互联网平台大数据与智能媒介传播——以腾讯、百度等为例

文/马 宁

伴随信息传播技术的快速发展与普及应用，中国的互联网产业和媒介融合探索已经成为全球信息化进程中引人瞩目的热点和范例。根据第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿，使用手机上网的比例高达99.1%；即时通信用户突破8.25亿，与媒介使用相关的网络视频用户7.59亿、网络新闻用户6.86亿；此外，网络支付用户规模达6.33亿。目前以移动互联、社交媒体、信息消费为主要应用，以腾讯、百度、阿里、字节跳动为主要平台的互联网产业日趋成熟，网民媒介使用及消费数据的海量生成与合理运用成为信息社会发展变革的时代机遇和现实挑战——大数据与人工智能的有效融合、互联网平台大数据的创新应用以及智能媒介传播的合理发展，逐渐成为新时代传媒行业把握机遇、应对挑战的可行之道，而腾讯、百度等在大数据与人工智能领域颇具领先优势的互联网平台，其解决之道尤为值得借鉴。

大数据与人工智能的融合

顺应时代的大数据与4V特征。大数据技术是近年来随着移动互联网、社交媒体和视听传播在全球范围的广泛发展，由云计算、非结构化数据、分布式计算、数据可视化等应用创新发展而来的。国际数据公司IDC等业界实践者联合提出的4V模型，是对大数据进行定义和评判的流行标准：相较于以往的数据收集、存储、挖掘和应用，大数据发展应当符合4V的标准与特征，即规模（Volume）大、类型（Variety）多、流转（Velocity）快、价值（Value）高。

联合国资料显示，全球互联网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年需要一年，而到了2013年则仅需一天——彼时，移动互联网、社交媒体和网络视频的迅速普及，让大数据的概念应运而生。腾讯、百度、字节跳动等主流互联网平台，在运用微信、爱奇艺、抖音等日活跃用户达数亿级的移动应用推广移动化、社交化、视频化的进程中，面对与日俱增的PB级海量数据，都在不断探索各自的大数据解决之道——大数据运用得好，带来的将是创新发展机遇；反之，则可能是数据挑战和发展危机。

历久弥新的人工智能与协同驱动。人工智能技术发端于20世纪50年代的自动化浪潮，近十年来伴随着工业化与信息化的深度融合以及“互联网+”、物联网的发展应用而倍受关注。回溯学术史，人工智能起源于1956年的达特茅斯会议，而中国电子学会计算机学会（中国计算机学会的前身）1977年7月在吉林大学召开的“计算机科学暑期讨论会”是国内第一次大规模系统讨论人工智能的大会。综合斯坦福大学2017年起连续发布的AI Index报告和长江商学院联合武汉大学发布的《中国人工智能指数报告》，通过硬件、算力、算法、大数据的协同驱动，中国人工智能的研究者和实践者已经成为推动全球人工智能发展的重要力量。

从应用发展的角度，艾瑞咨询汇总了业界实践对人工智能的定义：“广义的人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建”“相对狭义的人工智能包括人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）”。

大势所趋的大数据与人工智能融合发展。近年来政产学研用的协同创新实践证明，大数据与人工智能的融合发展是相辅相成的，大数据为人工智能提供信息来源与发展动力，而人工智能可以为大数据探索解决之道与应用路径——在政策层面，我国在2015年和2017年相继发布《促进大数据发展行动纲要》《新一代人工智能发展规划》等重要指导性文件；在应用层面，阿里和腾讯主推“智能+”、产业互联网等战略规划与布局，百度则通过全球领先的AI开放平台为适宜行业提供定制化的人工智能服务与解决方案。

放眼全球，大数据与人工智能的融合已进入为更多行业赋能升级的应用阶段。从语音、图像、视频和文字等自然语言的识别与处理，到数据智能、机器学习、知识图谱等探索应用与行业解决方案的不断创新，大数据与人工智能的联系日益紧密。无论是Google DeepMind的AlphaGo还是OpenAI Five的机器人战队，从2C（To Customer，面向消费者）领域到2B（To Business，面向商业群体）行业，顺应时代趋势的大数据与人工智能，其融合创新的发展前景广阔。

在信息社会这一关键变革的进程中，拥有数据优势和技术积累的主流互联网平台，从国内的BAT（百度、阿里、腾讯）和新兴的TMD（头条、美团、滴滴）到国外的FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google），对各行各业应用大数据与人工智能正产生着愈发重要的影响。

互联网平台的大数据创新

与时俱进的互联网平台与优势积累。从PC互联网到移动互联网，从门户、搜索引擎到社交媒体，再到未来已来的物联网以及当下热门的大数据和人工智能，信息传播技术的发展是循序渐进的，而国内外主流互联网平台对最新技术成果的应用探索也是承前启后的。腾讯、百度在国内能够拥有数亿级活跃用户，不仅获取了领先的数据优势和持续的技术积累，更在时代变革中掌握了主动性与话语权。

值得关注的是，主流互联网平台的大数据解决之道与历久弥新的人工智能升级发展不谋而合，而互联网平台自身的媒介属性以及面向新闻资讯内容与信息消费内容的差异化传播，让智能媒介传播的出现与创新探索日益引发关注。例如，在新闻信息服务、内容创作生产、创意设计服务、品牌营销传播等细分领域，从“互联网+”到“智能+”、从面向2C的消费互联网到侧重2B的产业互联网，典型应用案例接踵而至——互联网平台级企业联合传媒行业相继推出面向智能媒介传播的大数据与人工智能解决方案，新华社联合搜狗发布的AI主播和媒体大脑MAGIC平台、京东“莎士比亚”和阿里“鹿班”等智能创意传播应用、腾讯智慧营销TencentIn和蓝色光标借鉴百度AI等自主研发的“小蓝机器人家族”，在学界和业界都引发了广泛热议。

从2C向2B转型的腾讯大数据应用。2016年是大数据在我国快速发展并与人工智能的融合创新渐成趋势的关键年份，艾瑞咨询在当时发布的《中国数据驱动型互联网企业大数据产品研究报告》中指出，能够有效构建自有大数据系统的互联网平台如腾讯和百度，在人工智能和大数据融合的发展进程中已取得领先。2018年，腾讯在对企业组织架构进行重大调整的同时，再次强调从面向2C的消费互联网转型为侧重2B的产业互联网——这一战略升级是腾讯对消费互联网增长红利愈发有限的反应，更是大数据与人工智能的融合应用更适合于教育、零售、医疗、出行、制造等垂直行业的现实写照。

从智能媒介传播的角度来看，腾讯作为即时通信、新闻资讯、社交媒体、网络视频、娱乐休闲等多种平台于一体的服务提供商，拥有完整的移动互联和社交网络矩阵；腾讯如今坐拥月活跃账户6.5亿的QQ和月活跃账户11.5亿的微信，不仅面向数亿的消费者，更能够赋能百万甚至千万量级的企业用户。早在2016年就已实现日接入1.8PB、日扫描16.5PB数据的腾讯，不仅能在每日PB量级的数据中实现有效的ID识别、用户画像和行为洞察，还可以通过QQ、微信、腾讯新闻、QQ音乐、腾讯视频等多个移动APP覆盖用户的全场景切换，更能够基于腾讯打造的大数据管理平台DMP实现跨平台、多场景的数据整合与分析，并面向腾讯平台内外实施开放接入和数据共享。

从搜索向ABC+X拓展的百度大数据。崛起于PC互联网和门户时代的百度，在国内普及了Google在全球引领的搜索引擎业务模式，并获得巨大的市场成功和商业价值。然而在移动化、社交化浪潮的冲击下，百度的传统业务转型曾举步维艰。因此，相对于腾讯、阿里、字节跳动等业务主导型的互联网平台企业，以技术主导的百度积极把握大数据与人工智能融合的历史机遇，以搜索平台积累的海量数据为基础、以技术文化主导的创新精神为动力，从搜索业务主动拓展至融合了AI人工智能、Big Data大数据、Cloud Computing云计算与垂直行业应用（以工业、零售、医疗、政务、教育、传媒等为主）的ABC+X模式。

百度作为国内领先的搜索引擎平台，本身已是Web2.0时代媒介传播的主干枢纽与服务提供商，长期主导着知识、资讯、生活类信息和商业服务信息的内容呈现与流量走向。百度还通过百家号、爱奇艺、贴吧、百科等内容平台，融合专业内容生产与用户内容生产的模式，辅以大数据与人工智能技术实现图文、视听等多媒体数据的获取、识别、分析和信息流传播。更为重要的是，百度充分发挥技术优势，以ABC+X拓展为主线打造了百度AI等为行业赋能的平台级解决方案——以面向传媒行业的服务为例，百度AI平台能够为智能媒介传播的实现提供图像语音文字等内容的识别与审核、视频内容分析与审核以及AR/VR视听呈现、自然语言处理和知识图谱构建、智能创作与互动传播等融合大数据与人工智能创新成果的工具和示范案例。

智能媒介传播的发展趋势

智能媒介传播的大数据应用之惑。传媒行业在互联网平台的大数据与人工智能融合中扮演了特殊的角色，两者既有相互赋能、共同发展的关系，也存在着对内容、用户、渠道、营销等资源的竞争关系。传媒行业与互联网平台以智能媒介传播为理想目标的大数据应用，因此需要思考并解决一系列的现实问题。

在移动互联网和社交媒体普及前的大众传播时代，传统媒体是信息传播网络中重要的节点，凭借新闻专业主义与采编模式构建的专业生产内容（PGC，Professional Generated Content）体系，传统媒体不仅获取了稳定的受众群体更成为信息交换的关键枢纽。例如，彼时的企业营销就是通过各类商业资源置换如广告、公关等形式获取传统媒体固定、有限的版面或时段，以借助媒体掌控的信息节点触及潜在的目标受众。

而移动互联网和社交媒体的发展，解构了传统的信息传播网络。形式多样的新媒体，尤其是以用户生产内容（UGC，User Generated Content）为关键特征的自媒体，不仅加速了传统媒体的媒介融合变局，更带来全新的传播主体和信息交换关系。传统媒体的受众升级为新兴媒体的用户，移动互联和社交网络引导着去中心化、碎片化的信息消费行为，一方面持续产生着海量、多样的数据尤其是图片、音频、视频等非结构化数据，另一方面也为媒介传播带来机遇与挑战并存的问题——大数据重构的传播网络中，如何探寻或者成为新型的有效信息节点？与此同时，意欲继续扮演信息网络枢纽角色的传统媒体，也在媒介融合的变局中不断思考并尝试解决大数据增长带来的新问题：如何获取并利用互联网平台的海量数据、如何以更优的投入产出去探索大数据解决之道的合理路径？以及，如何通过大数据实现以AI辅助的内容生产、创意设计、关系互动、内容分发、整合营销等为代表的智能媒介传播？

智能媒介传播的大数据探索之道。针对前述问题，传媒行业应对挑战、把握机遇的探索首先需要明确的是，爆炸式增长的海量数据如果按照大数据4V特征的规模大、类型多、流转快、价值高等标准进行筛选，哪些数据能够为传媒行业的发展赋能并适用于面向AI辅助实现的智能媒介传播。

媒体大数据和智媒体等新兴概念因此应运而生。媒体大数据是大数据在相关行业普及应用的重要分支，从大众媒体和新闻专业主义的视角来看，特指大数据在内容生产和分发层面带来的创新变革，并演绎为数据新闻、信息可视化等形态；从商业媒体和内容消费主义的视角，媒体大数据特指信息化转型与媒介融合创新过程中，媒体利用数字化、移动化、社交化实现的内容传播类细胞式的增殖以及由此引发的数据智能驱动的营销增值。

智媒体的出现与智能媒介传播的实现，正是以媒体大数据的发展为基础。在大数据来临前，媒体数据主要包括发行量、订阅量、收视率、点击量等；如今，拓展为用户数据、终端数据、非结构化数据、场景数据、共享数据等种类繁多、持续增长的海量数据。这些符合4V特征的媒体大数据带来了用户的属性画像、跨屏的终端切换、多场景的位置迁移、行为的时间细分以及其他可供跨平台交换、分享、挖掘的潜在价值，更为传媒行业运用适应的人工智能解决方案实现智能媒介传播指明了可行的探索之道。

智能媒介传播的大数据创新之钥。回顾并展望仍在路上的新世纪第二个十年，对于转型中的传媒行业和发展中的互联网平台而言，大数据与人工之智能融合而生的预言和故事层出不穷，如何在其中寻找到开启创新的钥匙——这是传媒行业面对不断涌现的新技术、新问题、新趋势能够立于不败之地的关键。大数据问世前得以应用的DIKW模型中，数据Data仅仅是信息Information、知识Knowledge、智慧Wisdom演进升级的起始阶段，这与传媒行业运用大数据实现智能媒介传播的发展目标不谋而合。

新时代的媒介受众和互联网平台用户，在移动互联和社交媒体连接的工作、生活、娱乐、消费场景中无缝的迁移，从不同的终端和平台碎片化地切换接入点并进行内容消费；这不仅带来了以文本为主的结构化数据，更产生了图片、音频、视频等海量非结构化数据，多场景、跨终端、跨平台的受众与用户行为让数据与流量保持连续增长和快速更新。

对于传媒行业而言，如何有效识别用户、实现多场景的覆盖并在跨屏跨平台切换中保持媒介的用户黏性与内容吸引力，是解局媒体大数据继而实现智能媒介传播的重要基础。以大数据的DIKW演进为主线，在传播流程的主体、内容、渠道、对象、反馈等各环节尝试融入人工智能元素，探索整合专业生产内容PGC、用户生产内容UGC与机器生产内容MGC（Machine Generated Content）的采编与传播模式，让数据和信息变为知识和智慧，传媒行业就有更多机会用智能媒介传播的大数据创新之钥打开新时代发展的媒介融合之门。