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国产纪录电影在社交网络平台中的口碑传播及其对票房收益影响的实证研究

梁乐萌
2019年01月10日15:51 | 来源:人民网研究院
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摘 要:近年来,原本以传播力弱、票房低迷为常态的国产纪录电影逐渐从“小众”走向“大众”,在此过程中,社交媒体口碑传播起到了一定作用。以微博、豆瓣、知乎三家社交网络平台及近两年八部国产纪录电影为样本,通过对影片口碑传播“量”的数据分析和“质”的框架统计,发现豆瓣、知乎的口碑传播存在微博不具有的反沉默螺旋效应,并通过回归检验发现以口碑传播量为基础的影片热议度与票房收益显著相关,而传播内容的正面评价率和价值导向率与票房收益不相关或弱相关。对此,本研究尝试给出原因解释,并从影片制作方、政府和受众三方提出建议。

关键词:国产纪录电影;社交网络平台;口碑传播;票房收益

一、引言

纪录电影作为以真实生活为创作素材的电影类型,由于情节相对平缓、缺少流量明星阵容,低排片、低票房是其面临的常态。然而,随着中国电影市场发展及人们文化需求不断提升,越来越多的国产纪录电影得以在院线上映,使得这一“小众”的文化产品逐渐走进更多人的生活,甚至成为全民关注的热议话题。成本只有两百万的影片《二十二》票房过亿,成为中国纪录电影发展中里程碑式的事件,《新周刊》也将2017年评价为“中国纪录片大放异彩的一年”。

随着媒介环境的转型发展,社交网络渐渐成为许多人生活中不可或缺的一部分,微博、微信等社交媒体在改变人们生活方式的同时,也改变着纪录电影的营销宣传方式。纪录电影在社交网络平台中的口碑传播不仅成为评价电影的重要尺度,也有效地扩散了电影信息,对电影票房收益起到不容忽视的助推作用。同时,社交网络中,越来越多的人发出“理性观影”的呼声,呼吁人们跳过营销手段和明星阵容,给予有优质内容的纪录电影更多支持。

电影是影视作品以至一国文化软实力的重要组成部分,而票房是对优秀影片最直接的激励。人们公认的优质电影在取得良好社会效益的同时获得应有的经济利益回报,有利于形成影片质量与观众观赏水平相互促进的良性循环。本研究试图通过微博、豆瓣、知乎三大社交网络平台中的口碑传播及其对国产纪录电影票房收益的影响,探讨社交网络平台在影响影片获益、进而影响中国影视市场环境中的作用。

二、文献概述

(一)口碑传播

口碑作为一种信息传播方式自古有之。在古代,对口碑传播的理解大多建立在人际传播的基础上,例如亚里士多德曾深入研究演讲修辞学中的人际口头口碑传播。对口碑传播的现代学术研究起于上世纪五六十年代的美国。John Arndt于1967年首次为“口碑”界定概念,将其定义为“非商业相关个人之间,关于产品和公司的面对面的交流”[1]。Holmes等人则将口碑定义为“由满意或非满意的消费者传递的产品相关信息” [2],强调口碑传播具有正负性。

口碑研究有社会心理、大众传播等多个研究框架,但商品营销是其主要框架,重点关注口碑传播如何刺激潜在消费者增加对产品和服务的关注和谈论,进而促进企业销售利润增加,以及作为一种新营销模式对传统广告营销的替代作用。在具体方法上,学者对口碑传播的测量主要关注“量”与“质”两个方面,不仅研究总体传播量,更注重不同内容和倾向的不同传播效果。

(二)网络口碑传播

20世纪90年代起,随着互联网的发展普及以及商业运用,口碑传播的范畴扩展到网络口碑传播。Gelb和Johnson率先于1995年指出,通过互联网进行的信息沟通与交换也是口碑传播的一种形式[3]。但学界对网络口碑传播的界定尚存分歧,较有代表性的有Hanson的“以网络为媒介,通过电子邮件、使用者群组、在线论坛和入口网站讨论区等形式进行的口碑传播” [4],以及Henning-Thurau的“潜在、实际或先前的顾客对产品或公司的任何正面或负面的评论,该评论能通过网络传递给大众群体或组织” [5]。

除概念内涵界定外,学界研究从“5W”模式各环节着眼,进行网络口碑传播动机、信息、效应、消费者个体差异等研究。例如Sundaram等人比较了正负口碑传播的动机差异[6],Bansal和Voyer在效应的基础上为网络口碑营销企业提出了刺激潜在消费者的多阶段模型[7]。以上研究仍是原有口碑传播理论在网络空间的应用,在当时具有开创性,然而随着网络媒体不断发展迭代,尤其是在社交媒体异军突起后,以UGC(users generate contents,用户创造内容)为显著特征的“web3.0”时代,亟待更新完善。

网络口碑传播研究进入中国时间较晚,黄卓龄等人关于企业进行网络口碑营销的论述是在知网平台能够检索到的最早研究,以传统门户网站为主要研究对象[8]。2010年后,该领域研究热度提升,研究角度以效应研究为主,研究方法主要转向了实证研究和统计方法。

(三)网络口碑传播与票房

电影网络口碑传播对票房的影响是国外网络口碑研究中的重要内容,研究总体分为验证与预测两种。国外——尤其是美国——以口碑传播建立票房预测模型的研究已相当成熟,如Neelamegham和Chintagunta提出的贝叶斯模型[9],Sharda与Delen运用神经网络技术建立的预测模型等[10]等。在电影市场发展成熟的西方国家,通过口碑信息预测票房已从理论应用到实践之中,并据此建立了专业测评公司。

国内同样有学者关注到网络口碑对票房的影响。柳罗在2013年通过描述性统计分析《泰囧》票房大卖的原因,将口碑传播作为其票房长红的一部分解释因素[11]。李坦对《湄公河行动》《爵迹》两部影片的网络口碑营销策略进行了分析点评[12]。但国内相关研究实证分析占比小,量化方法使用较少,某些样本选择具有随意性。部分研究尝试利用网络口碑信息建模对票房进行预测,但科学性和影响力较国外研究弱。

除动画电影外,国内就细分电影类型进行的研究较少。本研究借鉴前人的思路与方法,着眼于社交网络口碑传播“量”与“质”两个方面,关注电影类型中较为“小众”的纪录电影,尝试探寻其口碑传播对票房收益的影响。

三、研究方法与样本选取

(一)研究方法

本研究分为两阶段,第一阶段爬取微博、豆瓣、知乎三大UGC社交网络平台中用户对8部样本国产纪录电影的影评进行数量统计与内容分析,在内容分析过程中采用框架分析法,对口碑传播中选择与凸显的概念进行分类分析;第二阶段运用Eviews软件进行量化研究,以口碑传播若干具体要素作为自变量、电影票房作为因变量进行回归分析,研究口碑传播“量”与“质”对电影票房的具体影响。

(二)样本选择

在网络平台样本选择上,本研究选择新浪微博、豆瓣、知乎三家社交媒体作为样本。

新浪微博是中国当下用户最多的微博产品,具有覆盖范围广、反应及时的特点,在众多社会热点事件的引爆、发酵中走在社交媒体前列,尤其是“大v”作为社交媒体时代的 “意见领袖”更具有非同一般的影响力与特殊的权威性。在代表性与可行性双重考虑下,本研究从粉丝数1000万以上的微博“大v”账号中根据政务、媒体、明星等身份类型分层抽取样本20个,对每个账号进行内容搜索,爬取电影上映期内的相关微博内容及其转发量,并进行内容框架分析。

豆瓣是以“精神角落”为定位的社区网站,“豆瓣电影”是其精品子栏目,除“豆瓣评分”外,数量众多的影评也对衡量影片质量与口碑具有相当程度的代表性与说服力。豆瓣影评分为“影评”(指长篇影评)与“短评”(指通常在200字以内的短片影评)两种,长篇影评常掺杂个人经历和观点阐发,难以进行框架分析,而短评大多观点鲜明、倾向强烈。因此,本研究统计样本电影上映时期内短评数及显示其代表性与传播效力的“有用”数,并对最具影响力的50条短评进行框架分析。

知乎是2010年后兴起的网络问答社区,截至2017年9月,个人注册用户总数超过1亿,日活跃用户量达2600万[ 数据腾讯科技2017年9与20日,网址http://tech.qq.com/a/20170920/020694.htm。],具有内容专业性、原创性强,用户粘性大的特点。知乎以提问和回答构建内容体系,提问往往充当引子,而回答更具有代表性和影响力。本研究统计了电影上映期内每部纪录电影评价相关问题的总回答数及点赞数,并对点赞前二十的回答进行框架分析[ 点赞数及“有用”指数无法确定日期,因此本研究中两项数据统计截至2017年12月11日。]。

在纪录电影样本选择上,本研究选取2016、2017两年在全国大多数地区上映,且在研究开始前已下线的国产纪录电影8部,分别为:《二十二》《重返狼群》《天梯:蔡国强的艺术》《我的诗篇》《生门》《摇摇晃晃的人间》《我们诞生在中国》《我在故宫修文物》,并统计票房。[ 票房数据来源:“CBO中国票房”网站,网址http://www.cbooo.cn。]

(三)研究假设

假设一:社交网络平台口碑传播数量对国产纪录电影票房收益有正向影响。

假设二:正面口碑传播占比与最终票房正相关。

假设三:口碑传播主要内容框架同样对票房有影响。

四、口碑传播框架分析

(一)框架设置

由于8部样本纪录电影主题各异,本研究采用综合性框架分类,将口碑传播内容分为技术导向和价值导向两种框架,每种框架下又分正面、负面、中性三种类型,共6种细分框架,具体界定见表1:

资料来源:作者根据网络信息与数据整理

(二)框架统计与分析

在样本选取范围内,8部样本纪录电影爬取到的“大v”发博数、豆瓣短评数和知乎总回答数见表2:

从口碑传播数量看,8部样本影片热议程度差异极大,《二十二》《我们诞生在中国》《我在故宫修文物》3部影片在每个平台的传播量都显著高于其他5部影片,而《二十二》又显著高于后两者。

传播量越广的主体用户接触率和到达率越高,越容易引发下一轮传播,而大多数社交媒体使用者往往不是单一平台用户,平台之间口碑传播具有良好开放性,因此三大社交网络平台形成相似的“马太效应”传播态势。

从传播内容分析,本研究设置6种细分框架,并设置“正面评价率”“价值导向率”两参数。定义“正面评价率”为正面导向样本数(包括正面技术导向与正面价值导向)与样本总数之比,“价值导向率”为价值导向样本数(包括正面、负面与中性)与样本总数之比。内容样本的各框架传播数量及两参数值见表3:

为确保框架分类与内容分析的信度,本研究由两位编码员对样本分别进行编码。经过检测,编码员间信度一致性最低为84%,最高为100%,所有类目的加权Kappa系数在信度上可接受。

在纪录电影口碑传播框架上,豆瓣与知乎有较高相似性,都表现出反沉默螺旋效应——持“少数派”观点者不会因为观点与主流意见相左就保持沉默或趋同,敢于表达观点,甚至产生比主流意见更强的影响力。例如,肯定《二十二》对于铭记历史的意义是“压倒性”的主流意见,但仍有用户认为“打扰性犯罪受害者有违道德”,并获得很高的“有用”评价。

总体来说,价值导向框架下正面评价率显著高于技术导向框架。人们对于国产纪录电影的主题意义总体认可,但影片普遍在质量与技术上存在问题,甚至引发网友“浪费好题材”之叹。然而,不论主体意见是正面还是负面评价,常有用户提出对立观点且获得较好的传播效果,这一点在豆瓣中体现得尤为明显。

无论是电影制作方的宣传还是主流媒体的报道,清一色为“一面提示”,受众难免无形中产生麻木或叛逆心理,更容易被相左的观点影响。在本研究样本中,豆瓣、知乎上“反主流”的观点得到了相当高的关注和认同,而一些戏谑、恶搞的内容在传播中出现观点极化现象,遭到驳斥的同时却获得高点赞数。

微博“大v”则与此截然不同。20个“大v”账号针对8部样本影片的口碑传播具有高度集中性与内容同质性。从数量看,影片初期传播效果起至关重要的作用,传播初期越多高影响力用户关注,便引来越多的其他用户跟风转发,甚至有“大v”账号为某部影片接连发布近十条微博助力宣发。而初期关注较少的影片则越来越无人问津。

从内容框架看,在样本影片相关微博内容中,价值导向型占绝大多数,正面评价率更是达到100%(除没有提及的《我的诗篇》)。20个“大v”账号从观点到表达都极为相似,甚至是对同一条微博内容的转发,同质信息严重泛滥。

反沉默螺旋效应在社交网络中显著出现,用户匿名性与责任弱化是重要原因。就用户在虚拟社会与现实社会中信息联系的紧密程度看,微博最强,知乎次之,豆瓣最弱。相应地,在现实世界与虚拟世界割离的潜意识影响下,用户在豆瓣中更敢于发表与主流意见相悖的言论。另一方面,从微博“大v”、知乎“话题优秀回答者”到豆瓣影评发表者,实际影响力与影响力自我感知递减,这也使“大v”更看重社会对自我的角色与行为期待,主要展示“客我”;而豆瓣用户在低效能感心理影响下更看重个人真实意见的表达,更多展示“主我”。

五、口碑传播对票房收益的影响分析

在传播量统计与内容框架分析的基础上,本研究通过回归分析,探寻社交网络平台口碑传播的“量”、“质”与纪录电影终期票房收益的关系。

(一)影片热议度与票房

在已有数据基础上,本研究综合微博、豆瓣、知乎三大平台传播效果,定义“影片热议度”R,另设W、D、Z分别代表微博、豆瓣、知乎热议度。计算方法如下:

W=20位“大v”发布微博总条数*平均转发量

D=豆瓣短评数*前五十热门短评平均“有用”评价数

Z=知乎相关问题总回答数*前二十热门回答平均点赞数

在三个平台传播基准量不同的情况下,简单相加不具有科学性。由于《二十二》每一项指标都显著高于其他电影,设《二十二》的热议度为1000,其他电影按比例计算出W’、D’、Z’.最终影片热议度R计算方法为:

R=W’+D’+Z’

由此计算出8部样本影片热议度如表4:

将每部影片口碑传播数量与单位传播效果共同考量,可见其巨大差距。总体来说,8部样本影片可依据热议度分为四个阶梯,分别以10,100,1000为界,如图1:

8部影片票房收入如表6:

8部影片按照票房收益同样可分四个阶梯,分别以500、1000、10000(单位:万元)为界,如图2,与图1高度相似。社交网络平台热议程度与纪录电影票房收益所处阶梯关联紧密,但阶梯内部热议程度次序与票房收益次序并不完全吻合。

为进一步验证口碑传播对国内记录票房收益的影响,使用Eviews数据分析软件对数据进行相关分析与估计检验。分析表明,影片热议度与票房收益的相关系数为0.9405,为高度相关。

以影片热议度为自变量,票房收益为因变量,进行简单回归分析,得到估计系数为5.3234且统计显著,得到调整后R2为0.8653,拟合程度较好。

由此认为,社交网络平台中的口碑传播对国内纪录电影的票房收益有显著的正向影响。其他条件一定情况下,社交网络平台中的口碑传播量越大,纪录电影的票房收益越高。

(二)口碑传播框架与票房

将每部电影在三家平台的正面评价率与价值导向率分别取平均值,得到8部样本影片总的正面评价率与价值导向率两个参数,如图3图4:

将正面评价率与票房收益进行相关分析,得到相关系数为0.4837,二者正向低度相关。将价值导向率与票房收益进行相关分析,相关系数为0.3401,二者同样正向低度相关,且相关程度低于正面评价率。

数据分析说明,纪录电影在社交网络平台中的口碑传播对助推票房上涨起积极作用,但传播内容框架与票房收益并无紧密关联。换言之,影片相关内容在社交网络中的频繁出现能够对影片官方宣传形成补充,扩大影片信息接触到的潜在消费者范围,并通过重复出现潜移默化地深化对单个个体的传播效果,而具体的传播内容与情感倾向反而是次要因素。

在此前针对电影总体的实证研究中,正面口碑传播内容的比例常常对影片票房有着显著的正向影响,然而对于纪录电影这一细分电影类型,情况却出现了差异。

国内纪录电影尚处发展初期,受众范围窄,影响力弱。由于缺乏明星阵容,在传统媒体及新媒体中传播能力相对较弱,同时由于制作成本普遍较低,可用于影片宣传的资金预算少,映前影片宣传能力也与商业电影相形见绌。即便是传播效力遥遥领先、收获过亿票房的《二十二》,创造“奇迹”在很大程度上也依靠引爆网络的“张歆艺事件”,并由随后的“表情包事件”再次推向舆论热潮,具有很大偶然性。因此,纪录电影在各大影院普遍排片率低、上映时间短并不意外,而这更加重了受众对这一电影类型的隔膜以及电影人信心的缺失,进而加剧纪录电影难以获得投资和宣传资源的不利情况,形成恶性循环。

根据数据结果可以看出,在解释国产纪录电影市场需求小时,“不了解”是比“印象差”更重要的原因。而国产纪录电影在社交网络平台的口碑传播——即使是负面的——有助于突破消费者“不知”的障碍。

即便在社交网络热议程度高的纪录电影,其票房与大部分商业电影相比仍有很大差距,这也印证了纪录电影在中国处于发展初期的结论。可以想见,当纪录电影国内市场进一步成熟扩大,口碑传播所起的作用从“使知晓”逐步过渡到“帮助评价”,传播内容框架的差异将对票房收益起到更显著的作用。

六、结论与建议

本文借鉴前人思路与方法,着眼于社交网络电影口碑传播“量”“质”两方面,关注电影类型中较“小众”、排片量与票房较低的纪录电影的网络口碑传播,探寻其对票房收益的影响。通过对3家社交网络平台中8部国产纪录电影口碑传播的内容分析与数据分析,发现样本影片热议程度极不均衡,呈现“马太效应”。在豆瓣、知乎两平台,技术导向框架下的正面评价率显著低于价值导向框架,但每一种框架下几乎都有两方声音出现,存在“反沉默螺旋效应”;而“大v”的微博内容呈现情感倾向的高度一致性与传播内容的高度同质性。这与用户信息与现实社会的联系紧密程度和用户责任感、效能感相关。同时,负面内容获得强传播效力也与影片宣传单一“一面提示”下受众形成叛逆心理有关。

本研究综合三家平台口碑传播效果构造“影片热议度”指数,通过回归分析,发现影片热议度与票房收益显著相关。而针对具体传播框架内容,正面评价率和价值导向率与票房收益相关性弱,这与此前研究中针对电影整体的结论相悖。中国纪录电影处于发展初期阶段、口碑传播“使知晓”作用大于“帮助评价”是其可能原因。

在研究结论的基础上,本研究认为,社交网络平台已在很大程度上对国产纪录电影的信息传播扩散起到积极作用。用户在社交媒体自发进行口碑传播,使得原属“小众”的纪录电影被更多受众知晓、熟悉,为电影制作方和潜在消费者之间的双向信息传递搭建更为迅捷的桥梁,有助于国产纪录电影逐渐走出声音弱、收益低的恶性循环,为电影人带来纪录电影创作的激励,助推中国纪录电影影视环境协调良好发展。

然而,在这一过程中仍存在诸多问题。首先,虽然豆瓣、知乎等平台出现反沉默螺旋效应,但在影响力更大的微博中,少数派的对立声音仍容易被高度同质化的“大v”声音淹没,不利于形成真实、公允的讨论环境。其次,正面评价比率对票房影响弱,真正的优质内容没有获得充分激励,也没有明显形成影片质量提升与观众欣赏水平提升的相互促进态势。最后,国产纪录电影的命运仍在很大程度上受到“明星效应”与高偶然性的“热点话题效应”影响,作为里程碑的《二十二》就是典型案例。

扩大国产纪录电影影响力,推动中国纪录电影市场良性发展,电影制作方、政府、受众三方主体都是不可或缺的积极力量。电影制作方首先应秉持匠心与情怀,积极向国外优秀纪录电影学习,尽力弥补国产纪录电影在情节推进、视听效果、镜头运用等方面的技术短板;其次,积极利用社交网络平台,以更“接地气”的方式取得更好的宣传效果,尤其应重视初期宣传;在发展初期,不妨利用“热点话题效应”,这并非意味着为影片制造噱头,而是用心挖掘主人公和影片制作背后的故事,吸引更多受众。政府可以通过优秀国产纪录电影扶持计划,助力影片制作和后期宣传;同时加强对各大社交网络平台的监管,营造风清气正的网络环境,间接促进优质内容的传播。广大受众则应当培养“理性观影”的意识,“用脚投票”,帮助中国纪录电影市场去芜存菁,不断成熟完善。

(责编:尹峥、赵光霞)

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