歐陽晴怡 莫俊杰 張志成

（湖南工業(yè)大學(xué)文學(xué)與新聞傳播學(xué)院，湖南 株洲 412007）

一、引 言

自2003年電影產(chǎn)業(yè)化改革以來，中國的電影市場規(guī)模就保持著每年約30%的增長速度，影視市場的繁榮催生了一批影視網(wǎng)站，比如時光網(wǎng) 、豆瓣電影等。這些影視網(wǎng)站為觀眾提供了一個自由表態(tài)的平臺，有效地吸收來自社會不同向度的評論 （正面 、負(fù)面或中立），形成具有針對性的影片網(wǎng)絡(luò)口碑，并通過集體公開呈現(xiàn)的方式反過來影響著影視傳播。

與此同時，隨著“Web 2．0”和“UGC”的興起，人們對用戶評價的應(yīng)用更加頻繁，也更加重視，用戶評價已成為用戶在進(jìn)行決策時考慮的重要因素之一?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺的利好與線下電影業(yè)的發(fā)展存在著“競合”關(guān)系，而影視網(wǎng)站的在線評分系統(tǒng)正是這種“競合”關(guān)系的體現(xiàn)之一。

在此背景下，本文研究電影評分系統(tǒng)對用戶觀影意愿的影響，一方面為受眾的選擇提供了更加科學(xué)、可靠的決策依據(jù)，也為評價機(jī)制影響受眾觀影意愿這一領(lǐng)域提供了理論依據(jù)；另一方面，能夠幫助尋找“水軍控評”等亂象的成因，促進(jìn)科學(xué)、健康、公正的反饋環(huán)境的形成，從而推動電影市場更加科學(xué)、良性地發(fā)展。

二、研究背景

目前基于豆瓣評價系統(tǒng)的研究主要由中國發(fā)表，體現(xiàn)出國家對電影評價系統(tǒng)的多維關(guān)照。針對豆瓣的整體評分系統(tǒng)，有研究者對豆瓣評價系統(tǒng)的打分模式進(jìn)行了分析：

聶偉和張洪牧宇 （2016）對其機(jī)制進(jìn)行了詳細(xì)說明：用戶根據(jù)觀影感受對影片進(jìn)行標(biāo)星評價，標(biāo)準(zhǔn)劃分為“很差”“較差”“還行”“推薦”和“力薦”幾個維度。豆瓣根據(jù)用戶的在線時間、使用歷史、發(fā)帖數(shù)量、參與評分次數(shù)與撰寫評論數(shù)量等歷史數(shù)據(jù)，取其加權(quán)平均值作為影片的最終得分，再以星級分布條形圖的方式呈現(xiàn)出來。該研究為其他對豆瓣評分系統(tǒng)的研究提供了基礎(chǔ)性的認(rèn)知，但該研究只對豆瓣評分系統(tǒng)本身進(jìn)行了研究，對該系統(tǒng)產(chǎn)生的作用尚無探討，研究空間較大。

徐紫琪 （2018）通過數(shù)據(jù)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)，當(dāng)電影總量不斷上升，評分會分化出幾種不同的類型：良心推薦型，眾口不一型，慎重選擇型，這體現(xiàn)了人們在豆瓣評分系統(tǒng)中的選擇結(jié)果。

隨著受眾選擇權(quán)的不斷增大，齊偉 （2016）在其研究中表示：這種“圖形評分”正在改變傳統(tǒng)電影營銷的單向度傳播觀念。電影評價權(quán)力逐步“位移”到網(wǎng)民手中，觀眾再也不是傳統(tǒng)意義上“沉默的羔羊”與被動的接受者。

在此基礎(chǔ)上，電影評價與用戶意見之間更深入的關(guān)聯(lián)機(jī)制還有待進(jìn)一步探尋。目前研究成果主要分為兩類：一是探究評價系統(tǒng)中，影響用戶打分標(biāo)準(zhǔn)的具體因素。比如，尉天驕和董思文 （2014）發(fā)現(xiàn)，雖然發(fā)表影評的多為普通網(wǎng)民，但更吸引受眾關(guān)注、支持率高的仍為專業(yè)人士，他們逐漸形成意見領(lǐng)袖，并對普通網(wǎng)民的看法造成一定影響。陳素白、章怡成、高詩劼 （2016）通過實驗發(fā)現(xiàn)：在以豆瓣為代表的網(wǎng)站中，心理學(xué)中的“錨定效應(yīng)”普遍存在：高錨定使消費者打分偏高、低錨定使消費者打分偏低；同時，“預(yù)警”行為也對錨定效應(yīng)有一定影響。二是探究評價系統(tǒng)中，評分對電影票房的整體作用。多數(shù)研究者認(rèn)為，評分與電影票房的關(guān)系緊密，尤其是對首周票房有著非常明顯的影響。比如，朱夢嫻 （2015）認(rèn)為：豆瓣上的“日均短評”對票房的預(yù)測效果較好，若加上“評分比例”和“情感比例”這兩個用戶主觀性變量后，票房預(yù)測會更好，因此，可以重點關(guān)注豆瓣短評、評分比例和情感比例。與之相對，何雙男（2017）認(rèn)為：豆瓣電影評分與電影票房的相關(guān)性較小，他認(rèn)為話題傳播次數(shù)比評分的高低更能影響受眾的選擇。

一方面，以上文獻(xiàn)探討了意見領(lǐng)袖、錨定效應(yīng)等因素對受眾觀影意愿的影響，為本文提供了頗具參考價值的自變量，但未以受眾意愿本身作為分析對象，也未出現(xiàn)將多個維度合而為一進(jìn)行的研究。但是，豆瓣評價系統(tǒng)具有較高的復(fù)雜性，用一個綜合模型、以多個維度進(jìn)行分析更具理論意義；另一方面，在評分與電影票房的關(guān)系上呈現(xiàn)出多種意見，其結(jié)論還有待討論。下面將進(jìn)一步分析電影評分系統(tǒng)與受眾觀影意愿之間的潛在關(guān)系，探討若將用戶的選擇換算成票房，則在進(jìn)入評分系統(tǒng)之前，他們的意愿是如何被評分系統(tǒng)影響的？

三、研究設(shè)計

（一）指標(biāo)設(shè)計

根據(jù)豆瓣評分系統(tǒng)的特性，選取了5名代表性的豆瓣用戶，以面對面的方式對他們進(jìn)行訪談，這5名用戶都表示：因受豆瓣評分系統(tǒng)的影響而改變過自己的觀影意愿。同時，他們對豆瓣評論的數(shù)量、點贊量、專業(yè)影評等較為感興趣，對豆瓣的評分系統(tǒng)持肯定態(tài)度。

綜合豆瓣特性和訪談結(jié)果，我們提取了5大影響因子，分別是關(guān)注者態(tài)度、評價數(shù)量、評價質(zhì)量、評價權(quán)重、評價直觀程度。

（二）影響關(guān)系模型

1909年，心理學(xué)家耶克斯 （R．M Yerkes）與多德森 （J．D Dodson）的心理學(xué)研究表明：動機(jī)強(qiáng)度和工作效率之間的關(guān)系不是一種線性關(guān)系，而是倒U形曲線關(guān)系。動機(jī)與行為關(guān)系的理論基礎(chǔ)便是建立于此研究之上。認(rèn)知是指人們獲得知識或應(yīng)用知識的過程，包括對客觀事物的感知 （感覺、知覺）、思維（想象、聯(lián)想、思考）等；情感是人們對客觀事物是否滿足自己的需要而產(chǎn)生的態(tài)度體驗 （《心理學(xué)大辭典》，2003）；行為則是有機(jī)體在各種內(nèi)外部刺激影響下產(chǎn)生的活動。在此基礎(chǔ)之上，我們研究人們的消費態(tài)度，則需要從人對產(chǎn)品的認(rèn)知、情感、行為三個層面進(jìn)行綜合分析。

其次，“ABC態(tài)度模型”強(qiáng)調(diào)了認(rèn)知、感情和行為之間的相互關(guān)系，也關(guān)注到了這三個元素的差異性。一般情況下，外界影響因素往往會通過認(rèn)知和情感影響行為，這很好地契合了論文意圖證明的：豆瓣評分系統(tǒng)及其評價內(nèi)容是否會影響用戶的認(rèn)知和情感，進(jìn)而影響其行為。

結(jié)合以上兩個影響關(guān)系模型，我們可以進(jìn)一步建構(gòu)研究的邏輯關(guān)系，即：認(rèn)知和情感推動動機(jī)的形成，動機(jī)進(jìn)一步醞釀成行為，二者之間是同步的，并可以簡化為“認(rèn)知、感知和觀影意愿之間的關(guān)系”。

（三）研究假設(shè)

根據(jù)影響模型，本文提出以下假設(shè)：

H1：電影評價數(shù)量正向影響受眾認(rèn)知性態(tài)度

H2：電影評價質(zhì)量正向影響受眾認(rèn)知性態(tài)度

H3：關(guān)注者態(tài)度正向影響受眾認(rèn)知性態(tài)度

H4：評價直觀程度正向影響受眾認(rèn)知性態(tài)度

H5：評價權(quán)重正向影響受眾認(rèn)知性態(tài)度

H6：電影評價數(shù)量正向影響受眾情感性態(tài)度

H7：電影評價質(zhì)量正向影響受眾情感性態(tài)度

H8：關(guān)注者態(tài)度正向影響受眾情感性態(tài)度

H9：評價直觀程度正向影響受眾情感性態(tài)度

H10：評價權(quán)重正向影響受眾情感性態(tài)度

H11：受眾對電影評價的認(rèn)知性態(tài)度正向影響其觀影意愿

H12：受眾對電影評價的情感性態(tài)度正向影響其觀影意愿

圖1 假設(shè)模型圖

（四）問卷設(shè)計

本研究采用5分制“里克特量表”，根據(jù)自身實際認(rèn)知，對豆瓣電影評分系統(tǒng)影響因子的預(yù)測變量、中間變量進(jìn)行評分，能夠較好地反映出樣本的態(tài)度、傾向等維度，適用于本項研究。1996年，Danaher和Haddrcl的一項研究表明，多個測量問項要比單個測量問項更為可靠 （Danidher＆Haddrel，1996）。因此，為了保證調(diào)查問卷的可信度，本文確定的變量均設(shè)置了三個問項。

本次研究的問卷由以下幾部分組成：

1．人口統(tǒng)計學(xué)問卷

Q1您的性別？

Q2您的年齡是？：

2．樣本甄別問卷

Q3您使用過豆瓣看電影評分或者影評嗎？

3．豆瓣電影評分系統(tǒng)的影響因子、中間變量以及受眾態(tài)度問卷

（五）調(diào)查對象及樣本量確定

在行為研究中，Roxcoc提出了抽樣調(diào)查法，確定了樣本規(guī)模的基本范圍：1．大于30小于500的樣本適合大多數(shù)研究；2．變量較多時，樣本數(shù)為變量的10倍或10倍以上為最佳 （Schifan＆Kanuk．1994：126-140）。根據(jù)Roscoc的抽樣研究方法，本研究樣本約為200個。

考慮到研究要求，本研究調(diào)查問卷的發(fā)放對象以自身使用豆瓣評分系統(tǒng)的樣本為主，通過豆瓣電影網(wǎng)站以及其他正規(guī)調(diào)研網(wǎng)站進(jìn)行發(fā)布，不限城市和地區(qū)，有效減少地區(qū)差異，確保樣本的全面性。此外，具有針對性地在相關(guān)社群中發(fā)放問卷，更能貼合本次研究主題。

四、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

（一）描述性統(tǒng)計

本次調(diào)研共獲得有效樣本161份。詳情見表1所示。

表1 樣本的描述性統(tǒng)計

（二）信度檢驗

克隆巴赫 （信度）系數(shù) （Cronbach Alpha）是信度檢驗的常用指標(biāo)，α為信度系數(shù)，通常認(rèn)為，α值大于等于0．7表明量表具有較好的信度。利用SPSS25．0對豆瓣評分系統(tǒng)的變量進(jìn)行信度分析，由表2可知，信度系數(shù)值為0．817，大于0．8，說明本研究數(shù)據(jù)的信度質(zhì)量較高。對“項已刪除的α系數(shù)”，在任意題項刪除后，信度系數(shù)并未有明顯上升，說明題項不應(yīng)該被刪除處理。研究數(shù)據(jù)顯示信度系數(shù)值高于0．8，說明數(shù)據(jù)信度質(zhì)量高，可用于進(jìn)一步分析。

表2 Cronbach信度分析

（三）效度檢驗

一般效度包括內(nèi)容效度和構(gòu)建效度。從內(nèi)容效度看，本研究采用的“里克特量表”具有較好的內(nèi)容效度；在構(gòu)建效度方面，本文將采用驗證性因子分析對量表的構(gòu)建效度進(jìn)行檢驗。

通過驗證性因子法檢驗收斂效度，第一步，需考察每個潛變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷系數(shù)，載荷值大于0．5且T值顯著時，表示問項與其潛變量之間的共同方差大于問項與誤差方差之間的共同方差，都是顯著的；第二步，考察AVE值。當(dāng)AVE值大于0．5時，表示每一個因子所提取的可解釋50%以上的方差；第三步，考察CR值。CR值大于0．7說明變量構(gòu)建具有良好的信度。對于各維度間是否存在足夠的區(qū)分效度，通常采用比較各維度間完全標(biāo)準(zhǔn)化的相關(guān)系數(shù)，以及所涉及各維度自身AVE的平方根值大小，當(dāng)前者小于后者，則表明各維度間存在足夠的區(qū)分效度；反之，則區(qū)分效度不夠。

本次針對8個因子、24個分析項進(jìn)行驗證性因子分析 （CFA）。從下表可知，8個因子對應(yīng)的AVE值中有出現(xiàn)小于0．5，且CR值小于0．7的情況，意味著本次分析聚合 （收斂）效度較差。

表3 模型AVE和CR指標(biāo)結(jié)果

對區(qū)分效度進(jìn)行分析，評價質(zhì)量的AVE平方根值為0．708，大于因子間相關(guān)系數(shù)絕對值的最大值0．377，意味著其具有良好的區(qū)分效度 （如表5）。關(guān)注者態(tài)度的AVE平方值為0．792，大于因子間相關(guān)系數(shù)絕對值的最大值0．293，意味著其具有良好的區(qū)分效度。意愿的AVE平方根值為0．727，大于因子間相關(guān)系數(shù)絕對值的最大值0．377，意味著其具有良好的區(qū)分效度。

表4 區(qū)分效度：Pearson相關(guān)與AVE平方根值

（四）假設(shè)檢驗

由于本研究所提出的理論模型包含多個變量及其之間的相互影響，因此，適合使用結(jié)構(gòu)方程模型（Structure Equation Modeling，SEM）來進(jìn)行驗證。理論模型包括3個變量，每一個潛變量都由3個測量指標(biāo)反映，且內(nèi)生潛變量與外生潛變量之間屬于單向因果關(guān)系，故理論模型具有整體上的識別性。本文依據(jù)理論模型構(gòu)建了一個3因子模型，以標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)值表示因子間的影響關(guān)系，如果呈現(xiàn)出顯著性，則說明有顯著影響關(guān)系；如果沒有呈現(xiàn)出顯著性，說明模型較差。

利用AMOS25．0軟件對理論模型進(jìn)行擬合，所得模型的擬合指標(biāo)如下表：

表5 模型回歸系數(shù)匯總表格

據(jù)上表可知：探究評價質(zhì)量對用戶觀影意愿的影響時，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值為0．407＞0，并且此路徑呈現(xiàn)出 0．01水平的顯著性 （ ＝3．467，＝0．001＜0．01），說明評價質(zhì)量會對戶觀影意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

探究關(guān)注者態(tài)度對用戶觀影意愿的影響時，標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)值為0．272＞0，并且此路徑呈現(xiàn)出0．01水平的顯著性 （＝2．665，＝0．008＜0．01），說明關(guān)注者態(tài)度會對戶觀影意愿產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

五、研究結(jié)語與對策分析

本研究根據(jù)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了最終的模型測試，為了使效度與擬合度達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)值，對因子、維度進(jìn)行刪減測算發(fā)現(xiàn)，用戶一般認(rèn)為長篇、全面，理性、專業(yè)性強(qiáng)的評價是高質(zhì)量的評價；會優(yōu)先看已關(guān)注用戶的評價，更容易接受已關(guān)注用戶所推薦的電影，認(rèn)為自己所關(guān)注的用戶具有電影鑒賞能力；評價數(shù)量、評價直觀程度和評價權(quán)重對認(rèn)知、情感及觀影意愿的影響不明顯，不符合預(yù)期；高質(zhì)量的評價和關(guān)注者的正向態(tài)度會讓用戶產(chǎn)生更強(qiáng)烈的觀影意愿。

因此，結(jié)合當(dāng)今電影市場的實際，得出以下結(jié)論：

評價質(zhì)量是影響用戶的關(guān)鍵。相比評價數(shù)量的多少，評價熱度是否火爆，一條高質(zhì)量的、專業(yè)的影評更能喚起用戶的觀影意愿，而高質(zhì)量影評在一定程度上能夠準(zhǔn)確反映出電影是否值得觀看。對于大部分影視劇、綜藝來說，豆瓣評分系統(tǒng)是證明影片 （節(jié)目）內(nèi)容質(zhì)量的重要憑證。此外，長文也能夠提供更多樣的信息，方便用戶進(jìn)行綜合決策。評價的質(zhì)量是影響用戶是否為電影消費的關(guān)鍵所在。

關(guān)注者作用重大：一般情況下，大眾對豆瓣“書影音”版塊，以及其互動系統(tǒng)并沒有過多關(guān)注和理解，然而，我們從本次研究中發(fā)現(xiàn)，關(guān)注者態(tài)度對用戶的觀影意愿也具有明顯影響。與自己無關(guān)的用戶信息再狂轟濫炸，可能也比不上“友鄰”的一句傾情推薦，關(guān)注者在整個豆瓣評分系統(tǒng)中的作用是較大的。在未做研究前，豆瓣網(wǎng)在廣大用戶看來只是一個指導(dǎo)工具，其社區(qū)功能在“書影音”板塊上沒有得到較好的體現(xiàn)。本次調(diào)研證明：“書影音”版塊的“關(guān)注者”的確有突出表現(xiàn)，能對更大范圍的用戶產(chǎn)生一定影響。針對以上結(jié)論，筆者提出以下建議：

（一）應(yīng)積極扶持優(yōu)質(zhì)評價

扶持優(yōu)質(zhì)評價能盡量避免電影市場上“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象，“質(zhì)量第一”的競爭邏輯為中國電影注入了驅(qū)動力，票房壓力也催生了更多良作的誕生。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)受眾群認(rèn)知鴻溝的擴(kuò)大、群體對立沖突日益凸顯，“泛戰(zhàn)場化”的傾向出現(xiàn)在越來越多的網(wǎng)絡(luò)平臺，例如，在“飯圈”中，有爭議的演員所參演的影視作品會被惡意削減評分，大大影響了豆瓣評分系統(tǒng)的公平性。從這個角度分析，在類似事件中，豆瓣為保全自己“書影音”版塊的公信力，必然需要消除群體對立或惡意打分等情況造成的影響，盡可能將評分維持在廣大用戶認(rèn)可的范圍之內(nèi)。因此，調(diào)整權(quán)重算法，推動更多優(yōu)質(zhì)評價變得極為重要。

（二）須大力建設(shè)社區(qū)體系

豆瓣應(yīng)大力建設(shè)社區(qū)體系，提高書影音版塊的社區(qū)化，鼓勵用戶在評分過程中進(jìn)行互動。一方面，可以為受眾閱讀影評提供更多現(xiàn)實依據(jù)，避免被關(guān)注者態(tài)度過多影響，忽略了電影本身的可看性，從而做出草率的觀影決定；另一方面，對于佳片，如制作方的宣發(fā)工作不到位，緊密的社區(qū)鏈條就可以充分發(fā)揮“自來水”功能，起到推廣和意見領(lǐng)袖的作用，吸引更多人走進(jìn)電影院。當(dāng)豆瓣上線新影片時，較高的用戶黏性能夠更大程度地促成用戶觀影意愿。除此之外，當(dāng)影評人的專業(yè)性進(jìn)一步提升，多元審美日趨成形，則更能展現(xiàn)出豆瓣對用戶的吸引力與影響力。

綜上所述，豆瓣始于評分，之后才在書影音交流的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了一系列功能，電影評分始終是其整個系統(tǒng)中舉足輕重的一個版塊。從豆瓣自身的角度來看，推動優(yōu)質(zhì)評價、大力建設(shè)社區(qū)體系，一方面有利于增強(qiáng)自身在互聯(lián)網(wǎng)語境中的可信程度；另一方面也是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的必經(jīng)之路。從廣義的市場角度來看，這是促進(jìn)受眾與電影產(chǎn)業(yè)間有效交流、推動電影市場發(fā)展的有力途徑。作為電影藝術(shù)中的一環(huán)，豆瓣的作用應(yīng)被更加重視，其自身也應(yīng)不斷優(yōu)化創(chuàng)新。