浅谈大数据技术在广播电视监测中的应用

杨文婷

摘 要 在信息时代，开发了各种与信息网络相关的科技，包括大数据科技、物联网科技、云科技等，这些都是当今许多行业蓬勃发展所不可或缺的。它们结合了不同行业的特征，运用区域和应用程序对象彼此不同。例如，大数据技术被广泛应用于广播电视监测，这确保了广播电视监测的有效性。在使用该技术之前，相关人员应首先对其重要技术有具体的了解，并做好所有准备工作，规避不合场景地使用大数据技术，进而不能达到想要的目的。

关键词 广播电视：大数据技术：监测应用

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）224-0061-02

随着社会的进步，计算机技术的快速发展，大数据技术也已经不再那么神秘，它是一种相对较高的新技术，它重视数据之间的联系，并形成相应的系统。随着计算机技术在各行各业的不断整合，大数据技术的应用范围越来越广泛。从广义上讲，大数据指的是对大量数据进行搜集、处理和研究等一系列的手法、策略和用具。从狭义上讲，大数据指的是大量的数据。在广播电视节目中，通过大数据技术可以在大量数据中找到事件之间的联系之处，便于分析和研究事件的详细缘由。

1 大数据技术大致描述

所谓的大数据技术，顾名思义，就是以计算机网络为基础，对网络大量的数据信息进行处理、研究和存储，使其符合人们使用要求、使用户可以在很短的时间内从大量的数据中提取自己需要的信息的数据技术。比如，目前很多在网上开店的店家，都会用一定的数据分析自己店铺的浏览访问量，为以后店铺的运营等做出一个科学的决断。此外，这项技术所产生的大量信息，无论是图片、声音还是视频，都可以为用户提供有用的数据。因此广播电视监测也应该充分地利用好这项技术，为事业的发展做好铺垫工作。

2 大数据技术在广播电视监测中的作用

1）可以有效把握受众的需要，从而提高广播电视的工作效率乃至收视率。电视广播监测的报道来源于生活，脱离人们生活的新闻就像无根之木，无源之水，所以做好对观众的分析，把握好他们的需要，可以让我们与群众建立密切的联系，拉近媒体与群众之间的联系。所以要想知道广播的质量和效果如何，电视台应该清楚地了解相关的数据，并把它当作下一个电视节目制作的参考。因此，广播电台和电视台应该对节目进行全面的监控，以便让节目范围内的所有相关信息都在掌控之中。

2）可以有效地转变相关从业人员老旧的工作思维方式。使用广播电视监测系统，其服务器会把一些信息搜集下来，如果服务器中的信息被用作数据分析对象，便可以合适地掌握一个人或一个组的行为状况，并有效地减少暴力事件或网络犯罪的产生，这使得我们的工作由过去注重简单地向受众传递事实内容，逐渐演变为对未来的科学推断，甚至在数据技术分析的基础上，针对一些事件，我们可以给受众一个科学合理的建议和办法，更好地满足观众的需要。

3 电视广播监测中大数据的关键技术

3.1 数据预处理技术

目前在广播电视监测中应用的数据主要有两种主要类型，数据提取和数据清理。数据可以分为构造化数据和非构造化数据，无论哪种数据，都可以是均质化的。均质化的目标是确保集成的数据处理能够平滑和快速。在对提取数据的研究进程中，有大量的数据和分析信息与目标没有任何联系，这些毫无价值的信息需要通过数据清理系统从分析数据堆中隔离出去，以使信息分析速度越来越快，提高分析效果。目前，最流行的数据预处理软件是Datastage和Powercenter，它可以自动搜集所需的分析数据，并依据增加的复杂性进行排列，从而使相关系统能够精准、迅速地分析和研究数据。

3.2 数据存储和数据管理

对大量数据的存储和处理是大数据技术的作用。为了确保速度，应该进行有效的数据掌控。数据掌控实现了数据处理的整个过程，因此管理对象不仅包含收集阶段收集的信息，还包括已经存好的大量信息，以及数据处理和分析控制。为了有效地组织和控制这些大量的数据，有必要建设相关的数据库，将所有的数据整合起来并处理它们。通过这个数据库系统，用户可以修改和更新数据，以便在任何时候进行分析和处理，人们也可以在正常的操作中保护数据，这样数据就不会错了，还可以实时更新数据。这种大数据技术管理模式已经消除了以前的手工管理和文件系统管理耗时、费力且效率低下的缺点。

3.3 数据挖掘和智能处理

用户可以在短时间内找到他们所需要的数据，这需要大数据技术中的数据挖掘技术进行帮助。该技术使用与计算机相关的编程，对用户使用的重要词语进行线上处理，并在大型数据库中识别信息，以便检索符合搜索条件的所有信息。在数据挖掘的进程中，所有参与的系统都具有智能处理的特性，从而加快了信息搜索的速度。

4 大數据技术在无线电和电视监控中的应用研究

4.1 数据收集

当大数据技术尚未应用于广播电视监测系统的数据信息收集任务时，广播电视节目不同的渠道或不同的频率被分为几部分，分别监控不同的系统，然后有特殊系统收集每个系统采集的数据信息。需要注意的是，这里的系统是独立运行的，没有连接。进行监控任务时，使用的是有限的轮询监控系统，该系统可以实现信息采集，但在真实运用中，其范围是有限的，这意味着信息的收集不是随便的，在很多状况下，故障概率并不经常是监测面积较大造成的，然而，大数据技术的应用使这个问题得到了解决。

首先，它的行动范围不会受到局限，使监控系统能够以一种全面、实时的方式接收广播电视节目的广播信息，这样当程序无法播放时，就能及时发现并准确估计故障范围。

其次，该技术的运用可以使程序的运行得到更多的检测技术准则的确定，并能使得非纯文本程序信息的存储得以实现。该技术具有存储大量信息的作用，因此监控系统也将记录和播放故障数据，这有利于有关人员的分析，从而使同一类型的故障不再发生在这个地方。

为了实现上述功能，广播和电视的监控系统也需要在监测与大数据技术的帮助下收集信息，并将其总结成数据库，使用数据预处理科技提取有价值的关键信息作为分析对象，并依据研究结果，使用应急方法。

4.2 处理信息并建立专门的模型

建立了广播电视监测专业模型，其在信息处理的全过程中产生着重要影响。该模型将变成信息树，在预处理收集到的信息之后，提取其中有价值的信息，并对其进行处理和排序，然后将前期处理的数据放在信息树中。大数据技术协助监测台工作人员自动分析、处理和保存信息树中的所有信息。该模型还为相关人员提供了记录情报信息的机会，也可以手动调整和修改信息。

4.3 分析信息并发出相应的警告

在收集和处理信息之后，监测系统最关键的事情是分析信息，然后反馈给相关系统或人员，这样电视广播节目的实时状况便可以被相关人员掌握在手中，然后施行相应的应急手段。可以这样说，对所有信息的分析有助于保证整个节目的广播质量。在电视上，相关人员可以将大数据技术和信息导航监控系统联系在一起，进行综合监控，然后生成信息监控报告和对应的图表，最后分析信息，找到不正常的信息。

在后续监测系统中，如果仍有机会发生这样的不正常情况，有关人员将有足够的理论基础给用户故障区域尽快发出预警信息，并采取相应的应急办法，调整广播频率程序或其他方面，使所有程序恢复正常。此外，监控信息导航树可用于分析和处理所有信息，相关人员还可以解决传统监测中不同系统中信息不通信的问题，从而可以通过信息分析找到各种数据之间的逻辑关系，从而确保信息的传输。

5 结论

综上所述，大数据作为一种关键的数据模式，可以使广播电视的监督不再局限于传统模式，而是通过服务器、人工智能等形式进行监控，具有现代化和科学化的特性。大数据不仅为广播电视、新媒体带来了快速的发展，也带来了相应的竞争。只要正确处理数据，就能有效地提高监督的强度和质量，从而达到相应的监测目标，有效地提高广播电视监测的工作效率，科学准确地把握受众的心理，从而进一步推動广播电视等媒体的不断进步与发展。

参考文献

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