以数据助力广播发展——广播数据的应用与建设思考

邓天一 北京广播电视台

媒介发展速度越来越快，以大数据为基础的新媒体正在逐渐改变着媒体的格局。由此带来的媒介变革正在改变传统媒体的媒介融合方向。

大数据和媒体融合这两个概念背后，其实是受众媒介使用习惯的改变。根据艾瑞咨询发布的《2020年中国网络音频行业研究报告》所示，2020年中国在线音频用户规模达到5.42亿，其中76%的用户在音频平台上有过付费行为。[1]以上数据足以表明，广播媒介与互联网融合是媒体生存和发展的必然选择，全国的各级广播电台都有不同程度的尝试，上海广播电视台的移动音频客户端“阿基米德FM”、北京广播电视台官方音频客户端“听听FM”就是媒介融合的产物。但随着互联网的不断发展，传统媒体的转型仍迫在眉睫。寻找广播的出路也是所有广播人在思考的问题。“大数据+人工智能”就是一个选择的方向。

数据和人工智能的力量在许多生活领域已经发挥了巨大的作用，比如在购物网站中，商家会根据用户的浏览记录推送一些用户可能感兴趣的商品。在网络媒体中，平台会根据用户习惯推送文章。基于大数据分析而对广播实际运营和决策是未来媒体竞争的重要一步。这不仅可以增加内容在各种渠道的收听效果和品牌影响力，也对未来的广告精准营销有着重要意义。

一、传统广播的数据情况

正如开篇所言，媒介融合的发展一定离不开对数据的收集和分析。比如内容的智能推荐，广告的精准匹配，用户画像的绘制都是以大数据作为基础才能实现。因此，数据收集的质量，是决定能否准确分析的重要基础。进行对广播而言，数据的来源主要有以下几个方面：

第一，传统的广播收听率和收听人群的数据，主要以索福瑞媒介研究数据或赛立信市场研究数据为主。

第二，网络收听的各种数据，包括官方网站的收听数据，比如北京广播电视台的北京广播网、浙江广播电视集团的新蓝网等；自主APP用户行为数据，比如北京广播电视台官方音频客户端“听听FM”、上海广播电视台的移动音频客户端“阿基米德FM”等；还有其他商业APP如“喜马拉雅”“蜻蜓FM”“抖音”“快手”等的各种数据，以及未来其他互联网应用的数据。

第三，广播节目的微信公众账号、微博的数据。第四，广播电台各种线上线下活动的数据。

第五，广播电台通过活动收集到的粉丝相关数据。以上数据源中，无疑是网络的收听数据对于广播的相关运营更具参考价值。传统的收听数据

二、数据对于传统广播的意义

虽然数据来源非常多，但是很多传统广播媒体对于数据的收集一直没有跟上，数据的深入发掘也没有做到。这就使得广播媒体的数据很难发挥出更大的作用。

以微信公众账号为例，很多广播媒体都希望使用“数据”来科学辅助微信的运营工作，了解微信运营情况，建立有效的用户标签及用户画像等。广播在自主的新媒体平台上，也希望通过积累和深入发掘用户行为数据，以便对平台的用户进行用户画像，从而对现在的用户有相对准确的定位。这种定位对于广告营销甚至是广播节目制作都有着重要的指导意义。“得到”客户端创始人罗振宇提出“国民总时间”的概念，认为碎片化才是产品开发的基础。[2]在线音频刚好可以利用这种趋势。但这就需要传统广播利用用户大数据为基础的人工智能推送才能满足用户的在线音频获取需求。

再进一步，如果能把节目数据，微信数据，网络数据等数据联合分析，就可能对整个广播电台各个层面的情况加以分析。这些数据配合人工智能，就可能成为广播电台的节目生产和决策重要力量。比如新华社的“媒体大脑”就以“大数据+人工智能”为核心，自动分析数据、生成可视化图文、视频剪辑等，功能涵盖新闻业务的整个流程，大大提升了新闻的生产效率。[3]

除此之外，传统媒体很多工作的考评，也有难以比较和定位的情况。如果引入相关的数据，就可以将原来无法比较的工作，变得“有数可依”。还以微信公众号为例，假如一个公众号粉丝10000，阅读量3000。另外一个公众号粉丝5000，阅读量1000。如果考评这两个号的工作，单纯从工作和表面数据是无法比较的。但通过数据分析就可以对不同指标进行赋权，经过统计和计算得出一个可以进行对比的参数，如引入一个粉丝阅读率的概念，就可以得出一个参考。当然，真实工作中，数据指标的确定是更为复杂，需要数理统计结合特定需要才能制定出来的。总之，在工作中很多类似的情况，数据都可以成为工作考评的一项重要参考。

三、开展数据相关工作的问题

虽然数据的重要性毫无争议，但是目前传统媒体开展数据的相关工作仍有很大的难度，面临的问题也非常多。

首先，数据技术与人才缺乏。

数据的相关处理，需要专业的数据分析技术和环境。比如专业的数据分析模型，数据模型还需要符合广播的业务特性。这不是可以直接从其他领域引入的，而是需要针对具体广播电台的业务和实际需求进行设计。

另外，数据分析工作还需要一定的人才储备。随着大数据的应用和发展，能够进行大数据分析和运营的人员也会变得紧缺。传统广播电台专业从事数据工作的人员并不多，数据分析的经验也相对不足。这在未来可能会成为影响数据发展的一个因素。而成熟的数据分析团队需要一定的时间来培养。即便未来和数据分析公司合作，也仍需要懂数据原理的人员来对接，数据才能发挥更大的作用。

其次，数据中心亟须建立。

随着媒介融合的不断进行，数据量也会飞速增长。那么构建大数据中心就势在必行。

广播电台有众多的节目资源，以前的数据主要是以广播的收听数据为主，发展到未来介入网络渠道，势必会产生海量的数据。这些数据的收集、清洗和积累，是数据中心的一个关键职能。而数据的存储、清洗等，仅是数据分析和应用的第一步，未来还可能发展成为数据中台，进而对广播电台的其他业务板块进行服务。

再次，员工的数据意识有待加强。

培养广播电台员工对大数据的了解和数据的应用意识。无论是数据分析人员还是其他工作者，都应该培养相关的数据意识。只有产生数据意识，才能从收集阶段开始，有意识的开展工作。现阶段，虽然大众普遍都对数据略知一二，但到具体的工作中，往往会忽视数据。因为不能马上产生价值。另外，因为数据能真实的反映事物的状态。未来开展数据的相关工作，也会有人产生抵触情绪。最后，使用数据同样是一个意识培养的过程。需要不断的宣传和培训，才能让工作人员了解数据对于工作的积极意义，在工作中和总结时，才能有意识去借助数据的力量。

数据对于广播和媒体融合的关系，就像一条新的道路和一个新的交通工具。在媒体融合这条新路上，如果能驾上“大数据”这辆“高铁快车”，就可以使广播在未来的发展中加速前进。数据本身也具有很多其他的价值有待开发，它不仅仅是一个高速的交通工具这么简单，它更是人工智能在媒体领域应用的基础。

穷则思变，在激烈的媒体竞争中，很多商业媒体已经开始研究数据应用。广播如何应对挑战，是每一位广播人共同面对的问题。