浙江傳媒學院視頻監(jiān)測及滿意度研究團隊長期關注娛樂視頻用戶的態(tài)度效果測評，致力于建立和完善電視劇、綜藝、電影和明星等文化產(chǎn)品的綜合評價體系，企為文化企業(yè)和規(guī)制部門提供決策參考，以利文化產(chǎn)業(yè)的良性發(fā)展和文化產(chǎn)品市場的長期繁榮。
　　文化產(chǎn)品用戶反饋的滯后，決定了其社會效益只能是事后評價，這有三方面的原因，一是界定一部電影、電視劇或一檔綜藝是否成為文化產(chǎn)品，要以電影院上映，電視臺播出，網(wǎng)站上線的時間為準，沒有在大眾媒體上傳播的不是文化產(chǎn)品。二是文化產(chǎn)品在傳播過程中，有的可以迅速做出評價，有的卻需要隔一段時間才能做出評價。一些明顯政治反動、淫穢暴力的，能很快被識別；然而有一些文化產(chǎn)品，其社會評價卻難以判斷清楚，用戶和評論者眾說紛紜，爭論不休。這種情況下，間隔一段時間再進行社會評價，有利于得出更科學、客觀的結論①。三是文化產(chǎn)品質(zhì)量評價沒有定量的客觀標準，文化產(chǎn)品的事前評價極其困難。2017年上線的《去他的世界》很受歡迎，但這部劇上線之前，業(yè)內(nèi)領先者Netflix公司的內(nèi)部評估其實遠遠低于這部劇的實際表現(xiàn)，不僅是對美國受眾的預估，在全世界都是如此②。
　　人工智能不斷發(fā)展，文化產(chǎn)品態(tài)度評價大有可為。1997年、2007年IBM Deep Blue擊敗人類國際象棋高手；2016年、2017年Google的Alpha Go連續(xù)戰(zhàn)勝李世石、柯潔；2019年OpenAI Five戰(zhàn)勝《Dota2》世界冠軍OG戰(zhàn)隊。在人類擅長的思想表達和辯論領域，AI仍然奮勇向前。2019年2月11日，戰(zhàn)勝人類辯手IBM的Project Debater對戰(zhàn)2016年世界辯論決賽選手Harish Natarajan，圍繞“政府是否應該資助學前教育”進行辯論，盡管反方Harish憑借更少跑票數(shù)獲勝。但Project Debter即時且富有邏輯的語言組織能力，令人印象深刻。在每一次辯論開始時，圍繞某一辯題，Project Debater從離線數(shù)據(jù)庫100億句子中挑選具備強相關性的語料整合生成有說服力的觀點，并組織成一篇流暢的四分鐘陳詞；在駁論環(huán)節(jié)，Project Debater通過吸收人類辯手觀點，創(chuàng)造自己的駁論①。
　　為此，我們相信使用人工智能技術收集并分析的海量信息，可以對文化產(chǎn)品的社會態(tài)度做出實時、連續(xù)地評價。電影、電視劇、網(wǎng)劇、電視綜藝、網(wǎng)綜、網(wǎng)絡大電影等文化產(chǎn)品的綜合評價體系建構，行為指標和態(tài)度指標的權重如何分配，雖然有社會效益優(yōu)先，收聽率，收視率數(shù)據(jù)的權重不超過40%的要求，但操作性差，難以執(zhí)行②。團隊認為票房、收視率、點擊量等行為指標應該占80%-60%的權重，滿意度、褒貶值、豆瓣評分等社會態(tài)度評價指標應該占20%-40%的權重。