CSM“微博电视指数”开启融媒效果评估

5月15日，CSM与新浪微博联手打造的“微博电视指数”产品内部论证会召开，来自传媒、学界和业界的十几位专家出席了论证会。“微博电视指数”已完成前期搭建，即将于今年7月正式试运行和。

“微博电视指数”是基于对电视收视与微博讨论的持续研究、围绕新浪微博的电视节目讨论数据而推出的标准化产品。该产品涵盖了现有的多项微博分析指标，在开发思路上与目前电视收视率指标体系对接，旨在为电视媒体提供了解节目微博讨论情况、客观评估电视节目社交化传播的有效工具。

论证会上，北京大学、中国人民大学和中国传媒大学的知名学者针对产品框架、生产流程和指标体系进行了可行性论证，提出了建设性意见。中央电视台、湖南卫视、江苏卫视、浙江卫视以及上海广播电视台的相关负责人从各台实际应用及未来预期的角度，对产品试运营提出了合理化建议。在会上，CSM与参会电视台达成共识，近期将针对不同类型的重点电视节目开展产品试运营，结合各方意见和试运营的具体情况，进一步完善微博电视指数产品内容，加快推进产品的市场化进程。

央视6档节目参与“指数”试运营

CCTV总编室市场评估部主任徐立军表示，央视本着兼顾常态栏目与季播节目、兼顾娱乐与其他类型、兼顾不同收视率水平的原则，初步选择了6档节目进入试运行，分别是常态娱乐栏目《开门大吉》和《星光大道》，季播娱乐节目《喜乐街》，专题类节目《等着我》，科教类节目《开讲啦》，新闻类节目《新闻调查》。

“我们有五个主要关切，分别是指数的公信力、指数的适用性、指数的导向性、指数与收视率的关系、指数分析与应用的丰富性和指导性。”徐立军说，“试运行期间，期望微博电视指数能够在流程上、技术上、配套监督机制、防作弊机制上形成规范，并处理好与新浪微博商业运营的关系，确保作为第三方数据提供商的独立性，为指数的合法性和公信力奠定基础，只有在这个方面得到行业认可，才能谈到下一步怎么应用、怎么用好的问题。”

CSM方面表示，试运营期间最主要的任务是进一步完善产品执行流程。产品的运营将涉及CSM、微博以及各电视台间的多方合作，三方间良好的沟通模式将是产品顺利运营的先决条件。产品运营中涉及的各项流程将在试运营期间根据三方沟通的结果不断优化、完善，最终形成规范、透明、标准化的运营模式。试运营还将帮助三方明确产品呈现形态，对正式运营期间可能产生的问题准备解决方案，是产品正式运营前的准备及过渡期。“CSM与微博的合作将达成电视节目微博数据的唯一性、融合性以及工具统一化。‘微博电视指数’是双方整体合作中第一阶段的产品，是电视节目微博数据标准化的初步呈现。”

据悉，除了央视，CSM已正式邀请了几家卫视频道参与产品的试运营。以各卫视部分栏目为对象，依照业界及学界专家论证并优化后的流程，计算各节目在微博平台的指数指标。

综合评估电视传播效果的第一步

“传统电视媒体必须向新媒体转型，‘有机电视’和‘无机电视’并存的时代已经来临。”中国传媒大学教授刘燕南分析道，在媒介融合时代，数据的市场需求（无论广告商还是电视台）都已经萌芽。国外的趋势也大体相当。因此在美国，尼尔森与推特合作推出尼尔森推特收视率，在欧洲，Kantar集团与推特进行类似合作，“电视+微博”是一个大趋势，CSM推出微博电视指数，虽然时间上稍有滞后，但与这个趋势是吻合的。“CSM推出微博电视指数，是着眼于电视跨屏跨终端传播新形式，在融媒体时代综合评估电视传播效果的第一步。从与世界标准的接轨，以及启动跨屏多终端综合评估这两个角度来看，微博电视指数的推出对电视发展无疑具有正面意义。”

刘燕南分析，从实用性来看，目前微博电视指数均为行为数据，是比较客观的测量，有相当的应用价值和实操性，实用性比较强。不过，微博电视指数也有一定提升空间，如，目前的指标比较分散，以哪一个为主是个问题，“在传统收视率调查行业，说到节目，我们说看收视率，说到频道，常常会看收视份额。那么在目前这些指标中哪一个最能体现微博的传播影响力？另外，如何保证数据生产的透明性，数据质量如何，是否有反垃圾技术，有科学的数据清理技术、误差的可评估性等等，都有待进一步探讨。”

刘燕南同时表示，CSM近年来一直努力开发适应新媒体时代市场需求的受众数据商品，推出微博电视指数，只是CSM迈向新媒体的第一步。如何根据用户需求，对微博指数进行权重分配或标尺优化，进一步突显这一指数的独特价值，将传播链延长后的节目价值体现出来，并进行更好的变现提升，为电视内容生产提供参考，向广告商展现其价值，仍然有待深入。“要发挥CSM的传统优势，并将这种优势向新媒体领域延伸，将传统收视率与新媒体收视指标结合，将小数据与大数据相关联，对多源异构数据进行融合和分析，或许是更具市场需求潜力，也更具挑战性的工作。”

CSM介绍，在后续产品升级建设中，将根据产品的实际应用情况和电视媒体节目评估的进一步需求，分阶段地推出微博电视指数产品的深度分析指标。帮助数据使用者了解产品数据背后的意义，将数据的应用融入到节目整体设计及运营中。