在线评论的动态变化对电影票房影响的研究

发布时间：2021-08-04 03:54

　　近年来,国家出台了一系列扩大内需的政策举措,电影文化产业消费作为社会文化消费的重要组成部分收获了可观的政策红利,并且随着城市文化产业建设进程的加快及电影产业融资渠道的拓宽,电影产业快速发展必将创造出更为可观的经济和社会效益。在此现实背景下,电影票房影响因素的相关研究引发了学者的广泛关注。在线评论是网络口碑的重要组成部分,也是影响票房的重要因素之一,商家可以根据评论特征来调整营销策略以获得更高的经济利益。但是在目前的研究成果中,大多以首周票房或者累积票房为研究对象,而对在线评论在电影上映周期中的不同时间区间对票房是否产生影响缺乏充分的讨论;在探讨在线评论特征对票房的影响时,评论效价是否对电影票房产生影响仍然存在争议;虽然有很多学者已经研究了在线评论对销量的影响,但是关于产品的品牌强度对产品销量影响的研究比较匮乏,为了更好地明晰电影票房的影响机制,本文立足于中国电影市场,以2018年上映的96部电影为研究样本,通过收集这些电影在猫眼电影平台上共计6430257条评论数据,提取出评论数量、评论效价和评论异质性等特征变量,同时基于系统—启发式理论引入品牌强度作为调节变量,利用多元线性回归方法对... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文技术路线图

在本研究中,主要目的是探讨在线评论的动态变化对电影票房的影响,分析在电影上映的不同时间区间下,在线评论对票房是否具有影响以及这些影响的持续时间,为了将模型进一步细化,我们将评论发布时间分为不同的区间分别进行讨论,以期深入探讨在线评论对电影票房的动态影响模式以及对消费者购买行为的影响。在本模型中根据前人文献总结归纳出在线评论数量,在线评论效价和在线评论异质性三个解释变量,除了这个三个变量外基于双加工理论以及风险感知理论引入品牌强度作为调节变量到概念模型中,分别探讨不同时间区间下在线评论对票房的影响以及品牌强度的调节作用,另外为了提高模型的解释力和有效性,本研究将电影上映日期,电影制片国家和电影类型等作为控制变量纳入到模型中,具体如图3.1所示:3.2 评论动态变化对票房的影响因素

而评论异质性和评分的走势恰好相反,呈现出先上升后下降的趋势,可能是由于在电影上映初期,电影的话题度、讨论度比较高,因此评论异质性较高,随着上映时间的增加,电影的讨论热度逐渐降低,因此异质性也随之降低。在线评论数量呈现出逐渐降低的趋势,图5.1描绘了在线评论总数的变化趋势,发现在线评论在首周评论数量最多,共计产生2905344条评论,平均每部电影产生评论30264条,占前四周评论总数的44.61%,在第二周评论数量大幅下降达34.6%,共计产生1899117条评论,平均每部电影发布19782条评论,占前四周评论总数的29.17%,而在第三周和第四周平均每部电影产生评论分别为11655条和6142条,二者合计占评论总数的26.22%,充分说明在线评论在电影上映初期话题度和讨论度最高,消费者会密集发布大量的评论。本研究对这四组数据都分别进行了相关性检验,发现各个自变量之间的相关系数非常小,因此我们认为变量之间不存在多重共线性问题。


本文编号：3320950