大數據驅動期刊業進入新一輪變革

楊祖增

大數據驅動期刊業進入新一輪變革

楊祖增

進入移動互聯網與云計算時代，大數據逐漸成為最為珍貴的“資產”，關于大數據的討論也越來越多。大數據之所以持續升溫，并不僅僅在于其數據聚合的“容量之大”，更多的價值意義是在于其已經成為一項新的技術、工具和方法，可以發現新知識、創造新價值。大數據是當今文化創新的新引擎，已成為一種至關重要的文化生產力。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。在以數據為核心資產與創新驅動的大數據時代，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起到決定性的影響。傳統期刊能否抓住大數據浪潮帶來的“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。

數據驅動：媒體創新轉型大趨勢

伴隨著新一代網絡信息技術廣泛興起、智能終端的不斷普及，數字化、網絡化和智能化加速推進，數據資源在不斷擴大邊界并快速積累，數據存儲單位已從GB、TB發展到PB、EB、ZB。在國內，僅騰訊數據中心就已儲存超過1000PB數據。據互聯網數據中心（IDC）預測，全球數據量每隔兩年翻一番，預計到2020年全球數據存儲總量將增至40ZB。雖然大數據迄今還沒有一個統一明確的定義，但是大數據的價值已日益放大，也不是所謂的“4V”“5V”之類的簡單概念所能涵蓋的。全球知名咨詢公司麥肯錫稱，“數據已經滲透到每一個行業和業務領域，逐漸成為重要的生產因素，人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來”。隨著數據處理技術（計算能力）的跨越式提升，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，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。

數據驅動躍進至創新、競爭的前沿。對包括傳媒在內的許多產業而言，大數據已真實出現在其業務領域內，一些行業開始越來越依賴于數據的生存，呈現出一派“火熱”的應用發展態勢，國內騰訊、阿里、百度等互聯網企業早已走在大數據應用的前沿。從本質上來講，媒體業就是數據產業，是數據的生產、集成與應用的重要部門，大數據所具備的全面深刻的洞察能力使其成為驅動當今媒體變革的核心力量。數據技術正在加速滲透到媒體生產的核心環節，催動著媒體內容生產和傳播方式的變革，并成為撬動媒體轉型創新的支點。全球范圍內媒體業已走在大數據投資和應用的最前沿，大數據應用的實踐在網絡媒體、電視媒體等領域已有成功范例，美國奈飛公司制作的電視劇《紙牌屋》就是利用大數據分析進行生產的典型案例，而數據新聞(Data journalism)已成為時下媒體行業最熱門的話題。大數據時代媒體迎來了一場全產業鏈的革新，從某種意義上未來所有的傳媒公司本質上都將成為數據公司，數據挖掘和應用能力某種程度上將決定媒體在市場競爭中的地位。

近年來，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》、亞馬遜等，都以其獨有的大數據分析和個性化推薦而受到熱捧。比如《華爾街日報》旗下擁有100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》通過大數據分析讀者的需求，首創以讀者為中心的“計數付費制”，用戶的付費閱讀已占全部收入的一半以上；亞馬遜作為在線售書商，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、京東等憑借擁有龐大的用戶數據資源聚合優勢，“自有出版”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（CBNData），引領國內財經媒體進入“數據時代”；《今日頭條》則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“雜志”。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，而網絡媒體依托海量數據和信息，以大數據聚合作為切入點，推動實現內容的多元生產和創新，如新浪的大數據服務可以將財經新聞“具體化”，給用戶做定制化的推薦服務。“未來將是那些擁有大量數據資產的公司掌握媒體的話語權”，而期刊出版業正面臨著眾多新進入者攜前沿技術和數據資源優勢不斷掠奪、蠶食其傳統市場的嚴峻挑戰。

大數據驅動下的期刊業創新變革

這些年，期刊出版業一直在奮力探索數字化轉型，而今數字化進程與大數據大潮已經形成合流。期刊通過對大數據的采集、清洗、脫敏、建模、分析、可視化及應用，使得其對內容的實時采集、深度挖掘、動態分析和精準生產成為可能，使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，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，進而順利實現分眾化、專業化、差異化發展，為期刊的轉型創新和品牌影響力塑造帶來前所未有的新機遇。

基于大數據的選題策劃。選題策劃是內容生產的首要環節。在傳統采編工作中，選題策劃更多的是依賴于編輯、記者的經驗和直覺，很難精準把握讀者的真實需求，而大數據則把選題決策升級到基于數據的精準分析基礎上，即通過收集大量的用戶瀏覽和評論記錄，跟蹤讀者的閱讀行為，捕捉發現和過濾篩選出重點熱點焦點話題，高效地獲取“策劃方案”。而當大數據聚合、分析功能向更智能化方向發展時，將進一步優化選題甚至會在數據系統中智能篩選和自動集成選題，并重建整個生產流程。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。目前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，而讀者行為特別是讀者生成內容（UGC）已在真實影響期刊內容走向。

基于大數據的內容推薦。當下信息超載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，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。在新的媒介環境下，大數據精確地分析用戶閱讀的內容偏好，掌握用戶的潛在需求，用協同推薦和內容精編方式，“適時、適地將適當形式的內容傳遞給適當的人”已是期刊出版發展新趨勢。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，全球范圍內已開始出現個性化數字內容定制平臺。而無論何時何地公眾對優質內容的需求是不會變的，大數據可以揭示隱藏著的深層關聯，可以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，高質量的“內容發現”將從根本上提升期刊的整體品質。

基于大數據的精準營銷。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是大數據驅動的精準營銷。如今期刊通過閱讀平臺、社交網絡等渠道采集海量的用戶數據，精準地為“用戶畫像”，分析用戶屬性、劃分用戶群體，進而實施不同的營銷方案（如制定更優的定價策略、更好的渠道分發等），更有針對性地進行線上線下的推廣活動，實現廣告精準投放和營銷推廣效用最大化。而大數據下還可以發現和創新商業模式，數據服務更是漸成發展的新趨勢。國內一些優秀財經期刊如《第一財經》已開始向社會提供數據產品或數據創意服務，打造數據服務產業鏈，向“以數據資產為核心”的信息智能服務商轉變。

基于大數據的多媒體化。智能手機、平板電腦、電子閱讀器等如今已成為與紙質書刊比肩的閱讀載體，多數期刊出版開始快速變遷到多媒體化出版介質。而大數據是媒體融合發展的重要引擎，大數據技術應用提速了文字、語音、圖像等要素之間的轉換，改變了內容呈現和表達（如可視化的“讀圖”開始盛行），更為期刊出版介質形態的創新提供了全面的技術支撐，加速了傳統期刊與新媒體之間融合，實現內容傳播的多媒體、在線化呈現，進而催動期刊多媒體編輯的革命。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，已停止出版紙質刊物，有的直接創辦電子雜志、網絡雜志，并開始謀求電商業務。

雖然新技術為期刊變革賦能，但美好的前景并不能掩蓋前行的曲折。當前期刊大數據運用仍處在探索期，面臨著諸多挑戰，特別是大數據分析高度依賴于用戶規模和技術支持，直擊傳統期刊的數據資源不足、數據平臺欠缺、數據技術應用滯后的短板。盡管少數具有遠見和實力的期刊社可以通過自己的力量來解決這些問題，但是對多數期刊而言，合理且務實的做法是利用外部力量，進行跨界合作。顯然，大數據時代不僅意味著機會，同時也意味著更多的風險與外部制約，但無論如何，這是期刊出版業必須面對的一個全新時代。

作者單位：《浙江經濟》雜志社