東森電影台節目表的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

數位電視機上盒對收視調查的衝擊

為了解決東森電影台節目表的問題，作者黃中 這樣論述：

本研究以「商品閱聽人」及「市場導向新聞學」為文獻取徑，釐清收視率在媒體經濟結構中的角色。而藉由相關文獻發現，收視率乃是新聞媒體製作內容的重要參考指標；而收視率在商品閱聽人的概念中，正是媒體與廣告主喊價的重要機制，閱聽人也因此被媒體賣給了廣告主。　　了解收視率的角色後，本研究分析數位機上盒如何進行收視調查，包括收視率與收視質。互動電視的互動介面可以讓閱聽人將意見回饋給媒體，這將包括數字（滿意度指標）以及文字（開放型意見），提供收視質運作的機制；而數位機上盒則可以蒐集使用者的收視行為，提供收視率調查。　　藉由數位機上盒的硬體設備，以及MHP的軟體共通應用平台，使得各家的數位機上盒得以處於同一標準

；藉此也創造了收視調查的共同環境，各種數位機上盒蒐集的資料得以匯流，進行統合分析，而這些分析包括了收視率以及收視質。研究也發現，在法律層面，數位機上盒進行收視調查將碰觸到隱私權問題。美國與歐盟都對於隱私權有相當完善的保護，但美國仍保留了收視調查研究的法律空間，也使TNS Media Research得以合法在美國境內使用30萬機上盒用戶的收視行為資料。　　在市場與產業層面，一旦數位機上盒開始進行收視調查，媒體將面臨「殘酷的事實」，其節目收視率狀況將赤裸裸地呈現，不再有抽樣誤差範圍。對於收視調查市場而言，新的收視調查方式也為媒體企劃帶來更多元豐富的資訊，有利於媒體規劃其廣告企劃活動，尤其是收視質

隱含的潛力以及廣告收視率調查；透過收視質與收視率交叉分析，可更深層瞭解閱聽人收視行為，進而預測閱聽人喜好。對現有的收視調查研究公司而言，例如AGB Nielsen，個人收視紀錄器將因為數位機上盒開始進行收視調查而遭淘汰，其他量化研究方法例如電話訪問、日記法等也都將退出舞台，因為數位機上盒不僅改善了現有收視調查方法的缺陷，例如樣本代表性不足、抽樣誤差、樣本檢定、樣本區隔變項不足等問題，同時還能夠測量廣告收視率；若搭配收視質以及區隔變項進行交叉分析，其所得結果將遠超過現今的收視率調查報告。　　然而，本研究也發現，在科學與數字之外，「人性」往往是關鍵因素。雖然數位機上盒列出真實收視狀況，其結果也未必

能為媒體接受；若真實數字低於現存的收視率調查報告，只怕媒體寧可相信較高的收視率數字以便獲得較高廣告收益。對AGB Nielsen而言，技術上已可與數位機上盒合作進行收視調查，但相關的投資經費龐大，預期所能獲得的回收利益過小，僅停留於觀察階段。媒體與收視調查公司若持續以商業利益為最高考量，那閱聽人收視調查研究這個黑箱則難以打開。

最適化電視節目排程之研究－以HBO為例

為了解決東森電影台節目表的問題，作者梁曉芳 這樣論述：

近年來隨著電視頻道的大量崛起，使得整體電視頻道生態產生明顯的變化，產生了許多以服務特殊偏好、網羅特定族群為主的「專門頻道」，例如所謂的「電影台」即屬。然而，一般電視台之節目編排，大多依據以往之歷史收視資料，或是AC Nielsen的收視報告，顯少對收視觀眾進行直接的收視意見調查，因而可能導致節目安排無法滿足觀眾現階段的真正需求，使得收視率不如預期。 因此本研究透過問卷調查的方式，了解現今閱聽眾對有線電視電影頻道之影片類型以及收視時段之偏好與需求，並且應用蟻群最佳化演算法，設計一個有效的方法，做出最適的節目排程設計，最後建構一評估觀眾收視效用之模型，用以衡量本研究所發展之演算法的效能與效

率，並與電視台現有之節目表進行對照，做成結論與建議，提供後續研究者參考，希望進一步提昇未來有線電視電影頻道的節目排檔效果。 根據模擬實驗結果發現，透過直接的問卷調查，了解閱聽眾收看HBO之時段與影片類型偏好，並利用本研究發展之演算法進行重新編排，能夠使得HBO在相同之節目內容下，產生顯著的效用提升，閱聽眾之效用提升程度平均為7.5698％，能夠使節目規劃更加符合觀眾的喜好與習性，進而提升觀眾的收視效用及電視台之收視率。