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专家论述

大数据技术对新媒体产业安全与发展的影响

来源:皮书数据库 作者:孙玉权 发布时间:2016-11-15
(一)大数据技术带来新媒体产业的变革
  新媒体是基于数字技术的。一方面,数字信息可以在不同的媒介中无障碍地传播,这就打通了不同的媒体渠道,实现了一个统一的平台。另一方面,数字技术也使新媒体具有互动性,用户的任何操作都可以被记录下来并上传到数据中心,这样服务提供商就可以收集到更多的用户信息,从而提供更加快捷、高效、个性化的服务。大数据技术为新媒体产业带来的变革包括以下几个方面。
1.大数据技术改进了电视收视率的调查方法
  一般来说,传统的电视收视率调查方式主要有三种。①电话询问法。电话询问法是指利用电话沟通的方式,询问正在收看电视的居民所收看的节目。②日记法。日记法是按统计方法抽取一定量的家庭,由家庭成员各自填写收看电视的历史记录,然后将收集上来的记录统一处理。③仪器测量法。仪器测量法是指导工作人员将收集电视播放信息的仪器安装到居民家中,由仪器自动收集居民收看电视的情况,并自动上传到数据处理中心。以上传统的调查方法都有一定的局限性,比如电话询问法受当时情境和人员心态的影响很大,不够客观。日记法非常依赖记录者的记忆,准确性较低。仪器测量法由于必须入户安装特殊仪器,成本高而且效率低。
  利用数字技术进行收视率统计,则完全克服了上述诸多缺点。数字软件会记录下用户的一切动作,比如上线时刻、切换频道的时刻、频道观看时间、下线时间等,并可以将这些时间节点精确到毫秒。在收集了每一个用户的信息后,服务提供商就可以将这些数据汇总、整理、计算,可以得到许多通过传统方法所不能得到的收视率调查结果。比如可以得到点播用户和直播用户的数量对比、某节目的收视率、某个时段的收视分布、某节目点播次数、某频道受众比例变化等。基于数字技术调查得到的收视率,不仅具有较高的准确性、时效性和灵活性,而且能大幅减少成本。
  基于大数据技术的收视率调查的优点表现为以下几个方面。
  (1)准确收视统计,提供决策参考
  新的电视收视率调查方法可以更准确地统计出收视率的众多细分指标。与传统的估算不同,新的收视率的统计是建立在对总体的分析而不是传统的抽样样本基础上的,这样统计得出的指标更为精确。准确的收视率可以更好地反映一个节目的质量水平和受欢迎的程度,也可以帮助传媒工作者更好地把握观众的喜好和流行趋势,同时也为广告商确定广告时间和价位提供了参考。
  (2)收视偏好分析,客户分群关怀
  对于客户的收视行为,可以通过对客户的收视内容、习惯偏好、观看时长和增值消费等多项数据的分析,对客户进行画像并施以不同的关怀措施。比如生成个性化的点播点、定制针对性的节目推荐,也可以根据不同用户的消费偏好和消费水平,进行有针对性的推送和营销。
  (3)描述观众属性,分析节目价值
  丰富的数据为研究电视节目的多元价值提供了可能。通过对收视率的调查也可以得到观众属性的相关信息,包括性别、年龄、居住地、学历、工作性质、浏览习惯等。通过将这些数据与节目的播放数据联系起来,可以得到电视节目受众群体的属性,进而分析电视节目的多元价值。
2.大数据技术改进了广告投放的精准度
  在收集到足够的消费者信息后,大数据能够实现对消费者的精准化、个性化的营销。互联网上充斥着各种各样的信息,其中有四种信息可以帮助我们深入了解消费者:①即时数据,即消费者搜索的关键词等信息;②行为数据,即购物行为、浏览偏好等;③社交数据,即社交网站、软件上的人脉关系;④属性数据,即所在地域、性别、年龄等。通过这些数据的收集,可以大致勾画出一个陌生网民的网络面孔,再通过对个人用户身份的识别,就可以在不同平台、不同终端中辨识出同一消费者。在了解了消费者的属性之后,可以根据其所在地域、需求偏好、社交关系等特点实施广告的定向推送,从技术上实行跨平台、跨终端的广告推送。跨平台中的“平台”,是指推送广告的软件平台,包括搜索引擎、电商网站、门户网站、视频网站、微博、微信、社交网站等。跨终端中的“终端”,是指用户用于上网的硬件终端,包括PC、智能手机、平板、互联网电视、可穿戴设备等。
  最终将这种互联网营销实现的手段之一就是实时竞价广告(Real Time Bidding,RTB)。RTB实时竞价系统是一种利用第三方技术在众多网站中针对每个用户的展示行为进行评估以及出价的竞价技术。其基本原理是当用户发出页面访问请求时,后台会推测出用户的身份和喜好,然后由所有接入需求方平台(Demand-Side Platform,SDP)的代理方进行竞价,出价最高者可以把广告投放到用户请求的页面上,而这整个过程会在0.1秒之内完成,用户不会有任何感觉。从效果的角度来看,就是在同一页面中,不同消费者所看到的广告内容会有所不同,比如关注美妆的女性消费者可以看到化妆品广告,而关注数码信息的男性则可以看到数码产品广告。
  通过更有针对性地向目标消费者投放相关广告,RTB还可以有效提升广告转化率。广告转化通常有两种形式。第一种是点击转换,即直接通过消费者点击链接实现转化;第二种是曝光转换,即消费者当时并未点击,而是事后产生搜索行为,从而实现转化。通常广告主非常关注广告转化率,而RTB可以根据大数据运算有效提升点击转换和曝光转换效率。
  现阶段,美国已经有一半以上的广告来自RTB,并且有超过50%的世界500强企业也正在通过DSP投放RTB广告。RTB正在快速蚕食传统广告市场。据预测,目前全球互联网展示广告的市场规模大约为200亿美元,到了2015年,此规模将达到500亿美元,其中50%的展示广告将通过RTB模式完成。调查显示,最近5年来,美国RTB广告的复合年均增长率达到70%。
  RTB在国外早已兴起,但在中国应用比较晚。2012年4月中国互联网企业首次使用RTB,因此2012年也被业内称为“RTB元年”。然而仅仅用了半年多时间,在2012年末,人们惊讶地发现国内的RTB市场竟已超过7亿元。而且目前中国的RTB市场呈现爆炸式发展,预计到2016年,RTB市场将达到245亿元。随着RTB的发展,人们的认识也在逐渐改变。在2012年,国内仅有8%的企业愿意尝试投放RTB广告,但是在2013年,约有29%的中国企业表示愿意投放RTB广告,而且这个比例仍在快速增长。RTB应用的领域也在不断扩展,从最初的电商领域,到后来的酒店、游戏、日货、医药、金融等行业,RTB的辐射范围越来越广,无论是行业巨头还是中小企业,都表现出对RTB的浓厚兴趣。
3.大数据技术帮助分析电影观众的品位
  2013年2月,美国Netflix网站上推出电视剧《纸牌屋》,受到了极大的欢迎,同时Netflix公司一季度的营收达到了6.38亿美元,为历史同期最高。在2014年2月《纸牌屋》第二季播出时,宽带数据公司Procera发布的一份报告显示,有16%的观众在上线后的24小时之内至少观看了一集,与2013年第一季播出时的2%相比,提升了7倍。与此同时,Netflix公司的股价从2013年开始一路飙升。该公司财报显示,公司2013年四季度营收达到11.75亿美元,比上年同期的9.45亿美元增长了24%;净利润达到4800万美元,比上年同期的800万美元增长了500%。
  《纸牌屋》的成功,是运用大数据的一个典型案例。Netflix是美国最大的在线付费视频网站,拥有3000多万名用户。通过这些用户的点击行为、搜索行为、观看行为和影视剧评分等资料,Netflix对用户的喜好和视频选择方向进行分析和预测。为了调查用户的观剧喜好,Netflix创造了至少7万种视频标签来细分已有的视频内容。其分类方法可以用这样的公式概括:影片类型=地区+主题+形容词元素+类型片类型+演员特性+创作来源+时间+故事情节+内容+得奖情况+适宜观看人群等。Netflix公司基于用户视频点播中播放、快进、回放、评论、评分、地理位置、终端设备等信息,通过与其他用户数据的类比,推导出用户的喜好和所属人群。
  据此,Netflix发现1990年英国BBC老剧《纸牌屋》依旧是点播热门,点播该剧的用户群也几乎和网站上导演大卫·芬奇与演员凯文·史派西的粉丝圈重合,于是Netflix最终投资1亿美元重拍《纸版屋》,并由大卫·芬奇执导,凯文·史派西主演。最终该剧在播出后,受到世界各地人们的欢迎。
  中国的视频网站也开始注重对观众数据的收集。中国最大的在线视频网站“优酷”已经推出优酷指数,从中可以看到对各个剧目的剧集分析、人群分析、地区分布等的公开数据。同时该网站也在收集网友的一些收看行为:在哪个地方按了暂停或回放,在哪个地方按了快进等。一切的搜索、评论、转化和收藏都会被记录下来,以便将来向制片方和投资部门提供建议和参考。
4.大数据技术催生数据新闻学
  数据新闻学(Data Journalism)是以数据作为信源或者工具进行数据报道的新兴概念,最早是由阿德里安·哈罗瓦提(Adrian Holovaty)在2006年提出的,随着美国纽约时报、英国卫报等大型媒体机构逐渐建立并实践数据新闻,这一概念迅速在全球传播。由欧洲新闻学中心和开放知识基金会共同主持开发的《数据新闻学手册》对数据新闻学的定义是:用数据报道新闻,它为记者将传统的新闻嗅觉与运用规模庞大的数据信息结合起来报道新闻创造了可能。我国学者李希光等认为,“数据新闻学或称数据驱动的新闻学,被认为是计算传播学的一个具体应用。通过挖掘和展示数据背后的关联与模式,以及丰富的、具有互动性的可视化手段,数据新闻学已成为新闻学的新领域和应用范例,并作为一门新的新闻分支进入主流媒体”。
  实际上,在“数据新闻学”的概念明确提出之前,新闻媒体已经开始涉及“计算机辅助报道”“精确新闻”等领域,并且做出了一定的探索研究和实践应用。这些概念的共同点就在于包含大量的数据,用数据来传递信息,用数据来提升新闻的实时性和准确性。而这对新闻工作者提出了更高的要求,他们要能通过对原始数据进行筛选、分析、挖掘,将数据中隐含的信息呈现出来。在技能方面则要求新闻工作者学习计算机的相关知识,包括数据抓取、数据可视化、数据挖掘和计算机编程等。

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