大數據時代傳統期刊轉型創新展望

楊祖增

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大數據時代傳統期刊轉型創新展望

楊祖增

大數據時代已經到來，并正在引發一場宏大的產業革命。大數據已成為一項新的高新技術、一種新的決策工具、一種嶄新的哲學觀和方法論，成為當今媒體創新發展的關鍵詞，這對傳統期刊業產生了前所未有的影響。傳統期刊產業在其逐漸衰退的情況下，應借助大數據技術驅動自身選題策劃、內容生產、營銷推廣、傳播介質、讀者服務等轉型創新；期刊組織必須積極應對大數據帶來的挑戰，致力于提升數據素養、夯實數據基礎、積累技術能力、深化組織變革,創新“以數據驅動為核心”的內容生產和服務供給,用大智慧實現大數據在期刊出版領域應用的大價值，重塑傳統期刊的傳播力和影響力。

大數據；期刊出版；媒體融合；轉型創新

當今全球范圍內正在經歷一場宏大的“數據革命”，大數據正在重新界定經濟競爭與合作的邊界，“數據驅動”已成為新的全球大趨勢，五中全會和“十三五”規劃綱要都已明確提出“實施國家大數據戰略”?！按髷祿敝猿掷m升溫，并不僅僅在于數據聚合的“容量之大”，更多的價值意義在于其已經成為一項新的高新技術、一種新的決策工具、一種嶄新的哲學觀和方法論，可以發現新知識、創造新價值、提升新能力。

麥肯錫全球研究認為大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據增長、繁多的數據類型和超低的價值密度四大特征。[1]此外，IBM認為大數據還有真實(Veracity)特性。[2]而隨著分析技術與計算技術的突破，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，導致國家、地區、行業間的競爭焦點正在從過去的資本、土地、人才、資源等領域轉向對數據空間的爭奪上。隨著大數據時代的來臨和媒體融合進程的加快，傳統期刊正在迎來重塑競爭優勢的新機遇。大數據將革新期刊出版業對信息和知識的采集、存儲和傳播方式，對整個期刊出版體系的重構將起到決定性的影響。傳統期刊能否抓住大數據新浪潮帶來的“機會窗口”有效利用大數據技術，已成為其能否成功轉型的關鍵。

一、大數據驅動轉型：再造出版流程

國家新聞出版廣電總局規劃發展司編制《新聞出版業“十三五”規劃的編制思路》強調各級財政部門將進一步加大支持力度，推動傳統出版發行企業積極運用大數據、云計算、移動互聯網、物聯網等新技術，加強內容數據庫和用戶數據庫的建設，加強關鍵技術的研發和應用，以及生產技術體系和相關標準的建設，力爭盡快推動新聞出版業數字化轉型升級，全面推動媒體融合發展。[3]

這些年，傳統期刊發展動力不足，一直處在數字化轉型探索時期。而今數字化進程與大數據大潮已形成合流，擁有數據優勢的媒體公司和出版機構正在迅速崛起，卓有成就者如《金融時報》《華爾街日報》《經濟學人》等，以其獨到的大數據分析和個性化推薦，受到用戶青睞。在國外，《華爾街日報》旗下擁有一百多人的大數據挖掘團隊，形成的數據分析和行業發展趨勢報告成了該報一大利潤增長點；《金融時報》利用大數據分析讀者的需求，首創以讀者為中心的“計數付費制”，實現用戶的付費閱讀已占全部收入的一半以上；亞馬遜通過對用戶的大數據分析，建立起了特有的購書推薦系統。在國內，當當網、京東等憑借龐大的用戶數據資源聚合優勢，“自出版”成績斐然；阿里巴巴投資參股SMG旗下的第一財經傳媒有限公司，成立第一財經商業數據中心，正式引領國內財經媒體進入“數據時代”；今日頭條是一款基于數據挖掘的個性化推薦引擎，通過大數據與算法的結合，對海量數據的深度挖掘，為讀者推薦有價值的、個性化的信息和閱讀服務，已成為國內移動互聯網領域成長最快的媒體產品，成為互聯網、大數據時代的“期刊”。如今媒體話語權重構已從描述或者模糊判斷進入到大數據的精準判斷，而科技公司正在利用大數據聚合作為切入點，積極推動內容創新和生產。

以往傳統的業態環境下，期刊雖然擁有龐大的讀者群和訂閱量，但讀者是誰、在哪里、偏愛什么等，大多是一種粗略的估計，即便是可以通過問卷調查等形式進行收集，但由于程序繁瑣、讀者參與度不高，也很難真正洞悉讀者需求。進入互聯網、大數據時代，讀者的搜索、點擊、瀏覽、評價、收藏、購買等行為都在網絡中留下了“痕跡”而記錄下來。運用大數據技術分析這些全樣本數據，可以使以往撲朔迷離的讀者閱讀偏好等行為模式得以更全面、真實的呈現，可以為每個讀者進行“精確畫像”，進而科學地研判和評價期刊的內在質量、傳播效果。可以說，大數據和大數據技術使傳統期刊以往無法實現的工作環節變得簡單、可操作，更重要的是從內容生產、關系匹配、用戶挖掘到服務創新和連接轉化。大數據重新定義了期刊創新升級的目標和路徑。大數據所孕育獨特的生態系統，包括數據的生成、存儲、處理、分享、檢索、分析和可視化等，推動著期刊以用戶為中心構建全新的傳播模式、運作體系和應用場景，為期刊找到真正的用戶(讀者)、為用戶(讀者)找到喜愛的內容和服務，進而為期刊的轉型創新帶來前所未有的新機遇。

(一)大數據創新選題策劃方式

期刊是一個典型的內容產業，選題決定內容價值。在傳統采編工作中，做選題策劃更多的是依賴于編輯、記者的直覺與經驗，大數據技術則改變了期刊長久以來選題策劃、內容生產的傳統做法，把選題決策建立在精準分析和把握用戶需求的基礎上，即通過對閱讀平臺記錄的讀者閱讀量、閱讀偏好等海量行為數據的整合分析，篩選出讀者熱議的話題，高效地獲取“策劃方案”。在大數據條件下，選題策劃的靈感不僅會源源不斷閃現，而且數據驅動的選題策劃將更具預判性，推動形成更有超前意義的選題。一些期刊社已開始利用大數據在選題環節上主導出版內容，讀者行為已真實影響內容走向。同時，內容資源獲取的途徑更加多元化，特別是編者可以越過個體視角的局限，對海量信息進行深度挖掘，可以實現從冗繁的信息中過濾出有價值的內容，實現知識的提純、內容的關聯、資料的拓展和鏈接，進而滿足受眾對閱讀的需求，高質量的“內容發現”從根本上提高了期刊的整體品質。

(二)大數據創新出版方式

當下網絡信息的爆炸性與讀者注意力的有限性，決定了受眾只會根據自己的習慣和愛好選擇真正需要的內容片斷，且付費意愿正在不斷提升，這些真實的深層次需求決定了內容推薦和定制化時代的到來。在大數據和數據建模的支持下，期刊通過對受眾群體特性、閱讀行為等相關數據的高效采集，實現對信息內容的智能篩選和自動集成，更為智慧地挖掘目標讀者群的閱讀需求，“按需推薦”符合受眾喜好的內容，滿足其個性化需求，甚至激發受眾的潛在需求。基于大數據技術獲取對用戶需求的感知，精準地尋找受眾、推薦內容，“適時、適地將適當形式的內容傳遞給適當的人”已是期刊發展的新趨勢。未來順應受眾閱讀消費日益“碎片化”趨勢，越來越多的紙質刊物將“按需生產”，以動態方式排版、重組內容，而全球范圍內也已開始出現個性化數字內容定制平臺。

(三)大數據驅動精準營銷

數據分析技術的不斷發展使得對個人和群體的實時觀察成為可能，亞馬遜、谷歌、百度等互聯網巨頭吸引廣告客戶和受眾的背后就是大數據驅動的精準營銷，而如今期刊可以通過閱讀平臺、社交網絡等渠道采集海量的用戶數據、交互數據，搭建用戶大數據平臺，掌握用戶瀏覽、閱讀、購買、標注等行為信息，分析用戶屬性、劃分用戶群體，從而根據不同群體實施不同的營銷方案，更有針對性地進行線上和線下的推廣活動，極大地改善了用戶消費體驗，做到期刊營銷推廣效用最大化。如今微信已經滲透至生活的方方面面，微信月活躍用戶達到6.5億，九成用戶每天打開微信，半數用戶每天使用微信超過一小時，擁有200位以上好友的微信用戶占比最高，61.4%的用戶每次打開微信必刷朋友圈，超過半數用戶將微信支付視為重要的支付工具，而且咨詢成為用戶關注公眾號的第一需求，社交網絡成為第二道新聞渠道，促成用戶微信分享新聞的三大要素是價值、趣味和感動。[4]微信具備傳播速度快，傳播范圍廣，覆蓋場景廣等特點，期刊社可以建立微信公眾平臺，吸引作者、讀者關注公眾號，通過微信公眾號展開相關業務活動。“大數據+精細化運營+服務變現”已是期刊轉型的全新運營模式，國內一些優秀財經期刊如《第一財經》已通過對大數據的有效整合和價值挖掘，開始向社會提供數據產品或數據創意服務，積極打造數據服務產業鏈，未來有可能向“以數據資產為核心”的信息智能服務商轉變，為行業、個體提供知識、信息和數據服務方案。

(四)大數據推動全媒體化轉型

大數據時代，讀者廣泛接觸智能手機、平板電腦、電子閱讀器等載體，紙質閱讀載體已經無法滿足讀者的多樣化需求。大數據為期刊出版介質形態的創新提供了全面的技術支持和平臺支撐，傳統期刊出版綜合運用多種媒介和介質，以文字、語音、圖像等要素，全方位、立體化提供多樣化的服務，加速了傳統期刊與新媒體之間的融合，實現內容傳播的多媒體、在線化呈現，進而形成全媒體傳播形態，讀者可以在任何時間、任何地點，利用任何終端享有全媒體的信息服務。應用“大數據”的新技術，加強以傳統期刊為紐帶的大數據信息的獲取、存儲、組織、分析、傳輸、閱讀、交易、協作和共享等新技術，搭建產學研合作、人才對接平臺，加快實現以傳統期刊為主的全媒體出版，如信息定制、按需印刷、網絡出版、手機出版、云出版、電子閱讀器、有聲閱讀、電子書包、數字期刊、專業期刊聯合數據庫、精品傳統期刊數據庫等，以適應“大數據”時代對傳統期刊的新要求。如《中國國家地理》雜志通過客戶端的LBS定位，能將基于這個點的文章推送給用戶，讓精彩內容如影隨形。一些期刊順應互聯網傳播移動化、社交化、視頻化、互動化的趨勢，在數字化、數據化轉型中已脫離紙刊直接創辦電子雜志。

二、迎接大數據挑戰：變革出版組織

大數據意味著大機遇、大價值，對傳統期刊而言同時也意味著大考驗、大挑戰。從深層次看，建構一個“以數據價值挖掘為核心”的期刊出版體系是一個集數據采集、加工、標引、統計、分析、建模、服務于一體的系統工程，高度依賴于技術、資金、人才投入和用戶規模，這對多數期刊社而言都是相對欠缺的。首先，大數據應用要求大規模、持續性的資金投入，但大多數期刊依然處于弱小狀態，很少具備能發力于大數據的資本和實力；其次，大數據的基礎是數字化、數據化，盡管目前數字出版已盛行，但大多數期刊的“數字化”進行得并不徹底，距離真正的數據化還有很長的距離，數據資源遠未達到海量的程度；其三，大多數期刊缺少強大的網絡平臺支持，媒介融合進程并不理想，也沒有形成相關聯數據的智能分析系統?？傮w上，大數據在期刊出版業中的應用尚處于起步階段。面對撲面而來的大數據熱潮，有的期刊漠視觀望、有的期刊不知所措，但更多的是對大數據呈現出極大的熱情和探索的欲望。期刊出版只有融入時代發展大勢才能隨之成長，同時也只有增強“從現在做起”的緊迫感，做好思想上變革的準備，未雨綢繆地思考未來的進取之途，才能加速大數據戰略落地。

(一)重視數據素養提升

大數據強調的不是隨機樣本，而是全體數據；不再一味追求精準無誤，而是接受數據的混雜性；不再探求因果關系，而是關注事物之間的相關性。如何在大量的、分散的、無序的數據中挖掘出有價值的信息，如何將文字、圖片、音頻、視頻、網絡連接等多形態的數據資源為自己所用……數據素養由此成為期刊從業者特別是采編人員必須具備的基本素質。數據素養越高，選題視角越開闊，內容生產越精準。然而，目前期刊從業者大多數據敏感性較低，對數據價值的深入挖掘與分析遠遠不夠，對數據的解讀仍處在“淺嘗輒止”層面，以致難以將碎片化的海量數據轉化為有價值的信息、知識等。用好大數據須有大智慧，缺少數據素養將無以言未來。期刊人必須能夠主動“革自己的命”，徹底轉變角色定位，形成強烈的數據意識，擁有更好的數據洞察能力、信息組織能力和知識管理能力，創新“以數據驅動為核心”的內容生產和服務供給，提升期刊傳播力和影響力。

(二)大力夯實數據基礎

在大數據時代，數據是價值創造的源泉，數據的規模和類型決定著數據價值的大小，擁有海量數據和具有較強的數據聚合能力將是一個巨大優勢。近年來，一些期刊已經建立了自己的內容數據庫，并將歷年出版活動中積累的內容進行有序化、標準化和模式化存儲，然而充其量只是小規模數據，若要在大數據時代處于領先地位，必須在盤活原有的數據資源基礎上，借力新媒體等平臺，通過資源置換、資源購置、網絡抓取等方式和手段增強新數據的獲取能力，擴充所需的數據資產。同時，孤立的數據是沒有價值的，必須融合結構化和非結構化數據、整合內部數據和外部數據，推進數據的互通、互聯和共享。從國家層面看，要強力推進行業數據標準的建立、數據開放共享體系的構建；從期刊社層面看，要繼續探索數字化轉型、新媒體應用、開放獲取及網絡化建設等，積極尋求與社交網絡、電商平臺等的深度合作，使期刊能夠與各種終端、社交網絡、電商平臺和大數據分析平臺實現無縫對接，成為規模數據擁有者。

(三)加快技術能力積累

大數據的搜集、存儲、處理和分析需要非常專業的技術、人才儲備和設備基礎，沒有技術支撐的媒體在未來是沒有機會的。對缺乏技術基因的傳統期刊來講，技術、人才、設備的短板是顯見的。一方面，政府應組織力量，下大力氣解決出版大數據應用的共性基礎和關鍵技術突破，抓好出版行業大數據應用引領與重點示范工程，為期刊社大數據應用提供強有力的技術支撐；另一方面，短期內期刊借助外力(如借助技術公司的第三方信息服務)也許是比“事必躬親”更為適合的方式。但從根本上看，只有通過自身數據技術能力的積累，打造大數據的基礎能力，推動數據應用廣度、深度和厚度上的提高，大數據應用開發才能扎實推進。當前重要的是，期刊社要在建好由內容推薦系統、具體算法及其計算工具、數據存儲倉庫、信息整合與分析處理四個重要功能組成的大數據平臺的同時，抓緊做好技術人才與技術力量的儲備，引進和培養更多的“數據挖掘技術人員、數據采集分析人員”。例如，《今日頭條》超過半數的員工是技術人員，已經實現了機器對信息的完全操控。

(四)深化期刊組織變革

隨著技術變革、平臺拓展、內容創新的持續推進，媒介間界限逐漸模糊，期刊出版自我封閉運行的生產模式將被徹底打破，需要從以往只是簡單的內容生產輸出機構向集數據生產傳輸、數據產品服務為一身的新型媒體傳播組織轉變。要抓緊組建數據分析團隊，強化與采編團隊、營銷團隊的內部合作，模糊部門之間的界限，建立與大數據技術相匹配的組織形態。同時，按照融合發展要求，推動以往難以控制、不能數字化的釆編流程向可控制、可用數據精準描述的作業流程轉變，推進采編流程數字化改造和全媒體采編系統升級，將不同介質媒體融合成為共同體，從組織制度上保障期刊出版全面、徹底地融入大數據洪流。

三、結　　語

大數據熱潮的來臨是一種必然趨勢，解讀大數據已是時代任務。大數據為期刊的轉型創新帶來了前所未有的新機遇，為期刊轉型升級提供了絕好的平臺：“數據驅動”引發選題策劃、內容生產、閱讀模式、營銷推廣、傳播介質的深刻變革，未來期刊發展將有著巨大的想象空間。然而，應當清醒地看到的是，目前大多數期刊處于弱小狀態，將大數據轉化為現實生產力面臨一系列挑戰，能在大數據領域開展創新實踐的成功案例并不多，未來依然任重而道遠。我們必須未雨綢繆，認真思考和實踐未來的進取之途，著力夯實數據能力基礎，才能在大數據時代實現出版創新，進而引領時代的潮流。

[1]Manyika J, Chui M, Brown B, et al. Big Data: The Next Frontier For Innovation, Competition, And Productivity[J]. Analytics, 2011.

[2] IBM.What is big data?[EB/OL].http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/what-is-big-data.html，2012-10-02.

[3] 中國出版網.總局:新聞出版業“十三五”規劃的編制思路[EB/OL].http://www.chuban.cc/toutiao/201505/t20150529_167428.html，2015-05-29.

[4] 騰訊科技.“微信”影響力報告：用數據讀懂微信五大業[EB/OL].http://tech.qq.com/a/20160321/030364.htm，2016-03-21.

[責任編輯：華曉紅]

楊祖增，男，副編審。(浙江經濟雜志社，浙江杭州，310006)

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