网络小说成为超级IP的影响因素与生成机理研究——基于45例网络小说IP的定性比较分析（QCA）

随着网络小说的快速发展，热门网络小说日渐成为影视剧改编的热点对象，2015年上半年，全网共计上线网络剧166部，计2243集、33585分钟——单单只是上半年的数量，2015年的数字已接近被称为是“网络剧元年”的2014年全年的总和。哪些因素是决定一个网络小说能成为现象级的超级IP，这些因素分别在其中起到多大的作用成为超级IP 研究的重要问题所在。

目前国内关于网络改编剧和IP剧现象的研究主要集中在以下方面。一是按照 “简要描述-成功因素-不良现状-改进措施”的路线进行探讨，刘冰（2013）分析了中国网络剧获得成功的因素，主要在平台、粉丝与网络剧本身的魅力三个方面，并且指出网络剧在选材、制作等方面存在的乱象，并提出了解决措施；唐玉星（2014）则更进一步，探究了“网络小说改编电视剧的成功之道”，一部有潜力的网络小说，其点击率、内容与现实的密切度以及新颖度都是关键因素。史建国（2015）进行了网络小说影视改编的调查研究，他指出，网络小说改编正是“影视作品借助网络小说的粉丝效应来实现扩大市场、实现收益”的最佳诠释。

二是针对网络小说本身、改编行为获得成功的因素研究。曹远（2011）偏向对小说内容本身的分析，近十年来最受欢迎的网络小说的类型主要是玄幻、盗墓、写史、穿越和官场宫斗；胡意利（2011）关注网络小说成为改编宠儿的因素有以下四个：首先，它属于互动模式下的产物，拥有良好的群众基础；其次是制作方的选择符合大众口味，加之商业化运作到位；同时因为传统的影视剧题材撞车严重，才使得众多网络小说被搬上大银幕。

三是对IP剧存在的问题进行剖析和反思。李正良和赵顺（2016）在“IP热”的时机中提出了“冷思考”，分别从IP资源的选择、内容改编、影视生态这三方面解析了IP热背后存在的风险；张吕和杨镜（2013）分析了网络小说影视改编存在的困境，题材选择的局限、情节设置的艰难以及角色定位的背离等在实际操作环节中的困难都可能导致改编的窘境。

四是对国外IP剧及影视行业的模式分析。邹怡婷（2015）对IP产业进行了初步探析，她选择漫威电影模式为例，分析了漫威在改编、经营过程中的特色，着重指出漫威考虑到改编作品存在推向全球的可能性等重要因素，最后给出四点对中国的启示：开发本土IP、品牌经营模式、实现多媒体渠道的互动联合、矩阵式延伸；孙亭（2014）则对美国电视剧产业进行了研究，他回顾了美国电视剧产业的发展历程，从电视剧的类型、播出平台、产业链、市场等方面进行了探究。

五是在方法论上的创新，用实证研究的方法对网络小说进行分析。苏芯、刘益和李雪（2015）通过数据挖掘的方式，运用定量分析、分层回归的方法研究影响网络小说成功因素。结果发现，小说获得的推广资源，作者与读者的互动情况等要素影响明显。

整合目前国内外对于IP剧及其相关概念的研究情况发现，对这一系列概念的研究基本上是“框架”“模式”“困境”“出路”“实践指导”等偏向叙述性的格局，因此，本文提出用定性比较分析（QCA）的方法对超级IP要素进行分析是非常必要的。

结合以上对国内外研究的相关综述发现网络小说改编研究的领域已经涉及到文学、文化产业等不同领域，但从传播学的视角分析超级IP形成的影响因素及其背后的传播机制研究还较少，本文的研究假设如下：

（一）是否存在某些因素是网络小说发展成为成功的超级IP的必要条件？如果有，具体有哪些？

（二）是否存在某些因素的组合作用影响网络小说发展成为超级IP？

（三）为什么会是这些影响因素在其作用？其背后的作用机理如何？

（一）QCA研究方法

1987年，查尔斯·拉金（Charles C. Ragin）在其专著《比较方法》中首次将“定性比较分析法”（Qualitative Comparative Analysis，下文简称“QCA”）引入社会科学领域。作为一种案例导向型的研究途径，定性比较分析以集合和布尔代数等技术手段为基础，旨在融合定性和定量研究方法的优势。

QCA界于定性研究的案例取向与定量研究的变量取向之间，它对于样本规模的要求不高，在15-80个样本规模上都可以运用。它采用多个案研究，避免了单一分析的面向，通过建立起因果关系的多元分析构成，充分地注意到了个案本身的异质性和复杂性。

（二）研究案例选取

本文使用模糊集定性比较分析（fsQCA）的研究方法，选取了已经被购买版权并改编为影视作品的网络小说（特指狭义概念下的网络小说，由网络写手创作并首次在网上发布）53部，但由于某些改编作品还未播出，许多数据无法获取，经过筛选和剔除，留下网络小说IP作品45部作为研究样本。选择过程中，借鉴了相关报道以及原载网站的数据资料。此外，研究样本数据资料主要来源于新浪微博、豆瓣网等平台。样本案例具体情况详见下表1：

（三）影响变量设计

约翰·费斯克（Fiske，1987/2005：448）以电视文化作为研究对象，认为文化商品和市场上其他商品有重大区别，对文化商品的流行至关重要的流通，发生在另一个平行的经济——文化经济中。他提出，在分析文化商品的流通时必须扩展原有经济的概念，将文化经济包括进来。文化商品可以同时流通于两个平行的、半自主的但并不相通的经济过程中，即金融经济和文化经济之中。在金融经济流通的是财富，追逐的是利润，而文化经济中流通的是意义、快感和社会认同。

可以发现，从IP版权的购买、影视作品的制作过程中，流通的都是普通观念中的财富；而当观众群体阅读、观看、消费IP的时候，流通的正是他们围绕着IP 所获得的意义、快感，甚至是由此产生的群体认同、社会认同。

另外，波特钻石模型认为一个产业要在国际上获得竞争优势，需具备四项基本要素：生产要素、需求条件、相关与支撑产业表现以及企业战略、竞争结构与同业竞争。此外，政府行为和机会对产业竞争优势也影响巨大。以上要素之间双向强化，形成影响产业竞争力的钻石模型。以上六个要素中，与IP剧改编成功的部分因子（如生产要素中的人才，正好与IP剧的制作团队）有所呼应。但是，这些要素之间都是呈“线性”地双向强化，关系之间较为复杂，使用它的时候也很难得到一个相对清晰直观的认知结果。因此选取部分因素，使用定性比较分析的方法，用直观的数据表示不同因素的重要程度。

针对提出的研究问题，笔者查阅了大部分文献资料发现，与研究议题完全相符的理论模型数量较少，故而结合略微贴近的文献资料以及相关理论对于影响因素进行了假设。根据由网络小说逐步发展为影、视、游多栖超级IP的一般过程，将其分为创作阶段、改编阶段、制播阶段，相对应的针对三个阶段分别提出因素假设：

1. 自身条件

自身条件是指在网络小说处于开始连载到版权被购买前的这段时间内，由于自身原有优势条件而影响其发展为超级IP。当下，影视公司更愿意做热门小说改编，主要看重网络小说的自带基因——内容对年轻观众的吸引力，首先看粉丝量，其次看故事架构，以及是否互联网观众青睐的题材，比如仙侠、玄幻、科幻等。

IP需要酝酿，现在市场上一些优质的IP大多是经过了5到6年的发酵。以《琅琊榜》为例，从2006年小说连载到2015年电视剧面世，中间经历了9年时间。不难想见，连载时间越长，越容易培养起一批共同成长的忠实读者，这批读者后期才有可能转化为收视观众。

自身条件下，考虑到量化可能性以及客观性，选取“连载时间”“豆瓣评分”“典型题材”这三个因素。

其中，“连载时间”是指作品开始连载的年份，主要参见小说原载网站的相关记录，部分小说开始连载时间不确定，则以首次出版时间为准；“豆瓣评分”指的是截止到2017年9月，网络小说作品在豆瓣网上的读者评分，作为衡量作品内容质量的指标之一。其中若有多次再版情况，统计首版评分；“典型题材”是指网络小说的题材是否为IP作品中的热门题材。其热门与否要根据统计结果做词频分析后进行判断。

2. 改编状况

改编状况是指网络小说影视改编权被购买后至正式开机拍摄前这一阶段，编剧对于内容的二度创作对于其发展产生的影响。

多方研究表明，改编剧本的质量对于网络小说作品影视化影响重大。在前期调研中，针对两部IP作品《盗墓笔记》《琅琊榜》的剧版作品，观众评价不一。《盗》由于与原著内容出入较大，被原作粉丝称为“原著粉无法剧透”而争议颇多；相反，《琅》却因其高于原著的再创作而被认为优于原著，广受好评。

由此将“作者是否参与剧本创作”以及“剧本主创”这两个因素纳入研究范围。“作者是否参与剧本创作”这一标准相对来说较为客观，作者本身对于作品最为熟悉，作者改编对于原著的忠实度可能较大，从而保证改编质量，不至让原著粉丝失望。另外，优秀编剧对于小说改编成的剧本质量影响较大，因此将“剧本主创”这一因素纳入研究范围。如果单一编剧本人或编剧组内某位编剧在改编某IP作品前，已有从业经历并具有个人代表作品，则被认为是优秀“剧本主创”。

3. 制播条件

制播条件是指网络小说剧本创作完成后进入选角拍摄阶段，以至最后播出，因制片方、宣传方等合力运营而带来的热度翻升。孙亭（2014）分析改编剧行业竞争力时应用了波特提出的钻石模型带来很大启发。故决定选择“演员”“制作团队”“播出平台”这三个因素。

其中，“演员”是指主要演员是否知名，对于知名度的界定为一线或超一线演员，人气高涨广为人知者或者因为演技高超而备受好评者，有其代表作，演员可为作品增添人气；“制作团队”主要是指IP作品被购买版权后出品方和制作班底是否具有较长的影视制作经验，根据其成立时间和已有代表作进行判断；“播出平台” 是指作品是否在有足够影响力的平台上播出，主要判断标准为是否在省级卫视及以上级别的电视频道进行了播放。

4. 宣传过程

宣发过程包括IP剧的“宣传平台”和“受众自发的口碑传播”。其中，“宣传平台”是指是否在微博端等社交平台上进行了相应的宣传（是否建立了电视剧官方微博，同时需要考量引起的关注度，如官方微博的粉丝数量等）；“受众自发的口碑传播”主要通过在微博端检索关于电视剧的话题主页，通过网民的发帖内容进行判定。

（四）结果变量：超级IP

本文研究对象为超级IP的形成因素，故在已经被购买版权并进行改编再创作的 IP作品中，是否成为超级IP即为本次研究的结果变量。根据前文对于超级IP定义的整合，以其商业价值及国内外影响力两方面综合考量，判断该作品是否为超级IP。商业价值方面，由于无法获得具体收益的相关数据，故通过其是否形成影视、游戏、漫画等多样化产品生产矩阵来判断。我们认为超级IP作品至少要包含两种产品形式。影响力方面，由我们搜集相关报道及影视剧播出情况，通过网络播出的剧集，同时进行了网络播放量的粗略统计，综合以上来进行评判。

（一）QCA变量赋值

本次研究共选择45部IP剧，其中包含超级IP作品21部。作品基本信息汇总见上表1。根据对21部超级IP作品的描述统计分析，对于所选变量进行赋值和说明。

1. 描述统计分析

（1）连载时间经统计，21部超级IP作品开始连载年份均值约为2007年，其中位数为2008年。故选择2008年为分界线，对所有样本进行赋值。网络小说连载时间早于2008年（包括2008年）赋值为1，反之为0。超级IP作品原著开始连载年份分布详情见下图1所示。由此可见，大多数IP都是大约十年后才真正显示其影响力的。

（2）题材分类

通过对21部超级IP作品的题材进行词频统计分析，“爱情”（27%）、“古装”（15%）是超级IP作品两大热门题材关键词，“悬疑”“仙侠”（10%）并居第三；再次是“冒险”和“青春”类。规定同时具有“爱情”“古装”“悬疑”和“仙侠”中某两个及以上关键词的作品属“典型题材”，赋值为1，反之为0。

（3）改编状况

经过对21部超级IP作品的分析发现，有11部编剧较为知名且已有代表作。45部样本IP剧中，有9部原著小说作者参与了编剧，对作品进行再创造。而这9部作品中有8部发展成为了超级IP作品，由此可见原作者亲自改编对于作品成功存在一定程度的影响。

（4）制播条件

45部网络小说改编IP剧中，仅有9部未采用一线影视演员或高人气明星担纲主演，大胆启用新人，其余皆选择高流量明星。而在21部超级IP作品中，81%选择一线明星主演。超级IP作品出品方平均成立年份约为2005年左右，可见主要的制作团队都已经有了10年以上的业内经验，故将主要出品方在2005年及以前成立的赋值为1，反之为0。

在播出平台的选择上，71%的超级IP作品仍旧采取台网联动的播出模式，而也有完全采取网播剧形式的IP作品如《暗黑者》，取得了不俗成绩。

（5）宣传过程

从新剧开机、播出阶段到后续的微博宣传，在网络时代剧方给予了足够的重视。截止2017年9月29日，45部样本IP剧官方微博平均发布微博1185条，21部超级IP作品官方微博更是平均更新微博1380条。综合考虑官博发博量、粉丝数、活跃度等进行赋值。

（6）产品矩阵

统计发现，45部样本IP剧中，以电视剧、电影、网页游戏、手游、漫画、话剧、广播剧等形式对IP进行了多样化的开发和拓展。其中，包含2种及以上产品形式的IP被认为形成了产品矩阵，共计21部。

2. 变量赋值与说明

根据上述数据描述统计结果以及参考案例的数据权重，并考虑各变量相对结果变量的应然性效用进行1和0的赋值，得出对各个变量的设定如下表2：

（二）QCA数据分析结果

1. 单变量分析通过对10个解释变量的单变量分析，可得出单个解释变量对于结果变量的解释力度结果显示仅有“演员Perfomer”这一变量对于结果变量的解释力最强，达到80%。另外，“播出平台Brocasting platform”和“受众自发的口碑传播Word of mouth”这两个变量对于结果变量的解释力度达到了70%以上。

同时，对10个解释变量进行必要条件分析，得出的分析结果如下表3：

由上表可以看出，没有任何一个变量通过0.9的一致性检验，以样本为例，并不存在符合要求的网络小说成为超级IP的必要条件，这与如今IP剧市场多样化现象相符。“演员Performer”的consis值最高达到0.81，必要性最强。

2. 条件组合分析

（1）原著改编条件对10个变量继续进行条件组合分析。由于案例数量有限，将变量分为“原著改编”和“制播宣传”两组条件分别进行分析，其中“原著改编”组包含的变量有：连载时间、豆瓣评分、典型题材、剧本主创和作者参与编剧。根据上述表3所设计结果对变量进行赋值，并通过fsQCA软件的分析得到真值表。在真值表基础上进行条件组合的分析，得到的部分结果见下表4：

如表4所示，fsQCA软件给出了两组覆盖率最高的条件组合，在原著改编变量组合方面，以下覆盖比例最高的简单组合是解释网络小说成为超级IP的最典型组合：

stime*dbscore*~wrewriting(0.190)

~stime*dbscore*~fictiontype*wrewriting(0.143)

= 连载时间长*豆瓣评分高*作者不参与编剧+连载时间短*豆瓣评分高*非典型题材*作者参与编剧

其中净覆盖率达到0.190的最优条件组合“stime*dbscore*~wrewriting”表明，原著小说连载或出版时间较长且原著豆瓣口碑较好，最有望成为“爆款”超级IP。这类作品由于孵化年限较长，且本身质量较高，在影视改编前已经具备了较为良好的读者基础，这部分庞大的读者群将成为未来收视的潜在市场，改编此类IP作品大有可为。“~stime*dbscore*~fictiontype*wrewriting”这一组合则表明，原著小说即使连载时间短，但题材出奇，加之作者亲自操刀编剧，保证了忠于原作的价值表达，也可能成为成功的超级IP改编作品。

（2）制播宣传条件

“制播宣传”条件变量包括：演员、制作团队、播出平台、宣传平台和受众自发的口碑传播。这五个变量为基础构建的真值表并进行条件组合分析，部分结果见下表5：