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研究生:龔美富
研究生(外文):KUNG, MEI-FU
論文名稱:傳統戲劇如何因應數據時代下新媒體之衝擊-以長劇集連續劇炮仔聲為例
論文名稱(外文):How the Producers of Traditional Drama Respond to the Impact of the New Era of Mass Media of Data Analysis - takes the maxi-series drama, "The Sound of Firecrackers" as an example
指導教授:陳清河陳清河引用關係
指導教授(外文):CHEN, CHING-HE
口試委員:陳才林富美
口試委員(外文):CHEN, TSAILIN, FU-MEI
口試日期:2020-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:世新大學
系所名稱:廣播電視電影學研究所(含碩專班)
學門:傳播學門
學類:廣播電視學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:新媒體大數據快速製播社群網路聲量
外文關鍵詞:new mediabig dataquick production and distributionsocial mediaonline discussion
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在數十年的發展下,國內電視台經營自製內容的環境已趨成熟。但隨著網路與數位科技進步,帶動新數據時代的來臨,傳播媒介不再侷限於電視,多螢的使用者消費行為儼然產生,市場更非國界所能限定,網際網路的市場,乃全球化的市場!因應市場的轉變,傳統收視率與直接廣告獲利也產生了相當大的變化,意味著傳播產業必須面臨巨大的改變。
本研究基於數位時代下新媒體的發展趨勢,藉由研究個案的探討,了解傳統長劇集連續劇在因應此衝擊下,如何透過製播內容與技術的創新、善用大數據精準且即時的鎖定目標族群、專注社群經營與網路聲量創造新形態的行銷模式以提升自身的競爭優勢與延續自製內容的價值。綜合資料分析得知如下:
一、新媒體環境下快速製播技術的優勢
本研究歸納主要優勢有:1.快速製播,即時內容能更貼近觀眾需求;2.劇組多組作業,降低拍攝成本;3.快速製播,增加廣告與置入的行銷效益。
二、大數據與網路聲量對戲劇的影響
本研究歸納影響有:1.戲劇收視率與網路聲量呈現正相關;2.除了收視率,應該更重視議題是否在網路擴散;3.採用社群數據讓收視率更全面。
三、新媒體環境下戲劇行銷與經營模式的創新
本研究歸納創新有:1.社群經營下帶動高網路聲量,提升廣告獲利;2.更重視戲劇置入式行銷,提高電視台獲利;3.專注優質內容,創造戲劇IP價值鏈;4.戲劇品牌經營,產生更多的潛在合作機會與增加利潤。
四、長劇集連續劇未來的新媒體產業布局
本研究發現透過檢視外在環境的機會與威脅與媒體自身的優劣勢,串聯跨域性的影視生態系統,進而發展成為新媒體價值平台。
Over decades of development, TV production companies in Taiwan have become mature in producing their own content. However, the Internet and advancements in digital technology have prompted the beginning of a new era of data. Communication media is no longer limited to TV, which contributes to the emerging consumer behavior of multiscreen users. The Internet has broken down geographical boundaries of markets and constituted market globalization. Following such changes in the market, the traditional profit model based on audience measurement and TV commercials has changed drastically, indicating an inevitably large change in the communication industry.
Based on such development trend of new media in the digital era, this study used case studies to understand how traditional long-running drama series have, in response to this change, enhanced their competitive advantage and expanded the value of their own content by innovating the production and distribution of content, tapping into big data to target audience precisely and timely, and building a novel marketing model focused on social media management and online discussion generation. The data analysis results are comprehensively detailed as follows:
1. New-media environment’s advantage of quick production and distribution
The primary advantages of the new-media environment were summarized by this study as follows: (1) quick production and distribution facilitate the provision of real-time content, which serves audience needs better than does traditional content; (2) multiple film crews working concurrently reduces production cost; and (3) quick production and distribution increase the marketing benefits of advertising and product placement.
2. Influences of big data and online discussion on drama series
This study identified three such influences as follows: (1) audience measurement of drama series was positively correlated with online discussion; (2) in addition to audience measurement, production companies should emphasize on the circulation of discussion about the drama series online; and (3) social media data facilitates a comprehensive understanding of audience measurement.
3. Marketing and operating model innovations for drama series in the new-media environment
Four innovation practices were identified by this study as follows: (1) use social media to generate a large amount of online discussion and thus increase revenue from advertising; (2) emphasize more on product placement in the drama series to increase revenue for the TV production company; (3) enhance the quality of drama content and build an intellectual property value chain for the drama series; and (4) manage the brand of the drama series to create potential opportunities for collaboration and boost revenue.
4. Future deployment of new media for long-running drama series
This study revealed that the drama series, through an investigation on the opportunities and threats in the external environment as well as on the strengths and weaknesses of itself, successfully established an ecosystem of films and TV series connecting across different media, creating a new-media value platform.

目錄
論文摘要: I
Abstract II
目錄 IV
表次 VII
圖次 VIII
第一章、緒論 1
第一節、研究背景 2
第二節、研究動機與目的 5
第三節、研究流程 7
第二章、文獻探討 8
第一節、電視劇的定義與發展 8
一、電視劇的定義 8
二、電視劇類型 8
三、電視劇構成要素 9
第二節、戲劇大數據分析相關理論 10
一、大數據的定義與應用發展 10
二、收視率調查機制 13
三、媒體大數據的效能 14
四、網路聲量 15
第三節、戲劇行銷策略相關理論 16
一、行銷的定義 16
二、戲劇行銷策略的相關理論 16
第四節、戲劇製播經營策略相關理論 20
一、經營策略的相關理論 20
二、戲劇經營策略 21
第三章、研究方法 23
第一節、研究方法的選擇 23
一、個案研究法 23
二、深度訪談法 23
三、次級資料分析法 24
第二節、研究對象的選擇 26
一、三立電視台八點檔《炮仔聲》 26
二、訪談對象選擇 26
第三節、訪談程序與問題設計 28
第四章、研究方法個案產業之分析 29
第一節、個案簡介 29
一、《炮仔聲》製作介紹 29
二、《炮仔聲》大事記 31
第二節、《炮仔聲》快速製播流程分析 34
一、長劇集節目籌備規劃 34
二、多組作業的協調運作 37
三、邊拍邊播的獨特性與優勢 40
第三節、《炮仔聲》大數據分析與市場反饋 42
一、傳統尼爾森收視率 42
二、網路聲量與收視率的關係 43
三、《炮仔聲》的大數據分析 46
四、採用社群數據讓收視率更全面 48
第四節、《炮仔聲》行銷創新模式 49
一、劇情風格年輕化與多元化 49
二、社群經營 51
三、網紅跨界合作拓展市場 54
第五節、《炮仔聲》的新經營模式 56
一、多元化的獲利模式 56
二、戲劇品牌的經營模式 59
第五章、研究發現與結論 65
第一節、新媒體環境下快速製播技術的改變與探討 65
一、快速製播,即時內容能更貼近觀眾需求 65
二、劇組多組作業,降低拍攝成本 65
三、快速製播,增加廣告與置入的行銷效益 66
第二節、大數據與網路聲量對戲劇表現之探討 67
一、戲劇收視率與網路聲量呈現正相關 67
二、除了收視率,應該更重視議題是否在網路擴散 67
三、採用社群數據讓收視率更全面 68
第三節、全新的戲劇行銷與經營模式之探討 69
一、社群經營下帶動高網路聲量,提升廣告獲利 69
二、更重視戲劇置入式行銷,提高電視台獲利 69
三、專注優質內容,創造戲劇IP 價值鏈 70
四、戲劇品牌經營,產生更多的潛在合作機會與增加利潤 70
第四節、研究結論 71
一、新媒體環境下快速製播技術的優勢 71
二、大數據與網路聲量對戲劇的影響 71
三、新媒體環境下戲劇行銷與經營模式的創新 72
四、長劇集連續劇未來的新媒體產業布局 72
第五節、研究限制與建議 74
一、對戲劇產業的建議 74
二、對未來研究的建議 74
參考文獻 75
壹、中文部分 75

表次
表3- 1:深度訪談受訪者名單 27
表4- 1:《炮仔聲》製作團隊 30
表4- 2:《炮仔聲》置入廠商 60
表4- 3:《炮仔聲》海外播出表 64

圖次
圖1- 1:無線電視台收視率排行 2
圖1- 2:本研究之研究流程 7
圖2- 1:Netflix 用戶數成長圖 12
圖4- 1:《炮仔聲》劇情人物關係圖 30
圖4- 2:丁寧(下排右一)參與《炮仔聲》 31
圖4- 3:總統蔡英文親訪三立《炮仔聲》拍攝現場 32
圖4- 4:《炮仔聲》網路聲量高居第一名33
圖4- 5:《炮仔聲》林家搭景圖 36
圖4- 6:《炮仔聲》攝影棚拍攝場景 37
圖4- 7:《炮仔聲》外景、棚內工作支配單 38
圖4- 8:第二屆世界12 強棒球賽中華隊完勝韓國 41
圖4- 9:《炮仔聲》即時製播搭配時事劇情 41
圖4- 10:《炮仔聲》收視率曲線圖 43
圖4- 11:消費者多螢收視比例 43
圖4- 12:台語八點檔聲量來源 44
圖4- 13:台語八點檔聲量與收視率之關係 45
圖4- 14:台語八點檔熱門關鍵字 46
圖4- 15:台語八點檔網友互動比較 47
圖4- 16:《炮仔聲》網路聲量與收視率之關係 47
圖4- 17:收視年齡分布圖 49
圖4- 18:《炮仔聲》行銷活動花絮 52
圖4- 19:《炮仔聲》幕後直擊直播 53
圖4- 20:網紅How How 客串《炮仔聲》 55
圖4- 21:電視頻道收益結構 57
圖4- 22:《炮仔聲》聯名商品 63

壹、中文部分
一、參考書目:
司徒達賢(1995)。《策略管理》。台北:遠流。
江裕真(譯)(2015)。《新‧企業參謀》(原作者:大前研一1984)。台北:商周。
胡世忠(2013)。《雲端時代的殺手級應用:海量資料分析Big Data海量資料分析》。台北:天下雜誌。
胡幼慧(2008)。《質性研究-理論、方法及本土女性研究實例》。台北:巨流圖書。
徐世同、楊景傅(譯)(2016)。《行銷管理》(15版)(原作者:Philips Kotler)。台北:華泰文化。
張振明(譯)(2004)。《行銷是甚麼?》(原作者:Philips Kotler 2003)。台北:商周出版。
許士軍(1984)。《管理學》(第四版)。台北:東華書局。
黃秀媛(譯)(2009)。《長尾理論-打破80/20法則,獲利無限延伸》(原作者:Chris Anderson)。台北:天下雜誌。
劉盈君(譯)(2017)。《行銷4.0:新虛實融合時代贏得顧客的全思維》(原作者:Philip Kotler, Hermawan Kartajaya, Iwan Setiawan)。台北:天下雜誌。
盧非易(2009)。《影視劇本寫作》。台北:五南。
蕭美惠(譯)(2015)。《經濟發展理論》(創新之父熊彼得‧百年經典重譯版)(原作者:Joseph A. Schumpeter)。台北:商周。
蕭富峰、李田樹(譯)(2009)。《創新與創業精神:管理大師彼得.杜拉克談創新實務與策略》(原作者:Peter F.Drucker)。台北:臉譜。
謝章富(1988)。《電視節目主持研究》。台北:合記。
謝邦昌、鄭宇庭(2016)。《大數據概論》。台北:新陸書局。
二、參考論文:
王祥慶(2015)。〈電視數位化發展下收視率量測現況及未來發展之研究〉。世新大學傳播管理學系碩士論文,台北。
張根榮(2001)。〈企業競爭策略與創新領域配適與企業競爭力之相關研究〉。中原大學企業管理研究所碩士論文,桃園。
黃銘禾(2018)。〈OTT對有線電視頻道收視率之影響:以台灣為例〉。國立台北大學經濟學研究所碩士論文,台北。
黃甄玉(2005)。〈電視偶像劇呈現產品訊息之研究〉。中國文化大學新聞研究所碩士論文,台北。
三、參考期刊:
吳寶華、徐佳士、李瞻(1983)。〈英漢大眾傳播辭典〉。新聞記者公會,台北。
吳炳倉、王毓莉、徐振興(2005)。〈菸害防制訊息之置入效果研究〉。第十三屆中華民國廣告公共關係學術與實務研討會,台北。
徐鉅昌(1967)。〈美國電視劇的分析與批評〉,《廣播與電視》5:53-61。中華民國廣播事業協會,台北。
陳清河(2019.11)。〈「數據分析與劇本創作」兩者之間的關聯〉。發表於台北電視內容交易及創投媒合會產業論壇,台北。
四、參考網站:
王智弘(2020)。〈2020 NCKU COVID-19國際線上直播論壇〉。日期:2020年04月21日。取自:https://web.ncku.edu.tw/p/404-1000-206659.php?Lang=zh-tw
文化部影視及流行音樂產業局(2019)。〈2018年流行音樂產業調查報告〉。日期: 2019年12月31日。取自: https://stat.moc.gov.tw/Research.aspx?type=3
財團法人資訊策進會(2014)。〈網路社群口碑需求〉。日期:2014年08月05日。取自:https://mic.iii.org.tw/news.aspx?id=366
陳清河(2018)。〈Yahoo論壇,媒體人的新枷鎖?大數據能替代節目收視率嗎〉。日期:2018年05月01日。取自:https://tw.news.yahoo.com/%E3%80%90yahoo%E8%AB%96%E5%A3%87%EF%BC%8F%E9%99%B3%E6%B8%85%E6%B2%B3%E3%80%91%E5%AA%92%E9%AB%94%E4%BA%BA%E7%9A%84%E6%96%B0%E6%9E%B7%E9%8E%96%EF%BC%9F%E5%A4%A7%E6%95%B8%E6%93%9A%E8%83%BD%E6%9B%BF-005527212.html
維基百科(2010)。〈置入性行銷〉。日期:2010年11月07日。取自:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BD%AE%E5%85%A5%E6%80%A7%E8%A1%8C%E9%8A%B7
網路溫度計(2020)。〈網路口碑-台劇〉。日期:2020年04月15日。取自:https://dailyview.tw/Top100/topic/47
衛生福利部(2015)。〈法定傳染病(年齡別)〉。日期:2015年06月10日。取自:https://dep.mohw.gov.tw/DOS/cp-1730-2990-113.html
數據統計網站Statista(2020)。〈Netflix用戶數成長圖〉。日期:2020年04月01日。取自:https://www.statista.com/statistics/250934/quarterly-number-of-netflix-streaming-subscribers-worldwide/
OpView社群口碑資料庫(2018)。〈網紅趨勢大解密:2018網紅影響力排行榜〉。日期:2018年05月03日。取自:https://www.opview.com.tw/portfolio_item/20180521
The Nielsen Company(2016)。〈尼爾森在台推出「數位廣告收視率」,尼爾森新聞與洞察報告〉。日期:2016年08月08日。取自:https://www.nielsen.com/tw/zh/press-releases/2016/nielsen-launches-digital-ad-ratings-in-taiwan/

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