新文科背景下“网络数据分析与应用”课程教学思考

谢俊陶

（广州华商学院传播与传媒学院广告系 广东 511300）

一、新文科背景下的广告学发展

“新文科”是指将现代信息技术融入到哲学、文学等传统文科的学科中来，通过文理交叉的形式，以课程知识融合的形式为依托，为学生提供综合性的跨学科学习，帮助学生扩展知识以及培养创新思维。以新文科建设为导向，传统广告学教学开始向智能广告过渡，智能广告强调了人工智能的思路及技术运用到广告的生产、传播以及效果监测中间，在智能营销的大方向下，有诸多课程结合了理工科的内容，如《计算广告学》包含了大数据、云计算、算法及区块链等内容，“网络数据分析与应用”包含了Python、网络爬虫等技术下的数据搜集、分析及应用等内容。

因此，在人才培养方面，智能广告更强调广告行业数字化发展，要求学生具备互联网领域内的数字营销与智能广告传播等技能，重点培养具备专业素养与技术素养兼备的复合型、应用型广告人才。在课程体系方面，以智能媒体的快速发展为契机，通过建立系列化特色课程的建设来推动课程体系的改革升级；教学内容方面，通过教材建设和实验实训平台建设为抓手，实施课程体系和教学内容的“供给侧”，人才培养上要满足学生的学习与企业用人所需相契合。同时，建立和完善评价机制，以评促建，以评促改，来打造“目标—内容—方法—评价”的发展形式。此外，还应转变传统的视角，重视毕业生和用人单位对学校培养质量的评价，以此作为制定专业改革发展的重要依据和方向，从而实现良性的人才培养闭环。

二、“网络数据分析与应用”课程概括

“网络数据分析与应用”课程是广告学专业中智能营销传播方向的一门专业核心课程。该课程主要讲述网络数据的收集、处理、挖掘、数据可视化和报告呈现，让学生理解网络数据分析和应用的技术原理。首先是数据收集，网络数据的来源有很多渠道，例如新闻网站、视频网站、社交媒体平台、短视频平台、直播平台、电商平台等。该类平台上的数据大部分可以利用技术实现自动收集，如Web爬虫或API等，该类技术需要人工干预，设置相应的筛选条件等，基于筛选条件进行机器学习技术就可以实现自动数据分析。同时，该类数据收集工具可以进行数据预测、分类、聚类等工作，基于数据的特征，还能导出一系列的基础的结论和洞察。

需要注意的是，初步收集到的数据会在结构、格式和大小之间变化，所以根据要求实现数据收集之后，就需要进行去重、缺失值填充、异常值检测、数据格式标准化等。部分数据处理还需要进行转换和转载，方便能够进行高效的分析和建模。最后是数据可视化，通常数据可视化以报告的形式呈现，让数据图形化更形象，方便更好地理解和分析数据，发现更深层的洞察。

“网络数据分析与应用”课程的实践教学部分占到了课程总学时的一半，实践部分的知识主要包括：通过网络爬虫技术实现网络数据的获取、不同结构网络数据的预处理、网络数据的分析及数据可视化，并要求在此基础上能够实现网络数据的应用，包括社交平台的运营情况分析及报告撰写、短视频平台的运营情况及分析、直播平台的营销效果及转化情况分析、网络舆情及热点事件与话题的分析及报告撰写等方面的内容。课程的实践旨在通过网络数据收集、网络数据分析以及数据可视化的维度，来帮助学生构建起网络数据分析的知识结构，培养学生综合运用网络数据对智能营销领域问题的分析与解决能力，进而为学生形成更规范的智能营销策划及智能营销策划的专业素养，也为将来的数字广告从业工作提供专业技能支持。

三、课程实践教学的背景

智能营销是使用数字传播渠道来推广产品和服务的实践活动，从而以一种及时、相关、定制化和节省成本的方式与消费者进行沟通[1]。智能营销不仅仅是一种技术手段的革命，而且包含了更深层的观念革命。它是目标营销、直接营销、分散营销、客户导向营销、双向互动营销、远程或全球营销、虚拟营销、无纸化交易、客户参与式营销的综合[2]。智能营销赋予了营销组合以新的内涵，是数字经济时代企业的主要营销方式和发展趋势。

宏观方面，Web3.0的网络环境下，随着数字传输技术的发展和应用范围的不断扩大，用户大数据成为企业乃至整个行业赖以生存的基本要素，网络大数据的获取也越来越受到关注，基于不同算法和算力基础上的数据分析和应用，得到了前所未有的重视。由此开发出来的数据生产力，更将上升为推动整个社会进步的动力。

微观方面，对于持续性内容输出，网络环境下的内容表达需要更加具有亲和力、感染力和吸引力，基于数据可视化，内容表达将更易于理解，并提高用户的阅读兴趣，同时能更好地支持网络环境下社交内容的交互设计；同时，通过网络数据的分析，能够更好地洞察运营质量、预测运营方向、控制运营成本、评价营销方案，从而使运营推广更具针对性，运营效果更具可控性。对于网络舆情，网络数据的获取与分析，能够对舆情热度、倾向性进行分析，并预测舆情演化方向。

己巳，诏曰：“朕闻至治之世，元、凯共朝，不为朋党，君明臣哲，垂荣无极，何其德之盛也。……至于属文之人，类亡体要，诋斥前圣，放肆异言，以讪上为能，以行怪为美。自今委中书、门下、御史台采察以闻。”［1］3718

“网络数据分析与应用”课程，在新文科背景下培养学生掌握丰富网络数据分析与应用能力，提升可视化知识和专业可视化技能。加强“网络数据分析与应用”的实践教学，可以正确树立多学科知识学习理念和职业价值观，为智能营销从业工作提供专业技能支持。

四、课程建设与实践方向分析

目前，传统广告专业的人才培养与智能营销行业的发展存在着冲突，业界的需求与学校培养脱节，学生的能力与应用导向相分离等。为了应对行业的需求，逐步缩小差距，笔者认为可以从以下几个方面去加强“网络数据分析与应用”课程的建设和发展，提高学生的实践能力：

（一）加强专业认识教育

人工智能的快速发展促进了创意生产模式的改变，营销模式的改变，甚至消费者生活方式的改变。创意生产变得更程序化和规模化，广告行业的流程和模式也发生了结构性改变。

智能营销是目前广告行业的发展趋势，基于数字技术的创意内容生产深度融合，对新时代的广告学人才提出了新的要求。因此，首先应帮助学生从技术层面认识到，基于大数据的广告营销在不断精准化，营销和创意的智能化也越来越强。广告教育也应该朝着智能化方向去培养，相对应的能力包括：用户的把握与洞察能力，数据分析与应用能力，智能技术的应用能力，动态试错的优化能力也应具备，此外，还应强化规模化个性化内容创意能力等诸多能力的集合。

（二）迎合递进式人才培养

以赛代训是广告学专业特有的人才培养方式，智能营销传播班的培养方案提倡针对不同阶段的学生，采用不同水平的仿真学科竞赛来促进教学和实践，实战化教学、整合性大作业、学院奖、大广赛、再到创新创业大赛实战，借助递进式实战化竞赛来促进学生的竞争学习氛围，探索式教学手段唤起学生主动学习动力，实现从作业到作品，再从作品到产品的转化，深化智能营销传播班人才培养方式。“网络数据分析与应用”课程于大二开课，重点在该阶段强化学生对数据资料收集和分析的能力，为策划营销提供有效的数据支撑。

（三）采用多元教学方式

广告学专业的学生培养需注重激发学生的自主性和创造性，可以采取多种途径发掘、聚合智能营销产业与教育资源实现产学协同培养。“网络数据分析与应用”的教学可以融合基础理论和专业技能；结合课堂多元、实验室、实习基地共同培养；此外，还可以整合专业核心课程与高水平营销企业合作开办的创新短课、开展系列讲座、搭建工作坊等教学平台。

1.品牌案例教学法

本课程采用该方法目的在于可以培养学生主动学习的兴趣和能力。以选定的品牌为核心，学生小组配合的形式完成一本品牌数据分析报告的成品。小组成员以3～5人为标准，确保每个学生在作业的过程中能发挥自己的优势，同时又能学习到新的知识。该数据分析报告中，将运用到所学理论的方法，并且结合实际品牌的媒体和渠道情况，促使学生将所学的知识运用起来。

每个小组确定品牌和分工之后，每个阶段的任务，大家都能积极参加讨论，各抒己见，在过程中学生的创造潜能和创新意识都将被激发，每个星期的任务完成以后，同学们将作业上交给老师，与老师进行讨论，修改提升，这对于习惯了寻求“标准答案”的传统学习方法而言更有意义。

2.平台应用教学法

平台应用教学法是以品牌案例教学法的应用为前提，保持小组协作完成作业的形式，选取目前行业中具有代表性的新媒体平台，例如：抖音、快手、小红书等平台，进行方法的实践，搜集该小组品牌在这类平台上的媒体数据，包括短视频运营数据及直播销售数据等。

平台应用教学法旨在将数据收集分析方法与智能营销需要用到的平台的属性结合起来，有效地提高学生的理论应用能力和解决问题的能力，优化课堂中理论学习的效果。在智能营销平台广泛使用的新媒体环境下，抖音、快手、小红书在一定程度上代表了短视频营销和直播营销的基本特性，以该类平台作为教学应用的基础，可以让学生从课前准备、课上实践、作业分工以及报告呈现等角度，综合促进学生对于不同数据采集工具的应用了解，加强学生对数据分析的理解，以及对数据可视化的强化。

3.模拟营销教学法

模拟营销教学法主要采取两种方式来实现，一是组织学生以大广赛、学院奖及湾创节等较为权威的学科竞赛的命题进行智能营销方案的制定，通过网络数据收集，得到最真实的一手数据资料，并形成精准的用户画像及用户触媒习惯，进而通过对品牌的营销策划，来锻炼学生的实际营销能力。二是以工作坊的形式，引入行业中的实际案例，组织学生分组进行实际营销方案的制定。以实际品牌需求为导向的训练，对学生的用户数据洞察提出了更高的要求，这在一定程度上更有效地促进了学生的应用能力，目前可以结合学院已有的创意传播工作坊、元宇宙工作坊、智能营销工作坊进行实践。

智能营销是一个非常注重实际应用性的学科方向，需要多维度、多层面去培养学生认知能力，因此，利用模拟营销教学法可以较好地调动学生的积极性，学生将由被动学习转变成主动探索，在愉悦的氛围中掌握专业知识和行业技能。

（四）提高智能营销实战经验

以人工智能、区块链、大数据、云平台等为核心的数字技术，融合促进了智能营销的快速发展，因此基于数字技术的智能营销实战教学成为广告教学转型发展的重要方向。部分高校开始注意到智能营销行业的发展需求，转型数字化广告人才培养，但就目前来看，还未出现能有效满足内容创意与数字技术深度融合的培养模式，人才培养仍滞后于业界的发展。“网络数据分析与应用”是智能营销培养方向下，学生数字化逻辑形成的基础课程，可以开展“数字广告训练营、智能营销工作坊”这种形式，以实战项目为基础，具体品牌数字化转型需求为导向的培养方式，帮助学生强化数字化概念，提升学生收集数据、处理和应用数据的能力，进而有效提升学生的智能营销实战经验，重构智能营销时代广告学专业人才培养新模式。

结语

本论文基于课题的基础，从宏观方面对课程进行相应调整，帮助学生从专业认知方面开始改变，迎合递进式人才培养，采用多种教学方法，多角度、多层面的帮助学生构建起网络数据分析的知识结构。微观方面增加课程的实践方式，其中教学方法融合品牌案例法、平台应用法及模拟营销法，重点培养学生综合运用数据分析技术，提升对智能营销和计算广告方向的问题分析与解决能力，为学生形成更规范的智能营销策划、计算广告提供技术支撑作用，也为将来的从业工作提供专业技能支持。大数据时代，网络数据分析与应用能力在商业、医疗等不同领域都具有广泛的应用前景，利用大数据来改善人们的生活也是本课程对于学生数据技术能力培养的一个重要方向。