每日考点 | 传统媒体进行大数据转型的问题与对策
核心概念辨析
一、大数据的定义
1、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
2、传统媒体认识到自身深陷困境的根源是用户连接失效, 他们意识到唯有大数据才能真正重建用户连接并帮助自身进行转型, 开始积极利用大数据技术和资源进行转型, 在新闻可视化、技术平台搭建、大数据资源获取、大数据产品以及与互联网合作等方面取得了一定成绩, 但是离真正的大数据转型还有很大距离, 亟需从理念、资源、技术、产品等方面进行全面的转型。
二、传统媒体的大数据转型仍处于初级阶段
由于大数据本身处于初级阶段且传统媒体在大数据方面没有特别核心的资源, 传统媒体虽然开始积极进行探索, 包括内容数据化、可视化工具与数据新闻、技术平台搭建、终端建设、获取大数据资源以及布局大数据产业等方式，但是整体来说仍然处于低水平的初级阶段。
1、内容数字化和内容数据化
首先，内容数字化。1994 年互联网进入我国以来，在线化成为互联网的本质特点和主要推动力，传统媒体纷纷采取外包给技术公司的方式把自身长期以来积累的纸质版内容转化为数字化内容。目前，传统媒体纸质内容的数字化工程基本已完成，新出版内容都实现了数字化。
其次，内容数据化。一些先进的传媒单位和企业高度重视数据的潜力和价值，利用大数据技术对已经数字化的内容标签化，即把内容数据化。目前，真正对自己的数字化内容数据化的传统媒体并不多
2、数据新闻与数据可视化
首先，数据新闻。基本上所有的传统媒体都高度重视数据新闻，也利用各种技术手段来制作数据新闻，当然所制作的数据新闻的质量不一。数据新闻质量不高的根本原因在于只重视形式，而忽视数据新闻的内在逻辑。
其次，数据可视化。数据可视化是指借助于图形化手段，来清晰有效地传达与沟通信息，这需要利用各种软件和工具。目前，绝大多数的传媒单位和企业不具备数据可视化能力，而只能由员工借助各种社会化的数据可视化工具。
3、大数据技术平台的搭建大数据必须以大数据技术平台为基础
首先，目标和特色。一是建立融合式“中央厨房”内容生产体系。通过统一平台支撑起了包括纸媒、网站、数字报、手机报、客户端、微信、微博、头条等多种媒体形态生产的内容; 二是建立起大数据资源和服务体系。建立起了为媒体内容生产服务的大数据基础平台和服务体系; 三是利用传播分析技术支撑起内容绩效评估。以技术牵引推动体制改革，利用传统与新媒体产品的传播影响力数据来支撑考核和绩效分配; 四是大量新技术研发带来了更多业务创新。多端融合发稿、全媒体指挥协同、内容生产可视化监测、碎片化创作、热点聚类、主题延展、内容摘要、媒体影响力画像、个性化推荐等。
其次，大数据平台的功能。一是承载了集团新闻、资讯、交互性内容生产传播中涉及到的底层数据支持; 二是依据信息阶段 ( 信息发现、信息追踪、信息挖掘、信息推荐、信息评估) 和信息性质 ( 速度、广度、准度、深度、流行度) 两大需求方向进行全面结构化处理; 三是依据采集的内容相关用户行为数据( 阅读量、转载量、互动量等) 形成用户阅读兴趣画像、时序传播画像和媒体影响力画像; 四是最终依托数据技术与分析模型，建立适应互联网内容生产传播的智能分析系统。
4、智能终端搭建
要想真正重建用户连接，必须通过一定的智能终端来吸引、沉淀用户，这就要求传统媒体在搭建自身的大数据技术平台和用户沉淀平台的基础上，搭建自己的各类智能终端来与用户建立起亲密、有效、频繁的接触。虽然传统媒体借助微信、微博、今日头条等各类互联网平台来建立起与用户的联系，也能带来一定的用户转化和沉淀，但是传统媒体很难拿到这些用户的数据，因此，必须建立起自身的智能终端才能真正实现用户沉淀的目的。
5、大数据资源获取
大数据分为政府数据和企业数据等，在企业数据方面，阿里巴巴、京东等的交易数据最有价值，而在所有的大数据中，政府数据的价值极高，这对于传统媒体来说是个转型的极好机会。目前，第一财经旗下的第一财经新媒体利用阿里巴巴也是一财股东的优势，充分利用阿里巴巴的数据资源来发展自己。浙江日报报业集团、南方报业传媒集团已经积极获取政府大数据资源，布局大数据产业。
三、传统媒体的大数据转型存在的突出问题
虽然少数传统媒体在大数据方面取得了一定的进展，但是由于对大数据存在种种误区甚至不懂何为大数据，也导致大数据进展整体缓慢。
1、绝大多数传统媒体依然不了解大数据
现在很多传统媒体都在大力推进媒体融合与转型，对于一般的互联网技术、客户端有一定了解，但是对于大数据的了解基本上处于空白状态，根本不了解大数据为何物，更谈不上如何利用好大数据技术拓展数据资源和产业来推进自身的转型。
2、难以区分传统媒体的受众和基于大数据的用户之间的本质区别
传统媒体现在也经常提用户，但是根本不了解受众和用户之间存在本质区别。实质上，传统媒体只有受众而没有真正意义上的用户。用户和受众之间的本质区别表现在如下四点: 一是用户数 量 更大，而受众数量小，互联网巨型平台的用户动辄数以亿计; 二是能够利用大数据和人工智能技术分析每一个用户的收入、消费能力、爱好、需求等精准的数据，而受众只能给出一定规模样本的、概貌的数据; 三是用户是高频的、动态的，而受众是低频的、静态的; 四是用户是紧密型关系，而受众是松散型关系。因此从上述本质区别来看，传统媒体只有受众，并不具有实质意义上的用户。而从用户的商业价值来看，由于用户的商业模式是“新闻 + 服务”，用户的数量远远大于受众数量，且能够通过智能化推荐技术给用户推荐精准化、定制化的、能够真正满足用户需求的信息、产品和服务，其价值远远超过传统意义上的受众。
3、误把资料当数据，缺少足够的大数据资源
很多传统媒体觉得自己以往报道的新闻等资料都是数据，其实新闻资料离真正的数据仍有着很大的距离。尤其是传统媒体目前只有数量极少的数据，根本还谈不上大数据。
4、误把资源数字化当数据化
当前绝大多数传统媒体都已实现了资源数字化，进而认为理所当然地实现了数据化，但殊不知数字化和数据化还差着十万八千里。数字化只是数据化的基础和前提，而数据化还需要对数字化内容进行整理和打上很深、很细、很准确的标签，数据的颗粒度很细，唯有如此数据化的内容才能真正发挥作用，否则就很难发挥应有的作用。
5、误把数据新闻当大数据
很多传统媒体认为只要做好数据新闻就自然实现了大数据，其实数据新闻只是大数据在传媒领域的一种应用，传统媒体利用大数据的根本目的是重建用户连接，这就要求传统媒体利用大数据技术进行彻底的重构，从内容生产和传播、到营销和广告服务，再到传播效果评估等等，进而吸引到足够多的用户，来重建用户连接。
6、依然是“内容 + ”理念
很多传统媒体在向大数据转型时，依然延续之前的惯性和路径依赖，思维和观念陈旧，基本上采取的是“内容 + ”思路，即基于现有的内容资源和优势，而不是基于未来和趋势，按照大数据的规律和要求进行重构，导致多是基于内部媒体数据，而不是基于整体的数据资源。
7、缺少大数据人才
目前，由于大数据很热，各行各业都需要大量的大数据人才，且传统媒体的事业平台吸引力变弱、薪酬水平相对较低、缺乏股权期权等长期激励机制，难以吸引到高质量的大数据人才。由于人才的缺乏，导致传统媒体的大数据技术能力落后，对整体的大数据转型带来致命性影响。
8、技术力量薄弱，缺少用户巨大的大数据平台
传统媒体要想真正建立起属于自己的大数据，其前提是必须打造数据充足、技术先进、用户活跃的大数据资源平台、智能生产和传播平台以及用户沉淀平台三大平台。然而传统媒体在打造大数据平台时，往往缺乏先进的技术支持和大量的资金。
9、缺少有竞争力的大数据产品
数据资源的积累和三大平台建设的目的都为了开发出具有高商业价值、富有竞争力的大数据产品，而纵观传统媒体在缺乏大数据资源和平台的基础上，更是不能妄谈大数据产品了。但是传统媒体要想重建商业模式，实现自身的彻底转型，就必须打造出在市场上有高度竞争力的大数据产品。
四、推进传统媒体大数据转型的对策
科学推进传统媒体的大数据转型，必须按照大数据的规律和要求，从理念上、人才上、技术平台上、产品上进行整体的、彻底转型，否则就难以取得实效。
1、树立起“数据 + ”理念
首先，传统媒体要从之前的以自我为中心的内容思维转变为以用户为中心的数据思维，用户在哪儿，服务就到哪里，想用户之所想，急用户之所急。
其次，移动化、数据化、智能化是大趋势。目前，移动互联网的红利基本已经过去，未来将是数据化和智能化的红利。大数据和人工智能相辅相成，对于人工智能，云计算是基础，大数据是燃料，算法则是发动机，现在主导的人工智能技术都是基于大数据驱动的，大数据将起着越来越重要的作用。
第三，增强对大数据的理解，变 “内容 + ” 为“数据 + ”思路。在大数据时代，互联网是骨骼，大数据则是血液。大数据作为代表未来趋势的新生事物，传统媒体和互联网媒体都处于同一起跑线上，从这个角度讲，大数据无疑是传统媒体弯道超车的利器。大数据的核心在于数据，大数据具有海量、高频、在线、实时等特点，传统媒体在进行大数据转型时，应摒弃之前的“内容 + ”思路和路径依赖，采取“数据 + ”的思路，按照大数据的规律来进行彻彻底的转型。
2、积极拓展大数据资源
首先，对于传统媒体来说，可能获得的数据资源包括新闻内容数据、素材数据、历史数据、媒资数据、用户资产数据、用户行为数据、生产流程数据、内容传播数据、媒体云数据、互联网新闻数据、UGC数据、公众热点数据、网络行政数据、政府数据等等。一方面建立起自身的用户体系，以逐步变受众数据为用户数据; 另一方面尽快把现有静态的存量内容资源转变为动态的、互动的数据资源。
其次，由于传统媒体相对于民营企业拥有无与伦比的政治优势，应该充分利用政府数据公开的机会来想方设法地获取网络行政、政府数据等高价值的数据资源，这是传统媒体进军大数据的一条重要途径。
第三，可以利用自身的品牌优势与有数据资源的互联网巨头合作。阿里、京东、腾讯、百度、今日头条等都有着数量巨大、类型丰富的数据资源，传统媒体可以和这些互联网巨头建立起紧密的合作关系，以共同开发数据资源。例如，第一财经新媒体就和阿里巴巴进行了很好的合作。
3、积极利用大数据技术打造三大平台
三大技术平台是指大数据资源平台、智能生产和传播平台以及用户沉淀平台，只有搭建好三大平台才能更好地实现内容和用户的标签化。
首先，在大数据资源平台方面。核心通过互联网采集、接口导入、历史数据导入、远程汇聚等各种方式，将传媒集团内部资源、互联网资源、第三方资源以及 UGC 资源汇聚到大数据资源中心。
其次，在智能生产和传播平台。智能生产和传播平台，是立足于传媒集团大数据平台，以大数据智能分析工具作为技术支撑，将传媒集团旗下媒体资源融合共享使用，以“中央厨房”的方式重构新闻生产，实现“一次采集、多元加工、多次发布”的智能生产和传播平台。核心是建立起智能化的新闻线索智能决策系统、智能创作系统和融媒体智能发布系统。
第三，在用户沉淀平台方面。用户沉淀平台，是将传媒集团通过优质内容资源、线下活动、经营行为沉淀下来的优质用户数据进行整合、清洗、认证、管理、记录以及深入挖掘、分析，并通过智能化、个性化的信息、数据服务，提高用户的参与度和满意度。核心是用户画像，即对采集数据进行分析，通过不同模型及算法实现对用户肖像的刻画、行为轨迹的分析等多维度的分析，为产品优化、精准营销、以及面向用户的智能化服务提供服务。
第四，在信息智能匹配方面。一是可以根据用户短期的点击、转发和评论行为来给用户按照兴趣、职业、年龄、终端、地域分布、兴趣和情感倾向等特征对用户进行画像，进而分析出用户喜欢什么类型的文章、最喜欢文章里的什么关键词、关注你的人还喜欢什么内容等等; 二是个性化推荐，除了考虑用户的个人特征，也要考虑用户所处的场景; 三是重点分析文章中有什么主题词，有什么重要标签、文章热度、时效性和相似性等; 四是通过分析用户的个性化特征，结合特定的场景，给每一个用户推荐满足其需求的文章，这样就能够吸引用户留存下来，并提升用户的忠诚度。
4、从用户痛点出发打造高质量的数据产品
数据产品是提升用户体验和实现商业价值变现的载体，无论是数据资源积累还是三大平台的建设，都是为了开发出具有高商业价值、富有竞争力的大数据产品，这也是传统媒体转型的根本出路。
首先，必须以用户体验为中心。既要在对用户进行精准画像的基础上，利用大数据手段找出用户的痛点和需求，基于用户的需求来开发数据产品，以提升用户体验，又要对商业逻辑有深刻的了解，开发出的数据产品只有符合商业逻辑才能实现价值变现。
其次，业务人员、数据人员和技术人员的 “混”。目前，由于传统媒体长期以来实现的 “重采编轻经营无管理无技术”的政策，传统媒体不仅缺乏技术人才和数据人才，而且所有的产品设计采取的依然是“内容 + ”思路，而并不是“互联网 + ”和“大数据 + ”思路，而且即使有了一定的技术和数据人才，但懂业务的又不懂技术和数据，懂技术和数据的又不懂业务; 此外业务、技术和数据人员相互割裂，甚至互相看不起或不理解，这必然导致难以有效地开发数据产品。而要真正解决该难题，就必须实现业务、数据和技术人才之间的“混”，即通过一起协同办公达到相互了解、相互理解和相互帮助。
第三，实现业务、数据人才和技术人才之间的“通”。优秀的数据产品一定是既有合理的商业逻辑又能够合理利用数据和技术有效解决业务难题的产品，这就需要业务人才、数据人才和技术人才的通力合作才能做到，即实现业务人才、数据人才和技术人才之间的“通”。
5、积极参与智慧城市建设和政府数据开放工程
当前，国家提出了国家大数据工程，各地政府正在大力推进智慧城市建设和政府数据开放工程，传统媒体应该积极利用自身的政治优势把自身的三大平台建设纳入政府的智慧城市建设中，建立起大数据平台和区域内的数据交易平台。这么做的优势在于: 一是站在整个区域的大数据发展的基础上; 二是可以借助政府智慧城市的建设工程来解决自身的技术和资金问题; 三是可以获取政府的数据资源。政府的数据资源含金量极高，获取政府数据资源能够有效解决自身数据资源严重不足的问题。
6、与互联网巨头有机合作
一方面互联网巨头手里有大量的数据和流量，尤其是有巨量的用户数据和各类交易数据等; 另一方面互联网巨头有先进的大数据技术和大数据人才，基于此，传统媒体可以通过和互联网巨头进行合作来更好地实现自身的大数据转型。
历年真题梳理
大数据技术对于新间报道的帮助有哪些?（2018武汉大学新闻与传播334）
大数据时代，财经新闻报道的数据如何更形象化和生动化？（2017武汉大学440）
大数据、AI 引起广泛关注，谈谈对这种技术下的媒介文化生产的看法。（2018苏州大学新闻与传播334）
相关论文拓展
大数据与传媒业发展——郭全中《新闻与写作》（深度阅读）
大数据时代传统媒体的突围之路——毛勇《传播与版权》（深度阅读）
我国传统媒体大数据应用热的冷思考——李雪婷《新闻研究导刊》（简单理解）
大数据背景下传统媒体与新媒体融合策略探讨——吴兆函《中国报业》（深度阅读）
传统媒体与新媒体融合特征、模式及路径——高霞《中国报业》（深度阅读）