自媒体电影评论对电影观影行为的影响研究.docx

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自媒体电影评论对电影观影行为的影响研究

自媒体电影评论对电影观影行为的影响研究

　　一、引言

　　电影评论是电影文化的重要组成部分，广义的电影评论是指“对电影进行说明和评估，或者是研究和解释电影的形式、内容”，狭义的电影评论是指在网络上原创的电影评论，即用计算机创作、在互联网上首发的影评。

　　自媒体的迅速发展给网民的生活、行为带来了巨大的影响，其基本特征是私人化、平民化、自主化，在自媒体平台上传播信息更为及时、快捷，人们可以自由地表达各自的看法、张扬个性、表现自我。

网络影评最先在美国得以快速发展，1999年，美国一些电影知名人士纷纷开设影评博客，随着xx年微博网站Twitter的创联盟立，微博便成为了网络影评发布的新渠道。

电影评论可通过综合性门户网站、论坛、博客三种自媒体平台传播，另外微博、微信、QQ等也是电影评论的主要的、高效的平台。

同时，互联网的发展给网络电影评论在技术方面提供了很大的支持，电影评论不仅可以用文本方式传播，也可以用音频、图片以及视频等一系列形式实施传播，使得观众具有全方位、独特的感受。

　　整理国内外学者关于影响消费者观影行为因素的大量研究成果，主要可分为3大类：

消费者自身因素、电影产品因素和网络评论因素，而据消费者行为理论，消费者观影行为的影响通过电影票房指标来反映。

消费者自身的因素主要集中在年龄、性别、教育程度、社会阶层、收入、意见领袖。

在电影产品方面，根据早期的研究认为电影类型是决定是否观看一部电影的重要因素，而几乎所有电影内容属性与消费者选择行为存在显著的正相关关系，除了唯物的/贪婪的和创造性的/虚构的这两个因素外。

在其他电影产品方面，电影导演和演员、电影产地、电影票价和上映档期等方面也积累了较为丰富的成果。

如Changeta1.发现明星只对首映周的票房有积极作用，而对电影总票房的影响为负。

RadasandShugan分析发现在热门档期上映的影片的生命周期并不长，但其票房收入却较高。

　　针对网络在线评论对消费者购买意愿的影响研究，相关学者从在线评论的自身属性出发，主要针对评论质量、评论数量、评论时效为维度进行研究。

Liu研究了电影发布前Yahoo电影论坛的讨论与之后电影票房的关系，结果表明在线评论的数量和电影票房收入正相关，网络评论数量越多，消费者越容易接触到相关信息，所以网络评论数量作为一种信息提供角色对消费者的认知产生影响。

Chenetal.认为当消费者对书籍推广及回馈时，能提高销售，而对书籍的评分与销售无关，但ChevalierandMayzlin认为书籍的评分能有效改善书籍的销售。

高立翰、沈大白、郑惠如将观众评价、影评评分及影评口碑量作为解释变量的一部分构建电影票房绩效评估模型，研究发现观众评价高和影评篇数高的电影能使票房显著提高，但影评评分高的电影在台湾表现出了较差的票房绩效。

　　综合分析以上相关文献发现，影响消费者观影行为因素归纳为三个方面，即消费者自身、电影产品以及网络评论，但自媒体在我国兴起的时间较短，自媒体对我国消费者观影行为的研究相对较少。

同时，现有研究偏重于探讨电影评论对电影票房的影响，强调了结果导向，虽然电影票房也是影响消费者观影决策的重要因素之一，但没有从消费者观影决策的全流程进行探讨，没有考虑电影评论如何影响消费者接触、决策、购买及回馈的各个环节。

实际上，不同环节上的影响因素还存在一定的差异。

　　基于现有研究现状，本文将研究重点聚焦在两个方面：

自媒体如何影响消费者接触、决策、购买、回馈的各个环节；自媒体电影评论的哪些因素，包括评论数量、评论质量、评论效价、评论时效、评论分数、自媒体平台公信力等因素，会对消费者观影行为产生影响，其影响方向和影响程度是怎样的。

　　本文的内容组织如下：

第二部分，根据相关理论和文献研究提出理论假设和建立自媒体电影评论对消费者观影意愿的影响关系模型；第三部分，说明收集数据和实证分析的过程，并对分析结果进行阐释；第四部分，结论与讨论，并指出研究的局限。

　　二、理论与模型

　　本文细分自媒体电影评论的纬度，构建自媒体电影评论对观影决策行为的影响模型，如图1。

　　在该模型中，评论公信力、评论形式、评论时效在现有研究中，都没有论述，因此具有一定的新意和研究价值。

但本文没有将网络口碑作为影响消费者观影行为的因素进行分析，认为网络口碑体现了电影产品、评论分数、评论数量等多个因素的综合结果。

　　其中，自媒体电影评论数量是评论的数量多少，反映了电影评论的活跃度；自媒体电影评论公信力即消费者对电影评论发布人或管道的信任程度；自媒体电影评论时效是电影评论的及时性；自媒体电影评论效价是电影评论的方面是正面、负面还是中性；自媒体电影评论分数是评论人对电影的打分，反映其对该电影的认可度；自媒体电影评论形式包括文字、语音、图片、视频或其它形式等。

　　图1自媒体电影评论对消费者观影意愿的影响模型

　　基于自媒体电影评论对观影决策行为的影响模型及前文论述，本文提出以下假设。

　　H1：

自媒体电影评论数量正向影响消费者观影意愿；

　　H2：

自媒体电影评论公信力正向影响消费者观影意愿；

　　H3：

自媒体电影评论时效正向影响消费者观影意愿；

　　H4：

负面自媒体电影评论负向影响消费者观影意愿；

　　H5：

正面自媒体电影评论正向影响消费者观影意愿；

　　H6：

自媒体电影评论分数正向影响消费者观影意愿。

　　H7：

自媒体电影评论形式正向影响消费者观影意愿。

　　三、实证研究

　　数据

　　采取深入访谈和问卷调查结合的方法。

选取的访谈对象主要是电影自媒体领域的从业人士、以及高校从事电影教学的老师，受限于资源的有限性，本文也广泛阅读公开刊物上发表的专业人士采访栏目、演讲稿及文章，包括业内人士、高校老师、意见领袖等。

在访谈的基础上，本文设计了调查问卷，分别从自媒体电影评论数量、自媒体电影评论公信力、自媒体电影评论效价、自媒体电影评论分数、自媒体电影评论形式和消费者意愿方面共设计了21个题目，依据李克特量表将其分为五个维度，从不同意到非常同意，分别为1-5分。

共回收120份有效问卷，其中，女性共63人，占%，男性占%；18岁以下有24人，占%，18-30岁占40%，30-45岁占%，45岁以上占%；学生有36人，占30%，上班族有28人，占%，个体经营者占%，国企或国家公务员占%，其他类占%。

　　信效度检验

　　信度是用于衡量测量结果的一致性或稳定性，在信度检验中，本文研究采用克隆巴赫系数，其数值评价中其数值越接近于“1”，说明该结果的可信度越高。

　　表1各变量的信度检验

　　变数操作变数校正的项总计相关性项已删除的CronbachαCronbach’sAlpha基于标准化的CronbachAlpha

　　评论

　　数量

　　SL1

　　评论GXL1

　　公信力

　　评论SX1

　　时效

　　评论XJ1

　　效价

　　评论FS1

　　分数

　　评论XS1

　　形式

　　观影YY1

　　意愿

　　从表1可以看出，自媒体电影评论数量、电影评论公信力、电影评论分数、观影意愿的3项操作变量的CITC均大于，且Cronbachα均大于，说明有较好的内部一致性，所有操作变量均予以保留。

而电影评论效价的3项操作变量中，有两项CITC小于，予以删除，说明消费者的观影意愿与评价时效性之间没有显著关联；电影评论效价的3项操作变量中，有一项CITC小于，予以删除，说明消费者并不完全排斥负向评价的电影；电影评论形式有一项CITC小于，予以删除，说明消费者并不是只关注一些特定评论形式的电影，他们认为吸引人的评论形式，更容易引起消费者的关注，也希望看到更多形式的评论。

　　效度检验是对问卷或者结果的有效性进行研究，通常针对研究内容与研究结果的匹配度进行研究。

效度值越高，表明结果所表达的内容越符合研究需求。

在本文研究中效度分析方法为KMO与Bartlett球形检验.

　　表各变量的KMO值

　　取样足够度的KMO检验Sig

　　评论数量.000

　　评论公信力

　　评论效价

　　评论分数

　　评论形式.000

　　观影意愿

　　从表2中可以看出，各变量的KMO值均大于，说明测量条目符合效度要求，问卷调查的数据，具有一定的参考性。

　　假设论证

　　本文运用软件，对各个假设进行相关性分析。

目前，常用的相关系数有Pearson相关系数、Spearman相关系数和Kendalltua-b相关系数。

Pearson相关系数主要适用于度量定距变量间的线性相关关系，不适宜度量非线性相关关系。

Spearman等级相关系数是非参数统计的一种。

因此，本文运用Spearman等级相关系数来验证上述假设，各变量之间的相关性如表3。

　　表各变量与消费者观影意愿的相关系数

　　消费者观影意愿

　　评论数量相关系数*

　　Sig.

　　评论公信力相关系数*

　　Sig.

　　评论时效相关系数.238*

　　Sig.

　　正面评价相关系数.594**

　　Sig.0

　　负面评论相关系数-.215

　　Sig.

　　评论分数相关系数.732**

　　Sig.0

　　评论形式相关系数.326

　　Sig.

　　注：

**表示在水平上显著相关；*表示在水平上显著相关。

　　表3显示评论数量和消费者观影意愿的相关系数为，双尾显著性检验的概率值为，小于，通过了显著性相关检验，表明评论数量对消费者观影意愿具有正向影响。

同样，评论公信力、评论时效、正面评价、评论分数，都通过了显著性相关检验，表明这些因素对消费者观影意愿具有正向影响。

从相关系数的数字来看，评论分数与观影意愿的正相关关系最强，相关系数为；其次是评论公信力和正面评价，相关系数分别为、。

评论时效与消费者观影意愿呈正相关关系，但显著性不强，相关系数为。

　　负面评价和评论形式对消费者观影意愿的影响上，双尾显著性检验的概率值均大于，没有通过显著性相关检验，表明彼此没有显著相关关系。

假设论证情况如表4。

　　表4假设论证一览表

　　假设是否成立

　　H1：

自媒体电影评论数量正向影响消费者观影意愿；成立

　　H2：

自媒体电影评论公信力正向影响消费者观影意愿；成立

　　H3：

自媒体电影评论时效正向影响消费者观影意愿；不成立

　　H4：

负面自媒体电影评论负向影响消费者观影意愿；不成立

　　H5：

正面自媒体电影评论正向影响消费者观影意愿；成立

　　H6：

自媒体电影评论分数正向影响消费者观影意愿；成立

　　H7：

自媒体电影评论形式正向影响消费者观影意愿。

成立

　　在验证上述假设后，为了进一步验证哪些因素是对消费者的观影行为影响最大。

结合上述的验证，将这些因素修正为：

评论数量、评论公信力、评论时效、正向评价、评论分数、评论形式。

结合访谈信息，分析结论是：

　　1、在消费者观影行为的最前端，即消费者接触电影的环节，评论公信力和评论形式是引起消费者关注的最重要因素。

即AISAS营销规则中的前两项，A、I，在消费者接触环节，引起消费者关注和兴趣是最重要的。

　　相对于评论内容而言，评论人的知名度和影响力更容易激起消费者关注其发表评论的电影。

同时，有创意的评论能够在微信朋友圈和QQ朋友圈快速传播，达到很好的传播效力。

　　2、在消费者决策环节，评论分数和评论数量是决定消费者观影意愿的最重要因素。

在针对为何不是评论内容这一因素。

询问了部分调查者，原因在于购票管道上的电影评分反映了所有评论人的综合评分，更能够代表大多数的意见。

而评论数量反映了该电影的人气度，评论数量越多，表明关注该电影的消费者越多。

大多数消费者会简单浏览靠前的评论，而不愿意投入更多的时间，他们评论分数和评论数量已经能够说明问题了。

体现在AISAS营销规则中的第一个S，引起消费者关注和兴趣后，消费者会主动搜寻相关信息进行决策参考。

　　3、在消费者决策环节，消费者获取电影评论的主要渠道是QQ、微信与微博。

在比较了消费者对综合性门户网站专业影评、论坛影评、微博影评、微信影评、QQ影评的关注度，发现“QQ影评”是消费者获取影评信息的主要渠道，其次是微博影评和微信影评，而门户网站专业影评和论坛影评的关注度较小。

　　这是因为自媒体时代的传播形式，不再是“推传播”而是“拉传播”，消费者对影评的获取方式从被动接受逐渐转变为主动获取。

消费者更认可QQ影评、微信影评与微博影评的原因在于：

第一，及时沟通性更强，“门户网站”、“论坛”的沟通时效性偏弱；第二，具有“情感化”特征，具有抒发个人情感的私人空间，因而影评内容更具有“感受化”与“真实化”的特征；“微博”、“博客”、“QQ”影评发布主题往往具有不同的人生阅历与体验，因而影评更是见仁见智，风格迥异，可以满足消费者猎奇心理；第三，影评形式多样化，不但语言凝练、活泼，同时可以增加图片、声效等功能，更容易与消费者产生共鸣。

　　消费者经常浏览的影评管道是“微博”、“微信”、“QQ”，这些管道均具有显著的自媒体特征，而较少浏览综合性门户网站和论坛的影评。

其中男性以使用QQ影评工具为主，而女性以微博影评为主。

在消费者对电影评论来源的关注度上，调研资料统计如表5

　　表格5消费者对电影评论来源的关注度

　　数量均值标准偏差

　　ZP11.是否经常浏览综合性门户网站专栏影评

　　ZP2.是否经常浏览论坛影评

　　ZP3.是否经常浏览微博影评              

ZP4.是否经常浏览微信影评

　　ZP5.是否经常浏览QQ影评

　　ZP6.浏览电影评论的数量

　　ZP7.对电影评论是否持有认同态度

　　ZP8.对电影评论的关注度

　　ZP9.是否参与自媒体时代的电影评论

　　四、结果与讨论

　　本文通过基于现有研究的不足，利用调研数据重新检验自媒体电影评论对消费者观影行为的影响，在检验了问卷的有效性的基础上，验证了各因素对观影意愿的影响，重点分析了各因素对消费者观影行为的4个环节影响的偏重性。

本文的主要研究结论如下：

　　自媒体时代，电影评论的数量、评论公信力、评论时效、正面评价、评论分数，都对消费者观影意愿具有正向影响。

在影响力度上，依次为评论分数、评论公信力、正面评价、评论数量、评论时效。

负面评价对消费者观影意愿的影响不显著，这说明电影公司应当关注消费者对影片的评论分数，尤其是公信力强的自媒体，包括QQ影评、微信影评、微博影评，以及淘宝电影、我爱电影等影评购买管道；电影公司同样需要关注知名影评人、微博大V发布的影评，他们粉丝众多，影响力非常大。

　　在消费者接触电影的环节，评论公信力和评论形式是引起消费者关注的最重要因素。

即相对于评论内容而言，评论人的知名度和影响力更容易激起消费者关注其发表评论的电影。

同时，有创意的评论能够在微信朋友圈和QQ朋友圈快速传播，达到很好的传播效力。

因此为了电影更好的营销效果，电影公司和影院可以请影响力大的专家对电影进行评论，并且评论形式多样化，这样可以增加电影的票房收入。

　　在消费者决策环节，评论分数和评论数量是决定消费者观影意愿的最重要因素。

同时在这一环节，消费者获取电影评论的主要管道是QQ、微信与微博。

　　本文研究的局限性：

1、建立模型时，并没有考虑其他变量，只是简单地进行单变量分析，并没有进行多元分析和控制变量；2、相关领域的研究理论较少，缺乏一定的理论指导并且所做研究涉及度不深。

因此，在未来的研究中可以以某一自媒体平台为例，充分收集电影评论的数据，在不同的决策环节建立多元回归模型进行分析。