大數據時代輿情分析對媒體增值服務的可行性

文｜張嶸

鳳凰衛視總裁劉長樂曾對媒體發展前景如此判斷：“隨著資訊市場的不斷成熟，出售信息服務將成為新聞媒介新的贏利模式和控制市場的基本手段。分析、咨詢等延伸、增值服務將成為新聞媒體的基本產品。”然而，如何有效實現信息增值是媒體近年難以突破的瓶頸，本文將通過大數據背景下媒體通過輿情分析實現信息增值的可能性，展開分析和討論。

信息增值在單線生產模式中的局限

信息增值及增值要素

通過信息增值提升媒體的核心競爭力、突圍傳統贏利模式的窠臼，已成為媒介融合環境下媒體實現自我突破的共識。什么是信息增值？怎樣的信息才能實現有效增值？

目前被廣泛認同的一種信息增值含義為：在信息運動過程中出現的信息在量上、質上和價值上的遞增變化。影響信息增值的六要素為重要程度、作用范圍、真實程度、引導程度、易用性和稀缺程度。

結合媒體信息生產的過程和結果，可以將信息增值的定義具體細化為：媒體在搜集信息、分析信息、編輯信息、傳遞信息的過程中利用并產生較之以往更大量的信息，信息的使用價值提升，滿足媒體現有客戶及潛在客戶的具體需要。在影響信息增值的六要素中，信息的重要程度和稀缺程度對于媒體提升信息價值更為關鍵。

單線生產模式對信息增值的局限

媒體早在2006年就開始了信息增值的諸多嘗試，如手機報、多媒體網絡開發、采取“部分收費”模式等。這些嘗試大都立足于媒體傳統的信息產品，以紙媒的手機報為例，只是將報紙上已有的新聞內容接駁移動終端，僅僅改變了文本格式、增加了信息傳播的渠道，而信息本身并沒有實現真正意義上的增值。

比照信息增值的六要素模型不難發現，僅依賴媒體傳統信息產品的“物理性轉移”，很難實現真正意義上的信息增值：

傳統的新聞生產實際上是一種單線的信息生產過程，記者通過自主收集信息、確定重點、實施采訪、撰寫稿件并交付編輯流程而完成新聞生產。在此過程中，信息的傳遞都是單向不可逆的，由此產生了兩方面的問題：其一，信息的量度與精度受限于記者本人的視野和知識積累，加上傳統的新聞業務條線分割高度重復，記者獲取信息的渠道單一，信息的效用與價值高度重復；其二，單線生產模式里信息傳遞不可逆，媒體處在信息流上游，對處于下游的受眾難以實現精確的量化分析和即時發現，信息價值的判斷更依賴記者編輯的個體經驗而不是精準的受眾需求導向，傳統新聞產品的受眾叫“讀者”，而不是“客戶”，與信息增值中客戶中心導向不符。

目前，媒體傳統的贏利模式正經受嚴峻挑戰，媒體的角色由內容提供方開始轉向信息供應商，信息增值成為迫切需要。本文從媒體轉型中的增值服務角度出發，分析了媒體在傳統單線信息生產模式下無法直接實現信息增值的原因；在社會化媒體崛起、大數據技術背景的出現成為現實后，媒體通過數據挖掘、數據分析得出輿情分析結果，通過提供個性化的新聞信息服務、形成深入的行情分析報告和基于微博平臺的定向分析報告等方式，實現信息增值，提高媒體在資訊市場的占有率和控制力。

輿情分析對媒體實現信息增值的可能

輿情分析對信息增值要素的滿足

輿情分析是指，根據特定問題的需要，對針對這個問題的輿情進行深層次的思維加工和分析研究，得到相關結論的過程。本文所探討的輿情分析主要指基于互聯網的輿情信息分析。

輿情分析所針對的問題主要涉及兩方面：輿情因變事項發生、發展和變化過程中民眾所持有的社會政治態度；產品、服務的市場信譽度。這兩個大類及延伸領域幾乎囊括了社會政治經濟生活的各個方面，輿情分析所獲取的結論及趨勢判斷，對社會政治經濟的決策具有較高參考權重，其重要程度、引導程度和作用范圍不言而喻。

根據中國互聯網信息中心（CNNIC）于2012年7月19日發布的第30次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截止到2012年6月底，中國網民數量達到5.38億，互聯網普及率為39.9%，手機網民規模達到3.88億。基于互聯網的輿情分析所能涉及到的人群類別和具體行為習慣已與線下現實生活對接，輿情分析獲得的信息真實程度值得倚重。

輿情分析獲得的信息較之直接獲得的信息在質上和價值上有了明顯的遞增，如人民網輿情頻道對于“紅會去行政化阻力巨大”話題展開的輿情分析，得出：“自去年6月份郭美美事件以來，中國紅十字會在中國社會上經歷一場規模空前的信任危機。面對這種全面的信任危機，中國紅十字會需要一次鳳凰涅式的改造，才能重新換回公眾對它的信任”。這種利用數據挖掘和數據分析等方法，進行的深層次思維加工和分析所獲得的信息，本身就具有稀缺性。

大數據技術背景對輿情分析的支持

社會化媒體的出現使得互聯網的重心發生了轉移，社交與內容生產相結合所產生的信息，與原有門戶網站和傳統媒體的在線平臺產生的信息一起，形成了龐大的數據資源。大數據時代降臨。

大數據（Big Data）集合了海量交易數據、海量交互數據以及海量數據處理。這實現了多個用戶把來自多種數據源的多個數據集放在一起的可能，不同行業之間數據的交換和利用更加便捷和頻繁，數據挖掘、分析、分享等能力大幅提升。輿情分析的核心是數據挖掘和數據分析。大數據時代的到來，為媒體進行輿情分析提供了海量的數據資源、動態的數據變化和更為精確的數據處理方法。

媒體利用已有優勢實現輿情分析的可能

與其他行業相比，媒體通過輿情分析實現信息增值具備明顯優勢：

媒體在多年的新聞生產實踐中積累了較高的公信力，為輿情分析提供了信用保證；媒體對各行業有更為寬泛的接觸，調度資源的能力最強，獲取數據的渠道更為多元，為輿情分析提供了渠道保證；媒體對信息傳播規律和媒介生態的理解更為深入，對政策的理解更為深入，對輿情分析結果的精準度提供了專業保證；媒體接觸各層級客戶的通道更為便捷，獲取需求的渠道和機會更多，為輿情分析提供了需求保證。

大數據時代的出現，幫助媒體降低了數據挖掘和數據分析的技術門檻，比如數據采集、數據儲存和數據處理方面，百度、Teradata、Yahoo!等都能提供相應的工具和平臺，媒體可以利用現成的技術支持，利用已有的優勢，通過輿情分析實現信息增值。媒體目前最需要跨越的還不是技術層面上，而是對信息生產、信息價值判斷上的舊有觀念的突破和創新。

媒體通過輿情分析實現信息增值的幾種方法

提供個性化的新聞信息服務

對于媒體傳統內容產品來說，輿情分析可以對受眾的心理、需求以及行為習慣等進行精確分析，為媒體提供個性化的新聞信息服務提供依據和內容。

大數據時代數據成為新聞的核心資源之一，數據不僅可以作為新聞報道的內容，也可以作為了解受眾的依據。 一方面，輿情分析本身就具有新聞的基本特性，通過數據分析獲取的信息在深度和精度上，區別于傳統的現場描述和記者觀察，提升新聞差異化競爭能力，比如調查類的深度報道；另一方面，通過輿情分析，媒體可以精確辨識受眾群構成及其特定階段的具體需求，可以據此階段性地調整新聞生產中各類信息的權重，針對性地提供新聞信息服務、增加客戶粘度，如通過社會化媒體和移動終端，在中考準備階段對考生家長提供全面即時的考試信息服務。

提供深入的行情分析報告

輿情分析可以幫助客戶直接獲取相關領域的各種新聞信息、行業信息、政府相關部門的政策動向，對客戶的決策制定具有較高的參考價值。比如擁有財經信息資源的媒體，可以運用輿情分析的方法，向客戶提供深入的行情分析報告，對投融資領域的動態變化展開深入的分析，對可能產生的危險提供輿情預警，對短時期內的行情走向給出參考性的趨勢判斷。

這種行情分析報告可以采取付費訂購的方式，以每日行情動向、每周行情分析、每月行情總結以及季度性、年度性的整體報告為主要形式。目前已有金融機構向訂購客戶提供這樣的行情分析報告，但局限是對媒體信息缺乏深入的分析和判斷，媒體在此項上可以發揮自己的優勢。

提供基于微博平臺的定向分析報告

微博平臺的交互性和即時性產生了海量的信息和數據，實時的輿情監控和輿情分析能夠追蹤并獲得關鍵性的信息和數據，產出的定向分析報告為線下線上產品和服務的提供產生決定性影響。媒體可以通過在現有采編人員中成立工作小組的方式完成分析報告，提供給客戶。

粉絲分析

通過對粉絲數量、分布、活躍度、關注話題類型、回帖和轉發頻率等要素的分析，可以分析出粉絲個性化行為習慣、與產品或服務形成的黏度，進而找出產品或服務的現有受眾的具體需要。

關注者分析

通過對微博關注者的數量、所從事的職業、職業身份、專注領域、活躍度、互動頻率等要素的分析，分析博主所關注的特定領域、可能從事的職業、核心交際圈，總結其行為習慣和具體需要，發現潛在客戶。

品牌成長分析

通過對微博定位、欄目劃分、內容供應、發帖規律、與粉絲互動活躍度及強度、營銷活動的反饋等要素的分析，獲得品牌成長的階段性特征和目標、未來可能的發展動向，形成競品討論分析。

話題分析

根據特定的熱門話題，分析不同類型的參與者（如話語領袖、普通網民、政務機構）對話題所持有的態度傾向以及形成的原因，判斷話題在微博平臺的發展趨勢，了解參與者在特定領域的不同需要，結合數字化媒體平臺的話題反饋，把握新媒體輿情重點和主流人群態度傾向。

結束語

在社會化媒體崛起、移動終端增長迅猛、大數據時代開啟的背景下，媒體要實現信息增值需要從更為廣闊的視野考量。固守原有的信息生產模式、盲目擴充渠道會有礙信息增值的實現。輿情分析是媒體運用已有的自身優勢，完成從內容提供方轉向資訊供應商的就近途徑。在這個轉變中，觀念的轉變比技術的更迭更為重要和具備遠景價值。