大数据对电视产业的影响分析

孙映雪

内蒙古广播电视台 内蒙古 呼和浩特市 010050

大数据对电视产业的影响分析

孙映雪

内蒙古广播电视台 内蒙古 呼和浩特市 010050

随着信息技术的发展，大数据技术普遍应用于各行各业，电视行业受其影响生存环境有了很大的改变，影响了电视产业的建构。本文从大数据对电视内容生产环节的影响、内容营销环节的影响、收视率的影响和传播渠道的影响入手，分析了大数据对电视产业的影响。

大数据 生产营销 用户影响

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”在维克托·迈尔舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

随着信息技术的发展，网络融合降低了电视对于渠道的控制，业务融合模糊了产业边界，而大数据的出现则从更深层次上改变了电视的生存环境，从而影响了电视产业的建构。大数据及媒介融合对于电视产业的影响是深远的，这种影响主要体现在以下几个方面。

1 大数据对内容生产环节的影响

1.1 内容生产主体的多元化

随着电视的封闭生态系统被打破，大量的民间资本、外资涌入，内容的制作者与内容提供者身份越来越多元化。

1.1.1 传统电视台

随着互联网、物联网产业的发展，媒介的融合速度进一步加快，传统电视台越来越趋向于专业化、单一化，成为内容提供商或是频道运营商。大数据时代，内容以及相应服务的有机结合成为竞争的核心，电视则由于向消费者提供新闻、深度报道等具备独特价值的节目或内容，形成独特的竞争力。

1.1.2 社会化节目制作公司

在传统的电视时代，这些社会化节目制作公司制作的真人秀节目、综艺节目、体育节目和电视剧等大量节目，主要通过电视台渠道播出。如今，许多公司的交易对象已经不再仅仅局限于传统电视台，开始以互联网视频网站为主。近年来，网络视频市场与传统电视台对电视剧资源的争夺可以说明这一点。

1.1.3 视频网站等互联网公司

早期的互联网视频网站主要提供一些短视频和娱乐性节目，随着互联网公司的产业链拓展，许多网站都加入到视频制作领域。如优酷视频就出台了一系列的原创电视剧《新嘻哈四重奏》《万万没想到》《老男孩》《曾经想火》、爱奇艺的《奇葩说》等等。

1.1.4 个人

传媒技术的发展，使得视频制作的技术要求越来越低，UGC（用户原创内容）成为一种常态的生产内容，大量的个人或是小型团队开始加入到内容制作领域。用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户，社区网络、视频分享等随着UGC的发展越来越成为发展的潮流，电视也开始加入到UGC的聚合与使用中来。

1.2 节目制作流程变化

在传统的电视节目生产流程上，一般分为前期拍摄与后期制作两个主要环节。在大数据时代，实时的收视数据收集和分析技术已经成为现实，数据新闻或数据可视化，已经成为新闻内容的一种重要呈现方式。不仅如此，大数据也影响了电视节目内容的生产流程——制播的异步变为制播同步，内容的生产由静态变为动态，实时的数据分析与反馈融为一体，节目的生产与播出随着数据的分析与变化而随时做出调整，甚至是全盘的改变。

1.3 生产的非专业化

大数据与互联网环境使得电视的生产越来越走向非专业化，如众包模式和众筹模式。因应这种变化，一些媒体已经开始在媒资库中为UGC的生产与使用开辟了空间，另一些媒体则设立了平台，吸引大众的参与。BBC在大数据时代改革的一项举措就是让大众以某种形式参与到报道中来，提高报道效率。BBC认为，一些内容可以交由专家、专栏作家等进行生产与制作，这些人往往在某些领域更为专业、更有热情，制作出来的节目具有较高的水准。这些尝试都使得电视节目内容的生产，从原先的专业化生产模式向混合形式的生产模式发展。

2 大数据对内容营销环节的影响

大数据技术的进步，可以对用户精细画像，能够实现对用户兴趣、爱好的较精确的定位，并用于指导内容的生产，形成所谓的“个性化定制”与“智能化推荐”相结合的优势，实现内容产品的精细营销。

2.1 细分市场

从营销的角度来看，传统的市场细分是基于对消费者的人口学特征（如性别、宗教、收入、文化程度）以及地理（地理位置、区域等）、心理特征等数据掌握之上的。相关资料或信息的获得则主要依靠市场调查，如问卷、电话访谈等等，所获得的资料与信息在样本量、可信度上都存在着较大的差异。大数据技术则主要通过微博、微信以及视频点播行为的收集来获得受众的数据。尽管由于种种限制，可以达到“全样本”的程度，但是在样本量与客观性上仍然要高于普通的市场调查，更容易发现那些以前没有关注过的问题。在此基础上的深入分析，更能够让市场人员找到有效的市场细分依据，提高产品差异化的程度。

2.2 内容的个性化定制

大数据能够通过数据分析对用户进行画像，从而勾画出目标消费群体甚至是个人的兴趣、爱好与偏向，针对不同的受众需求进行设计、制造、包装，实现节目的个性化生产，延长受众在热点论题上的讨论话题与互动体验。同时，削减那些影响受众观看愉悦度的情节或是细节，从而使节目对目标消费群体保持一个较高的粘度。

2.3 营销的社交化

在电视上选择受众合适的播出时间和频道，进行精细营销的环节，同时在微博、微信以及不同的虚拟社区进行的推广与营销也是至关重要的。大数据则可以精确地找到目标受众群体，尤其是青年受众群体集聚的不同社交平台或社区，进行有效的传播。在节目的筹备期，可以利用微博的互动性，在节目内容、嘉宾等各个环节发起互动话题，引发网友的积极参与。在拍摄期，则可以通过设立各种官方帐号、明星主创、明星导演以及片场趣闻等等，来保持受众的兴趣与热情。在宣传期，则可以拍摄各种预告片、花絮等等，在微博与微信上广为宣传，也可以通过主创与嘉宾的帐号进行宣传。在播出期，则可以结合节目的播出，进行各种竞猜、投票、抽奖等等，让受众与节目、受众与受众之间保持一种较强的关联特性，形成病毒式营销，同时还可以开发各种在线游戏，吸引受众的参与。如《武媚娘传奇》播出期间，在“呼啦”上就提供了各种小的手机游戏等等，供受众进行娱乐和互动。在这个过程中，大数据将有助于节目策划人的选题与导向上的把握。

3 大数据对收视率（反馈环节）的影响

收视率一向是电视台追求的目标，也是其价值体现的重要因素之一。大数据环境下，收视率测量技术的不同，带来了电视的巨大改变。大数据时代最为显著的特征就是“全数据”或“全样本”成为统计的依据，不再依赖于传统的随机抽样，因而其精准度相对更高。从技术的角度来看，第四代收视测量以大数据为基础，通过对机顶盒的升级，能够有效地记录观众开关电视机、转让换频道、使用增值业务等行为，可以精确到秒，已经超越了传统收视率统计如日记卡以15分钟为间隔所得到的数据。尼尔森公司采用大数据挖掘技术，不仅可以将收视率测量的样本数量提升为过去的十倍或更高，而且可以提供前一天的全样本观众收视率数据。全样本的视角与大数据分析技术使得电视台能够获得有价值的数据，通过对受众行为分析能够获得较为清晰的受众画像，较全面地把握受众的兴趣与爱好及行为特点。虽然这些数据存在不准确的地方，但是数据的海量性特征与多次的分析，可以逼近客观事实。

4 大数据对传播渠道的影响

传统的广播电视在渠道上具有高度的专用性——广播电视网络，这一特性是由广播电视产业的政策与制度所限定的，形成了广播电视网络的独特地位。

随着信息技术的发展，互联网与电信网也加入到电视视频内容的传播渠道阵营中来，电视的内容传播渠道方面的选择性越来越高。不仅如此，相关行业正在利用数字技术，试图进入传统电视的领域，收音机与电视机不再是广播电视内容的独有终端，这种渠道的融合带来了业务的融合。传统行业的界限正在变得模糊，信息从单向传播向双向互动转变，资源从独家垄断向共享转换，推动着广播电视系统从封闭向开放转型，这也对广电网络的转型提出了新的要求。如图1和图2所示。

图1 传统的广播电视节目传播模式

图2 媒介融合背景下的电视传播

4.1 大容量

ALL-IP的传播方式使得广播电视不仅制作与传播内容产品，还嵌入各种增值业务。这种全业务的发展方向使得广播电视网络覆盖更广，容量更大，既能够传递高清晰度的视频产品并提供相关服务，同时能为其他业务的展开提供更高的带宽。

4.2 互动化

大数据时代视频点播、电子商务、社区互动等服务所占的比重越来越高。传统的广播电视网络是单向性传播的，目前相当部分的数字电视仍然是单向性数字电视，与传统模拟电视区别不大，不利于这些业务的开展。

4.3 智能化

大数据时代，电视将成为高效的传播平台，除了视频业务之外，大量的技术、服务与在线电子商务等功能都会被引入，为用户创造更方便快捷且质量更高的体验。渠道不仅仅只是一个渠道，更是一个“大数据资源池”，能够为上游提供更多的资源与数据。同时，线上线下渠道协同是广播电视网络转型的主要方向，需要从客户需求出发，设计合适的渠道触点界面，为客户提供无缝服务。

使用数据支撑视频业务及相关业务的发展，是数据平台建设的关键。在未来的视频市场，广电网络面临的竞争来自于互联网与电信运营商，需要因应大数据的挑战对网络进行改造。

5 大数据技术对用户环节的影响

传统的电视是单向的线性传播模式，受众是被动的接受者，其对于节目的反馈与评价是零散的、迟缓的、间接的，电视与受众之间关系比较松散。在大数据时代，电视传受双方的关系发生根本性的变化。

5.1 即时性

受众可以一边观看节目，一边在微博、微信公众号上进行交流，并购买节目中提供的各种衍生产品。这些观看与购买行为是同步的，受众数据的收集与分析可以清晰地把握当前受众的心理与行为动向，电视台可以此为依据调整节目的进程与选题，更好地迎合受众。

5.2 多渠道

以往受众只能通过书信或热线电话的形式对节目进行反馈。随着技术的进步，受众在传统的渠道之外，可以通过微信、微博、QQ等客户端表达自己的意见。目前，新媒体渠道已经成为受众发表意见的主要渠道，传统沟通的方式式微。

5.3 互动性

传统方式下，受众与电视之间关系松散，受众与受众之间的关系缺乏，只能通过团体或相关组织体现出来。现今，电视内容产品与社交媒体的结合，不仅仅只追求对受众个性化需求的把握，更需要调动受众主动传播的兴趣与动力，微信、微博、虚拟社区与移动互联网的结合，使得受众基于人际关系的交流，变得经常化、移动化、规模化，受众更愿意在社交媒体上发表意见与评价，受众之间的互动使这种意见得以涟漪式的传播。在传播的数量、范围和反馈的规模上来看，远远超过传统媒体，形成强大的舆论，从而对电视内容的制作与传播施加越来越大的影响力。

从产业链的角度来看，大数据存在于电视内容传播的每一个环节之中，通过强大的数据支持与数据分析，为电视内容产品的创意、制作、传播与营销的决策提供实时的信息，提升决策者的效率并有效降低决策失误所带来的风险。

综上所述，主体的多元化、用户身份的转变、营销的立体化、传播的跨平台以及大数据所带来的个性化定制与自能匹配等，使得电视产业的产业链构建变得更为复杂，不确定性大大增加。如何应对大数据的挑战，重塑电视的产业链，成为业界与学界关注的焦点问题。

审稿人：杜中 内蒙古广播电视台 正高级工程师

责任编辑：王学敏

编 辑：乌日山

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2096-0751（2017）04-0014-04

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