基于大数据的广电网络转型的探讨及应用分析.pdf

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1、T高新技术产业发展■ECHNOfOGYDEV日_0PMENT基于大数据的广电网络转型的探讨及应用分析赵冬梅’，薛亮(1．河南省虞城县广播电视局，河南商丘476300；2．上海应用技术学院，上海201418)摘要大数据作为电视新闻生产的时代语境，其溢出效应掀起全媒体化的浪潮，成为超媒体化的主题词汇。用其来定义及叙述三网融合、移动互联网、全媒体等产生的大数据，并命名与之相关的技术发展与创新。对于亟需求变、创新的广电行业而言，本文深入探索广电网络中大数据应用优势并结合传统广电行业危机及现状，提出了探索大数据对广电网络经营管理对策，由此来逆向构建全新的广电

2、运营思维和发展模式。关键词广电网络；大数据；溢出效应；转型中图分类号：F632文献标识码：A文章编号：1671-7597(2014)16-0008-01随着近年来移动互联的出现与快速发展，商业活动、社交展的正确方向。广电的大数据策略，从根本上来说就是回归到网络以及各种类型的智能终端，在带来各种丰富应用的同时，真正重视市场需求、用户需求，以市场端为出发点逆向带动自数据作为一种副产品也在不断生产与积累中。挖掘数据价值的身发展、变革，最终能提供最具竞争力的产品、内容和各项服务，速度远远慢于数据产生的速度。由此，数量越来越大，变化又成为深度改革进程中不可或

3、缺的竞争主体。很快，就诞生了大数据，即要在固定的时间内找到所需信息的2．1受众收视和消费习惯的转型价值。当前广电正处于十字街头，大部制的改革、三网融合、广电的转型路线和方向已经日渐明朗：从以往的内容播控移动互联、全媒体等构成了广播电视所需面对的复杂格局。广平台，逐步转向多元化的应用服务平台。在实现有线网络双向电业正被淹没在信息海洋中，却仍渴望获得更多信息。所以，改造和互动业务运营的基础上，让受众为服务付费，有的放矢产业如何转型拓展，这是每个广电人共同关心的话题。的定制，实现一机多能。双向互动具有更多的自由度、选择权1大数据的背量概念和交互力，节目更

4、具针对性、参与性和互动性，实现广电业价当前，各个方面的决策将日益基于数据和分析得出，而并值最大化的同时实现最优的客户体验价值。非仅仅基于直觉和经验。得出一个成功的决策的真正障碍不在传统中的媒体链由内容生产平台、增值商、传播周边企业缺少数据，而在于如何将数据转化为智慧，及时挖掘数据的商等构成，大数据将打破单向联系的规则，重新组成一个闭环。业价值，转化为切实可用的信息产品。因此，将纷繁的数据化传播也不再是广电媒体的唯一任务，而服务将是其多元化平台繁为简，实现类似人脑的认知与判断，发现新的关联和模式，上的新增使命。可以预见的是，定制新闻、移动广告、电子商

5、对于大多数行业，尤其是拥有大量综合数据资源的广电行业来务等业务都将获得迅速发展。通过对收视用户和各个社交平台说，是十分重要的。信息的采集、积累、量化、分析等过程，描绘出收视群体属性1．1大数据的含义和兴趣图谱，此外，广告与电商融合等都将是下一阶段广电业的重要发展方向。对于大数据的定义，并没一个标准的答案。当前，业界公所以，在产业的供需链上，大数据将充当裁判的角色。认的所谓大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理2．2基于大数据的广电营销模式转型成为帮助决策的资讯。基于传统抽样方法的收视率评

6、测还存在较大的弊端和漏洞。1．2大数据的特征传统的收视分析，是一种对样本的统计描述，多依靠经验法则判断内容的点击率和收视率高低：而在大数据的理念中，可测其实，大数据的大只是相对的概念，大数据区分传统数据量所有的收视个体及其行为，包括信息使用、评论行为、跨屏、最显著的特征，是数据处理速度越快、越及时，其价值越大，分享等等，都有可能被纳入到考察范围。这在原理与实践上更发回的时效越高。为科学。对收视率与点击率预测，具有天然优势。将决策的过数据量一旦变大，预测就会十分可靠，而不再是小数据时程从经验转变为科学。机械冰冷的样本收视率统计开始向更具代的模糊推测了

7、。因为批量处理允许瑕疵存在。数据一多，这人性化、人情味的测量方法上转变，而且对于观众收视情绪等些错误就可以弥补。其多源异构的特点，也保证判断的可靠性。方面的反馈更具即时性特征。另一面，大数据分析呈现出我们所不熟悉的属性——因果关系广电数字化后，有高清互动机顶盒、数字电视一体机作为淡出；人们理解世界，不再需要探讨内在机理；打破因果关系，物理平台，来掌握丰富、全面和实时的用户受众收视和消费行为。让寻找相关关系成为了重要的思维标准；单个数据准确不再重从大量零散记录中，提取出运营的关键指标，并能从中发现潜要，预测几乎必然准确。即使这类预测服务可能存在极小误

8、差，在的信息和规律，辅助分析预测以及经营策略的制定。但这必将是对现有的预测体系非常有益的补充。2．3基于大数据的预测，重塑