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內容簡介: |
随着互联网大数据挖掘和语义分析技术的发展,影视产品的态度指标日常监测成为可能。为此,本书围绕来源于网络发布的新闻、论坛、微博、弹幕、视频网站上的评论等一手信息所形成的网民态度褒贬值,分析评价网民对电视剧、综艺、明星等的满意度。本书分上下两篇,上篇分析2019年上星频道黄金时段播出的电视剧和综艺节目、电影、网络综艺、网络剧以及100位明星的褒贬值数据;下篇从三个方面展开研究,一是基于视频节目专题研究,二是制作公司专题研究,三是基于满意度指标的视频推荐算法研究。
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關於作者: |
李阳,浙江传媒学院副教授,文化产业管理系主任,互联网项目孵化与评价中心主任,影视制片管理专业负责人。长期从事影视产业管理和影视产品质量评价领域的教学和研究工作。主持完成《数字化时代电视媒体跨媒介生产模式研究》等5项厅级以上课题研究,重点参与《海外引进片对我国电影产业的知识溢出、影响机理及政策优化研究》国家社科基金课题以及《电视娱乐节目社会效益评价研究》等6项省部级以上课题。合作出版《中国影视产品网络满意度研究(2019)》《文化创意与传媒产业研究》等专著,在《中国出版》《电视研究》等期刊发表论文近20篇。
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目錄:
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前言
上篇 数据解读
章 测评对象及方法
节 浙江传媒学院视频监测与分析系统
第二节 监测对象及数据来源
第二章 整体测评
节 整体分析
第二节 文化产品褒贬值对比分析
第三节 行为指标与态度指标相关分析
第四节 态度指标多维数据比较分析
第三章 省级卫视综艺节目竞争现状与满意度研究
节 省级卫视综艺节目竞争现状考察
第二节 卫视综艺节目满意度的案例研究
第三节 基本结论
第四章 电视剧与网络剧褒贬值分析
节 电视剧分析
第二节 网络剧分析
第五章 电影褒贬值分析
节 电影褒贬值整体评价
第二节 电影类型褒贬值分析
第三节 电影国别褒贬值分析
第四节 电影满意度发展趋势分析
第六章 明星褒贬值分析
节 明星概念
第二节 明星监测数据整体情况
第三节 不同人口学特征的明星褒贬值
第四节 不同专业特征的明星褒贬值
下篇 相关研究
第七章 剧集之争——网络剧满意度再胜电视剧
节 网络剧满意度优于电视剧
第二节 剧集类型分析
第三节 网络剧和电视剧播出平台分析
第八章 《大江大河》网络舆论形成机制与社会共情探析
节 研究缘起
第二节 网络舆论形成机制与舆论场融合
第三节 研究方法与研究实施
第四节 网络舆论场中多元主体的网络表达
第五节 融合与共情:网络舆论场的情绪感染与社会心理机制
第九章 民营影视公司市场竞争、经济绩效与产品满意度研究
节 民营影视公司市场竞争的图景
第二节 民营影视公司经济绩效的呈现
第三节 民营影视公司影视产品满意度的案例研究
第四节 基本结论
第十章 基于神经网络算法实现节目的推荐
节 推荐系统
第二节 应用研究
后记
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