李又安

（作者单位：河南大学新闻与传播学院）

大数据技术在网络电视策划与传播中的应用

李又安

（作者单位：河南大学新闻与传播学院）

摘 要：本文在简要论述大数据技术基本概念与核心内涵的基础上，系统总结了大数据技术对于网络电视策划与传播的重要价值，并提出了大数据技术在网络电视策划与传播过程中的应用策略、存在问题和解决措施等。这一方面帮助我们深化大数据技术在网络电视策划与传播过程中的重要价值和重要意义；另一方面也能对网络电视策划与传播活动提供必要的指导与借鉴价值。

关键词：大数据；网络电视；策划与传播；应用策略

1 “大数据技术”核心内涵

托夫勒在1980年出版的《第三次浪潮》一书中便已提出了“大数据”的概念，但进入新世纪以来，随着物联网、云计算、移动互联网等信息技术的快速扩散，社会各领域的数据种类和生产规模正以前所未有的速度增长，“大数据”再次以崭新的概念出现在社会公众的面前，并在各个行业领域发挥着重要作用。麦肯锡认为：“‘大数据’是指大小已远远超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。”这一概念不仅表明大数据会随着时间推移、技术进步而增长，而且各个部门的数据大小也会呈现出一定的差异，从几TB到数千TB，规模不一。维基百科则提出：“大数据”又称为海量数据、巨量数据、大资料等，是指所涉及到的数据量规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为人类所能够理解和使用的信息。另外，我国中科院院士李国杰先生提出：“‘大数据’是指无法在可容忍的时间内采用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务活动的一组数据集合。”

结合以上概念内容，可以将“大数据技术”界定为能根据用户要求对海量数据内容进行快速感知、获取、管理和处理的IT技术手段。从这个角度来说，大数据技术主要包括以下方面的内容：（1）源于统计学和计算机科学等多个学科的大数据分析技术，包括A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、数据挖掘、数据融合与集成、自然语言处理、预测模型、统计、回归和模拟等；（2）用于整合、处理、管理和分析的大数据处理技术，包括Big Table、云计算、商业智能、数据集市、数据仓库、分布式系统、非关系型数据库、结构化数据、半结构化数据和流处理等；（3）用于直观表现的大数据可视化技术，包括Clustergram、标签云、空间信息流、历史流和应用等。这既淋漓尽致地展现了大数据技术的技术体系；同时，也在一定程度上彰显了大数据技术的核心功能，由此对网络电视策划与传播呈现出重要的应用价值。

2 大数据技术在网络电视策划与传播中的应用价值

2.1实现对目标观众群的精准分析

大数据技术的出现可以通过各类网络视频平台搜集到海量的观看信息，并通过大数据分析与处理技术对已有数据内容进行系统整理，不仅使网络电视运营商清楚地了解目前网络电视发展现状与发展趋势，由此定位最具价值的目标观众群对象和电视节目内容；而且还能实现对目标观众群年龄、性别、文化水平、价值观念、娱乐心理与观看习惯等特征的精准分析，使网络电视策划、制作与传播更具针对性，从而大大降低了网络电视运营风险，保障其顺利实现口碑效应与经济效应。比如著名电视制作公司Nerflix在制作《纸牌屋》过程中，通过分析3000多万用户数据，来选择题材、导演和演员，使每一步都由精准的数据来引导，此档电视剧极大地迎合了目标观众的需求，一经面世便广受欢迎。

2.2提高对视频资料的搜集与整理效率

建立在Mashup、MapReduce、HBase、R语言、非结构化数据技术基础之上的大数据技术的出现，则顺利实现了对图片和视频资料的搜集与整理活动，从而为网络电视的策划与制作活动提供有效的辅助，使其能在最短的时间内获取最具价值的图片或视频信息，由此提高节目创作质量与创作效率。这将成为大数据技术在网络电视策划与传播中应用趋势之一。

2.3提高网络电视内容的形象性与直观性

大数据技术对于海量信息内容快速搜集、整理与分析之后所呈现出的数据、图形、表格结果本身便具有形象、直观性的特征，诸如新闻、体育与综艺娱乐之类的网络电视节目能将此内容纳入节目作品之中，则可以大大提高节目内容的形象性与直观性，深化目标观众对节目内容的理解和认识。

2.4实现对网络电视营销与传播效果的精确认知

传统的统计手段很难对网络空间中来自不同平台、不同渠道的检索信息和观看信息进行精确评价，由此也就无法准确了解网络电视营销与传播效果情况。大数据技术的出现则可以在短时间内完成对不同信息检索平台和节目观看平台相关信息的搜集、整理、分析与直观呈现任务，从而使网络电视制作方能准确了解电视节目的营销与传播效果情况，

由此对节目质量有一个更加准确的认识，为将来的节目策划、制作、营销与传播活动提供必要的指导。

3 大数据技术在网络电视策划与传播中的应用策略

3.1加强对网络电视大数据技术的开发

各个行业的数据内容需求特征、数据内容来源渠道以及数据内容搜集、整理、分析与呈现方式不一样，因此，必须是具有鲜明行业特征的大数据技术才能真正提高对此项技术的利用效率，发挥其应有的功能价值。加强对大数据技术的应用已是我国网络电视发展的重要趋势之一，因此，我国网络电视运营商应结合自身对大数据技术的使用特征和数据内容需求情况，尤其是要提高对图片、视频资料搜集、整理、分析与呈现活动的重视，据此开发出行业特征鲜明、专业性极强的大数据技术，并在不断修正、不断完善过程中，逐渐建构起一套成熟的网络电视大数据技术体系，增强其对网络电视策划、制作、营销与传播活动的辅助价值。这既是网络电视运营商顺应产业趋势，提高节目策划与传播质量和效率的必然选择，也是一个重大商机，甚至可能形成一个新的网络电视服务行业。

3.2加强与网络大数据运营机构的合作

对于部分规模小、实力较弱的网络电视运营商来说，开发出一套系统、专业的网络电视大数据技术需要投入大量的人力、物力与财力成本，尤其是需要较长时间的摸索和熟悉，才能真正突显出此套技术系统的现实价值，对其来说并不太现实。而在大数据商业价值越来越明显的情况下，催生了一大批诸如英特尔大数据、IBM的InsoSphere大数据分析平台、亚马逊弹性MapReduce平台、甲骨文Oracle大数据机、谷歌BigQuery技术、微软Dryad项目、EMC公司的Greenplum平台以及Teradata公司的Teradata分析生态系统等大数据运营机构。其中部分公司甚至能提供对特定行业的大数据搜集、整理、分析与呈现方面的专业服务项目。因此，部分网络电视运营商可以从这些大数据公司那里购买到系统、专业而精确的大数据资料，由此为具体的电视节目策划与制作活动提供直接的指导。这是一种最经济、最便捷的大数据应用方式。

3.3争取网络运营商的技术与数据内容支持

我国网络电视运营机构应争取网络运营商技术与数据内容的支持，从而创设出内容定位明确、结构清晰、风格独特的网络电视节目模式，由此呈现出一个个性鲜明的网络电视节目作品。事实上，诸如中央电视台、上海东方卫视电视台以及湖南电视台等传统电视机构正进行这方面的实践探索活动，并取得了良好效果。2014年春节期间，中央电视台综合频道的《晚间新闻》节目利用百度公司先进的“百度天眼”技术手段以及强大的数据整合与分析能力，推出一档“‘据’说过年”节目，在大型液晶显示器上通过切切实实的数据资料、数据信息向广大电视观众直观地呈现出诸如春运人口迁徙、飞机航班起降分布、火车站人口密度程度之类的一个个新闻事件作品，由此极大地增强了观众对新闻事件内容的了解和认识情况。