數據驅動：從量化到化理

曾震

【摘要】本文根據數據驅動的特點，從數據量化出發，著力論述如何有用、有效地化理數據，分析受眾的影響力，從而提高廣播電視媒體的市場競爭力。

【關鍵詞】數據驅動 量化與化理 受眾影響力 市場競爭力

【中圖分類號】G220 【文獻標識碼】A

數據驅動是一種全新的運營模式，從大數據中進行量化，提取有用、有效的數據，挖掘其真正價值，精準定位目標受眾，服務于廣播電視頻率（頻道）、欄目、節目的生產、管理，成了媒體經營極為重要的一環。筆者認為，隨著大數據時代的到來，只有充分利用數據資源，才能真正提高廣播電視媒體的受眾影響力與市場競爭力。

一、正確地認識量化數據

量化數據指的是用數字表示并且可以進行一定計算的數據，而量化就是把有關內容科學化、數據化。大數據時代，越來越多的廣播電視臺在考核一個欄目或一個節目的最終成效時，不僅要看其定性，還要看其定量，即運用數據來量化其運作的結果。例如：一個欄目或節目投入了多少資金，用了多少勞動力；有多少廣告量，賺了多少或者虧損了多少？與不同時段同類別欄目（節目），或者與同時段但不同類別欄目（節目）相比，它的收視率與市場占有率（市場份額）排位又是怎樣？所有這些，在過去來說可能還是比較復雜的事情，但如今，各行各業都有大量的數據庫以及可利用的數據，而且不少行家都重視海量數據背后的信息，想方設法挖掘其價值。大家越來越清楚，大數據僅僅是數據驅動的基礎，數據驅動才是大數據的應用體現。

目前，由于大多地方的廣播電視臺都建有頻率（頻道）、欄目（節目）的財務、視聽數據庫，并從當初僅存儲簡單數據和一般表格的文件庫，發展到目前已經成為能夠進行海量數據存儲與復雜運算的大型系統數據庫，且系統里的數據已經在廣播電視頻率（頻道）各個層面得到了較為廣泛的應用。

二、從服務出發化理有效數據

化理指的是事物變化之理，理即物質本身的紋路、層次，客觀事物本身的次序。大數據中雖然蘊含著巨大的價值，但是從實際使用方面來看，有些數據是有效的、有些數據是無效的，有些數據現在是有效的、有些數據現在無效而以后可能有效。化理有效數據就是通過監測、篩選和量化，獲取、處理和使用數據，把枯燥無味的數據或者較為抽象的東西盡可能用鮮活的數字、生動的例子以直觀的形式呈現或用通俗的語言解釋，讓人易于理解、便于把握，并以之來指導當前的生產、規劃未來。

長期以來，在事業規劃與發展中，不少人存在著重歷史、輕現實，重經驗、輕成效的傾向。然而，與教條主義和經驗主義相比，數據驅動有事實依據，不僅可以發現問題，而且可以圍繞問題展開討論、進行比較，還可以迅速判斷事物的走勢，果斷地做出正確決策，展開有效的實際行動。數據驅動可以幫助我們在海量的數據中探索欄目或節目的發展方向，及時調整板塊內容與節目形式，開發新節目，創辦新欄目。

擔任視聽數據分析或做過收聽、收視方面調查的專業人才都非常清楚，收聽或者收視調查公司也只是提供一些零散的數據，而不會告訴你，哪些是重要的、哪些是次要的；哪些與你的事業發展關系大、哪些與你的事業發展關系不大，更不會給你提出任何實質性的頻率（頻道）、欄目（節目）運用的具體意見和要求。所有這些都得根據工作需要和服務對象的實際，依靠事物本身與其發展規律進行詳細分析、有效判斷，找出具有參考價值的數據。舉一個例子來說，某日某頻率（頻道）的直播節目，有多少觀眾收聽（看），我們可以計算其收聽（視）率；其地區的競爭力怎樣，我們可以運算一下市場占用率（市場份額）與時段排名。但是，作為一個頻率（頻道）、欄目（節目）生產部門往往不應該止步于此，而應更加關注經過精心策劃的欄目（節目）什么人在聽（看）、什么人不聽（看），什么人多聽（看）、什么人少聽（看），這些問題一直會縈繞在他們腦海里：與頻率（頻道）、欄目（節目）定位是一致了，還是存在著差距？差距在哪里？這些都不是一兩句話、一兩個數據就能解決的，而是需要進行系統的、詳細的分析。

在一些比較重視收聽（視）狀況而且善于運用收聽（視）率的城市廣播電視臺，我們可以看到，在搜集完數據之后，他們首先對“觀眾類別”進行定義，如針對性別、年齡、教育程度、職業和收入等方面進行分門別類，然后運算出相關的數據；在同一類型的對比計算中，又要看看各自占據的權重，即利用一個或多個數據集合分析，看看是什么群體占據著主導地位，他們是否與頻率（頻道）、欄目（節目）的定位相吻合。如果不是的話，那么就要考慮欄目（節目）的調整。因為欄目（節目）未能緊緊地吸引住主要的目標群體，說明欄目（節目）的定位出現了問題；而短時間內欄目（節目）出現某一群體觀眾流失，就要考慮是否需要根據受眾的需求進行相關調整，進一步完善欄目（節目）內容。

由此可見，大數據十分重要，但并不是所有的大數據都是有用、有效。只有通過化理的方法，才能把能夠說明問題、指導生產的數據挖掘出來。

三、深解數據驅動：從過去到未來

有人說，大數據是金礦。因而，在大數據時代，我們可以隨時淘寶，從諸多數據中挖出具有價值的“金子”。但是，也有不少人認為，現在正看到的數據只能說明過去，卻無法反映未來，而最具價值的不應寄望過去，而應在于未來。事實上，過去與現在有關、現在又關系到未來。聯系廣播電視媒體實際，我們如果沒有正確的視聽市場理念，沒有相應的技術能力和必要的運算手段，眾多大數據會與我們擦肩而過，變得失去意義。

數據驅動就是要在數據海洋里，發現一些從前沒有注意到、認識到的東西。數據驅動通過有效挖掘并進行科學、合理的數據分析，不僅能夠讓人們真正認識數據、運用數據，而且有利于指導廣播頻率、電視頻道的經營與欄目（節目）生產。

（一）從需求挖數據

挖掘數據就是從一大堆數據中挖掘有效的信息。那么，怎樣挖掘出有效的數據，使之為廣播電視經營服務呢？在一個城市廣播電視臺，一個頻率（頻道）或者某一個欄目（節目），往往制定有一個可供考核的目標，這些目標不僅適用于管理者，而且也適用于頻率（頻道）、欄目（節目）的參與者。通過數據的分析可以讓所有員工了解頻率（頻道）、欄目（節目）生產狀況，包括經營的收入、受眾的反饋等。達成這個目標的前提是搭建一個比較完整的數據收集與分析的平臺。目前，一些諸如印孚瑟斯技術公司（Infosys）的軟件已經可以做到較為快速的交互運算，查找收聽與收視所需的數據。有的軟件還可自動進行動態分析，不斷地監測收聽收看數據的變化，幫助客戶了解頻率（頻道）、欄目（節目）的運營狀況。

在信息處理的整個過程中，數據驅動決策的基礎是擁有較為準確而充足的數據。判斷數據的一般做法是把同一類型的數據歸納在一起，將同一類型的所有數據錄入，并從數據區域開始制作相關的趨勢圖，把各種變量之間的關系及其相互作用的結果清晰地表現出來，把復雜的因果關系匯合而變成簡單明了的線條，讓人們從嬗變中看趨勢，認識其規律；從變化中，觀進展，預測其未來。

（二）從行為看發展

在收聽、收視的調查中，人們往往對收聽率、收視率背后的受眾有什么樣的愛好、興趣、情感、態度以及行為模式等知之甚少，甚至是一無所知。例如：許多受眾已經習慣邊聽邊看欄目（節目）邊刷微博、發微信，受眾在微博上對某一個欄目（節目）的轉發、評論、點贊等行為大多出于主動，且基本上包含著個人的情感、態度等。也正如此，目前已經有不少人提出所謂的“微收聽”和“微收視”這一收聽（視）的新指標，其旨在通過對新浪微博和目前廣泛運用的微信上提及某頻率（頻道）、欄目（節目）進行有效地獲取與細小地分析，并對微博原發用戶、微博乃至微信相關內容進行二次挖掘與深度地思考。從這些數據中我們可以看出在新媒體的沖擊下，在傳統媒體上了解視聽信息的群體特征以及占比多少；而轉向新媒體了解視聽信息的又是什么群體，占比多少。通過分門別類的有關數據分析，我們便可以對任何一種媒體的發展狀態作一個較為詳細的了解，同時也為傳統媒體與新媒體的融合提供較有參考價值的依據。

（三）從信息到經營

現在，越來越多的傳播機構作出重要決策的核心都是來自數據。“數據是一切科學決策的基礎”的觀點越來越受到大家的認同。不僅如此，許多部門還把數據驅動的決策融入到自身的日常工作之中，正所謂“大數據無處不在”。這些單位、部門和相關的業務員已經通過數據驅動的方法了解頻率（頻道）與欄目（節目）收聽、收視的狀況，如到達率與忠實度；有的用數據分析受眾的移動接收信息情況，包括其流入與流出等狀況；還有更多的把有關時段與相關數據對接起來，進而了解整個頻率（頻道）、整檔欄目（節目）的市場運作現狀，分清自身媒體的競爭優勢和劣勢。這些數據都能夠幫助媒體在經營上做到“知己知彼”，對廣告商來說也可以更好地達到精準投放，提高廣告的到達率和接受度，讓廣告高效地傳遞給有需要的人群。目前，用大數據分析尋求發展的空間、尋找改進的機會，做到精細管理、精工制作、精心生產與經營，正成為廣播電視媒體的新潮流。

由此可見，只要我們從實際出發，根據數據驅動的特點，正確地運用大數據，有效地化理數據，潛心經營廣播電視媒體，就能立于不敗之地，不斷提高媒體市場的競爭力。

（作者單位：廣州商學院信息管理與信息系統專業）

（本文編輯：肖婧為）