朱文澜

1 研究对象

本文选取《广告学刊》（Journal of Advertising）、《广告研究》（Journal of Advertising Research）、《国际广告学刊》（InternationalJournalofAdvertising）三本知名的广告学英文学术期刊作为研究对象，能够较为全面地了解目前西方广告学研究的热点问题及研究的总体趋势。

《广告学刊》《广告研究》《国际广告学刊》2019年共刊发论文147篇，笔者对其研究方法、研究主题进行了统计（表1）。统计数据显示147篇论文中，大部分仍沿袭了传统的量化与实证研究方法，占比达到了72%。但在这147篇研究论文中有10篇论文运用大数据计算方法来进行数据的挖掘和分析处理，开始形构着某种广告学研究新质，显示了广告学研究新的研究趋向。

从作者以及研究样本的地区分布情况来看，2019年西方广告学的研究重心开始向亚洲地区转移。从作者群上看，2019年《国际广告学刊》第四期中的7篇文章都来自于韩国学者，《广告学刊》第四期“人工智能与广告”专题的作者都来自于中国，基于中国的智能广告发展经验，对智能广告算法、模型创新以及智能广告创意、品牌传播展开了讨论；从研究内容上看，第五期“亚洲广告研究”专题选文涉及到在新加坡、韩国、日本等亚洲国家广告信息的跨文化传播，探讨了亚洲国家个人价值观和国家间的文化差异对广告效果的影响。

从统计数据中可以看出，消费者与受众研究以35篇高居第一，在2019年三本国际广告期刊的研究主题中的占比达到了23.6%。关于广告效果、营销沟通与品牌传播研究的文章数各为27篇，占比18.2%，另外有19篇针对广告研究现状与发展研究文章，集中在2019年《广告学刊》第一期“广告研究的未来展望”中，其中收录了12篇综述性文章，总结当前广告学术研究中多个领域和方向的学术研究成果，指出过去尚未涉及、亟待解决的知识空缺并为未来的研究提出了前瞻性的思考。

表1 2019年三本期刊文章研究主题分布

2 2019年西方广告学研究热点评述

2019年西方广告学研究的热点主要集中在消费者与受众，广告效果，品牌与营销沟通，广告与文化、社会、政治、法律道德等四个方面。

2.1 消费者与受众研究

消费者和市场洞察是广告学研究的基础。程序化广告推动了在线广告交易、投放和管理方式的变革，而智能化广告时代的全面来临，智能技术为受众个体定制内容传播提供了技术支持。为了向目标受众精确推送个性化广告，达到语境、广告和用户的最佳匹配，相应地对消费者洞察提出了更高要求。2019年，西方广告研究论文试图以心理学、社会学以及传播学，乃至神经科学、信息科学为进路，运用新的研究方法和数据分析工具，精确探知消费者的认知、情感和行为及三者相互影响和转化的内在机制。

过去，广告研究人员依靠问卷、焦点小组等社会调查方法了解消费者心理。然而这些调查方法存在着明显的弊端：消费者意图和行为之间没有可证实的必然联系，消费者的自述式报告并不总是反映实情，且不具有即时性和动态性，忽略了消费者决策过程中非理性和潜意识因素的影响。为了解决这一难题，神经科学研究方法被认为是有效的。近年来功能性核磁共振fMRI、眼动追踪技术和脑电波技术运用于受众研究领域中已有一定基础，它凭借其客观性为“由生理反应驱动行为”这一观点提供了更可靠的证据[1]。2019年，西方广告学受众研究借助更多新的研究方法和技术设备，试图更接近、更精确地动态还原和预测市场和消费者真实反应的目的。如《直达目标受众的内心：基于可穿戴技术和心率可变性的个性化广告系统》探析了可穿戴技术（主要是智能手表）实时提取生物特征信息的能力，基于消费者实时的情绪状态为他们推送定制化广告。

神经科学应用于受众研究时亟需严格和成熟的学术研究范式来指导实践[2]。正如托马斯在《为神经营销和消费者神经科学研究奠定基础：如何规范应用于广告研究》一文中所说，这一新兴领域发展正受到学科交叉研究及各方面差异的制约。例如，研究方法上的差异、概念的差异性等，其他包括研究中缺乏以神经科学为基础的度量标准的系统验证方法，以及商业实践中出现的相关问题。

2019年已有学者致力于广告学基础理论的建构和融合，如《广告效果预测模型：神经科学方法能够提高消费者决策的可预测性》一文旨在推动神经科学方法和广告学、市场营销学理论的深度融合。为了将神经网络分析方法应用于预测消费者决策，作者将营销学经典理论手段-目的理论与神经网络分析进行类比，分别基于这两种理论视角验证广告策略评估模型，研究结果验证了这一基于神经网络的广告策略评估模型的有效性。

2.2 广告效果研究

智能广告时代，传统广告日渐式微，其广告效果测量也显露出更多的弊端。《低精确度数据阻碍精确目标定位：为何薄弱的数据精确度和覆盖率能够威胁广告效果》一文中作者说道：“数据的精确度和覆盖率是广告效果研究中的两大薄弱环节。”[3]

2019年西方广告学研究热点除了新兴的技术和理论前沿探究，也试图扭转传统媒体在广告行业整体集约化和数字化的趋势下的转型之困，重点关注电视广告媒介效果考量方法的升级。Artie Bulgrin认为：“电视显然是品牌建设的最佳载体，但数字电视的发展……在如何衡量广告效果方面知识的欠缺，正在削弱广告商对电视广告媒介的信心。”[4]传统媒体与移动数字媒体相比，传统媒体基于人口统计学和行为特征的受众细分已无法满足个性化广告的需求，面对严峻的现实，传统广告效果测量方法也需全方位的创新升级。《收视记录器分析评估由以分钟为单位向以秒为单位转变：为检测电视广告的触达率和回避行为提供更精确的统计模型》一文中，作者认为以分钟为单位的收视纪录器已无法满足时长普遍较短的电视广告收视数据的收集，因此作者开发了以秒为单位的新的计量模型，借此广告主能够更精确地考量传统电视广告效果。

不仅仅是计量模型的创新，电视广告效果测量也深入至消费者的认知、心理、情感层面。如《衡量电视广告创意策略的最佳方法：吸引注意力的设备如何控制消费者的注意力》基于生物度量指标，通过眼球追踪、皮肤电导和心率监控评估电视广告受众的注意力分布情况，研究结果证明不同类型的注意力对各种用于注意力测量工具的敏感度是不同的。有针对性的注意力评估和实时反馈，规避了过去传统电视广告效果测量中缺乏时效性的问题。

IAS（Integral Ad Science)在《2019年 广告行业脉动报告》对广告行业从业者进行调查，47.3%的受访者认为在跨媒介环境中一致的媒介效果以及ROI的度量。这些业界尚未充分展开的问题也成为了2019年学术界的研究热点问题[5]。除此之外，复杂的媒介环境也影响着广告效果的综合考量。首先，媒体多任务环境下广告效果的测量具有其特殊性。Brittany R.L.Duff等人在2019年《广告学刊》3月刊中的《媒体多任务视角下的未来广告发展研究》中着重强调了媒体多任务环境下的广告效果研究。《媒介语境对广告记忆的影响：广告效果的元分析》一文的作者Kwon等人认为过去针对媒介语境效应的研究缺乏归纳总结，作者强调了媒介策划中媒介传播内容因素对广告效果的影响，媒介不仅仅是一个曝光工具，程序化购买过程中仅仅依靠数据衡量是不够的，必须考虑媒介语境。

其次，多屏化环境影响消费者的广告记忆。Claire M.Segijn等人提出“注意力、享受节目内容和抗拒被认为是记忆和说服的潜在机制。正如预期的那样，多屏幕条件下会导致受众注意力下降，进而降低消费者的广告记忆和品牌记忆。”[6]在《多屏广告传播效果的元分析：直接影响、调节变量及潜在机制》一文综合探析了过去关于多屏化广告的研究成果，检验了多屏化媒介环境对消费者认知和情感层面上的广告效果的直接影响，从认知和情感层面分别考察了对广告效果造成负面影响的调节变量，以及多屏幕媒介环境对广告效果的影响及其内在机制。

2.3 营销沟通与品牌传播研究

IAS的报告显示，品牌安全和可持续发展在2019年取代了“行为召唤”（call to action）成为品牌在广告投放时首要关注的问题[5]。品牌广告在谋求即时曝光率和高投资回报的同时，希望给予消费者高强度、高赞赏度的品牌意识和品牌联想。不尽人意的是，由于智能化、程序化广告内容的生产和投放机制要求广告主放弃一部分控制广告曝光地点的权力，许多品牌方发现他们的广告出现在了虚假新闻、不实信息或与品牌调性不符的媒体环境之中，给品牌资产带来了不可避免的损失。品牌除了要面临道德困境之外，还有潜在的信誉损失。广告从业人员在实务运作中遭遇的品牌安全和可持续发展问题，也成为了2019年学界关注的热点问题之一。《国际广告学刊》主编Charles R.Taylor在第一、第八期的社论中着重强调了企业社会责任的重要性，呼唤学界对该议题的关注；Seunghyun Kim等人的研究成果则致力于提升新闻网站中原生广告的广告效果和品牌态度。

除了塑造有社会责任感的品牌之外，西方广告学研究从各个角度探讨了品牌原生广告和社交化媒体广告的绩效评估。比如原生广告内容中的品牌植入（即，编辑内容中是否提及了赞助品牌）和消费者反应，揭示了品牌植入与内容质量之间的交互作用；或是从理论层面创新，提供了衡量原生广告有效性的量表。同时，学界用批判的目光审视了原生广告、名人/网红代言、品牌植入以及赞助中的隐蔽性和不透明性带来的隐患。比如《Facebook信息流广告中的原生广告：关于千禧一代受众心理的认知》指出了千禧一代对社交平台信息流广告的消极态度和广告内容过度个性化引起新一代消费者对隐私泄露的警觉。

电子口碑已不是一个新的概念，过去的研究主要是从社会学、心理学为进路探讨电子口碑的产生机理。2019年三本国际期刊中的电子口碑研究得益于大数据和人工智能技术，如文本挖掘、社会化聆听、情绪分析工具的应用，电子口碑用户评论动机和内容分析都取得了新的进展，如Shu-Chuan Chu，Che-Hui Lien和Yang Cao运用社会身份构建理论，探讨“归属感”、“自我提升”对微信平台中旅游信息电子口碑传播与消费者参与的关系。又有Vargo等人发现在Facebook和Twitter用户出于印象管理的动机，涉及个人情况下他们会更偏向于发布积极的内容来满足自我提升的需要，该研究启示着品牌在社交化媒体上发布品牌内容时可以通过鼓励消费者谈论品牌时提及个人经历，从而引导电子口碑的效价的正向转变。

2.4 广告与文化、社会、政治、法律道德研究

西方广告学的研究范式可分为以美国为代表的以广告效果研究为核心的实证研究范式和以欧洲学者为代表的广告文化为核心的批判研究范式[7]。放眼2019年的美国与欧洲广告学研究，2019年三本国际广告学期刊的选文反映出当下对广告与文化、社会、政治、法律道德研究的热点趋向，主要集中在广告信息的跨文化传播、儿童广告、性别角色、种族问题、个人与国家层面价值观等问题上，在广告与新教伦理、环保问题和公共政策方面也有所涉猎。

深入考量文化差异是国际广告传播得以成功的重要条件。由于东西方消费者在语言文化、思维方式、价值观和社会规范等方面都有着巨大的差异，东西方跨文化广告传播已成为一大研究热点，其中标志性的研究主题是以东西方个人主义和集体主义价值倾向对消费者心理调节作用的对比研究，对比的研究样本地区分布情况上来看，西方国家以美国为代表，亚洲地区研究样本以中国、新加坡、韩国、印度、伊朗、文莱的消费者为代表，以问卷调查、实验等实证方法，对比不同的文化是如何从个人、国家和社会层面上影响受众的购买意图及其对广告、品牌的评价。

3 广告学研究范式转换

社会科学研究主要经历了定性研究、实证研究与计算机仿真研究三种范式阶段，2007年计算机图灵奖获得者吉姆·格雷（Jim Gray）提出“数据密集型科学发现”（Data-intensive Scientific Discovery）为科学研究的“第四范式”，大数据思维以及大数据技术开始广泛的研究运用于自然科学与社会科学之中，成为科学研究的总体发展趋势，随着最先经历了信息爆炸的天文学和基因学，计算自然科学以及计算社会科学之下的计算政治学、计算传播学甚至计算犯罪学概念的相继出现，计算广告学也应运而生。

根据前文的统计分析，2019年三本期刊中有10篇文章运用了大数据研究范式。结合2019年西方广告学研究主题和热点综述，笔者认为西方广告学研究正向着大数据研究范式转换。从“全样本”数据的挖掘、储存和分析运用，数据的量和质都发生了前所未有的转变，在研究中规避了过去实证研究范式中惯用的“小样本”解释“大道理”的片面性。具有代表性的是《消费者是如何反映女性广告：YouTube上多芬“追求真正美丽”的数据挖掘》，这篇论文基于Youtube Comment Scraper抓取YouTube上共计20 419条评论，运用定性文本分析、基于人工的内容分析结合、基于机器学习的数据挖掘方法，提出了一个用于分析社交媒体上的用户生成内容(UGC)的流程，提供了标准化的大数据研究分析方法和流程。另外，关于计算技术、算法开发和实践应用，2019年西方广告学三本期刊中关于计算广告的研究集中于完善智能算法建模，从而实现用户场景最优匹配、广告信息的智能生产和优化。例如，《基于分配赞助推荐和内容的算法：整合程序化广告和推荐系统》研究表明，当平台的管理者将赞助内容推送至用户时，能够同时考虑广告收入和用户效用，使程序化广告更加以用户为中心。发挥了数据挖掘和算法在复杂情景下综合分析考量多个变量及其动态关系的能力，进一步为解决广告创意、内容、策略智能化生产提供了新的算法模型。

4 广告学未来研究展望

从《广告学刊》《广告研究》《国际广告学刊》2019年刊发的147论文来看，西方广告学学术研究呈现出多学科交叉研究，量化和实证研究仍占绝对优势。在智能传播时代，技术的革新为广告产业的发展带来了诸多机遇和挑战，我们广告学未来的研究也将面临着一些亟待解决的问题。

第一，新技术与学术研究的深度融合。从广告内容以及创意的智能化生产来说，实现情境、用户与广告三者的最优匹配，是未来广告学研究的趋势[8]。技术对广告行业的嵌入是深刻的，大数据技术、神经科学研究工具、人工智能以及虚拟现实技术在广告学研究中的应用仍未成熟，未来的研究将汲取已有的实践经验不断完善技术在市场和消费者洞察、广告效果的评估、媒介环境等复杂情景中的应用，从另一角度来看，技术也支持着业界人员和学者收集现实世界广告实务运作中产生的海量数据，通过数据分析和处理后总结出新的知识。而数据的获取与挖掘处理，也可能成为研究中所面临的主要障碍。正如段淳林、杨恒在《数据、模型与决策：计算广告的发展与流变》所提到的：“数据往往由少数公司垄断，且单一平台的孤立化用户标签使立体的用户形象很难呈现，用户定向与用户导航都因为数据来源与数据质量的问题存在偏差。数据孤岛问题是计算广告当前发展的主要瓶颈。”[9]这一系列的问题都需要在研究中充分的运用技术的力量。

第二，广告学研究需要研究人员不断地突破学科壁垒，充分实现跨学科领域的合作与交流，从而不断完善广告学研究体系，深入广告产业所急需解决的问题内核。从期刊论文作者和合作情况来看，未来广告学研究将更具有国际化视野，特别是亚洲地区的人工智能以及计算广告的研究已有诸多成果可供考察和借鉴。

第三，广告伦理问题需要予以充分的关注。《假新闻和广告之间的关系：在程序化广告领域与虚假泛滥时代的品牌管理》一文论述了“假新闻”现象及其与广告的复杂关系，广告和假新闻似乎陷入了一个由经济刺激驱动的增长周期。随着大数据、人工智能、区块链以及云计算等智能技术的应用，未来广告学研究重点也将从效果广告向品牌广告转变，着重探讨计算广告与品牌的可持续发展之间的关系。智能广告时代，依靠5G、大数据和人工智能技术广告行业在享受技术红利的同时，也引起了道德伦理方面的担忧。首先，对尚未完善的隐私和数据保护政策和手段滞后，Charles R.Taylor在《人工智能，定制传播，隐私和欧盟数据保护通用条例》，以及Hairong Li在《专题介绍：人工智能与广告》都提到了人工智能和个体数据利用中的隐私侵犯问题，未来的广告学研究将针对这一伦理危机进行全方位的探讨。另外，以算法为基础，基于用户标签化的广告创意和内容的智能生产、分发和投放也引起了对广告艺术的“创造性破坏”。[10]如《理解程序化创意：理解人工智能的角色》一文中所说，尽管技术层面已经实现了自动化媒介购买过程，程序化创意过程仍需大量的人力投入，同时也面临着法律、监管的挑战。