技術賦能廣播媒體的數字化、智能化發展

牛存有

摘要：在傳媒科技發展迅速的時代，技術推動著廣播媒體向數字化、智能化升級和迭代，這一過程重構了廣播媒體的基因和發展生態。在廣播媒體數字化、智能化發展中，人工智能、區塊鏈、大數據、云計算構成其技術要件，同時，隨著廣播媒體的轉型升級融合發展，用戶是誰、用戶在哪里、用戶要什么、受眾如何成為用戶、內容如何準確送達等問題也將得到解決。

關鍵詞：技術 廣播媒體 數字化 智能化

數字浪潮已經成為驅動整體經濟發展的關鍵動力。隨著我國進入數字化時代，如何通過數字化實現行業的再升級，成為各行業共同關注的焦點。數字化技術在影響社會各行業的同時，也在影響著傳媒行業的方方面面，其中最關鍵的是深刻影響了傳媒業的生態。隨著數字化、信息化技術的進步，以聲音傳播為邏輯起點的廣播媒體經歷著從傳統媒體的傳播出口、網絡媒體的流量入口、平臺媒體的移動傳播到數字化智能化媒體的生態重構的升級和迭代。

廣播媒體數字化智能化帶來廣播基因與生態的重構

數字化是廣播媒體數字化智能化的初心和基石。近年來，廣播媒體在構建全媒體生產指揮調度中心和全媒體內容分發傳播中心、廣播可視化網絡直播、廣播媒資數字化等領域進行了積極探索，而這種探索的起點正是數字化。廣播媒體的所有數字化探索，都在為廣播的智能化進行著必要準備。隨著中國社會進入全面的數字化時代，實現內容產業轉化效率的最大化，必須將內容生產與傳播和內容產業用戶管理高度結合在一起。只有實現整個內容產業鏈與消費產業鏈的全面聯動和數據打通，才能實現端到端的內容流轉。

廣播媒體從傳統媒體的傳播出口，到網絡媒體的流量入口和平臺媒體的移動傳播，再到數智媒體的生態重構，不僅僅是廣播媒體內容生產方式與生產流程的變化，也是傳播方式和傳播通路的變化，從根本上改變了廣播媒體的內在基因。在傳統媒體的線下傳播階段，無論是居家場景還是車載移動場景，聽眾是單純的被動收聽者，在固定的收聽場所、圍繞固定的收聽終端等待現成的線性節目并選擇收聽，形成了通過收聽終端尋找聲音內容的以收聽終端為核心的人、音、場的關系。而在數字化智能化媒體的互聯網傳播階段，人、音、場的關系被重構、本質被重新定義。聽眾由單純的被動收聽者轉化為既是聲音產品的收聽者，也是聲音產品生產的參與者;收聽場景由線上和線下固定的收聽場景演變為泛音頻產品收聽，觸達場景全景化，所見即所聽;收聽的聲音產品也由線性節目選擇收聽迭代為音頻產品的全過程消費體驗;人、音、場的關系也相應轉化為以音頻消費者的需求為中心，訂制化音頻產品生產和組合，收聽發生在任何可以想象的觸達場景下，超越了時空的限制。

互聯網在改變廣播媒體基因的同時，也改變了廣播媒體的生態環境。媒體的基本經濟價值從受眾對媒體內容的關注產生的廣告售賣模式，轉化成品牌主對內容與用戶連接的追求，轉化為對品效合一營銷模式的追求，徹底改變了媒體的生態環境，廣播媒體的生態由節目→聽眾→廣告模式演化為內容產品→用戶→傳播→營銷的模式。

廣播節目由純聲音的節目樣態演化為音視圖文的產品樣態，廣播受眾由聽眾演化為“群”眾、“屏”民和“聲”人的用戶和粉絲，廣播傳播由單一的節目傳播演化為多終端、多場景、多樣態、多品種的產品體驗，廣播媒體經營也由廣播廣告的單一樣態演化為MCN、KOL、電商、帶貨等多樣態營銷模式。這種生態環境的變化，徹底打破了廣播媒體以時間軸貫穿節目、內容、素材的媒體結構，形成了超越時空限制的矩陣模式，形成了以音頻消費者的需求為中心，讓收聽發生在任何可以想象的觸達場景下，重構訂制化音頻產品生產和組合的內容產品→用戶→傳播→營銷的新型生態模式。

廣播媒體數字化智能化的“四大要件”

要件一：人工智能。人工智能的核心價值是通過有效的預測和自我學習，提高人類駕馭不確定性的能力，從而形成一種先進的生產力。隨著人工智能的不斷發展完善，媒體在人工智能方面的應用也在不斷深化，給新聞生產的各個環節注入新的力量，提高新聞內容生產效率，擴大新聞傳播效果。主要表現為：智能抓取推進信息采集的便捷化，機器寫作使新聞內容生成多樣化，算法持續升級讓內容實現個性化推薦和人機良好的交流互通，提升用戶體驗。

人工智能在媒體領域的運用，不僅僅帶來生產效率的大幅提升，更重要的是增加用戶的體驗與感受。人工智能實用性的強化，人機協調能力的加強，采編發業務流程的重構，以及新聞工作者對人工智能系統監管權的強化，實現與人工智能系統的無縫對接，充分發揮人工智能的效能。

要件二：區塊鏈。區塊鏈技術以其去中心化、不可篡改、可追溯等特點備受全球關注，并且逐漸從概念走向應用。區塊鏈在傳媒行業的應用和探索，也將改變傳統媒體業態。區塊鏈技術在內容版權保護、打擊虛假新聞、再造業務流程、廣告精準投放、個人隱私保護等多方面將引發新一輪的行業變革。

其主要應用領域為：搭建一個包括信源評估、網絡節點審核驗證、內容不可篡改等環節的新聞網絡生產機制，對假新聞形成約束，有效地防范打擊虛假新聞;采用數字簽名對內容版權進行從確權、用權到維權的全流程跟蹤，形成一個去中心、可追溯的數字版權流轉生態，實現內容版權的商業變現。

此外，在產業互聯網時代，定制化與智能化生產使得基于用戶和產品大數據的精準投放成為廣告業發展的趨勢，而區塊鏈技術可以解決當前中心化互聯網平臺廣告傳播效果統計失真的問題。其依托智能合約，實現用戶關注度的精準量化，并將關注度轉變成查詢和交易，形成通過用戶關注度付費的正向激勵模式，并結合用戶數據和大數據，對用戶進行數字畫像以實現廣告精準投放，從而提高廣告公司的效率和利潤。

要件三：大數據。大數據時代的技術變革，正在重塑媒體行業，大幅提升了新聞生產效率，也催生了全新的新聞產品形態，給媒體用戶以更好的體驗。媒體行業正是大數據、人工智能等新技術的用武之地，通過大數據分析為受眾畫像，再通過“智能算法”實現精準推送，將合適的內容產品推送給目標用戶，實現內容分發的“千人千面”，徹底改變了傳統的內容分發模式，提高了內容的匹配度和到達率，提高了定向傳播的精度，讓內容的生產與傳播更有針對性，讓新聞宣傳與輿論引導更有精準度。

同時大數據也可以反饋受眾的內容消費需求，進而改進新聞生產和傳播流程，實現以人為本的新聞生產流程重構，幫助媒體能夠更清晰地了解受眾的需求，從而有針對性進行內容生產和輿論引導，精準把握受眾的興趣偏好、意見訴求及心態變化，實現個性化的內容生產和推送。

要件四：云計算。云計算、物聯網和大數據是第三次信息化浪潮的三個代表技術，云計算提供服務支撐，物聯網提供數據采集，大數據完成數據價值化。2019年是5G發展元年，“大帶寬” “大連接”“低延時”的特性將開啟萬物互聯時代，新型數字化業務也將不斷涌現，實現產業數字化、生活數字化與媒體數字化，讓連接和數據無處不在。5G將與以云為代表的新興技術一起組成智能化基礎設施，為即將到來的數智社會和數智媒體賦能。

數字信息化進程中產生了大規模的結構化和非結構化數據，云計算與邊緣計算的整合將成為一個重要的發展方向，云計算與邊緣計算的結合將構建出一個響應更加迅速且安全級別更高的互聯網服務環境。而對于海量的結構化和非結構化數據的處理，云計算已經逐漸成為儲存信息的主要方式，對提升和優化大數據以及對網絡新媒體信息的處理有著巨大的作用。

信息技術是網絡新媒體發展的引擎，隨著互聯網和移動互聯網的發展，網絡新媒體突飛猛進，日漸成為人們獲取信息和新聞消息的重要來源。而網絡新媒體具有數字化、網絡化、互動性、超文本、虛擬性特征，因此也形成了巨大的格式多樣化的數據資源，而這些數據特征的處理需求正是云計算的特長。云計算、云存儲可以應對大規模數據壓力，構建智能云應對終端的多樣性需求。網絡新媒體的發展趨勢、內容數據的快速增長、傳播終端的豐富趨勢，以及云計算技術在網絡新媒體行業的應用，終將更大程度地改變媒體傳播的速度和廣度。

廣播媒體數智化的“五個問題”

問題一：用戶是誰？用戶是誰一直是困擾廣播人的重要問題。廣播媒體的傳統出口傳播由于是面向不確定人群的廣域傳播，難以實現真正的內容與用戶的連接，只能依靠受眾調查實現粗線條用戶描述;網絡入口傳播在一定程度上實現了內容與用戶的間接連接，內容基本是從出口媒體遷移到網絡媒體，僅僅是拓寬了內容的傳播通路，用戶描述未能真正改善。平臺傳播真正實現了基于平臺的內容與用戶的連接，但受到廣播內容生產方式的局限，一方面廣電自有平臺用戶流量有限，另一方面第三方平臺用戶流量以及用戶描述難以為廣播所使用;生態傳播用人工智能技術改造出口媒體，采訪、寫作、互動、算法推薦、效果監測、營銷等環節與AI結合，同時為技術引擎植入價值觀的靈魂，用主流價值觀解決算法偏差，將徹底實現廣播生產方式的變革;并以媒體為基礎，通過智能技術和智慧報道為政府、企業、用戶提供全聯接的智力支持，實現基于云端的近7個億新聞用戶的精準描述。

根據《第44次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2019年上半年，全國手機網民規模達到8.47億，手機網絡新聞用戶達到6.6億。而網民年齡構成中20-59歲超過70%，達到72.3%，其中20-39歲的達到48.3%。而20-59歲的廣播聽眾占比達到84.5%，其中20-39歲的占比達到50.3%，廣播聽眾與互聯網用戶的核心人群高度重疊，充分說明廣播媒體數智化的用戶就是20-59歲的核心群體。

問題二：用戶在哪里？尼爾森網聯《中國廣播及音頻應用發展研究報告》顯示，2018年選擇網絡端口收聽的占比達到91%，較上年增長50.2%;采用網絡廣播收聽的較上年增長89.9%，說明廣播媒體傳統傳播端口的聽眾流向網端，因此廣播媒體智媒化的用戶就在網端。伴隨著廣播媒體的融媒化發展，廣播媒體的一體兩翼傳播也在向網端轉移和傾斜，廣播聽眾在向網絡廣播用戶轉型。廣播智媒化對網上用戶的行為追蹤，全方位定位用戶內容消費軌跡，深度了解廣播的用戶在哪里成為必然。

廣播智媒化就是利用人工智能技術重構新聞信息生產與傳播全流程。目前人工智能在傳媒業中的應用主要集中在三個方面：智能生產、智能傳播和智能管理。單純從智能傳播角度而言，主要是基于價值觀主導的算法推薦，通過路徑追溯、情感分析、影響評估、智能推薦，把媒體生產內容的分發從過去的不確定性傳播變成當今的確定性傳播，增強傳播效果，并由此帶來品效轉換。

問題三：用戶要什么？媒體的生命力在于媒體生產的內容產品必須能夠送達并影響到內容消費者，若想真正能夠影響到內容消費者，則需要準確分析用戶內容消費的偏好。前互聯網時代，廣播媒體可以通過受眾研究以及聽眾見面會、聽眾來信等來了解、掌握和分析廣播聽眾的收聽偏好，從而實現有針對性的節目設置和編排。

伴隨著廣播媒體生產方式的變革，廣播的傳統和網絡兩翼傳播模式也在不同程度上產生傾斜，用戶在哪里，媒體的宣傳報道就要到達哪里。根據《第44次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，2019年上半年手機網民經常使用各類APP的時長中，網絡音頻名列第六位，占比為8.8%。這說明手機網民除即時通信用時最長外，在網絡視頻、短視頻、網絡音樂、網絡文學、網絡音頻以及網絡新聞方面花費了大量的時間，而網絡音樂、網絡文學、網絡音頻以及網絡新聞與廣播媒體的內容產品存在大量交集，從某種程度上回答了廣播智媒化過程中用戶要什么的問題。

廣播智媒化通過主流價值觀解決算法偏差，實現主動推薦，通過傳播路徑跟蹤、情感能量評估、用戶互動效果，準確分析用戶內容消費偏好，從而解決用戶內容消費的痛點。

問題四：受眾如何變用戶？廣播媒體傳統傳播方式的短板在于內容與用戶的弱連接，而廣播智媒化就是構建內容與用戶的連接，通過人工智能、數據挖掘和分析技術，打造基于大數據的智能平臺和生態，實現內容生產和用戶需求之間的智能匹配，在用戶信息需求不斷迭代優化的基礎上，實現受眾向用戶的轉變。

致力于內容與用戶建立連接的廣播智媒化，是利用人工智能技術對音頻新聞信息生產與傳播全流程的重構，是基于智能生產、智能傳播、智能管理的全鏈路重構。智能生產以大數據智能分析工具作為技術支撐，實現線索挖掘、快速采編、智能助理和全景發布;智能傳播則是以全媒體智能發布系統為基礎，實現路徑追溯、情感分析、影響評估、智能推薦和精準推送，實現信息服務的個性化、智能化;智能管理通過不同模型及算法實現對用戶特征的刻畫、行為軌跡等的多維度分析，對媒體優質內容資源、活動資源、經營資源沉淀的多維度受眾數據進行整合、清洗、認證、管理、記錄以及深入挖掘、分析，并通過智能化、個性化的信息數據服務使其轉化為用戶;為內容產品的優化、精準營銷，以及面向用戶的智能化服務提供實時、高效、個性化服務，為媒資營銷管理提供支持。

問題五：內容如何準確送達？人工智能技術對音頻新聞信息生產與傳播全流程的重構，有效建立內容與用戶的連接，為廣播音頻產業優質內容的高效精準送達用戶提供了保障。廣播媒體內容傳播兩翼化激發了數據結構由單一到多源，由抽樣調查的小樣本數據到網端的海量大數據的變革，廣播媒體的智媒化依靠智能設備有效地應對了這一變革帶來的問題。

媒體大數據的核心價值是精準、高效、細微、深度挖掘用戶行為，幫助媒體建立內容與用戶的連接，精準了解用戶的行為和特性，全面追蹤用戶終端前、網絡上的收聽行為，全方位定位用戶內容消費的軌跡;基于大數據技術，精準分析音頻用戶內容消費偏好，進行智能推薦、多維交互，將單向聽眾轉變為活躍交互用戶，賦予廣播媒體互聯網的基因，實現優質音頻內容高效精準送達用戶。

通過人工智能的技術賦能實現廣播媒體在傳統傳播端口和網絡傳播端口的兩翼傳播模式下內容與用戶的連接，同時也解決了網絡端口信息輕傳播和傳統端口信息重傳播的聯通，通過大數據技術將多源異構的非結構化數據進行異構同源的結構化，實現廣播音頻用戶收聽偏好的精確描述和畫像，從而實現內容的精確送達。（作者單位：尼爾森網聯媒介數據服務有限公司）

責編：邵滿春