IP劇,金玉其外敗絮其中嗎?

——基於IP劇收視表現與受眾滿意度的實証分析

孫晴霞 李曉羽

2018年01月11日16:09  來源:視聽
 

摘要:本文借助浙江傳媒學院視頻監測系統、SPSS數據分析軟件,以受眾行為指標、受眾態度指標為切入點,通過整理分析2017年1—8月首播IP劇的收視率、網播量、褒貶值及豆瓣評分等數據,發現在IP劇大熱光環下,IP劇的收視與口碑表現都存在分化趨勢,IP劇總體質量參差不齊,受眾評價多樣不一,存在“叫座不叫好”“叫好不叫座”的雙重現象,以“IP劇爆紅”“IP劇已死”“金玉其外敗絮其中”等詞匯來描述整體IP劇市場過於籠統片面,對IP劇的認識應該更為具體。

關鍵詞:IP劇﹔收視率﹔網播量﹔褒貶值﹔豆瓣評分

一、研究范圍

IP劇的定義:根據文學作品、網絡游戲、歌曲、動畫等知識版權素材所改編而成的影視作品。如《甄嬛傳》《花千骨》《三生三世十裡桃花》等都改編自熱門網絡小說,《深夜食堂》則是從海外購買版權進行二次創作的劇目。

筆者選定2017年1月1日至8月31日各省級衛視每天黃金時段即19:30—22:45時段首播的IP劇進行研究。其中,2017年8月在播但9月1日前未結束播出的電視劇未統計在內﹔個別電視劇已在地方頻道、網絡頻道播出,這裡的“首播”概念是指在上星頻道首次播出,如電視劇《飛刀又見飛刀》《狐狸的夏天》。

利用浙江傳媒學院視頻監測系統,整理出符合研究要求的IP劇有29部。其基本信息如表1所示。 

二、IP劇收視行為指標

(一)收視率表現:IP劇收視率佔據電視劇頭部

在“csm52城、4+”2017年1月1日—8月27日19:30—24:00電視劇收視排行前30的榜單中,上述29部IP劇上榜14次,佔比約46.7%,且榜單前6名皆為首播IP劇。而湖南衛視獨播的當代反腐大劇《人民的名義》更是以平均收視3.661%創下近年收視率新高。但從總體來看,1—8月29部IP劇中,隻有10部電視劇收視率超過1%,其他IP劇收視率表現並不突出。如表2。

(二)網播量表現:總體表現好,各IP劇“參差不齊”

在2017上半年電視劇集均播放量排行TOP20榜單中,上榜IP劇共有16部,佔比高達80%,前6部也皆為IP劇,且集網播量均超過3億,IP劇在網播方面總體表現較好。但是,對比發現各IP劇的集均播放量差異甚大。《三生三世十裡桃花》以6.8億集均播放量遠遠領跑其他劇目,而IP劇中有22部集均播放量未破2.0億。如表3。

三、態度指標

目前市場上沒有統一的指標對電視劇受眾滿意度進行量化分析,本文採用浙江傳媒學院視頻監測系統平均褒貶值④和豆瓣評分兩類數據,表示受眾對IP劇的滿意度。

(一)IP劇褒貶值:受眾評價呈正面性,但評價值較低

從浙江傳媒學院視頻監測系統所計算出的IP劇平均褒貶值來看,受眾對IP劇的評價呈正面性,29部IP劇中隻有1部電視劇的褒貶值為負值。褒貶值區間為-5到+5,但排行最高的IP劇《大唐榮耀2》的褒貶值僅為1.0327,其余劇目皆未破1。

各IP劇平均褒貶值情況如下(按褒貶值從高到低順序):《大唐榮耀2》1.03﹔《大唐榮耀》0.93﹔《漂亮的李慧珍》0.87﹔《遇見愛情的利先生》0.82﹔《因為遇見你》0.78﹔《求婚大作戰》0.76﹔《歡樂頌2》0.61﹔《那片星空那片海》0.6﹔《青雲志2》0.57﹔《孤芳不自賞》0.57﹔《繁星四月》0.51﹔《剃刀邊緣》0.33﹔《白鹿原》0.29﹔《夏至未至》0.28﹔《射雕英雄傳》0.18﹔《三生三世十裡桃花》0.15﹔《擇天記》0.14﹔《新俠客行》0.1﹔《大秦帝國之崛起》0.09﹔《人民的名義》0.09﹔《狐狸的夏天》0.07﹔《飛刀又見飛刀》0.07﹔《上古情歌》0.07﹔《復合大師》0.06﹔《一粒紅塵》0.05﹔《楚喬傳》0.03﹔《深夜食堂》0.21﹔《我的前半生》0.02﹔《林海雪原》-0.18。總平均褒貶值0.35。

(二)豆瓣評分:良心劇較少,口碑差異大

從豆瓣評分來看,4部IP劇口碑較好,達到8.0分及以上,佔比約14%﹔11部IP劇評分達及格線以上,約佔40%﹔18部IP劇評分在6分以下,佔比約62%。不同IP劇評分跨度大,最高評分8.8,最低低至2.8,口碑差異大。

各IP劇豆瓣評分情況如下(按評分從高到低順序,2017年8月27日查詢):《白鹿原》8.8﹔《大唐帝國之崛起》8.5﹔《人民的名義》8.3﹔《射雕英雄傳》8﹔《大唐榮耀》6.9﹔《狐狸的夏天》6.9﹔《剃刀邊緣》6.5﹔《三生三世十裡桃花》6.4﹔《大唐榮耀2》6.4﹔《我的前半生》6.3﹔《林海雪原》6.3﹔《歡樂頌2》5.3﹔《楚喬傳》5﹔《遇見愛情的利先生》5﹔《繁星四月》4.9﹔《漂亮的李慧珍》4.7﹔《因為遇見你》4.6﹔《夏至未至》4.4﹔《復合大師》4.4﹔《青雲志2》4.4﹔《擇天記》4.3﹔《一粒紅塵》4.1﹔《求婚大作戰》4﹔《新俠客行》4﹔《上古情歌》3.9﹔《那片星空那片海》3.7﹔《飛刀又見飛刀》3.2﹔《孤芳不自賞》3.1﹔《深夜食堂》2.8。

(三)平均褒貶值與豆瓣評分的相關性分析:不相關

將29部IP劇的平均褒貶值與豆瓣評分數據進行統計相關性分析,結果顯示:平均褒貶值與豆瓣評分的相關性不顯著。這就意味著,豆瓣評分高的IP劇並不代表該劇的受眾網絡評價高﹔同樣,網絡受眾評價高的IP劇,其豆瓣評分不一定高。

這與兩個平台的受眾主體差異性有關。“鋒芒影視輿情研究智庫”在其微信公眾號“深壹”曾發表文章,通過分析指出“豆瓣評分不僅是‘精英在評論’式的嚴謹,更有‘大眾在狂歡’式的非理性。長久以來,業內都對豆瓣評分有一種誤解,認為它是相對專業的評論指標﹔事實上,豆瓣評分更像是一個聚合式的影視輿情風向標,代表的是影視作品領域的公眾意見”。而浙江傳媒學院視頻監測系統是通過抓舉各網絡平台的受眾評價信息並對其進行語義分析所計算出的IP劇褒貶值,其受眾范圍相對豆瓣平台更廣。

四、行為指標與態度指標交叉分析

流量劇依賴“熱度”,而良心劇依賴“口碑”。良心劇依靠“口碑”轉化為“收視”與“熱度”﹔流量劇能夠依靠“熱度”轉化為“收視”,但“熱度”未必能轉化為“口碑”。一般來說,內容優質、質量上乘的電視劇更能收獲高收視,受眾對其的評價度也應當更高。那麼IP劇的熱度與口碑又有何種聯系?

本文運用所收集到的收視率、收視份額、浙江傳媒學院視頻監測系統數據條數與褒貶值,豆瓣評分與評價人數這幾類數據對IP劇的熱度與口碑進行分析。收視率、收視份額是衡量電視劇收視表現的重要行為指標﹔監測系統所收集的數據條數和豆瓣評價人數是反映受眾對電視劇議論情況、電視劇熱度的指標﹔以豆瓣評分與系統平均褒貶值作為受眾對電視劇滿意度的衡量指標。

(一)IP劇熱度與口碑相關性分析

1.IP劇數據條數與平均褒貶值:未呈線性相關關系

將29部IP劇根據數據條數排序分為Top9,Top10—19,Top20—29三個級別,分別計算三個級別的平均褒貶值。如圖1所示,前9部熱門IP劇平均褒貶值約為0.148,前10—19部電視劇約為0.465,前20—29部電視劇約為0.415,三個級別的總平均褒貶值約為0.342。IP劇的熱度與褒貶值未呈現線性相關關系,熱度在第二級別的IP劇褒貶值最高,而熱度在最高級別的IP劇褒貶值卻最低,且低於三個級別總平均褒貶值。如圖1。

2.豆瓣評分與評價人數:不相關

將29部IP劇的豆瓣評價人數與豆瓣評分數據進行統計相關性分析,結果顯示:評價人數與豆瓣評分的相關性不顯著。這就意味著,豆瓣評分高的IP劇並不代表該劇的豆瓣評價人數多﹔同樣,評價人數高的IP劇,其豆瓣評分不一定高。

(二)IP劇收視與口碑的相關性分析:相關性不顯著

將13部IP劇的平均褒貶值和豆瓣評分分別與其匹配的收視率、收視份額進行統計分析,結果表示平均褒貶值與收視率、平均褒貶值與收視份額、豆瓣評分與收視率、豆瓣評分與收視份額這四組關系的相關性皆不顯著。

五、結語

近幾年,“IP劇”成為影視圈的高頻詞匯。眾多IP作品頻頻被影視圈爭搶、孵化之后,扎堆亮相熒屏,IP資源被瘋狂搶購、開發掠奪,IP劇的發展呈現出井噴之勢。如2012年的《甄嬛傳》,2015年的《花千骨》,2016年的《微微一笑很傾城》《鬼吹燈之精絕古城》,2017年的《三生三世十裡桃花》《特工皇妃楚喬傳》,這些劇目的爆紅讓人不禁感嘆IP劇的熱潮正席卷而來。

然而,盡管有些IP劇取得較好的收視成績,口碑卻不盡如人意。一些作品粗制濫造、改編不當,引發觀眾的強烈不滿和吐槽,網絡上甚至出現了“IP劇已死”的聲音。通過以上數據分析,我們發現,以“收視好,口碑差”“金玉其外敗絮其中”這樣籠統的描述概括整體IP劇市場是不恰當的。

(一)無論是從收視率來看,還是從網播量上對比,並非所有IP劇都能成為收視爆款,各IP劇在收視表現上仍有較大差距,呈現極大的分化趨勢。

(二)受眾對IP劇的評價呈多面性。浙江傳媒學院視頻監測系統數據顯示受眾對IP劇評價呈正面性﹔而在豆瓣平台上,IP劇口碑總體較差。對IP劇受眾滿意度的分析還需進一步量化、深入化。

(三)IP劇熱度、收視表現與其受眾滿意度不相關。能夠帶來流量和收視的作品,不一定就能收獲好口碑﹔受眾“叫好”的作品在熱度與收視上不一定令制片方滿意。影視制片方需要從盲目追逐大IP的風潮中逐漸清醒,努力打造真正的精品IP劇,才能獲得受眾在收視上的支持,在評價上的稱贊,在市場上達到現象級的傳播,帶動整體IP產業鏈,更大、更全面地發揮出IP的價值。(作者單位:浙江傳媒學院)

注釋:

①浙江傳媒學院視頻監測系統http://112.11.126.99/2017年8月27日查詢。

②數據來源:衛視這些事兒微信公眾號平台(tv521tv)。

③數據來源:微信公眾號“深壹”。

④平均褒貶值:通過人工設置監測對象,計算機自動收集與監測對象相關的新聞、論壇、微博、彈幕、微信公眾號、視頻網站評價等信息,形成大數據﹔基於娛樂褒貶詞庫,對收集到的信息,利用語義分析技術,計算出每一條信息褒貶值,褒貶值在正5到負5之間。在各月褒貶值的基礎上,逐月加權累加,得到1-8月的節目數據總量和合計褒貶值。

(責編:趙光霞、宋心蕊)

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