大数据作为新兴生产要素正在深度融入广播电视和网络视听内容创作生产传播以及综合评价等诸多环节。本文重点从激活数据价值，引领广电行业发展视角等方面，探讨媒体大数据应用实践、融媒体中心综合评价体系构建、中国视听大数据（CVB）价值引领成效等问题，在解析大数据时代视听融合传播的规律探索中，开启大数据在视听融合传播领域应用的新思路。
(相关资料图)
一、运用大数据助力内容创新提升用户体验
适应数字信息网络科技，特别是大数据、人工智能等应用的迅猛发展，以及传媒领域的变革调整，加快培育视听新产品新服务新业态，是贯彻落实党的二十大精神，加快推进广播电视和网络视听行业转型升级改革创新和高质量发展的重要举措，也是满足人民群众个性化多样化精神需求、促进经济社会协调发展的必然要求。利用大数据分析等技术，可以更好地理解用户需求和反馈，及时掌握用户对于内容的喜好和偏好，优化内容形式和策略，实时调整节目内容和编排，推动内容升级转型，提高内容质量和受众黏性。实践中，不少机构积极采用数据驱动发展策略，取得很好效果。2022年3月起，湖南卫视和芒果TV打通双平台数据体系，在湖南卫视总编室和芒果TV平台运营中心支撑下，芒果TV用户数据对湖南卫视的全部制片人全面开放，在节目录制前召开站内用户历史内容数据分享会，节目录制中期召开用户留存研究会，节目播出后期召开复盘会，全面进行用户调研和大数据结构性分析，结合大数据分析用户偏好，一系列举措助力推动传统媒体内容转型，实现综艺内容流量和口碑的双丰收。例如综艺节目《歌手》，在嘉宾选择方面，针对第一季站内用户对大龄歌手讨论度整体偏低情况，节目组采取第二季节目嘉宾全面减龄策略，有效提升节目热度；在歌曲选取方面，通过拉取站内大数据，发现第一季节目中的怀旧金曲演唱为观看低点，难以引发年轻用户共情共鸣，节目组遂结合大数据调研反馈，将第二季节目聚焦于千禧年后的金曲，首播内容完播率获大幅提升。
数据赋能视听媒体的底层逻辑即利用大数据实现融合发展和转型升级，用户消费习惯和喜好均可通过大数据和数据算力精准分析和预测。以大数据为据可为每一位用户建立用户画像，构建用户标签体系，涵盖社会属性、观看偏好等要素，媒体根据画像感知每一位用户清晰化、立体化的个人形象，知道用户是谁，用户喜欢什么，怎样留住用户等，进而更好地理解用户的不同需求。媒体运用大数据分析用户需求后为用户推送定制化内容，不再是“点对面”式地为用户提供相同内容，而是“量身打造”提供个性化、差异化的内容，增强了内容传播的实效性。央视网在基于大数据平台创建热点解读、热刊等一系列时政数据产品方面积累了不少经验，即通过推荐平台实现节目官网、影音客户端等平台的个性化推荐，提升用户转化率和内容覆盖度，为用户带来更好的产品体验。此外，大数据对媒体进行内容赋权，降低内容准入门槛，生产出更多符合受众“口味”的优质内容，最大化地实现内容价值。通过分析用户数据，如注册信息留下的个人数据，浏览内容生成的阅读数据，分享、转载、下载内容留下的个人行为数据等，能够知晓用户热衷何种内容、何种传播平台，用户的需求变得透明化，有利于从源头打造用户喜爱的内容产品，这方面一些头部平台更是积极践行，如新浪微博基于海量庞大的数据库，为内容研发提供选题、选材、选人等方面的数据支撑，打造观众喜爱的视听产品。
大数据结合人工智能、虚拟现实等数字化技术，赋能内容创新性表达，为观众带来更丰富更美好的视听体验。近年来一些卫视以大数据、人工智能等赋能，深度挖掘传统文化，如河南卫视以大数据增强算力，积极挖掘年轻人喜好，将传统文化以年轻人喜爱的方式予以呈现，助推传统文化和文物“活”起来，“好戏连台”实现优质节目融合传播、频频出圈。山东广播电视台齐鲁频道结合大数据、AI驱动、建模、渲染、动作捕捉等技术，推出数字人“苏小妹”，在《数字人苏小妹说中国字》栏目中对汉字进行精彩解读，带领观众领略中华优秀传统文化魅力，为观众带来文化视听新体验。此外，在大数据作用下，媒体基于多种形态传播平台提取内容，内容生成之后，可实现跨媒体、跨平台传播，内容传播形式和渠道得以拓展，缩短媒体之间生产内容的鸿沟，有助于消除内容边界，推进媒体深度融合。新浪微博拥有庞大的用户群体和完善的信息标签，平台借助大数据和人工智能技术，通过全时全息多元互动玩法，最大化吸引用户关注，以大数据为基础，打造“微博热搜”产品，通过层层传播链路达成线上线下的社会性传播，赋能新闻和信息全新的传播形式和路径。
二、运用大数据赋能运营管理拓展产业生态
利用大数据分析和云计算等技术，对平台运营数据进行实时监测分析，及时了解运营情况，调整策略和流程，提高运营效率。同时，亦可借助大数据进行市场调研，预测趋势，发现机遇，提高运营效率和竞争力。这方面无论中央级媒体、省级媒体抑或新媒体平台均有不俗表现。例如，央视网加强大数据在流量获取分发、产品内容建设、精准营销、用户全链路分析等方面的综合应用，深度赋能平台运营管理，助力全媒体传播矩阵构建。云南省广电局积极探索数据赋能县级融媒体中心运营管理，推进县级融媒体中心融合传播综合评价创新实践，开展综合成效季度评价和年度评价工作，旨在通过周期性评价以评促进、以评促改，推动县级融媒体中心高质量发展。云南省文山市融媒体中心在2020年的综合评价中影响力竞争力均排名第一，但生产力和引导力排名较为靠后，根据大数据评价结果，文山融媒增设重点宣传栏目、专题专栏，增加主题主线稿件发布量等，后续生产力和引导力获大幅提升。新浪微博则基于大数据建立起热度加口碑双轮驱动的运营模式，为节目出圈提供策略和工具支持。
在视听媒体深度融合过程中，需不断拓展产业生态，推动整个视听产业向智能化、数字化转型，为视听事业产业发展夯实基础。大数据作为关键的基础设施，可更好地连接和协同各个环节，促进信息流动和价值流通，助力广电行业全面拓展产业生态，创造更多价值。例如，河南卫视利用大数据等技术赋能传统文化创新性表达，并结合自身广电优势，与文旅文创产业深度融合，打造文创集团，通过拓展产业链条和产业生态，不断开发其文化IP的延伸价值，屡创佳绩。广州台汇集文物、典籍、工艺、红色文化、非遗文化等数据资源，运用AR/VR/MR、互动、超高清等技术手段，构建互动视频应用场景，提供全息化、沉浸式、交互式视听资源。构建非遗文创、文化产业的联合研发生态圈，与学校、商场、健康和养老机构等开展合作，输出垂类互动文化体验产品，延展产业链条，打造文化IP。
三、运用大数据推进综合评价体系建设
实践表明，全面提升收视大数据基础汇聚能力和分析挖掘能力，加大广播电视和网络视听收视综合评价体系的应用推广力度，可夯实行业数据治理基础，为精细化管理提供坚实支撑。近年来，国家广电总局运用大数据大力推进综合评价体系建设，中国视听大数据（CVB）品牌服务建设基于大数据、云计算技术，高效及时统计超大规模收视数据，引导视听内容选题、素材集成、需求组合、分析预测、创作生产等，加快转变传统节目生产方式。国家广电总局已出台《关于进一步发挥中国视听大数据价值引领作用相关工作的通知》，旨在进一步推进中国视听大数据（CVB)的应用推广。目前中国视听大数据（CVB)已接入有线电视和IPTV 2亿直播电视用户，统计指标涵盖四大维度、九大类别共88项，既包括传统指标，也有与时俱进反映新时代传播特性的新指标。
国家广电总局自2020年起即开始启动传媒影响力综合评价指标体系研究、广播电视媒体融合发展指数指标体系研究、专业化频道节目收视研究、广播传媒影响力综合评价指标体系研究等项目，目前在项目研究基础之上，已对江苏、重庆、四川、江西等地广电机构展开综合评价，旨在推进数据评价体系建设，促进媒体转型升级。2022年国家广电总局与云南广电局创新开展县级融媒体中心综合评价工作，依托中国视听大数据（CVB）开展县级融媒体中心综合成效季度试评价和年度试评价工作，并计划于今年正式启动。
国家广电总局近期还将发布《网络视听收视指标及计算方法》《收视综合评价系统采集通用技术要求》和《广播电视和网络视听收视大数据清洗规范》，在进一步规范标准层面助推广电行业数字化、智能化转型。国家广电总局有关部门还正积极有序推进广播电视和网络视听节目收视评价大数据系统扩容和广播电视融合传播基础信息平台两个重点项目的建设，全面提升收视大数据基础汇聚能力和分析挖掘能力。加大广播电视和网络视听收视综合评价大数据的应用推广力度，加快推进区块链平台建设，有利于打通广播电视和互联网传播领域之间视听、节目制作、传播各环节之间的信息孤岛。项目建成后，将进一步发挥数据价值引领作用，促进视听内容传播效果评价更加规范化。
（作者单位：国家广电总局发展研究中心）
责任编辑：胡笑柯
分享到：版权声明：凡注明来源“流媒体网”的文章，版权均属流媒体网所有，转载需注明出处。非本站出处的文章为转载，观点供业内参考，不代表本站观点。文中图片均来源于网络收集整理，仅供学习交流，版权归原作者所有。如涉及侵权，请及时联系我们删除!标签：
