應變大數據

文｜閆城榛 韓志國

“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么大數據才是第三次浪潮的華彩樂章”。早在1980年，美國社會思想家、未來學家阿爾文·托夫勒便在他的著作《第三次浪潮》中這樣說道。而在30年前，由于科技水平的局限，大數據對于人類而言似乎還十分遙遠。直到2009年前后，“大數據”一詞開始逐步受到信息技術行業的重視，托夫勒這一觀點的正確性和預見性也隨之得到印證。世界，終于做好了擁抱大數據時代的準備。

當前，H7N9再次撩動國人的心。禽流感已是國際大敵，如何有效防控，各國有各招。除了研制疫苗、檢測劑、新藥等常規招數外，山姆大叔更希望借助大數據抑制流感疫情的蔓延。事實上，為了更好地防控流感，美國疾病預防控制中心（CDC）已經逐步使用大量的數據來監測疫情。

我想人們都不會忘記，2009年春天，在世界范圍內爆發了一種新的流感病毒。這種甲型H1N1流感結合了導致禽流感和豬流感的病毒的特點，在短短幾周之內迅速傳播開來。全球的公共衛生機構都擔心一場致命的流行病即將來襲。有的評論家甚至警告說，可能會爆發大規模流感，類似于1918年在西班牙爆發的、影響了5億人口并奪走了數千萬人性命的大規模流感。

美國，和所有其他國家一樣，都要求醫生在發現新型流感病例時告知疾病控制與預防中心（CDC）。但由于人們可能患病多日實在受不了了才會去醫院，同時這個信息傳遞回疾控中心也需要時間，因此，通告新流感病例時往往會有一兩周的延遲。而且，疾控中心每周只進行一次數據匯總。然而對于一種飛速傳播的疾病，信息滯后兩周的后果將是致命的。這種滯后導致公共衛生機構在疫情爆發的關鍵時期反而無所適從。

在甲型H1N1流感爆發的幾周前，谷歌的工程師們在《自然》雜志上發表了一篇引人注目的論文，它令公共衛生官員們和計算機科學家們倍感震驚。文章說，谷歌能夠預測冬季流感的傳播，并解釋了其原理：谷歌通過分析人們在網上的搜索記錄來完成這個預測。谷歌保留了多年來所有的搜索記錄，而且每天都會收到來自全球超過30億條的搜索指令，如此龐大的數據資源足以支撐和幫助它完成這項工作。

它可以對“咳嗽”、“發燒”等與流感有關的關鍵詞進行監測，并通過地圖將這些的關鍵詞被檢索的趨勢顯示在其所對應的地區。相應的關鍵詞密度越高、越頻繁，該地區爆發流感的可能性就越大。由于這類關鍵詞與流感之間存在著較強的相關性，因此該服務的可靠性比較高。

結果證明，他們的預測與官方數據的相關性高達97%。和疾控中心一樣，他們也能判斷出流感是從哪里傳播出來的，而且他們的判斷非常及時，不像疾控中心一樣要在流感爆發一兩周后才可以做到。

“谷歌流感趨勢”便是谷歌2008年推出，用于預警流感的即時網絡服務。該系統根據對流感相關關鍵詞搜索進行數據挖掘和分析，創建對應的流感圖表和地圖，目前可預測全球超過25個國家的流感趨勢。在2009年甲型H1N1流感爆發的時候，與習慣性滯后的官方數據相比，“谷歌流感趨勢”成了一個更有效、更及時的指示標。過去幾年，谷歌流感趨勢也被證明表現卓越，預測結果與傳統監測數據非常接近。

大數據的影響已經漸漸從IT領域擴展到人類社會生活的方方面面，從商業分析到公共服務，從城市路況監測到流感趨勢預測，人們在享受大數據帶來的各種便利的同時不得不承認，大數據時代到來了。

風起云涌的大數據時代

“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕，那么大數據才是第三次浪潮的華彩樂章”。早在1980年，美國社會思想家、未來學家阿爾文·托夫勒便在他的著作《第三次浪潮》中這樣說道。而在30年前，由于科技水平的局限，大數據對于人類而言似乎還十分遙遠。直到2009年前后，“大數據”一詞開始逐步受到信息技術行業的重視，托夫勒這一觀點的正確性和預見性也隨之得到印證。世界，終于做好了擁抱大數據時代的準備。

受經濟全球化和全球信息化、人類社會發展和需求多樣性、云計算和物聯網技術深化應用等多方面的影響，信息爆炸時代人類社會中各個領域均產生了海量的數據。在過去的幾年里，“大數據”已經成為IT領域和互聯網上反復提及的熱詞。國際數據公司( International Data Corporation，以下簡稱IDC)的研究結果表明，2009年全球產生的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數據量更是高達1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數據。

在經歷了幾年的批判、質疑、討論、炒作之后，大數據漸漸從IT領域擴展到各個行業和人類社會生活的方方面面，終于迎來了屬于它的時代。幾乎所有世界級的互聯網企業，都將業務觸角延伸至大數據產業；無論社交平臺逐鹿、電商價格大戰還是門戶網站競爭，都有它的影子。2012年3月22日，奧巴馬政府宣布投資2億美元拉動大數據相關產業發展，將“大數據戰略”上升為國家戰略，甚至將大數據定義為“未來的新石油”。更有國外媒體預測，2013年將成為世界的“大數據元年”。

大數據的特點

要講大數據，首先繞不過“什么是大數據？”這個問題。想要定義大數據，必須從它的特點著手。人們通常用Volume、Variety、Velocity、Value這4個V來概括大數據的特點。

Volume

第一個“V”是Volume,即數據體量巨大。要知道目前的數據量有多大，可以先來看一組公式。1024GB=1TB；1024TB=1PB；1024PB=1EB；1024 EB=1ZB；1024ZB=YB。到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB。2013年，世界上存儲的數據預計能達到約1.2ZB，如果把這些數據全部印刷成書，這些書可以覆蓋整個美國52次，如果將之存儲于標準的光盤，這些光盤可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。

Variety

第二個“V”是Variety,即數據類型繁多。相對于以往便于存儲的以文本為主的結構化數據，越來越多的非結構化數據的產生給所有廠商都提出了挑戰。拜互聯網和通信技術近年來迅猛發展所賜，如今的數據類型早已不是單一的文本形式，網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。預計2015年產生的數字內容中有90%將是非結構化數據，如短信和微博生成的信息，以及視頻和音頻，情況將變得越來越復雜。

Velocity

第三個“V”是Velocity,即處理速度快。這是大數據區別于傳統數據挖掘最顯著的特征。根據IDC的一份名為“數字宇宙”的報告，預計到2020年全球數據使用量將會達到35.2ZB。在如此海量的數據面前，處理數據的效率就是企業的生命。

Value

第四個“V”是Value,即價值密度低。大數據的原理非常簡單，在統計學中，樣本選取得越多，得到的統計結果就越接近真實的結果。維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》中說：“通過使用所有的數據，我們可以發現如若不然則將會在大量數據中淹沒掉的情況。”然而，價值密度的高低與數據總量的大小成反比。以視頻為例，一部一小時的視頻，在連續不間斷監控過程中，有用的數據可能僅僅只有一兩秒。海量的數據充斥著我們所生活的世界，如果能將它們“提純”并迅速處理為有價值信息，相當于掌握了一把能夠開啟寶藏大門的鑰匙。如何更為迅速地完成數據價值的“提純”是目前大數據風起云涌背景下亟待解決的難題。

對于第四個“V”,業界也存在不同的看法，IBM認為，大數據的第四個特點是Veracity，即真實性。盡管前3個"V"涵蓋了大數據本身的關鍵屬性，但真實性是當前企業亟需考慮的重要維度，將促使他們利用數據融合和先進的數學方法進一步提升數據的質量，從而創造更高價值。

數據即資產

而大數據到底是什么，它能給用戶和企業帶來什么，為何各大企業爭先呼吁數據的重要性。《南方周末》對此做了很好的詮釋，“大數據其實最核心的不在于‘數’，而在于‘大’和‘據’，所謂的‘大’，是指數據積累到一定的量級；而‘據’，就是找出論據，為企業決策做參考。”

通常情況下，企業的數據可以分為3種類型：結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。傳統的商業智能系統中用以分析的數據，大都是企業自身信息系統中產生的運營數據，這些數據大都是標準化、結構化的。事實上，這些數據只占到了企業所能獲取的數據中不到15%的部分。其余85%的數據廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中，這些非結構化數據的產生往往伴隨著傳感器、移動計算等新渠道和新技術的不斷涌現和應用。

在大數據時代，對于任何企業來說，數據都是其皇冠上最為耀眼奪目的那顆寶石。伴隨著智能系統應用的拓展，企業決策已經越來越依賴于數據。企業用以分析的數據越全面，分析的結果就越接近于真實。大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，并將其與已知業務的各個細節相融合。

EMC全球副總裁周西柱在接受本刊記者專訪時說道：“目前我們對于海量數據分析還是對技術條件考慮較多，除技術之外，我們應該多考慮一些應用。從應用角度開始思考，通過海量數據能夠對企業、對機構帶來哪些好處，然后往回思考，考慮如何將應用結合技術實現，融入到數據中，才能夠準確發現海量數據的價值。”

換言之，大數據帶給我們的啟發，是需要注意傳統企業商業智能系統之外的，所有其他數據的價值。這些能夠被企業隨時獲取的數據，可以幫助和指導企業全業務流程的任何一個環節進行有效運營和優化，并幫助企業做出最明智的決策。

“大數據時代，一些傳統的商業思想正在被顛覆。這其中最為重要的，就是必須將數據轉化為企業的資產。”在過去，衡量企業最重要的資產無外乎土地、流動資金和人才等幾個要素，如今，數據作為企業一項更加重要的資產將直接關系到企業的發展潛力。惠普公司全球副總裁潘家馳對本刊記者說：“一方面，不能周密部署并迅速采取行動的企業有可能面臨被劇增的大數據淹沒的風險；另一方面，那些能夠實施全面的企業級信息優化戰略的企業所獲得的回報將是非常巨大的。這一戰略有助于縮小潛在的和最終實現的業務成果之間的差距，能夠從自身數據資產中獲得深入洞察和價值的企業將開始收獲其實質性的信息回報。”

大數據時代的精準營銷

今天的大數據時代，讓商業的生態環境發生了巨大的變化：用戶和消費者的界限正在變得模糊，無處不在的智能終端，隨時在線的網絡傳輸，互動頻繁的社交網絡讓以往只是網頁瀏覽者的用戶面孔從模糊變得清晰，對于企業來說，他們第一次有機會進行大規模的精準化的消費者行為研究；作為保持著持續變革欲望的企業，主動地擁抱這種變化，從戰略到戰術層面開始自我的蛻變和進化將會讓他們更加適應這個新的時代。

而在今天的國內的網絡營銷生態中，大數據的精準營銷價值也越來越多地受到企業主的重視，也同樣成為了國內互聯網巨頭企業的核心競技場。而真正的精準營銷掌握在這些擁有大數據，能夠分析大數據、分享大數據的科技型公司手里。這些科技型公司將會不斷導演新的精準營銷概念。

“世界整合營銷之父”唐·舒爾茨提出了以消費者需求為中心的SIVA理論，強調客戶購買產品或服務的四個關鍵要素。Solutions—消費者尋求解決問題的方案、Information—消費者尋找與解決方案相關的信息、Values—消費者衡量各種解決方案的價值、Access—消費者解決問題的入口。 他認為信息技術改變了整個市場，消費者決定何時、何地、從什么地方購買何種商品，營銷人員必須及時響應以幫助消費者達成目標。這種消費者與品牌的角色大反轉意味著許多市場營銷的方法也需要改變——建立一種新的、消費者主導的、交互性的市場營銷體系。

百度營銷研究院副院長李叢杉對記者說：“大數據時代，人們獲取信息、娛樂、溝通等生活方式發生了天翻地覆的改變，消費者變得更加主動地去尋求自己想要的、能夠解決自身問題的信息。這使類似于大眾點評網、去哪兒網這些為消費者提供便利的應用服務的公司得以產生和發展，反過來，利用信息世界所提供的這些應用和服務又成為消費者生活方式的一部分。這是一個互動的、循環的、不可分割的過程。隨著商業環境的變化發展，消費者需求在營銷中越來越有占主導地位，營銷方式也到了發生變革的時刻。”

百度營銷研究院與唐·舒爾茨教授領導的研究團隊展開深入合作，并提出“百度Moments”的營銷方法論，將營銷從消費者需求、消費者的決策場景和消費者行為三個維度進行整合。李叢杉說：“以前的營銷師針對消費者的態度，企圖改變消費者的看法，今天的營銷需要我們更多關注消費者的行為，以及行為背后在這個瞬間的需求是什么樣的。”

Twitter開設首個“數據編輯”職位

在籌劃撰寫本文的期間，一個頗為新奇的消息令記者眼前一亮：Twitter首次開設了“數據編輯”的職位，并邀請著名的數據新聞實踐者西蒙·羅杰斯來擔任這一職務。

作為一名傳統媒體的數據編輯，西蒙·羅杰斯此前已經在《衛報》任職15年之久，“我擅長的是解釋數據，簡化數據，讓數據更直觀。”他表示：“在我們的記者工作中，Twitter已成為一個重要元素。Twitter不可被忽視，并越來越多地出現在所有重大事件的中心，無論是政治、體育，還是娛樂。作為數據編輯，我將協助解釋這樣的現象如何發生。”

根據Twitter的描述，該職位需要具備使用Twitter數據創建“清晰而有洞見的數據驅動的案例研究”的能力，比如如何利用實時微博驅動用戶的參與以及增長、如何利用平臺與電視進行整合。

他將于5月舉家從倫敦遷至大洋彼岸舊金山，正式成為Twitter的一員，擔任Twitter創立以來第一個“數據編輯”。雖然外界目前尚不清楚羅杰斯未來的具體職責是什么，Twitter也沒有對此做出回應。不過，在未來的大型事件中，羅杰斯或許能幫助外界更好地理解Twitter上每分鐘出現的數萬條消息中蘊藏的深層含義。他表示，與Twitter里既有的數據科學家相比，他所做的工作可能摻雜更多的人工判斷——即基于經驗對數據進行判斷和理解，并將之表達和傳播出來。

羅杰斯所闡述的這個技能對當前的政府、公司、媒體來說都很重要。要完成以數據為驅動的新聞，業者必須了解數據的來源、品質、背景，其間隱含的潛在偏見。Twitter這一舉動似乎預示著在大數據時代新興社交媒體與傳統媒體的關系將會愈加緊密。

大數據時代的媒體轉身

從理論到實踐，大數據的發展為掌握了大量數據源的媒體和門戶網站提供了轉型的良好契機。

浙報集團旗下的新媒體戰略投資機構傳媒夢工場于2012年底投資了知微、優微兩個項目，目標直指在社交網絡的數據深度挖掘。

據記者了解到，知微是一個可視化的微博傳播分析平臺，通過一條微博的傳播途徑、過程和效果等信息檢測微博的傳播效果和其中傳播的主要因素。一條微博有多大威力，它的傳播產生了怎么樣的影響，人們的情緒是積極還是消極等，都是在它的評估范圍之內。知微還可以分析微博賬號的實際影響力。優微同時是一款微博排序工具，優微開發團隊通過數年研究的人工智能技術，對每個用戶的微博行為進行個性化處理，形成個人獨特的信息需求DNA，根據這個DNA，將用戶關注賬號的微博內容進行重新排序，優先展示對用戶更有價值、用戶更加感興趣的微博內容。

傳媒夢工場CEO蔣純告訴記者：“社會化網絡數據挖掘是大數據中非常重要的一塊，或者說是最先被大數據利用的一塊，因為社會化網絡數據有天然的優勢，天然就是有海量的數據，而且是海量有價值的數據，天然就是相對結構化有信息意義的數據，天然就是用互聯網形式存在，并可被利用的數據。所以先切這一塊是非常正確的，但是接下來和傳統行業相關的一些大數據將是未來的方向。大數據行業肯定會誕生偉大的公司。”

“大數據已經是必然的趨勢，只是如何看待并且如何利用的問題。我們非常重視這塊，一方面在積極關注業內的動向和團隊，另外一方面也在做研究和探索，和全球這塊最領先的保持聯系互動，也為行業做一定貢獻。”他說。

浙江日報報業集團副社長王綱說, “分眾與互動”、“數據庫”、“社會化”正成為浙報集團全媒體發展的三個關鍵詞，它們傳遞出的是新媒體的內核與特性，無論是傳媒夢工場投資知微、優微，還是浙報集團未來全媒體發展,始終緊扣這三個關鍵詞。“投資是我們重要的轉型手段之一，我們將通過內部發展轉型、外部聯合擴張和積極孵化未來三者并舉，推動集團向全媒體方向實現戰略轉型。”

EMC全球副總裁周西柱說：“面對如今的互聯網發展，用戶是海量數據的制造者，更是海量數據的使用者。媒體的轉型發展，既是技術問題，也是戰略問題，將會對未來的媒體形態和格局產生深遠影響。”

“新媒體的本質就是數據分析。我們已經從信息時代走到了數字時代和智能時代，如果數據被賦予背景，它就成了信息；如果數據能夠提煉出規律，它就是知識；如果數據能夠借助于各種各樣的工具在分析的基礎之上為我們提供正確的決策，它就是資源。”解放日報報業集團社長尹明華曾在中國傳媒大會上這樣說過。

信息的根本是各種各樣的數據，這就要求媒體必須適應新的信息生產和傳播方式，以多元化媒介來承擔信息傳播的職能。生產、分析、解讀數據，探索一條為受眾和用戶提供分眾化服務和體驗的媒體發展之路，將成為媒體競爭的必備技能。

對此，周西柱進一步闡述道，媒體通過對數據的整合和分析，針對不同的受眾需求，滿足個性化和專業化的需求。而更多的是將主動性給用戶，由用戶去擬造定制化的需求。未來的媒體和門戶網站應充分利用大數據和關系鏈，根據對用戶數據的分析，為用戶篩選、推薦最適合的內容，提供近乎量身打造的新聞資訊的同時，使他們更好擁有社交媒體的感受。■

應變大數據

當前，H7N9再次撩動國人的心。禽流感已是國際大敵，如何有效防控，各國有各招。除了研制疫苗、檢測劑、新藥的常規招數外，山姆大叔更希望借助大數據抑制流感疫情的蔓延。事實上，為了更好地防控流感，美國疾病預防控制中心（CDC）已經逐步使用大量的數據來監測疫情。

融合促進創新 技術帶動發展——NWC2013研討會綜合報道

2013年4月11日上午，“第21屆中國數字廣播電視與網絡發展年會”暨“第12屆全國互聯網與音視頻廣播發展研討會（NWC2013）”在重慶隆重開幕。與會專家和代表從戰略、技術、應用等各個層面對我國“三網融合”和視聽新媒體、傳統媒體的新媒體化發展進行了介紹，對全媒體架構、業務和監管，交互電視技術、多屏互動技術、有線網絡的無線應用、互聯網電視、云服務平臺等多個技術發展方向作了深入探討。

P16

OTT TV和云——廣電面臨的挑戰和新機會

近年來互聯網視頻快速發展，收看網民已達4億。用戶在計算機終端上收看。而OTT TV的出現，用戶在電視機上收看，使互聯網進入了客廳。原來封閉的電視市場被打開，互聯網為電視提供了另外一個傳輸平臺/分發渠道，傳統電視業面臨巨大挑戰和機會……

P40

架起“生命橋梁” 傳播人間大愛——雅安地震中的微博、微信等新媒體

2013年4月20日8點02分，四川省雅安巿蘆山縣發生里氏7級地震（以下簡稱“雅安地震”）。8點02分53秒，成都高新減災研究所發出了四川雅安蘆山發生地震的第一條微博。在隨后的數小時內，以最新災情、安全提示、求助呼吁等為主要內容的地震微博在網絡空間急劇增長，讓更多的人短時間內迅速獲知了雅安地震的實時災情。

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從“付費墻”到“付費門”：報業數字化的進路與策略——以英國《衛報》為例

無論是“付費墻”，還是“付費門”，都說明報紙對在線內容收費已經成為一種趨勢，而這種盈利模式對報業數字化改革的影響如何，則是本文要研究的重點。