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1 团队介绍
团队名称：LSZ队
团队成员：李乐涵、赵雅琳、宋心午
指导老师：王贤梅
学校：南京审计大学
2 作品背景
每年暑假时间学生放假，天气炎热，宅家时间更多，很多家庭有更多的时间追剧，讨论剧情、演员演技，是最适合用来观察电视剧市场的时期，是最适合研究观众口味变化的时期。
今年的暑期档，被称作“史上最卷暑期档”——电影市场爆发，创造国内影史纪录；演出市场井喷，掀起抢票热潮；各平台密集抬剧，使出浑身解数争夺观众注意力，剧集市场大制作轮番上阵，或有名演员坐镇、或有大IP加持的剧集扎堆开播。根据《每日经济新闻》（2023年8月12日）记者统计，截至2023年8月9日，已有93部剧集开播，对比2022年、2021年同期数据，分别增长21%和39%。
但观众始终没有等来年初《狂飙》那样的黑马作品，该“爆”的没“爆”，观众闹“饥荒”，综合话题、热度、口碑，可以持续上分的剧集更是寥寥无几。依据德塔文影视数据观察《前沿探讨|2023暑假档剧集趋势观察》一文，去年的德塔文共有2部剧景气指数峰值破3，今年则没有在播期单日破3的项目出现。
特别是随着电子商务和视频流媒体的飞速发展，全球影视产业市场规模得到了进一步扩大。影视业的发展也带动了各种相关产业的快速发展，如影视剧制作、音乐、游戏等领域。同时，数字科技的不断革新和普及也让影视制作的成本和技术门槛不断降低，使得更多人可以参与到影视制作的领域中来。从市场规模到技术水平，影视的发展都在持续向好发展。随着人们对影视娱乐的需求不断增加，行业发展应如何顺势而为？暑期档过去了，剧集市场何去何从？团队就此，对暑期热播剧进行可视化分析。
分析思路
4成果展示
本案例首先对暑期热播剧热度分析，先通过与2022年热播电视剧在各平台电视剧表现对比，再对每部剧的热度具体分析，包括播放量、S+剧集市占率、点赞量评论量等，得出每种类别最热剧，对六种类别最热剧进行具体分析；
其次，对暑期热播剧观众进行人群画像，包括性别、年龄和地域分布；
最后得出结论，2023年暑期热播剧的表现情况，以及对电视剧发展的建议。
4.1 暑期热播剧总体热度分析
该部分首先从平台角度出发，通过绘制“折线雷达图”、“簇状柱形图”对比了2023年暑期较2022年同期优酷、爱奇艺、芒果TV、腾讯视频四个播放平台的总体热度，展示了爱奇艺在今年暑期以剧集数目优势获得了最高有效播放量。接着视角转向总体剧集情况，用“堆积条形图”和“条形图+折线图”的形式分析两年上新剧的集数比例和S+剧集数占比。
结合作品背景，不难看出，2023年暑期迎来了电视剧市场走向新高潮，上新剧集增多、总体播放量上升，代表着电视剧市场规模的扩容。S+剧集量的增多，剧集数向中间值集中，表明影视市场更加注重剧情精炼、叙事完整，来更加贴合观众的需求。
4.2 暑期各剧集热度分析
提起热播剧，团队不约而同地想到“播放量、市占率、搜索量、讨论度”等判定因素，在这一部分，团队采用了条形图+折线图、漏斗图直观地展现数值，并对其热度优胜于同期上新剧的原因假设分析。
放眼暑期全体热播剧，“旋风图”表示点赞量与评论量，“散点图”展示豆瓣评分，二者与热播剧本身的热度关联不大。如《我的人间烟火》一剧，豆瓣评分低至2.8，却位居都市类型热度第一，拥有214957条豆瓣评论。剧中不合理的人物设定，对具有光辉的消防员、医生等职业不真实演绎，脱离现实的剧情走向，让这部由流量演员演绎，在播出前广为期待的暑期剧饱受争议。再如《冰雪尖刀连》，拥有8.3的豆瓣高分和集均2800万的播放量，豆瓣评论数却仅有2452条，并没有引起较高的讨论度。
为了进一步探索热播剧的影响因素，团队用饼图展现各类型热播剧占比，气泡图展现各类型热播剧top的集均播放量。在2023年暑期，古装、爱情、悬疑占据一半以上的电视剧市场，观众对这类剧集有更高的买单程度。
4.3各类别top剧实时热度及词云图
为了研究讨论度与实时热度的关联，探索各类型top剧在播期间的市场走向，团队使用了折线图和词云图。
从折线图中，团队发现实时热度与休息日无关，峰值大致出现在开播第三天。剧集热度的上升或下降与更新日历、剧情发展相关，往往在剧集更新、剧中主要人物发生重要情节时，热度攀升。
通过爬取豆瓣评论绘制了词云图，结果显示：剧集讨论度不再仅仅围绕着流量演员，剧集讨论度转而聚焦在角色表现上，从角色角度探讨剧情，引起对其中情节的共鸣。演员成功地塑造角色，或角色本身魅力十足能够反哺到演员自身，为其带来讨论度和流量乃至商业价值。比如魏大勋在《我的人间烟火》中演绎的孟宴臣、檀健次在《长相思》中饰演的相柳/防风邶，虽不是一番二番戏份较多的角色，但因演技优秀，同样为剧集、自身带来了极高的流量。
4.4暑期各类别热播剧观众人群画像
4.4.1观众性别、年龄总体分布
通过多系列柱形图、条形堆积图纵观六部剧的性别占比和年龄占比，当前电视剧市场的主要受众是以女性为主、年龄段20-40岁为主体。不同题材的观众的人群画像有较大差异。
4.4.2观看人群主要地域分布
通过绘制着色地图，发现：在经济较为发达的省份，会有更多的人观看网剧。尤其是一线、新一线城市，较高的经济水平、稳定的生活方式、较多的定居人口，都是观众地域分布的主要影响因素。从全国区域来看，华东、华南地区追剧较多，团队认为与经纬度、生活方式也有一定关联。
4.5影响电视剧表现因素
团队从宏观大环境出发，综合总结数据可视化分析内容，对热播剧在政策支持、经济环境、社会文化因素、技术进步、媒体支持等方面进行PEST分析；从微观角度，选取制作团队、演员自身、剧情版权等方面研究探讨，得出对电视剧表现的影响因素。
4.6总结与建议
电视剧行业处在百花齐放、生机蓬勃的时期，针对其未来发展，团队也给出了建议。
5 总结与分享
从一开始的茫然无措，到逐步探寻发掘，完整呈现作品，我们收获了很多。凭借着对“追剧”的热情，我们在各个平台辗转获取数据，又将这些数据绘制成可视化形式，这个过程，我们痛苦且快乐着。
诚然，越来越多的影视作品走向了大众视野，但不可否认的是，齐聚“画面优美，转场自然，剧情跌宕起伏引人入胜，角色刻画入木三分，立意高远”的现象级电视剧仍在孕育中。电视剧行业的蓬勃发展为许多家庭带来了欢声笑语，为许多社恐人带来了共同话题，为孩子们带来了教育的新形式……我们追剧人，期待着下一部值得追的好剧。 | 
