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大数据时代下的媒体机遇


2014年11月21日 ⁄ 共 5209字 ⁄ 字号


当前,我们已经进入大数据时代:谷歌每天处理的数据超过24拍字节,相当于美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍;Facebook上每天上传的照片超过1000万张;YouTube每天的访客超过8亿;Twitter每天发布的微博超过4亿条,国外媒体把2013年称为“大数据元年”。

所谓“大数据”分析是指基于“总体”的巨量数据基础上致力于回答“是什么”的分析方式,这完全迥异于传统的数据分析方式,传统的是基于抽样统计的样本数据并致力于回答“为什么”的分析方式。 对于媒体而言,大数据分析能够有效地实现智能信息匹配,真正帮助传统媒体实现媒介形态转型。并且,在本质上具有对数据和信息进行有效挖掘和专业化处理能力的大数据分析必然和云计算相伴而生,除了能够实现分析的高度智能化,改变之前的市场调研和数据分析相对滞后的模式和方式的优势之外,更突出的表现在于大数据分析高度依赖于用户规模和技术,直击传统媒体的短板。当前,最大的数据分析公司无疑是谷歌、Facebook、阿里巴巴以及腾讯等具有高科技技术的互联网公司。

一、“大数据”分析的现状

(一)大数据分析的市场规模

虽然“大数据”分析潜力巨大,但是现在仍然处于初级发展阶段。根据由IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研后,发布的针对“大数据”的调研白皮书分析:大数据在现实世界中的应用》调查显示,76%受访者目前正在开展“大数据”项目开发工作,但47%受访者当前仍处于早期规划阶段,同时也有28%的受访者正在开发试点项目或已经实施了两项甚至多项“大数据”解决方案。还有24%的受访者尚未着手开展“大数据”活动,并且还在研究大数据对其组织究竟有何益处。63%的受访者表示,合理运用数据并部署分析为其组织创造了竞争优势。在此次调查中,提及“竞争优势”的受访者比例与2010年IBM调查相比增加了70%。而我国大数据分析更加落后,至少落后北美5年,但是商业价值已经显现出来。根据易传媒的数据,目前大数据所形成的市场规模在51亿美元左右,而到2017年,大数据市场规模预计会高达530亿美元。

(二)主要用途和使用者

根据IBM调研白皮书显示,各类组织目前开展的大部分“大数据”项目都旨在改善客户体验,贴近客户并提升用户体验是大部分组织(49%)实践“大数据”的首要目的。此外,18%的受访者把优化运营列为首要目标,其它应用则主要集中在风险和财务管理(15%)、实现新业务模式(14%)以及员工协作(4%)方面。主要使用者主要可以分为网络广告商及广告主、社交网络、技术开发商、电子商务等四个方面。

1.在网络广告商及广告主方面。当前国内网络广告投放正从传统的面向群体的营销转向精准化和个性化营销,从流量购买转向人群购买。移动互联网与社交网络兴起给大数据分析带来重大机遇,互联网营销将在行为分析的基础上向精准化、个性化时代过渡。“大数据”创业公司能够通过“大数据”分析准确告诉广告商在正确的时间,向正确的用户,投放正确的内容,这不仅能够很好地解决广告的精准投放问题,而且能够大大地降低成本。例如,大型征信机构益百利(Experian)提供了一种可以根据个人信用卡交易记录来预测个人收入情况的服务,一般的机构证明一个人的收入状况要花费10美元左右,而益百利预测结果的售价不足1美元。这类公司的典型代表主要有好耶idigger、秒针系统、Google 的 DoubleClick等等。

2.在社交网络方面。社交网络拥有海量的用户以及实时和完整的数据,同时社交网络也记录了用户群体的情绪。例如,Facebook的注册用户已经过10亿,每天人们在此上点击“Like”按钮或者写的评论超过30亿条。通过深入挖掘分析这些数据来可以更好地了解用户的需求和特点,然后将这些分析后的数据信息售卖给需要的品牌商家或是微博营销公司。

3。在技术开发商方面。这方面主要是技术开发商通过提供免费的技术服务,帮助开发者了解应用状况,服务的同时也收集了大量数据,盈利方向是为开发者提供更有价值的信息服务和增值服务。

4.在电子商务方面。通过分析用户在网络上的消费行为数据,大数据分析能够帮助电商企业实现“一人一面”精准营销。例如,电子商务巨头公司亚马逊通过找到产品之间的关联度,而不是客户之间的关联度来向用户推荐产品。因此,当亚马逊跨界销售除书籍之外的其他商品时,也可以对电影或烤面包机这些产品进行推荐,现在,亚马逊三分之一的销售额都来自于它的个性化推荐系统。亚马逊依靠这个利器,也使得很多大型书店和音乐唱片商店关门大吉。再例如,在线电影租赁公司奈飞公司四分之三的新销售额都来自推荐系统。

二、大数据分析是传统媒体转型的关键

(一)信息过载时代使得内容的价值越来越难以变现

当前,我们毫无疑问已经进入信息过载时代,其主要表现是我们陷入信息的汪洋大海中而无所适从。相关研究表明,2007年,人类大约存储了大约300艾字节的数据,一部完整的数字电影可以压缩成1GB的文件,而一个艾字节相当于10亿GB。2007年,所有数据中只有7%是储存在报纸、书籍、图片等媒介上的数据,其余全部是数字数据,而在2000年,只有四分之一的数据以数字形态储存。而到了2013年,全世界的储存的数据约为1.2泽字节,1泽字节是艾字节的1024倍,而其中非数字数据只占不到2%。如果把1.2泽字节的数据全部记在书中,这些书可以覆盖整个美国52次,如果将之储存在只读光盘中,这些光盘可以堆成5堆直达月球的巨堆。另外,在新闻领域,一方面,由于博客、微博、微信等很多自媒体平台的出现,大量的、高质量的自媒体内容层出不穷;另一方面,由于互联网的海量空间使得以往不可能获得版面的生活服务类资讯可以传递给用户,而且对于广大用户来讲,这些资讯比新闻的用户黏度更高。例如,大众点评网的资讯更受大家的青睐。

毫无疑问,在信息过载时代下,就必然会出现信息的过度充裕和满足于用户个性化、定制化需求的信息的极度匮乏之间的突出矛盾,每个人都像生活在信息的汪洋大海中的但找不到有效信息的信息乞丐一样。因此,新闻和内容的稀缺性进一步被稀释,其价值也必然被降低,也越来越难以收费。

(二)大数据分析能够有效地实现信息智能匹配

当前,我们已经进入信息智能化时代,只有智能化的信息才能满足读者和受众的需求,也只有智能化的信息才能实现大规模收费,进而解决信息提供者的盈利模式问题。在信息智能化时代,简单的、同质化的、不能满足读者和受众的“大路货”信息价值不大,而那么如何才能解决盈利模式问题呢?这首先需要理解在信息过载的情况下,什么样的信息才能勾起读者和用户的兴趣和付费的欲望?在用户个人的时间有限的约束条件下,时间本身就是极为重要的机会成本,在信息过载的情况下,过多、大路货的、没有针对性的信息会大量消耗掉读者的时间,不仅不能勾起读者的付费欲望,而且会使得读者更加厌倦甚至产生逆反感。而只有精准的、个性化的信息才能真正满足读者的需求,也才能勾起读者付费的欲望。这就需要通过技术,把读者不需要或者不感兴趣的大量信息过滤掉。正所谓“过多不值钱,而智能化的精准信息很值钱”!

毫无疑问的是,智能化的精准信息说起来简单,但是真正实施起来却是难上加难!智能化信息的形成必须要有充分的高质量的信息源供选择,并且要有有效的技术使得信息能够低成本地被读者和受众获取。目前,智能化的信息形成的主要的主要障碍有如下几点:一是我国的传统媒体还依然是小、散、弱的现状,导致很难形成大型的高质量的信息平台。我国的广电和报纸基本上依然是中央、省、地级市和县的四级体制,区域分割和行业分割现象严重,地方保护主义盛行,导致形成小、散、弱的利益格局。二是由于同质化等原因,导致信息大量重复,也给信息的筛选和提炼带来了很多困难。三是尚未形成有效的技术路线。一方面传统媒体对新技术一知半解,而新媒体又在信息资源的占有上存在致命性缺陷,使得信息源和技术之间存在人为割裂;另一方面传统媒体的技术手段落后且成本过高,不可能形成有效的技术路线,而新媒体由于发展时间不够长,尚需要时间不断摸索。基于上述分析,要实现智能化信息一方面需要巨型的高质量的信息平台,另一方面需要成本低廉的新技术。

在信息智能化时代,要真正实现信息的智能化生产和传播,必须做好如下工作:一是打造巨型的云信息服务平台,在该平台上,云集着各式各样的信息,并能实现信息的分类筛选、摘编和深度加工;二是打造大型的技术平台,在该平台上能够通过数据挖掘等方式,实现对读者和受众个性化需求的准确定位和掌握;三是能够通过技术手段低成本地实现信息和受众个性化、定制化的需求之间实现智能化匹配,并能通过各种支付手段,实现智能化信息的收费。在上述的工作中,大数据分析无疑能够起到极其重要的作用,具体见下图。

大数据时代下的媒体机遇  郭全中 郭凤娟

虽然大数据分析能够有效实现信息智能匹配,进而更好地实现信息的价值,但是传统媒体进军“大数据”存在着明显的短板,未来仍不容乐观,存在如下两大制约:一是缺乏技术能力,传统媒体一直以来信奉“内容为王”圭臬,培植了很强的“内容基因”,但是却缺乏“技术基因”,技术能力低下;二是传统媒体从业人员多是适合“内容基因”的“概念”思维或“亮点”思维,而缺乏适应“商业基因”的管理思维和适应“技术基因”的技术思维,导致从事大数据分析的能力先天不足,这将从根本上动摇传统媒体生存的根基。

三、传统媒体进军大数据可能的路径

虽然对于缺乏技术和大数据分析能力的传统媒体来说前途多艰,但是传统媒体仍然可以从如下四个方面在大数据方面进行突破。

(一)通过大数据分析及时抓取传统媒体的用户的相关阅读等信息,提高用户体验。当前,无论是平媒还是广电媒体等传统媒体,相较于互联网媒体,用户体验都是其短板,而大数据分析可以通过分析用户的关注点、需求等数据,来更好地满足用户的需求,进而提升其用户体验。近日,在美国大火的《纸牌屋》就是Netflix充分利用大数据进行分析的典范。在该剧创作之前,Netflix分析了3000万次用户体验,包括观众何时暂停、后退和快进,分析了400万条用户评价,300万次用户搜索操作,以及用户观看视频的时间和使用终端等。通过分析,Netflix发现鬼才导演大卫・芬奇和演技派演员凯文・ 史派西在用户中受关注程度很高,而且英国的一部政治剧《纸牌屋》很受欢迎。于是,便有了现在这部根据观众口味制作的美版《纸牌屋》,创作者按照美国的政治生态对剧情进行了全新创作。Netflix就是这样通过大量分析用户观看视频时的数据,成功找到了观众偏好的题材和演员组合,然后投其所好创作出这部剧,实现了市场大卖。

( 二)实现数据可视化。当前,用户对可视化的数据更为感兴趣和关注,这就要求传统媒体更好地实现数据可视化,传统媒体的一些重要报道越来越重视信息的可视化,而数据可视化市场也正在高速发展。例如,2003年三名斯坦福大学的校友创办的专注于企业数据可视化服务的公司Tableau即将IPO,目前Tableau拥有1万多名客户,其中包括Facebook,苹果和可口可乐等公司。该公司去年的营收翻了两番之多,达1.27亿美元,其中由70%的收入来源于授权,剩余部门来源于软件运维和服务。净利润为160万美元。

(三)利用大数据技术开发舆情管理的相关产品。当前,我国正处于社会转型期,各种矛盾突显,舆情也处于多发期,根据人民网舆情监测室发布的《2012年中国互联网舆情分析报告》,通过计算天涯、凯迪、人民网的强国社区、新浪微博、腾讯微博、人民网和开心网上热点事件的帖子数,2012年的20件热点事件,全部超过了百万热帖量级,过千万的热帖有6个,其中钓鱼岛及反日游行超过1.7亿次。伦敦奥运、神舟九号与天宫一号对接、黄岩岛与南海局势、舌尖上的中国、莫言获诺贝尔文学奖的帖子数都过千万,而周克华案、方韩论战等点击数也都近千万。因此,在这种时代大背景下,舆情管理的需求量很大,传统媒体因为具有较强的新闻挖掘能力和传播能力,可以利用大数据分析手段发力舆情管理业务。人民日报社旗下的人民网就在舆情管理方面做得很好,每年的营业收入近亿元。

(四)利用大数据技术开发企业决策信息产品。在信息过载的时代下,企业的决策更需要高质量的信息支撑,这也给传统媒体提供了空间巨大的潜在市场,当然,传统媒体要想真正进入这块业务,必须解决两大问题:一是增强自身的技术能力;二是从“亮点”和“概念”思维转变为系统或管理思维,真正重视为用户带来价值的信息开发。

当然,我们也必须清醒认识到的是,对于传统媒体来说,要想真正实现数字化转型,就必须建立起自己的基于大数据技术的智能信息服务平台,而这也是传统媒体很难跨越的天堑征途!

(郭全中,国家行政学院社会和文化教研部高级经济师,博士;郭凤娟,中国艺术研究院硕士研究生)

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