大數據智能化引領下的媒體深度融合

◎朱小滿

(福建省廣播影視集團融媒體資訊中心，福建 福州 350000)

隨著人工智能技術與媒體的融合不斷深化，媒體融合向縱深化演進已成為必然趨勢。從內容的智能化推送到信息資源的整合，從價值觀念的挖掘到營銷服務的推廣，大數據平臺以其豐富的信息呈現手段推動媒體深度融合。媒體大數據平臺使信息的收集、整理、分析、解構以及可視化等方面更加高效便捷，促進了融合媒體產業生態系統的建設，順應媒體發展趨勢與客觀規律。

一、媒體融合的內涵

媒體融合的概念由美國計算機學家Nicholas Negroponte提出，他指出媒體融合不僅僅是傳播媒介的結合，而是整個媒體行業的行業形態的變化。隨著科學技術的不斷發展，信息傳播渠道明顯增加，信息傳播速率也得到大幅度提升。媒體融合逐漸脫離了單一化的形式聯合，正加速邁向縱深。而媒體融合作為我國息化建設的核心環節，其發展對于我國建設網絡社會治理體系具有不可忽視的作用。

二、媒體融合的主要特征

(一)多層面

媒體融合囊括了傳播形式、傳播技術、以及傳播渠道選擇等各個方面。在媒體融合的過程中，需要立足長遠，從整體的角度出發，對其進行多層面、全方位的考慮，從而加速推進媒體深度融合的進程。

(二)多視角

社會大眾普遍將媒體融合釋義為新舊媒體的結合，但這只是媒體融合的一個視角。媒體融合不能只從媒體的視角來進行思考，還要考慮其“人本”視角，構建用戶平臺來改善大眾在信息傳播中的地位，使用戶成為內容創造的一部分。

(三)界限模糊

媒體融合注重“合”字，但隨著科技水平的提高，各個互聯網終端之間的聯系日益密切，信息能夠通過手機、電視、電腦等智能化產品進行實時傳遞。這些數碼產品之間相互獨立，但通過大數據技術又能夠很好地融合到一起，充分體現了媒體融合的界限模糊。

(四)不斷變化

媒體融合實質上是新舊媒體適應社會形式的過程。隨著技術的不斷升級與優化，媒體融合的介質與手段也會逐漸轉變。而更加智能化的設備的出現也會使媒體融結合的形式發生巨大的變化。

三、媒體深度融合需遵循的三大原則

(一)立足實際

要加快媒體深度融合的步伐，必須要立足實際，找準媒體融合向縱深化發展的落腳點，明確融合的內容與方向。各媒體平臺應認清媒體行業的行業形勢，對國家出臺的媒體新規進行分析，結合自身戰略發展規劃，在融合的過程中堅持原則、量力而行，規避因盲目自大所導致的風險。

(二)追求實用

媒體深度融合需要的是其實際效用能夠得到充分發揮。在融合的過程中，不能盲目地追求形式的“高、大、上”，要秉持實用性的原則，將新舊媒體等傳媒資源進行重組，通過可操作性強的方式對媒體的傳播影響能力進行整體提升，節約重組成本，進一步優化和改善行業媒體格局。

(三)注重實效

媒體深度融合不僅要立足長遠，以發展的視角進行規劃設計，提高對自身運營能力的重視。媒體的融合與發展需要一定的資金成本，只考慮媒體深度融合的標準，不能幫助各大媒體實現長遠發展的目標，也無法承擔好引領社會輿論導向的職責。因此，各大媒體在邁向縱深化發展的同時，還要對其盈利能力進行統籌規劃，推進其盈利模式的變革與升級。

四、大數據智能化引領下的媒體深度融合表現

(一)智能化內容生產

大數據平臺具有優秀的數據收集與整理、分析與匹配的能力，能夠有效篩選信息內容，并為內容的生產、加工以及二次加工提供技術支撐。各大媒體平臺充分利用視頻智能生產引擎，通過對受眾的個性化偏好等信息數據進行采集、整理以及分析，從而搭建完善的用戶內容搜索框架以及視頻觀看喜好圖譜，進一步實現內容推送的智能化，使用戶通過媒體與技術之間的銜接獲取更加高效便捷的服務體驗。

針對內容的創作，大數據在其中發揮了不可忽視的重要作用。通過分析網絡上種類繁多且涉及范圍廣泛的信息，媒體的融合模式已具備一定的“思維能力”，不僅局限于內容的個性化推薦上面，還包括了內容評價機制的構建以及用戶情緒的及時反饋。

其中，內容評價機制的構建主要包含了內容的深度挖掘、創作可行性評價以及未來播放量的預測等方面。內容的深度挖掘主要表現各媒體平臺通過大數據庫對熱門影視題材、流量較大的視頻內容以及廣受歡迎的節目進行分析，從而進一步衡量內容生產加工的必要性，簡化制作流程。創作可行性評價則是指對內容創作的操作性進行全方位的研究，并對整合后內容所創造的最大化價值的評估，以此來提升內容生產的有效性。用戶情緒的及時反饋本質是對用戶使用行為進行分析，以反饋的情況構建用戶情感模型，從而提高預測用戶觀影情緒的能力。

在大數據智能化的宏觀環境下，大數據平臺對于其內容的創作、用戶的反饋以及媒體的戰略決策具有重要的影響。以Media AI為例，它基于對內容認知理解，有效結合計算機視覺、自然語言處理等技術，通過對素材內容的實時監控和分析，抓取所需要的內容進行加工，進而創作出滿足用戶實際需求的內容，實現內容自動化、智能化生產，最終提升了媒體業務運營效率和效果，同時還為內容創作者提供了創作模板。

(二)助力媒體機構底層數據技術體系融合建設

首先，在大數據智能化的引領下，各大互聯網平臺可以向媒體提供數據計算、數據存儲、數據安全性維護等最為底層的數據技術能力，為媒體的網絡化、數字化轉型提供幫助。北京廣播電視臺為了更好地儲存、整理以及分析受眾的相關信息與數據，提升信息傳播能力，在2020年與阿里巴巴集團旗下的公司——阿里云進行合作，利用阿里云優秀的數據計算以及處理能力，進一步保障其信息的安全性。

有研究結果顯示,教師參加臨床實踐后課堂教學質量評價總分高于臨床實踐前總分,差異具有統計學意義,說明護理專任教師參加臨床實踐有利于課堂教學質量的提高[4]。通過臨床實踐,教師對書本理論知識有了更加直觀、深刻的認識,在授課過程中能合理組織教材、避免了照本宣科的情況。在實踐中教師可以更清楚地了解臨床護理崗位需求,更好地把握教學中的重難點。與此同時,教師能夠收集典型教學病例并及時了解臨床新進展。教師將臨床實踐中遇到的情境、問題和病例作為課堂教學的素材,可以激發學生的學習興趣和積極性,提高學生主動發現問題,并應用所學理論知識分析、解決臨床實際問題的能力,有助與學生臨床思維的形成。

其次，各大互聯網公司也通過構建“云平臺”以及搭建完善的大數據體系，來幫助媒體完善底層數據的框架，優化和升級其技術應用集成平臺，從而促進媒體的數據融合、業務融合。

例如，浙江廣電集團為了加快省級媒體的融合步伐，提升媒體融合的影響力，在理論數據庫的基礎上，以云計算、AI技術為支撐力量，發揮其協同效應以共同推進新型融合平臺建設，著力打造了以“理論傳播+人工智能”為主的“中國藍云”應用生態平臺，進一步優化了媒體融合的整體布局。

又如，重報集團為給受眾提供更好的信息資源服務，擴大自身的公信力，進而使品牌化戰略發揮實效，聯合“資訊云”“政務云”以及“生活云”等數據資源進行網上宣傳平臺的建設。此外，新華網也通過與阿里云的合作，利用AI調度、AI自學習等技術能力打造了“新華云”，并隨著阿里云的研究技術水平的提升，“新華云2.0”應運而生，助推其數字化轉型。圖1為“新華云”的結構模式。

圖1 “新華云”結構模式

在大數據體系建設方面，各大媒體平臺深化與云計算公司的合作，利用其信息收集與篩選、數據的管理與保護等技術能力，提高自身的統籌規劃能力，澆筑堅實的大數據底座。例如，央視網與阿里集團達成戰略協作，將業務流程的相關數據進行細化分析，并在2018年年底建成了包含網站、手機客戶端、IPTV以及平臺公眾號在內的大數據平臺，進一步提升了數據量采集、計算能力，使其在媒體行業競爭中保持優勢。

(三)強化版權衍生開發的多主體聯動匹配

媒體對素材內容的挖掘能力不能只依托受眾對媒體平臺的支持和配合，還需要自身具備內容的價值變現能力，而內容的價值變現需要對IP版權進行合理的衍生和二次創作。因此，媒體深度融合的過程中對內容的深層次開發是必不可缺的環節。

對此，新舊媒體在融合的進程中與各大版權交易平臺進行深度合作，內容在平臺進行交易，媒體通過平臺的尋找具備利益創造潛力的內容，最終使內容與媒體的之間的聯系更加密切，不但為內容創作者提供機會與平臺，也使媒體之間的聯動性增強。如優酷、愛奇藝等視頻服務平臺與天貓商城等電商業務平臺進行對接，利用其大數據體系，從內容創作的源頭到其二次加工，從版權的衍生開發到其售后服務的全流程，搭建內容與媒體精準匹配的機制。

針對版權衍生開發的一體化生態鏈，各大媒體強調與IP交易與創新平臺的協調合作，如在2021年，阿里魚IP2B2C的再升級進一步貫通了與消費者的連接渠道。通過阿里魚構建C2M工業互聯網商業模式以及文娛IP粉絲經濟模式，在版權方、商家、消費者以及粉絲等主體之間以大數據匹配為手段實現聯動。

在2021年5月，環球影業、大麥體育聯合共同舉辦的“Pokémon RUN”等IP主題跑計劃。積極探索電商及文娛兩大產業鏈的深度耦合，滿足消費者以及IP粉絲的需要，幫助內容版權交易的多主體實現聯動，帶動IP商業價值的提升。

(四)拓展邊界，推動全媒體建設

信息的傳播具有一定壁壘，但隨著智能化的演進，信息的傳播速率以及范圍得到了大幅度提升。各大媒體在通過功能上的融合，實現了對信息的追根溯源、實時跟蹤、全程監測、效果評估的一體化，不但拓寬了媒介生態環境，還達到了信息共域傳播的現實目的，增加了信息傳遞的渠道，使其傳播更加直播化、透明化、清晰化。

在大數據智能化的引領下，媒體突破時空壁壘的表現大致有兩個方面。首先是信息的傳遞達到共時化、全程化，使受眾能夠突破空間的限制，隨時隨地獲取自己想要的信息資源。

其次是對信息完整度進行“復原”與“溯源”，利用智能化的場景還原過去的信息，提升受眾的信息服務體驗。

媒體本身就具備信息傳遞的社會屬性，通過科學技術與媒體之間的互補作用，對信息傳遞各個流程與環節進行優化和再造，進而實現信息的直播化。例如，在2019年全國“兩會”期間，通過運用“四全媒體”為兩會報道賦能，充分結合AI主播、AI機器人，實現了對“兩會”的全程深度解讀和全方位、多角度立體展示，使信息從發生、發展直至結束的全部環節都處于傳播鏈條之中。在2020的“兩會”期間，結合了感應技術和全息成像技術的“5G+AR”使溝通轉變為“云對話”“云訪談”，解決了無法面對面交流的問題，實現新聞報道跨時空的同頻共振。

總之，運用智能技術已成為媒體拓寬邊界、結構重組與改革的核心手段。通過智能識別技術感知受眾觀看情緒，利用大數據分析受眾的觀看偏好，保證了媒體的信息清晰化傳播效果，進一步提升了受眾的觀看體驗，增強受眾黏性，最終改善媒體功效的扁平化的問題，提升媒體傳播的精度、廣度和深度，為媒體融合發展提供了寶貴機遇。

(五)優化媒體內容運營的各個環節

媒體的盈利能力是支撐其深度融合發展的基礎。在大數據智能化的引領下，媒體的營運能力得到提升。媒體利用智能技術加強自身的內容的輸出能力，擴大了媒體的公信力與影響力。

一方面，各大媒體結合自身發展需要，立足實踐，以內容生產加工為基礎，利用云計算對內容運營的全過程提供數據分析服務。其數據技術分析主要集中于違規審核方面，通過對內容進行敏感信息的檢測，規避平臺內容風險。

另一方面，智能技術還能為媒體綜合業務提供多樣化的設計方案。媒體深度融合不僅是形式上的融合，還是業務的融合。媒體利用智能技術搭建“智媒體融合平臺”，增加智能媒資管理的有效性，使各媒體、各業務之間的聯系更加緊密。“智媒體融合平臺”具有優秀的“策、采、編、審、發”的功能，為內容運營的全流程提供一體化的服務，加快內容生產和加工的速度，提升了內容的創作的水平與質量。

同時，以融合化、智能化、便捷化的數據技術為基礎，媒體實現了經濟效益與信息傳媒的有效銜接，并為媒體業務全流程的智能化升級提供助力。基于媒體深度融合的實踐而言，數據技術能力為媒體融合向數字化轉型提供了巨大的技術支撐，使媒體實現業態整合、功能整合等多條業務線的融合聯動，幫助其完全釋放出媒體業務運營價值，抓住發展先機。

最后，以智慧為外在表現形式，以滿足受眾要求為現實目標的智能媒資管理技術，將媒體融合的智能化得到貫徹落實，使數據技術能力成為推動媒體創造價值的橋梁，實現媒體深度融合的深層驅動，最終實現智能媒體與經濟效益的深度融合，使媒體深度融合成為社會的發展與進步的保障。

五、結語

綜上所述，在網絡信息技術的不斷發展的大背景下，智能化已經成為社會發展的必然趨勢，新舊的媒體的融合與變革使得其行業結構逐漸形成“萬物皆媒”的局面，信息技術的重要作用在其融合過程中得到進一步凸顯。

在大數據智能化引領下，媒體立足實際、注重實效，通過全方位的視角充分利用先進技術，聯合大數據平臺，進行內容的智能化生產、建構底層數據技術體系、強化版權衍生的主體聯動等多種融合以推動媒體的創新與優化，實現媒體的多樣性融合發展，進而構建新的媒介生態環境。