19、电视、广播和互联网节目制作的成功要素与测试要点

电视、广播和互联网节目制作的成功要素与测试要点

在当今的媒体环境中,电视、广播和互联网节目制作是一个充满挑战与机遇的领域。节目制作人面临着如何创造出成功节目的难题,这需要考虑众多因素。

节目测试的不确定性与重要性

节目测试是一项不精确的艺术,充满了直觉、感受、猜测和期望。以Pink的第三张专辑中的歌曲 “Trouble” 为例,WAKS克利夫兰节目总监Dan Mason原本认为这张专辑会大热,直接将其纳入重点推广,但观众却从一开始就反应冷淡。尽管一些测试显示这首歌可能最终会受欢迎,许多电台仍大力播放,但最终证明这是在浪费播出时间,因为积极的反馈可能更多反映的是测试对象希望Pink的歌曲成功,而非歌曲本身的实力。

测试数据虽然重要,但也存在潜在危险。任何数据,无论其得出的方式多么可疑,都可能被认为比没有图表和数据支持的经验之谈更有效。因此,所有研究数据都应给予适当的权重,并与其他众多因素一起纳入节目决策的考量。

以下是一些与节目测试相关的练习建议:
1. 观看电视节目、收听广播节目或访问网站,编写一系列焦点小组问题,并根据这些问题进行自己的焦点小组测试。
2. 提出一个小众有线电视频道的想法,准备一个概念测试,以确定该频道在当今市场是否可行。
3. 研究一个测试表现不佳但收视率良好的节目,分析测试结果与实际表现之间的差异;对测试表现良好但实际表现不佳的节目也进行同样的分析。
4. 询问当地的测试服务机构是否可以观察一次测试 session,并撰写一篇详细描述所见所闻的论文。
5. 选择一位互联网新手熟人,让他或她在你常用的网站上实现一个特定目标,观察但不协助其导航网站,记录遇到的困难并提出网站重新设计的建议。 <

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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