媒體數據資產價值評估研究

■ 蔣嘉莉

（長安大學,西安 710061）

一、引言

隨著全球信息化的發展，世界步入了大數據時代。根據希捷科技最新研究表明，到2025 年全球數據量將會從2020 的35ZB 上升至175ZB，利用大數據對數據資源進行收集、分析并加以利用已成為大數據時代下資產評估的必然趨勢[1]。游靜等人提出數據資產的價值核算若是單獨采用收益法、成本法、市場法等傳統方法，結果不能準確取得[2]。基于此，學者們積極探索新的評估方法，如張弛提出可基于深度學習法構建數據資產評估的價值模型[3]；李永紅、張淑雯則利用層次分析法和灰色關聯法對市場法進行修正[4]。

從人民日報的“中央廚房”到浙報集團的“媒立方”，從央視網的新媒體集成遙控平臺到南方報業的中央數據庫，大數據時代下，媒體行業開始嘗試打破傳統媒體的桎梏，打造順應時代潮流的“媒體數據”新平臺。傳統媒體經過幾十年的發展早已積累了龐大的內容資源，但也成為轉型的負擔。如何將這些內容資源轉化為媒體大數據并正確地衡量其價值，使其作為公司的一項重要資產，成為媒體行業關注的焦點。

二、媒體數據資產價值構成

（一）媒體數據資產特征

媒體數據不同于媒體數據庫，后者是媒體行業在自身的發展中積累的數量龐大數據資源，也被稱為媒資庫，其主要由文件化的視頻、音頻及播出成品等構成。而本文所說的媒體數據則是基于媒體連接所形成的數據生產、收集、應用和服務的能力。將媒體數據視作公司的一項資產，結合大數據與資產的定義，媒體數據資產可被認為是企業在生產經營過程中形成并擁有或控制的，以物理或電子方式記錄的數據資料，并且這種數據資料能夠為企業帶來預期經濟收益。相比于金融、政府、醫療等領域的數據資產，媒體數據資產具有多樣性、高時效性、用戶性、數據體量大、高價值性等數據特點，為媒體數據的挖掘利用奠定了基礎。

1.多樣性。不同于以往數字型的結構化數據，媒體數據往往是圖片、音頻、視頻等形式的非結構化數據。媒體數據的構成具有多樣性，包括傳統媒體數據，例如報紙數據、電視廣播數據、期刊數據等，以及來自于網站、APP、“兩微一端”的新媒體數據。除了以自身媒資庫為基礎的內容數據外，媒體機構還根據市場需求并通過行業合作，形成了輿情數據、政府數據、評估數據、經濟數據、知識數據等特色數據。

2.高時效性。大數據生成、更新和處理數據的高速性決定了媒體數據的時效性，時效性影響了決策者利用數據分析結果做出判斷的準確性。媒體數據的集聚應當是一個長久的、持續不斷更新的過程，一般來說，數據的時效性越強，其利用價值就越高。但媒體數據資產的價值也可能會因為環境的改變，在一段時間后實現價值的增值。

3.用戶性。過去媒資庫堅持“內容為王”的觀念，現在媒體數據資產的風向標對準的是“用戶為王”。例如，南方報業“中央數據庫”就將“用戶思維”作為項目系統建設的第一思維。媒體數據庫的建設以用戶需求和市場需求為導向，通過分析用戶的注冊信息、黏度與活躍度、數據應用場景，形成個性鮮明的用戶畫像，從而建立有效的媒體數據產品并提供智能推送等個性化數據服務，最終實現用戶引流與沉淀。

4.數據體量大。傳統的媒資庫在日積月累中逐漸形成規模龐大的內容資源，進入互聯網時代后，新媒體的出現又給數據資源帶來了爆發式增長。媒體數據來源包括節目源等內容大數據、依托微博、微信及客戶端的新媒體大數據以及廣告監測大數據。此外，媒體數據資產還包括對數據的重新挖掘、分析和應用，如通過IPTV EPG、有線EPG 采集的全渠道收視大數據和輿情分析大數據等。

5.高價值性。價值性是大數據的核心特性，大數據時代每天都會產生大量數據，但不是所有的數據都具備價值。傳統媒體具有權威性高、公信力強、受眾廣泛以及原創性高等特點，因此其內容數據價值較高。此外媒體數據的高價值性還體現在通過對數據的租賃、轉讓或建立咨詢智庫等形式可實現其價值的二次變現。

（二）媒體數據資產的價值來源

隨著大數據爆發式的增長，媒體數據資產在媒體行業的價值逐漸升高，媒體行業數據資產價值來源主要包括兩類，即數據交易價值和數據賦能價值。

1.數據交易價值

數據交易價值是指交易媒體機構自身擁有的數據資源所帶來的價值，包括銷售數據庫所產生的價值和銷售數據分析報告或模型所產生的價值。銷售數據庫并非指片面的銷售數據，這里是指提供數據庫服務，最常見的就是打造數據化產品，比如知網數據庫就是通過向各大高校、科研院校等出售數據資源獲取收益。銷售數據分析報告和模型也是一種常見的數據交易形式，媒體機構基于商業目的，通過對媒體數據的深度挖掘、加工和分析，形成有價值的數據分析報告或模型，獲取數據分析結果能幫助客戶做出、進行有效的決策。

2.數據賦能價值

數據本身不具備價值，其價值產生于數據所賦能的服務和業務。媒體機構基于自身業務的需要，在數據驅動發展過程中，通過整合所有媒資數據和外部數據，建立起一系列的數據技術產品，例如南方報業中央數據庫、人民云大數據開發共享平臺、央視網的新媒體集成遙控平臺。這些數據技術產品具備數據采集和存儲能力、數據查詢分析能力、數據展示及可視化能力，通過對外開放以方便用戶對其技術系統進行操作，從而享受平臺所提供的數據查詢、下載、分析等服務。數據為業務賦能體現為增強媒體運營管理能力，助力媒體數據資源優化，例如廣電媒體通過數據挖掘的方式，實現對用戶的精準定位，進而實現節目精準推薦和智能廣告投放。

（三）媒體數據資產價值影響因素

媒體數據的價值主要通過為企業內部業務賦能和外部數據轉讓租賃實現，因此在討論媒體數據資產價值的影響因素時，應當從數據作用路徑出發進行綜合考慮。本文根據上海德勤數據資產評估有限公司與阿里研究院研究[5]提出的數據資產價值評估體系，結合媒體數據資產的特征，將媒體數據資產價值價值影響因素劃分為數據質量維度、數據應用維度和數據風險維度。

1.數據質量維度

數據質量維度是從數據本體特性來闡述的，數據質量的好壞對決策、運營、算法等會造成直接影響。數據質量是數據資產價值得以實現的前提，也是保證數據應用的基礎，對數據的質量水平進行合理評估，有利于數據應用價值進行準確預測。結合媒體數據資產的特征，媒體數據質量的影響因素包括數據規模、完整性、一致性、活躍性、真實準確性等。

2.數據應用維度

媒體數據價值的最終實現是以能否應用為評判標準，只有得到應用數據才具備商業價值，因此數據應用的價值取決于數據的應用成效。媒體數據資產應用價值可分為對內應用價值和對外應用價值，對內是指數據資產的增值，即加強企業的內部聯系及營銷能力提升，對外是指數據資產的變現，例如數據的轉讓與租售。因此，媒體數據應用價值可通過數據的市場性、多維性、時效性、場景性來體現。

3.數據風險維度

數據風險維度也可以認為是外部環境對媒體數據資產價值的影響。當下，媒體數據交易市場已逐步建立，但并不是所有的數據都可交易，其交易受所在市場環境和法律制度的嚴格約束。2018 年歐盟出臺的《通用數據保護條例》對數據的收集、使用和交易做出了嚴格的規定，極大保護了用戶的個人隱私。數據所處的商業環境中的法律限制和道德約束是數據資產價值的主要風險來源，數據的使用或交易若不遵守法律和監督的規定，有可能使其數據價值歸零，媒體機構也會因此遭受損失。因此，在媒體數據資產的價值評估中應充分考慮到這兩類風險影響。

三、媒體數據資產價值評估方法選擇及模型構建

（一）媒體數據資產價值評估方法的選擇

1.傳統的無形資產評估方法

數據資產作為無形資產的一種，其價值評估適用于無形資產的價值評估方法。傳統的無形資產評估方法包括成本法、市場法、收益法。成本法是指通過計算數據資產的各種貶值并從其重置成本中予以扣除從而獲得數據資產的價值；市場法是指對比市場上存在的與目標數據資產相似或相同的數據資產的近期交易價格，分析并調整差異從而估算價值；收益法在無形資產評估中的應用最為廣泛，是通過測算數據資產未來給企業帶來的收益值，并通過折現率將未來的收益值轉化為現值進而得到數據資產價值的一種方法。然而由于數據資產的不可復制性、收益難預測性、公開交易不足性，傳統的無形資產評估方法不能準確合理的評估數據資產的價值，因此需要提出新的研究思路。

2.層次分析法

層次分析法，簡稱AHP，是指將某一復雜的多目標決策問題作為一個系統，通過目標分解，從而進行定性和定量分析的決策方法。層次分析法因其簡單明了、實用性、系統性等特性，近年來常被用做評估數據資產價值的研究。層次分析法能夠考慮到媒體數據資產的特有屬性并量化其影響因素，從而形成媒體數據資產價值評估指標體系，進而根據各指標的權重計算出數據資產的價值。

（二）基于AHP 法的媒體數據資產價值評估模型的構建

1.構建評價指標體系

運用層次分析法時，首先也是最重要的步驟就是構建評價指標體系，這也是構建判斷矩陣的基礎。評價指標體系一般設計為三個層次，分別是目標層、準則層、方案層，指標的選取往往根據所考量資產的價值影響因素。

2.構造標度表

對于各個指標的比重，采取兩兩因素比較的專家打分法。在對兩個因素進行比較時，需要有定量的標度，可以采用標度表方法，標度表見表1。

表1 比例標度表

3.構造判斷矩陣并進行一致性檢驗

所構造的評級指標體系每一層次都包括兩個以上評價指標，使用所構造的標度表（表1）中1-9 標度值表示兩兩之間的重要程度，從而構造出比較判斷矩陣。構造的判斷矩陣只有通過一致性檢驗后，方可進行分析和計算。一致性檢驗的步驟如下：

當CI=0 時，表示A 一致，CI 的值越大，判斷矩陣的不一致性程度越嚴重。當階數大于2 時，判斷矩陣的一致性指標CI 與隨機一致性指標RI 之比稱為隨機一致性比率。

其中RI 為平均隨機一致性指標，其值可以通過RI 值表查詢，如表2。

表2 一致性指標RI 值數值

當CR＜0.1 時，即可認為判斷矩陣具有滿意的一致性。因為指標之間重要程度的判定存在主觀因素，因此當判斷矩陣不能通過一致性檢驗時，就需要對指標的賦值進行調整。

4.層次總排序

將所構造出的判斷矩陣中的指標賦值代入到Matlab 軟件中，可計算得出各指標的權重，根據權重可判斷出底層指標中的重點指標。計算出各級指標的重要性程度后，便可沿層級結構自上而下求出各級要素對于系統總體的綜合重要性，也就是進行層次總排序。

5.各要素評價指標的確定

該步驟是對方案層的各要素進行量化，對于定性指標主要是根據公司業務的專家意見，采用專家評分法得出，定量指標則通過具體評分標準來確定分值。每個評價指標的取值范圍為0～10，數據越大表示評價等級越高。

6.評估結果分析

以計算出來的Z 值作為衡量媒體數據資產在企業價值中所占比重的大小，該比重與實際對應價值的劃分通過與專家討論而來，最終確定的分值分級表如表3 所示。

表3 分值分級表

四、南方報業傳媒集團數據資產評估

2014 年南方報業多媒體信息展示查詢平臺上線，自此拉開南方傳媒發展大數據的大幕。到2018 年，南方傳媒開始打造集團旗下十大智庫，包括南方經濟智庫、南方法治智庫、南方數字政府研究院、南都大數據研究院、南方輿情數據研究院等。這樣的規模和投入，表明了南方傳媒今后將致力于實施數據優先戰略的決心。其中南都大數據研究院結合市場和用戶需求展開課題研究，已形成數據報道、咨詢研究、數據庫與輕應用等八大系列近百項產品，入庫數據超10 億條。

（一）構建層次結構模型

媒體數據資產價值指標體系如表4 所示，包括1個總指標、3 個一級指標和11 個二級指標。

表4 價值指標體系

數據質量是衡量數據資產價值的重要指標，一般來講數據質量越好，其價值就越高。數據規模就是數據體量的大小，數據規模大是大數據最顯著的特征，媒體因擁有龐大的數據量，所以具備較高的潛在價值；數據完整性是指數據的記錄是否完整，有無缺失的情況，數據完整性越高，價值就越大；真實準確性是指數據是否能正確描述對象的屬性，真實的數據才有價值；數據一致性是看數據值之間是否存在沖突信息；活躍度即數據更新的頻率，數據更新的頻率越高，數據就越活躍，價值相應也就越大。

數據的價值在于與應用場景的結合，不同應用場景下，數據所貢獻的經濟價值有所不同。時效性指數據在有限時間中對作用目標的滿足程度，對媒體數據而言，可能過去的收視數據并不適用于當前決策，一般來說，數據的時效性與數據資產價值呈正比關系；多維性是描述數據多寡程度的指標，媒體具有的數據類型越復雜，則數據資產的價值就越高；場景性是指某數據在不同具體場景下所體現出的經濟價值的差異，由于不同行業的規模、數據應用程度等具有差異性，因而不同場景下的數據集，其價值會相差很大；市場性則指數據集被市場接受的程度，也就是媒體數據產品是否契合市場，其越被消費者所需要，價值就越高。

法律限制是指數據的收集、使用和交易都不應該脫離法律的框架，如一些未經脫敏脫密的數據不可以直接對外銷售，因此法律的存在影響著數據資產的價值。通常來講，受法律限制少的數據資產其價值就越高；道德約束，是指來自社會輿論壓力的風險等，媒體機構獲取個人隱私信息如不恰當使用，不僅會受到法律的制裁，而且還會受到來自社會民眾的道德譴責，繼而產生信任危機、影響公司形象，數據資產的價值也會因此下降。

（二）權值計算

以準則層為例進行分析，判斷矩陣應根據專家打分法所確定的相對重要程度來構建，所賦予的判斷矩陣數值結果如表5 所示。

表5 準則層判斷矩陣賦值結果

根據表可得判斷矩陣A

計算矩陣A 的特征向量W=（2.15441.14470.4055）T

最終得到準則層各指標權重向量Q=（0.58160.3090.1095）

同理可得其余因素權重，指標權重如表6 所示。

表6 指標權重

續表

對指標權重進行分析，發現對鐵路數據資產價值影響最大的因素分別是活躍性和場景性，說明目前媒體數據資產在媒體行業應用中的經濟價值普遍得到認可，而媒體數據更新程度的快慢會直接影響其價值。

（三）各要素評價指標的確定

將指標構成評價因素集，根據不同屬性的指標構造評語集。以定性指標多維性為例，請20 位專家對其進行價值評估，如表7 所示。

表7 專家評分表

定量指標以完整性為例，通過以下公式就可確定：

完整性分值=（數據集中所有滿足條件的數據量/數據記錄分值）×100%×10

（四）媒體數據資產價值綜合評價

將11 項數據資產要素的權重wj和評分結果rj代入到公式中，最終得到南方傳媒集團數據資產價值指數為6.47。

層次分析法將目標問題層次化，并幫助評價者將經驗判斷予以量化，能夠更全面考慮影響媒體數據資產的各類因素。同時，用該方法評估媒體數據資產，能體現出各要素在整個價值體系中的相對權重，幫助企業和評估機構確定各部分的重要程度，從而實現媒體數據資產價值的增值。

五、結語

新媒體時代，新聞資訊和用戶讀者通過大數據連接起來，大數據技術給傳媒行業帶來了深刻的影響，其價值已逐步體現。雖然我國已步入大數據時代，但媒體數據的應用以及交易市場的建設仍處于探索階段，關于大數據的相關理論研究不夠成熟。因此我國應盡快完善數據資產方面的政策法規，評估機構也應加強對媒體數據資產評估工作的重視。此外，媒體機構應加快傳統媒體向新媒體轉型的步伐，打造有價值的數據庫，通過多樣化的盈利模式、專業化的數據服務和創新型的運作機制，實現數據媒體數據資產的增值，這樣才不會被大數據時代所淘汰。