淺談大數據環境下互聯網模式的傳播

趙海峰

摘 要：如今的社會已經大步邁入了信息化時代，大數據已經滲透到我們生活的方方面面，作為互聯網行業更是把大數據技術使用的爐火純青，本文基于大數據環境下，依托于各種技術對于互聯網模式的傳播進行了探討。

關鍵詞：大數據;互聯網;推送模式

中圖分類號：G206 文獻標識碼：A

0 引言

在信息技術日新月異不斷發展的今天，互聯網成了各個數據巨頭爭搶的主要陣地。如今網絡上涌現了許多在之前匪夷所思的大公司，如淘寶，美團，抖音，頭條等。他們涵蓋了我們生活的方方面面，同時在潛移默化中深深地改變了我們的生活和思維方式。在大數據和數據挖掘技術的加持下我們的思維和習慣也被一定程序上的監控和學習著，今天就一起探討一下大數據環境下互聯網模式的傳播。

1 美團模式成功的背后和互聯網公司大數據分析手段

最初的美團是依靠“農村包圍城市”戰略獲得的成功。美團在大量的二線三線城市都進行了布局，因為之前占有城市量最多的窩窩和團寶更早的沒落了，美團就有了基本判斷，在一年之內就可以定勝負。美團清楚的分析像北京上海這樣的大城市誰也沒有能力把對手完全趕出市場，因為這樣的市場太大，管理方面的資源消耗又很小，因此大家都可以搶得一席之地。所以對于全部的投入比，美團就會把大部分精力都放在二十多到九十多名的城市上，對于這些城市的精力和財力投入會比北京上海還多，這就形成了我們常說的農村包圍城市。所以美團在這些城市很快就決出了勝負，對手一旦撤退，美團就立即得到盈利，同時把盈利的資金又投入到北京上海中繼續競爭。早期的美團做出了判斷，100名以后的城市對市場上的勝負沒有很大的影響，而前二十名的城市又很難形成有規模的壟斷。但是也不可能不出現錯誤決策，在布局的選擇上還是存在了失誤，有四個城市的整體安排存在錯誤。但如果退出或關閉不但要帶來很大的沉默成本，還會對整體的士氣有打擊和損傷，同時還要面對眾多外界的負面輿論和資本的質疑，但美團還是最后該關就關。很多創業者掉到泡沫的深坑里無法爬出，很重要的原因就是欠缺砍掉累贅業務的勇氣和氣魄。看到成功曙光的美團砸入4億人民幣補貼，只為讓國民養成點外賣的習慣。不過美團歸根結底是互聯網公司，通過大數據擺布客戶也是拿手好戲。之后爆出美團普通用戶配送費兩元但是開通會員后配送費卻要六元。美團利用自己慣有的補貼方式吸引下單，通過大數據分析客戶消費水平再利用算法評估調整不同終端生成的單品價格。前期斥資4億討好用戶再通過大數據分析用戶消費水平和習慣以及喜好，從而在消費者難以注意的地方進行牟利。此行為也是符合互聯網公司一直以來的手段，通過大數據分析后臺和通過數據挖掘到用戶習慣，從而成為公司殺熟的常用方式。

無獨有偶，淘寶自創立以來就沒有擺脫假貨的陰影，一方面這確實是目前中國市場經濟一個很難避免的問題，另一個方面誰更可能收到假貨也是一個耐人尋味的問題。我們假設有兩個用戶，一個是經常購買奢侈品的用戶A，一個是訂單多是價格便宜產品的用戶B，他們同時購買了一個價格不菲的物品，誰收到假貨的概率大呢？顯而易見，是第二個用戶B。因為淘寶的大數據通過分析第二個用戶B所購買的歷史商品得出可靠推測，此用戶可能沒有真正使用過此款高端產品，甚至他沒有從周圍的人群中見過此款高端產品，因此它能識別出這是假貨的概率就比常年接觸奢侈品的用戶A要低很多，也就大概率的省去了消費者維權或者投訴的麻煩。更有甚者，大數據分析用戶之前的瀏覽記錄和歷史評論，如果都是清一色的好評甚至對質量很差、經過多方投訴的產品都是好評，那就基本斷定此用戶是我們所謂意義上的“老好人”，此類人群對于貨物的差評或者維權的發生也是小概率的，當然也是收到假貨的高概率人群。因此我們細細思考發現，互聯網其實已經通過大數據模式和數據挖掘我們的網絡痕跡了解到了我們生活的方方面面，通過機器學習再對我們的行為和喜好進行推斷和預測，成為了比我們更了解我們自己的人。

2 短視頻、頭條新聞等推薦模式研究

眾所周知，優秀的數據挖掘算法不但使許多優質的素材與內容變得很容易獲得，還節省了我們大量的時間，同時對用戶的基本信息與喜好也有了較為詳實的了解。像一些外賣軟件也會使用大數據和推薦算法按照區域和類似用戶的喜好推薦最感興趣的菜單，這都是大數據環境下推薦算法的應用。抖音，頭條等app在短時間內能夠做到快速擴展市場，累積用戶，背后支持的算法平臺居功至偉。對于此類軟件來說，基于用戶的基本協同過濾是最基本但是最有效的算法，也是在用于其推薦模式最普遍應用的算法。他們在讓用戶注冊基本信息如地域，性別，年齡，興趣點等信息時已經對用戶有了一個基本的輪廓描述，在之后的推薦過程中，其通過判斷用戶之間的相似度，感興趣點進行類似內容的推薦。用戶提供的信息越準確，越詳細，其推薦算法所生成的興趣單就越精確，類似用戶感興趣的概率就越高。比如類似的用戶A，B，C，A用戶進行關注，點贊，評論，轉發的內容優先推薦給B，C用戶。數據收集的足夠多之后，類似人群就被系統收納在了一起，同時感興趣的資源也自動產生了一個資源庫，只需要簡單的做輪流推薦與推送就能形成了一個有效的分享圈。其次還會利用社交網進行推薦，通訊錄中的名單都是潛在客戶，來自朋友某某或者來自你關注的某某推薦內容可能一下子又能提起你的興趣。社交網絡由于有真實存在的依存關系所產生信賴所以更容易進行傳播，同時此種方式反過來還增強了現實生活中的關系，做到一舉兩得。但是網絡社交即現實社交的縮影，推薦是一定會優先按照你在現實中較好朋友發布或關注的內容，這就需要大數據挖掘用戶背后的聊天軟件，一定程序上給后臺推送省了大力氣，又可以做到有效的精準推薦。

3 互聯網模式下大數據的牟利方式

隨著互聯網大潮的到來，現在的商業模式也變得跟之前越來越不同。形形色色的免費軟件如百度，360如何能掙得盆滿缽滿？一輛車都沒有的滴滴，優步等公司為什么成就了新型的出行方式？現如今的商業模式已經不再是單純的貨幣與物品之間的交易，而是如物聯網一般，聯系著所有的事物。大數據在其中功不可沒，已經滲透到了各行各業，發揮著他無以比擬的作用。如今的數據方式也不是之前的翻倍式增長而是比爆炸式級數增長更快的增長，如何在浩瀚的數據中找到對自己有利的信息，找到利于商業模式開展的信息顯得至關重要，數據的觸角也深入到了各行各業，醫療、教育，影視、金融等無處不在。大數據的分析模式可以讓商家在效率極高，成本極低的情況下實時解析和存儲信息，存儲的信息再經過數據挖掘進行深度整合，從而判斷在何種情況下可以得到最高的回報。就拿百度來說，一個免費的搜索引擎可以做到通過社交、廣告達到萬億左右的市值，通過大數據推送的品牌消息已經不是單純的廣告，而是我們生活中的一部分。因此，廣告推廣在大數據技術的加持下也已經滲入我們生活的點點滴滴，他們不是在推廣廣告，而是潛移默化的改變我們的生活，能讓我們在生活中形影不離的產品又何愁盈利呢？通過綁定我們的生活從而達到消費與宣傳使用的合并也是大數據在商業模式的常規手段。

4 結語

在信息技術飛速發展的今天，互聯網的傳播方式可謂是多種多樣，我們在了解其原理，知曉其方式的同時，也應該減弱其帶著我們的負面影響，讓互聯網成為我們的工具而不是受制于它，同時也要提高自己的數據分析與挖掘能力，在互聯網大潮中迎風破浪。

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