大数据的价值观与方法论

财视media

数据是冰冷而又理性的，如何借此催生出有温度的产品与应用？在此我们选取了三位嘉宾的发言，他们分别从理论到应用，阐述了大数据对我们的生活以及商业形态的改变。

北京师范大学新闻传播学院执行院长

喻国明：数据是内容的标配，没有它就像一个等待认领的孩子

现在人们常常提到一个话题，就是互联网的下半场，对我们来说，我们觉得很纠结。我们对上半场还没有认识很清楚的时候，下半场已经突如其来的降临了。

互联网的上半场，实际上就是人口红利所呈现出来的，是对数据的依赖程度比较低的，通常肉眼和经验就能把握，这样的市场已经被圈地殆尽。而下半场实际上真正要按照互联网新的生态，新的机制，新的规则来挖掘属于互联网时代的那种状态，也就是说我们对于数据的依赖程度会更高，这就是互联网下半场的含义。

互联网下半场，其实在整个互联网发展过程当中，其实有三个阶段。一是网络化链接和再链接，链接一切。在这个基础上进入到了今天所谓数据化的阶段，因为当一个个体，一个资源跟社会连接在一起的时候，无论对它的需求，还是对它身上蕴含的某种价值，包括它的体验价值、关系价值，这些价值要激活和利用的话，我们必须要有数据对它进行定义和说明，并且在这个基础上激活和使用它。

因此数据又成了互联网时代中能够把互联网焕发出来新的可能性赋予生命、赋予获利、赋予功能的一种动力。那么数据其实就是互联网时代的能源、动力。但是在这个基础之上，我们这种动力能源，还相对处于一种初级水平，可能效率还比较低，可能付出的所谓的代价還比较大。但是我们还有下一个互联网发展阶段，叫做智能化时代。

智能化时代就是，数据本身成为人工智能的加速器，提高它的效率，使它能够在这样一个新的技术基础上，对数据的使用、数据的发展给予更多的可能性，更多的功能和应用模式的建构和发展，这实际上就是我们所谓的互联网经历的阶段，数据化只是我们承上启下的一个中间阶段，可能要用更多的人工智能的技术来使用它。

说到数据，对我们的意义在于：如何判别一个数据，或者一个大数据的技术，在市场发展、社会发展的层面的价值所在，看看它有没有未来的发展前景，有没有巨大的可能性。在我看来，判断一个技术形态，判断一个传播形态，在未来发展当中的可能性、市场价值、市场空间、未来能走多远，其标准是是否以人为本。

在工业化革命达到一定程度后，今天我们已经摆脱了物质短缺，这其实是人类的第一需要。上世纪七十年代，人类转型到以人为本的社会发展目标。换句话说，这一切是以人的实践、人的延伸和人的发展为基本需要。小到一个技术、产品，大到一个行业、一个社会，其本身是否有未来，是否有价值，人是最高衡量标准。

具体来说，大的社会层面指，一项政策、一个体制，老百姓喜欢不喜欢，满意不满意，拥护不拥护，赞成不赞成。小的技术、产品层面上，是看它是否扩大了人的流动性，丰富了人的社会连接性。所有这些，在我看来，都具有相当深远的发展意义和价值。

我们以大数据为例展开说明。大数据有两个方面的重要功能，一是数据本身就是一种内容、一个传感器。它本身能够使我们感受到同类，给我们建立一个生活场景模型。因此也可以视之为“传感器”，以后有了越来越多的“传感器”，那么我们早上一起床，不但可以看到天气，看到PM2.5数值，还可以看到所有同类的感受。

什么是同类？比如我的同类都是五六十岁的人，都是大学教授，我可以看到他们情绪的大数据。如果根据数据，我比大家更负面一点，就需要注意调整一下自己。如果我比大家更正向一点，表现在我处理外界事务更加得心应手，那我就会知道我自己的状态在同类中属于一个什么样的水平。再比如，我们吃的东西，如果每个人的饮食数据也有，就会知道自己是否比同类进糖、进盐多一些，以作提醒。它会成为我们生活的参照系。

在这个参照系中，我们就有了标准，使我们能够更好地做回自己。于是我们在很大程度上增加了个人与社会的连接性，增加了彼此之间沟通的可能性，这是“传感器”，即数据的功劳。

我觉得大数据给我们带来的最大价值，就是为我们提供情景化的信息服务。过去是无法满足这种需求的，但是今天利用大数据，我们完全可以创造一个场景，以合适的内容、方式在场景中解决问题。

因此，在互联网下半场中，数据应该成为我们内容和服务的标配，没有这个标配你就是“聋子”，你就是“瞎子”，你就是“等待别人认领的孩子”，你的境遇会很悲惨。

对于情景化的服务和知识，更是需要大数据的模拟和说明。为什么？在通向一个个性化的情境时，它所处理的变量更加复杂多样，因此它更需要高智商的东西。这也就解释了我们为什么需要医生、律师，因为对于一个法律、健康问题，我们简单地去找知识的话，可以找到一千条、一万条，但是要解决复杂的问题，就需要经过综合训练的专业人士了。

那么人工智能和大数据的结合当中还有什么需要注意？方向。无论人工智能有多么的高明，无论数据有多么的宝贵，要记住方向感是由人来确定的。

在事务处理上，以目前的情形看，人比机器要强得多。机器在人设定的范围内进行操作，无论给它设定的范围有多大，它永远不能跨界。而人有知觉，有通感，这种知觉和通感能够让人类在很短的时间内作出大致正确的判断。比如说让我定义一个陌生人，这很难，但是我跟他接触半小时以后，就可以大致了解他。因此，这就是人的价值所在，人工智能也要朝着这个方向发展。

来电科技CMO

任牧：共享充电玩家一窝蜂涌入餐饮，实则是“拍脑袋”决定？

我演讲的题目叫“从共享充电到场景连接”。闪电是人类第一次认识的电能，连接天与地。这个时代，真正建立起人与人之间连接的，除了面对面的交流，已经离不开电能能源了。因为无论是手机或者是其他各种智能终端都需要电能。

来电科技到底是做什么的？我们可以用几个关键词来描述它。首先它是移动电能。很多人在讲来电科技做的不是共享充电宝吗？也有很多人置疑说来电科技做的不是充电宝的租赁吗？在我们看来，来电科技绝对不只是做这些，我们也在布局其他相关的技术。比如说无线充电，当无线充电出现的时候，充电宝这样一个电能的载体可能在新技术的冲击下变得微不足道，甚至不再重要，远离我们的生活。但是共享充电、移动电能这件事情还会继续下去。

其次，它要打造一个共享网络。其实我们希望所有的移动电能能够共建出一个虚拟的网络使我们走在何处都可以享受移动充电与应急充电带来的便利。

再次，全场景。我们发现，所有的充电全部都发生在场景之下，包括大家日常所在的购物中心、地铁站、餐厅等各种场景。在不同的场景之下，大家的充电需求是不一样的。所以对于来电科技而言，我们对自己的定位是全场景移动电能的共享网络。

来电科技是基于B2B2C商业模式的。我们对于共享有三个定义：第一个定义是产品或者物品所有权和使用权的分离，对于一个物品的使用不再以你拥有它作为前提；第二个判断的标准是产品的使用权不再基于特定的个体；第三个是共享的本质，也就是说共享的本质是节约，是通过在不同的人手中扭转、共享物品，从而降低对于物品或者标的所有权的需求，这是节约，而不是浪费。

从某种程度上，共享单车在打仗的情况下，路边漫山遍野都是单车的尸体，我觉得这可能脱离了共享经济的本意。来电科技实现的是场景的连接，B2B2C，中间这个B就是场景方。我们给大家提供共享充电的设备，要放在场景里面，然后才可能有C端用户区使用它，所以中间的B其实是2C的前提。

这些场景的数据表现如何？对此，我们进行了调查统计，通过大数据建立了四个维度。

首先，最容易出现回头客的是哪些场景？排名第一的是酒吧，排名第二的是网吧，排名第三的是KTV，大家可以看到几乎全部都是娱乐场所。换句话说，对于一个真正的玩咖，他每个月会频繁出现在这样的场景里。

其次，在这里，我们对场景里的各自充电用户会花多少钱进行了排名。经过统计，我们发现，排名第一的是火车站，排名第二的是酒吧，排名第三的是机场。在这样的场景之下，用户的价格标尺会发生游离，这样的场景下不管买什么东西都更贵，用户也意愿在这样的场景下为了充电花更多的钱。最不愿意花钱的场景，排名第一的是餐饮。而市面上绝大多数共享充电的玩家，最主打的场景是餐厅。市面上绝大充电共享的玩家都是新玩家，拍脑袋做场景和景点的选择，一窝蜂涌入餐饮。其次是电影院，原因很简单，这跟来电的定价策略有关系，一个电影往往不超过两个半小时的时间。再一个是在咖啡厅，这个也很好理解，因为咖啡厅有天然的电影院。

第三个维度，用户与充电宝最难割舍的场景，也就是充电宝在用户的手里究竟会呆多长时间。时间最长的是宾馆。因为这个场景几乎是用户从酒店出来决定出去办事的时候会借一个充电宝，这个场景里，充电宝在用户的手里能呆超过七个小时的时间。第二个是机场，因为飞机的延误让人很崩溃。接下来是酒吧、咖啡厅，时间比较短的是餐饮，我们吃一顿饭大概能花多少时间。最后是旅游景区。

第四个纬度是共享充电宝的共享程度最彻底的场景，这意味着在什么样的场景之下，一个充电宝在一天之内被借的频次最多。第一个场景是火车站，在火车站一块充电宝被利用的频次是最高的。第二个是商场。第三个是酒吧。共享程度最低的场景，第一个是宾馆，第二个是旅游景区，第三个是医院。

以上四个纬度背后的数据，对于商业模式的选择与判断，对于商业网点的选择与判断，是有决定性作用的。今天我们愿意把这些数据分享出来，也是希望大家能够一起把更加有效的，能够服务更多用户的网点全部串联起来。

说到具体的数据，真正数据表现最好的商场只出现了频次最高。在北京朝阳大悦城，从2016年11月份到2017年5月份，累积的充电用户数将近5万人，累计充电时长有2.6万小时。如果用朝阳大悦城的营业时间表示，相当于营业了56.95年，最高频的用户在这里使用211次。我们在朝阳大悦城总共投入了一百部共享充电宝实现这样一个数字，如果是私人充电宝大概需要3万台，这就是为什么在我们看来共享的本质是节约，而不是浪费。

清博大数据CEO

郎清平：竞争企业打斗过程中，正负面舆论指数交织上升

今天我要讲的是在企业品牌传播方面，大数据有哪些应用。针对当下企业品牌的传播，我们首先会提到全平台布局，其次是利用大数据的优势，通过网络文化内容的传播来吸引流量和用户。再者是打造各种社群，形成紧密的黏性。因为平台太多了，我们需要把用户筑成一个护城河，才能够完成单个平台内部不断的迁移。

就整个传播阵地转移而言，目前，新媒体势不可挡，无论是在传播还是在用户连接方面，都远远超越了传统媒体。很多企业也在运用新媒体打造自己的电商平台。就平台而言，我们需要对微信、微博客户端、短视频以及现在非常火热的各种直播平台进行聚合。因为各个平台都散布着很多碎片化流量，我们需要进行多平台的收集，把这些碎片化的流量聚集成企业品牌传播，进行渠道整合。比如，我们帮助企业做品牌推廣的时候，很多渠道其实不是媒体，但是可以实现媒体属性的传播，这就是我们需要整合的一些渠道。

购物环境通过直播平台变得生活化、场景化、内容化，这种交互促成了消费者买单的趋势。首先是量的变化和积累，实现不同信息连接量和数量的提升；其次是连接速度的提升，包括对多维度数据的汇集，最终实现质变。

平台对连接有哪些意义？首先，平台可以激活需求存量来创造一些新的增量；其次，平台提供了很多语境和语料，这是我们做内容和传播效果评估的时候需要密切分析的；再者，平台制定显性和隐性的规则也决定了连接的属性。不同动态的变化影响了建立连接的方式，以及整个功能发挥的过程。

通过大数据直线连接，可以提升连接性能以及连接的强度，让连接产生愉悦感。在连接的过程中，会产生大量的数据，这些数据可以进行商业化。同时，我们可以通过各种智能硬件、不同平台用户的轨迹来进行数据产业链的整合，进而给我们的用户提供更多数据化的服务产品，实现创新。

从古至今有各种各样的连接方式，但数据可以实现连接方式的进化。我们在对数据连接进行分析时，需要进行非常细化的颗粒度分析，比如场景、地点、轨迹以及个人行为的方向，包括点击、互动、浏览等。

另外，通过清博舆情监测系统，我们可以看到对某个品牌企业在互联网传播的一些数据来进行舆论指数的评估，我们可以看到它的正负面舆论指数是交织上升的。从负面指数看，当负面指数高时，竞品在出击，舆论的围攻比较强，而正面指数回升和品牌公关有关系，正面指数不断提升，说明它的舆论呈现一个回暖的态势。

对不同品牌进行对比，我们能够发现，通过对竞品同时监测、分析，就能夠从某一个集中时间段分析出不同的竞争对手，这些品牌在哪些平台的传播是比较强的，哪些平台是比较弱的，在不同的区域，热度的分布是怎么样的，同时在选择传播的策略和时间差上能够有依据的做出清晰的决策。

再一个是在我们做的语义分析里面，对传播具体的内容做高频次的分析。比如说对于传播内容，我们会提取出比较热门的形容词和动词词频进行分析，通过高频词的挖掘来判断大众对于品牌传播的形象痛点，对喜怒哀乐等各种不同的情绪进行分析，对于品牌的趋势变化、一些高频词的分析和语义分析，能够判断出品牌趋势的变化，这样有助于我们构建品牌的传播。

因此我们可以看到，大数据对于企业品牌的塑造，可以通过对传播矩阵进行评估来强化内容运营，可以多维度地评估品牌传播的价值体现，可以通过线上线下多平台融合来评估企业网络影响力。同时，企业可以通过监测舆论的方式预测运营中的部分风险，塑造企业形象，强化危机公关意识。

就用户而言，企业需要通过需求导向来打造内容。用户需求分几类：一是企业所属的行业和需要应用的技巧方法，二是很多专业化的行业评论信息所覆盖的特定人群和用户，三是要和企业的地域属性、行业覆盖和资讯相结合。

这需要通过社区来运营。现在微信公众号打开率已经非常低了，需要通过社群来整合、沉淀用户，和用户形成比较深的连接，同时让用户参与到生产、营销的全过程当中。

就品牌传播而言，很多企业需要通过自有的下属企业微信、微博等不同平台来建立自己的联盟。说白了这是不花钱的媒体矩阵。同时再结合外面的需要运用和有效投放的外部渠道，然后形成口碑的传播策略。

就企业品牌的流量而言，要进行场景的打造。场景包括时间、空间、用户偏好、背景、关系等。以大数据为支撑，用讲故事的方式，用场景匹配产品，才能让企业的品牌深入人心，才能把产品最快速的和用户进行协同。

在企业品牌传播的过程当中，有几个新的趋势，包括刚才提到的数据精细化，还有就是要连接年轻人，同时通过各种智能化、场景化以及广大的市场和用户进行协同和连接。