注意力经济的理论认为,媒介所凝聚的受众的注意力资源是传媒经济的真正价值所在。石培华在《注意力经济》中对注意力资源进行了系统的归纳和梳理。“所谓注意力经济,是指以注意力资源的生产和分配为基础,所形成的经济关系以及商业模式。”以现代传播为载体,以大众的“注意力”为资本,通过较高的收视率或者发行量,从而形成自己的稀缺资源,营造注意力市场,获得高的收益,成为高利润的新兴产业群,注意力经济正在形成。......
2023-11-26
“大数据”是一个术语,是一个带有文化基因和营销理念的词汇,但同时也反映了科技领域中正在发展中的趋势,这种趋势为理解这个世界和做出决策的新方法开启了一扇大门。“大数据”的出现不是一个偶然的事情,它是在信息化、网络化高度发达的今天,在这个数据整天飞的时代所必须要经历的过程。[15]
大数据或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理,并整理成为帮助企业经营决策更积极的资讯。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
“大数据”产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。大数据的特点有四个:第一,数据体量巨大。数据从TB级别跃升到PB乃至EB级别(1 024 GB=1 TB;1 024 TB=1 PB;1 024 PB=1 EB)。第二,数据类型繁多。包含网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,在连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。存在1秒定律或称秒级定律,就是说对处理速度有要求,一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。
大数据的特点可以用“4V”来概括。
(1)Variety(多样化)。大数据一般包括以事务为代表的结构化数据、以网页为代表的半结构化数据、以视频和语音信息为代表的非结构化等多类数据,并且它们的处理和分析方式区别很大。
(2)Volume(海量)。通过各种智能设备产生了大量的数据,PB级别可谓是常态。用户每天处理的数据量在几十GB、几百GB左右,国内大型互联网企业每天的数据量已经接近TB级别。
(3)Velocity(快速)。大数据要求快速处理,因为有些数据存在时效性。比如电商的数据,假如今天数据的分析结果要等到明天才能得到,那么将会使电商很难做类似补货这样的决策,从而导致这些数据失去了分析的意义。
(4)Vitality(灵活)。在互联网时代,和以往相比,企业的业务需求更新的频率加快了很多,那么相关大数据的分析和处理模型必须快速地适应新的业务需求。
在此基础上,大数据还呈现复杂性(Complexity),虽然传统的商务智能(BI)已经很复杂了,但是由于4个V的存在,使得针对大数据的处理和分析更艰巨,并且过去那套基于关系型数据库的商务智能开始有点不合时宜了,同时也需要根据不同的业务场景,采取不同的处理方式和工具。
以上新时代下的“大数据”的特点决定它肯定会对当今信息时代的数据处理产生很大的影响。[16]
大数据的存储问题。随着视频、影像、出版、分析和虚拟化等内容的文件越来越多,单个文件的大小和容量日益增加,在这样的情况下,如何对这些“大”数据文件进行更加有效合理的管理成为企业用户面临的一个问题。大数据对当今信息时代产生的影响就是能够应对这个问题。大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,它准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。
彭兰认为,在“大数据”时代,新闻业将面临新的震荡。“大数据”技术正在对今天的新闻业形成冲击,它在一定程度上将对现有的新闻生产的模式与机制产生影响。这主要体现在:大数据技术渗透到新闻生产的核心环节,大数据技术重树新闻质量标杆,大数据技术进一步提升受众反馈的价值,大数据技术拓展用户分析广度与深度。在大数据技术等因素的推动下,新闻业务将实现一些方向性调整,如趋势预测性新闻和数据驱动型深度报道分量的增加,数据呈现、分析与解读能力的提高,新闻生产中跨界合作的增强。”[17]
对于传媒经济研究来说,“大数据时代的数据主要是非结构化数据,其特点是数据量巨大,数据形式多种多样。研究者认为,在数据量爆炸性增长的大数据时代,人们面临的主要问题是如何管理好、用好大数据,如何智取、智用这些数据,如何在数据与数据、数据与人、数据与业务的关联性中发现价值。”[18]
许多早期的大数据技术和系统来自互联网公司,如雅虎和谷歌。这些公司对它们的点击流数据进行排序,因而需要处理宏大的交互数字,所以它们需要大数据技术。纽约时报把2012称为大数据的交叉年度(the crossover year for Big Data),表明作为一个术语和概念,大数据突破技术圈并进入主流意识。大数据越来越多地渗透到生活的方方面面。[19]一个媒体网站有成千上万,甚至上百万乃至数亿的消费者,捕捉他们的每一个点击,每一个搜索,每一个浏览,每一个观点,每一个意见,每一个建议都将产生大量的数据。
这里面有没有任何具有附加价值的新的“数据”?绝对有的,大数据与“旧”结构化数据追踪公司的工作完全不同。原先“看不见”的消费行为:使用、搜索、选择、抱怨、推荐产品等现在成为商业可访问的数据。因此,所有这些新的非结构化数据是一个巨大的资产和战略优势,尤其是在与传统的销售及认购活动,客户服务接触,营销活动的反映以及外部人口统计数据联系起来的时候。
图1 大数据的分析
换句话说,历史上媒体组织第一次可以建立一个完整的数字图像,以监测和优化他们的客户体验。使用这种“大数据”现在可以建立一个个性化的链接到每一个单独的用户和客户,了解客户生命周期的任何阶段的好恶和利益、消费倾向和购买以及成员关系。[20]
Netflix是一家美国在线影片租赁提供商公司,在美国、加拿大提供互联网流媒体播放,定制DVD、蓝光光碟在线出租业务。该公司成立于1997年,总部位于加利福尼亚州,1999年开始订阅服务。Netflix提供通过电子邮件传送DVD和在网上观看DVD两种服务,在流媒体服务方面,Netflix拥有强有力的竞争优势。2009年,该公司可提供多达10万部DVD电影,并拥有1千万的订户。2007年2月25日,Netflix宣布已经售出第10亿份DVD。(www.chuimin.cn)
图2 大数据呈现的供求关系
推荐引擎是Netflix公司的一个关键服务,1千多万顾客都能在一个个性化网页上对影片做出1—5的评级。Netflix将这些评级放在一个巨大的数据集里,该数据集容量超过了30亿条。Netflix使用推荐算法和软件来标识具有相似品味的观众对影片可能做出的评级。Netflix为提高推荐引擎的推荐效率,举办了推荐引擎大奖赛,2012年9月21日,Netflix宣布,一个由工程师、统计学家、研究专家组成的团队夺得了Netflix大奖,不但将Netflix的影片推荐引擎的推荐效率提高了10%,还解决了一个巨大的挑战,提供了50个以上评级的观众准确地预测他们的口味。Netflix很快宣布了第二个百万美金大奖,目标是为那些不经常做影片评级或者根本不做评级的顾客推荐影片,要求使用一些隐藏着观众口味的地理数据和行为数据来进行预测。如果能解决这个问题,Netflix就能够很快开始向新客户推荐影片,而不需要等待客户提供大量的评级数据后才能做出推荐。Netflix大奖的参赛者们不断改进了影片推荐效率,Netflix的客户已经为此获益。这已经得到了很多影片评论家和用户的好评。
缺乏内容是Netflix的致命缺陷。涉及高成本的获取内容产品正在蚕食Netflix的流媒体运作。让Netflix曾经盛极一时的DVD业务不再成为其增长的组成部分。这使得Netflix开始进军内容产业,并且使用大数据技术,获得了巨大的成功。
当前,Netflix在美国有2 700万订阅用户,在全世界则有3 300万,它比谁都清楚大家喜欢看什么样的电影和电视。有研究表明每天的高峰时段网络下载量都是出自Netflix的流媒体服务,去年人们在网上看流媒体视频的时间比看实体DVD的时间还多。每天用户在Netflix上产生3 000万多个行为,用户暂停、回放或者快进时都会产生一个行为,Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分,还会有300万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备。作为世界上最大的在线影片租赁服务商,Netflix几乎比所有人都清楚大家喜欢看什么。它已经知道用户很喜欢大卫·芬奇(David Fincher)(社交网络、七宗罪的导演),也知道凯文·史派西(Kevig Spacey)主演的片子表现都不错,还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎,三者的交集表明,《纸牌屋》的成功得益于Netflix海量的用户数据积累和分析。
虽然有和上述类似的多个案例,但是作为新闻机构,一直致力于确保信息的真实性、准确性、客观性、公正性和公平性,秉承对公众负责的新闻价值是其专业承诺。没有这些价值观将导致我们对受众闭目塞听,因此在“内容为王”的前提下,有可能因为担心玷污了信息的质量拒绝对这些价值进行量化。对此,纽约时报就对大数据采取了谨慎的态度。
对此,一方面大数据平台开发公司正致力于开发满足媒体需要的系统,将V型描述的第四个V有所调整,以体现变异性(Variability)或可见性(Visibility)或准确性(Veracity),显示了对大数据的更高追求。虽然已有了IT的能动性的深化大数据的承诺,但是这并不是IT部门的错误,而更要归咎于那些使用数据的人员。大数据发挥作用乃至盈利的根本之处在于什么时候媒体能够依据用户已经发给的信号提供你他想要的需求。对此需要通过数据挖掘回答五个相关的问题:
受众喜欢什么?通过各种方式细分数据,通过对细微之处的分析获得深入的了解,如果在受众最消耗的内容中能找到一个共同的主题线索,将有一个伟大的起点,然后重新定向调整信息或娱乐产品。
受众怎么想呢?怎么改变媒体的内容包装,以更好地匹配用户的真正的生活习惯?调整配送方式以满足受众的需要。
怎样和受众保持联系?个性是关键的,因此媒体的特色适合受众吗?发现受众最易沟通的特色方式,并引导他们进入其他的主题。
受众发出的隐藏信号是什么?在媒体的数据中发现用户生活的轨迹,在他们到达一个新阶段之前就把你的相关信息送达他。
共鸣点在哪里?一旦媒体发现与受众产生共鸣的关键主题和特色,可以穿越数据集分析并确定未开发的最佳机会,创建并激活这个共同交叉点的全新产品,而不是只是调整现有的产品和广告。[21]
基于对客户这种深刻的理解,它使开展一个非常有价值的业务活动变得简单化和自动化,通过改善客户体验,通过更好的针对性和参与来推动收入增长,如:
高度针对性的营销——基于精确了解哪些客户对新的内容或订阅是最感兴趣的。
增加获取和保有——理解为什么人们订阅,用有效的产品和推广策略做出反应。
内容收购战略——什么样的内容将是最流行最获益的?
编程的广告——为广告网络提供精确和详细的客户细分。
这三个方面意味着当代传媒生态发生了很大的变化,大众传播和个体传播、组织传播、群体传播相互交织,多种媒介形式相互融合,对传媒经济的研究提出了新的挑战,传媒经济的研究必须创新研究方法,拓展研究范围,紧紧跟上和把握好传媒产业发展的方向。
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但25年后,录像机走入家庭并被标记为大众媒介。此外,大众传播的概念强调在过程中技术的使用以及大量的人员参与。需要指出的是,人们在讨论大众传播时往往忽略分配。大众传播是大众传媒的存在意义,大众传媒一方面是大众传播活动的载体,也是其生产和分配过程。大众传播媒介是现代社会特有的媒介类型。新闻报道是一种信息传播活动,新闻传播媒介是大众传播媒介的重要组成部分。......
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2023-11-26
我国曾在一个相当长的时期内,将传媒完全置于与经济规律无关的地位,更不用说对传媒经济进行研究了。在改革开放,特别是传媒产业快速发展的大背景下,我国传媒经济和传媒经济研究逐步展开并取得积极进展。同我国传媒经营实践相适应,1979年,我国理论界为解决报业经济短缺问题,提出了“报业经济”的概念,恢复了我国传媒经济理论的研究。......
2023-11-26
必须认识到,传媒经济研究起始于新闻业的转型、传媒业经营管理的实践和需求,因此,曾被称为新闻事业管理、传媒经营管理学。因此传媒经济研究在总体上具有如下的学科特征。这正是有学者坚持传媒经济研究新闻传播学归属的原因。它对传媒产业共性和个性进行研究,尤其是注重其产业的个性特征和规律的认识和掌握。......
2023-11-26
从具体上说,传媒经济研究的研究目标是揭示传媒业生产与分配等经营管理实践活动的内在规律。比如,报业的平面特点、广电的线性特点以及互联网的多维特点,各自有着自己的传播优势和不足,决定着所提供的信息产品的差异性,所以传媒经济研究的基础在于对各类传媒进行分门别类的研究,对传媒业各类别及其亚类的个性一定要给予高度重视。......
2023-11-26
在传媒经济的研究过程中,国内学者在对传媒经济实践的研究中始终致力于探索建构传媒经济理论的体系架构,丰富和完善传媒经济学学科体系成为传媒经济研究的着力点。学科范式、归属和理论基点三个研究核心是学者们关注的焦点。关于传媒经济研究的范式,存在一元论和多元论之争,这直接决定了该学科的理论基点。[44]石义彬、周劲则认为“传媒经济学是新闻传媒经济研究与经济学相互融合而衍生出来的一门边缘学科”。......
2023-11-26
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