廣播電視和網絡視聽大數據業務評價體系構建策略分析

穆麗娜

（作者單位：江蘇有線華博在線傳媒有限責任公司）

近幾年，中國廣播電視傳媒大數據研究取得顯著進展，填補了廣播電視領域大數據研究業務的空白。作為服務全國廣播影視的特色智庫，廣播電視和網絡視聽大數據業務可以為廣播影視的繁榮發展奠定基礎，確保廣播電視和網絡視聽媒體融合空間更加廣闊、研究方向更加清晰、研究目標更加精準、研究課題更加超前。但是，當前關于媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價仍然存在不足，無法為廣播電視和網絡視聽大數據業務的發展提供更高質量的反饋。因此，分析媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價體系構建策略具有非常突出的現實意義。

1 媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價必要性

1.1 增強核心競爭力的需要

不斷提高核心競爭力是媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽業務開展的客觀要求。為了實現這一要求，相關參與主體必須對業務進行分析，開展大數據評價工作。通過常態化分析，對廣播電視和網絡視聽大數據業務的階段目標完成進展情況進行對比，明確差距、根源，有助于第一時間采取應對措施，提升業務效益[1]。同時，通過各主體將自身業務與競爭對手進行對標，可以明確業務競爭薄弱點，為業務競爭力的增強奠定基礎。

1.2 開展內部分配的需要

內部分配是廣播電視和網絡視聽大數據業務責任制落實的重要前提。媒體的快速發展和深度融合帶來了海量數據，對內部分配提出了新的挑戰。此時，開展大數據業務評價，考察客觀環境變化對廣播電視和網絡視聽各項融合業務的影響，分清影響各個主體效益的主客觀原因，查明內部各個責任人活動對業務目標實現的影響與應當擔負的責任，對于正確評價各個責任人工作業績、明晰貢獻大小、做好內部分配至關重要，有助于確保業務永葆生機。

1.3 加強媒介管理的需要

從媒介管理視角來看，廣播電視和網絡視聽大數據業務評價無疑是一項非常迫切的課題。當前，關于媒介融合的評價多以單一類型媒體出版物為對象，且未均衡多類型媒體傳播業務的評價體系，不利于媒介管理。而通過構建媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價體系，可以均衡多類型媒體傳播業務評價指標，為媒介管理工作的強化開展提供系統的理論支撐[2]。

2 媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價現狀

2.1 統計口徑不一

廣播電視和網絡視聽大數據業務融合過程中，評價數據統計口徑不統一問題較為嚴重。在實際評價過程中，從業者不僅需要統計多源異構數據，而且需要統計海量智慧廣播電視業務數據。現有統計方法無法有效解決異構數據與業務數據融合統計問題，特別是有線電視業務、交互式網絡電視（Internet Protocol Television, IPTV）業務中存在的種類繁多的用戶數據統計，影響了收視大數據的進一步開發與運用。

2.2 評價方法不統一

媒體融合視域下，廣播電視和網絡視聽大數據業務評價方法不統一，影響了評價結果的實用價值。多數廣播電視業務評價選擇“并列式評價體系”，以媒體業務模塊劃分播放、用戶、推薦、搜索、付費等，并在不同業務大類下設置對應基礎衍生指標，如播放大類下設置的基礎衍生指標為人均點播時長、點播次數等；部分網絡視聽業務評價選擇“核心-外圍式評價體系”，以訪問量、視頻播放量、獨立訪客數、視頻播放時長等基礎指標為核心，以人均視頻播放時長、人均視頻播放次數等衍生指標為外層；個別業務評價選擇“垂直式評價體系”，以進入、播放、評價環節劃分，按順序垂直化呈現平臺用戶行為，如“進入”環節呈現“歷史續看進入”“搜索進入”“推薦進入”等。

2.3 指標維度不一

指標維度不一是媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價中的顯著問題，表現為數量、層級的差異，廣播電視行業業務指標數量多、顆粒度細致[3]。具體到指標維度上，廣播電視與網絡視聽融合業務評價衍生指標多從若干統計維度開展百分比、均值組合計算，個別業務則由日、周等存在差異時間顆粒度開展衍生指標設置，對媒體業務評價工作的系統開展造成了較大的不利影響。

3 媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價體系構建策略

3.1 融合統計口徑

高度一致的數據統計口徑是廣播電視和網絡視聽大數據業務評價體系構建的前提。在大數據集群上，可以采用海杜普（Hadoop）生態圈大數據存儲技術，依據標準數據倉庫建模思路，融合種類繁多的數據源、大規模電視收視業務異構數據，并根據需要進行異構數據的二次挖掘，根據挖掘結果分析廣播電視和網絡視聽融合節目的收視質量，為廣播電視和網絡視聽大數據的業務體系優化提供依據[4]。基于Hadoop 生態圈大數據存儲技術的廣播電視和網絡視聽業務數據統計需要以廣告時段、節目時間、調臺頻率為對象，分類采集后進入由Hadoop 生態圈大數據存儲技術支撐的存儲模塊，預先除噪聲后轉移到由分布式文件系統（Hadoop Distributed File System, HDFS）開發的面向列式存儲的分布式數據庫——HBase 數據庫，一次寫入，多次讀取。進而在HBase 數據庫內，利用聚類分析方法（或分類器）算法挖掘海量電視和網絡視聽業務數據中具有一定價值的數據，為廣告精準投放、視頻推薦、節目動態調整提供依據。為提高電視和網絡視聽業務數據統計分析效率，可以在MapReduce 架構內并行運算大規模數據集，即借鑒函數式編程語言，指定一個Map（映射）函數，將一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，并行處理不同輸入數據，獲得不同中間結果產出。隨后指定并發Reduce（規約）函數，確保全部映射鍵值對內每一個共享相同鍵組，并行處理不同中間結果產出，有效計算最終結果并輸出。

廣播電視和網絡視聽大數據業務評價數據統計口徑的融合本質上是以全網絡、云計算、大數據、全樣本為原則，搭建廣播電視與網絡視聽大數據業務、網絡傳輸機構之間的信息交互渠道，經渠道匯集用戶收視行為數據，匯集后根據需要進行初步清洗、轉換、挖掘、分析，最終輸出若干核心指標。整個過程中充分發揮并行計算、彈性擴容、流式計算優勢，結合系統規模性、擴展性、實時性要求，處理數千萬級海量用戶收視數據，為收視統計提供參考。同時在無縫銜接匯聚、清洗、采集、分析、呈現多個環節的基礎上，跨終端、跨網絡、跨地域、跨頻道、跨方式分析，涵蓋熱門節目與小眾節目、黃金時段收視與普通時段收視、直播與點播、有線電視與互聯網電視多種方式，分析顆粒度精準到戶，為媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務內容選材、需求組合、素材集成、創作生產、分析預測提供客觀真實的數據統計。后續根據需要可以將統計口徑延伸到衛星直播、網絡視聽、全國有線電視網絡整合、5G 移動應用中，適應廣播電視和網絡視聽融合發展業務新變化，持續豐富大數據業務評價數據來源。

3.2 統一評價方法

媒體融合視域下，廣播電視和網絡視聽大數據業務評價方法的統一建設至關重要。根據廣播電視和網絡視聽大數據業務開展共性需求，結合不同業務的市場性、公益性特點，相關主體應聚焦媒體傳播特點，以用戶為核心，從媒體實際業務內容著手，開展總體業務評價目標的層次化處理。同時對照與媒體業務相關的服務內容、服務對象、服務質量，設置客觀指標，確保評價方法兼具通用性與精確性，且評價體系內部運行邏輯關系清晰，可滿足不同視聽媒體的橫向對比、廣播電視和網絡視聽大數據業務的縱向分析要求[5]。借鑒前期廣播電視和網絡視聽大數據業務評價方法使用經驗，集成并列式評價、“核心-外圍”評價，以及垂直式評價方法，搭建分層建構。第一層為并列式評價方法，主要針對廣播電視和網絡視聽大數據業務主體，進行“媒體業務”大類劃分；第二層為“核心-外圍”評價方法，主要針對廣播電視和網絡視聽大數據業務模塊，進行不同業務基礎指標、衍生指標設置；第三層為垂直式評價方法，主要針對廣播電視和網絡視聽大數據業務模塊下的指標，進行過程順序排列。

在并列式評價、“核心-外圍”評價，以及垂直式評價方法集成應用的分層評價架構內，媒體業務多體現在媒體內容生產過程中的媒體內容大數據（音視頻、文字、圖片等）、媒體內容消費過程中的媒體用戶大數據（分享、互動、視聽環節數據集合），如不同終端應用的注冊登錄數據、收看收聽數據、瀏覽訪問數據、運營維護數據、終端信息數據、互動分享數據等。

3.3 統籌指標維度

統籌指標維度是媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價的重中之重。針對以往評價指標維度不統一的問題，可以借鑒五維數據評價理念，沿著“媒體創建→生產→技術→運營發展→傳播”這一邏輯鏈條，整合大數據業務與媒體行業銜接的交叉實踐結果。進而在五維生態圈內，從內容生成能力、傳播應用能力、數據生成能力、資本融合能力、營銷實現能力多個維度著手，進行指標的設置。

3.3.1 內容生成能力維度

內容生成能力維度是媒體融合視域下廣播電視和網絡視聽大數據業務評價指標形成的核心，主要對標媒體價值創造，可以細分為生成方式、信息來源、專業能力、表現形式。其中生成方式又可細分為內容編輯、內容原創、智能寫作、搜索能力、眾創生成，分別借助稿件來源機構數量、原創人員數量、終端單次篇數、終端單次搜索篇數、終端單一議題參與人數指標進行量化評價；信息來源又可細分為大眾信息、個人觀點、全文發布，分別借助終端單次大眾信息篇數、單日個人觀點篇數、單日全文發布篇數進行量化評價；專業能力可細分為論文數量、獲獎數量、被引用轉載量，分別借助年度發表權威論文數量、年度獲獎項數、被引用/轉載次數進行評價；表現形式特指個性化方式，借助千人終端版本數量進行量化評價。

3.3.2 傳播應用能力維度

傳播應用能力維度對標現今時代廣播電視和網絡視聽媒體發展趨勢，與媒體傳播需求剛性具有較大關系。傳播應用能力的二級指標是應用需求、交互能力、接觸能力、傳播成本、應用體驗、傳播速度。其中，應用需求對應行業需求度，借助千人應用數量進行量化評價；交互能力對應多向交互頻次、平臺交互數量、多向交互層級，分別借助點贊/閱讀/轉發數、日活躍人數、層級數進行量化評價；接觸能力涵蓋送達率、曝光率，分別借助千人點擊數、千人曝光數進行評價；傳播成本涵蓋終端單價、推廣單價，量化分析依據是單個終端傳播費用、單個終端推廣費用（元）；應用體驗對標黏性、卸載率，可借助年度千人卸載數量、日均個人使用時長進行評價；傳播速度為推廣周期、傳播速度，借助終端推廣周期（小時）、終端傳播周期進行評價。

3.3.3 數據生成能力維度

數據生成能力維度主要對標以終端數據方式呈現的新技術背景下廣播電視和網絡視聽業務融合傳播影響對象、結果，與數據邏輯性、完整性具有較大關系。數據生成能力又可細分為覆蓋率、關聯性、科技性。其中，覆蓋率評價指標包括速度比、終端數據占有率，量化參考為千人下載量、個人終端數據項數；關聯性評價指標包括終端數據完成速度、系統數據完成速度、終端數據關聯性、系統數據關聯性，量化評價依據千人終端數據完成周期（天）、系統數據完成周期（天）、千人終端數據交叉項數、千人系統數據交叉項數開展；科技性可細分為科研人才結構、技術開發能力、科研資金規模，量化指標為專業技術人數、技術使用項數、科研資金額（萬元）。

3.3.4 資本融合能力維度

資本融合能力維度主要對標新媒體創建和產生，可以細分為投資能力、融資能力與商業模式。其中，投資能力對應指標為營業額、利潤額，分別指年度營業額（億元）、年度利潤額；融資能力包括資金來源、融資周期、融資金額，分別借助資金來源渠道數量、單筆融資到位天數、年度融資金額進行量化分析；商業模式包括資本主導、技術主導、銷售創新，分別借助年度資本成本（萬元）、年度技術成本、年度銷售成本進行評價。

3.3.5 營銷實現能力維度

營銷實現能力維度主要對標廣播電視和網絡視聽市場表現形式。因營銷實現能力與傳播終端重合程度具有較大關系，可設置營銷實現能力維度的二級指標為終端獲取方式、終端購買方式、終端到達方式。其中終端獲取方式為消費渠道、消費信息，可以借助關聯商品渠道數量、終端歷史消費記錄次數進行評價；終端購買方式包括支付平臺數量、千人成交人數，可以借助支付數量、千人成交率進行量化評價；終端到達方式包括綜合服務能力、終端推送能力，可以借助服務平臺數、千人終端互動人次進行量化評價。

4 結語

媒體融合視域下，廣播電視和網絡視聽大數據業務日新月異，從業者應審時度勢、超前布局，縱深了解廣播電視和網絡視聽大數據業務發展現狀、趨勢。在定性分析的基礎上，利用定量分析手段，剖析我國廣播電視和網絡視聽大數據業務取得的成績和存在的問題，推動實施廣播電視和網絡視聽大數據融合戰略，加快完善廣播電視和網絡視聽融合基礎設施，推進廣播電視和網絡視聽資源開放共享與安全整合，為廣播電視行業發展提供充足支持。