出版行業對大數據的應用思路探析

【摘 要】 “互聯網+”時代，大數據發展浪潮帶來了新一波的產業變革，出版行業也面臨著優化與轉型升級的機遇和挑戰。文章歸納了現階段出版行業的數據類型，提出這些數據在內容生產、營銷推廣以及出版評價環節的應用思路，總結其給出版行業帶來的機遇和挑戰，以促進大數據與出版行業未來的聯動發展。

【關 鍵 詞】大數據；出版行業；生產流程；營銷推廣

【作者單位】徐曼，齊齊哈爾大學教育與傳媒學院。

【基金項目】黑龍江省教育廳基本業務專項人文青年骨干項目（項目編號：135109604）； 齊齊哈爾市哲學社會科學規劃項目（項目編號：QSX2016-13JL）；黑龍江省哲學社會科學研究規劃項目（項目編號：15XWB03）。

【中圖分類號】 G230.7 【文獻標識碼】A

20世紀80年代，“大數據”（Big Data）的概念在美國首次被提出，麥肯錫全球研究院將其定義為“由于規模巨大，以至于難以通過傳統數據庫軟件工具在合理時間內實施獲取、存儲、管理、分析的數據集合”，其具有數據規模大、輸入和處理速度快、多樣性、價值密度低的特點。自社交媒體出現后，移動互聯網、物聯網、云計算等一系列新興信息技術也迅速發展，大數據時代自此到來。2009年，大數據業務在我國率先被互聯網企業應用，隨之受到各行各業的普遍關注。2012年以后，大數據應用的市場規模不斷擴大，資本關注度也逐漸提高，大數據技術作為新興信息科技手段，在教育、交通、醫療、金融、電信等專業領域得到廣泛應用。2015年，我國制訂了“互聯網+”行動計劃以及大數據產業“十三五”發展規劃，并正式印發《促進大數據發展行動綱要》，大數據政策從頂層設計到細化落地，現已從全面、總體性規劃逐漸向各行各業、各細分領域拓展延伸，大數據發展也隨之告別概念普及、理論研究階段，開始步入實際應用之路[1]。

如今，大數據憑借其精準性、預測性和智能性，正在為各行各業的規劃、治理、管理、決策、營銷等提供有力的支持，其巨大的商業價值正在成為信息產業變革的新驅動力。在這一背景下，作為信息和數據密集產業的出版行業，也已順勢展開對大數據的各類探索。與其他國家相比，我國出版行業擁有可追溯的、歷史悠久的數據，因此得以搭乘大數據的快車，對信息和知識的搜集、儲存、傳播方式，甚至整個出版產業體系重構進行革新。本文歸納了現階段出版行業的數據類型，提出這些數據在內容生產、營銷推廣以及出版評價環節的應用思路，總結其給出版行業帶來的機遇和挑戰，以促進大數據與出版行業未來的聯動發展。

一、出版行業的數據類型

網絡寬帶的提升、社交網絡的成熟、移動終端以及可穿戴設備的普及，使這個時代所產生的數據量比以往的更多，傳播速度也更快。出版行為作為一種把信息篩選、加工、復制后并使之傳播的過程，其生產和傳播出版產品的過程也包含了大量數據。近年來，傳統出版業由于媒介融合而具備更多挖掘數據的能力，因此，更加便于獲取出版機構與其上下游合作單位（如出版物銷售渠道商、印裝企業等）、作者和讀者在各項出版活動中所產生的各類結構化數據，以及文本、圖片、音頻、視頻、關系網絡、空間軌跡、時間序列等非結構化數據。這些出版大數據具體可分為兩種類型：一是屬于出版行業核心資源的生產內容數據，二是在長期生產經營活動中積淀下來的業務數據。內容數據和業務數據相互關聯，為出版行業乃至其他學科領域發展提供了大數據分析的基礎。

1.內容數據

內容數據即出版機構具有傳播權的文字、圖片、音頻、視頻等信息，它們大多來自出版社的出版物。據百衲傳媒相關數據顯示，僅2014年我國范圍內傳統出版業（主要指書刊報，含復本數）的內容數據量合計為7452.6萬億多漢字，14905.2萬億多字節，13.24 PB。一直以來，出版行業的內容生產機制都是“精英生產內容”，內容數據結構完整統一，加之出版行業擁有“三審三校制”等嚴格的內容評價與篩選機制，相較于互聯網上由敏感詞過濾軟件來實現篩選的內容，其內容質量更高，知識屬性也更為集中。近年來，經過出版機構數字化轉型工作的持續開展，大多數出版機構已經對出版內容進行數字化加工，有的甚至進行更有深度的數據挖掘，以便能夠為用戶提供狹義數據服務、信息文獻服務、資源數據庫服務、知識服務等不同層級、不同種類的內容數據服務。

2.業務數據

業務數據即出版機構在業務工作中產生的數據，主要包括選題數據、作者信息、生產流程數據、圖書信息數據、經銷商銷售數據、用戶消費（包括消費反饋）數據等。這些數據為出版社獨有，難以從其他渠道獲得，在其自身經營縱向發展過程中起到重要作用。例如，全球領先的學術科技期刊和專著出版商施普林格基于對銷售大數據的分析，發現全球學術、科研、政府、企業機構對期刊形式的需求發生了重大變化，88%的機構只需要數字期刊，只有12%的機構需要紙質期刊。于是，施普林格察覺到了從紙質出版向數字出版發展的巨大變化，據此加快了整個公司數字化出版的進度。又如，國內的京東商城與新世界出版社聯手打造的“京東出版”系列圖書，也是基于對1700萬京東用戶的消費（反饋）數據分析，繼而產生相應選題，實現產銷一體化，該系列圖書符合大眾品味，廣受讀者歡迎[2]?？梢?，這些業務大數據是指導出版機構日常經營活動，提升出版決策效率的有力工具。

二、出版行業對大數據的應用思路

如表1所示，出版是一個搜集、篩選、加工、傳播信息與知識以供用戶使用的過程。大數據時代，無論是出版機構自行應用大數據技術作為分析工具，還是聘請專業大數據技術公司提供相關大數據服務輔助其出版工作，出版行業對大數據的應用都是以數據采集為起點，通過在各個出版環節對海量數據進行連接和預測性分析，得到優于傳統模式的內容生產、營銷推廣、出版評價等環節的新演變。

1.內容生產環節：數據驅動生產模式轉變

大數據技術通過不斷參與甚至主導出版社和編輯的核心工作領域，改變了傳統出版業單一、靜態、封閉、固定的生產流程，使以業務和技術為驅動的傳統生產模式向數據驅動型生產模式轉變。例如，在選題環節，出版機構可以通過征集讀者所構想的人物角色和情節線索等信息進行數據過濾，選擇完整、真實、干凈的數據分析出讀者的閱讀傾向，并據此篩選出具有巨大潛在市場空間的選題進入生產環節，以及把權威學者或暢銷作家列入備選作者名列。與此同時，隨著SoLoMo（社交+本地化+移動）模式成為移動互聯網時代的趨勢，可通過合法授權的移動APP收集用戶基本信息、社交關系信息，以及基于LBS技術的地理位置信息，描繪本土化消費者畫像，據此準確鎖定目標讀者群體，測量市場容量，搭建作者創作與讀者需求的信息橋梁，實現個性化定制內容和按需出版。

2.營銷推廣環節：精準營銷成為可能

在傳統的文化產品營銷活動中，由于營銷資源有限，出版商往往先選定產品進行資源的重點分配，通過廣告宣傳和聯系評論人（如書評人、影評人、樂評人）等造勢手段，開展對新產品的營銷活動。但由于近年來文化產品過量生產，營銷資源難以平均分配到所有產品中，導致部分產品乏人問津；而另一部分投入大量資源重點推廣的產品，也可能由于不符合市場需求而導致營銷失敗。

大數據時代，出版行業可以基于對用戶信息的大數據分析，進行產品廣告和試用體驗的精準投放，從而使精準營銷成為可能[3]。具體而言，從圖書產品的提印、入庫、發貨、退貨、結算、庫存等關鍵環節的核心業務數據，可以估算出各圖書產品的市場規模以及生產周期，再結合海量在線數據（如圖書門戶網站、社交平臺、運營平臺上用戶消費行為數據和圈子數據等），進一步分析出不同讀者群體的需求和喜好。據此，出版行業一方面可以將電子書章節等數字資源，通過社交媒體或電商網站精準推送給對其內容感興趣的群體，增加用戶黏性；另一方面，還可以將用戶群體使用這些數字資源的行為記錄（如瀏覽足跡、訂單信息）、意愿偏好（如點贊、評論）等過程數據記載下來，用于二次分析，實現數據“增值”，從而真正做到“以最小化的營銷成本，獲得最大化的營銷效果”。

3.出版評價環節：構建出版業評價新體系

質量是出版行業保持生命力的關鍵，因此，出版評價作為評價出版內容質量、鼓勵出版優秀出版物、提升出版機構社會效益的重要環節，不應被出版行業所忽視[4]。在傳統出版評價模式下，政府主導的各級各類評獎活動構成我國出版業評價的主導力量，雖然權威但不夠完善，因此，基于大數據技術開發更為科學完整的出版評價新體系顯得尤為重要。具體而言，大數據技術可以幫助出版機構監測和搜集用戶購買、評價記錄等數據，并基于對數據的分析，實現用戶閱讀體驗和滿意度調查研究，重構定性與定量、主觀與客觀評價結合，專家意見與民間反響、用戶滿意度并重，實踐經驗與相關數據互參的出版業評價新體系。解構原先由政府主導的單一評價系統，從而較為全面客觀地評價出版行業。此外，這種基于出版大數據的出版評價方式，評價主體多元化，評價方式合理，所得到的評價結果對出版機構調整出版品種結構具有重要的指導意義。

三、大數據給出版行業帶來的機遇與挑戰

現階段，我國出版行業正處于轉型升級的重要時期，正確理解、科學應用出版大數據，有助于及時抓住戰略機遇，突破轉型障礙，為出版行業重塑商業模式、預測市場風險等提供新契機。事實上，大數據對出版行業的價值不在于大數據技術本身，而在于為出版行業提供新的思維方式和思考模式：大數據注重從事物的相關關系中觀察總體現象和趨勢，以創造更多價值[5]。因此，隨著出版行業實現對出版大數據的廣泛應用，以前無法被集成和參與計算的數字出版內容不再是“信息孤島”，而是將被連接起來，作為一個可被挖掘、有意義的大數據庫，以待更專業化的分析和處理?？梢哉f，大數據浪潮與出版行業的數字化進程息息相關，對大數據的合理應用將有利于出版行業深度定位市場需求、創新營銷策略，實現從低層次傳播到高層次服務的價值功能轉型升級。

雖然出版行業擁有諸多內容與業務數據，能夠在一定程度上解決出版機構選題策劃、出版營銷等問題，但正如微軟研究院首席研究員Kate Crawford所說的，“對大數據的過度解讀，會導致分析結論的不切實際”[6]。如果過于依賴這些出版大數據，將限制出版人的靈感，更會在一定程度上削弱出版行業的文化傳承功能。因此，雖然大數據給出版行業的內容生產流程、營銷模式、評價體系等帶來變革契機，但出版機構的內容把關人角色未變，即數據的參考價值始終要與出版人對出版市場形勢的敏感度、預判力相結合。這就需要加強專業出版人的大數據相關技術能力，培養以大數據為核心的編輯思維和理念。比如，出版機構與學校聯合辦學，共同制訂人才培養方案，合作開放課程和教學內容，以及設置實踐項目等方式，培養既懂得數據分析技術，又精通出版業務的專業人才，使他們能夠理性客觀地研判出版市場的狀況，做出更加準確、高效的決策。

|參考文獻|

[1]閆翔. 淺談大數據在出版社的應用思路[J]. 科技與出版，2017（6）：80-82.

[2]張月萍. 出版生產、學術研究與出版業評價的“反轉模式”——試論大數據時代出版業的新演變[J]. 出版發行研究，2015（3）：38-41.

[3]劉鯤翔，杜麗娟，丁雪. 大數據技術在數字出版中的應用前景展望[J]. 出版發行研究， 2013（4）： 9-11.

[4]吳赟. 產業重構時代的出版與閱讀——大數據背景下出版業應深度思考的五個關鍵命題[J].出版廣角，2013（23）：32-36.

[5]李彪，陳璐瑤. 大數據時代傳統出版業的對策和路徑選擇研究[J].出版廣角，2013（23）： 43-46.

[6] 涂恬. 被“過度解讀”的大數據[EB/OL].中國日報網. http：//caijing.chinadaily.com.cn/2014-06/11/content_17580

103.htm，2014-06-11.