大數據的局限性

黃琚

[摘要]大數據可以探知受眾并把握其需求，幫助生產者進行適銷對路的生產，并通過合適的媒體進行有效的廣告傳播，但大數據也有其局限性。（1）并非數據規模越大其價值越高，廣告人不應盲目追求數據的“大規?！?，而應根據自身業務需要采集合理規模的數據。（2）大數據的運用不具有解決問題的普適性，目前利用大數據技術針對網絡平臺進行廣告信息精準推送可獲得較高的數據回報率，而其他更多、更廣泛的運用則需等到數據科學完善和成熟之后。（3）大數據的相對精準和廣告的專業特性決定了完全根據大數據來做出廣告決策是非常危險的，應通過數據收集手段，嚴謹記錄、搜集和分析消費者各項數據與行為軌跡，同時還應運用社會心理學的方法，透過現象去體察消費者的內心世界。（4）大數據的價值不能過于高估，廣告業既要以大數據為決策依據，又不能完全依賴大數據，現有大數據技術不能顛覆廣告業的整個體系，更不能取代創意決策而成為廣告業的核心。

[關鍵詞]大數據；廣告業；受眾碎片化；數據驅動

[中圖分類號]J524.3；F713.8[文獻標志碼]A[DOI]10.3969/j.issn.1009-3729.2015.01.019

隨著云時代的來臨，大數據吸引了越來越多人的關注，成為當下被熱炒的概念。大數據技術被各產業爭相引入，逐漸被推向“神壇”。在廣告業中，大數據可以推動目標市場數據化，提高廣告的投放精準度，減小廣告投放成本，獲得業內廣泛認同，并取得大量研究成果。與此同時，我們也應該正視其局限性并客觀對待，唯有正確運用大數據才能使之更好地服務于廣告業。本文擬從大數據等于高價值的誤區、大數據采集的局限性、大數據精準的相對性及廣告業中被高估的數據價值等方面進行梳理和分析，以期使人們正確地看待大數據對廣告業的影響，使之更好地服務于廣告業發展。

一、大數據等于高價值是個誤區

被廣為傳播的大數據4V（Volume，Velocity，Variety，Value）理論[1]，對廣告業造成了沖擊，廣告業開始盲目追求數據的大規模，認為數據的規模越大其價值越高，中小數據沒有被挖掘的價值。實際上，大數據是一個完整的生態系統，從其產生、采集、分類到聚集、挖掘、推送是一個完整的價值鏈，只有對每個環節進行多種技術處理，才能為不同產業提供有價值的服務。大數據的主要優點是以低成本滿足企業對數據的需求，為企業提供數據回報。數據量規模的大小是相對而言的，同時也不是衡量數據價值的唯一標準，在實際調查研究中發現，數據規模與數據價值雖有一定的關聯性，但兩者之間難以用線性關系來表述[2]。大數據中含有大量數據噪聲，數據價值利用率低，只有辨識并過濾掉大量重復信息，分類聚集、掌握一定“含金量”的數據，才能得出數據所蘊含的規律和本質，即數據中有意義的信息，顯示出數據的真正價值。

從社會發展角度來看，隨著互聯網和新媒介的不斷發展，消費者的個性化需求不斷增多，廣告受眾的“碎片化”[3]趨勢日益顯著。這種“碎片化”趨勢迫使廣告人更多地研究細分市場、小眾媒介和個性消費。而大數據提供給廣告人更多的是對“大趨勢”的預測和判斷，即使廣告人能敏銳地偵測到某些小眾趨勢，但也往往容易被數據洪流所掩蓋和摒棄。因此，廣告人不應盲目追求數據的“大規模”，而應科學合理地抽樣采集數據，以提高數據的利用率，降低數據采集的成本。應避免盲目追求“無意義”的大規模數據而加大資金投入，也避免過多無用數據對數據挖掘、分析的干擾。對于廣告業來說，大數據固然重要，但對“小數據”“微數據”等細微數據信息也要引起足夠重視，只有根據自身業務需要采集合理規模的數據，科學、合理、有效地利用數據資源，才能助力廣告業的良性發展。

二、大數據采集的局限性

大數據時代，數據來源大致分為兩類：一類來自于物理世界的科學實驗數據或是傳感數據；另一類來自于人類社會活動，主要是互聯網。人類社會活動產生的數據主要包括：企業內部經營交易信息，物聯網世界中商品、物流信息，互聯網世界中人與人的交互信息、位置信息等。換句話說，我們在接觸物聯網、移動互聯網、移動通訊、電子商務的同時，我們自身的數據也在不斷地被收集，成為大數據中的數據資源。大數據技術使得捕捉和跟蹤人群的生活習慣和消費行為變得更為容易，這也是廣告業重視大數據技術及其應用的原因[4]。例如，電子商務網站和POS機可以獲取賬戶的消費情況，從中了解個人的消費結構、品牌喜好、消費金額等有價值的信息；社交網絡平臺可以記錄會員的身份資料、社交關系、成長經歷、生活狀態等個人信息；移動通訊可利用定位技術獲取用戶的地理位置、生活半徑、目標人群聚集區等信息。除此之外，大數據可以跨領域、跨行業、跨平臺、跨設備地對數據進行全面、綜合的收集與分析。因此，運用大數據技術可以快速、精準地尋找到廣告的目標受眾，為目標人群精準推送產品信息，清晰描繪產品（品牌）的潛在消費人群的各種信息甚至是即時信息，掌握目標受眾媒體接觸習慣，從而客觀、準確測評廣告效果。以上種種是大數據應用在廣告業中的理想化前景，但從目前大數據采集情況來看，大數據在廣告業中的運用還存在很多盲區和不確定因素，主要體現在以下四個方面。

一是以網絡為主要來源的數據充斥著大量不完整或是虛假信息，數據多是隨機動態產生的，具有多源異構、交互性、時效性、突發性等特點，非結構化數據多且即時性強[5]。例如，社交網站很難對會員注冊的個人信息一一進行真實性的核查，電子商務網站無法控制一個交易賬號只針對一個消費個體（一個淘寶賬號全家共用），微信上發布的個人狀態也隨時都在更新等。

二是數據收集渠道具有局限性，數據監控存在盲區。中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的權威數據顯示，截至2014年6月，我國網民數量達到6.32億，手機網民數達到5.27億[6]?？梢?，還有相當多的廣告目標受眾被排除在以互聯網為主要數據來源的大數據之外。

三是部分數據資源涉及商業機密和網絡數據格式不統一，已成為實現大數據整合、共享的兩大障礙，阻礙了大數據技術跨平臺、跨設備、跨應用的全面采集與綜合分析，降低了數據資源的應有價值。

四是數據采集過程和被采集的數據資源中會涉及個人隱私、商業機密和國家信息安全，因此，大數據的合法性問題將成為大數據運用的不確定因素之一。未來應制定長遠可行的制約策略，增強數據主體對相關數據的控制力，通過立法來指導、規范、完善數據采集與應用行為。

受以上因素的影響，大數據在廣告業中的應用不具有解決問題的普適性，以其目前運用范圍和帶來的效果看，利用大數據技術針對網絡平臺進行廣告信息精準推送可獲得較高的數據回報率，如Google大力推廣的實時競價廣告，而其他更多、更廣泛的運用則需等到數據科學完善和成熟之后。

三、大數據精準的相對性

由于數據采集的局限性和數據分析的非客觀性，大數據的準確性是相對的而非絕對的。美國學者Lisa Gitelman[7]認為，數據從來都不可能是“原始”的，數據總是依照某人的傾向和價值觀念而被構建出來的。數據分析的結果看似客觀公正，但其價值選擇貫穿了從構建到解讀的全過程。這說明數據分析的客觀性是不存在的，無論是否運用智能分析系統（智能分析系統的數據模型都是人為構建的）。美國著名商業思想家納西姆·尼古拉斯·塔勒布認為，隨著數據量的增加，無意義的關聯數據也越來越多，重要的數據信息可能被數據擴張帶來的噪音所淹沒，在真正解決問題時會將人引入歧途?？梢?，大數據也有短板，大量的數據噪聲會干擾數據的精準分析，降低大數據的準確性。

另外，隨著信息時代的來臨，消費者的生活方式、消費觀念、消費行為和利益需求等逐步分化離散，這些“碎片化”的族群對廣告信息、廣告形式、傳播媒介和媒體時段都有不同的偏好，這會導致數據量不斷地激增，而從這些數據中挖掘、推導出的結論是否具有客觀真實性還有待證明。例如，數據雖記錄了不同地區的兩個互不相識的家庭在某一段時間內購買了相同品牌、相同種類、相同數量、相同金額的消費品，但不能據此就認定這兩個家庭屬于同一類消費群體，具有同樣的購買力和產品（品牌）喜好。因為這一結論的準確性取決于關聯參數的設定和數據模型的客觀性。所以，不能簡單地認為準確的數據一定會推導出正確的結論。

總之，數據的相對精準和廣告的專業特性（廣告面對的是個性化極強的“人”和復雜、多變的心理與行為）決定了完全根據大數據來做出廣告決策是非常危險的。只有通過數據收集手段，嚴謹準確地記錄、搜集和分析消費者的各項數據和行為軌跡，同時運用社會心理學的方法，透過現象去體察人的內心世界，才能使廣告決策朝向正確的方向。

四、廣告業中被高估的數據價值

受數據驅動思維的影響，廣告業中大數據的價值往往被高估。這主要體現在以下三個方面。

其一，片面強調廣告的科學性而忽視其藝術性。從廣告的學科屬性來講，廣告屬于科學與人文交叉的學科。廣告是藝術的一種外在表現，以營銷為目的、以傳播為手段，既有科學的準確性、嚴謹性（理性），又有人文藝術的情感化、模糊化的屬性（感性）。廣告的科學性主要體現在運用數據技術了解市場、目標受眾和消費需求，利用恰當的媒體渠道將特定信息推送給目標受眾；廣告的藝術性主要體現在運用各種視覺、聽覺符號準確表述產品（品牌）信息，以引起受眾的情感共鳴并使之產生消費欲望?？茖W性和藝術性作為廣告的兩個屬性，互為補充、缺一不可。因此，片面地強調廣告的科學性和數據的重要性，而忽視廣告的創意表現與情感表達（即藝術性），是錯誤的。

其二，強調數據的科學性、客觀性而抹殺廣告的屬人性。從某種意義上來講，大數據技術只是對傳統調研方法的革新，它使數據的收集、分析更為全面、迅速、便捷、廉價。雖然數據資源的收集渠道和方式不同，但數據資源的價值都應體現在服務于廣告創意和決策之上。而數據本身不具有價值，數據的真正價值是通過對數據進行合理的分析、判斷，挖掘內在關鍵、有效信息而獲得的。

其三，偏信大數據是萬能的。大數據雖然可以解讀人腦無法理解的復雜情況，減少基于直覺、經驗的判斷，避免欲望對知覺造成的扭曲，但在廣告業中依舊有很多問題是大數據所無法解決的。例如，大數據不能代替人的思考，不了解社會、文化背景對人的行為的影響，不能敏銳捕捉人的瞬間情感和情緒，不能分析人的思維過程。尤其是在現實中，很多消費行為具有無意識性和隨機性，廣告更多地是通過引發人的某種情感而實現促進銷售目的的。因此，大數據只能作為廣告決策的依據之一，而不能保證廣告決策的正確性。

五、結語

大數據對廣告業的科學化發展將起到關鍵的推動作用。作為廣告業中一種先進、科學的手段，大數據可以探知受眾并把握其需求，做出市場預判，幫助生產者進行適銷對路的生產，并通過合適的媒體進行有效的廣告傳播，滿足消費者的需求，實現生產與需求之間的適配。但大數據也有其局限性，對廣告業來講，不僅要關注、研究大數據技術及其應用，更要研究隱藏在大數據背后的社會學、心理學、經濟學和傳播學的機理，既要以大數據為決策依據，也不能完全依賴大數據。現有大數據技術不能顛覆廣告業整個體系，更不能取代創意決策而成為廣告業的核心。未來，隨著大數據技術及其應用的不斷發展與成熟，大數據的局限性會被更好地破解與彌補，廣告業將在大數據中獲得更多的數據回報。

[參考文獻]

[1]

鄔賀銓.大智移云時代的產業變革[N].中國信息化周報，2014-04-21（05）.

[2]鄔賀銓.大數據思維[J].科學與社會，2014（1）：1.

[3]黃升民，劉珊.大數據背景下營銷體系的解構與重構[J].現代傳播，2012（11）：1.

[4]張福平.自媒體情勢下的藝術生長[J].鄭州輕工業學院學報：社會科學版，2014（1）：30.

[5]李國杰，程學琪.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域[J].中國科學院院刊，2012（6）：647.

[6]鳳凰新媒體.CNNIC：中國網民規模6.32億手機網民比例首超PC[EB/OL].（2014-07-21）[2014-09-20].http：//tech.ifeng.com/internee/detail_2014_07/21/37437832_o.shtml.

[7]Lisa Gitelman.Raw Data is an Oxymoron[M].Cambridge：MIT Press，2013：126.