拿大近幾年興起「剪線族」(”cord-cutter”, “cord cutting”, “cutting the cord”, or “cord shaving”)56、「零電視家庭」（Zero TV households）57的風潮，許多中生代或新生 代族群不再訂閱傳統電視頻道，而轉向使用各種桌上型或筆記型電腦、手機等裝 置來收視線上影音串流，或稱網際網路電視（Internet TV）58，如 Hulu, Netflix, Amazon Video on Demand, RoKu 等，這些經由寬頻網路所傳遞的內容與傳統電視 節目內容基本上並無差異，其內容可能由獨立的內容供應者（如 Netflix、Amazon Video）、傳統無線、有線及衛星事業（如 Sling TV）或頻道供應商（如 HBO Now）
等提供，只是使用者不再受到時間或空間上的限制，而可以隨時、隨處、使用任
58 網際網路電視（Internet TV）屬於一種 OTT（over-the -top）服務類型，指經由「開放式」的 公眾網際網路接取提供影音內容服務，使用者只要於網際網路點選視訊影片，便能收視該平台服 務的內容。與 IPTV（Internet Protocol TV）利用安全的私人專線網路傳遞影音內容不同，網際網 路電視因跨越不同網路，容易造成封包遲延與遺失，平台業者無法保證節目的收視品質，可能發 生螢幕不穩的狀況，解析度品質也較低。
59 JOSEPH TUROW,THE DAILY YOU 36 (2011).
60 學者林照真認為，收視率是經由科學調查與研究所取得的客觀計算結果，因此對於產業而言，
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產品的一部分，接下來即就此收視行為紀錄價值的轉變作更詳盡的介紹。
第一項 傳統收視行為紀錄價值
第一款 收視率
收視行為紀錄（特別是收視率）調查在過去的電視產業鏈扮演相當重要的角 色，藉由客觀公正的數據說明有多少家庭或個人在何時收看某個特定頻道，以決 定廣告訂單的落點與配置，使收視率成為買賣雙方共同認定的標準，進而成為媒 體廣告買賣的一個通用貨幣。61由此可知，媒體須同時面對兩個不同的買主，賣 內容給消費者，同時賣通路給廣告主，媒體產業因此具有雙元產品的市場特質
（dual product market），媒體先生產內容商品以吸引觀眾，再將觀眾的注意力賣 給廣告主；廣告主買的商品則是觀眾，且因其收入及習性差異，不同的觀眾具有 不同的價值。62故商業媒體產業，一方面服務付出時間收看節目的觀眾、另一方 面則是服務付出金錢購買廣告時段的廣告主。商業媒體產製節目來匯集閱聽眾，
再將閱聽眾售予廣告主，以獲取資金的挹注，從而形成：觀眾、商業媒體及廣告 主間三方的產業鏈結。而收視率即用於服務商業媒體、廣告主及廣告代理商。
廣告主在從事媒體購買時常以「收視點成本」（Cost Per Rating Point，CPRP）
作為購買績效的評估依據之一，而 CPRP 有賴收視率數據作計算；廣告代理商則 運用收視率作為媒體企劃、廣告效果前測與後測指標、向廣告主請款的依據。因 此可大致整理廣告代理商對於收視率的運用如下：63
在媒體排期前 Pre Buy Analysis 主要在分析目標族群會在什麼時段、看什麼頻 道，作為頻道及時段選擇依據；接著分析節目過去收視排行，選擇目標族群 收視率高的節目，以便進行廣告投放。至於
這組公正的數據可以決定廣告訂單的落點與配置，成為媒體買賣的一個通用貨幣。參見林照真，
同註 38，頁 26-30。
61 同前註。
62 林照真，同註 38，頁 26。
63 邱慧仙，同註 28，頁 43。
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媒體排期後 Post Buy Analysis 主要在分析所選擇的段落、節目及頻道實際收 視率的表現；並評估整體電視排期效果是否達到預期的目標。另一方面也可 瞭解競爭對手的效果及運用策略，進行策略的調整參考。
第二款 收視質
收視質調查較為深入蒐集觀眾的意見，以了解收視動機、興趣、評價或滿意 程度等，相較於收視率，收視質通常被認為能提供分眾、小眾的節目更精確的衡 量指標。因為收視率調查可能受到樣本結構、節目播出時間等因素影響，收視率 低並不代表節目不具吸引力，甚至，如果於冷門時段播出也能獲得良好的收視質 表現，表示該節目具有高收視忠誠度。
而在講求分眾的多頻道市場，收視忠誠度高即代表特定節目成功觸達並滿足 目標觀眾的需求；相對地，對觀眾而言，必然是該節目具有吸引力使其能投入較 高的專注力。因此對於非一味追求收益的非商業媒體，收視質相較於收視率在電 視節目策略規劃上具有更高的參考價值。64
第二項 大數據時代的收視行為紀錄價值
大數據時代下的收視行為紀錄，除了仍具有傳統收視行為紀錄的價值，可提 供廣告主投放廣告的規劃參考、績效評估依據；或作為評估節目品質優劣，是否 符合目標收視群眾需求的標準外，也兼具有大數據資料得以「洞察先機」的特色。
第一款 收視行為紀錄作為大數據資料
不論是經由數位機上盒或網際網路將收視行為紀錄回傳頭端，該收視行為調 查結果都是針對使用者收視時的一舉一動，毫不間斷地進行密切調查，故所蒐集 的數據量規模都與傳統抽樣調查方式不可同日而語，屬於大數據資料的一種。
64 黃聿清、莊春發，用收視質量度電視節目品質：臺灣公共電視臺的經驗，中華傳播學會 2011 年年會論文，頁 9-10。
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因此，收視行為的大數據資料也可作為一種原始資料（raw data），在經過統 計分析、制定模型、探索關聯性後，可能產出許多超乎預期的預測或發現。且由 於收視行為紀錄是蒐集使用者觀看節目的行為紀錄，將使用者的收視行為轉化為 數據資料，故作為企業「行為行銷」的利器之一，是在可以預見的範圍之內。
第二款 行為行銷
所謂行為行銷是指，企業蒐集大量的消費者喜好、家庭消費能力、婚姻狀況 等資料，建立龐大的資料庫追蹤消費者行為，以提供「個人化廣告」（targeted ads）
服務。65
此概念雖然是順應數位網路的發展而蔚為流行，但早在 1950 年代麻省理工 與 加 州 柏 克 萊 大 學 的 工 程 師 及 科 學 家 便 開 始 鑽 研 這 個 學 問 ， 他 們 稱 為
「Cybernetics」（「控制論」或「模控學」）。「Cybernetics」是由柏拉圖所發明的單 字，原意是指能自我控制、調節的體系，如民主制度；而對早期的控制論研究者，
最熱衷的便是創造能根據意見來自我調整的系統，並因此研究出許多演算法，為 現代的大數據分析行為行銷奠定了基礎。661990 年 Xerox 的研究中心 PARC 活用 了控制論的思考，研發了「協同過濾」（collaborative filtering）的技術以幫助員 工解決大量郵件的問題，經常點閱的郵件會置於上方；不常點閱的郵件則置於下 方，透過應用程式根據過往的使用行為先進行初步的篩選，就能替使用者節省許 多管理郵件的時間。67
到了 1995 年，「協同過濾」的應用被 Amazon 發揚光大，它一方面將讀者的 購買歷程記錄下來，另一方面則運用「協同過濾」來為讀者提出即時的建議書單，
然後在追蹤一段時間後，並可歸納出品味相同的不同讀者群，再交叉整理出推薦
65 Paul M. Schwartz & Daniel J. Solove, The Pll Problem: Privacy and A New Concept of Personally Identifiable Information, 86 N.Y.U.L. Rev. 1814, 1850 (2011).
66 Barnabas D. Johnson, Cybernetics of Society, http://www.jurlandia.org/cybsoc.htm (last visited, June 23, 2017).
67 Moya K. Mason, Short History of Collaborative Filtering,
http://www.moyak.com/papers/collaborative-filtering.html (last visited, June 23, 2017).
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書單。隨著 2007 年 Amazon 推出的 Kindle 電子書，該公司對於讀者的行為追蹤 更從購買紀錄提升至「閱讀紀錄」，使用者在閱讀時劃線的句子、翻閱的篇章、
是從頭讀到尾、或只是蜻蜓點水地稍微瀏覽，全都會被自動回傳至 Amazon 的伺 服器中，然後被不著痕跡地用在調整使用者所登入的 Amazon 網路頁面，以提高 使用者的購買慾望。68
於是，隨著大數據時代資料儲存、處理的技術成本逐步下降，如此精巧的個 人化行銷策略也紛紛為各家企業所採用。69企業一方面經由媒體傳遞訊息，蒐集 資料以即時追蹤消費者活動；另一方面則可利用蒐集而來的資料，將過去行銷策 略從傳統統計學分析的「族群」模式，推展至「個人化」模式，分析個別消費者 的可能需求與消費能力，為其量身打造適合的產品清單，使得行銷更有效率，不 但降低企業成本，也為消費者在資訊爆炸的現代節省了許多尋找目標商品的時間，
似乎創造出了人人滿意的雙贏局面。
第三款 以收視行為紀錄反饋視訊內容行銷
線上影音網站「網飛（Netflix）」，不同於傳統電視節目需仰賴廣告主的支持，
網飛主要是以付費制的收視方式來維持其經營，因此維繫使用者的忠誠度及收視 慾望，應是其商業策略的重心所在。70為此，網飛一方面製作了許多膾炙人口的 獨家影片，如「紙牌屋」、「馬可波羅」等；另一方面為使用者建立個別帳戶，並 依據其喜歡或曾經收視過的影片類型，排列個人化的帳戶頁面、推薦影片清單等，
讓使用者可以不費吹灰之力地「找到」可能有興趣的下一支影片。此種在搜尋影 片上極盡體貼的服務，甚至是先使用者一步地替他找出想看的影片，做最有效率
68 See NEIL RICHARDS, INTELLECTUAL PRIVACY 129 (2015).
69 如國內許多知名的網路書店或購物網站，也紛紛仿效 Amazon.com 的「Customers Who Bought This Item Also Bought…」、「Customers Who Watched This Item Also Watched…」等標語，在商品 頁面上顯示「買了此商品的人，也買了…」或「瀏覽此商品的人，也瀏覽了…」等行銷標語，來 想辦法投「其」（消費者）所好。
70 參考鄭祐銓，「提升顧客保留率，三大電商龍頭教你如何黏住客戶！」，SmartM 新網路科技 x 新工作職缺，2016 年 3 月 16 日，https://www.smartm.com.tw/Article/32313438cea3 （最後瀏覽日 期：2017 年 6 月 8 日）。
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的目標廣告服務，成功地讓網飛不斷擴大其全球事業版圖，在百家爭鳴的影音串 流市場站穩龍頭地位。71
固然，使用者收視行為的反饋已為線上影音業者所採，而反觀國內傳統電視，
似尚不見有業者積極利用訂閱戶收視行為紀錄來從事「個人化」行為行銷的具體
似尚不見有業者積極利用訂閱戶收視行為紀錄來從事「個人化」行為行銷的具體