大數據技術在廣播電視監測中的應用策略探討

李成堃

（大連新聞傳媒集團大連廣播電視發射臺，遼寧 大連 116000）

0 引 言

目前，大數據技術已得到人們日常生活、生產的廣泛應用，為人們帶來了巨大的便利。大數據、云計算等先進技術的應用，也為廣播電視行業的進一步發展提供了技術保障，為智慧廣電的實現提供了良好的機遇。廣播電視行業的監測工作也需要結合時代發展要求，及時改進監管模式，全面整合各類監管資源，構建云平臺與數據平臺，積極引進大數據技術，為監測工作開辟智能化、信息化、數字化的發展方向，構建互聯互通、數字智能、資源共享的監測網絡。廣播電視播出形態繁多，內容豐富，傳統的監測工作模式已難以滿足實際要求，大數據技術的應用已成為必然趨勢。因此，采取有效的應用策略十分必要。

1 大數據技術與廣播電視監測概述

1.1 大數據技術

大數據技術是一種通過多種途徑采集海量數據并進行高效加工處理，最終輸出有價值信息數據的一種技術手段。對其功能進行分析，大數據技術具備數據收集、存儲、分析及處理功能，功能完備。其中，數據信息的收集主要依靠各類傳感器對滿足要求的數據進行實時、靈活、全面收集，最終獲取海量的信息內容；數據存儲以互聯網、計算機技術為基礎，能夠將完成收集的數據進行初步篩選、加工，按照相應的標簽將其進行分類存儲、管理；數據的加工處理也需要依靠相應的算法和模型實現。大數據技術能夠實現對數據的深度挖掘，最終篩選出具有價值的數據信息資源。

對大數據技術的特點進行分析，其特點主要包括：

（1）可視化。通過運用大數據技術，能夠將原本虛擬、分散的數據信息通過更加直觀形象的方式為用戶呈現，能夠幫助用戶快速識別和了解數據信息內容，提高對數據信息的感知能力。

（2）極強的預測性。大數據技術具備數據建模等功能，可以結合用戶需求，設置相關參數，構建出數據模型。通過對模型的分析，可以預測相關趨勢與發展規律，有效利用數據信息，提高預測分析能力。

（3）靈活性。大數據技術的運用以一系列算法為基礎，而這些算法能夠結合用戶需求進行不斷調整與完善。因此，大數據技術的應用極具靈活性，可以結合算法進行不斷優化與更新。

1.2 廣播電視監測

廣播電視監測是廣播電視業務工作的重要一環，主要指通過采取有效的監測手段，以客觀測量及主觀評價充分反映廣播電視節目的播出情況及質量。廣播電視監測對于保障廣播電視的覆蓋效果、提升傳輸質量和播出質量具有重要作用，具體監測內容主要包括廣播電視頻段無線電波秩序、播出動態等[1]。廣播電視監測工作的開展，有助于確保信號傳輸與接收的有效性與穩定性，對于廣播電視系統的穩定運行具有重要意義。而且，目前隨著技術水平的不斷提高，廣播電視微波信號體量明顯增加，為了進一步提高信號傳輸質量，需要采用有效的監測手段合理調控信號資源，確保信號能夠以適宜的方式進行傳輸。

2 廣播電視監測工作現狀分析

經過長期的發展以及先進技術的運用，目前廣播電視監測工作已基本實現數字化、自動化監測，對于確保節目的安全、穩定播出做出重要貢獻。但是，隨著新媒體的誕生以及大數據等先進信息技術的發展，目前廣播電視監測仍存在一定的問題。

2.1 監測工作存在諸多不確定性

廣播電視監測并非單一對廣播電視系統運行情況的監測，而是涵蓋諸多內容。隨著科技的不斷發展，其學科專業知識以及領域也在不斷增加，系統的硬件不斷升級與更新，導致數據庫環境及系統運行環境處于不斷變化的狀態，因此監測工作伴隨諸多不確定性[2]。具體原因主要在于，現行廣播電視監測體系尚未明確統一的硬件配置與軟件版本，難以確保工作質量，對硬件性能的更新優化造成阻礙。

2.2 監測業務獨立分散

目前，廣播電視監測工作各部門的業務較為獨立，各自為政現象嚴重，監測單位間的交流溝通明顯不足，難以實現數據信息的有效共享，開展同步監測十分困難，相同業務網絡下很多監測系統平臺也是各自建設，因此難以有效整合各類資源，數據信息無法得到有效利用，資源浪費現象嚴重。如果一個區域出現故障問題，極易對其他區域造成影響，難以確保節目的正常播出。目前廣播電視監測體系以樹形模式為主，多個子系統共同組成監測系統，當其中一個系統或路徑傳輸環節發生異常，必然會影響到整個系統的運行。

2.3 業務內容繁多復雜

信息化時代背景下，廣播電視監測工作的范圍在不斷擴大，業務量明顯增加，不但需要對信號傳輸質量、節目播出質量等進行監測，還需要監測節目內容、廣告內容等多個方面。目前節目內容呈現多元豐富的發展趨勢，節目的播出依賴于獨立的服務器，因此需要加強對服務器的管理。工作量增加的同時，工作的復雜程度也在增加，面對大量、煩瑣的應用接口，工作難度明顯提高。

2.4 智能化水平有待提高

結合現狀分析，廣播電視各領域的監測系統呈現信息化、智能化、規范化的發展趨勢，技術水平明顯提升，但是其智能化水平仍有待進一步提高。對具體原因進行分析，首先，監測系統對大數據、新媒體等技術的應用頻率較低，程度不夠，很多監測工作仍依靠人工手段完成；其次，監測數據關聯性分析水平低下，各監測模塊互相獨立；最后，監測數據的采集與分析存在諸多弊端，只注重本單位設備的監測數據，具有一定的局限性[3]。而廣播電視在制作、傳輸等過程中，很多有價值的數據信息均可以采集，且很多數據間存在較強的關聯性，對相關數據的分析，有助于提高智能化水平，進一步提高監測質量和效率。

3 大數據技術在廣播電視監測中的應用策略

3.1 數據采集

傳統工作模式下，廣播電視監測工作以人工操作為主，工作人員需要將不同媒體下廣播電視節目的數據進行細分，并對完成劃分的數據信息進行單獨監測，最終將監測獲取的數據進行整合，生成廣播電視監測的最終結果。這一工作模式雖然具有一定的效果，但是工作量較大，需要耗費大量的時間和精力，整體工作效率和質量低下。大數據技術在信息采集方面具有自動化、信息化、智能化等優勢，已成為目前廣播電視監測中數據采集的主要技術。通過運用大數據技術，工作人員可構建相應的大數據系統、平臺，能夠高效、完整地收集廣播電視節目信息，在實時、動態的監測過程中及時發現問題、分析問題、解決問題，為信號傳輸質量及節目播出質量提供保障[4]。合理運用大數據技術，能夠充分收集各類監測信息，數據采集以文本挖掘、網絡搜索技術為基礎，深入挖掘各類有價值信息數據，為工作人員隨時獲取相關信息提供巨大的便利。除此之外，大數據技術還具備存儲功能，能夠將收集的數據進行合理存儲，彌補傳統工作模式下信息存儲困難的不足。

3.2 構建專業模型

構建專業模型，有助于進一步提高廣播電視監測水平。具體工作過程中，專業模型在監測工作體系中類似“信息樹”，也就是通過模型能夠將原本分散、抽象的數據通過直觀的樹形模型呈現出來，在“信息樹”中呈現各監測模塊間的關系，幫助工作人員更為準確地分析廣播電視信號的傳輸情況和效果[5]。同時，根據數據庫中存儲大量信息的重要程度，專業模型能夠對數據信息進行合理劃分與科學排序，將完成處理的信息數據重新配置在模型中，具有動態更新的特點，能夠保證監測工作的時效性。

3.3 數據分析

廣播電視監測結果的生成以及相關監測措施的制定，都需要以數據信息為基礎。數據信息能夠為相關業務工作、決策工作提供重要的依據。隨著廣播電視節目類型、數量的不斷增加，監測系統需要監測的數據信息量也在不斷增加，監測規模越來越大，導致工作難度明顯提升。通過合理運用大數據技術，積極開發智能化的數據監測平臺，能實現對信號、信息數據的自動采集、分析及處理，無需等待較長時間便可以得到監測結果，為系統運行、節目播出質量、信號傳輸質量的準確判斷提供保障。另外，通過對大數據技術的合理運用，監測系統能夠自動生成相應的檢測模型，及時將數據信息的分析結果反饋給工作人員，為其評估算法是否合理、模型是否客觀提供參考依據，準確體現廣播電視信號傳輸的具體情況，為工作人員進一步優化相關算法和模型提供指導。

3.4 信息綜合管理

廣播電視監測是一項長期、系統的工程，工作內容、流程復雜，不但要做好常規信號傳輸、接收的監測，還需要為節目產生工作的優化提供數據保障，這便需要加強對廣播電視監測信息綜合管理平臺的利用，構建完善可靠的綜合管理平臺，加強對大數據技術的運用。大數據技術不但具備數據采集、分析等功能，同時還具備數據檢索功能，可以充分結合用戶需求高效收集和呈現相關數據信息，為廣播電視監測管理提供信息支持。

4 廣播電視監測應用大數據技術應注意的相關問題

4.1 數據并非越多越好

對廣播電視監測工作而言，大數據技術的應用并非把所有考慮到的數據進行全面收集。如果獲取的數據過多，并不會提高工作效率，而是會占據大量的存儲空間，后續數據的分析和處理的復雜程度也會提高，這也是導致很多單位應用大數據技術頻率較低的主要原因。數據量較大，則需要依靠可靠的數據處理系統對海量數據進行有效處理。實際上，如果收集、存儲及分析數據的成本較高，工作人員應適當舍棄一些數據。大數據技術應用初期，相關主體應結合業務需求構建專門的數據模式，明確主要問題，采集能夠解決主要問題的數據信息，避免獲取大量無價值的數據信息，逐漸提高監測系統的工作效率。

4.2 充分挖掘數據的潛在價值

廣播電視監測中應用大數據技術，應充分挖掘數據的潛在價值，考慮其再利用。一項數據目前沒有價值并不能說明其未來沒有價值。工作人員應具備創新意識，改進操作方式，更新工作理念，將沒有價值的信息轉化為有價值的信息。數據信息的重復利用也能夠得到諸多不同的結果，而由于人們思維的局限性，忽視了對數據信息的重復利用。例如有線電視EPG信息，對單個頻道信息在時間軸上進行縱向分析，能夠了解節目構成；而通過對節目信息的橫向對比，能夠了解哪些節目受觀眾喜好；對節目進行分類統計，能夠及時發現相關問題[6]。

4.3 避免過于迷信大數據

目前，大數據技術是一項具有極高應用價值的先進技術，但是也應避免過于迷信技術，認為數據分析便能夠解決所有問題。大數據的分析主要以算法為基礎，很多方法都是基于計算機學科、數學的相關理論，且大數據架構并非一種萬能架構，傳統數據架構也具有其自身優勢。大數據背景下，單位內部數據結構主要為混合式結構。精確數據具有明顯優勢，其每條數據均具備準確的含義以及明確的價值。例如，上報一條廣播電視節目播出異常信息，傳統關系型數據庫能夠高效處理相關數據信息，通過匹配相應的對策，得到具體結果。大數據的優勢在于對模糊數據的處理，例如對業務系統的網頁記錄進行監測等，能夠實現對海量模糊數據的全面整合和有效分析，明確業務流程，挖掘有價值的信息，之后通過海量數據對比，進一步優化配置，提高工作效率。

5 結 語

為了滿足工作要求，彌補傳統工作模式的不足，廣播電視監測工作中采用大數據技術十分必要。大數據技術的應用，能夠實現對數據信息的有效采集、處理、分析和加工，為相關業務工作提供信息支持，進一步提高廣播電視監測效率和質量。