在傳媒行業，大數據主要流行於以社交媒體為代表的蓬勃發展的新媒體領域。傳統媒體也不甘落後。2013眾多成功案例表明，大數據已經成為傳統媒體業態升級的重要驅動力。
《紐約時報》、《衛報》等老牌報紙利用大數據挖掘技術，推動新聞向“小眾”和“深度”發展。在社交媒體當道的今天，面對新聞越來越碎片化、扁平化的嚴峻形勢，傳統媒體可以借助大數據技術繼續保持新聞質量和專業水平的領先地位。
相對於報紙行業，電視行業對大數據的運用相對緩慢和謹慎。
然而星星之火，也能看出燎原之勢。隨著電視從傳統的“壹對多”廣播媒體升級為以移動、互聯、多屏為核心競爭力的“多對多”全媒體平臺，網絡運營商、廣電運營商、服務提供商等產業鏈主體可以利用各類數據作為杠桿。
具體來說，大數據技術的廣泛應用，對受眾測量、節目策劃與完善、受眾互動與參與、精準廣告投放等各個方面都產生了顛覆性的影響，推動了電視行業的全方位變革與重構。本文擬從電視行業運營的幾個關鍵環節來探討大數據技術的顛覆與變革，供中國從業者參考。
觀看測量改革:從“抽樣”到“全抽樣”
大數據技術對電視行業最直接有效的影響，體現在收視測量的改革上。大數據的核心思想是以規模的急劇增加來改變現狀。
就像維克多壹樣？邁耶勛伯格，肯尼斯？庫克耶指出，大數據時代最顯著的特征是“全數據”或“全樣本”成為統計的基礎，而不是依賴於傳統的隨機抽樣。
抽樣分析是信息相對匱乏、流通受限的模擬數據時代的產物。其可靠性和有效性取決於抽樣的絕對隨機性，但在實踐中幾乎不可能實現。另外，隨機抽樣不適合調查子類別，所以當人們想要了解更深的子區域的情況時，就不能使用這種方法。
換句話說，隨機采樣模式基於“平面”數據模式。
在全樣本模式下，數據處理技術發生了顛覆性的變化。專業機構可以收集和處理與某個特定變量相關的所有數據，樣本可以等於總體。
對於電視行業來說，這種變化直接反映在收視率調查中。對於電視媒體來說，基於隨機抽樣的收視率調查有望被基於海量樣本，甚至全樣本的收視率測量所取代，從而為電視行業的內容生產提供更加精準的數據支持。
縱觀收視測量的歷史，經歷了從第壹代電話調查、第二代日記卡固定樣本群測量、第三代測量儀記錄到第四代數字電視測量技術的發展。
前三代的測量方法都是基於抽樣調查，存在樣本量有限、測量誤差大、樣本戶配合程度高等缺點。隨著數字電視的發展，頻道數量激增，目標市場對精準收視調查的需求越來越迫切。增加第三代受眾測量儀的樣本量可以在壹定程度上滿足這種需求，但樣本量的增加必然會受到成本控制的限制。
基於大數據的第四代收視測量顛覆了以往的抽樣調查方式。通過對機頂盒的升級，可以將觀眾切換機頂盒、換臺、使用增值業務等操作行為精確記錄到秒，既最大限度地保證了數據采集和傳輸的安全性，又可以實現“全樣本”測量。
目前全球最具影響力的收視率調查公司尼爾森采用大數據挖掘技術，可以將收視率測量的樣本數量增加到過去的十倍甚至更多，甚至可以提供前壹天整個樣本的觀眾收視率數據。
社交網絡對電視觀眾的影響壹直被業界關註。最近的研究結果表明，電視節目在社交網絡上的關註度和傳統收視率壹樣重要，即“我推，所以我看”。
因此，社交網絡的關註度成為衡量電視節目影響力的新的有效標準。更重要的是，大數據可以為我們提供實時、動態、高效的數據分析，相比之前的靜態收視率分析，這是壹個質的飛躍。2012年底，尼爾森收購了新的研究機構Social Guide，其核心業務是分析電視內容中的社交數據，後來又與社交媒體巨頭Twitter合作，推出了基於微博內容的電視收視率報告。
統計顯示，在晚間黃金時段，微博上傳播的帖子有40%與電視節目有關。尼爾森公司通過對140無線和有線電視公司的調查，證實了基於微博內容的電視收視率報告是對傳統收視率測算的良好補充。
內容生產改革:從“制播分離”到“制播同步”
如果說大數據在電視行業的直接應用體現在收視率的衡量上，那麽它所產生的更有意義的改變則體現在節目制作模式和流程的重構上。
以往電視節目的內容框架壹般在播出前就已經確定，播出過程中進行調整和改動的情況並不常見。大數據時代，由於實時收視數據，尤其是節目內容實時反饋的獲取和分析越來越容易實現，節目的制作流程發生了新的變化。
傳統的“制播分離”模式被徹底顛覆，內容生產由“靜態”向“動態”轉變。在播出過程中，編導可以根據數據分析報告隨時做出“微調”甚至“調轉”節目內容的決策。集內容生產、調整、播出、反饋於壹體的“制播同步”模式將成為大數據時代電視內容生產的常態。
在這方面，壹些國外媒體做了壹些積極的探索。
英國廣播公司(BBC)長期跟蹤大數據技術的發展趨勢，將實時和基於觀眾的數據分析應用於電視運營的各個方面，包括內容制作、財務管理和營銷。
大數據技術已經廣泛應用於壹些“真人秀”和現場采訪中。BBC實時分析從社交媒體獲得的數據，根據節目直播中觀眾在社交媒體上的評論決定下壹步的走向。如果觀眾喜歡看節目的某壹部分，比如某個特定話題的采訪或討論，延長這部分的播出時間；另壹方面，如果觀眾不喜歡，就做相應的調整。
除了娛樂節目等高度市場化的類別，大數據技術也進入了新聞節目的制作過程。
在印度，壹檔旨在揭示社會問題真相的新聞脫口秀節目“Satyamev Jayate”第壹季吸引了4億當地觀眾，通過視頻網站、臉書、推特、YouTube和移動終端觀看的全球觀眾超過6543.8+02億，成為2065.438+03年度全球最引人註目的電視節目之壹。
分析這檔節目成功背後的原因，除了討論話題的高關註度和主持人的明星效應外，大數據技術發揮的作用不可或缺。
“真理征服壹切”是刻在印度國徽上的座右銘。與印度最熟悉的寶萊塢舞蹈風格不同，這檔新聞訪談節目的宗旨是“關註社會，貼近民眾，深度揭露社會問題”。
2013第壹季十三集，主題分別是:強制墮胎和殺害女嬰、兒童性騷擾、巨額嫁妝、醫患關系、殘疾人、家庭暴力、濫用農藥、酗酒、種姓制度、老年人權益、水資源保護、印第安夢，等等。
節目主持人是寶萊塢電影巨星阿米爾？阿米爾·汗通過大量的實地采訪，講述不同階層印度人的真實故事，大膽揭露印度社會的種種弊病，試圖用“殘酷的真相”喚醒大眾，引發公眾討論，推動社會變革。
值得壹提的是，這檔節目利用大數據策劃話題，推動節目進程，甚至影響國家政策法律的制定或修訂。
導演通過社交網站收集分析了數百萬個熱點話題及其討論帖子，進行大數據挖掘。他們不僅根據這些數據規劃方案，還積極利用這些數據推動政治變革。
觀眾積極參與節目互動，對重要問題發表看法。在節目播出過程中，制作方及時向觀眾提供各級政府官員、議員和意見領袖的思想和行動的數據反饋，從而形成政府、媒體和公眾的有效互動，促進公共政策的調整和完善。
壹個典型的例子是，印度議會曾經在壹個關於兒童性騷擾的節目播出後通過了兒童保護法案，主持人阿米爾也被邀請到議會參加聽證會。
媒介功能的重構:從看電視到用電視
隨著電視互動性的增強，觀眾的參與度大大提高。過去被動觀看的沙發土豆們開始更多地用腦、用嘴、用手，有目的地使用電視或網絡視頻、視覺信息圖表等。，而“看電視”逐漸過渡到“用電視”的階段，電視的功能及其“工具理性”得到了進壹步的發掘和拓展。
在實現從“看電視”到“用電視”的轉變過程中，新興的“數據新聞”發揮了至關重要的作用。
簡而言之，數據新聞就是通過反復抓取、篩選、重組，深入挖掘數據，聚焦專題信息篩選數據，以可視化手段呈現數據，用強大的工具合成新聞故事和應用軟件(如APP)。
在電視機構中，英國廣播公司(BBC)是數據新聞發展的領導者。BBC新聞的數據團隊由20多名記者、設計師和R&D人員組成。除了數據項和視覺效果的制作，團隊還負責設計新聞網站上的所有信息圖表，開發交互式多媒體功能和移動應用軟件(APP)，為電視行業在數據新聞領域的拓展樹立榜樣。
BBC新聞網發布的《死亡之路:1999-2013英國每條路上的每壹個死亡》就是壹個成功的案例。
在信息個性化方面，用戶可以輸入郵政編碼查詢自己生活區域內近十年每條道路車禍死亡人數和案例。
在多媒體方面，編輯將警方提供的相關事實和數據進行了可視化、動態化和人性化處理。同時，他與倫敦急救協會和BBC遍布英國的分支機構合作，實時跟蹤各大城鎮及其周邊地區的每壹起車禍，並在網上直播。他還通過Twitter推送相關報道，標簽為“#cash24”，並在地圖上標註車禍的具體位置。
數據新聞的廣泛使用，讓“看電視”變成了“用電視”。在這方面更有幫助的是BBC網站上推出的“預算計算器”頁面及其應用程序。
借助這壹工具，用戶可以預測壹旦國家預算生效可能對個人生活產生的積極或消極影響，並可以在社交媒體平臺上分享計算結果。
BBC與全球四大會計師事務所之壹的畢馬威建立了合作關系，畢馬威根據英國政府公布的年度預算挖掘大數據。英國廣播公司負責創建壹個界面，吸引觀眾，促進他們的使用和參與。
另壹個有趣的“數據新聞工具”是專題“70億人的世界:妳出生在誰的世界？它的發布日期與世界人口70億的官方日期壹致。用戶可以通過輸入自己的出生日期，立即計算出世界上出生的人數，並通過推特和臉書分享自己在世界上的出生排名。
這個話題使用了聯合國人口發展基金提供的數據，這個數據非常受歡迎，成為2011英國臉書上最受歡迎的分享鏈接。
傳播模式的重構:從機械化到智能化
大數據時代，內容生產和受眾信息挖掘技術的進步，讓媒體的傳播方式從“機械化”向“智能化”轉變，電視行業也不例外。
“機械化”是指電視臺充當節目和內容的“傳送帶”和觀眾的“供應商”，而“智能化”是指電視臺轉變為觀眾的“服務商”。
隨著電視節目的傳播走向“多屏”和“多平臺”，智能電視、平板電腦和手機將更準確地記錄觀眾的觀看行為和偏好，並借助大數據技術進行挖掘和分析，使電視臺能夠在最合適的時間，在最合適的屏幕或平臺上傳播最合適的媒體內容，為用戶提供更高質量的服務。
美國的壹些付費電視運營商已經開始使用與客戶和服務相關的數據來快速做出決策，以改善用戶在各個方面的觀看體驗，包括圖像、聲音和內容的質量。
IBM、惠普等大型IT公司都有大數據中心和長期積累的數據分析產品。他們壹直在與Mariner、IneoQuest和Agama Technologies等傳統付費電視運營商頻繁接觸，為合作做準備。
值得註意的是，大數據技術的應用已經從“小眾”的付費電視轉向更廣闊的行業領域。
2013傳媒行業的壹個標誌性事件是，全球最大的社交媒體Twitter在紐交所上市後，選擇與美國最大的有線電視運營商康卡斯特建立合作關系。
這預示著大數據技術也將成為傳統媒體和新媒體實現深度“競爭”的結合點。目前兩者最直接的合作體現在收視率測算上。可以預見的是，在此基礎上，我們還將看到電視行業與社交媒體在內容制作、用戶參與等方面更廣泛、更深入的合作。
數據也可以在目標市場的戰略選擇和具體部署中發揮關鍵作用。
2013年，美聯社發布了兩份網絡視頻新聞消費報告，壹份針對歐洲市場，壹份針對亞洲市場。美聯社通過網絡和實地調查了解受眾對視頻新聞內容的需求，確定視頻資源集中的重點區域，以保證這些區域視頻業務的增長。
例如，美聯社對亞洲市場的調查顯示，在在線訪問新聞的中國消費者中，65，438+00%的人每天訪問新聞視頻剪輯，70%的人每周至少觀看壹次在線新聞視頻；25-44歲的消費者最傾向於經常看視頻，超過60%的人每周至少看2-3次；平板電腦用戶更傾向於訪問在線新聞視頻。在使用平板電腦訪問在線新聞的人群中，75%的人每周至少會觀看2-3次視頻新聞，而智能手機用戶和臺式機用戶的比例分別為60%和57%。
這些數據將幫助美聯社制定目標視頻市場的營銷推廣策略，從而實現更精準的傳播。
大數據技術在電視行業的應用剛剛起步。除了前文提到的壹些數據新聞的成功案例，以及在國內廣受關註的網絡定制劇《紙牌屋》，相關的實踐和探索還有待進壹步深化。
然而，越來越多的成功案例已經證明並將繼續證明，在傳統電視機構積極探索產業升級和業態轉型的背景下，大數據技術的廣泛應用無疑是打開電視行業未來的壹把“金鑰匙”。
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