大数据重塑媒介生态

一、大数据的本质

首先，大数据显然不是能存放于电脑、手机、硬盘里的数据，它数据量巨大，已经不是以我们所熟知的G和T为单位来衡量，而是以P（1000个T），E（一百万个T）或Z（10亿个T）为计量单位，它需要更大的存储方式，比如云存储和其他大的存储层来安放。

其次，大数据显然不是一堆数据的堆集，而是数据与数据之间存在着某种关联，发现并利用这种关联可以产生价值；正如《大数据时代》一书的作者舍恩伯格所强调的，最重要的是人们可以很大程度上从对因果关系的追求中解脱出来，转而将注意力放在相关关系的发现和使用上。只要发现两个数据之间存在相关性，就可能创造巨大的经济或社会效益，

第三，大数据是一种社会状态，其牵涉面很广，在物理、生物、金融、环境生态、军事，通讯、自动控制等各个领域都有相关应用。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承载方式。随着互联网，特别是近年来移动互联网的繁荣，大数据在这个领域的作用越来越凸显，原因有三：其一，网络行为数据激增；其二，网络内容从单一的文字走向多媒体，使数据总量不断增长；其三，多屏多终端模式增加了用户对网络的使用次数与时长，大量数据因此增长且沉集。各行各业数据都呈现出一种指数倍爆发增长状态，大数据成为这个社会最为显著的标签。

第四，大数据是一种基于开放性的数据互通互联，以及在其基础之上的价值发现。信息孤岛、数据阻隔，都不利于大数据多用途的价值发现。

二、大数据应用的三个层面

大数据应用以“数据回报”为导向，通过对数据的收集、管理、分析、应用，最终获得经济收入、口碑回报与事业良性发展等价值效用。

1.数据收集

大数据运用的关键在于谁拥有数据。《纸牌屋》之所以能够通过大数据的精准制作而取得成功，前提是其投资方Netflix自身雄厚的数据资源。它拥有2700万名美国订阅用户、3300万名全球订阅用户，掌握这些用户的年龄、性别、居住地、使用服务终端、用户每天/每周的观看时间等数据。这使得它可以轻松利用大数据建模，对用户评分、观看记录、用户好友推荐等信息进行深度挖掘，甚至可以通过收集观众按下暂停或快进的数据，从而找出用户喜欢的视频风格、内容风格、导演和演员等等，这些关键数据是造就其成功的第一步。

对于传统媒体而言，获得数据的渠道可以是自己的网站、在其他平台上的APP、机顶盒等，博客、微博、微信中的内容，情绪符号、各类投票、链接、图像、视频、评论、文本文件、加关注、粉丝等信息及关系图谱中都隐藏着有价数据。只要在纵向上有一定的时间积累，在横向上有较丰富的记录细节，通过多个源头对同一个对象进行各类数据采集并且有机整合，就可能产生大价值。

2.数据管理

大数据的关键并不止于数据量的大小，而在于对数据的分析与应用能力。数据应用的前提是对数据进行高效管理。

数据分类 目前数据类型主要有：1.交易数据；2.行为数据（兴趣数据等）；3.关系数据；4.位置数据；5.用户生产的内容UGC（包手信息、评论）等，将这些数据分门别类地收集，并在其中学会倾听用户需求，理解用户行为，从中发掘细分市场的机会，以此应对“技术+用户+品牌”的媒体新时代。

打通数据 随着新技术不断发展，多屏观看、跨屏互动已成为趋势，但现实却是各部门间组织结构的割裂情形，使得数据呈现离散与孤立状态。在数据分析时，对同一用户在不同终端的使用数据并没有串联起来整体分析，因此分析的结果必然与现实有很大的偏差。因此打通数据，让数据自由流动，发挥多重效能，是数据管理很重要的方面。以腾讯视频为例，他们利用云端收藏和云端播放，加上多平台可使用统一的ID号码，使得用户的收看行为成为一种不被打断的连续状态，用户无论采取手机、TV、Pad、PC登录，都可以通过云端收藏延续前面的收看行为。在方便用户的同时，这对于数据收集而言也是一个连续性的获得。此外，腾讯视频还给其媒资库的各类视频都打上“内容标签”及“用户行为标签”，并根据智能算法推荐最匹配的内容给最对的用户。

开放数据 大数据之所以能产生价值，在于数据的关联性，通过对关联数据的分析，挖掘其中蕴含的潜在价值。孤立的数据很难产生这样的效能，因此“开放数据”是数据管理的一种先进理念。任何一个机构都不可能自己进行所有的分析和运用，开放是利已也是利他。比如Facebook和Twitter就带头开放部分数据给第三方公司，他们的开放不是无偿的，希望从开放中受益。