研究称AI技术正让微短剧更让人欲罢不能

它们被称为 duanju，即“微短剧”(microdramas)——如今已成为一项大生意。

据报道，在中国，这种适合手机观看的短剧2024年创造了70亿美元(US$7 billion)的收入，首次超过了中国国内电影票房。其观众数量达数亿人，这一形式也在美国等其他市场迅速增长。

微短剧的运作方式是这样的:每集通常只有约一分钟，以竖屏形式在手机上播放，而一整季可以拉长到几十集。

许多微短剧将肥皂剧式的夸张情节——爱情、背叛、复仇、一夜暴富——压缩进一段段几乎随时都要发生点什么的高潮片段中。

前几集通常免费观看，并以悬念结尾吸引观众持续追看，最终需要付费才能看到后续内容。

生成式人工智能(AI)正在加快微短剧的制作速度，据报道中国的平台每天都会发布数百部由AI制作的微短剧。

那么，是什么让这种娱乐形式如此让人难以抗拒?奥克兰大学商学院学者 Johnny Chan 博士在近期的研究中，建立模型分析了观众、算法、创作者和平台之间的互动方式，以及这套系统如何让人越来越难以停止观看。

新的角色、场景和故事创意能够更快被制作出来，让平台可以在观众对某一套固定模式感到厌倦之前，不断推出新的变体。

是什么让我们无法停下来

我们很少会去想为什么自己会停止观看或阅读某件东西，但传统媒体其实为我们提供了很多这样的机会。

有些停止点是自然产生的。心理学家称之为“享乐适应”(hedonic adaptation)：反复的体验会随着新鲜感消退而失去吸引力。另一些则内置于媒介形式本身——一部电视节目会播完，一本书的一章会结束，一份报纸会翻到最后一页。

但微短剧有可能削弱这两种类型的停止点，这也是其快速增长引发人们担忧“无意识追剧”的原因之一。

看完“再来一集”这个决定感觉只是个小小的承诺，而每一集都在悬念处结束，促使观众继续往下看。有人可能从未决定要花半小时看剧，却在一次次“再看一分钟”的小决定中停不下来。

微短剧平台还能在观众观看的过程中持续学习。推荐系统会追踪诸如是否看完一集、是否重播或分享，以及是否直接跳到下一集等信号。

过去的媒体计量单位相对较大——一集节目、一篇文章或一首歌。而在短视频平台上，哪怕是一次滑动，都可能影响接下来会被推荐什么内容。

创作者也会收到反馈。能够吸引观众注意力的集数和场景会获得更多的分发量，这促使制作方不断重复那些有效的手法。更高的参与度也会带来更多收入，平台可以把这些收入投入到更精准的推荐和新内容制作中。

这项研究中建立的模型显示，这些过程是如何相互强化的:观看行为产生数据，推荐变得更加精准，有效的手法被不断重复，而更高的参与度又为进一步投入提供了资金。

正是在这个循环之中，生成式AI可能产生重大影响。

新的角色、场景和故事创意能够更快被制作出来，让平台可以在观众对某一套固定模式感到厌倦之前，不断推出新的变体。

目前这还只是一个假设，而非研究已经通过实验证实的结论。要检验这些效应的作用有多强，还需要真实的观看数据。

这个循环能被打破吗?

对于更习惯《Slow Horses》或《The White Lotus》这类传统电视剧的观众来说，微短剧或许还是陌生的领域。但它正在迅速走向主流。

2025年美国的一项调查发现，约45%的消费者熟悉微短剧(micro-series)。同时，主要的流媒体和社交媒体平台也在越来越多地尝试短视频竖屏内容。

如果微短剧的增长引发了关于过度观看的担忧，会发生什么?屏幕使用时间限制、年龄限制和警示标签目前已被用来遏制数字产品的过度使用。但这些做法大多把责任压在了观众身上。

平台本身其实可以提供更明确的停止机会，比如在下一集开始播放前设置一个暂停，而不是自动直接加载下一集。

支付机制也可以变得更透明。观众购买虚拟硬币来解锁剧集的做法在微短剧平台上已经很普遍，平台可以在购买前展示每一集的实际花费，并要求用户确认购买。

此外，提高推荐系统的透明度，并允许独立研究者和监管机构介入了解其运作方式，也有助于揭示平台是如何促使人们持续观看的。

一种更根本的做法，是重新审视推荐系统在多大程度上以观看时长和用户回访频率等指标作为奖励依据。

目前关于这些方法在微短剧领域效果如何，证据仍然有限。但微短剧日益增长的受欢迎程度表明，数字内容的生产方式正在发生转变——如今，内容可以比以往任何时候都更快地被制作、测试并推荐给观众。

本文反映的是作者本人的观点，不代表奥克兰大学(Waipapa Taumata Rau, University of Auckland)的立场，文章首发于 The Conversation。