大數據為智慧媒體時代奠基——訪方正電子數字媒體業務部開發部部長 朱建波

記者：從傳統媒體到全媒體，再到智慧媒體，您怎么理解這樣的發展趨勢？

朱建波：最近幾年，隨著互聯網特別是移動互聯網的興起，傳統媒體與新媒體之間融合互通，都分別建立了自己的網站、官方微博和微信公共帳號，信息傳播手段層出不窮，傳播方式不斷豐富，同時媒體大膽嘗試機構改革和流程再造，從“物理變化”趨向“化學變化”，構建了適應全媒體需要的產品體系和傳播平臺，因此可以說媒體已經共同進入了一個全媒體時代。而分析當前媒體的狀況，目前大多都是大眾化的傳播，針對所有讀者都推送相同內容和廣告，而在一個信息爆炸的時代，讀者獲取內容已經非常容易，獲取自己需要的內容卻非常困難，因此我們提出了智慧媒體的理念，從“全媒體時代”任何人、任何時間、任何地點獲得信息轉換到智慧媒體時代將正確的信息傳遞給正確的人，媒體通過對信息的選取與重新組合，為人們提供有效、即時、個性化的信息服務，成為人們學習生活工作必須的“智慧媒體”，通過這樣的轉變，我們首先能粘住用戶，在此基礎上從大眾營銷轉變為個性化營銷，將我們的用戶轉換為價值，因此我們認為，智慧媒體將是媒體的未來。

記者：從含義上，智慧媒體的定義是怎樣的？它包含哪些鮮明特征？

朱建波：智慧媒體從定義上是利用情景感知計算，分析信息消費者的環境、行為和偏好，提供與用戶需求相匹配的內容、產品和服務，以提升消費者的用戶體驗。在這里有幾個關鍵詞，一是情景感知計算，就是感知讀者當前所處的位置、時間和狀態，滿足此時、此刻、此地的需求，二是要分析讀者的環境、行為和偏好，其中行為和偏好比較容易理解，而環境我們可以簡單舉例，比如手機有Wi-Fi和移動網兩種接入方式，如果系統感知到我使用的是Wi-Fi接入時，應該給我推送視頻和高質量的圖片，如果是移動網接入時，網速會比較慢，則應該給我推送文字和低質量的圖片，這樣我的用戶體驗就會非常好，因此智慧媒體最重要的就是提升讀者的用戶體驗。

那智慧媒體又包含哪些特征呢，我們分析主要有三個特征：一是要多終端全天候覆蓋。隨著智能手機的普及，人們可以隨時隨地的獲取信息，就連晚上睡覺之前都要拿出手機來看看，因此媒體首先需要多終端覆蓋，并且要24小時不間斷的提供服務。二是從資訊媒體發展到智慧服務，我們不僅要發布資訊信息，還要根據分析讀者的需求提供個性化服務，服務包含的內容也是多方面的，除了資訊外還應該包含工作、生活、社交等各個方面，特別是區域本地化服務，更加貼合用戶的實際需求。三是從大眾營銷轉換為精準營銷，這里有兩個層次，一是根據上下文的內容匹配相應的廣告，二是通過分析讀者的偏好，提供個性化的營銷。

記者：智慧媒體與大數據是什么關系？

朱建波：我們剛才說到，智慧媒體要為讀者提供個性化的服務，因此我們就要分析讀者的需求，也就是大數據用戶的行為挖掘，了解讀者現在和未來喜歡看什么。咱們可以盤點一下自己的客戶數據，包含我們的訂閱用戶、網民、微博粉絲和微信的關注帳號，我們很多媒體在微博上的粉絲關注量都達到幾百萬，這些粉絲的喜好，都是我們可以分析和利用的數據，幫助我們了解讀者的喜好和偏好。在分析完讀者，知道每個讀者的需求后，我們還要從海量數據中抽取和整合內容，將讀者最關注的內容推送給他。媒體內容數據包含自有資源和互聯網資源，自有資源是我們多年積累下來，目前大部分都存儲在自己的資源庫中，互聯網資源非常大，據統一，截至到2012年底，中國網頁數量達到1272億個，另外每天光新浪微博的更新量就近億條，這些數據我們都可以去分析和挖掘。無論是用戶行為分析還是內容的抽取和挖掘，都是基于龐大的數據開展，只有大數據的分析和挖掘做的好，后續的為用戶推送個性化內容、廣告和信息服務才能實現，因此我們認為大數據的分析和應用是構建智慧媒體的基礎。

記者：從技術上，構建智慧媒體的步驟是怎樣的？關鍵技術包括哪些？

朱建波：構建智慧媒體的步驟其實和他的特征是有相關性的，我們從幾個特征分析來看，主要有四個步驟：

第一步就是媒體首先要多終端、全天候覆蓋用戶，也就是在各種主流終端都要有自己對應的產品和服務，24小時不間斷給用戶提供有價值的服務；

第二步是識別和分析客戶，根據媒體現有的客戶信息建立分析模型，通過專業的客戶特征模型分析各類客戶的數量、業務狀況，這是對客戶整體的分析，還要以某一客戶為核心，分析客戶的行為，屬性，特征，偏好，環境，人物關系，從而全方位掌握客戶動態；

第三步是內容的挖掘和重組，為內容資源打上各種標簽，有資源本身具備的屬性，也有用戶的行為屬性帶來的相關屬性；

第四步就是根據客戶分析的結果，推送相關的產品和服務。

只有這幾步都做到了，我們才能說自己是智慧媒體。

在這些步驟中涉及到的關鍵技術也很多，主要歸納起來是兩大平臺加一個服務，兩大平臺是客戶分析平臺和內容服務平臺，客戶分析平臺是整合各種渠道的客戶，開展用戶的數據挖掘，通過切片切塊篩選數據、向上和向下的數據抓取、通過旋轉得到不同視角的數據；另外一個就是內容服務平臺，利用分類特征提取、分類聚類、話題檢測、實體識別、高維索引等方面的技術，對內容進行聚合、重組和優化，為不同的用戶匹配對應的內容；一個服務是情景感知計算服務，比如位置服務、網絡感知、狀態感知方面的技術。借助于這些技術，媒體可以在統一用戶數據和內容數據管理的基礎上，分析用戶的個性化需求，整合各種內容資源，共同構建智慧媒體。■