新媒体社交环境，互动式在线评价成为趋势
微博博主、微信公众号等自媒体，需要微博、微信等强大的互联网在线社交平台的支撑，从本质上说，受众在社交平台的停留与互动，为自媒体崭露头角提供了可能。受众可以是新媒体所创造信息的接收者，也可以是为新媒体提供信息素材的生产者与传播者，在身份的游移中，他们不仅能够获得足够的信息以满足需要，也能表达个性化的观点以产生新的释义，甚至有机会因此获得其他受众的关注。网络用户在社交平台上的言论可以被点赞、回复、引用、分享甚至被删除，获得较多网友认可的内容会有特殊标注甚至被置顶显示，受众享受着“直抒胸臆”的自由与惬意，还能从志同道合的网友支持中获得成就感、满足感与归属感，也能充分而直接地了解更多人的差异性观点，在互动中得到更多乐趣。
电视剧观众更是在不断讨论中交换彼此的评价与看法，在观点的积累与相互挑战中逐渐形成某电视剧的大众口碑，这对电视剧的总体评价而言相当重要。目前，无论是淘宝、京东等大型网购平台还是大众点评等生活类咨询平台，用户的评价直接影响着店家与商品在消费者眼中的可信任度与价值，每一个评价都会被在意，其重要性已深入人心。大众口碑信息的主观个性化程度极高，而传统观众满意度调查中基本处于二元对立式或命题式问答，很难囊括观众的所有感受，甚至无法精准反映观众的真实评价。例如，在一份关于电视剧《甄嬛传》的观众满意度调查问卷中，大致涉及了以下五类问题：[20]
①基础信息调查：包括受调查者年龄、性别、教育程度和所在地区；
②基本收视情况调查：包括是否看过《甄嬛传》以及是否喜欢该剧；
③收视平台倾向性调查：收视渠道可选择电视台、视频网站或其他；
④情节细节满意度调查：包括“剧中甄嬛离开了旧爱皇上，与果郡王相恋，你对这样的情节发展是支持、可以接受还是觉得令人三观尽毁”“剧末甄嬛杀死皇上登上了权力的巅峰，对这样的情节发展你持什么观点”；
⑤服化道相关配置满意度调查：如“甄嬛再次回宫以后，服装、妆容都发生了很大变化，前后哪种更满意”等。
该调查问卷基本体现了问卷调查方法对于影视剧评价的三大弊端：①该问卷有效填写人次为273人，其中女性占75.09%，本科学历以上占85.35%，从数据来看，参与调查的样本库偏小且群体较为集中，其结论不具有普遍代表性。②关于是否喜欢该剧的评判标准过于粗糙，该问卷设计者将“看过很喜欢”的下一档设置为“看过觉得一般”，但是对于观众而言“很喜欢”和“觉得一般”之间还存在很多可能，如“比较喜欢”“有些情节特别不喜欢”“喜欢故事不喜欢角色”等等，即便是对于好评如潮的《人民的名义》，剧中“黄毛”这个角色对于大部分观众而言就是“有些角色和情节特别不喜欢”的存在，因此在设计问卷选项上存在极大的人为引导误差，很可能导致观众只能勉强选择而不能表达真正的想法。③由于对电视剧艺术层面的评价过度依赖某一情节，而忽略情节与情节之间的叙事关联和电视剧的整体架构，在选项设置上较为单纯，观众从电视剧中真正获得精神收获却难以表达，而大数据技术为解决以上问题提供了良好的突破口。
对于建立以大数据为基础的电视剧评价体系而言，大众口碑虽然信息量庞大，却也是最重要的主体部分。利用大数据技术，对社交平台中电视剧观众反馈的信息进行提取、分析、量化，能够对观众满意度这一指标得出更为人性化的、细节化的结论。就上述案例而言，首先，能够获取较为全面的样本，包含各个年龄段、多样化的用户群体；其次，能够从观众的评价语言中主动提炼信息，而不是通过设置答案使观众被动选择；再次，观众对于各类细节的评价都能够被同等重视，这对于真正走近观众、了解观众而言是十分重要的。而观众的互动式反馈不仅能对电视节目进行价值评判，还能够进行价值再生产，[21]最终会使电视台、内容创作者了解市场的真正需求，以及获得日后内容生产的参考指南。
根据自我参照效应，记忆信息与自我相联系时，产生的记忆效果要优于其他信息条件。因此，当某议题在有效时间内衍生了相关信息，新的信息大概率能再次吸引曾经参与过该议题讨论的受众，这在一定程度上可以解释人们对热门事件为何能保持持续的关注。例如，观看电视剧《伪装者》的观众，在各大社交平台上看到该剧主演胡歌、靳东、王凯等人的相关报道时，比其他电视剧观众更倾向于点击浏览该话题并参与讨论。相比于传统主流媒体，新媒体环境削弱了信息结论的权威性，增加了可讨论余地与讨论即时性，媒体从业者不再试图给出确切的结论，而往往是通过议程设置来设定话题，通过调整角度来引导受众的关注点，以此影响舆论走向。反之也可以说，对于受众与媒体共同关注的话题，因为受众的持续关注而产生了大规模评议信息，这种现象本身成为媒体所关注的新事件，继而再次引发更大规模的受众关注，形成“雪球效应”——越是被关注的信息、越是被认可的观点越能够获得更多关注和支持。从这个角度而言，大众口碑评价指数γ作为电视剧评价体系的重要指标，不仅要考虑大数据调查基础下的观众满意度，也要考虑观众对相关话题的参与度、互动规模，以及媒体报道的反复程度，将大众关注度作为大众口碑指数的辅助评价指标，尽可能通过大数据将其评价结果客观化、可视化。