网络热播电视剧播放量影响因素实证分析及预测开题报告

1. 研究目的与意义

随着国民经济的发展，与网络技术的日益发达，越来越多的人们会从网络上观看各种电视剧与网络节目。视频的播放量代表了一部作品的火热程度，是衡量一部电视剧受众是否广泛的重要指标，更是代表了经济利益的大小程度。本文主要利用电视剧播放量为载体，进行分析预测，验证回归方程预测的准确性。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：电视剧播放量的影响因素分析。

拟解决的问题：对电视剧播放量影响因素有哪些； 各种因素的权重分析；数据的搜集和整理；

写作提纲：1、选择研究样本2、确立研究方法3、选取变量4、收集和整理数据5、分析数据 6、建立模型7、导出结果8、得出结论。

3. 国内外研究现状

国外学者在电影票房预测的建模分析上成果显著，如20世纪80年代，李特曼（barry r. litaman）和琳达（linda s. kohl）在《基于八十年代的经验：预测电影的成功》一文中，论述了其电影票房预测模型的基本原理。模型的因变量主要是电影的票房收入，自变量主要包括创意、发行、营销三个方面。创意部分包含内容战略、mpaa分级、知名的想法、最初的国家、超级导演和演员、制作预算、专家评分等因素；在20世纪九十年代，斯科特#8226;苏凯（scott sochay）在其《电影成绩预测》一文中提出了预测模型。在其票房预测模型中，因变量为电影票房收入和电影放映时间，自变量分为三个部

分，第一部分为创意领域，包含故事类型、明星、电影分级等变量；第二部分为发行模式和安排，包含发行公司、发行日期、发行模式等变量；第三部分为市场推广，包含专家观点、电影获奖等变量；美国佛罗里达大学的陈白鹤和金云永（byeng-hee chang, eyun-jung ki）2005年在《为电影的成功构建实用的票房预测模型：注重体验的良好性能》一文中，提出了其票房预测模型。测模型设定的三个因变量为总票房、第一周的票房和电影的放映时间（运营长度）。他们认为一部电影的成功取决于四方面的因素。第一是品牌相关的变量，包括续集、导演、演员；第二是客观的特征，包括制作预算、类型、电影分级；第三是信息资源，包括专家的评级和观众的评级；第四是经销商相关的变量，包括经销商的市场力量、放映时段。国内学者对视频播放量的预测分析也层出不穷，如《基于sarima模型的视频播放量预测软件设计与实现》、《基于k近邻的网络视频播放量峰值预测模型》等等。

4. 计划与进度安排

论文前期以收集数据为主，主要有电视剧播放量：选取六大平台播放量汇总、集数：集数通过百度百科中电视剧的相关信息得到；百度搜索数、演员评分：寻艺网数据；豆瓣评分等等。

论文中期分析处理数据，通过绘制表格清晰明了的展示各个数据，然后利用数据处理方法获得变量的权重系数等等

最后建立模型，导入数据得出结果，分析解除给得出结论。

5. 参考文献

[1]刘艳：基于sarima模型的视频播放量预测软件设计与实现，电子科技大学2012

[2]李仑， 王洪波：基于k近邻的网络视频播放量峰值预测模型，中国科技论文在线2015

[3]王锦慧，卜彦芳，李念：华莱坞电影票房预测模型的实证分析，新闻大学2016