廣電如何玩轉大數據？——兼談社交網絡分析工具對廣電大數據應用的啟示

□ 張守信

廣電如何玩轉大數據？
——兼談社交網絡分析工具對廣電大數據應用的啟示

□ 張守信

當前，“大數據”成為了社會各行各業關注和實踐的焦點。對于傳統廣電來說，大數據意味著什么？它會帶來那些轉變？對于大數據的運用，廣電的誤區在哪？現實的抓手在哪？本文將嘗試著討論這些問題。

由量到質的變化：大數據為廣電帶來新思維

（一）增量提速：真實客觀還原收視效果。其實對于傳統廣電機構來講，大數據帶來的首要變化就是測量目標“數量級”的變化，具體操作層面的變化就是從 “樣本推及”到考察“整體可以測量到的目標群體”。目前，在業內通用的“收視率”考察指標，無論是測量儀樣本還是海量樣本，基本都是采用隨機抽樣的方法，在一個城市以三五百、多則幾千的抽樣樣本來代表該城市幾十萬、甚至上百萬電視觀眾的收視表現，效果偏差不可避免。一個很生動的例子：廣東某家電視臺的購物頻道年盈利超過千萬，但在第三方收視監測的數據中卻經常出現“零收視”的現象。可見，基于抽樣方法的傳統收視率監測還存在很大的漏洞和弊端。而在大數據帶來的理念中，可測量到的所有的收視個體及其每一個收視行為，包括信息使用行為、跨屏行為、分享行為、評論行為等等，都有可能被納入到考察范圍。從這個層面講，大數據所體現的考察與檢測方法更能夠科學、客觀的還原出真實的收視效果，機械冰冷的樣本收視率統計開始向更加人性化、更具人情味的測量方法上轉變，而且這種方法對于觀眾收視情緒等方面的反饋更具即時性特征。

另外，由北京大學視聽傳播研究中心和《南方電視學刊》舉辦的“中國電視滿意度博雅榜”就摒棄了“收視率”的指標。該項目對于電視臺與電視節目的考評，先由北京大學視聽傳播研究中心利用網絡搜索引擎加語義分析技術，將過去一年網民和微博用戶對上千個電視頻道和電視欄目的海量評論進行分類和量化分析，初選出提名節目，再由行業專家按照相應指標進行打分，最后根據“網絡評論數、市場份額、滿意度、專家分數”等計算出綜合分數，融入互聯網網民考察指標后，許多在收視率榜單上表現平平的電視臺、電視節目最后都獲得了不錯的成績。

（二）維度拓展：考察指標趨于細化。傳統收視率考察方式單一，最后的數據決定一切，甚至許多電視臺會根據收視率結果實行電視節目“末位淘汰”制度。在這種制度中，參考的標準就是有限的樣本戶對電視節目需求所呈現出來的數據，絕大部分電視觀眾真實的需求被忽視，這也是與數字信息時代的發展規律相悖的。如今大眾的需求越來越細化，觀眾或者說是網絡用戶的“興趣圈層”完全是圍繞著一個很小的類目進行匯集，傳統的電視節目分類方式根本無法展示觀眾的真實需求。比如以“電視綜藝”這個類別來說，它只是一個大的標簽，在這個標簽下所統籌的用戶興趣圈層可能呈現出“喜歡謝娜主持的綜藝”“喜歡李湘主持的綜藝”等等，更進一步的可能呈現出“謝娜在湖南衛視主持的綜藝”“謝娜在央視主持的綜藝”等等。總之，這種需求和興趣不是一兩個關鍵詞就能概括的，它需要貼上“復合式標簽”。這種“復合式的標簽”從何而來，這就需要廣電對自身觀眾進行更加細化和多維度的考察，包括年齡、收入、性別、地域等基本信息。同時也可能包括收視時段、視頻使用習慣、經常點播的視頻類別、分享過的視頻、發表過評論的內容等等各類信息，在綜合指標的考量下，去深度挖掘觀眾到底對什么感興趣，哪些節目做給哪些觀眾去收看。湖南衛視有一檔娛樂資訊節目《娛樂無極限》，開播十多年，收視率一直很低，但至今未停播的原因在于，這檔節目就是湖南衛視做給十三四歲、喜歡追星、關注明星動態的學生群體看的，是一檔非常小眾型的節目。滿足這樣一批小群體的需求、甚至通過該檔節目帶動該頻道其他節目的收視效果才是這檔節目存在的意義，收視率不能成為考評它的最終標準。

（三）主動權的轉移：“創作主導”轉向“需求主導”。從節目制作與傳播流程來看，電視觀眾一直被視為“受者”，是電視信息傳播過程中完全被動的一方。節目創作者的思路也是“我做你看”或者是“觀眾可能喜歡看”，而且在電視收視率測量中，電視人常關注的除了收視率結果外，還會關注一檔節目的觀眾在何時流出？流出至哪個頻道、哪個節目？競爭對手是誰？在下期制作中如何修正并拉回流失觀眾？這些完全是“創作主導”的節目制作思維。大數據時代，電視人應該有的轉變是通過對多屏收視用戶和各個社交平臺信息的分析，去挖掘觀眾因為哪個話題點開始關注節目？哪個情節點導致觀眾討論的熱度達到峰值？還有哪些方面是觀眾評論里提到的關鍵詞？等等。一句話，就是去發現觀眾喜歡什么、需求什么，將電視節目生產的“創作主導”思維轉向“需求主導”思維。

社交網絡分析工具為廣電大數據應用提供實踐參考

DCCI發布的 《2013年熱點綜藝欄目網絡收視數據報告》中顯示，單從綜藝節目這個類別來看，電視端不再是用戶獲取、觀看綜藝節目的唯一渠道，多端用戶節目的觀看行為更能反映出節目的真實收視率。如圖1可以看出，各類綜藝節目在互聯網與電視上的重合用戶基本達到了近50%的比例；且許多網絡用戶還習慣于邊看節目，邊進行評論、分享、轉發、聊天等操作。所以，考察跨屏用戶、社交用戶等的網絡行為對電視節目制作具有重要的指導意義。那么，社交網絡和電視節目是什么關系？社交網絡分析工具又能給廣電大數據應用帶來哪些啟示？

圖1 2013年我國綜藝節目跨屏收視行為 （每個類別比例依次為電視和互聯網都看過、互聯網上看、電視上看）

（一）社交平臺已經成為電視節目標配。我國微博用戶數截至2013年6月，新浪微博的注冊用戶達到5.36億；2013年年初，我國微信注冊用戶數也突破了3億；人人網更是聚合了大量實名制年輕用戶群，等等一系列現象都顯示出社交媒體的影響力在不斷擴大。

傳統電視雖然屬于共享型媒體，但這種共享是一種小范圍的、集中于家庭內部或朋友圈子內的收視活動。相對來講，這種收視行為是與社會相對隔離的，收視個體并不了解其他正在觀看同檔節目收視群體的情緒反應和收視體驗。社交媒體打破了這種相對封閉的“收視場景”，基于社交媒體，電視臺、節目組、主持人、參與嘉賓等等形成了社會化媒體矩陣，為用戶提供了節目收視的全方位信息，并且讓收視群體間的交流更具實時化的特征。從當前節目現狀看，打通新浪微博、人人網、微信、百度貼吧等主流社交平臺已經成為電視節目制作與生產的標準配置，觀眾通過這些社交平臺與電視機構和其他用戶之間進行的互動，真實地反映了電視觀眾的收視情緒和收視需求。

（二）社交網絡分析工具提供的維度與啟示。重合用戶的存在、收視進程中社交媒體的同步使用等都使得社交網絡用戶行為的分析對于電視節目生產制作的有著重要參考意義。現有的社交網絡分析工具有很多，以下以“知微”為例，對《中國好聲音》新浪官方微博2013年7月31日發布的一條微博進行統計分析，來看這類社交網絡分析工具所展示的考量維度給我們電視節目的監測與制作帶來的啟示。

圖2 “知微”對微博信息曝光度、擴散過程、情感值的分析

圖3 “知微”對微博信息關鍵傳播賬號、用戶屬性信息的分析

如圖2所示，將樣本微博地址鍵入分析欄后，分析結果首先精確呈現了該條微博在網絡上的曝光量達到181.28萬，超過了80%的微博。隨后，又通過可視化圖形展示了該條信息的擴散層級和擴散過程，從表中數據便可清晰發現有217位用戶直接轉發了官方微博的信息，隨后第二層級的43位用戶的轉發源于第一層級。以此類推，同時分析工具也利用技術手段有效的對水軍賬戶進行鑒別。此外，根據對用戶評論的語義分析，結果中還對該條微博的用戶態度、興趣傾向等給出情感值分數。

圖3中，具體分析了擴散層級里的用戶信息，“關鍵傳播賬號”展示了在此次信息的擴散過程中，哪些用戶做了關鍵貢獻，哪些用戶對該條信息感興趣，男女各自占比多少，普通用戶、達人用戶、認證用戶的構成等。此外，在“轉發時間曲線”中還清晰地展現了該條微博從發出到擴散再到衰減的動態時間圖，依此可以提煉出話題的關鍵點、話題的持續過程等信息，為后續的內容生產提供有益參考。

圖4更加直觀地展現了該條微博擴散的重點地域，結合上述話題的擴散過程和情感值等數據以及其他微博的分析數據，可以進一步分析哪個地域的用戶對節目更為關注？他們關注節目的哪些方面？等等，此外，分析結果以“頻次”為標準，對評論中出現的關鍵詞進行了聚合，清晰地展示了用戶對于該條信息的評價。同時，通過多條微博的交叉對比，也可以深入的去發覺用戶評論最多的詞匯有哪些，從中可以找出用戶對于節目的期待和需求。

通過上述對 “知微”分析工具的展示可以看出，對于一條普通微博信息，我們可以發掘出隱藏在其中的信息擴散過程、關鍵用戶、用戶屬性信息、用戶的情感信息、甚至是用戶的需求信息等。由此看來，對于大數據的應用，傳統廣電不能局限于“收視率”的囹圄中。同時也要擺脫原有的“因果”思維。電視人要充分利用與自身節目收視群重合率較高的網絡媒體的用戶數據，去深入分析收視群的特征、個性以及需求，從中發現節目與用戶之間的“相關”關系來指導節目制作。

威脅，還是機會——廣電該如何做？

（一）“笨鳥要先飛”。電視無論在互動性，還是對于用戶需求的反應速度方面都遠不及互聯網，但長久以來，廣電形成一種現象，凡是有新事物出現，大家喜歡一擁而上地提概念、提平臺建設，最后收效卻沒有設想的那么好。所以，在廣電大數據應用方面，實際操作比空談理論更具有現實意義，“笨鳥要先飛”。

其實，大數據對于廣電來講，作用主要體現為通過大數據來解決收視群與電視媒體的關系問題，具體體現為一種內容資源的“供需關系”，通過對收視群數據的采集、積累、量化、分析等過程，描繪出收視群屬性信息和興趣圖譜，以此來進一步指導內容的生產或購買。所以，廣電大數據的概念現在很模糊，也沒有什么模式可以遵循。傳統廣電若想融入潮流，那么就應該從一檔具體節目出發，收集電視平臺、網絡平臺的用戶數據，在探尋數據、節目、用戶之間的關聯性中不斷地付諸實踐，然后再總結歸納，再提概念，再提對于平臺的需求，這樣才有現實的可執行性。

相比電視，電影在這方面做得就比較務實，許多影視營銷公司很早就根據網絡中的網民興趣偏好去給電影進行定位，然后開展一系列營銷活動。如《失戀三十三天》的前期營銷中，營銷團隊發現在一家社交網站上，一位英國婦人哭訴自己失去婚姻再到重獲幸福歷程的短視頻受到了很多用戶的關注，隨后營銷團隊便策劃推出了“失戀博物館”，開展了由普通人講述自己失戀經歷的營銷活動，效果非常的好。

（二）“缺啥補啥”。在電視的單向傳播過程中，只有“觀眾”“受傳者”的概念，“用戶”的概念一直是缺失的。即便隨著移動多媒體廣播、網絡電視臺等業務的推出，這種觀念仍然沒有培養起來，“用戶”觀念的缺失，直接導致傳統廣電沒有“產品”和“服務”的理念。而大數據中，最核心的要點就在于根據數據與用戶之間的關聯，去發現需求、去開發新的產品、去提升服務水平和服務能力。

美國《赫芬頓郵報》的在線媒體團隊中，除了設置傳統的記者、編輯外，還設置了用戶體驗設計師、產品經理、流量編輯等職位。中國浙江日報報業集團2012年收購了邊鋒浩方網絡平臺，其通過這個平臺，建立數據分析系統，深入篩選捕捉用戶行為、習慣、偏好等，深度挖掘用戶數據，以彌補傳統媒體讀者數據不足的缺陷。①東方衛視、湖南衛視也分別推出了“哇啦”“呼啦”電視互動客戶端，在客戶端中用戶可以邊看邊聊、發表評論、參與互動等，實現基于地理位置的簽到和交友。雖然現有的用戶數還達不到可以反映整體收視群收視行為的量級，但推出廣電互動產品、提升用戶服務水平是廣電在運營理念上的提升與進步。

大數據對于傳統廣電來說，是威脅還是機會，現在還無法下定論。然而面對網絡視頻、手機電視等視聽新媒體的沖擊，廣電應該冷靜思考媒體和用戶的關系到底該何去何從，并且廣電人在內容生產理念上也應該做出符合信息時代發展規律的轉變。廣電到底該如何去搜集和應用大數據，筆者一直堅持的觀點是：千里之行，始于足下。

圖4“知微”對微博信息轉發用戶地域信息和評論關鍵詞的分析

注釋：①欒軼玫：《大數據重塑媒介生態》，《視聽界》，2013（4）。

中國傳媒大學）