BIG DATA IN PERFORMING ARTS
筆記：線上展演與線下演出的關係
Playing a play: online and live performing arts consumers profiles and the role of supply constraints (2020)
這篇是西班牙 Compultense University of Madrid 經濟學系 P. De la Vega 和 University of Oviedo 的 S. Suarez‑Fernández、 D. Boto‑García、J. Prieto‑Rodríguez 等人一起做的研究，刊登於 2020年 Journal of Cultural Economics。雖然是 2020 年發表，但實際上分析使用的是 2014–2015 的資料集，因此經過世紀大疫後，線上展演與線下演出的關係，是否還是如本文所述，難說。
作者用的資料集來自西班牙文化部主持的 the Survey of Cultural Habits and Practices in Spain (SCHP)，有點類似我們的「文化參與及消費調查」，以問卷方式調查民眾參與文化活動的行為。作者利用 2014-2015 年的調查資料，嘗試分析會在網路上看各種藝文展演的人與看實體演出的人，這兩群人之間的關係，同時想證明一些阻礙人們參與實體活動的因素（例如成本、交通等等），是否能透過提供線上內容解決。分析是用統計中的 Bivariate Probit 模型。
簡短結論
根據作者的研究，線上展演的觀眾側寫，和實體演出的觀眾不太一樣，但兩者間確實有互補關係。因此，提供線上內容確實有助於文化內容的散佈、克服部分阻礙民眾看實體演出的障礙。但是，也有可能只是讓原本看實體演出的觀眾轉往線上。如果是這樣，線上展演並無法解決文化平權的問題。
實驗方式
作者將問卷中調查的演出分為兩大類：戲劇類 (theatre)，和音樂類 (musical performing arts, MPA)。音樂類包含古典音樂、歌劇、西班牙輕歌劇 (Spanish operetta)，和芭蕾。這樣分的主因是，作者認為看線上演出時，音樂類的這些節目，觀眾可以挑其中一段觀賞，例如只看音樂會中的一首曲子，或是歌劇的某一首詠嘆調。但戲劇類的演出非得從頭看到尾不可。他們認為這兩種觀賞模式代表不同的行為模式，所以要分開探討。
資料集是從 SCHP 2014-2015 年的調查資料中隨機選出 15,154 筆。資料集包含的樣本，在教育程度、工作狀態、家庭責任和居住地，都和西班牙全國人口統計相符。雖然西班牙文化部調查時有包含流行音樂相關的參與，但研究重點放在「嚴肅表演藝術」（作者用的詞是 highbrow performing arts），所以流行音樂相關的欄位沒有納入分析中。另外，調查時僅詢問有沒有看線上展演，沒有區分是付費或是免費的線上展演活動。
上圖為 15,154 人參與戲劇類 / 音樂類演出的狀況。不意外地，兩類演出最多的都是「不管線上線下我都不看」的人；看現場演出的人，還是比線上多很多 (Theater: 1,476 / 340; MPA: 1,018 / 960)。但是從簡單的計數就可以看出，戲劇類和音樂類的觀眾，對線上演出的態度不一樣：戲劇類觀眾看線上演出的意願明顯低於 MPA 的觀眾。另外，作者特別提到，戲劇類與音樂類線下實體演出都會看的觀眾，只有 2.3%，線上更只有 0.5%。
依照這個表格，作者將觀眾分為四類：
- non-participants：線下、線上都不看的人
- traditionalists：只看線下實體演出的人
- techys：只看線上演出的人
- omnivores：線下、線上都看的人
分析是使用統計裡面的 Bivariate Probit Regression Model。這是 Logit Regression Model 的延伸，所以也是分類用的模型，意思是模型的輸出是 0 和 1，以這個研究來說，就是會 / 不會看線上 / 線下演出。衡量會不會看線上 / 線下演出時所使用的變數不一樣，所以使用 Seemingly Unrelated Bivariate Probit Regression Model (SUR-Biprobit)。使用 SUR-Biprobit 可以讓我們把線上和線下的公式綁在一起，同步衡量。
上面的公式中，Y₁ 是有沒有看線上演出，Y₂ 為有沒有看線下演出。 Y*₁ 和 Y*₂ 是線上 / 線下參與的隱變數 (latent variables)。兩個公式的誤差項， ε₁ 和 ε₂ ，則有下面這個關係：
好。關於統計模型的說明就到此為止。再多我也受不了了（會被看破手腳...）。以上都看不懂也沒關係，總之就是作者選了一堆可能會影響民眾看線上 / 線下演出的因素，透過計算，寫成一個式子，從式子可以看出每個因素對於會不會看線上 / 線下演出的影響。
所以作者選了哪些因素呢？根據過往的表演藝術相關的論文與研究，作者（從問卷的題目中）挑了四組的因素：
- 社會人口統計特徵：包含性別、年齡、家裡有沒有小孩、同住家人數、婚姻狀態（已婚、單身、其他）、工作狀態（就業中、待業中、退休、學生、殘疾、其他）和教育程度 (primary, secondary, vocational, university)。
- 地理特徵：居住地人口數，以及是哪一個 county。
- 個人文化興趣：這下面再分為三大項：
- cultural interest：受訪者以 0 ~ 10 自評分別對閱讀、去電影院看電影、參觀紀念館、參觀博物館、聽音樂的興趣，最後加總成 0 ~ 50 的分數。
- physical cultural capital：計算受訪者有多少可以用來接觸藝文活動的「資產」，包含書籍數量、電子書數量、聽音樂用的播放機、樂器、看影劇用的播放機、數位影片播放器、其他器材的數量。這個會先用主成份分析 (Principal Component Analysis, PCA) 處理。（不然變數會太多！）
- informatic equipment：受訪者擁有的連網和資訊相關設備數量，包含電腦、光碟播放機、錄音錄影機、外接多媒體硬碟、遊戲軟體、教育軟體、其他軟體、平板電腦、寬頻網路、可連網的手機（記得，這是 2014 的調查！）、PDA（年輕人可能不知道這是什麼...）、遊戲主機，以及智慧型手機。一樣的，也是先經過 PCA 處理。 - 網路使用方式：（應該是問卷設定的）依照受訪者使用網路的方式，分成三類：
- social networks：會使用聊天軟體或社交平台的人
- professional users：因為專業目的而使用網路的人
- Internet：每天一定上網的人
問卷調查也詢問受訪者不參加更多場現場表演藝術活動的主要原因為何。作者把原始選項共 10 個分為三組：
- high price
- supply contraints：包含不容易取得票券、演出不是很多、沒有足夠的資訊
- lack of interest：寧可看電視 / 錄影 / 逛網路、很難懂、沒有時間、沒有興趣
由於 MPA 實際上包含四種演出活動，所以作者將受訪者對每一種活動勾選的理由加總，成為 0 ~ 4 的分數。額外把這一題放入分析的原因，是因為作者想要證實透過提供線上觀賞的選擇，可以解決一部分阻礙人們看實體節目的原因。
建立模型前，作者先看了這些變數的基本統計數字。整體來說，觀賞實體演出的觀眾為教育程度高、年齡約 50 歲上下的女性。然而線上演出則是男性、45歲左右、教育程度比看現場演出的人稍低一些。若是把戲劇和 MPA 分開看，兩者不太一樣，因此更確認應該把兩類演出分開建立模型。另一個值得注意的是，單身的人，以及每天上網的人，更常看線上演出。
實驗結果分析
首先，因為模型的 ρ 參數 (tetrachoric correlation between the error terms of the two equations) 為正，且不為 0，證實線上和線下相互依存的 (interdependent)。又，因為 ρ 為正，意指線上觀賞藝文展演與線下看實體演出，兩者間有互補作用 (complementarity effect)：可以輕鬆透過網路觀賞線上展演一事，可能是民眾參與藝文活動的誘因。但若直接就這麼認定，可能太過樂觀，因為這個互補作用，也有可能是原本看線下演出的人，有了線上的選項後，兩邊都看。若是這樣，線上展演並無法削減不同社經族群間在嚴肅表演藝術消費上的不平等。
空格表示該項沒有顯著差異；數字則為該項影響力。例如「學生」那一列的詮釋方式是：跟 MPA 比起來，學生對實體戲劇有更高興趣。就這個表，作者提出幾個觀察：
- 退休人士和學生參與藝文活動的可能性比較高，有可能與他們可自由使用的時間相對比較多有關。
- 教育程度和工作狀態和收入有關。（意思是，並不是因為受高等教育而積極參與藝文活動，而是受高等教育者的收入通常比較好，因此有能力參與藝文活動。）
- 網路使用方式為 professional users 的人，極有可能是白領工作者，因此這個變數也代表受訪者的社經地位。
- 覺得參與現場演出太貴 (high price) 的人，會轉向看線上演出。Supply constraints 在 MPA 上也有同樣的模式。這支持了線上展演只是方便本來就會看實體演出的人，以更便宜、方便的方式看節目。
最後，來看看戲劇類和 MPA 觀眾的關係。
首先，很明顯地，對角線的機率值都很高，且戲劇類的 omnivores （線下、線上都看的人）與 MPA omnivores 的相關性很高，作者認為這是指兩個類別的觀眾，看節目的習慣相似度很高。然而，MPA 的 traditionalists 和戲劇類的 techys 和 omnivores 的相關性很低，代表演出的型態（戲劇或 MPA）會影響觀眾是否觀賞線上節目。這可能是因為戲劇類的影片必須從頭看到尾，所以線上欣賞 MPA 演出是比較容易接受的（戲劇 traditionalists 和 MPA 的 techys 和 ominvores 相關性就很高）。另外，MPA techys 和 omnivores （會看線上 MPA 演出者）與戲劇類各類觀眾的相關性，都比 MPA traditionalists 與戲劇類的相關性高，由此可推論 MPA traditionalists 就是非常純粹地只看線下演出的一群人。
結論
- 因為 high price 或 supply constraints 而無法參加更多實體演出的人，有更高的機率觀看線上演出。也就是說，限制人們參與現場演出的障礙，可以透過提供線上展演克服。
- 社會人口統計特徵對於解釋是否參加線下演出很重要。性別、年齡、教育程度和工作狀態對於判斷是否參與線下演出很有用，但對於判斷線上演出的觀眾則不太有幫助。意思是，長久以來深植於人心的「看演出者為教育程度高、50歲上下的女性」這一事，無法代表線上觀眾的樣貌。
- 研究顯示觀賞線上與線下演出，基本上是互補關係。MPA 的觀眾比較願意結合兩種觀賞方式，但戲劇類的觀眾還是傾向看現場。這可能可以作為支持將表演藝術分成戲劇類與 MPA 兩類的理由。
以上觀察，在藝文團體的策略擬定上，有以下延伸。
- 透過線上宣傳策略，可以推動線下演出票房。例如，可以透過線上廣告，說服慣於欣賞線上展演的觀眾，票價和供給問題沒有想像中的難以克服（例如提供滑壘票的優惠、演出的資訊等等）。
- 線上策略也可以吸引戲劇類新觀眾，尤其是年輕人。（這個理由我沒看懂。）
- 線上展演有可能只是吸引原本看線下演出的觀眾，而不是新的觀眾，因此只是重製不同族群間的不平權。為了降低這個結果發生的機率，應該先設法解決 digital divide 的問題。
- first order digital divide：沒有網路可以用
- second order digital divide：沒有可以連接網路的設備、沒有能力利用網路與新科技
很多時候，這些研究論文都只是證實了我們這些稍有點資歷的從業人員，從經驗中就能知道的事情，所以會感覺這些研究很雞肋。不過，換個角度看，就是有這些研究，沒那麼有經驗的人，或甚至圈外人，才能透過研究了解表演藝術這面紗有點厚的圈子；我們也可以不用再憑經驗憑直覺做決定，是吧。
另外，完全覺得可以用疫情前和疫情後的文化參與及消費調查問卷資料來做臺灣版的分析。有沒有人缺論文題目？還是有人寫過了？
