng)主要通過“數(shù)據(jù)導出”提供最原始的數(shù)據(jù),通過“月度匯總”提供大類監(jiān)測對象月度匯總數(shù)據(jù)。

      (一)月度數(shù)據(jù)

      該數(shù)據(jù)包含播出頻道、節(jié)目名稱及分類、播出時間(來自節(jié)目設置文件),監(jiān)測的天數(shù)、新聞、論壇、微博、彈幕、微信、網站評價的條數(shù)和褒貶值(來自節(jié)目監(jiān)測文件)。月度數(shù)據(jù)采用的原則為:每天新聞、微博、論壇、彈幕、微信、視頻網站評論的信息量之和大于等于15條,或者每月新聞、微博、論壇、彈幕、微信、視頻網站評論的信息量之和大于等于400條;每月監(jiān)測的天數(shù)大于等于5天。

      (二)多月合并數(shù)據(jù)

      每月數(shù)據(jù)基礎上,合并相同的監(jiān)測對象,監(jiān)測天數(shù)和監(jiān)測條數(shù)相加,褒貶值按照監(jiān)測條數(shù)加權計算。以電視劇為例,2016年共生成13個數(shù)據(jù)文件:7個單月度數(shù)據(jù)文件(6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月);6個多月度數(shù)據(jù)文件(6-7月、6-8月、6-9月、6-10月、6-11月、6-12月)。

      根據(jù)本系統(tǒng)所生成的娛樂產品和明星褒貶值月榜,是對社會責任的重要評價指標。學報將連續(xù)發(fā)布。娛樂產品和明星褒貶值月榜作為剛出生的嬰兒,期盼能備受關注并快速成長。

      [1]劉燕南,張渤,劉雙.電視評估體系的頂層設計與基層實踐——來自電視臺一線的報告及思考[J].現(xiàn)代傳播,2015(8):1-6.

      [2]CTR洞察.田進:全面深入開展廣播電視節(jié)目綜合評價工作[EB/OL].http://chuansong.me/n/1368121451063,2016-12-21.

      [3]吳曉波頻道.人工智能不止是“下棋”[EB/OL].http://www.iqiyi.com/v_19rra8m5zg.html?vfm=f_191_360y,2016-12-07.

      [責任編輯:華曉紅]

      ①團隊成員:葛進平、許蔚蔚、龔立群、陳杰、章霖軒、樓彩霞、張鵬、明旭。通訊作者葛進平,男,研究員,浙江傳媒學院管理學院,郵箱:1105908203@qq.com。本團隊受浙江傳媒學院管理學院、浙江傳媒學院協(xié)同創(chuàng)新中心資助。

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