1. 摘要

YouTube等在线视频平台在进度条上设置了视觉提示，以突出突出视频的突出部分。这些提示旨在引导用户关注有趣的内容时刻，引发了有关其对视频观看量模式的总体影响的问题。在这项研究中，深入研究了消费信息提示（In-consumption information cues，ICIC），即描述真实的视频质量波动的指标。通过在流媒体直播平台上进行的自然实验，评估了互动图的效果。这些互动图是视觉时间线，强调了视频点播（VOD）内容中先前观众喜欢的时刻，代表了流媒体直播会话的完整重播。值得注意的是，这些互动图只有iOS用户才能访问，让Android用户无法访问。我们的研究结果表明，ICIC提高了VOD和直播流的收视率。此外，观众倾向于花费更多的时间沉浸在直播中，这意味着内容吸引力的提高。然而，这些参与度曲线并没有促使用户打赏更多的虚拟礼物，这是流媒体的重要收入来源。即使引入ICIC，尽管视频制作量有所增加，直播流媒体的内在结构基本保持不变。最后，我们讨论了这些发现的学术和管理意义。

2. 研究背景

在线视频平台已经实施了各种措施来促进观众对其视频的消费。首先，在线视频平台采用了消费前信息人工制品-例如在线评论，流行度图表，预览和协同过滤。这些功能帮助用户发现符合他们偏好的视频，并提供更高质量的视频。其次，一些视频平台已经添加了消费信息提示（ICIC），如YouTube的"重播热点图"、Facebook的互动曲线，通过可视化历史观众在各时间节点的互动强度，辅助实时观看决策。尽管ICICs在产业界应用广泛，但现有研究尚未系统揭示其作用机理，其与消费前信息工具存在本质差异——ICICs不改变用户对视频整体的质量预期，而是在观看进程中动态揭示内容的时间异质性价值。为此，研究者构建两阶段经济模型，分析用户如何在直播与点播（VOD）间分配时间，发现ICICs通过前移观看效用感知，显著促进用户对低消费前评分内容的试看行为，且在VOD渠道产生的用户偏好信息会溢出至直播渠道，形成"低评分-高适配"的创作者发现机制。这一发现为平台优化信息提示设计提供了理论依据。

3. 模型与假设

直播平台允许内容创作者直播他们的内容，观众可以与创作者进行真实的交流。这些平台的主要收入来源是向内容创作者收取的佣金。流媒体可以通过各种方式将其内容货币化，包括视频广告，会员费和虚拟礼物。主播会员资格包括访问优质内容和功能，而虚拟礼物使观众能够在经济上支持他们最喜欢的主播;虚拟礼物构成了流媒体收入的很大一部分，可以转换为实际货币。

尽管流媒体直播视频提供了直播回放无法比拟的独特和沉浸式体验，但由于时间限制，观众无法始终适应直播时间。为了缓解这一问题，许多流媒体直播平台还运行VOD频道，提供先前直播视频的录制回放。

作者建立了一个视频点播和流媒体直播视频观看量中观众时间分配的经济模型，它假定个人将他们有限的时间分配在各种活动中，以最大化他们的消费效用和机会成本。本研究构建两阶段动态决策模型揭示信息揭示机制：第一阶段观众基于消费前质量信号（如创作者流行度），在不确定“观众-创作者”适配度的情况下，通过期望效用最大化点播与直播的消费量；第二阶段通过前期消费揭示真实的“观众-创作者”适配度，实现完全信息下的消费再优化。

图1 ICIC采用情况下视频观看量的边际效用说明（Reference：，Jaeung Sim et al. 2024, p 651，Figure 3）

4. 方法与结果

作者与韩国的一个直播平台（以下简称LiveCo）合作进行实证研究。LiveCo提供一个VOD频道，提供免费重播以前的直播内容。观众可以通过平台的VOD部分搜索和消费VOD。由于LiveCo提供观看次数的信息，用户评分和评论，所有观众都可以获得有关每个视频整体质量的消费前信息线索。

LiveCo在其VOD频道上引入了参与度图。该公司于2017年4月18日在其iOS移动的应用程序中引入了参与度图。作者利用这一区别作为准实验设置。此外，在2017年2月至7月期间，没有实施其他重大营销举措来区分iOS和Android应用程序，因此，作者选择了这个时间段进行研究。重要的是，由于这些图表在点击视频屏幕后立即突出显示在视频点播的进度条上，作者假设这种处理足够显著，观众在观看VOD时会注意到。作者使用DID方法，通过比较引入参与度图前后iOS用户与Android用户之间视频观看量的变化。iOS用户为处理组，Android用户为控制组。

研究发现：引入参与度导致实时流媒体观看次数增加了约29.9%。引入参与图导致实时观看时间增加了30.2%。引入参与度图后，VOD观看次数估计增加了6.7%。对于不同类型的直播（聊天、游戏等），引入参与图对聊天直播的效果大于对于游戏或其他类型直播。此外，VOD和直播流播放量的增加并不一定转化为更高的收入。可能的解释为观众可能没有足够的时间与新发现的主播发展准社会关系，这可能会阻止他们在短期内参与送礼行为。此外，观众可能会跳过不太吸引人的部分，其中可能包括主播的打赏请求。因此，如果观众从VOD转换到直播流，主播的打赏请求可能会让人感到意外和不愉快。

在引入ICIC后，iOS观众份额较高的主播更有可能增加直播和录制视频的数量。直播频率较高的主播录播数量显著增加。考虑到观众-主播匹配需要高于预期以增加直播流消费，该结果表明相对有经验的主播可以能够在录播视频内比没有经验的主播更有效地展示其质量。

本研究通过某知名直播平台在点播频道引入互动图的自然实验，揭示了消费中信息提示（ICICs）对在线视频市场的影响机制。实证结果显示：互动热力图的部署显著提升了点播观看量、直播观看量与观看时长，证实其具有增强观众参与度、扩大内容消费规模的作用。然而该功能并未激发付费行为升级，数据显示虚拟礼物赠送量未出现显著变化。值得注意的是，尽管主播群体普遍增加视频产出量以响应ICICs机制，但其直播内容的核心架构（如时段分配、互动节点设计等）并未发生结构性调整。平台可进一步探索自动化生成高光片段功能以放大参与图的效能。平台管理者需建立"参与度驱动"与"收益创造"策略的差异化评估体系，避免将用户行为数据与商业价值简单等同。

参考文献：Sim, J., Choi, K., Han, S. P., & Cho, D. (2024). In-Consumption Information Cues and Online Video Consumption. MIS Quarterly, 48(2), 645-678. DOI:10.25300/MISQ/2023/17763

文章链接：https://misq.umn.edu/in-consumption-information-cues-and-online-video-consumption.html

作者信息：

Jaeung Sim

Position: Associate Professor of OPIM in University of Connecticut.

Area: Information and Decisions, Online Platforms, Digital Marketing; Energy Economics, Econometrics, Field Experiments.

Site: https://www.business.uconn.edu/person/jaeung-sim/

Email: jaeung.sim@uconn.edu

Sang Pil Han

Position: Associate Professor in Information Systems in Arizona State University.

Area: Mobile Analytics, Digital Marketing, Business Analytics, Artificial Intelligence.

Site: https://search.asu.edu/profile/2430491

Email: shan73@asu.edu

Cho Daegon

Position: Associate Professor in Information Systems in Yonsei University.

Area: Digital Content/Media/Entertainment, Digital Platform, Mobile Commerce, People Analytics, Applications of AI/ML to Business, IT Strategy and Policy.

Site: https://ysb.yonsei.ac.kr/faculty.asp?mid=n02&sOpt=&uid=297

Email: daegon.cho@yonsei.ac.kr