第八章 融媒环境下节目评估发展趋势

随着社会的不断发展，广播电视业也在不断发展，对广播电视节目的评价也必然是动态的、发展的。广播电视节目是特殊的精神产品，对它的评估无论从方法的科学性、标准的一致性、测量的准确性还是评价的公正性角度而言，都不可能是绝对和完全客观的，只能是相对的、不断发展的。因此，今后不管是广播电视媒体自身还是社会机构在开展广播电视节目评估实践时，都应遵循“相对”和“发展”的原则。

第一节 传统广播电视受众数据管理现状

我国的广播电视受众研究始于改革开放以后，各电台、电视台总编室下设听众观众联系组，采取个别访问、打电话、开座谈会等方法分散进行，人工管理零碎、片面，倾向于收集受众意见做定性研究。在媒体融合环境下，受众接触广播电视节目的途径与行为习惯发生了变化，广播电视台、制片商、广告主、广告代理商等数据用户对受众数据的需求和应用越来越趋于理性和深入。由此，受众数据管理需要逐步建立真正的数字商业神经系统，以全息反映受众深层数据。

一、依赖又质疑的模拟时代的受众数据

模拟电视时代基本确立了受众数据管理体系，以索福瑞为代表的收视调查公司的收视率指标计算过程和市场应用就是典型的电视受众数据管理模式。

收视率调查数据中有关受众包含两个部分。一部分是样本受众（个人及所属家庭户）的背景资料数据，包括性别、年龄、职业、居住地区、个人/家庭收入、家庭电视机及相关设备拥有情况、家庭电视频道覆盖情况、是否为有线用户、被调查者的常用语言及生活习惯等信息。这部分数据主要通过基础研究和固定样组抽样调查得到，以确保被调查样本受众尽可能代表电视人口的总体特征，是进行收视率计算和分析的背景数据。另一部分为样本个人的电视收视数据，2015年以前索福瑞主要通过日记卡法和测量仪法采集，即对样本户中所有4岁及以上的家庭成员在每天连续的24小时内每15分钟（测量仪法为每1分钟）收看或不收看电视以及收看什么频道进行记录。获得了样本个人原始收视数据后，经过录入、净化、整合、加权计算等处理后，就生产出各种收视率结果，再出售给数据用户。

但是由收视调查公司主导的受众数据由于先天技术局限和行业失范，其数据产品的真伪、准确受到诸多质疑。最受诟病的当属样本被污染现象，传统收视调查是基于受众的测量系统，需要受众的参与才能完成测量。日记卡法需要样本观众填写相应的收视记录，人员测量仪法则需要样本观众人工按键，由机器自动记录每一位样本观众的收视情况。随着媒介竞争愈加激烈，样本污染现象日趋严重，通过影响样本户的收视行为导致收视数据造假的事件频频发生。由于样本规模较小，只需影响少数样本户就能达到收视率造假的效果。

除了专业收视调查公司，受众数据也可以由电视台、制片商、广告主和广告代理商主导，以为自己的经营决策服务，但由于很难摆脱发起调查者自身利益导向的影响，容易缺乏公正性，不能作为各方公认的基础数据。

基于上述原因，有专家认为，应加强对新的广播电视节目影响力评估体系开展原创性研究和有益探索，逐步建立可量化的广播电视节目网络人气评估体系——广播电视节目网络人气指数，致力于深入、全面地评估互联网传播状态下的广播电视节目影响力，以弥补传统视听调查的局限，进一步完善广播电视节目影响力综合评估体系。

二、数字时代受众数据真面貌

数字技术运用于广播电视领域后，机顶盒提供的监测手段被视为改变模拟电视时代受众数据的变革技术，受众数据测评在模式、方法、效果各方面发生了深刻变化。

首先，数据规模海量增加。大部分机顶盒数据是双向的，即回路数据，能够监测和回收所有双向数字有线电视家庭的收视数据，一改之前的“抽查”为“普查”。

其次，数据质量更客观。机顶盒具有记录功能，直接和用户数据库对接起来，并不要求受众给予特别关注和进行特定操作，受众在收看节目时数据实时自动产生。因此，机顶盒收集的是隐形受众样本收视数据，保密性、抗干扰性都很强，整个数据采集、传输过程无人为干预，保证了受众数据的真实性。

还有重要的一点是，一些机顶盒收视统计提供了以秒为单位的数据，与常规以分钟为统计单位相比，可以得到不足60秒的节目或广告的收视情况。基于此，广告主可以将广告而不是节目作为广告议价基础。

数字机顶盒数据对于研究大量受众电视接触行为有着积极的作用，尤其是对收视率、广告到达率、广告跳线指标等方面数据的正确率、定位、细分等有极大的改进。然而不同机顶盒由不同软件、硬件公司所经营、维护，各自数据处理的方式也不尽相同，这就使得机顶盒数据的精确性受到损害。此外，中国目前有线数字电视整体转换还在推进中，仍有大量家庭没有机顶盒，或者即使使用了，但可能无数据回传功能，因此单纯的机顶盒收视统计无法反映出这部分家庭的收视行为。因此，机顶盒提供的受众数据也是有局限性的。

从以上分析可以看出，模拟电视和数字电视时代，受众数据基于受众的人口学特征，以家庭户为单位，把电视机作为接收终端，收视范围限于家庭内，通过调查、记录，再分析、推导受众收视行为。从数据类型看，这属于结构性数据，即数据之间有很强的逻辑性，每个“因”都产生“果”，每个“果”也都有“因”与之相对应。一般而言，结构性数据简单而清晰。比如根据索福瑞提供的到达率、观众构成、观众集中度、收视率（频道/栏目/节目）数据，可以直观地知道谁在看某一频道/栏目/节目、在什么时间看、谁更爱看这个频道/栏目/节目，等等。这些数据来源直接，分类简单，一目了然，可以直接解读。在电视媒体竞争激烈的情况下，结构性数据是非常重要的考评业绩的依据。

但在多媒体融合背景下，观看电视节目的终端不再限于电视机，电脑、手机、PAD、户外媒体等载体越来越多样化，收视不再只发生在家庭之中，而是延伸到了日常生活的每一个角落，并且受众越来越多地在社交媒体上发表对节目的感受。如此，受众数据的来源、规模、类型、处理方式和思维都发生了革命性的变化，这就需要建立相应的管理模式，即大数据管理。

第二节 媒体融合推动受众数据模型升级

所谓大数据，用维基百科定义是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集，具有规模性、多样性、高速性、价值性特征。电视受众一向规模巨大、身份模糊、彼此分散、行为随意，多媒体时代媒介接触的碎片化更加剧了这些特质，新的变化主要表现在以下几个方面：

一、受众数据获得渠道拓宽

传统受众数据源主要产生于与电视机接触的受众，通过抽样获得，以家庭户为样本单位。随着电视节目载体多元化，新媒体反馈机制动态化和接收终端智能化，要获得更加丰富、精确、个性化的受众信息，就需要拓宽采集受众数据的渠道。新增加的渠道目前主要有：播放电视节目的视频网站、各种移动终端、户外电视等，以及电视媒体自建的论坛、贴吧、微博等社交媒体。这些渠道集纳了受众或显性的个人信息或隐性的行为偏好，利用大数据挖掘分析技术，可以全方位、广角度洞察受众，寻找到个体受众全面、完整、动态、实时的电视节目收视行为模式，这就超越了过去那种基于单个频道、栏目、节目的碎片式静态统计分析。

二、受众数据类型增加

受众数据来源渠道拓宽的同时，其结构也更加复杂，形态更加多样。相对于传统结构性受众数据，非结构性受众数据迅速增加。

非结构性数据是指那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据，相当于自然语言，包括广义文本、应用、位置信息、图片、音乐、视频等，数据之间没有显著的因果关系。例如在《中国好声音》的百度贴吧中，受众可能对节目进行文字评论，或贴出节目视频截屏，或上传一段某个选手的歌曲，等等，这些信息海量、即时又具有弹性，每条信息都有与之相对应的人，一个人的情感、喜好、生活方式、品位都能从中得到体现。随着电视节目多媒体生存，互动传播方式让受众具备了参与节目条件，越来越多的非结构性受众数据被大量产生，形成一个非常庞大的非结构化数据库。

三、受众数据管理主体扩大

模拟电视时代受众数据管理主体主要是收视调查公司，基于“一个市场、一种货币”的原则，中国电视受众数据产品基本由索福瑞垄断。数字电视时代由于机顶盒回路数据的应用，从技术上降低了受众数据采集的门槛，带动更多主体介入其中。网络运营商依靠双向网络，具有天然的收视数据采集功能，是机顶盒回路数据的最直接获取者。政府部门的监测机构也可以通过监测平台获取用户收视信息。另外，一些数字有线电视的技术供应商也在尝试介入数字电视受众收视行为调查。

多媒体时代，除了以上受众数据管理主体，还增加了联通、移动、电信等通信运营商。通信运营商手中掌握着大量用户数据，通过跟踪用户观看电视节目视频可以对其行为进行分析。尤其利用智能手机技术，甚至能知道受众收视内容、时间和位置等信息。由于受众产生的每条数据都要经过通信运营商的管道，因此，理论上讲，通信运营商具有受众行为分析的天然条件。

第三节 服务大数据时代的节目研发创新

互联网的发展让人们已经达成一种共识：即数据本身就是一种资产。电视受众大数据作为一种资产，它的重要性日益凸显，将是新一轮电视媒体竞争的主角。

一、精准把握受众特征和收视行为

通过对不同媒体平台电视节目受众数据进行量化分析和即时发现，可以精确辨识受众的心理、需求以及行为习惯，从而为电视媒体内容生产和广告投放提供依据。以电视剧《楚汉传奇》新浪官方微博为例，从对粉丝的注册信息、关注与发布内容分析，可以获得粉丝的职业身份、专注领域、核心交际圈、兴趣品位等基本资料。通过追踪粉丝的数量、分布、活跃度、关注话题类型、回帖和转发频率等要素，粉丝的个性化行为习惯、与该剧形成的黏度等关键性数据就能被捕获。如果再对《楚汉传奇》在各视频网站、豆瓣、百度贴吧、人人网等平台上受众留下的数据足迹进行追踪、测量、交互研究，基本上可以描绘出该剧新媒体受众的自然属性、长期兴趣爱好与短期特定行为，最终使受众特征全方位立体地呈现出来。其实媒介竞争，归根结底是对于受众注意力和受众资源的竞争，准确把握受众是制胜媒介市场的关键。

二、辅助节目制作方适时调整或研发新节目、新服务

传统广播电视节目生产过程，基本上都是从制作方开始，到达受众。但是如果拥有了受众大数据资源，就可能出现传受逆转，即从受众出发重构节目生产过程。具体程序为：通过新媒体渠道和受众建立全面链接关系，经过受众数据挖掘分析精确把握受众偏好，然后与制作方拥有的资源（包括资金、人力、技术等）和意愿进行匹配，再指导实体生产。如此，也降低了节目创新成本和风险。

栏目创新的界定，理念内容因素很难区分清楚，比较容易评价的是形式手段和机制管理两方面因素。形式手段方面，新媒体、新技术创造了新的传播渠道，也在潜移默化中重塑着观看、体验电视的方式和黏度。电视栏目跟踪新技术应用速度非常之快，能够不断给观众带来新的视听体验，比如，2013年涌现的二维码技术，并以此赢得市场份额。不断应用新技术和开发新产品是栏目进行形式手段创新的主要特征。只要融入新技术、新手段，呈现新形态（比如灭灯、掉坑、转椅、开门等），就可视为创新。这属于原创性创新。比如，2013年江苏广电总台全面创新升级所呈现出的特色之一，就是通过科技手段实现新媒体融合。不少栏目通过虚拟演播室、全媒体内容展示、多屏互动、在线包装、微博微信等新技术，为观众提供更具参与性、互动性与个性化的节目和服务。江苏城市频道的深度新闻栏目《一周热点》以“新闻题图”和“词汇墙”的方式进行信息呈现，资讯节目《天天视频汇》则与网络视频紧密结合；优漫卡通频道研发“触屏电脑绘画与导播台对接技术”和可供小朋友在iPad、iPhone上同步体验的APP游戏客户端等，力图以技术革新带动模式创新。

机制管理方面，作为信息文化的载体，栏目创新应体现在传播观念和传播行为的更新上。先进的节目生产理念，领先的节目制作、运营机制，独特的节目资源配置等机制管理因素，虽然大都是再创性创新，但它具有较大的独特性和自主意识，往往不易被克隆。在节目研发中，强化各种管理因素的叠加和重组，寻找节目生存的增长点，填补节目市场空白并占据有利位置，应成为当下考量栏目创新的侧重点。比如，江苏卫视为其品牌栏目《非诚勿扰》注入新鲜元素，增加“爱转角”设置；湖南卫视的《我是歌手》栏目及时将网友意见纳入节目设计环节，他们成立专门运营组在节目播出时实时跟踪网络动态舆情，根据观众在网络上的呼吁，增加复活赛，让被淘汰的歌手重回舞台，等等。

三、提升广播电视媒体的增值能力

利用受众大数据库信息，电视媒体可以在不同平台上对受众进行个性化、精确化和智能化的内容和服务推荐，从而提升电视媒体的增值能力。传统电视设备的交互限制让受众无法快速便捷地进行浏览和输入搜索，与新媒体融合后，部分节目驳接到各种播放平台，也有标引、查询、推送功能，只是在与受众需求匹配的个性化和精确度上还有所不足。因此，电视节目提供方需要转变运营思路，利用网络运营商、通信运营商、户外数字电视运营商掌握的受众数据库，为受众精确推荐个性化的内容和服务。

如进行相关推荐，当受众正在收看某电视节目时或即将收看完毕前，在屏幕一侧自动显示与该节目相关的其他内容，包括相关主题、类型、导演、演员等，这样能提高节目的交叉收看率及受众黏性。再如提供个性化推荐，根据每个受众的一些个人数据，包括过去观看记录、评论过的节目、过去喜欢的节目，利用推荐系统从海量的节目库中为受众选取符合其口味的内容。个性化推荐的魅力在于可以缩短受众选择路径和时间，同时为节目拥有者提供了一种最优的组织及管理信息的手段，即使是生僻的内容也可以找到最需要它的客户，从而大大提高节目资源利用率。建立在受众大数据基础上的广播电视节目新媒体推荐式传播，不仅会带来视频点播数量增加，受众黏性与忠诚度的加强也为广告商提供了更为精准的广告投放领域。

第四节 网络评估的理论阐释与操作流程

广播电视节目网络人气评估通过自行开发的数据抓取软件，将网络上网民所发表的所有对于电视节目的意见和态度可进行实时汇总统计并量化处理，进而从网络层面评估电视节目的综合影响力。

一、网络人气评估的理论阐述与指标界定

网络人气指数是对相关话题在网络上传播形成的人气影响力的综合考量，是媒体和网民对相关话题关注和喜好程度的综合反映。广播电视节目网络人气指数体系（IPI）力求反映节目相关主体在网络上的影响力的整体状况，包括频道、栏目、节目、主持人、舆论话题等多个单体指数，是对广播电视节目相关的多个评价主体的全面考量。其中，每个单体指数均由网络关注度与网络评价度构成，并涵盖新闻、论坛、博客、视频等多种载体。网络关注度包括媒体关注度和网民关注度两个方面，并细分为参与度与波及度两个指标；网络评价度包括媒体评价度和网民评价度两个方面，其下又细分出多个原生指标和派生指标。

1．网络人气三大量化行为指标

网络人气三大量化行为指标即发布量、点击量、回复量，是特定话题在网络中得以发起、关注、讨论的最直接的数据反映，也是网民对特定话题参与传播的最主要形式。新闻、论坛、博客、视频等不同载体均用这三个指标来衡量。

这三大量化行为指标为网络人气的基础性数据，一般而言，一个评价主体的三大量化行为指标与网络影响力之间为正向相关，即发布量越大、点击量越大、回复量越大，其网络影响力也越大。

2．网络关注度

网络关注度是相关话题在网络上受关注的状况，是对参与度和波及度的综合考量，是话题在网络上传播的广度和深度共同作用所引起的综合关注程度。它是衡量相关话题网络人气的重要指标，网络关注度越高，表明其在网络中越受关注，网民参与讨论越活跃，相关话题在网站间的传播越广。

节目相关单个评价主体的网络关注度根据信息的发布者可划分为媒体曝光度和网民关注度两个二级指标，在此基础上又再细分出参与度与波及度两个三级指标，媒体曝光度和网民关注度均通过加权平均计算各自的参与度和波及度得出。

其中，参与度是相关话题在网络上传播的深度，表示网络主体参与相关话题讨论的活跃程度，是对媒体和网民发布/转载、点击浏览、回复评论等三种参与行为的综合考量。该指标回答了“媒体和网民参与讨论有多活跃”的问题。网民参与度根据信息的口碑类型和话题类型，可分为口碑类型网民参与度和话题类型网民参与度，分别考量网民对哪一类口碑信息（正负面信息）的参与讨论更活跃以及对哪一类话题的参与讨论更活跃。

波及度是相关话题在网络上传播的广度，表示相关话题在整个网络中被传播的概率以及传播网站影响力的大小，是对网站覆盖率及网站影响度的综合考量。网站波及度越高，说明相关话题在IPI 100网站观察系统中的覆盖率越高，或所覆盖的网站的影响度越高。

3．网络评价度

网络评价度是对网络媒体及网民意见和态度倾向的综合度量，通过对媒体及网民的关注话题、意见倾向两个层次的分类，呈现电视节目在网络上的总体评价状况。在关注话题上，不同的评估主体有不同的网络关注方向，如电视频道可分为频道栏目话题、频道主持人话题、频道电视剧话题、频道运营话题等多个方面。

评价度由相关话题的媒体和网民态度倾向综合计算得出，包括媒体的新闻发布，网民发布主帖、博客以及相关的网民回复，包含正面、中性、负面的三种态度倾向。评价度的得分区间为0—2，得分为1时代表整体评价为中性，评价度越高，代表该话题在网络中越受好评。

二、网络人气指数体系的主要操作流程

1．信源抓取

确定节目网络人气指数体系的信源后，下一步工作的重点是对互联网海量信息的科学抓取。在充分运用谷歌、百度等公共搜索资源的基础上，结合IPI 100网站观察系统及指数体系特有的数学模型，分别利用搜索引擎技术、文本处理技术、知识管理方法，并通过对互联网信息自动获取、提取、分类、聚类、主题监测及抓取、评论监测及抓取，实现了网络舆情事件的事前数据监测和事后数据抓取、生成报表的一体化工作流程。

I-Catch主题评论抓取系统可针对特定主题定制关键词，实现对定制的关键词对应数据的抓取任务。该系统基于特有的语义分析技术与文本挖掘技术，可在短时间内实现对新闻、论坛、博客、视频等网络主流媒体的主题内容、网民评论的站内抓取、数据去重、关键词统计、随机抽样、数据入库等系列操作，同时也可对以上主流媒体的包含定制关键词的相关主题进行实时监测、舆情预警，为IPI网络人气监测数据的权威性与客观性提供了坚实的技术保障。

2．数据甄别

基于IPI 100网站观察系统，通过I-Catch数据挖掘系统将节目的相应信息抓取到数据库中后，还要对信息进行甄别，旨在使舆情数据尽可能接近于真实。数据甄别工作主要由两部分组成：数据清洗与数据分类。

数据清洗的工作主要有三个方面：一是网民评论中无效数据的清除，譬如广告帖、水帖或其他无关帖；二是网民评论中相同IP的数据排重；三是对动机不确定的发帖IP或ID进行部分过滤和判断。

在实际的操作过程中，系统根据一定的标准，对数据进行初步的判定，同时提供更进一步的搜索过滤、协同等功能，协助数据分析人员挑选出最合适的数据。

对于数据库中的数据，支持通过不包含某些词、包含以下任一关键词、关键词出现的位置等高级搜索功能，进行更细致的搜索，确保数据的准确，对于一些筛选比较麻烦的数据，还将通过人工参与的方式在系统上协同办公，对数据做各种标识。

同样，在评论数据的处理过程中，系统将按一定的标准，对评论数据进行初步的判定，将不合格数据剔除，如“顶”、“路过”、空帖、表情帖、疑似广告帖等展示给数据分析人员，同时系统支持协同办公及对数据做标识，以确保数据的准确有效性。

3．指数计算

在数据甄别之后，即可进行指数的计算和研究，这是网络人气指数体系的核心内容，是将大量的网络信息综合处理，实现网络人气指数化的关键环节。

指数计算是通过建立网络人气指数体系的指数计算模型来完成的。指数计算数学模型包含了基础数据参数、权重及数学公式等各个组成部分。

基础数据参数包含对新闻、论坛、博客、视频等各类媒体的时间、主题、页面位置、回复、点击等信息和IPI 100网站观察系统中各类媒体的网站出现数量等。这些基础参数是网络人气指数体系的指数计算模型的基本组成部分。

权重是网络人气指数体系的指数计算模型的重要组成部分。课题组将定期对网络人气指数体系的权重进行厘定和调整。权重厘定包括了对IPI 100网站的权重、不同媒体类型之间的权重等方面的厘定。

数学公式是将各个独立的基础参数以及权重融合到一起，最终形成完善的指数计算模型的关键环节。通过特定的数学公式，将课题组得到的各个参数及权重进行综合的加权计算，得到参与度、波及度、评价度三个二级指数以及网络舆情综合指数的结果。

指数计算模型建立之后，将甄别完成的数据进行一系列的统计处理，得出相应的基础参数值，并将基础参数值进行科学的标准化处理，代入数学模型中相匹配的位置，得出网络人气指数体系的各指数值。

三、网络人气指数体系的评估优势与难点突破

节目网络人气指数体系有三个明显优点：第一，评估更全面。指数不但有对节目相关主体的定量观察，还包含了定性分析，可以更全面地了解节目相关主体在网络上的影响力，将受众对节目相关主体的真实评估和个性化需求真实地反映出来；第二，评估更细化。首先，体现在评价对象的多样性上，包含了频道、栏目、主持人、节目以及舆论话题等多个主体。其次，对网络上的各种表现形式也做出了具体的划分，可以全面、立体地反映出电视节目相关主体在网络各种形态上的影响力程度；第三，评估更客观。指数体系中所有结果的得出，都是基于网络上出现的实际信息，不存在人为操作或者样本来源上的地域性差异等，数据更真实可信。

不可否认，网络人气评估作为一种基于网民对节目相关言论的统计、分析方法，现阶段在操作与应用上也存在难点，主要体现在两个方面：一是由于广播电视节目的网络传播载体数量庞大、构成复杂，自身影响力不一，如何科学合理地建立电视行业网络观察系统，并对各个网站加以权重厘定，具有相当难度。二是网民的网络行为具有隐匿性、多变性以及随意性，且汉语语义相对复杂，使得在区分其真实的情感倾向方面具有一定的难度，特别是网民使用反语来表达观点和态度时。此外对网民个体的跟踪式监测、对有效网络信息的准确鉴别、分类，难度也很大。这些都需要在今后的研究、实践中继续探索与完善。

针对融媒环境下节目评估方法研究，还有人提出“跨屏收视测量”理念。跨屏收视是指观众在不同屏幕上完成的对同一电视节目的总收视。既然节目是跨屏融合传播的，融合测量便顺得其意。可以测量同一节目在不同屏幕上分别获得的收视量，然后进行加总和去重。这也称为不同源融合测量。“跨屏收视测量，并不一定要望文生义去追随屏幕切换行为，也不一定要‘技术控’般绑着若干终端集成数据。场景，人和节目连接与互动的情景，才有可能是更合适的切入角度。”

那么，如何获得并计算一档节目的跨屏收视率？设想有节目P，跟踪调查基于家庭收视场景的固定样组得其收视率为R1；跟踪调查基于移动收视场景的固定样组得其收视率为R2；基于基础调查已知某一观众其家庭收视（不包含家庭移动收视）的概率为x，则移动收视的概率为（1-x），那么节目P的跨屏总收视为：R1+R2-[R1×（1-x）+R2×x]。其中减掉的部分谓之去重。去重的难点在于如何确定x。简单的方法是将x设定为常量，对所有节目一视同仁，当然这有失公平；科学一些的方法是根据观众人群、节目类型等细分x量值，并随相关变量动态调整。

如果说跨屏收视测量能够较为准确地反映一档节目的全收视传播价值，那么这个价值还要被不同传播平台、传播主体、内容方及营销机构所分拆，分拆的过程也注定是利益纷争的过程。这样看，跨屏收视率仍然沿承了作为行业“通用货币”的市场功能。正因为功能显明又地位重要，让业界在认知和推出跨屏收视率方面还不乏困顿和犹豫。

四、展望

当下，新媒体对广播电视受众和广告资源的分流日趋加快。面对激烈的传媒竞争格局，广播电视媒体需要从谋而后动转向随动而谋，树立大数据战略思维。以数据挖掘、分析作为技术后盾，从不同平台上凌乱纷繁的受众数据背后找到有价值的信息，实现自身多媒体的行为判断和行为准则。当然受众大数据是个现象，是传统受众数据在新媒体上的另一个形态，不是否定、颠覆之前的数据形态。它和专业收视调查公司和机顶盒数据库不是完全脱节的，是对它们的延伸。

构建节目评估体系是现代传媒发展面临的一项非常复杂的系统工程，无论是理论的构建还是具体的实践操作，都需要学界与业界共同的努力研究和不断探索。随着网络、手机媒体对受众收视行为的测量逐步科学化，大数据分析更为精准、可靠，一个全新的节目评估时代即将到来。在这一进程中，虽然测量方法更为复杂，但由于先进技术的介入，评估程序将日趋简便、实用，且更具公信力。

1．追求评估方法的简单化

节目评估是一项十分复杂的工作，如果在评估时考虑的相关因素过多，就会导致程序过于复杂、计算过于繁琐、方法过于深奥，其结果会导致评估工作无法进行。如果评估指标的数量过于膨胀，那么对指标选择的本身就会成为问题。因此，评估方法和评估指标应力求简单化。这是节目评估得以开展的基本原则。

2．播前预估与播后评估互为印证

随着广播电视节目制播分离的逐渐推行以及节目市场化的发展，广播电视媒体必须建立健全一套完善的评估机制以在节目交易时对节目进行客观、公平的价值评估；同时，为了弥补播后评估中有些指标难以准确测量的缺陷，媒体在节目播出之前进行播前预估以尽可能确保节目质量和提高其传播效果是非常必要的。

3．定性评估将受到重视

在节目评估中，强调定量元素的作用无疑是重要的。但是，它也可能把我们变为数据的奴隶。而定性评估相对定量评估而言，掌握起来更加复杂、更难以操作，它需要深刻的分析和观察力，因为评估的目的是为给节目改进和媒体发展提供决策依据。此外，虽然业界人士深知高质量的调查项目需要较长的时间来完成，但是他们却越来越希望更为便捷地得到调查结果，这对于调查评估人员的职业熟练程度和语言表达能力提出了更高要求。还有，由于定性研究的分析报告提交速度的加快，以及人们阅读视觉的敏锐程度的提高，导致了定性研究报告变得更加简短，更富有启发性、战略性，而不再是漫无边际、言之无物的数据和文字。如今，研究报告越来越多地采用简单易懂的陈述风格，以Power Point（投影仪）形式向人们展示研究结果，而不是原来的那种学术性的、大部头的报告书。同时不乏中肯和透彻的分析。

4．鼓励社会评估机构的健康发展

随着网络广播电视和各种移动终端的迅猛发展，传统广播电视的覆盖范围将大大拓展，受众调查越来越需要开放性、透明度和专业化。“公平、公正、公开”是节目评估的基本原则，由专业、权威的社会评估机构来评估节目，引入第三方监督机制，是我国广播电视节目评估的又一发展趋势。

总之，节目评估应该在科学的基础上日趋简化，提高可操作性；节目评估将逐渐成为一个动态的操作过程，而不是一种静态的评估。目前，国内一些社会化的广播电视节目评估机构发展得越来越快，影响也越来越大，广播电视台对它们的信任和依赖程度正逐步加深。