浅谈大数据时代广播电视技术的转型及发展

2021-11-27 15:37郭继伟
魅力中国 2021年15期
关键词:广电转型价值

郭继伟

(河南省虞城县广播电视台,河南 虞城 476300)

引言

当今,作为时髦词汇的大数据,继云计算之后,成为在信息科技领域中新媒体争相追逐的核心坐标。广电业正被淹没在信息海洋中,却仍渴望获得更多信息。产业如何转型拓展,这是每个广电人共同关心的话题。

一、大数据的背景概念

如今,“大数据”是一个时髦的词汇。在这个海量信息的时代,大数据无时无刻不在影响、惠及、改变着我们的生活。如何利用大数据,恐怕将决定着你未来生活的模样。

(一)大数据的定义

何谓大数据?引维基百科的定义说,大数据指没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据目前的标准是,单一数据集的大小在几十个TB(万亿字节)和几个PB(千万亿字节)之间。所涉及的资料量的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、处理并整理成为帮助决策的资讯。

(二)大数据的特点

基于大数据的广电业用户行为及业务运营带来的数据一般是半结构化的,业界将大数据的特点总结为四个V,即多样(Variety)、体量(Volume)、时效(Velocity)和价值(Value)。其中后两个特征,正反映出了人们对于更高效地处理数据,并获取价值的需求。大数据区分传统数据最显著的特征,是数据处理速度越快、越及时,其价值越大,发回的时效越高。根据数据的来源,大数据大体可分两类:一类来自物理世界,如数理化研究领域;另一类则来自人类社会,特别是与互联网有关。这些数据不是资料,而是一种战略性的资源,利用数据的资源发觉知识,提升效益,促进创新,可使其为国家治理、科学研究、技术开发和企业决策乃至个人生活服务。

二、基于大数据的广电转型的战略认识

(一)大数据在广播影视方面的战略转型

从影视节目内容制作来看,通过科学的手段探知受众并把握其需求,做出市场预判,进行有效的、低成本的播控,实现生产与需求之间的匹配,有助于广电新媒体在版权、消费市场上获得更好的议价权和主动权;从资源的管理使用来看,用数据来分配资源,促进不同新闻生产元素实现有效互动与融合,对信息数据、服务进行实时的整合,使广播影视的内容广泛,从而形成“广播影视资源云”;从市场运营的角度来看,数据量的剧增使我们精确把握用户的网络行为,可以个性化、准确化、智能化的进行广告推送及服务广。

在基于抽样方法的传统收视率监测上,大数据科学地还原了真实的收视效果,通过对多屏收视用户和各个社交平台信息的分析,机械冰冷的样本收视率统计开始向更加人性化的测量方法上转变,而且这种方法对于观众收视情绪等方面的反馈更具即时性特征,也通过对收视群数据的采集、积累、量化、分析等过程,描绘出收视群属性信息和兴趣图谱,使仅仅针对电视终端的且小样本的收视率可能很快就会退出历史舞台。

(二)大数据在广电营销模式战略转型

基于大数据广电的转型路线和方向已经日渐明朗:广电人所关心的也只是收视率等少数指标。而实质上,受众决定电视方向,用户决定电视的内容制播,市场决定哪些版权值得购买,哪些版权容易分销和产生经济效益,这是大数据时代带给广电的根本启发。未来要实现从单一的广播内容生产者到全媒体内容提供商的转变;从广告创造价值到用户创造价值的转变;从节目播出到信息集成服务的转变—这意味着传播将不再是广电媒体的唯一任务,而服务将是其多元化平台上的新增使命。

可以预见的是,定制新闻、游戏、电商、健康与医疗、生活服务等内容,将在大数据技术的帮助下深度整合进入电视屏幕。而这些业务的开展都需要对用户市场有着非常清楚的了解和认知,大数据必然会在这一领域助广电一臂之力。

(三)基于大数据的科学内涵,重塑广电转型中理念价值及意义

由单一信息提供向现代综合信息服务提供商的转变,是由大数据的科学内涵诠释的。从以往的内容播控平台,逐步转向多元化的应用服务平台。广电新媒体行业的价值理念,是在实现企业价值最大化的同时实现最优的客户价值。实现有线网络双向改造和互动业务运营的基础上,大力开发基于数字电视基础之上的视频点播、电子政务、银行支付、民生信息、电视通话、宽带接入、家庭智能化等多种新业务,从而真正实现数字电视多媒体综合信息服务提供商的身份转变,满足家庭用户及个人的多样化需求,实现一机多能。传统中的新媒体企业链由内容生产、新媒体平台、新媒体增值商、新媒体传播周边企业等构成,它们之间的联系几乎是单向的。大数据时代将可能打破这一规则,企业链将会重组并形成一个闭环。

三、结束语

综上所述,在当前的媒体竞争环境下,广电不得不重视大数据技术运用及分析,从根本上来说就是回归到真正重视市场需求,重视用户需求,以市场(用户)端为出发点反向带动自身发展、变革,最终能够向市场和用户提供最具竞争力的内容、产品和各项服务,成为三网融合进程中不可或缺的竞争主体。只有明确地梳理清楚了数据科学的广电业应用边界和研究主要对象,广电业才会稳中有序发展。

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