网络口碑对电影票房的影响--对中国电影“高票房低口碑”现象的思考_电影票房论文

网络口碑如何影响电影票房——中国电影“高票房低口碑”现象反思,本文主要内容关键词为:口碑论文,中国电影论文,票房论文,现象论文,电影票房论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       一般认为,网络口碑对消费者的观影选择具有显著影响,北美电影票房排行榜上票房极高的《阿凡达》和《泰坦尼克号》不论在国内还是国外都收获了很高的口碑评价,国外很多研究也证实了口碑评价越高的电影票房收入越高。然而,国内电影产业的发展实践却与国外电影产业的研究和实践存在很大的相悖之处,2013年上映的《天机·富春山居图》在格瓦拉网上的评分是3.7分,被封为史上第一烂片,甚至有网友写出万字长文,描述看完《天机·富春山居图》之后的感受,加上意见领袖的转发传播,很多人抱着究竟有多烂的想法去看电影,虽然被骂得体无完肤,但是《天机·富春山居图》票房扶摇直上,两天过亿,上映一周票房高达2.5亿。2014年国产电影又出烂片,1月31日上映的《西游记之大闹天宫》被观众称为“中国电影里程碑式的烂片”,电影特效华而不实,故事俗套,电影叙事结构松散拖沓,豆瓣电影评分仅为4.3分,然而《西游记之大闹天宫》上映19天,票房破10亿,打破中国电影史上19项票房纪录,充分验证了国产电影“口碑越差,票房越高”的逆增长现象。

       随着消费者精神需求的增加,越来越多的学者开始关注网络口碑对电影行业的影响。现有研究主要关注网络口碑数量、网络口碑效价以及网络口碑离散程度对电影票房的影响,研究表明网络口碑数量主要通过知晓效应对电影票房产生积极影响;网络口碑效价通过说服效应激励消费者实施购买行为①;网络口碑的离散程度则主要通过影响的持久性对电影票房产生影响②。其中,验证网络口碑数量和网络口碑效价对电影票房收入的研究较多,但是相关研究结果却不一致,比如Liu(2006)的研究表明网络口碑数量与电影票房收入存在正相关关系③,但Chintagunta等(2010)的研究却表明网络口碑数量对电影票房影响不显著④;Dellarocas等(2007)认为网络口碑效价对电影票房存在显著的正向影响⑤,而Liu(2006)的研究结果表明网络口碑效价对电影票房的影响不显著⑥。

       与这些研究结论不同,国产电影市场的实践却表现出了明显的“高票房低口碑”的逆增长现象,除了2014年的《西游记之大闹天宫》和《小时代》之外,《无极》和《十面埋伏》也是典型的高票房低口碑电影,而口碑良好的《钢的琴》和“零差评”电影《逆光飞翔》却遭遇与其口碑极不相称的低票房。因此,本文期望通过对网络口碑与国产电影票房关系的研究,进一步解释国产电影市场票房的“叫好不叫座”和“叫座不叫好”现象,为国产电影票房的预测和中国电影产业的发展提供指导。

       二、文献回顾与假设提出

       传统口碑的重要性在研究领域已经得到了广泛认可。随着互联网的发展和信息系统的日益完善,越来越多的研究开始着眼于网络口碑对产品销售的影响⑦⑧⑨⑩。体验型产品是学者们的主要研究对象,如图书、电视节目、餐饮等(11)(12)(13)(14),其中对电影的研究也比较多(15)(16)。在以往对网络口碑的研究中,最常用的3个测量指标是网络口碑的数量、网络口碑的效价以及网络口碑的离散程度(17)。由于口碑离散程度的数据较难测量,所以本文重点关注网络口碑的数量和效价,以国产电影为研究对象,探索网络口碑数量、网络口碑效价、首周票房和总票房之间的关系,揭示国产电影市场存在的“低口碑高票房”逆增长现象。

       1.网络口碑数量、网络口碑效价与票房收入

       网络口碑的数量是指网络口碑总体规模的大小(18)。大部分的研究表明网络口碑数量和票房收入之间存在显著的相关关系。Dellarocas等(2007)认为,电影网络口碑是观看过电影的消费者生成的,因此网络口碑的数量在很大程度上影响电影的票房(19)。Liu(2006)研究了网络口碑对周票房的影响,研究表明网络口碑的数量能够在很大程度上解释累计票房和周票房,二者存在显著的正相关关系(20)。Rui(2010)等通过测量接收到推送信息的人数,来研究网络口碑与电影票房之间的关系,结果表明网络口碑数量对电影票房有显著影响(21)。关于网络口碑数量对电影票房的影响机制,大多数学者认为是知晓效应在其中发挥作用。Godes和Mayzlin(2004)的研究表明,关于产品的信息越多,其他人知晓的可能性就越大,从而带来更高的销量(22)。Duan等(2008)认为网络口碑数量对电影票房的影响是通过其知晓效应实现的,即网络口碑的扩散会提高电影的知晓度,讨论一个电影的人越多,就会有越多的消费者被唤醒,因此,一部众所周知的电影往往具有很高的票房(23)。从目前的研究来看,关于网络口碑数量对票房收入影响的研究结论较为一致,虽然也有研究认为网络口碑的数量对电影票房收入的影响不显著(24),但大部分研究都认为网络口碑的数量会对电影票房存在显著的正向影响。基于上述研究,本文提出以下假设:

       H1:网络口碑数量正向影响总票房。

       网络口碑的效价是指消费者对产品或服务的评价,一般网络口碑的效价有正、负面之分,也即正面口碑和负面口碑。Liu(2006)认为网络口碑效价对电影票房的影响是通过网络口碑的说服效应实现的(25)。网络口碑的效价影响消费者对产品的感知,并进一步影响消费者的购买决策。目前关于网络口碑效价和电影票房收入的关系的研究得到的结论不一致。Liu(2006)(26)和Duan等(2008)(27)的研究结果表明网络口碑效价对电影票房的影响不显著,而Dellarocas等(2007)(28)和Chintagunta等(2010)(29)的研究结果表明网络口碑效价对电影票房有显著影响。Duan等(2008)认为这种研究结果差异出现的原因是由于统计方法造成的(30),Chen等(2011)则认为是由于受样本数量大小的影响(31)。Dellarocas等(2007)的研究表明,当把网络口碑用于娱乐产业的情景下时,网络口碑的效价对电影票房具有正向影响作用(32)。然而就国产电影市场的表现来看,低口碑同样可以成就高票房,而较高口碑的电影也会遭遇低迷票房,国产电影的逆增长现象表明网络口碑对国产电影票房的影响不在于其说服效应,而是通过激发消费者兴趣起到了一种助推剂的作用,实现了一种别样的负面口碑营销效果(33)。此外,国产影片对宣传的投资使消费者形成了较高的心理预期,然而在满足消费者的这种心理预期方面,国产影片与进口片存在明显差距,心理学研究表明,当消费者的心理预期无法实现满足时会形成焦虑情绪,消费者往往通过批判达到心理平衡。

       此外,根据Duan等(2008)的研究,网络口碑的效价会影响网络口碑的数量(34)。这是由于正面网络口碑的传播是出于利他动机和自我提升动机,而负面网络口碑的传播则是出于减少焦虑或者报复(35)。因此,当一部电影的网络口碑效价很高的时候,对电影不满意的观众,出于报复动机,会发布关于电影的负面网络口碑,以达到降低电影评分的效果。同样的,对电影满意的观众也会有很强的动机来发布正面口碑以实现自我提升目的。不管是基于报复动机还是自我提升动机发布的网络口碑都会增加网络口碑的数量。基于上述研究,本文提出以下假设:

       H2:网络口碑效价负向影响总票房。

       H3:网络口碑的效价正向影响网络口碑的数量。

       2.网络口碑数量、首周票房和总票房

       网络口碑不仅是影响电影票房的重要因素,同样也是前期电影票房的结果。也就是说,电影的票房收入会影响到网络口碑。看过电影的人越多,就会产生越多的网络口碑。在对其他产品的研究中,Chen等(2004)发现,控制了价格和质量之后,线上网络口碑的数量与过去的手机销量正相关(36)。Godes和Mayzlin(2004)对电视节目的研究结果同样证明,网络评论的数量与电视节目的收视率正相关(37)。Duan等(2008)检验了网络口碑对电影每日票房的说服效应和知晓效应,结果表明,电影票房显著地影响网络口碑的数量,电影票房对网络口碑数量的影响能够持续2天,比网络口碑数量对电影票房的影响持续的时间短。电影票房每增长10%,当天的网络口碑数量会增加4.2%,第二天的网络口碑会增加1.6%。因此,Duan等(2008)认为,较高的票房收入可以带来更多的网络口碑,更多的网络口碑数量反过来影响票房收入,接着带来更多的网络口碑。但是网络口碑效价对电影票房的影响不会带来这种正向的反馈机制,即较高的票房不会带来更高的网络口碑效价(38)。在研究电影票房收入与网络口碑之间的关系时,Dellarocas等(2007)也将首周票房(opening weekend box office revenue)作为其中一个自变量,并认为首周票房是影响电影未来票房的重要因素,因为大多数在全国范围内公映的电影都会产生动态的大爆炸效应,即电影首映会产生大量的关于电影的网络口碑(39)。基于上述研究,本文提出以下假设:

       H4:首周票房正向影响网络口碑数量。

       H5:首周票房正向影响总票房。

      

       图1 网络口碑对电影票房的影响模型

       三、数据描述与分析

       1.描述性统计分析

       本文从格瓦拉生活网(http://www.gewara.com/)上收集了研究所需的数据。格瓦拉生活网是国内第一家综合了信息资讯、用户社区以及商家互动的生活网络平台,主要包括电影院、演出以及运动场所等生活平台,对于电影,格瓦拉生活网不但提供商家的名称、地址、电话等基本资讯,还融合了电影排片、价格信息以及消费者对电影的评论评价等活动。本文选择格瓦拉生活网作为网络口碑的数据来源有以下两个方面的原因。首先,格瓦拉生活网关于电影的内容比较全面,网站设计很方便数据的收集。用户可以在格瓦拉生活网上查询关于影片的详细信息,如上映时间、类型、主演、片长、当地的排片情况、剧情介绍、消费者评论、评分以及影评等信息,在格瓦拉生活网上注册过的用户还可以进行打分、评论和购票。其次,在电影票房数据库(http://58921.com/boxoffice/wangpiao)中,有关于格瓦拉生活网的数据。电影票房数据库是一个专门收集实时票房的网站,电影票房数据库收集了来自格瓦拉、哈票、网票、万达四个电影网站的电影票房信息,包括每部影片的每日票房、每周票房、分时票房。

       由于格瓦拉生活网并没有票房统计数据,所以,本文无法从格瓦拉生活网上直接获取电影票房的数据。但是,电影票房数据库是基于网站本身的购票情况进行的票房统计,因此更加能够反映网络口碑对票房的影响。不少的研究都是通过在电影网站上搜集网络口碑信息,而在票房统计网站上搜集相应的电影票房数据(40)。

       本文的首周票房不是电影放映所在周的票房总量,而是电影放映前7天票房的加总。由于电影公映的时间不同,可能导致某电影的首映周票房只有一天的票房,这会对研究结果产生影响。因此,本文采用加总的方式,测量的每一部电影的首周票房均是首映前7天的票房加总。

       在本文的研究中,有的电影的消费者评论多达11009条,而有的电影的消费者评论只有1条,而且,评分与票房之间的差距较大。因此,本文对这四个变量进行了对数变换,这样能够使得回归的结果更加稳健,而且控制了潜在的离群值的影响,采取了对数变换的数据包括:网络口碑数量(LnVolume)、网络口碑效价(LnValence)、首周票房(LnOWBOX)、总票房(LnTBOX)。表1汇总了本文中涉及的主要变量及其描述。

      

       用于分析数据的时间跨度为2013年7月16日~2013年11月6日,剔除了因公映日期变动导致的数据收集错误和公映日期不足一周的数据之后,有效的电影共55部。本文从格瓦拉生活网获取相关的网络口碑的数量和效价。网络口碑的数量用格瓦拉网站上的“哇啦”和影评的数量加总来度量,“哇啦”是消费者的观影感受,一般比较短,内容主要涉及观影后对影片的评价;与“哇啦”相比,影评的篇幅较长,内容更加全面、正式。网络口碑的效价通过格瓦拉生活网上的评分进行测量,低于5分的影片,其口碑效价总体上来说是负面的。首映日票房、公映第二日票房、首周电影票房以及总票房的数据是从电影票房数据库收集的。表2汇总了数据的描述性统计分析结果。

      

       2.相关分析

       相关分析是为了判断变量之间是否存在相关关系以及这种相关关系的强弱。表3总结了本文设计的主要研究变量之间的相关关系。在1%的显著性水平下,网络口碑数量、网络口碑效价以及首周票房都与总票房存在显著的相关关系,其中,网络口碑数量和首周票房与总票房存在正向的相关关系;网络口碑效价与总票房存在负相关关系。同时,首周票房与网络口碑数量存在显著的正相关关系,而网络口碑效价对网络口碑数量的影响不显著。

      

       3.回归分析

       尽管从相关分析中可以发现一些现象,但是仅此分析并不能解释多变量间相互作用对结果产生的影响。而回归分析则可用于事物间的统计关系分析,侧重考察数量变化规律,有效验证被解释变量与解释变量之间的线性关系是否显著。因此本文进一步建立了两个回归模型开展进一步的分析。

      

       本文用下标i=1,2,…N来代表电影,两个模型的被解释变量分别为LnVolume和LnTBOX,即网络口碑数量和总票房。LnValence(网络口碑效价)和LnOWBOX(首周票房)是模型(1)的解释变量;LnVolume(网络口碑数量)、LnValence(网络口碑效价)和LnOWBOX(首周票房)是模型(2)的解释变量。在这两个模型中,本文主要关注解释变量对因变量的影响,即

的符号和显著性,

,的符号和显著性。根据本文的假设,LnValence和LnOWBOX均对LnVolume存在正向影响;LnVolume和LnOWBOX对LnTBOX存在正向影响,而LnValence对LnTBOX存在负向影响。

      

       如表4所示,模型1检验了网络口碑效价和首周票房对网络口碑数量的影响,分析结果表明,整体模型的F值为27.523,该模型显著;A-

的数值为0.496,表示首周票房和网络口碑效价共解释了网络口碑数量49.6%的变化,方程拟合程度较好,但是网络口碑数量还存在其他的解释变量。模型2检验了网络口碑数量、网络口碑效价以及首周票房对总票房的影响,分析结果表明,整体模型的F值为36.614,该模型显著;A-

的数值为0.513,表示网络口碑数量和网络口碑效价共解释了电影总票房51.3%的变化,方程拟合程度较好,同样的电影总票房也存在其他的解释变量。

       研究发现,网络口碑数量对总票房的影响是正向显著的(

=0.931,p<0.01),这说明电影总票房会随着网络口碑数量的增加而增加,网络口碑数量越多,表明知晓这部电影的人越多,同时也意味着这部电影被消费者选择的机会越大,假设1得到验证。通过回归分析得到的系数

=0.931,可以推算出网络口碑每增加1%,电影票房增加0.931%;网络口碑效价对总票房的影响是负向显著的(

=-0.310,p<0.01),这说明口碑越差,电影票房反而越高;口碑越好,电影票房的收入反而不高,假设2得到验证。究其原因,一方面是由于国产电影市场重宣传轻质量;另一方面,与影片类型也存在一定的关系。根据系数

=-0.310,网络口碑效价每下降1%,总票房会增加0.31%;但是,网络口碑效价对网络口碑数量的影响是负向不显著的(

=-0.031,p>0.01),假设3没有得到验证,一方面可能是由于网站的设计使得评分的便捷性更高,消费者更加愿意通过评分的方式实现网络口碑发布的动机,而不是花费较长时间写评论;另一方面是由于网络口碑平台的多样化使得消费者声音碎片化,论坛、贴吧、微博、QQ等分散了消费者的评论,使得格瓦拉生活网上的评论数量与评分出现不对称现象。

       本研究还发现首周票房对网络口碑数量的影响是正向显著的(

=0.721,p<0.01),这说明网络口碑数量会随着首周票房的增加而增加,首周票房越高,说明越多的消费者看过影片,从而产生了更多的网络口碑,假设4得到验证。通过回归分析得到的系数

=0.721,可以算出首周票房每增加1%,网络口碑数量增加0.721%;首周票房对总票房的影响是正向显著的(

=0.987,p<0.01),这说明首周票房越高,总票房越高,首周票房通常会作为预测总票房的重要指标,假设5得到验证。根据系数

=0.987,首周票房每增加1%,总票房会增加0.987%。

       四、结论与启示

       1.结论与讨论

       本文通过对格瓦拉生活网与电影票房数据库的数据进行实证分析,检验了网络口碑与电影票房之间的关系,研究的结果证实了国产电影市场存在的“叫好不叫座”、“叫座不叫好”的现象。研究结论可归纳为以下几点:

       (1)网络口碑的数量、网络口碑的效价以及首周票房对国产电影总票房的影响。研究发现,网络口碑数量对电影总票房存在正向影响;网络口碑效价对电影总票房的影响是负向显著的;首周票房对总票房的影响是正向显著的。Berger和Schwartz(2011)指出,“曝光率”高的产品可以同时获得更持久的关注,较高的“曝光率”可以增加产品的知晓度,带来更多的销售机会(41)。网络口碑数量正向影响总票房表明网络口碑的扩散可以让更多的消费者知晓该影片,从而增加了影片被观看的机会。二者之间的关系证实了电影放映前宣传的必要性,通过宣传可以提高电影的知晓度,促使消费者产生更多的网络口碑,扩大影片的影响范围,从而提高影片的销售机会。同时根据传播学理论,在大众传播中传、受双方对媒介的把握能力并不均匀,即传、受双方在传播渠道获得的空间和地位是不均等的,传播者总是处于优先、主控的地位,而受众则是落后、被控的地位。(42)电影宣传在近现代作为一种上映前必不可少的环节,我们可以把电影商视为传播过程的传播者,而广大影迷可以视为受众,在传播者花重金进行的铺天盖地宣传中,受众大多“屈服”于传播者的宣传中,即使小部分受众提出否定性的反馈,传播者也可以利用其优先、主控的地位对其进行“过滤”,而将一些肯定性的反馈和少许无关痛痒的否定性反馈通过媒介加以扩散,并将其作为诱导因素,吸引更多的受众接受这种所“期待的”但未必真实的反馈信息。这样既可利用它们美化自身的形象,又达到宣传的最初目的。我们认为存在很大一部分影迷在“美轮美奂”的宣传中被“忽悠”进影院影城,并为不菲的票房做出了“不菲”的贡献,而观看后又无法达到事先的心里预期,从而造成了“高票房低口碑”的现象。尽管宣传造势可以增加销售机会吸引更多的影迷观看影片,但是宣传造势无法为国产影片带来较高的口碑评价,本文研究结论表明,网络口碑效价负向影响总票房,这与国外的研究结果不一致。国外的研究基本都认为网络口碑效价对电影票房的影响是正向的或者没有显著影响。本文的研究结果证明了国产电影产业的“高票房低口碑”不是偶然现象,国产电影产业的研究与实践与国外存在差异的原因可能是由于国内的电影产业发展尚不成熟,对影片风格和类型的包容度不够。纵观国产电影市场,票房成绩不理想的“好口碑”国产影片大多是文艺片,此类影片的市场化和大众化程度较低,并且此类影片一般不会像大型商业片一样投资重金宣传,虽然影片质量很高,观众和专业的影评人都给予了此类影片很高的评价,但却没有足够的吸引力和竞争力。对国内消费者来说,在选择同期上映的影片时,多半会受到各种媒介的“雪球效应”的影响(43),因此有话题、重金打造和宣传的商业片更具有吸引力,这也是为什么很多国产影片通过明星、宣传制造各种噱头、卖点,迎合观众的需要,吸引消费者进入影院。然而,过度的宣传和网络口碑的传播也使消费者产生了较高的期望,但是不同于国外进口大片,国产电影过分追求视觉上的冲击力,忽视了对影片内容的锻造,导致大部分国产影片故事俗套、情节拖沓,很难满足消费者的精神需求和文化追求,“悔恨消费”的消费者便通过各种形式的社交媒体和影评网站将负面情绪表达出来,形成了影片的负面网络口碑。而根据诺埃勒-纽曼(Elisabeth Noelle-Neumann)提出的“沉默的螺旋”理论,人们为了防止因为意见与主流意见不同而被孤立或受到社会惩罚,在表达个人意见之前会对周围的意见进行观察。当发现自己的意见属于“多数”或者“优势”意见时,便倾向于更积极大胆地发表自己的观点;当发现自己的意见属于“少数”或者“劣势”意见时,就会迫于环境的压力而转向“沉默”或者附和多数人的意见。这样一来,一些相对“中立”的影迷也会加入主流的吐槽大军中,至于国内大部分本来就“不叫好”的影片则在此理论的发酵下会“更不叫好”,从而加剧了负面口碑的程度,更与后来的“高票房”显出强烈反差。因此高度的曝光和关注为电影带来较高的票房的同时,也加快了负面网络口碑的传播,最终导致了市场上“高票房低口碑”的逆增长现象。首周票房对总票房存在正向影响,一方面可能是由于首周票房会影响影片未来的排片,首周票房越高,电影上映的频次和时间都会增加,电影被消费者选择的机会也会相应增加,最终对总票房产生积极影响;另一方面首周票房可以通过对网络口碑数量的影响来提高电影的知晓度,进而对总票房产生正向影响,这正好与“雪球效应”相吻合。

       (2)首周票房和网络口碑效价对网络口碑数量的影响。首周票房对网络口碑数量的影响是正向显著的,意味着电影票房与网络口碑数量之间存在着正向的反馈机制,即更多的网络口碑能够带来更高的电影票房,而更高的电影票房也能够为影片带来更多的网络口碑。在这些网络口碑中,影响最大、传播最广的是通过网络语言的加工修饰形成的评论,这些夹杂着电影剧情的搞笑评论引起了消费者的兴趣,争相“吐槽”某影片成为一件极富有趣味性的流行事件,如果在这样的热门话题中无法做出反应,就会显得没有存在感,为了实现归属需要,参与到关于电影的“吐槽”和“恶搞”中来,消费者通常非常愿意花费一张电影票的价钱和两个小时的时间,因此首周票房可以通过网络口碑数量对总票房产生影响。此外,首周票房不仅是检测影片吸引力的重要指标,也是影院排片时重要的参考指标,而影院的排片对电影的票房收入具有重要影响,放映频次更多、时间更长的电影往往具有更高的票房。网络口碑效价对网络口碑数量的影响是不显著的,一方面可能是由于网站设计使得评分的可操作性和便捷性比较高,消费者更加愿意通过评分的方式表达观影情绪;而不愿意去花费较多的时间去组织语言,发表评论表达观点。另外大部分影评是不会得到回应的,这使得部分影迷认为是否影评无足轻重,从而放弃了做出影评的机会。另一方面则可能是由于发布网络口碑的平台更加多样化,消费者声音碎片化,格瓦拉生活网只承载了部分消费者的声音。

       2.管理启示

       首先,影片上映前充分的宣传必不可少。首周票房对网络口碑数量和总票房都存在显著影响,这表明电影放映初期的表现会显著影响其未来表现。电影的生命周期相对较短,且具有明显的趋势性,一般来说放映初期的票房较高,随着时间的推移不断下降,因此放映初期的电影票房对影片的总票房成绩至关重要。为了能够在大众文化盛行的商业时代获得较高的初期票房,影片必须进行充分的宣传,提高电影的知晓度,只有这样才能增加影片的销售机会,并推动消费者产生更多的网络口碑,最终通过网络口碑的知晓效应达到提高总票房的目的。对于票房成绩不理想的文艺片来说,前期的宣传要更加具有吸引力,让消费者对影片产生兴趣,才能够实现网络口碑对票房的影响作用。

       其次,电影网应重视并利用意见领袖的作用。根据“两级传播”理论,信息先是通过大众媒体流向活跃的“意见领袖”,然后再从这些“意见领袖”流向不那么活跃的个体,形成“大众媒体→意见领袖→受众”的传播过程。经过“意见领袖”再加工的信息针对性更强,更容易被与“意见领袖”有社会接触的受众所接受和相信。电影网可将一些发表评论较多,受赞较多的影迷列为“意见领袖”,并将“意见领袖”的专业点评置顶,从而发挥意见领袖在广大影迷中的号召力。传统的影评中,大多按照评论发表先后顺序倒序排列,这中间难免出现鱼龙混杂、滥竽充数之辈,同时影评多具有随意性,影评和影片本身可能并不相符。基于此,“意见领袖”可以使得电影网的评论更加公正客观,广大影迷也可以此选择自己真正想要看的影片,避免盲目看片导致看后吐槽,再又导致“高票房低口碑”的现象。

       再次,影片质量是实现口碑和票房的双赢的关键。通过宣传和造势提高网络口碑数量对总票房具有重要意义,但是仅仅靠制造“槽点”来吸引消费者是不够的,营销手段只能将消费者引入电影院,电影的质量和对消费者情感诉求的满足程度才能为影片带来票房和口碑的成功,并且“话题电影”像“话题”一样,很容易被替代,如果国产电影仍然仅靠营销手段赚取眼球,靠负面评价带动消费者的观影兴致,长此以往,国产电影不仅不能获得积极的评价,连高票房都很难实现。作为一种高级的文化艺术,票房不应该是电影最后的目的,电影的最终目的应该是为大众提供一种思考方式,启迪大众的思维和智慧。与国外电影相比,国产电影缺乏文化内涵,通过媚俗的表现形式过度迎合消费者需要,随着国内消费者欣赏水平的提高,过分媚俗的艺术表现形式将逐渐被淘汰,“审丑现象”终将终结,要想在与国外进口片的竞争中取得口碑和票房的双赢,实现电影产业的持续健康发展,影片制作时要更多地考虑消费者的感受,满足人性的基本需求,追求电影艺术的深度、故事的创意、人文关怀,以及符合主流价值观的情感体验,在影片中注入能够满足消费者精神需求的文化内涵,引起消费者的共鸣和认可,否则电影将沦为廉价的一次性消费品。

       最后,根植于现实生活是摆脱“高票房低口碑”困境的重要手段。影视作品应注意根植于我们所处的文化环境和背景,尤其是反映当代生活,这样才能引起共鸣。比如《北京遇上西雅图》中女主角对价值观的重新审视,体现了对这个镀金时代的唏嘘。《中国合伙人》反映了青年人对梦想的执著,鼓舞着我们年轻人为了理想而努力奋斗。《无人区》则引发出我们对人的动物属性和社会属性相互斗争的深层思考。这些“叫好又叫座”的影片无一不是当代生活具体的写照。同时影片应迎合中国人的儒家文化情结,如果剧情有悖人文伦理,即便将高科技的影视特效、灯光、舞美、音响、道具、影视、文化等表现得异常精彩,也无法解决“高票房低口碑”的现实困境。

       注释:

       ①③⑥(20)(25)(26)Liu Y:"Word of mouth for movies:Its dynamics and impact on box office revenue",Journal of Marketing,Vol.70,No.3,2006.

       ②⑤(19)(28)(32)(39)(40)Dellarocas C,Zhang X M,Awad N F:"Exploring the value of online product reviews in forecasting sales:The case of motion pictures",Journal of Interactive Marketing,Vol.21,No.4,2007.

       ④(24)(29)Chintagunta P K,Gopinath S,Venkataraman S:"The effects of online user reviews on movie box office performance:Accounting for sequential rollout and aggregation across local markets",Marketing Science,Vol.29,No.5,2010.

       ⑦Chen Y,Xie J:"Online consumer review:Word-of-mouth as a new element of marketing communication mix",Management Science,Vol.54,No.3,2008.

       ⑧Dellarocas C:"The digitization of word of mouth:Promise and challenges of online feedback mechanisms",Management Science,Vol.49,No.10,2003.

       ⑨Senecal S,Nantel J:"The influence of online product recommendations on consumers' online choices",Journal of Retailing,Vol.80,No.2,2004.

       ⑩Zufryden F:"New film website promotion and box-office performance",Journal of Advertising Research,Vol.40,No.1,2000.

       (11)Chevalier J A,Mayzlin D:"The effect of word of mouth on sales:Online book reviews",Journal of Marketing Research,Vol.43,No.3,2006.

       (12)(17)(18)龚诗阳、刘霞、刘洋、赵平:《网络口碑决定产品命运吗——对线上图书评论的实证分析》,《南开管理评论》2012年第4期。

       (13)向勇、刘静、郭月华:《“营销”与“口碑”——2011~2012中国受众动画电影消费实证研究》,《现代传播(中国传媒大学学报)》2013年第10期。

       (14)卢向华、冯越:《网络口碑的价值——基于在线餐馆点评的实证研究》,《管理世界》2009年第7期。

       (15)Basuroy S,Chatterjee S,Ravid S A:"How critical are critical reviews? The box office effects of film critics,star power,and budgets",Journal of Marketing,Vol.67,No.4,2003.

       (16)(23)(27)(30)(34)(38)Duan W,Gu B,Whinston A B:"Do online reviews matter?——An empirical investigation of panel data",Decision Support Systems,Vol.45,No.4,2008.

       (21)Rui H X,Liu Y Z,Whinston A B:"Chatter Matters:How Twitter can Open the Black Box of Online Word-of-Mouth",Thirty First International Conference on Information Systems,Saint Louis,Missouri,2010.

       (22)(37)Godes D,Mayzlin D:"Using online conversations to study word-of-mouth communication",Marketing Science,Vol.23,No.4,2004.

       (31)Chen Y,Wang Q,Xie J:"Online social interactions:A natural experiment on word of mouth versus observational learning",Journal of Marketing Research,Vol.48,2011.

       (33)王超、王杰泓:《负口碑中的票房逆增长——从大众文化角度看〈天机·富春山居图〉的成败》,《艺术研究:哈尔滨师范大学艺术学院学报》2013年第3期。

       (35)Sundaram D S,Mitra K,Webster:"Word-of-mouth communications:a motivational analysis",Advances in Consumer Research,Vol.25,No.1,1998.

       (36)Chen P Y,Wu S,Yoon J:"The Impact of Online Recommendations and Consumer Feedback on Sales",Saint Louis,Missouri,2004.

       (41)Berger J,Schwartz E M:"What drives immediate and ongoing word of mouth?",Journal of Marketing Research,Vol.48,No.5,2011.

       (42)肖芃:《社会化网络的发展与文化产业的演进特征》,《湖南师范大学社会科学学报》2014年第4期。

       (43)袁爱清:《高票房低口碑悖论模型的研究》,《新闻界》2013年第13期。

标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

网络口碑对电影票房的影响--对中国电影“高票房低口碑”现象的思考_电影票房论文
下载Doc文档

猜你喜欢