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    文化商品品牌認知度評價方法研究——基于貝葉斯網(wǎng)絡的分析

    2015-12-25 02:12:46楊欣孟慶鉑孫萍
    天津商務職業(yè)學院學報 2015年1期
    關鍵詞:著名品牌認知度貝葉斯

    楊欣 ,孟慶鉑 ,孫萍

    1.2.天津理工大學中環(huán)信息學院,天津 300380;3.天津理工大學管理學院,天津 300384

    一、前言

    文化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是增強我國軟實力的有效途徑,對于“文化產(chǎn)品”的定義,專家學者的觀點并不一致。其中,最具影響力的是國內學者趙淼對文化產(chǎn)品的定義:文化產(chǎn)品就是文化產(chǎn)業(yè)活動所提供的產(chǎn)品,可分為“文化商品”和“文化服務”兩大類。所謂的“文化商品”指的就是那些能夠傳達生活理念、表現(xiàn)生活方式的消費品,它具有傳遞信息或娛樂的作用,有助于建立集體認同感,并能影響文化實踐活動,包括圖書、雜志、多媒體產(chǎn)品、軟件、唱片、電影、錄像、視聽節(jié)目、工藝品和設計。

    對文化商品進行科學、客觀且有效的評價是完善和健全文化商品市場的重要工作。在本課題的前期研究中,研究者已提出使用“云模型”這一融入模糊性和隨機性的技術來建立文化商品的商品價值評價模型,并在實際中進行了有效應用;在后續(xù)研究中,研究者將進一步提出文化商品品牌認知度的評價方法,為文化商品消費者在文化商品市場上選擇商品提供有效的工具,且為文化商品從業(yè)人員進行品牌管理提供借鑒。

    消費者在進行文化商品消費的過程中,文化商品是否是知名品牌對于消費者消費行為的影響是顯而易見的,知名文化商品更容易受到消費者的青睞。如:湖南衛(wèi)視熱播的《爸爸去哪兒了》這款電視類文化商品,由于從藝術性、創(chuàng)新性和時代性角度審視都具有較高水準,品牌形象較好,屬知名文化商品,因此掀起了收視狂潮。

    近年來,使用“貝葉斯網(wǎng)絡”進行不確定性研究的領域越來越多,貝葉斯網(wǎng)絡用“網(wǎng)絡圖”這種非常直觀的方式來表達節(jié)點與節(jié)點之間的關系,并且被廣泛用于不確定性事件的推理?!案怕收摗笔且环N描述不確定性的較為易于理解的理論和方法,貝葉斯網(wǎng)絡是以概率論作為理論基礎的,并且非常容易擴展到不同的應用環(huán)境中,目前在模式識別、圖像處理以及中醫(yī)診斷等領域都有廣泛的應用。

    二、貝葉斯理論簡介

    “貝葉斯網(wǎng)絡”是基于概率論和圖論的根據(jù)每個變量之間的概率依賴關系而形成的有向無環(huán)圖。貝葉斯網(wǎng)絡中,每個節(jié)點表示有關系的變量,邊表示依賴關系,用條件概率表(CPT)來表示變量之間的關系。

    所謂的貝葉斯公式:現(xiàn)假設存在A、B兩個事件,且相互獨立,且存在先驗概率為P(Bi),通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計所獲得的附加信息為 P (Ai/Bj),P (Bi)P(A/Bi)為事件 A 的全概率公式,其中 Bi*Bj=Φ,i≠j,P(Bi∪Bj)=1,P(Bi)≥0,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m,則貝葉斯公式如下:

    三、文化商品品牌認知度的分類模型

    1.貝葉斯網(wǎng)絡的構建

    消費者對文化商品品牌的選擇,面臨著大量的不確定性信息,對于品牌的認知就勢必存在模糊性、隨機性甚至歧義性等特性。如:電視節(jié)目作為文化商品,《非誠勿擾》在江蘇衛(wèi)視播出后收到了很大反響,其它頻道也紛紛推出了類似的綜藝節(jié)目;當清宮穿越劇一度成為大家茶前飯后的談資時,各種穿越劇隨之進入人們的視線。在文化商品日益豐富的情況下,由于其本身所具有的多樣性等特征,使消費者在進行消費品牌選擇時面臨著較為復雜的情況。“文化商品品牌認知度”代表了一個文化商品品牌被消費者的認可程度,在文化商品銷售過程中,消費者主要關注文化商品的屬性、消費成本等,從而進一步影響了消費者對于風險的喜好或厭惡程度以及對于消費的期望高低。因此,在此分析的基礎上,構建出了文化商品品牌認知度貝葉斯網(wǎng)絡模型(如圖1所示)。

    圖1 文化商品品牌認知度貝葉斯網(wǎng)絡模型

    2.貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)學習

    在貝葉斯網(wǎng)絡構建過程中,除了明確貝葉斯網(wǎng)絡的網(wǎng)絡結構外,還應當獲取網(wǎng)絡參數(shù),即獲取條件概率表(Conditional Probability Table,CPT)。 本文主要采用“專家問卷調研”的方式獲得N類節(jié)點的條件概率表,通過向相關領域專家發(fā)放調查問卷來獲取節(jié)點參數(shù)(即先驗概率和條件概率)。通過調查得知:著名品牌在藝術性、時代性、創(chuàng)新性上更具有競爭力,而一般品牌在商品價格、附加成本、功能性方面更具有優(yōu)勢;對于著名品牌文化商品的消費,消費者更傾向于承擔風險,而對于一般品牌文化商品的消費,消費者則更偏于保守;著名品牌文化商品的消費給消費者帶來的滿意度較強,有較高的消費期望,而對于一般品牌文化商品的消費則沒有太強的滿意或不滿意的區(qū)分度。對于基本的貝葉斯網(wǎng)絡模型,子節(jié)點與父節(jié)點之間依靠條件概率表建立起可以推理計算的基礎,通過同樣的方式可以依次獲取其它節(jié)點的條件概率。表1至表3就是本文學習到的圖1的條件概率表(CPT)。

    表1 X節(jié)點的條件概率表

    表2 C節(jié)點的條件概率表

    表3 D節(jié)點的條件概率表

    四、實證分析

    利用Netica軟件可以建立起基于貝葉斯網(wǎng)絡的文化商品品牌認知度預測的計算模型 (如圖2所示)。

    圖2 基于貝葉斯網(wǎng)絡的文化商品品牌認知度預測的計算模型

    通過對軟件的操作,實現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡的推理計算。如:可以收集每一節(jié)點的證據(jù),并假設它們之間相互獨立。假設現(xiàn)在消費者看重文化商品的藝術性,即,且并不看重價格,但對附加成本較為敏感,則。通過對品牌的觀測發(fā)現(xiàn),消費者更偏重風險厭惡,則??傻玫饺缦碌念A測結果(如圖3所示),結果顯示文化商品屬于著名品牌的概率為39.2%,屬于一般品牌的概率為60.8%。

    圖3 預測結果

    五、結論

    本文對文化商品品牌認知度的貝葉斯網(wǎng)絡進行了探討,設計出了基于貝葉斯網(wǎng)絡的定量分析文化商品品牌認知度的分類模型。使用該模型在獲取到文化商品的商品屬性及成本、消費者的風險偏好及期望的前提下,通過不確定性推理得到文化商品品牌的類型。

    文化商品想要真正蓬勃發(fā)展,實現(xiàn)“品牌化”是唯一出路。像邵逸夫先生一手打造的邵氏兄弟電影公司在影視作品制作過程中,就非常注重品牌建設,樹立了良好的口碑,“邵氏出品,必屬佳品”就是對該公司所發(fā)行的優(yōu)秀影視作品的高度評價。想要提升文化商品的品牌形象、打造著名品牌,從品牌建設的角度應注意以下幾點。

    1.提升文化商品的藝術性。文化商品的藝術價值是文化商品價值的重要組成部分,單純的追求文化商品的經(jīng)濟利益,而忽略文化商品藝術價值的建設與提升對文化商品品牌建設是不利的。一些文化商品粗制濫造、低俗不堪,毫無藝術性可言,即便在短期內能取得經(jīng)濟價值,但長遠來看不具備較強的競爭力,不能穩(wěn)定住固定的客戶群體。

    2.增強文化商品的創(chuàng)新性。文化產(chǎn)業(yè)要持續(xù)發(fā)展必須求新,只有不斷的抓住消費者的眼球,滿足消費者特定的消費需求才能提升其商業(yè)價值。增強文化商品的創(chuàng)新性要求相關人士具備很強的市場敏銳度、優(yōu)秀的制作團隊和成熟的運營模式。如:我國電視娛樂產(chǎn)業(yè)很多優(yōu)秀的綜藝類節(jié)目的制作就具有創(chuàng)新性,在吸取國外優(yōu)秀綜藝類節(jié)目的制作經(jīng)驗基礎上,結合我國國情,打造了多款具有品牌特色的節(jié)目。創(chuàng)新性同樣也是不同文化商品的顯著標識,在湖南衛(wèi)視的《爸爸去哪兒了》之后,浙江衛(wèi)視推出了《爸爸回來了》,此節(jié)目雖然與《爸爸去哪兒了》在名字上類似、容易混淆,但節(jié)目內容、結構安排完全與前者不同,有自己的特色和創(chuàng)新點,是一檔優(yōu)秀的綜藝類節(jié)目。

    3.著名品牌的文化商品應具有強烈的時代感。文化商品作為傳播文化的載體,對大眾應具有強烈的引領作用。近些年,我國一批優(yōu)秀的影視劇作品就能很好的反映社會現(xiàn)實,具有很強的時代氣息,對大眾的審美及價值觀的引領起到了潛移默化的影響作用。

    4.從文化商品的品牌管理方面,應建立起科學、規(guī)范的文化商品品牌相關管理制度,并對不同品牌等級的文化商品進行分級管理。對著名品牌文化商品、具有著名品牌潛質的文化商品以及一般品牌文化商品制定不同的管理方案,并積極創(chuàng)新文化商品品牌建設的各類方案,以確保文化商品的品牌價值。

    [1]臧秀清,游濤.文化產(chǎn)品:特征與屬性的再認識[J].探索,2011,(5).

    [2]孫萍.基于云模型的文化產(chǎn)品商業(yè)價值評價指標研究[J].商業(yè)時代,2014,(11).

    [3]張野,于湛麟.基于貝葉斯網(wǎng)絡的網(wǎng)絡品牌認知度評價方法[J].計算機技術與發(fā)展,2014,(5).

    [4]Heckerman D.Bayesian networks for data mining[J].Data Mining and Knowledge Discovery,1997,(1):79-119.

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