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大数据与电视媒体的未来

2018年04月19日 14:01  | 萬仟网互联网  | 我要评论

管理学大师戴明在上个世纪中期就说过,“除了上帝,任何人都必须用数据来说话”。百年多来,数据的重要性越来越被广泛认可和高度依赖,很多行业都不断建立和完善以各类数据指标为执行标准的工作流程。在数字化进程中的中国电视行业,已经无法回避地进入到了大数据时代,纷繁复杂的广电、通讯、互联网三网融合虽然还在进行中,但到目前为止,中国有线网络“一省一网”基本实现,数字电视用户突破1.4亿户,组建国家广播电视网络公司已经提上日程,意味着有线网络整合将进入“全国一张网”,地方区域性有线网络增值业务将拉升到全国性层面,打造全国有线网络的互联互通技术平台,同时也将带来海量数据信息的集中聚合。当下电视媒体的发展进入关键时期,广告经营要保持稳定增长日益艰难,在寸秒寸金的广告资源效果精准评估上、在激烈竞争的电视节目价值准确研究上、在多方争夺的受众电视收视形为习惯深入分析上,都对收视率测量提出了更高要求,各方压力推动精准收视分析工具的市场需求呼声渐起,而第四代收视测量海量样本回路数据(return path data)收视研究是全球最新的收视率测量解决方案,通过对机顶盒的升级,使机顶盒能够对观众开关机顶盒、转换频道、使用增值业务等操作行为进行精确到秒的准确记录。机顶盒记录的数据通过有线数字电视网络,在一个高度安全的封闭通路中,传输至监测服务器进行多层加密,再通过互联网回传至数据处理中心,整个过程屏蔽了人为干扰的可能,最大限度保证了数据采集和传输的安全性,并且理论上达到全样本测量。

数字化时代,收视率也将突破仅对传统直播流测量的范畴,大收视概念开始兴起,点播、回看、IPTV、OTT甚至网络电视,分流掉的观众与收视率都将陆续被聚合到大收视体系中,这是收视率测量的发展趋势,也是大数据时代中横向的各类小数据整合到大数据的必然过程,这需要第三方收视率测量调查公司思考并提供出科学的解决方案。

新媒体的泛互联网化发展是受技术推动开始的,但最重要的传播发展元素是互动,这为普通大众带来了发言权,也为过去单向传输的广电行业传播路径提出了警示:必须结束对用户控制的时代。中国拥有全球最多也最活跃的社交媒体用户群,社交媒体用户数量已经超过3亿,他们基于互联网平台产生的各种数据信息流的量级非常惊人,这对苦苦挣扎在节目研发生产和编排创新的电视人来说是具有指导意义的数据信息来源。一些非传统性节目形态如综艺季播节目,已经让电视人越来越意识到,仅仅局限在电视单一的媒体渠道上是很难完成与目标受众的理想化沟通的,借助互联网、社交媒体发动有关节目的热议话题和故事性传播,是孕育高收视的有效手段,从而补充电视媒体目前在与受众互动上的缺失。对多渠道产生的大量受众数据信息的深入分析,利于精准把握受众对节目内容的关注焦点,对节目发展的心理期待,对节目环节的个性意见,对节目品牌的情感归属等一系列重要问题,对电视节目的生产编排以及成长发展将提供有力支持。全媒体、全渠道、全终端,已经成为视频产业发展的必然趋势。

广电行业还处在三网融合的大环境中,三网融合并不意味着电信网、互联网和有线电视网三大网络简单化的物理合一,而是高层业务应用的融合,技术上趋向一致,网络层面上实现互联互通形成无缝覆盖,业务层面上也将不可避免地互相渗透和交叉,经营上互相竞争、互相合作,这必然导致内容的融合,而内容的融合就意味着数据的融合。虽然有线网络在不断的纵向垂直整合中完成了局域大数据的融合,但电视媒体并没有全面应用数据融合带来的海量信息。而未来三网融合的加速深化必然改变原有的广电模式,IT、家电等“外行”将会用技术突破大量进入到广电领域,行业市场将发生巨大改变——终端多样化、内容多样化,甚至受众行为多样化。广电行业在这个背景下要改变一贯的游戏规则,面临的挑战是,网络传输智能化、双向,内容生产的海量多样化,用户服务的体系化、多终端、互动。目前广电正处在旧的数据处理时代即将结束的关键时期,今天的数字化已经让接近用户并控制用户成为可能,广电行业将拥有海量的精准数据。

大数据时代是广电行业非常重要的机会,也可能是最后一个机会,如果抓住机会,广电行业将会迎来一个新的春天,否则,有可能OTT就把广电淘汰了。当下广电行业的紧要工作主要有两个:

第一,在泛信息化的大数据时代,未来的市场是大众的市场,受众不仅是媒体传播的接受者,也是参与者与再次传播者。从尼尔森在线受众监测样本库数据中了解到,2012社会化媒体使用时间已经超过视频和门户网站。在受众持续被分流、受众时间不断碎片化的今天,电视的转型必须依附在大数据的潮流下,重新建构一个与受众互动的信息数据平台,尽可能接近数据源,建立受众与电视媒体的新关系。

第二,建构新的内容交易体系。央视媒资管理体系的建立用了五十多年的精华资源,而网络视频的发展只需要两三年就可以达到并超越国家级电视台的媒资体系量级。海量内容淹没性覆盖可轻松打败持久的辛苦工作所创造的精品内容。在信息越来越透明的今天,不仅需要聪明地组合应用不同的媒体平台与受众沟通,更需要最大化最优化利用手上的资源。

大数据之“大”,重点并不在于其表象的“大容量”,而在于其潜在的“大价值”。未来谁能有最强大的数据收集加工处理能力,谁能有最深入的数据分析萃取信息的能力,谁能发挥出大数据的真正价值,谁就是市场中的强者。

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