大数据对媒体经营管理的影响及应对分析，本文主要内容关键词为：经营管理论文,媒体论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
“大数据”(Big Data)，指信息或数据量的巨大，数据的单位已经从G和T发展到P、E、Z等为计量单位，其中1TB=1024GB，而1ZB则等于10亿TB。大数据之所以产生，是由于传感器和微处理器的发展，使得人们能够在任何时间和任何地点获取、处理信息，并进而进入普适计算的阶段。2007年，雅虎的沃茨博士在《自然》上发表一篇文章《21世纪的科学》，他发现，得益于计算机技术和海量数据的发展，个人在真实世界的活动得到了前所未有的记录，这些记录为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。由于能测得更准，计算得更加精确，他认为，社会科学将脱下“准科学”的外衣，在21世纪全面迈进科学的殿堂，例如，新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录都为政治行为的研究提供了大量的数据。[1]2008年9月，《自然》杂志发表一组文章来探讨大数据的出现。《科学》杂志在2011年2月推出专刊，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论。2012年3月，美国奥巴马政府发布了“大数据发展计划”[2]，该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门，承诺将投资两亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，以提升从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。毋容置疑的是，大数据将对科研、教育、国防等产生深远的影响，那么，大数据将对传统媒体经营管理方式产生什么影响？媒体又应如何应对它呢？
一、大数据对传统媒体经营管理方式的冲击
传统的媒体经营管理方式或者是建立在经验的基础上，或者是建立在传统数据的基础上，如抽样获得、通过财务软件获得，这样的数据往往是结构化的数据，或者是有关联的数据，是管理员按照事先设定的程序获得的。如调查读者、听众、网民可通过严格的随机抽样获得，并且通过样本来推断总体，而对于媒体内容的财务数据则可通过财务软件了解进、销、存、工资、成本、收入、利润等多种经营数据，以满足对数据的分析和决策。
然而，大数据通常为非结构化数据，并包含彼此可能无关联的数据集，例如来自各种独立数据流(如Twitter、社交网站、传统CRM、调查结果、人口数据、缺陷数据等)的数据，这不同于通常彼此相关的传统数据集。于是，大数据分析通常会突破传统数据库以及分析流程和系统的界限。首先，数据集规模可能过大；其次，数据集彼此无关联；最后，大数据需要极为快速地分析。分析这些大数据，传统的方法和人才就不能适应新的需求了。分析大数据，要依赖新兴技术(如Hadoop Map Reduce)、R统计语言，以及并行多处理、高速联网、快速I/O存储(包括基于闪存的新兴存储)等全新的高性能基础架构解决方案。此外，大数据分析还需要新型技术工作者：数据科学家，甚至是数据艺术家。为此，媒体就要采用新的技术方法和使用新的人才才能适应大数据的要求。
对大数据的分析使媒体经营管理者能够实时了解环境内外的最新最全的信息，并从中得出大量深刻见解，改善经营管理的水平和方法。例如，Farmville的制作公司Zynga每天生成超过15TB的新数据，并通过对玩家行为的持续数据分析结果，测试、调整和优化游戏中的特性，实现了鼓励玩家行动起来，以促进玩家针对游戏的种种元素支付真正的钱，并保持玩家对游戏的兴趣。因此，虽然在线游戏Farmville是一款非常简单的游戏，但是由于其背后有着对大数据分析的支持，其也能不断地飞速发展。当媒体管理者对数据有较为完善的分析能力时，其对事件的把握及预测能力就会增强，通过对大数据的分析、预测，会使得决策更为精准。
二、媒体经营管理创新
——应对大数据的挑战
经营管理就是决策，决策需要信息。决策过程实际上就是一个信息输入、信息输出及信息反馈的循环过程。应对大数据的挑战，媒体经营管理需要在新闻生产、受众调查、效果研究等方面进行创新。
媒体经营管理首先离不开新闻生产。传统的新闻生产依靠作者的采访和编辑的加工、评论等，但现在新闻生产的创新也可利用大数据了，在大数据时代，数据成为新闻的核心资源之一，数据不仅可以作为新闻报道的内容，而且其对于某个事件发生的原因、状况的揭示会比记者的观察与调查更准确，更有说服力。例如，英国《卫报》解读2011年骚乱的事件，除了采用常规的社会科学研究方法，如采访调查外，还邀请了曼彻斯特大学的专业人士对250多万条与骚乱有关的Twitter信息进行大数据的分析，在此基础上做成了《暴徒的告白》。这个信息量是非常大的，包括抓取微博的信息、网络上的信息，如果没有大数据的分析方法，是不可能实现的。通过大数据生产的新闻往往给用户提供耳目一新的世界图景。
其次，媒体经营管理离不开受众的调查。受众调查的创新也可利用大数据，与传统的抽样调查相比，媒体可以利用大数据更为精确地辨识到受众群的构成及其特定阶段的具体需求，可以据此阶段性地调整新闻生产中各类信息的权重，针对性地提供新闻信息服务，增加客户黏度。例如，爱点击iClick 自主研发的XMO受众解决方案(XMO Audience Solution)可以接触到最细分的受众。爱点击iClick与上百营销者合作推出上千个在线营销活动，并在过程中累积了上亿的受众数据，结合第三方数据，强强联合推出22种精选细分受众群体。这些受众群体按行业(例如：旅游、银行、金融以及教育)、生活方式和兴趣(例如：性价比追求者、商务人士、吃货等等)划分，以切合广告主的不同需要。《美国新闻业2011年度报告》认为，在媒体市场已成为买方市场之后，用户决定着哪些内容以哪些方式呈现。媒体业的未来属于那些“既懂得公众不断变化的行为，也能准确投放内容，并将广告按每个用户偏好投放的人”[3]。因此，利用大数据来进行受众调查的创新有利于促进媒体经营管理的精确化。
最后，效果研究的创新可利用大数据。效果研究是传播学研究的重点，也是媒体经营管理关注的重点。受众接触了媒介尤其是广告信息时，其认知、情感、态度、行为如何发生变化，传统的问卷调查采用受众的自我报告难以获得精确的信息，控制实验往往又是在小群体中进行，难以真正地推进到总体。而大数据下的数以亿计的高速度、低成本的运算器、计算机、传感器、网络平台使得获得准确的受众效果数据成为可能。这方面一个重要的例子是美国的Facebook，由于数以亿计的Facebook用户的个人信息、个人习惯都在网站中出现，所以Facebook可以通过大数据分析后再将其卖给企业，企业再根据每个人的特点投放最个性化的广告，于是，当网民使用Facebook时，他(她)只会看到自己最想看的广告，从而实现传播效果的最优化。
总之，只有通过媒体经营管理这几个方面的创新，才能真正使得媒介的经营管理方式由经验型向科学型管理转变。而基于大数据的科学型管理必然是精确、全面、立体而富有预测性的。
三、媒体经营管理利用大数据的典型案例
Facebook、腾讯、淘宝三家网络媒体，是大数据的集中地，也是利用大数据进行媒体经营管理的典型代表，其通过大数据的分析加工利用，推出创新的产品和服务，以满足用户的需要，并以此促进组织的变革性发展。在企业经营管理的发展中，已经从依靠物质、能源，过渡到信息的利用，现在更是进入到数据，尤其是大数据的利用上来。
1.Facebook的大数据采集、分析与应用
目前，Facebook在全球有9亿用户，其中日常活跃用户达5.26亿。2011年12月，Facebook发布了大数据产品——“时间线”Timeline，它是一个可供用户自我编辑的个人时间轴，在这条时间线的页面记录个人生活故事的应用。拥有了这些历史数据，Facebook就对用户的档案了如指掌。用户留下的数据越多，Facebook就越了解用户，投放的广告就会更加精准。
对于每天采集到的500TB数据，Facebook首先归类，将用户发表的评论、上传的图片、音乐、视频这些碎片化、非结构化的数据进行瀑布式的分析，使其集结、归类成结构化的数据信息，形成身份类数据(用户注册的基本信息)、需求类数据(有“赞”按钮的显性信息、状态信息、心情信息)、关系类数据(通过用户关注的人和粉丝，判断他与其他社交网络用户之间的关系)等多个数据模块。第二，Facebook将这些结构化的数据进行解读，深入挖掘数据背后的潜在意义。每当用户登录Facebook，Cookie会一直驻留在用户的浏览器中，从此用户的浏览行为、浏览页面的关键字会被记录，通过对关键字和上传信息的持续分析，Facebook很容易得出用户的长期爱好和近期需求。再加上对其朋友圈的分析，可以获得用户的教育、工作、收入、地理位置等诸多信息，这种挖掘和解读往往比个人主动填写的信息还要全面、真实。
在数据应用方面，Facebook的大数据战略主要集中在广告营销、产品服务和用户管理三个层面。Facebook利用用户的基本属性、粉丝、兴趣来找出潜在的用户群。而这种广告模式之所以可行，必然要求后台有强大的数据系统作为支撑，基于这样的广告模式，Facebook的广告下单系统也基本上以自助式为主。投放广告的广告主都由自定义受众开始，Facebook会一步一步带领客户设定一系列的参数，主要有三种方式：第一，根据人口统计特征进行筛选，即受众的基本属性，一共有11个维度，包括所在地、年龄、性别、性情特质、感情状态、语言、教育程度和学校、工作场所等。第二，根据粉丝页进行筛选，即具体到有某类关系的人。第三，根据兴趣进行筛选，每个用户在开设Facebook时都可以设定自己的兴趣，包括宗教、喜欢的事情(旅游、电影、阅读等)、喜欢的品牌等。接下来广告主需要提交广告活动的总预算和每天的预算额。系统会根据广告主设定的受众条件，运算出目标受众群的人数，然后根据广告主选择的广告方式(CPM/CPC)给出建议费用的范围。2011年，Facebook通过挖掘用户信息，以主要推送广告的形式，从每个用户身上赚到5.11美元。Facebook的数据挖掘和应用不仅对广告商具有很强的诱惑力，还能帮助产品设计团队优化网站的内容，掌握用户的使用模式，优化界面交互和操作。在用户管理上，Facebook利用数据来降低用户流失率。[4]
2.腾讯的“大数据营销”
腾讯公司(全称为腾讯控股有限公司)成立于1998年11月，是目前中国最大的互联网综合服务提供商之一，也是中国服务用户最多的互联网企业之一。腾讯现拥有超过7.52亿QQ即时通讯活跃账户、1亿微信用户、4.25亿微博用户和超过1亿的视频用户。除却海量用户，腾讯N个产品×N个平台×N个终端×N个用户关系的庞大服务矩阵，带来了数据的非结构化、碎片化、海量化。在积累了多方面的海量数据后，2012年腾讯提出了“大数据营销”的概念，即大规模的个性化营销，结合RTB(实时竞价投放)的“Structure(结构化)、Novelty(新颖化)、Scene(场景化)”数据挖掘和应用模式，实现立体化的“以人为核心的精准营销”。帮助企业广告主实现精准营销“三步走”——一是找对人，二是找到人，三是花对钱，清晰地看到花每一分钱所产生的效果。
为了实现这一目标，腾讯网将调动腾讯7亿活跃账户数据去服务门户，来打造基于用户社交关系链的“下一代腾讯网”，在“下一代腾讯网”中，腾讯网、腾讯视频、腾讯微博将实现彻底贯通，三大平台将在实现内容和资源互通的基础上，加快自身社交化的发展。而借助手机、平板电脑等其他移动终端，“下一代腾讯网”还将实现资讯的即时到达，进一步缩短用户和信息之间的距离，打造真正的零距离资讯平台。
腾讯网总编辑陈菊红表示“将从这些海量数据中挖掘、分辨出用户的行为模式、兴趣偏好等，打造专属于每个人的智慧门户”[5]。腾讯不仅在各大产品线中都设置了数据挖掘团队，还和一些第三方数据挖掘公司、营销公司展开合作洽谈，充分挖掘用户在网上的行为、关系、UGC(用户产生的内容)等数据，“通过合理的方法找到对企业有帮助的数据，并且将营销预算合理地分配在为数众多的数据来源平台上”[6]，从而提高营销效率。
3.淘宝网：从平台销售到数据销售
淘宝网是亚太地区最大的网络零售商圈，由阿里巴巴集团在2003年5月10日投资创立。目前淘宝网业务跨越C2C(个人对个人)、B2C(商家对个人)两大部分，网站最高单日独立用户访问量超1.2亿，注册用户数量超过4亿，在线商品数量达到8亿，页面浏览量达到20亿，每天产生4亿条产品讯息，每天活跃数据量已经超过50TB。淘宝平台的数据大概可以分成三块，一是离线的数据，另外还有一些在线数据，主要是图片，淘宝一些大的卖家都把图片存在淘宝网上。还有一些信息是用户的淘宝收藏夹。2010年3月，淘宝宣布向全球开放数据，在分层次、有原则的开放前提下，无论是数据的深度还是广度，都是最开放、最具效力的。这是继淘宝开放平台和淘宝合作伙伴计划之后，大淘宝战略迈出的具有现实意义的关键一步，另外，涉及消费者个人或者企业隐私的数据绝对保护。
淘宝的数据开放是为公众提供免费信息，比如推出类似于宏观经济数据的“淘宝指数”。商家可以根据以往的销售信息和“淘宝指数”进行生产、库存决策。对于大众来说，淘宝的数据发布具有像是统计局和价格监测机构的功能，淘宝指数相当于行业和宏观经济的各项指标。2010年4月，淘宝官方数据软件产品“数据魔方”正式发布，半年用户数达5万。2010年12月，淘宝数据平台改版，定位以淘宝网海量交易数据为基础，为用户提供专业的电子商务数据资讯和产品服务。
2011年6月，淘宝一分为三，变成天猫、淘宝集市和一淘网。这之后，淘宝系的大数据发展的主要任务放到了商家已经形成了付费习惯的天猫平台。目前天猫的主打大数据商用产品是聚石塔。2012年7月，阿里巴巴集团的“聚石塔”正式发布，“数据分享平台”战略全面展开。聚石塔是阿里巴巴首次联合全集团大数据力量打造的一款大数据商用产品。其中，天猫及淘宝网主要负责寻找合作伙伴，发展商家，阿里云负责提供云主机，万网负责客户服务。同时，阿里巴巴B2B公司CEO陆兆禧出任集团首席数据官岗位，向CEO马云直接汇报。马云在聚石塔发布的时候宣布了阿里集团未来新战略：平台、金融、数据。聚石塔提供数据存储、数据计算两类服务。根据官网上的指导价格，若需要内存为1200M、50G容量的数据存储服务，优惠价为6090元/年；如果购买英特尔双核处理器、内存4G、硬盘500G、带宽5M的弹性托管服务，价格约在7700元/年。阿里巴巴公布的信息显示，自2012年7月10日聚石塔发布以来，已有十多万的商家入驻。聚石塔的订单覆盖率，2012年10月中旬的数据是20%。
淘宝网实现数据的产品化，从而实现从交易平台到“生态圈”基础服务提供商的角色转变，完成由平台销售向数据销售的赢利模式的转变。目前，通过专业的海量数据挖掘，淘宝已经形成了面向进驻商家的多项数据产品。此外利用淘宝开放数据平台所产生的第三方的数据开发产品还包括：可以为非淘宝的其他电商网站提供的数据产品及软件，可以为各类网站及社区提供的社会化电商的解决方案，可以为淘宝卖家提供的各类优化工具，可以为消费者提供的各类优化工具等。
四、结语
大数据的意义，不仅是数量之大，其更重要的意义是，人类可以分析和使用的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识、创造新的价值，从而带来大知识、大科学、大发展。
有了大数据，媒体经营管理者可以将一切量化，从而对组织业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。把决策建立在数据上，而不是仅凭直觉和经验，将使管理者的决策更为科学，这是因为，在快速变化的市场里，即便是以往屡试不爽的经验也有可能翻船，这样的教训不胜枚举。麻省理工学院商学院教授埃里克·布伦乔尔森(Erik Brynjolfsson)和他的同事一起进行了一项研究，发现决策依赖数据的公司的运营情况比不重视数据的公司要出色得多——这些公司的生产力比不使用数据进行决策的公司高6%。[7]
要在管理上利用好大数据，就要首先做好以下几个方面的工作：首先是收集以及管理好数据；其次，选定分析软件，并通过它来对数据进行挖掘，获得数据的意义；最后，更重要的是，培养或选择优秀人才来管理分析大数据。通过对大数据的分析和挖掘，可以改变媒体的经营方式，使其对媒体核心流程进行重新设计。
为此，管理层必须具备让组织转型的能力，这样一来，数据和分析模型才能真正带来更好的决策。这些能力依赖于以下两方面：一方面是如何利用数据和分析工具参与竞争的明确战略；另一方面是如何对合适的技术架构和能力进行安排部署。只有这样，才能促进媒体管理水平的真正提高。