大數據對于廣電行業發展的影響

扈君

摘 要 從大數據的概念及廣電行業的實際情況出發，從媒體監控、信息擴散及效率提升三個主要方面著手展開闡述，分析大數據對于廣電行業發展的深刻影響，希望對于加深該領域的認識有一定的積極價值。

關鍵詞 大數據；廣電；發展

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360（2018）02-0057-02

2008年9月4日，《自然》刊出名為“Big Data”的文章，這是大數據概念的首次提出。在這之后，海量的數據特征開始得到了人們的重視，并且隨之而來的相關數據分析技術也逐步進入應用領域。從國家的角度看，2012年3月29日，奧巴馬政府公布了“大數據研發計劃”，投資超2億美元以改進從海量和復雜的數據中獲取知識的能力。并且同一天，我國科技部發布了“‘十二五國家科技計劃信息技術領域2013年度備選項目征集指南”，期中將大數據的研究同樣列為首要任務。這兩個研究計劃的公布，可以說將大數據，以及其技術的應用推向了一個新的高潮。

雖然迄今為止大數據的概念并未得到統一，但是其內涵基本趨同，都是對于信息時代之下海量數據環境的描述和概括。而與之對應的數據處理技術，則被稱為大數據技術，成為各行各業應對大數據環境所必然采取的重要技術手段。

對于廣電行業而言，本身就存在海量數據的特征，并且這種特征在信息技術不斷發展的整體背景之下得到了進一步的強調。2014年7月，國家新聞出版廣電總局科技司發布了“基于大數據的網絡廣播電視臺用戶行為分析及推薦方法研究”項目，由廣播科學研究院帶頭，其他多個電視臺共同參與，展開了基于網絡環境的廣電收視狀況大數據研究，除此以外，新疆廣電網絡也確立了“天山云大數據指南針研究室”，廣東廣電網絡公司則在東莞投資建設了“廣東廣電大數據產業中心”。如此一系列舉措，都將廣電行業發展的矛頭直接指向大數據，由此可見，大數據已經成為廣電領域未來發展的必然。

從大數據對于廣電行業發展的影響角度看，有三個方面是必須予以重視的，這種重視來源于趨勢和技術發展的使然，是一種必然的結果。

1 媒體行為和內容的監控

大數據環境之下，對于媒體內容的監控，比以往更為容易，但是其責任也更加艱巨。從紙媒過渡到數字媒體，讓媒體的監控時間大大縮短，甚至于實時監控已經在技術角度成為可能。但是與此同時網絡和信息技術的交叉作用，使得自媒體開始興盛，媒體內容的監控開始不僅僅局限于固定的廣電行業環境中。這種扁平化的媒體特征讓實時監控的難度大幅度增加，并且這種監控的復雜性，還進一步受到當前大數據整體環境特征的影響，流媒體本身的出現，導致大數據技術無法有效深入到流媒體體系內部去通過每一個畫面幀和音頻展開識別。與之對應地，海量數據必然帶來了對應技術的發展，大數據技術因此在廣電領域呈現出較其他領域更為快速的發展狀態。就目前的情況看，一個相對完整的，面向廣電領域工作框架的媒體監控體系結構，參見圖1。

面向媒體環境的監控，從根本上看，與管理體系是保持高度一致的。只有實現有效的信息獲取與記錄管理，才是實現監控的根基所在。從下而上，數據采集層需要實現數據的采集，并且對異構數據進行預處理，包括數據歸并和驗證等基本操作，為高層的數據分析提供標準化的高速數據供給。而Hadoop數據平臺則用于實現對數據的有序化存儲，通常包括兩個計算流框架，即實時和離線。通常來說，離線框架多基于MapReduce架構，通過對工作流的數據進行切分來進行分布式計算的任務分配；而實時框架則多基于Spark/Storm架構，通過內存讀取和存儲來支持計算任務實時性要求。數據分析層位于Hadoop層面之上，是基于大數據的媒體監控核心所在，主要職責在于依據具體需求實現對于數據的深入分析，設計中間表以及結果表數據，并且將結果傳輸給數據展現層。除此以外，這一個層面還必須接受用戶的自定義分析，依據不同領域的數據特征展開深入考察。這一層面的工作，在很大程度上依賴于數據采集層為數據添加的標簽，借以提升整體工作效率。動態的關聯分析、回歸分析以及模型配置等方法，都是這一層用于實現其職能的手段，并且隨著大數據相關技術的成熟，神經網絡和人工智能等技術，也會逐步引入。

2 媒體內容的擴散

相對于第一個發展方向，媒體內容的擴散在大數據技術的影響之下并不顯著，甚至于常常會被人忽視。其被忽略的原因很簡單，就是因為當前這個網絡日漸發達的環境，促成了眾多的自媒體，隨之而來的信息爆炸，讓本身無法處理太多信息的人腦不堪負荷，自動選擇對于信息的過濾。既然信息已經處于過度飽和的狀態，那么進一步的擴散自然就不會被重視，這種態度可以說成為了當前整個社會對于媒體的一種必然態度。

然而實際對于廣電行業而言，媒體內容的擴散，仍然是需要重點關注的問題。這個問題并未因為自媒體的加入而有徹底的改變，雖然自媒體在一定程度上確實帶給媒體內容擴散一定的優勢，傳播速度和信息的送達率都存在一定程度的提升，但是這種改善，并不足以消滅內容擴散問題。自媒體的加入，甚至會在一定程度上給廣電專業媒體擴散帶來障礙。這種障礙來自于因為信息爆炸而帶來的時間碎片化，以及隨之而必然出現的信息碎片化。曾經不多的幾個專業廣電媒體，就可以覆蓋一個甚至幾個地區的情況，在今天已經不存在。自媒體的加入，成為廣電媒體信息擴散和覆蓋的重要干擾因素。

目前廣電領域媒體內容擴散面臨兩個方面的問題：其一，在于將內容送達到需要的群體環境中，因為自媒體的干擾，信息的飽和，使得送達成為一個復雜的過程；其二，則在于廣電主流媒體的覆蓋能力，在自媒體的影響之下必須不斷加強，避免被淹沒的命運，這是實現主流媒體對于社會價值觀實現主導作用的必要依據。

這兩個方面任務的實現，落實在大數據領域之中，則意味著不同的任務與職責。對于前者而言，需要通過海量數據來實現對于受眾群體特征以及需求的分析，并且在此基礎之上展開有針對性的內容推送，幫助達到內容供需雙方的匹配。而對于后者而言，廣電專業媒體必須表現出比普通自媒體更高的專業特征。對于內容打造方面，大數據不能給予更多的支持，但是媒體受眾對于信息的需求方面，如同第一個方面問題一樣，大數據可以給予更多的分析和支持。在此基礎之上形成更為深入的媒體內容，對于廣電領域媒體內容的擴散必然有著積極

價值。

3 廣電行業工作效率的提升

自從計算機出現以后，各行各業乃至于整個社會的效率都有所提升，但是這種提升與大數據所帶給廣電行業的效率優化又有所不同。大數據技術支持之下的廣電領域，開始呈現出以數據挖掘以及優化存儲、數據識別等技術作為核心，而不斷朝向廣電應用環境延展，構成龐大的應用驅動體系，實現效率的提升。

對于這一個方面而言，大數據技術的滲入，所帶來的并非是驚天動地的變革，而是潛移默化的影響，也因此并不容易被察覺。但是靜默的改變，并不等于大數據技術沒有用武之地。例如數據挖掘技術，能夠幫助廣電媒體領域依據行業人員，以及媒體受眾群體的搜索習慣預先實現存儲優化，改善查詢以及其他操作的訪問時間。而數據識別則可以幫助優化整個廣電信息網絡環境中的供需平衡，同時對于加強該網絡中的數據安全同樣有著積極價值。

參考文獻

[1]尹亞光，施玉海.大數據對媒體融合發展的支撐和促進[J].廣播電視信息，2015（12）：12-13.

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