探析仿真模型在电视收视率评估中的应用
——基于NetLogo电视收视率评估仿真模型构建

2011-03-15 01:22杜玉泉
电视技术 2011年11期
关键词:电视观众同类电视节目

冮 岩,杜玉泉

(1.天津师范大学津沽学院 新闻与传播系,天津 300384;2.南开大学 信息学院,天津 300071)

0 引言

电视节目收视率的评估是科学统计电视节目收视率的重要手段,而评估结果直接影响电视节目在市场上的走向,成为电视节目的价值尺度,所以选择适应当前形式的评估方法至关重要。目前,电视收视率评估方法有电话访问法、日记法和人员测量法。在实际操作中,日记法容易与市场脱节;电话访问法成本高,并且容易产生抽样误差和操作误差;人员测量法回复效率低,容易产生非抽样误差[1-2]。

NetLogo是用来对自然和社会现象进行仿真的可编程建模环境,特别适合对随时间演化的复杂系统进行建模[3]。这就使得探究微观层面上的个体行为与宏观模式之间的联系成为可能,这些宏观模式是由许多个体之间的交互涌现出来的。它的此种特性非常适合于电视收视率评估模型的建立和实际系统中的仿真。笔者尝试把仿真的理念运用到收视率评估中,基于NetLogo建立收视率仿真模型,用以复现实际收视率发生的本质过程[4-5]。

1 实验设计

1.1 实验主客体

1.1.1 电视观众

实验主体为电视观众,为方便实验考虑,将电视观众按年龄分为老年、中青年、少儿3类,按文化层次分为高等教育、中等教育、初等教育及文盲3等。其中,各年龄层次受教育人数占总人口比例如表1所示。实验1中电视观众的人数设定为10万人,实验2中电视观众的人数可以在1~10万之间滑动调节。

表1 各年龄层次受教育人数占总人口比例

1.1.2 电视节目

实验客体为电视节目,为方便实验考虑,将电视节目按类型分为娱乐类、教育类、新闻类3类,按质量分为高、中、低3个等级,节目时长可以调节。在实验1和实验2中电视节目的类型、质量是已经设定的。

1.2 实验流程

在收视率仿真实验中,以每5 min作为1个时间步,每个实验模拟现实生活中1个月某档电视节目的收视率走向。以电视观众对某档节目的偏好(概率)和同类节目竞争水平作为是否换台的依据,在此忽略广告插入对收视率的影响。在1个时间步初始时刻,当电视观众当天尚未选择本档节目时,仿真系统会生成随机数r,当r小于其对该档节目的偏好概率与同类节目竞争水平乘积时,观众选择观看该档节目。反之,则选择其他电视台节目。当电视观众当天已经收看过本档节目时,仿真系统会生成随机数r0,当r0小于其对该档节目的偏好(概率)时,则继续留在本台。否则,以节目偏好概率与同类竞争水平的乘积(同类竞争水平=1÷同时段播放的同类节目的总个数)为概率作为选台依据。按此算法运行,仿真模型会以天为单位生成收视人数、收视率变化的数据和曲线图。当电视节目参数调整、观众与节目组合变化时,实验流程不变[6]。

2 假设前提

本仿真实验有如下几点假设:

1)电视观众对某类节目的偏好概率可以用主观意愿选择该类电视节目的概率来反映。为方便实验,实验1中对不同组合的偏好(概率)做了设定,如表2所示。

表2 用户偏好概率情况表

2)某档节目的收视率与电视观众对该档节目的偏好概率和该档节目的同类节目竞争水平相关。

3)某档节目的同类竞争水平α可定义为同时段播放的同类节目总个数,α越大,表明竞争水平越低。根据实际竞争状况,为方便实验运行,本实验中把同类竞争水平α设为0.1~0.5。

4)不考虑广告插入对收视率的影响。

5)对于1档节目而言,时间不会很长,很难跨越2个收视率差异很大的时段。因此,在模型构建中未考虑黄金时段与非黄金时段对收视率的影响[7]。

3 仿真模型构建

根据以往收视率评估的参照因素,在仿真模型构建中,应用的算法如图1所示,其他组合的节目选择算法同下。其中,α=1÷同时段内播放的高质量娱乐节目数,POC-AH为受过高等教育的老年人对高质量娱乐节目的偏好概率[8]。

4 仿真实验与结果

4.1 构建实验控件

使用NetLogo软件构建所需的实验控件,利用这些控件可以向模型输入数据。在本次实验中可调节的变量为观众规模、观众构成、节目类型、节目质量、节目时长、同类竞争水平、仿真时间。变量滑轴仿真模型如图2所示。

其中,仿真时间最多可以到365天。

4.2 仿真实验1

假设某电视台要推出1档高质量的娱乐节目,节目时长为45 min,同时段内其他电视台播放的高质量娱乐节目数目为5个,则α=1÷5=0.2,通过实验,可模拟30天内该档节目的收视人数曲线和收视率曲线。把假设变量值输入仿真模型,得到AH收视率走向如图3所示。

本实验对AH的收视率走向进行仿真,实现了其他收视率评估方法中所不能实现的预先评估的作用,大大节省了人力、物力、财力,为电视台推出1档新节目提供收视率参考。

4.3 仿真实验2

假设时间长度为45 min的高质量娱乐节目(AH)要进行改版,调整节目中的某些元素或版块,会引起受众对其偏好(概率)发生变化,因为改版,也会导致同时段内其他高质量的娱乐节目数目较原来发生变动。在这种情况下,根据经验,人们会判断改版后的AH的收视率也会发生变化,并且与受众的偏好概率和同时段内其他高质量的娱乐节目数目的变动是相关联的,这种经验靠得住吗?AH的收视率与上述两者到底呈现什么样的关联呢?通过仿真实验2的3个步骤就能解决这个问题。

1)改版时可以借鉴同类娱乐节目吸引人的元素(雷同元素),这就改变了AH的同类竞争水平,把αAH分别调整为0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,其他参数不变,分别进行仿真实验,得出不同的αAH值下AH的收视人数均值和收视率均值,如表3所示。

由表3可以看出,在其他参数不变的情况下,同类竞争水平值越大,收视人数呈增长趋势,收视率也呈增长趋势。同时段内其他高质量的娱乐节目数目越多,收视人数越少,收视率越低。所以,进行改版时要避免引入雷同因素。

表3 不同的αAH值下AH的收视人数均值和收视率均值

2)AH改版时引入一些投目标受众所好的元素,假设这样会提高该节目的收视人数和收视率。实际情况是不是这样呢?我们来做仿真实验:把每种类型的观众对高质量的娱乐节目的偏好概率各增长10%,其他参数不变,收视人数的均值由原来的8 702.156增长到了11 043.82,收视率由原来的8.702%增长到了11.044%,呈增长趋势,由此观之,AH的收视率与用户选择偏好呈正相关关系。在改版中,引入目标受众欢迎的元素,收视率的确会提高,实验数据证明了这一点,消除了直观认识的不确定性。

3)AH改版时,如果αAH和受众偏好(概率)都作出调整,仿真模型也能对收视人数走向和收视率走向作出预测。

实验中,各类观众对AH偏好增长10%,同类竞争水平拖动到0.4时收视率走向如图4所示。

这说明建立的仿真模型不仅能进行单一变量的调整,而且能进行多因素干扰仿真。

5 结论

笔者基于NetLogo模拟一段时间内某档节目收视率走向,构建了2组简单的收视率仿真实验,2组实验的基本假设都是相同的。实验1观察30天内影响收视率的各因素(节目参数、竞争水平、用户偏好)取值固定情况下收视率走向情况,克服了目前收视率评估难以解决的时间和财力问题,为电视台推出1档新节目提供收视率参考;实验2观察节目参数固定、竞争水平和用户偏好发生变化时收视率走向情况,由此得出收视率与同类竞争水平呈正相关关系、与用户偏好概率值呈正相关关系,这与电视收视率预期的影响因素基本一致,进一步验证了仿真模型构建与现实生活中收视率影响因素大致相同,把仿真理念和仿真模型应用在电视收视率研究中是科学合理的,也是切实可行的,此实验步骤3)还说明了仿真模型不仅能进行单因素干扰仿真,还能进行多因素干扰仿真,为节目改版中添加新鲜元素提供了科学依据。

仿真实验的诸多假设条件均能调节或重新设定,模拟平台的可塑性很高,在以后的研究中可针对本次实验中没有作为变量的条件进行实验,比如,根据电视台的覆盖区域内人口规模,观察不同人口规模下某档节目收视率变化情况。

[1]刘燕南.电视收视率解析:调查、分析与应用[M].北京:中国传媒大学出版社,2006:20-54.

[2]郑伟.我国电视节目收视率评估现状及评价[D].长春:吉林大学,2008.

[3]任红艳,李广洲.一个基于多重表征的教与学的软件——NetLogo[J].中学化学教学参考,2005(Z1):71-73.

[4]金纯,杨帆,盛谦,等.基于Cookie原理的数字电视收视率调查系统设计[J].电视技术,2009,33(5):48-49.

[5]刘晓平,唐益明,郑利平.复杂系统与复杂系统仿真研究综述[J].系统仿真学报,2008(23):6303-6315.

[6]曾薇.基于NetLogo的信用卡仿真研究[D].天津:天津财经大学,2009.

[7]黄芙蓉.电视收视率统计应考虑的几个因素[J].统计与决策,2007(9):143.

[8]朱孔来,孙小素,李志强.可比收视率与电视节目质量评价[J].统计研究,2006(4):58-63.

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