計(jì)算社會(huì)科學(xué)框架下內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品研究

■ 喻國明 段澤寧 孫 琳

一、日漸成勢(shì)的內(nèi)容付費(fèi)市場(chǎng)

隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進(jìn)入“下半場(chǎng)”,人口紅利下的規(guī)模化市場(chǎng)已漸瓜分完畢,包括內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品在內(nèi)的一系列高技術(shù)含量、細(xì)分化市場(chǎng)的產(chǎn)品和服務(wù)形式漸趨成勢(shì)。

眾所周知,并不是任何內(nèi)容服務(wù)都可以以用戶直接付費(fèi)的形式來實(shí)現(xiàn)的。有人說,只要是有用的、重要的知識(shí)服務(wù),就是人們?cè)敢鉃橹顿M(fèi)的服務(wù)。這是不對(duì)的。君不見,空氣之于人類和生命是何等的重要和有用啊,它甚至可以用須臾不可或缺來形容它的重要和有用。但你何曾見過人們?cè)谡Ｇ闆r下為獲得空氣來付費(fèi)的嗎？只有當(dāng)新鮮、干凈的空氣成為一種稀缺的東西的時(shí)候,售賣潔凈的空氣才成為一個(gè)生意。對(duì),就是稀缺性,這是內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品的第一品性。只有稀缺的,才是市場(chǎng)所追逐的?？梢韵窨諝庖粯与S時(shí)隨地獲得的東西,哪怕再重要也不會(huì)有人為它付費(fèi)。那么,什么樣的內(nèi)容是稀缺的呢？

(一) 低頻度使用的知識(shí)和內(nèi)容

知識(shí)和內(nèi)容被使用頻度越高,其社會(huì)的供應(yīng)量就越大、社會(huì)的普及程度就越高、稀缺性就越低。而某些新興的領(lǐng)域、較少有人觸及的專門領(lǐng)域、專門知識(shí),其社會(huì)的供應(yīng)量不多,社會(huì)的普及度較低,如果加上人們對(duì)這個(gè)領(lǐng)域、這類知識(shí)的興趣和需求恰好在上升,這類知識(shí)就會(huì)成為人們?cè)敢飧顿M(fèi)的對(duì)象。

(二) 跨界度高的內(nèi)容和知識(shí)

我們這個(gè)世界在越來越細(xì)分化,知識(shí)和知識(shí)之間的鴻溝也在日益擴(kuò)大,有一種說法：今天連數(shù)學(xué)家和數(shù)學(xué)家之間都難以溝通、聽懂對(duì)方的話語了。可見現(xiàn)代文明的發(fā)展,形成了一道又一道認(rèn)知和溝通的障礙。但人們面對(duì)的世界又往往是由多種多樣的復(fù)雜性事物和變量糾結(jié)在一起發(fā)生作用的,因此,跨界的知識(shí)和能力便成為當(dāng)下人們把握機(jī)遇把握現(xiàn)實(shí)的核心能力。能夠提升人們這種能力的內(nèi)容服務(wù),當(dāng)然有人愿意為它付費(fèi)。

(三) 精粹度高的內(nèi)容和知識(shí)

降低或減省人們獲得知識(shí)的時(shí)間付出、精力付出以及增強(qiáng)人們理解力的知識(shí)服務(wù)也是人們?cè)敢鉃橹顿M(fèi)的知識(shí)服務(wù)。在一個(gè)信息泛濫、良莠難辨、人們的時(shí)間精力短缺的時(shí)代,人的社會(huì)行動(dòng)能力的提升、生活效率提升的關(guān)鍵就在于獲得和理解知識(shí)的能力的提升。因此,這類知識(shí)服務(wù)雖然形式上不具備稀缺性的特征,但是,當(dāng)它以一種簡(jiǎn)約、有效、可理解的方式提供知識(shí)服務(wù)時(shí),人們會(huì)因?yàn)樗鼘?duì)于人們時(shí)間精力的減省而付費(fèi),比如：學(xué)位論文中的文獻(xiàn)綜述服務(wù),邏輯思維中的代人讀書選書等。

(四) 高場(chǎng)景度的內(nèi)容和知識(shí)

主要包括有借鑒意義的個(gè)體體驗(yàn)性內(nèi)容,以及個(gè)性化量身定制的知識(shí)服務(wù)。內(nèi)容和知識(shí)如果按照從場(chǎng)景的仿真度(即從抽象概念到具體場(chǎng)景)來劃分,概念的傳遞是較為容易的,但場(chǎng)景的帶入及有針對(duì)性的多維度分析、判斷則是較為稀缺的。人們?cè)谏詈蜕鐣?huì)實(shí)踐中所遇到的具體問題是由復(fù)雜的必然因素、偶然因素和個(gè)體因素交織在一起造成的,必然性的因素可以通過通常的專門知識(shí)的自學(xué)或檢索獲得,但偶然的、個(gè)體性的因素所造成的影響并不是通識(shí)性的知識(shí)或一般的專門知識(shí)可以解決和把握的,因此,必須由具有經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士幫助做出量身定制的診斷和對(duì)策,譬如咨詢公司和律師類的服務(wù)就是這樣一種服務(wù)。在介于咨詢公司和律師的服務(wù)與通識(shí)性的知識(shí)之間的那種內(nèi)容和知識(shí)服務(wù),如果能夠以比較減省的價(jià)格提供的話,也會(huì)有相當(dāng)多的用戶支持。

以上便是內(nèi)容付費(fèi)服務(wù)的主要內(nèi)容類型。但是,與這種日漸成勢(shì)的市場(chǎng)崛起形成強(qiáng)烈反差的是,這一領(lǐng)域內(nèi)對(duì)于低頻度內(nèi)容、高跨界度內(nèi)容、高精粹度內(nèi)容以及高場(chǎng)景度內(nèi)容等方面的深入扎實(shí)的研究卻幾近闕如。毫無疑問,傳統(tǒng)研究范式已經(jīng)難以支撐起復(fù)雜多維度的研究任務(wù),這類多維復(fù)雜問題必須借助于大數(shù)據(jù)與智能化的新興技術(shù)與研究范式來加以認(rèn)識(shí)和把握。而計(jì)算社會(huì)科學(xué)恰恰是其中的一種重要的研究手段和研究范式。

什么是“計(jì)算社會(huì)科學(xué)”？計(jì)算社會(huì)科學(xué)是采用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等計(jì)算技術(shù)來研究社會(huì)科學(xué)問題的新思潮和新方法。①計(jì)算社會(huì)科學(xué)從誕生伊始,就擁有“跨學(xué)科基因”,來自不同學(xué)科背景的學(xué)者們共同參與這一領(lǐng)域的討論。譬如,2007年,沃特在《自然》雜志上發(fā)題為《21世紀(jì)科學(xué)》(ATwenty-firstCenturyScience)的文章,開篇頗為前瞻地提出：如果我們處理得當(dāng),互聯(lián)網(wǎng)中的傳播與互動(dòng)數(shù)據(jù)將改變我們對(duì)人類集群行為的認(rèn)知②；2009年,來自不同學(xué)科的15位作者聯(lián)合署名,在《科學(xué)》雜志上發(fā)表了一篇題目為《計(jì)算社會(huì)科學(xué)》(ComputationalSocialScience)的論文,指出了計(jì)算社會(huì)科學(xué)是以提升數(shù)據(jù)收集分析能力為要義,與多門學(xué)科相輔相成的一種新范式③,這篇文章也被認(rèn)為是計(jì)算社會(huì)科學(xué)的宣言奠基之作；2013年,擁有生物社會(huì)學(xué)科研究背景的尼古拉斯在紐約時(shí)報(bào)專欄上發(fā)表《顛覆社會(huì)學(xué)科》(Let’sShakeupSocialScience)一文,直指?jìng)鹘y(tǒng)的社會(huì)學(xué)科設(shè)置需要得到調(diào)整④；次年,香港城市大學(xué)的祝建華等華人學(xué)者發(fā)表了《計(jì)算社會(huì)科學(xué)在新聞傳播研究中的應(yīng)用》一文,使計(jì)算社會(huì)科學(xué)全面介入新聞傳播研究中,分門別類地介紹了計(jì)算社會(huì)科學(xué)在經(jīng)典“5W”領(lǐng)域“誰(傳播者),通過什么(渠道),對(duì)誰(受眾),說了什么(內(nèi)容),并產(chǎn)生了什么(效果)”中的主要應(yīng)用案例,并討論了計(jì)算思維和計(jì)算技術(shù)手段對(duì)這些研究領(lǐng)域的主要貢獻(xiàn)、發(fā)展方向以及存在的問題與局限。顯然,對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)業(yè)相關(guān)問題的研究恰是這種跨學(xué)科的復(fù)雜范式與研究方法的適用對(duì)象。

二、內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品研究的常模

什么是“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容付費(fèi)研究”,顧名思義,即對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)業(yè)相關(guān)問題的研究,譬如內(nèi)容消費(fèi)者的付費(fèi)意愿影響因素研究、內(nèi)容提供者的最適營銷渠道研究等。新聞內(nèi)容生產(chǎn)者對(duì)在線內(nèi)容付費(fèi)變革最為敏感,2011年3月紐約時(shí)報(bào)率先提出“付費(fèi)墻(paywall)”概念,希望借由用戶有償訂閱來平衡不斷下滑的廣告收入,同時(shí)也減少對(duì)廣告的依賴。內(nèi)容付費(fèi)是內(nèi)容生產(chǎn)者對(duì)于人們新聞消費(fèi)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變的應(yīng)對(duì)措施⑤,它絕非是對(duì)傳統(tǒng)訂閱制的簡(jiǎn)單模仿,而是逐步發(fā)展出了自身的邏輯邊界。從付費(fèi)本身來看,內(nèi)容生產(chǎn)者可以基于特定內(nèi)容(content-based),也可以基于內(nèi)容供給頻率(frequency-based)來對(duì)用戶收費(fèi),前者考量用戶消費(fèi)了哪些特定的內(nèi)容,后者則具體考量用戶消費(fèi)內(nèi)容的多少與頻次；⑥從盈利模式來看,關(guān)于內(nèi)容付費(fèi)盈利(pay-for-contentmodel)、廣告主盈利(advertising revenuemodel)和混合盈利(hybridrevenuemodel)哪種模式最適用于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)業(yè)尚無定論,當(dāng)前研究者們普遍認(rèn)為內(nèi)容付費(fèi)和廣告主付費(fèi)相結(jié)合的混合盈利模式是更優(yōu)解⑦,但兩者在其中的主輔關(guān)系依舊爭(zhēng)論不明。⑧

國內(nèi)外學(xué)者們對(duì)內(nèi)容付費(fèi)的研究興趣點(diǎn)稍有不同,但主要集中在幾個(gè)方面：一是關(guān)注人們對(duì)于在線內(nèi)容的付費(fèi)意愿以及影響因素的研究；⑨二是關(guān)注內(nèi)容付費(fèi)的不同商業(yè)模式比較和未來趨勢(shì)的研判；⑩三是關(guān)注內(nèi)容付費(fèi)帶來的隱私保護(hù)、法律規(guī)制和行業(yè)迭代或社會(huì)變革等影響的探討。

隨著人們對(duì)于新聞、娛樂、知識(shí)等內(nèi)容的消費(fèi)場(chǎng)景持續(xù)向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)移,新的問題隨之出現(xiàn)。我們發(fā)現(xiàn)依然可以借用傳統(tǒng)的“5W”邏輯模型去思考移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容付費(fèi)問題(如圖1)。從研究便利的角度出發(fā),我們將內(nèi)容付費(fèi)研究分割為5個(gè)領(lǐng)域(下文分4部分討論),分別是“用戶研究”“營銷研究”“效果研究”和“平臺(tái)研究”,其中將對(duì)生產(chǎn)者的研究并入營銷研究部分(因?yàn)閮烧咄泊?,同時(shí)我們也應(yīng)清晰認(rèn)識(shí)到這幾部分存在高度關(guān)聯(lián)性。我們也將在下面討論計(jì)算社會(huì)科學(xué)是如何“通過非介入的行為數(shù)據(jù),比傳統(tǒng)的自報(bào)告方式更快地找到并描述付費(fèi)用戶的特征”等一系列問題,以及在處理相關(guān)問題時(shí),計(jì)算社會(huì)科學(xué)先天的優(yōu)勢(shì)與不足。因受篇幅限制,我們將根據(jù)各分支采用計(jì)算科學(xué)的程度進(jìn)行詳略不同的論述。

圖1 內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品研究的常模

三、內(nèi)容付費(fèi)產(chǎn)品研究的四個(gè)維度

(一)用戶研究(whom)

1.描摹用戶畫像

用戶研究的一個(gè)常規(guī)重點(diǎn)就是用戶畫像。對(duì)于內(nèi)容提供方(生產(chǎn)者與營銷者)以及廣告主而言,最為關(guān)鍵的是要知道用戶,尤其是具有付費(fèi)能力及意愿的用戶特征與用戶構(gòu)成。用戶特征主要包含性別、年齡、教育程度、職業(yè)、收入等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息,用戶構(gòu)成主要指的是用戶之間的關(guān)系信息,如關(guān)系屬性(親友、同學(xué)、同事等)、關(guān)系強(qiáng)弱、互動(dòng)頻次、個(gè)人權(quán)威性等。前者通過爬蟲工具、后臺(tái)數(shù)據(jù)庫、個(gè)人檔案檢索等方式可以獲取,但考慮到網(wǎng)絡(luò)匿名問題,會(huì)出現(xiàn)一定偏差,視個(gè)人數(shù)據(jù)實(shí)際收集情況而定；后者通過用戶的網(wǎng)絡(luò)痕跡(internet footprint)可以實(shí)現(xiàn)高度還原。

Punj通過傳統(tǒng)問卷方法獲得755位互聯(lián)網(wǎng)用戶的數(shù)據(jù),并試圖對(duì)那些愿意付費(fèi)的用戶進(jìn)行畫像,以評(píng)估用戶的付費(fèi)能力以及與用戶付費(fèi)決策相關(guān)的變量。研究發(fā)現(xiàn)：用戶的付費(fèi)數(shù)額取決于用戶的收入和教育程度,用戶的付費(fèi)意愿取決于用戶的年齡和性別,并且付費(fèi)意愿與付費(fèi)數(shù)額之間呈反比關(guān)系。傳統(tǒng)問卷方法常常受到質(zhì)疑的地方在于,數(shù)據(jù)獲得時(shí)無法避免用戶回應(yīng)的“霍桑效應(yīng)”,采用計(jì)算社會(huì)科學(xué)的方法能有三個(gè)好處：首先是非介入式的數(shù)據(jù)爬取能有效避免用戶的失實(shí)回應(yīng)；其次是能獲得更大規(guī)模的數(shù)據(jù),具有更強(qiáng)的解釋力；最后是能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)變量因果關(guān)系的判斷。通過對(duì)時(shí)間序列上用戶網(wǎng)絡(luò)痕跡的分析可還原網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞难莼^程。

還有哪些因素共同決定了用戶對(duì)付費(fèi)內(nèi)容的關(guān)注、傳播以及付費(fèi)決策,也是一個(gè)重要的問題。Song在研究用戶對(duì)博客內(nèi)容的關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)提出了4個(gè)潛在的因素：用戶的權(quán)威性、活動(dòng)性、偏好以及社會(huì)關(guān)系。用戶的權(quán)威性可以通過HITS算法計(jì)算出,活動(dòng)性則根據(jù)用戶的發(fā)帖、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的數(shù)量來評(píng)估,偏好指的是用戶的興趣與內(nèi)容之間的相似性以及內(nèi)容生產(chǎn)者與用戶之間興趣的相似性。社會(huì)關(guān)系指的是用戶與內(nèi)容生產(chǎn)者之間的關(guān)注(或互動(dòng))關(guān)系。盡管Song關(guān)注的是用戶對(duì)博客內(nèi)容的關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)問題,但研究思路依然為我們研究用戶對(duì)付費(fèi)內(nèi)容的關(guān)注、傳播以及付費(fèi)決策提供了相當(dāng)?shù)膯l(fā)。

而通過還原用戶的社交聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并對(duì)具體節(jié)點(diǎn)的特征值如度中心度等的計(jì)算,是可以回應(yīng)一系列重要問題的,如哪些節(jié)點(diǎn)用戶在付費(fèi)內(nèi)容傳播、討論中扮演“意見領(lǐng)袖”的作用,擁有付費(fèi)好友是否會(huì)正向促進(jìn)自身的付費(fèi)意愿等等。

2.篩選用戶分類

用戶研究的重點(diǎn)之二是對(duì)用戶的篩選分類。越來越多的證據(jù)表明,行為和情緒可以通過人際關(guān)系在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中傳播并“感染”,這種傳播及“感染”會(huì)導(dǎo)致社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中好友之間行為和情緒的相似性。通過付費(fèi)行為和感知情緒的差異來對(duì)用戶進(jìn)行分類是一種新的分析與把握用戶的手段。這種分析主要分為三個(gè)層次進(jìn)行：第一層次是通過付費(fèi)行為進(jìn)行用戶分類,如根據(jù)用戶的付費(fèi)數(shù)額、付費(fèi)次數(shù)多少和付費(fèi)時(shí)長等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行歸類。第二層次是借力移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)接入設(shè)備對(duì)于定位服務(wù)的普遍支持,用戶的地理位移信息也成為了極為重要的分類標(biāo)準(zhǔn)。第三層次則是研究者們搜集用戶間關(guān)于付費(fèi)內(nèi)容的討論評(píng)價(jià)文本信息進(jìn)行文本分析,進(jìn)而研究用戶對(duì)付費(fèi)內(nèi)容的感知情緒、情緒波動(dòng)、用戶情緒之間的相互作用以及情緒沿著網(wǎng)絡(luò)關(guān)系擴(kuò)散等問題。

除卻工作、睡眠、季節(jié)和天氣等發(fā)生晝夜或周期性變化的影響外,來自社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的好友情緒亦會(huì)影響用戶情感。有研究發(fā)現(xiàn),社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中好友之間的情緒具有很強(qiáng)的正相關(guān)性,好友之間的幸福感表現(xiàn)出同配特性,并且,不同的關(guān)系類型對(duì)個(gè)人情緒的影響程度也不一致。以上結(jié)論可通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)中不同子樣本采用廣義估計(jì)方程logit模型得以檢驗(yàn)。有研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)實(shí)關(guān)系親密度和地理位置鄰近度會(huì)顯著影響用戶情緒。因此,根據(jù)不同時(shí)段、不同環(huán)境下的情緒差異,將用戶的付費(fèi)意愿進(jìn)行可視化處理,可以發(fā)現(xiàn)用戶在何時(shí)何處何種情景下更具正面付費(fèi)情緒,這對(duì)實(shí)際內(nèi)容營銷具有極高的策略指導(dǎo)價(jià)值。

(二)營銷效果研究(who wants what effect)

在線內(nèi)容從免費(fèi)開放到付費(fèi)提供的轉(zhuǎn)變,意味著付費(fèi)內(nèi)容不再是公共產(chǎn)品(public good),而是俱樂部商品(club good),對(duì)于內(nèi)容生產(chǎn)(營銷)者而言,采用何種營銷手段,實(shí)現(xiàn)在線內(nèi)容的盈利是最為緊迫的問題。

2002年,皮尤的一項(xiàng)“互聯(lián)網(wǎng)與美國人生活”(Pew Internet & American Life Project)的調(diào)研結(jié)果顯示,僅有12%的用戶愿意為內(nèi)容付費(fèi),50%的用戶會(huì)選擇其他替代性的免費(fèi)內(nèi)容,36%的用戶則會(huì)斷絕與付費(fèi)網(wǎng)站的再聯(lián)系。十幾年來,人們對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的付費(fèi)意識(shí)并沒有得到較大改觀。2014年的一篇文章顯示,人們依然拒絕為過去免費(fèi)的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容付費(fèi),同年路透社的一項(xiàng)針對(duì)在線新聞報(bào)道內(nèi)容付費(fèi)的調(diào)查也得出同樣“悲觀”的結(jié)果——只有平均11%的用戶有付費(fèi)意愿,這一比例在與過去相比并沒有明顯的波動(dòng)。顯而易見,能否保證付費(fèi)內(nèi)容的盈利空間關(guān)鍵在于能否留存住付費(fèi)意愿波動(dòng)的人群(占比最大)。

通過將波動(dòng)人群可能選擇的免費(fèi)同類競(jìng)爭(zhēng)內(nèi)容與付費(fèi)內(nèi)容進(jìn)行語義聚類分析與對(duì)比,發(fā)現(xiàn)兩類內(nèi)容之間的相似與差異,從而提升付費(fèi)內(nèi)容的異質(zhì)性和服務(wù)質(zhì)量,可以有效地降低用戶的流失。就一般程序而言,進(jìn)行語義分析的步驟如下：首先對(duì)文本進(jìn)行分詞、去除停用詞、還原詞根(一般適用于英文文本,在中文中可采用等價(jià)同義詞)以及構(gòu)建矩陣；然后將矩陣中的文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值；最后進(jìn)行后續(xù)的文本語義分析,例如根據(jù)語義相似度進(jìn)行聚類分析、利用樸素貝葉斯模型、決策樹或PageRank等提取關(guān)鍵詞進(jìn)行運(yùn)算。但這種方法只適用于文字型文本,對(duì)于音頻、視頻或其他類型的增值服務(wù)就需要用其他的方法和手段進(jìn)行分析了。

學(xué)者們從計(jì)算社會(huì)科學(xué)的角度,提出了三種常見方法以提高付費(fèi)內(nèi)容推送的精準(zhǔn)度,即基于用戶行為的定向、基于社會(huì)關(guān)系的定向以及基于用戶自創(chuàng)內(nèi)容的定向。其中,基于用戶行為的定向是通過機(jī)器學(xué)習(xí)等方式,將用戶的屬性、行為等特征變成可供計(jì)算和售賣的屬性,并將用戶行為與付費(fèi)內(nèi)容進(jìn)行匹配,實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的定位推送,較為典型的案例是今日頭條的推薦算法,它基于用戶的新聞點(diǎn)擊和頁面停留時(shí)長等用戶行為來進(jìn)行新聞的匹配與推送。相比于以上這種較為成熟的方法,后兩種——基于用戶的社會(huì)關(guān)系和自創(chuàng)內(nèi)容的定向——?jiǎng)t更能體現(xiàn)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)社會(huì)化媒體的優(yōu)勢(shì)。基于社會(huì)關(guān)系的受眾定向,是一種允許內(nèi)容提供者將內(nèi)容發(fā)送至有關(guān)用戶的在線網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中(如論壇好友、微博粉絲等)的定向推送方法,其優(yōu)勢(shì)在于彌補(bǔ)了傳統(tǒng)客戶數(shù)據(jù)的缺陷,更快地尋找相似潛在用戶并增強(qiáng)了內(nèi)容的到達(dá)率和點(diǎn)擊率；基于用戶自創(chuàng)內(nèi)容的受眾定向,指的是通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等方法,對(duì)社會(huì)化媒體中用戶自創(chuàng)內(nèi)容文本挖掘并識(shí)別用戶的顯隱性興趣,來進(jìn)行最適內(nèi)容匹配的方法。其中的技術(shù)難處在于解決數(shù)據(jù)稀疏性問題,現(xiàn)實(shí)生活中并非所有用戶都會(huì)發(fā)布與其自身興趣相關(guān)的內(nèi)容,因此,將后兩者方法結(jié)合使用,通過對(duì)活躍用戶的興趣識(shí)別來推斷與其相連的非活躍用戶的興趣,從而有效解決數(shù)據(jù)稀疏性問題。與傳統(tǒng)的自報(bào)告數(shù)據(jù)(self-reportdata)獲得方式相比,采用計(jì)算方法往往能采用一種無干涉的方法來觀察、計(jì)算和解決內(nèi)容付費(fèi)問題,這一點(diǎn)是傳統(tǒng)社會(huì)定量方法無法做到的。

(三)內(nèi)容研究(what content)

比鼓吹“內(nèi)容為王”更重要的是如何預(yù)測(cè)出那些注定會(huì)成為具有主流性的稀缺內(nèi)容。學(xué)者思嘉瓦在一項(xiàng)針對(duì)3家挪威在線新聞報(bào)紙內(nèi)容的縱向定量比較研究中也發(fā)現(xiàn)：并不是所有類型的內(nèi)容都能成功貨幣化,也不是所有類型的內(nèi)容都有能力推動(dòng)用戶進(jìn)行付費(fèi)。因此問題在于,什么樣的內(nèi)容更能獲得喜愛？

上文中談到的用戶的互聯(lián)網(wǎng)痕跡(也稱“數(shù)字化痕跡(digital traces)”),我們可以理解為用戶的“注意力半徑”,指公眾思考某些議題時(shí)投入的時(shí)間和認(rèn)知資源,這也是一個(gè)重要的社會(huì)化媒體內(nèi)容。近年來,研究者開始利用網(wǎng)民在搜索引擎提交的關(guān)鍵詞來測(cè)量公眾注意力。一個(gè)經(jīng)典的案例是Ginsberg等人發(fā)表在《自然》雜志上的一篇題為《通過搜索引擎問題查詢數(shù)據(jù)來監(jiān)測(cè)流感爆發(fā)》的文章,他們利用45個(gè)與流感有關(guān)的關(guān)鍵詞,來測(cè)量公眾對(duì)流感的關(guān)注程度,并通過網(wǎng)民對(duì)這些關(guān)鍵詞的檢索趨勢(shì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)美國流感爆發(fā)的成功預(yù)測(cè)。盡管文章細(xì)節(jié)受到其他學(xué)者質(zhì)詢(譬如研究者們對(duì)文章中的45個(gè)關(guān)鍵詞的選定方式存疑),但無法否認(rèn)的是,這種依靠用戶在搜索引擎中的貢獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測(cè)推斷的思路值得我們學(xué)習(xí)。

既然搜索詞能被運(yùn)用于測(cè)量現(xiàn)實(shí)世界中公眾對(duì)于疾病、社會(huì)議題的注意力,那么同理,搜索詞和諸如此類的用戶貢獻(xiàn)文本是否也能用于測(cè)量公眾對(duì)于特定付費(fèi)內(nèi)容的喜好預(yù)判？答案是肯定的。通過對(duì)搜索引擎、論壇帖區(qū)、社會(huì)化媒體等的用戶檢索、討論文本進(jìn)行分析,并在時(shí)間序列中進(jìn)行觀察,可以推斷出未來一段時(shí)期用戶對(duì)于付費(fèi)內(nèi)容的喜好與需求,未來的內(nèi)容生產(chǎn)完全可以實(shí)行“一邊預(yù)測(cè),一邊生產(chǎn)”的模式。譬如,對(duì)于一些非紀(jì)實(shí)、娛樂性的文字內(nèi)容生產(chǎn)而言,可以通過無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方式來訓(xùn)練機(jī)器寫作,實(shí)現(xiàn)非人工化的內(nèi)容生產(chǎn)。其中要注意,過度迎合受眾喜好或?qū)?dǎo)致網(wǎng)絡(luò)巴爾干化加劇等社會(huì)問題的出現(xiàn),因此需兼顧受眾滿足與媒體教化之間的平衡。

在傳統(tǒng)研究文獻(xiàn)中,也有一些是關(guān)于付費(fèi)內(nèi)容自身特質(zhì)的討論。譬如Alexandre等人通過392名高校學(xué)生問卷數(shù)據(jù)分析影響用戶內(nèi)容付費(fèi)行為的潛在因素,發(fā)現(xiàn)內(nèi)容的期待感知利好(expected benefits)是主要的影響變量；也有學(xué)者研究指出,越來越多的用戶付費(fèi)行為是為了滿足社交需要。對(duì)于這些問題,我們或許可以再作一些延伸研究,比如比較研究用戶在付費(fèi)前后的社交狀態(tài),看付費(fèi)行為是否如其所愿,滿足且擴(kuò)大了用戶社交關(guān)系的強(qiáng)度和黏度。

(四) 平臺(tái)研究(which platform)

在這一維度上,將更多著眼于平臺(tái)所構(gòu)建出的社群(譬如豆瓣小組以及諸多的影音會(huì)員討論群組等),在何種程度上對(duì)用戶付費(fèi)意愿與行為產(chǎn)生影響。

社群因素會(huì)影響內(nèi)容消費(fèi)者的付費(fèi)意愿和行為決策。過去的研究多關(guān)注于用戶的內(nèi)容消費(fèi)體驗(yàn)(consumption experience),學(xué)者Oestreicher-Singer則關(guān)注消費(fèi)者加入在線社群前后付費(fèi)意愿的改變。研究者首先隨機(jī)抓取了150000名音頻網(wǎng)站的用戶信息,并按照付費(fèi)訂閱與否對(duì)用戶數(shù)據(jù)做了二次處理,然后再次抓取了新訂閱用戶信息,通過數(shù)據(jù)比對(duì)發(fā)現(xiàn),加入在線社群后，用戶付費(fèi)意愿增高，并且在社群互動(dòng)中的程度高低與用戶付費(fèi)意愿高度呈正相關(guān)關(guān)系,研究者認(rèn)為原因在于：一是社群擴(kuò)大了信息的傳達(dá),二是社群中的人們感受到了同伴壓力。因此研究者也建議內(nèi)容營銷者應(yīng)擴(kuò)大社群建設(shè)和推廣社群服務(wù)。

“物以類聚,人以群分”是好友趨同性的體現(xiàn),在社會(huì)學(xué)中,一個(gè)重要的觀察結(jié)果就是好友間的趨同性推動(dòng)個(gè)體形成自我網(wǎng)絡(luò),并對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的他人施加了不同程度的影響。在以付費(fèi)內(nèi)容為中心的社群中,人們對(duì)于內(nèi)容的評(píng)價(jià)以及對(duì)內(nèi)容的付費(fèi)決策是否會(huì)受到其他人的影響等問題均可以用計(jì)算社會(huì)科學(xué)的方法去回答。有一些基本概念如級(jí)聯(lián)率、決策閾值等,都可以用來直觀、簡(jiǎn)要地表達(dá)社群中的用戶受到他人影響而改變自身行為決策的臨界值。其中,級(jí)聯(lián)率(Cascade Ratio,CR)刻畫了一位用戶影響他的好友的程度,可以用該用戶節(jié)點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)容付費(fèi)之后他的朋友也進(jìn)行內(nèi)容付費(fèi)的頻次進(jìn)行衡量；決策閾值則可以定義為,當(dāng)一個(gè)用戶決定進(jìn)行內(nèi)容付費(fèi)時(shí),他已知他的朋友當(dāng)中已進(jìn)行內(nèi)容付費(fèi)的數(shù)量,基于決策閾值,可以為社群中的用戶進(jìn)行付費(fèi)決策建立動(dòng)力學(xué)模型。

(五)簡(jiǎn)要結(jié)論與延伸探討

俗話說“萬變不離其宗”,內(nèi)容付費(fèi)的問題從線下轉(zhuǎn)移至線上,雖然其形態(tài)、方式和策略均有新變化,但仍然“改頭換面,不離舊時(shí)”。盡管我們非常清楚在當(dāng)下的一些移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景中(比如說分答),一些本應(yīng)是內(nèi)容消費(fèi)端的人轉(zhuǎn)而成為了內(nèi)容的生產(chǎn)者,但這種轉(zhuǎn)變既已形成,就將回歸到“內(nèi)容生產(chǎn)—營銷—消費(fèi)—反饋”的經(jīng)典線性邏輯之中。所以,我們?cè)谏衔闹幸舶凑者@種思路,將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容付費(fèi)問題拆解成四個(gè)部分,并分別討論了計(jì)算社會(huì)科學(xué)參與其中的革新與局限。

在用戶研究方面,我們主要討論了如何通過計(jì)算的手段去對(duì)用戶進(jìn)行畫像描述和篩選分類。由于方法工具自身的非介入性特點(diǎn),我們只能依賴用戶在網(wǎng)絡(luò)中的主動(dòng)暴露,無法像傳統(tǒng)問卷法、訪談法甚至是實(shí)驗(yàn)法那樣輕易獲得用戶的個(gè)人屬性,但另一方面,我們卻能比傳統(tǒng)工具更快更具信度地獲得用戶的關(guān)系數(shù)據(jù),從關(guān)系視角去對(duì)用戶進(jìn)行畫像和歸類應(yīng)成為使用計(jì)算社會(huì)科學(xué)的本衷。

在營銷效果研究方面,我們主要討論了兩點(diǎn)：如何通過語義對(duì)照提升付費(fèi)內(nèi)容的異質(zhì)性以及如何精準(zhǔn)地推送付費(fèi)內(nèi)容。目前的工具和方法都已能成熟實(shí)現(xiàn),未來研究者可以關(guān)注如何用計(jì)算手段測(cè)量不同階段中的營銷效果(如短中長期效果測(cè)量),以及如何使用計(jì)算手段實(shí)時(shí)反饋營銷效果等問題。

在內(nèi)容研究方面,我們討論了內(nèi)容生產(chǎn)預(yù)測(cè)的方向性問題以及機(jī)器生產(chǎn)的趨勢(shì)性。在過去,以新聞寫作為代表的內(nèi)容生產(chǎn)更多地受到來自政府、企業(yè)財(cái)團(tuán)和廣告主的控制,如果實(shí)現(xiàn)了全面的內(nèi)容付費(fèi),雖然內(nèi)容生產(chǎn)者能在某種程度上從上述桎梏中松綁,但無疑又墜入另一種控制中,即為具有付費(fèi)能力的用戶群體所左右。無論在哪種情況下,內(nèi)容生產(chǎn)都依然被精英階層所控制著。計(jì)算社會(huì)科學(xué)作為一種純粹的工具手段,盡管無法改變這種現(xiàn)狀,但卻能通過數(shù)據(jù)畫像比過去更為有效地告訴人們——誰在左右著內(nèi)容生產(chǎn)。

在平臺(tái)研究方面,我們主要討論了社群如何影響人們的內(nèi)容付費(fèi)意愿或行為。未來的研究可以關(guān)注現(xiàn)實(shí)社群中對(duì)付費(fèi)內(nèi)容的討論和基于付費(fèi)內(nèi)容而形成的在線社群討論之間的差異,兩者是截然不同的視角與思路。

計(jì)算社會(huì)科學(xué)是在數(shù)據(jù)(online/digital data)和計(jì)算方法(computational methods)兩大條件成熟后出現(xiàn)的。顯而易見,我們將其引入內(nèi)容付費(fèi)研究中能為我們帶來新視野,掌握新的有效工具,其優(yōu)勢(shì)在于：第一,數(shù)據(jù)的價(jià)值優(yōu)勢(shì)以及對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理優(yōu)勢(shì)；第二,這是一種從觀察出發(fā),全面總結(jié)的自下而上的歸納推理；第三,研究的非介入性,盡管它同樣面臨信度問題,但不失為自報(bào)告數(shù)據(jù)分析方法的有效補(bǔ)充。

當(dāng)前關(guān)于內(nèi)容付費(fèi)研究的局限在于：其一,研究案例以在線文字內(nèi)容付費(fèi)為主,關(guān)于音樂、視頻以及其他增值內(nèi)容服務(wù)付費(fèi)的案例較少；其二,對(duì)于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的內(nèi)容付費(fèi)問題尚缺少框架性把握,一方面與相關(guān)研究不夠深入有關(guān),另一方面也與當(dāng)前業(yè)界內(nèi)容付費(fèi)嘗試尚未窮盡,不斷發(fā)展亦有關(guān)系。

當(dāng)前計(jì)算社會(huì)科學(xué)在內(nèi)容付費(fèi)研究中應(yīng)用并不普及,因此本文旨在為未來研究提出潛在假設(shè)與發(fā)展方向,以供后續(xù)探討。

注釋：

② Watts,D.J..ATwenty-FirstCenturyCcience.Nature,445(7127),2007.p.489.

③ Lazar,D.,Pentland,A.S.,Adamic,L.,Aral,S.,Barabasi,A.L.,Brewer,D.D.,Christakis,N.A.,Contractor,N.,Fowler,J.H.,Gutman,M.P.,Jebara,T.,King,G.,Macy,M.,Van Alstyne,M..ComputationalSocialScience.Science,323(5915),2009.pp.721-723.

④ Christakis,N.A..Let’sShakeUptheSocialSciences,The New York Times,http://www.nytimes.com/2013/07/21/opinion/sunday/lets-shake-up-the-social-sciences.html,published in July,2013,achieved in December,2017.

⑥ Chiou,L.,& Tucker,C..PaywallsandtheDemandforNews.Information Economics & Policy,25(2),2013.pp.61-69.

⑦ Li,Z.,& Cheng,Y..FromFreetoFee:ExploringtheAntecedentsofConsumerIntentiontoSwitchtoPaidOnlineContent.Journal of Electronic Commerce Research,15(4),2014.pp.281-299.

⑧ Macnamara,J..RemodelingMedia:TheUrgentSearchforNewMediaBusinessModels.Media International Australia,32(1),2010.pp.20-35.

⑨ Kvalheim,Nina.NewsBehindtheWall:AnAnalysisoftheRelationshipbetweentheImplementationofaPaywallandNewsValues.Nordicom Review,34,2013.pp.25-41.

(作者喻國明系教育部“長江學(xué)者”特聘教授,北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長、教授、博士生導(dǎo)師,中國人民大學(xué)新聞與社會(huì)發(fā)展研究中心主任；段澤寧、孫琳系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院碩士研究生)