—
—基于新浪微博数据的分析
王锦慧安绮梦
摘要：本文基于2016年至2019年上映的49部国产影片的27000余条微博的数据，实证分析了口碑、预告、有奖活动、插曲、特辑、海报等不同类别的社交媒体营销活动，以及导演知名度等传统因素对电影票房的影响。研究结果表明，口碑类营销活动是影响电影总票房的重要因素；有奖活动和预告类营销活动能激发观众首周观影意愿；关于插曲、演员的营销活动能为电影带来更多关注度。 关键词：社交媒体电影营销票房预测新媒体融合
一、引言
国家电影局发布的数据显示,2019年国产电影总票房411.75亿元，同比增长&65%，市场占比64.07%。国产电影的发展，固然有国民收入增加、影片质量提升等因素作用其中，但在互联网时代，社交媒体上的电影营销活动同样起到了不可忽视的作用。
社交媒体，涵盖博客、论坛等webl.0产品，微博、、直播等web2.0移动社交产品，以及内容社区等web3.0产品。相较于传统电影营销方式，社交媒体得益于互联网和手机的普及，影响范围大大增加，用户体更加广泛，其营销模式具有较强的互动性，对于精准营销具有重要意义。新浪微博作为web2.0时代具有代表性的社交媒体，体现以下三个方面的特点。第一，其财报显示，截至2019年底，新浪微博的月活跃用户数为5.16亿，日活跃用户数为2.22亿。得益于庞大的用户数，新浪微博营销内容的传播效率高，影响范围广。第二，得益于技术支持，新浪
*本文受中国传媒大学中央高校基本科研业务费专项资金（项目编号:CUC2019B027）、2017年国家社科基金重点项目“中国文化走出去效果评估研究”（项目编号：17AZD035）、中国传媒大学科研培育项目（项目编号:CUC17B04）资助。
111文化产业研究•高质量发展
微博营销的成本低。第三，得益于平台鲜明的用户特性(用户多为中青年)，有利于宣传方进行精准营销。基于新浪微博的上述特点，本文利用新浪微博的相关数据进行电影票房营销与预测方面的研究。
随着近年国内经济下行压力增大，包括电影消费在内的文化消费受到影响；网络电影、短视频等网络新行业的快速发展，也分流了部分电影观众。①在这些客观因素面前，本文希望通过新浪微博上丰富的用户行为数据，探析社交媒体上不同类型的营销活动对电影票房的影响。同时，也从电影营销与新袖阀管
媒体融合的角度为电影公司在影片营销方面提供建设性意见。河北大学人民武装学院
二、文献综述
20世纪80年代以来，国内外对于电影票房的传统影响因素进行了一系列研究,Litman(1989)提出了巴里•利特曼的票房分析模型，发现奥斯卡提名、明星、续集、导演、影评等因素对影片租金有正面影响。许多后续研究由此展开，利特曼使用的回归分析法也成为影响至今的票房分析主流方法。Sharda和Delen(2006)首次提出利用神经网络进行票房预测的模型，并将电影的MPAA评级、竞争度、明星价值、影片类型、科技特效、是否为续集和银幕数七项信息作为自变量，供神经网络学习。但由于自变量的选择不尽合理，尤其是缺少了影评、口碑两类重要变量，研究结果不尽如人意。王锦慧(2016)发现导演、演员、特效与总票房显著相关，发行公司、放映时间、影评与总票房的相关性并不显著。
上述研究围绕电影票房的传统影响因素而展开，而随着互联网的普及、社交媒体大数据的积累，针对社交媒体上的营销活动对票房的影响以及其相关的票房预测研究也有了长足发展。Asur和Huberman(2010)创建了基于推特的票房影响因素研究，结果表明：电影宣传方在宣传期间发布的影片相关内容的转发量与票房有一定的正相关性。但该研究样本数太小，仅24部，故其准确性还有待检验。Oh (2013)利用来自推特的数据，发现电影营销方发布的内容和用户的参与度对票房有间接影响，而且当电影营销方更多地利用社交媒体与用户互动时，影片更可能取得较高的关注度。该研究说明了
利用社交媒体进行宣传时与用户的互动对最终宣传结果的影响。Hennig-Thurau和Wiertz(2014)研究超过400万的微博评论数
①人民网•中国电影稳健前行（文化市场新观察）[EB/OL].http：//culture,people,com/安丘地震
nl/2020/0102/cl013-31531265.html.
92I文化消费hi
据，发现微博用户的观影评论会对潜在观众对电影的接受度产生影响，并且总结了潜在观众如何利用微博信息做出消费决定的过程和特点，该研究通过表明社交媒体上的电影评论对消费决定的影响，强调了口碑营销对票房的重要性。王文文和周法根(2013)研究电影上映前一周和后一周认证用户微博信息数、豆瓣评分等因素对电影票房的影响，通过相关性检验得出结论：社交媒体上的数据在一定程度上可以对电影票房进行预测，上映前社交媒体上影片物料的相关数据与最终的电影票房没有直接关系，该结果表明社交媒体上前期的内容营销未能有效刺激用户需求。周明升和韩冬梅(20⑷研究时光网上关于电影的平均评分、累计评价数、各周累计评分以及百度指数对电影票房的影响，得出结论：票房收入与评价数、用户关注度显著相关。但该研究选取电影上映时网络平台的相关数据，故研究结果是否适用于前期的票房营销有待检验。杨威(2014)选取电影主演和导演的微博粉丝数、相关微博的转发量和评论量作为研究变量，使用神经网络预测模型进行票房预测。预测模型的训练集数据的拟合优
度较高，表明微博数据与电影票房具有一定的相关性，进一步论证了使用社交媒体进行票房营销的可行性。王锦慧(2019)将微博内容进行细分，得出微指数对于总票房的影响较为显著，话题阅读量、讨论量和粉丝数以及上映前导演微博的转发量和评论量与总票房有相关关系。研究通过指出微指数、微博话题关注度对票房有显著影响，肯定了社交媒体营销对电影票房的影响。
三、研究假说
通过上述研究发现，目前国内关于社交媒体票房营销的定量研究，在一定程度上揭示了社交媒体上的电影营销信息对票房的影响力，但研究集中于探究社交媒体上物料的信息总数以及用户的评论热度等指标，导致社交媒体的票房营销研究忽略细致的舆情分析，未能进一步明确社交媒体上各类营销活动的宣传效果，未能达到精准化营销进而降低营销成本、优化营销效果的目的。针对目前研究中存在的不足，本文在以往学者研究的基础上，对新浪微博中电影的营销活动进行分类，将分类结果作为本文的主要研究变量，主要研究变量共包含十类营销活动，分别是：发布会类、路演类、有奖活动类、插曲类、实时票房类、预告类、特辑类、口碑类、海报类和演员类。其中口碑类营销活动包括三部分：微博大V的影评，观众观影后对电影的评论以及豆瓣评分、猫眼评分等评分结果。除了上述主要研究变量，本文还将引起多数学者讨论的三个传统变量——上映档期、导演知名度和影片的明
111文化产业研究•高质量发展
星阵容这三类变量作为本文的控制变量纳入研究范围。
(-)主要变量对电影票房影响的研究假设
1.口碑类营销活动对票房有正向影响
痰浊在电影口碑对票房影响的研究中，绝大多数学者认为口碑数量对电影票房的影响显著。Eliasherg和Shugan(1997)认为评论对后期票房及累计票房有显著影响，且评论的票房影响力大于意见领袖的影响力。Basuroy(2003)提出，无论正面还是负面的影评都在电影上映期间与周票房有相关性，同时影评具备影响力和预测力。Chakravarty(2010)认为口碑在不常观影人中的影响力大于在常观影人中的影响力，尤其当口碑是负面的时候，对不常观影人的影响力更大。同时，随着微博等社交媒体的兴起，口碑传播也变得更加便利，影响力日益扩大。因此，本文提出研究假设1：口碑类营销活动对票房有正向影响。
2.预告类营销活动对票房有正向影响
针对预告类营销活动对票房的影响，艾瑞咨询集团于2013年的调查数据显示，近六成参与调研的观众表示会通过互联网观看电影预告片。CSM媒介研究于2013W内地电影观众的观影习惯进行调查发现，预告片是观众最认可的电影信息来源。此外，新媒体的出现改变了预告片过去的趋同属性，越来越多
漫威关闭电视部门
新形态的预告片开始在互联网上引起舆论热潮，并引发延展性讨论，不断扩大影片影响力。因此，本文提出研究假设2：预告类营销活动对票房有正向影响。
3.路演、发布会类营销活动对票房有正向影响
符蓉(2019)认为:“点映的最终目的是在影片上映前拿到一手的反馈信息，为之后的电影营销策略提供方向。”因此，小体量或者主创阵容不被观众所熟知，但本身质量高的影片，通过在社交媒体上宣传路演、发布会相关信息使口碑发酵，或对最终票房成绩有重要意义。因此，本文提出研究假设3：路演、发布会类营销活动对票房有正向影响。
4.海报、特辑、有奖活动类营销活动对票房有正向影响
全媒体时代，与媒体多样化相伴随的是海报、特辑、有奖活动等营销方式的多样化。面对盈千累万的信息，要使一个事物持续吸引大众的注意力，就必须不断推出相关信息。海报、特辑、有奖活动作为影片前期宣传的重要组成部分，也在不断做出回应和改进。因此，本文提出研究假设4：海报、特辑、有奖活动类营销活动对票房有正向影响。
94|文化消费111
5.插曲类营销活动对票房有正向影响
孙磊和翟昕(2018)的研究结果表明，在主题曲、特辑、海报、发布会和预告片等营销类型中，对票房最有利的事件营销类型就是主题曲。电影插曲能够体现影片的艺术构思，是电影综合艺术的有机组成部分，在表达影片情感和内容方面具有重要意义。因此，本文提出研究假设5：插曲类营销活动对票房有正向影响。
6.实时票房类营销活动对票房有正向影响
虽然票房成绩不能全面反映一部影片的质量，但实时的票房变化情况却仍能说明一些问题，尤其是对于一些优质但宣传力度不大的影片而言，上映后票房的增速体现的就是市场对影片质量的认可。因此，票房实时情况通过反映影片质量等方面的信息，影响社交媒体用户的观影意愿，最终影响票房成绩。因此，本文提出研究假设6：实时票房类营销活动对票房有正向影响。
(二)控制变量对电影票房影响的研究假设
随着电影产业的市场化，档期、导演和明星阵容受到更多电影人的重视。Litman(1989)将影片是否在圣诞等档期上映作为票房影响因子，得出结论：上映档期对票房的影响不显著。王锦慧等(2019)认为春节档对电影总票房有显著的正向影响。
在导演知名度对票房影响的研究中，多数学者认为导演知名度对票房的影响显著。Litman(1989)将导
演影片是否获得奥斯卡提名、是否获得最佳导演奖作为影响因子，得出结论：获得奥斯卡提名的导演会显著影响电影票房。杨威(2014)利用微博数据得出结论：导演知名度对票房预测模型有很高的贡献率。
明星影响力从票房研究伊始就受到极大重视，不同学者基于不同研究方法得到了不同的观点。Litman(1989)在他的研究模型中没有发现票房与明星之间的关系；Vany(1999)发现明星对票房没有决定作用。
综上，为验证上映档期、导演和明星阵容的票房影响力，本文将这三类变量纳入回归模型，并提出如下假设：黄金档期上映对票房有正向影响，导演知名度对票房有正向影响，明星阵容对票房无显著影响。
婚恋问题四、样本和变量的选取
(-)样本选取
为保证研究结果的时效性和一般性，本文选择2015年12月至2019年10月作为电影样本的选取范围。部分国产电影和外国电影的微博宣传内容少，不足以
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议