數據驅動短視頻版權生態鏈構建的機理與路徑研究

俞佳雯　王淑蘋

［摘要］隨著短視頻平臺的快速發展，版權問題日益凸顯，構建健全的版權生態鏈成為短視頻平臺可持續發展的重要任務。數據驅動在此過程中扮演關鍵角色。文章從數據驅動的理論基礎以及數據驅動對用戶行為、內容生產與傳播的影響方面分析數據驅動短視頻版權生態鏈構建的機理，并探究數據驅動短視頻版權生態鏈構建的路徑。

［關鍵詞］數據驅動；短視頻；版權；機理；路徑

隨著移動互聯網技術的迅猛發展，短視頻平臺已經成為人們獲取信息、分享生活和創作內容的主要渠道之一，提升了用戶的娛樂和社交體驗，引發了內容創作與傳播的新潮流。然而，隨著用戶數量的迅速增加和內容創作的高度活躍，短視頻平臺面臨日益凸顯的版權問題。

在短視頻平臺上，用戶原創作品和授權內容并存，盜版、未經授權轉載等侵權現象屢禁不止，在一定程度上限制了優質內容的持續產出，導致創作者的合法權益受到嚴重損害，版權保護面臨嚴峻挑戰，版權保護機制和激勵機制亟待完善。因此，短視頻平臺構建健全的版權生態鏈勢在必行。版權生態鏈作為一個涉及多方利益的復雜系統，包括用戶、短視頻平臺、創作者、版權維權機構等各方的利益和需求，關系內容創作、版權保護以及短視頻平臺的可持續發展。

數據驅動作為一種基于大數據和人工智能技術的方法，已經在各個領域展現巨大的潛力和價值。數據驅動可以深度分析用戶行為、內容生產與傳播、版權監測等方面的數據，揭示用戶需求和行為規律，為短視頻平臺的決策提供科學依據。在短視頻版權生態鏈構建過程中，數據驅動發揮重要作用，它通過數據技術為版權保護、內容創作、用戶推薦等環節提供有力支撐。

文章深入研究數據驅動短視頻版權生態鏈構建的機理與路徑，為短視頻平臺提供更有效的版權保護與管理策略，從而促進優質內容的生產與傳播，滿足用戶多樣化的需求，增強用戶體驗，推動短視頻平臺可持續發展。

一、數據驅動短視頻版權生態鏈構建的機理

在數據驅動的背景下，短視頻平臺構建版權生態鏈需要深入探討其中的關鍵機理，通過對數據的敏銳感知和有效應用，更精準地識別、保護和管理版權，從而促進短視頻行業的健康發展。數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中扮演核心角色，它通過對海量數據的采集、分析和處理，為短視頻平臺構建高效、健全的版權生態鏈提供強有力的支持。

（一）數據驅動的理論基礎

統計學習理論是一個重要的數據驅動理論基礎［1］，它由俄羅斯數學家Vapnik和Chervonenkis在20世紀60年代提出，并被廣泛發展和應用。該理論主要關注機器如何從數據中學習并形成模型，以此對未知的數據進行預測或分類。機器學習是數據驅動理論的重要研究方向。基于大量的數據樣本，機器能夠通過訓練模型形成算法來自動識別模式、做出決策或進行預測，從而實現自主學習和智能化應用［2］。

數據驅動是基于大數據和人工智能技術的不斷發展和應用而形成的。短視頻平臺在運營中會產生大量數據，包括用戶點贊與評論等觀看行為、內容生產與傳播情況、版權保護記錄等關鍵信息，可以通過數據驅動來分析和挖掘數據，優化內容推薦算法，改進版權管理措施，從而構建短視頻版權生態鏈。

（二）數據驅動對用戶行為的影響

數據驅動在版權保護方面發揮至關重要的作用。短視頻平臺可以通過數據驅動對大量用戶上傳的內容進行版權識別和侵權檢測，從而快速發現侵權行為，并采取相應的處理措施，保護創作者的合法權益。例如，bilibili平臺采用數據驅動對用戶上傳的內容進行版權審核和水印加密，以一系列版權保護措施來減少盜版傳播。

數據驅動的優勢在于對用戶行為的洞察。通過數據驅動，短視頻平臺可以了解用戶的觀看行為、內容喜好以及互動特征，從而優化內容推薦算法，為用戶提供更符合其個性化需求的內容，增強用戶的黏性，提高用戶的忠誠度。例如，快手平臺通過數據驅動了解用戶的觀看歷史和興趣，從而為用戶定制個性化的內容，提高用戶的參與度和留存率。

（三）數據驅動對內容生產與傳播的影響

數據驅動對內容生產與傳播具有深遠影響。短視頻平臺通過數據驅動分析用戶對不同類型內容的反饋，可以發現用戶的觀看偏好和關注熱點，為創作者提供內容創作的參考和靈感。同時，短視頻平臺通過數據驅動也可以評估內容的受歡迎程度和傳播效果，幫助創作者提高內容質量和優化傳播策略。例如，抖音平臺提供數據驅動的內容創作工具和創作者培訓計劃，幫助創作者更好地適應用戶需求。

綜上所述，數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中發揮重要的作用。短視頻平臺通過數據驅動可以更好地了解用戶需求、優化內容推薦、保護版權和激勵創作者，從而構建短視頻版權生態鏈。

二、數據驅動短視頻版權生態鏈構建的路徑

對數據驅動短視頻版權生態鏈的構建，短視頻平臺需要從以下方面入手。

（一）數據驅動采集與分析

第一，用戶行為數據采集。短視頻平臺應通過數據驅動采集用戶的觀看行為數據，如視頻點擊、觀看時長、點贊、評論和分享等，以了解用戶的興趣和喜好。例如，抖音平臺通過數據驅動對用戶觀看記錄、點贊等行為數據進行分析，了解用戶的個性化需求，從而實現精準推薦，提高用戶的留存率。

第二，內容創作數據采集。短視頻平臺應通過數據驅動收集創作者的創作行為和內容表現，包括視頻上傳量、創作頻率、互動反饋等，以評估內容的質量和受歡迎程度。例如，快手平臺通過數據驅動評估內容的傳播效果和用戶參與度，鼓勵創作者創作更多優質內容。

第三，版權保護數據采集。為了有效防止盜版等侵權行為，短視頻平臺應建立版權維權數據庫，通過數據驅動收集涉及版權糾紛的投訴和處理數據。例如，bilibili平臺建立版權保護系統，通過數據驅動監測用戶上傳的視頻內容，及時發現并處理侵權行為。

（二）數據驅動版權保護與維權

第一，版權識別技術。短視頻平臺引入版權識別技術，通過數據驅動對上傳的視頻進行內容匹配和相似度分析，可以快速發現可能存在的侵權行為。例如，抖音平臺引入內容指紋技術，通過數據驅動實現高效的版權保護，為創作者提供版權維權服務。

第二，數據驅動的維權決策。短視頻平臺通過數據驅動可以分析和評估版權糾紛涉及的權益和損失，根據版權維權數據庫中的歷史數據，制訂更科學、合理的維權決策。例如，bilibili平臺通過數據驅動實施維權策略，維護創作者的合法權益，增強用戶的信任。

（三）數據驅動創作多樣性

第一，創作者激勵機制。短視頻平臺通過數據驅動分析用戶反饋，可以為設計優質創作者激勵機制提供依據，如提高廣告收益分配比例、舉辦創作大賽等，激勵創作者的創作積極性。例如，bilibili平臺通過數據驅動，采用粉絲經濟模式，為受歡迎的創作者提供更多的變現機會。

第二，數據驅動的內容推薦。短視頻平臺可以通過數據驅動來分析了解用戶的觀看行為和內容偏好，為用戶推薦更加多樣化的內容。例如，抖音平臺的“為你推薦”功能正是基于數據驅動的推薦算法，根據用戶的興趣和行為，為其智能匹配適合的內容。

（四）數據驅動短視頻版權生態鏈可持續發展

第一，數據共享與合作。不同短視頻平臺之間應通過數據驅動建立數據共享機制，共享涉及版權保護和內容推薦的數據，加強合作與交流，共同構建更健全的版權生態鏈。例如，快手平臺與抖音平臺合作，實現數據共享和合作推廣，共同提升內容生態質量。

第二，用戶教育與提升。短視頻平臺通過數據驅動形成用戶畫像，可以為用戶提供版權保護教育，增強用戶對版權保護的認知和意識。例如，抖音平臺通過數據驅動開展用戶教育活動，增強用戶的版權保護意識，減少侵權現象。

綜上所述，短視頻平臺通過數據驅動，合理運用技術和方法，可以更好地了解用戶需求、優化內容推薦、保護版權和激勵創作者，從而構建短視頻版權生態鏈，促進短視頻平臺的可持續發展。

三、案例研究與驗證：以抖音平臺為例

當前，抖音作為影響較大的短視頻平臺，擁有龐大的用戶群體和海量的創作內容，其通過數據驅動的方式，在版權保護技術、內容推薦和創作者激勵機制方面開展一系列實踐。

（一）數據驅動版權保護技術

“在短視頻制作與傳播的過程中，下載和使用數字音樂作品等行為都會侵犯著作權人的數字音樂版權，從而對著作權人的利益產生嚴重的損害。”［3］為了保護創作者的版權權益，抖音平臺引入先進的版權保護技術。其中，內容指紋技術發揮重要作用。抖音平臺基于數據驅動，形成龐大的內容指紋數據庫，以此對上傳視頻進行內容匹配和相似度比對，從而迅速識別重復、盜版或侵權內容，并采取封禁等處理措施，為創作者提供版權維權支持，實現高效的版權保護和維權。

（二）數據驅動內容推薦

抖音平臺通過數據驅動形成內容推薦算法，為用戶提供個性化的內容推薦，滿足用戶多樣化需求。抖音平臺基于用戶行為數據，包括觀看歷史、點贊、評論、分享等，對用戶的興趣和偏好進行建模，形成內容推薦算法。例如，當某用戶頻繁觀看舞蹈類視頻時，抖音平臺會將更多優質的舞蹈類視頻推薦給該用戶。這種個性化的內容推薦能夠增強用戶黏性，提高用戶留存率，為優質內容提供更多的曝光機會。

（三）數據驅動創作者激勵機制

抖音平臺通過數據驅動形成創作者激勵機制，鼓勵原創內容的生產與傳播。也就是說，抖音平臺會根據內容質量、互動反饋、粉絲數量等數據進行評估，為優質創作者提供更多的變現機會和粉絲經濟支持，如廣告合作、直播帶貨等，從而增強創作者的創作積極性。抖音平臺的“創作者計劃”便是一項基于數據驅動的創作者激勵計劃。

綜上所述，通過先進的版權保護技術、個性化的內容推薦以及創作者激勵機制，抖音平臺不斷優化自身的版權生態，為創作者提供更好的創作環境，為用戶提供更優質的內容體驗，實現自身的可持續發展。上述案例研究驗證，數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中發揮重要作用。

四、結語

文章研究數據驅動短視頻版權生態鏈構建的機理與路徑，通過對以抖音為代表的短視頻平臺的案例研究和實踐驗證，發現數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中具有重要作用。在短視頻版權生態鏈構建中，數據驅動對用戶行為、內容生產與傳播等方面的數據分析，可為短視頻平臺保護版權、優化內容推薦和激勵創作者等提供有力支持。在數據采集與分析方面，短視頻平臺應通過數據驅動收集用戶行為、內容創作和版權保護方面的數據，并運用數據分析技術挖掘其中的關鍵信息。在版權保護與維權方面，短視頻平臺應采用數據驅動進行版權識別和侵權檢測，為創作者提供版權維權支持。在促進創作多樣性方面，短視頻平臺應通過數據驅動形成創作者激勵機制和個性化內容推薦，增強用戶黏性，提高優質內容的生產。

文章以抖音平臺為例，深入探討數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中的實踐。抖音平臺引入版權保護技術，如內容指紋技術，可快速識別和處理侵權內容，保護創作者的版權權益；通過數據驅動形成內容推薦算法，為用戶提供個性化的內容推薦，增強用戶黏性；完善創作者激勵機制，鼓勵優質內容的生產與傳播，增強創作者的創作積極性。

綜上所述，數據驅動在短視頻版權生態鏈構建中具有重要作用，通過數據驅動采集與分析、版權保護與維權以及創作多樣性等，可實現短視頻平臺的可持續發展。

［參考文獻］

［1］VAPNI，V N. Statistical Learning Theory［M］.New York：John Wiley & Sons，INC，1998.

［2］HASTIE T，TIBSHIRANI，R，FRIEDMAN，J.The Elements of Statistical Learning： Data Mining，Inference and Prediction［M］.New York：Springer-Verlag，2009.

［3］高博.短視頻制作與傳播中數字音樂版權侵權研究［D］.長春：吉林大學，2023.

［作者簡介］俞佳雯（2003—），女，福建福州人，福州外語外貿學院藝術與設計學院廣播電視編導系本科生；王淑蘋（1990—），女，福建泉州人，福州外語外貿學院藝術與設計學院廣播電視編導系專任教師，講師。