刊于《信报》，2026年1月3日
大数据测准观众喜爱内容新方法
王文博
科大商学院市场学系副教授
娱乐产品（如电影、视频游戏、体育赛事）的消费，往往持续较长时间。在此过程中，消费者可能对消费内容的时序变化，产生不同实时反应。事实上，娱乐产品消费体验的本质，是一个随时间展开的过程，有起伏、高潮与低谷。因此，要真正理解这种体验如何形成，必须采用一种能够捕捉这种时间动态变化的方法。与现有对消费的分析（如眼动追踪、神经活动分析）相比，通过社交媒体听取消费者在消费过程中的声音，是一个崭新和有效渠道。
「瞬时同步性」指标
笔者在一项研究中，提出一个「消费中社交聆听」（in-consumption social listening）新方法，并且在在线电影观看场景中，展示其价值，在该场景下，观众可以对电影内容进行实时评论。具体而言，笔者建构并利用一个新颖的指标——瞬时同步性（Moment-to-Moment Synchronicity ‧MTMS）——来听取实时评论，从而捕捉观众的在消费过程中的参与和投入度。
MTMS是指实时评论量（或直播弹幕量）变化，与从非结构化视讯、音频和文字数据（例如，镜头移动、镜头长度、声音响度、音调和台词对白）中，挖掘出在电影内容上两者于时间变化上的同步性。
换言之，笔者通过瞬时同步性，去检验内容特征是否在时间点上，系统地引发了观众集体反应的变化，这种时间序列上的对应变化，可以支持研究的推论逻辑，即当特定内容特征，例如镜头突然剧烈晃动出现之际，直播弹幕随之同步增加，从而有理由推断，该特征引起了观众反应。
同步变化反映内容吸引力强弱
事实上，在电视节目和电影等娱乐产品中，制作方通常会在内容上，运用一系列时间变化（例如，情节发展、镜头切换、音乐），以吸引消费者的注意力，保持参与，继续投入观赏。当内容成功吸引消费者时，此刻可能引发消费者的实时评论行为，从而形成与内容变化高度匹配的评论。当消费者对内容感到厌倦或心不在焉时，这种同步性可能会下降。概言之，一部电影内容对观众的吸引力强弱，可以透过实时评论与电影内容变化的同步程度来体现。当特定内容特征引起观众集体反应，反映内容设计能够成功地抓住了观众，产生了预期的沉浸体验和参与投入。
笔者收集并整合了一出独特电影影片和实时评论数据集，以实时（Moment-to-Moment）的方式，记录了观众在整出电影播放过程中所看到、听到和讨论的内容。有关研究细节、方法和统计不拟详述，而集中讨论研究结果，以及在管理角度上的应用与启迪。
有效捕捉观众对内容喜爱体验
笔者创新性地提出「消费中社交聆听」概念，并且开发了这个MTMS新型指标，来捕捉观众在内容消费过程中的参与及投入度，实证结果表明，MTMS是消费中信息的重要、独特且可靠来源。尽管笔者这项研究聚焦于电影类别，但所提出的方法，可以普遍应用于其他消费场景，以及其他类型消费中的数据。
值得一提，在子样本分析中， MTMS指标在恐怖片和惊悚片等电影类别中，比其他类型更为显著。这可以视为对MTMS背后的直觉一次验证，因为大部分电影内容变量，都与视听效果有关，而这些效果在恐怖片和惊悚片中，可能比在非悬疑片（例如剧情片和爱情片）中，发挥更重要的作用，基于后者更依赖情感场景的戏剧化呈现。
此外，实证结果显示，观看过程中的MTMS指标，是预测观众对影片评价的重要指标。因此，未来的研究可以将MTMS与机器学习方法结合，以改善视讯平台上的视讯内容选择和建议。
管理角度的应用与启迪
从管理角度来看，MTMS（媒体互动指针）是一项有价值的指针，有助于预测观众对内容的喜爱程度，并追踪观众在观看体验不同阶段（例如，电影或电视节目中的不同部分或时刻）的参与度。对于电影或电视节目制作人者来说，试映通常用于在内容正式发布前收集观众的意见回馈。透过分析试映观众的实时回馈，制作人可以使用 MTMS ，来衡量观众在观看电影或电视节目时的参与投入度。此类信息不仅对后制决策（例如内容剪辑）有用，而且对宣传活动（例如选择电影预告片和宣传片的内容）也很有用。
对于视讯平台或电视网络而言，许多节目通常会按顺序播出。透过分析早期剧集的实时回馈，公司可以确定哪些类型或部分的内容更具吸引力，并据此调整后续剧集。
优化广告插播时间
MTMS 也可以用于优化插播广告的播出时间。由于插播广告通常以固定的时间间隔插入，而与影片内容无关，因此很可能会打断观众的观看体验。 MTMS指标可以帮助影片平台调整插播广告的播放时间，从而最大限度地减少广告中断对观众带来的负面影响。最后，MTMS亦有助于预测影片内容的收视率和其他表现指标，因此可以应用于在线影片平台的内容选择和建议。
总的来说，我们证明了MTMS能够有效预测观众对电影的观后评价，并且能够对观众的反应和体验进行更精细的过程评估，以识别引人入胜的内容。有兴趣详阅研究结果的读者，可参考笔者与香港中文大学（深圳）市场营销系张强教授，以及美国纽约大学斯特恩商学院市场营销学陈宇新教授合着的论文“Frontiers: In-Consumption Social Listening with Moment-to-Moment Unstructured Data: The Case of Movie Appreciation and Live Comments”。