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摘 要:随着科学技术不断革新,大数据技术的信息处理功能愈发强大,通过改变社会信息生产传播模式极大地冲击了网络媒体的运营,逐渐改变了网络媒体的生存环境和经营规则。大数据技术的普及为人民群众的网上交流和信息获取带来了便利,为网络媒体带来了不可多得的机遇和不可忽视的挑战,网络舆论平台在逐步引进大数据技术后,涉及内容复杂,信息来源众多,管理难度极大增加,为提升运营效率,克服技术困难和管理问题,网络媒体必须及时在企业管理模式、平台信息渠道、信息处理技术等方面进行创新,改变传统媒体运营模式。本文对大数据技术的基本概念和主要特点进行了详细介绍,细致梳理了大数据技术对网络媒体的主要影响和现阶段网络媒体经营面临的困难,并提出了解决问题的可行策略。
关键词:大数据;网络媒体;企业经营;有效对策
前言:随着网络技术飞速发展,基于大数据技术构建的云计算与物联网开始进入大众日常生活,改变了现代社会获取信息、生产媒体内容的方式。相比传统信息获取途径个人或媒体能够利用大数据技术更加精准简便地获取想获得的各类信息,而且大数据的数据处理规模和处理速度还在随着技术的不断更新而提升。大数据技术逐步投入实际应用极大地推动了网络媒体经营方式的变革,网络媒体必须及时立足于大数据技术分析各类信息,调整媒体信息平台和平台用户之间的关系,从以媒体为主导逐渐转变为以用户的需求为主导设计媒体推送内容,提升用户粘性。
一、大数据的基本概念和主要特点
(一)大数据的基本概念
由于不同信息理论对大数据的定义各不相同,对此概念的表述业内尚未达成统一意见。通过对该领域的研究,本文认为大数据的基本概念可定义为通过技术工具搜集、储存、处理不同种类与形式的海量数据形成的具备高增长率的信息资产。目前大数据技术所处理的数据通常包括多种形式,数据的年增长量超过60%。
(二)大数据的主要特性
现阶段相关理论研究对大数据技术的主要特点达成了共识,不同理论一致认为大数据的特点为数据品种丰富多样、数据的价值密度较低、数据的处理速度非常迅速、数据量巨大。随着网络技术的普及,互联网用户数量逐年增多,为保持数据精确性,为产品用户提供个人化优质信息服务,大数据技术需要处理的数据量和数据的基本类型随之急速增加,因此为了应对暴增的海量数据,及时处理有价值的信息,确保数据实效性,就必须尽早提升数据的处理速度,调整数据中有效信息的比率,避免经处理改变数据的原始结构,尽量保存关键信息。
二、大数据技术对网络媒体的影响
(一)改变了媒体分析数据的方法
在大数据时代来临之前,媒体普遍采用面对面采访、发布调查问卷、引用政府统计机构数据等方法获取最新的用户反馈,以此为基础评估市场发展趋势,决定企业下一步经营的方向[1]。但是大数据时代的到来使传统媒体获取信息、分析数据的方式失去了实际效果,新时代网络技术的普及应用使得调查数据的来源变得非常广泛,需要及时处理的数据飞速增多,面对海量的用户数据,网络媒体过去长期使用的数据分析方法已无法从中及时提取足够的可用信息作为媒体内容的素材,现代信息技术使得数据的来源发生了巨大变化,网络媒体不需要主动搜集数据,随着平台用户在网络空间内发布的个人信息越来越多,可自动采集的数据也随之增多,网络媒体需要处理的数据包含各种类别,信息的内部结构关联复杂,必须采用数学方法发掘数据的内在关联,找到数据背后的规律,提升信息处理效率,发现更多有价值的内容。
(二)拓宽了受众选择内容的空间
随着大数据技术的应用,网络用户的个人行为和发布的所有信息都会被汇总处理,分析用户个性爱好,网络平台可基于此进行针对性信息推送,第一时间满足用户阶段性需求和潜在需求,详细划分用户来源,识别不同用户的特殊内容需要[2]。媒体搜集处理用户信息的效率决定了媒体生产内容的质量,利用大数据技术,网络媒体能够及时了解到用户普遍关注的热点领域,通过深度数据处理分析大部分用户使用网络的习惯与爱好和网络流量的主要方向,以此为基础预测未来网络舆论的关注点变化方向,以此为网络媒体自身经营模式的调整提供可靠数据参考,使网络媒体能够为用户提供满足个人偏好的信息服务,进一步提升信息的传播效果。
(三)改变了信息传播的范围
大数据技术打破了传统媒体的地域传播界限,使得网络用户能够了解到来自不同渠道的海量实时信息,用户在浏览媒体推送的各类信息时,会基于自身的兴趣与爱好选择自身感兴趣的部分,并且习惯性地和有着一致爱好的其他用户进行网上交流,共同探讨问题,交换经验,随着讨论范围的扩大和参与人数的不断增加,基于相同爱好的网络爱好群体逐步形成,群体内部的用户在交流过程中会通过与朋友的日常讨论了解到未亲身接触的信息,网络媒体可利用这种兴趣群体拓展信息传播范围,提升信息的传播量[3]。
三、大數据时代网络媒体经营面临的主要困难
(一)用户私人信息数据安全问题
网络技术深入人们的日常生活,为普通大众的生活工作提供充分便利的同时也带来了不可忽视的信息安全问题[4]。人们在网络空间中的活动会留下各种各样的信息足迹,网络媒体通过用户授权搜集用户数据进行深入挖掘,了解用户喜好,推送针对性传媒内容的同时,需要保护的用户隐私也就逐渐增多。经过大数据技术处理的用户个人隐私一旦通过网络途径泄露,受到不法分子的利用,媒体将无法弥补用户的巨大损失。网络信息自动搜集机制使得对用户信息安全的防范变得困难重重,数据的高度公开性和透明性造成网络媒体难以保护用户的隐私。
(二)难以融合大数据技术改变媒体运营模式
现阶段我国大部分网络媒体的经营者未能结合大数据技术改进企业经营模式,仅仅是“嫁接”了现代化技术,未能转变经营思路,建立一体化的技术型媒体。由于网络传媒行业自身的特殊性,对于大数据技术不具备足够的研发能力,在技术革命的浪潮中处于被动地位,经营者的技术应用经验不足,没有引进大数据技术的行业资质,也没有熟练掌握数据处理技术实际操作技巧的专业人才,而且引进技术、使用技术的资金不足,只能依托于大企业的技术援助,企业因此丧失了经营的自主性。 (三)知识共享难度大,行业监管体系不完善
由于大数据技术的普及,网络媒体在信息处理和热点搜寻方面的经验难以与合作伙伴共享,而技术研发型企业的专业技术知识也无法和网络媒体共享,因为技术知识的高度复杂性和专业性,非专业人员无法理解大数据技术的运作原理,在技术应用实践层面和数据处理利用层面就出现了一定的脱节,经营者难以对此进行协调管理。基于大数据技术的网络媒体行业缺乏有力的行业监管,对网络新闻稿件抄袭、恶性竞争等不法现象没有有效地进行管理,行业秩序较为混乱。
四、大数据时代网络媒体的可用经营策略
(一)拓宽优质内容传播途径,增强影响力
随着近年来网络传媒行业内部的竞争日趋激烈,为了维持自身影响力,吸纳新用户,网络媒体必须主动抢占舆情的制高点,开辟新的信息传播途径,吸引更多关注。网络媒体用户来源复杂、爱好广泛,为了满足用户的各式各样的需求,网络媒体必须构建新的信息交流平台,扩大信息的传播范围,打造个性化的信息媒介服务体系,从不同方面、不同领域、不同平台吸引用户,在受众头脑中树立自身的品牌形象,提升传播效果。例如,某些网络媒体主打娱乐新闻报道,可与国内流量较大的信息交互平台如知乎、网易等进行密切合作,在不同平台上建立各具特色的娱乐新闻专栏,达成多平台高效合作,使媒体推送的新闻保持高熱度高人气。
(二)利用大数据技术整合信息数据,提升推送内容的质量
通过利用大数据技术挖掘用户潜在需求,网络媒体拥有了传统媒体不具备的特殊优势,即实时投放针对性内容的高品质信息服务。网络媒体控制信息传播的方向和信息的类别,向有着各类需求的用户群体投放各自需要的内容。媒体信息传播的实效性和精确性通过采用此类内容生产投放模式得到了极大地提高,高精度的内容推送使得用户各个性化需求获得了满足,网络媒体所制造的内容相比过去更具多元化特性。媒体经营者利用信息交流平台(QQ、微信、facebook等)能够与特定内容的受众群体进行实时沟通交流,在双方交换意见的过程中了解到用户需要和对媒体内容的评价,网络媒体可借此进一步细分推送内容的种类和针对的用户类别,进行信息的精确定向投放,进而提升网络媒体的经营效率。
(三)建立受众社群,提升用户忠诚度,吸引新的用户群体
为了充分发挥网络媒介高速信息传播的特殊优势,进一步提升用户的忠诚度,网络媒体必须着力于培育具备共同价值观念和个人爱好的网络文化社群,用健康上进的思想共识和先进的网络技术凝聚来自五湖四海的网络用户,一个稳定的受众社群能够带动周边更多的具备相同爱好的用户加入,网络媒体的影响力随着受众社群的扩大而逐步增加,大量信息受众持久稳定的关注能够极大地增强网络媒体的生命力,使得网络媒体能够在白热化的行业竞争中生存下来。为了吸引新的用户群体,网络媒体还可创建针对在校大学生群体的内容板块,为其提供优质的个性化信息服务,在大学生群体内打造自身良好的口碑形象,为网络媒体培育一批高素质的忠诚受众。
(四)构建专属大数据生态系统
为了开辟新的受众市场、获得更多的经营利润,网络媒体必须尽早构建专属大数据生态系统,从用户数据的产生到安全储存以及深度数据挖掘,充分利用数据资产探索新的市场。首先,网络媒体可与云计算、云存储服务商进行密切合作,利用最新的大数据处理技术开发自身的特色信息产品,提升内容质量。其次,设计奖励制度提升用户数据的生成速度,例如媒体运营商可对用户的定期在线活动提供奖励,用户在线活动达到一定时长后可晋升为VIP 用户,以此政策鼓励用户开展热烈的在线互动交流,运营商可从中提取用户数据进行处理。
结论:通过利用大数据技术,网络媒体能够为用户提供高质量的特色内容,在短时间内聚集大量用户。为了在市场竞争中取得优势,网络媒体经营者必须主动拓展信息传播渠道,构建大数据生态系统,建立用户社群,这样才能逐步提升网络媒体的影响力。
参考文献:
[1]牟文琴. 大数据环境下的网络媒体内容管理和其经营的创新[J]. 卫星电视与宽带多媒体,2019(16):91-92.
[2]宋建武,黄淼. 媒体智能化应用:现状、趋势及路径构建[J]. 新闻与写作,2018(04):5-10.
[3]刘莹. 大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J]. 中国商论,2018(19):58-59.
[4]张红梅. 大数据驱动与媒体融合创新[J]. 开放导报,2015(04):102-105.
关键词:大数据;网络媒体;企业经营;有效对策
前言:随着网络技术飞速发展,基于大数据技术构建的云计算与物联网开始进入大众日常生活,改变了现代社会获取信息、生产媒体内容的方式。相比传统信息获取途径个人或媒体能够利用大数据技术更加精准简便地获取想获得的各类信息,而且大数据的数据处理规模和处理速度还在随着技术的不断更新而提升。大数据技术逐步投入实际应用极大地推动了网络媒体经营方式的变革,网络媒体必须及时立足于大数据技术分析各类信息,调整媒体信息平台和平台用户之间的关系,从以媒体为主导逐渐转变为以用户的需求为主导设计媒体推送内容,提升用户粘性。
一、大数据的基本概念和主要特点
(一)大数据的基本概念
由于不同信息理论对大数据的定义各不相同,对此概念的表述业内尚未达成统一意见。通过对该领域的研究,本文认为大数据的基本概念可定义为通过技术工具搜集、储存、处理不同种类与形式的海量数据形成的具备高增长率的信息资产。目前大数据技术所处理的数据通常包括多种形式,数据的年增长量超过60%。
(二)大数据的主要特性
现阶段相关理论研究对大数据技术的主要特点达成了共识,不同理论一致认为大数据的特点为数据品种丰富多样、数据的价值密度较低、数据的处理速度非常迅速、数据量巨大。随着网络技术的普及,互联网用户数量逐年增多,为保持数据精确性,为产品用户提供个人化优质信息服务,大数据技术需要处理的数据量和数据的基本类型随之急速增加,因此为了应对暴增的海量数据,及时处理有价值的信息,确保数据实效性,就必须尽早提升数据的处理速度,调整数据中有效信息的比率,避免经处理改变数据的原始结构,尽量保存关键信息。
二、大数据技术对网络媒体的影响
(一)改变了媒体分析数据的方法
在大数据时代来临之前,媒体普遍采用面对面采访、发布调查问卷、引用政府统计机构数据等方法获取最新的用户反馈,以此为基础评估市场发展趋势,决定企业下一步经营的方向[1]。但是大数据时代的到来使传统媒体获取信息、分析数据的方式失去了实际效果,新时代网络技术的普及应用使得调查数据的来源变得非常广泛,需要及时处理的数据飞速增多,面对海量的用户数据,网络媒体过去长期使用的数据分析方法已无法从中及时提取足够的可用信息作为媒体内容的素材,现代信息技术使得数据的来源发生了巨大变化,网络媒体不需要主动搜集数据,随着平台用户在网络空间内发布的个人信息越来越多,可自动采集的数据也随之增多,网络媒体需要处理的数据包含各种类别,信息的内部结构关联复杂,必须采用数学方法发掘数据的内在关联,找到数据背后的规律,提升信息处理效率,发现更多有价值的内容。
(二)拓宽了受众选择内容的空间
随着大数据技术的应用,网络用户的个人行为和发布的所有信息都会被汇总处理,分析用户个性爱好,网络平台可基于此进行针对性信息推送,第一时间满足用户阶段性需求和潜在需求,详细划分用户来源,识别不同用户的特殊内容需要[2]。媒体搜集处理用户信息的效率决定了媒体生产内容的质量,利用大数据技术,网络媒体能够及时了解到用户普遍关注的热点领域,通过深度数据处理分析大部分用户使用网络的习惯与爱好和网络流量的主要方向,以此为基础预测未来网络舆论的关注点变化方向,以此为网络媒体自身经营模式的调整提供可靠数据参考,使网络媒体能够为用户提供满足个人偏好的信息服务,进一步提升信息的传播效果。
(三)改变了信息传播的范围
大数据技术打破了传统媒体的地域传播界限,使得网络用户能够了解到来自不同渠道的海量实时信息,用户在浏览媒体推送的各类信息时,会基于自身的兴趣与爱好选择自身感兴趣的部分,并且习惯性地和有着一致爱好的其他用户进行网上交流,共同探讨问题,交换经验,随着讨论范围的扩大和参与人数的不断增加,基于相同爱好的网络爱好群体逐步形成,群体内部的用户在交流过程中会通过与朋友的日常讨论了解到未亲身接触的信息,网络媒体可利用这种兴趣群体拓展信息传播范围,提升信息的传播量[3]。
三、大數据时代网络媒体经营面临的主要困难
(一)用户私人信息数据安全问题
网络技术深入人们的日常生活,为普通大众的生活工作提供充分便利的同时也带来了不可忽视的信息安全问题[4]。人们在网络空间中的活动会留下各种各样的信息足迹,网络媒体通过用户授权搜集用户数据进行深入挖掘,了解用户喜好,推送针对性传媒内容的同时,需要保护的用户隐私也就逐渐增多。经过大数据技术处理的用户个人隐私一旦通过网络途径泄露,受到不法分子的利用,媒体将无法弥补用户的巨大损失。网络信息自动搜集机制使得对用户信息安全的防范变得困难重重,数据的高度公开性和透明性造成网络媒体难以保护用户的隐私。
(二)难以融合大数据技术改变媒体运营模式
现阶段我国大部分网络媒体的经营者未能结合大数据技术改进企业经营模式,仅仅是“嫁接”了现代化技术,未能转变经营思路,建立一体化的技术型媒体。由于网络传媒行业自身的特殊性,对于大数据技术不具备足够的研发能力,在技术革命的浪潮中处于被动地位,经营者的技术应用经验不足,没有引进大数据技术的行业资质,也没有熟练掌握数据处理技术实际操作技巧的专业人才,而且引进技术、使用技术的资金不足,只能依托于大企业的技术援助,企业因此丧失了经营的自主性。 (三)知识共享难度大,行业监管体系不完善
由于大数据技术的普及,网络媒体在信息处理和热点搜寻方面的经验难以与合作伙伴共享,而技术研发型企业的专业技术知识也无法和网络媒体共享,因为技术知识的高度复杂性和专业性,非专业人员无法理解大数据技术的运作原理,在技术应用实践层面和数据处理利用层面就出现了一定的脱节,经营者难以对此进行协调管理。基于大数据技术的网络媒体行业缺乏有力的行业监管,对网络新闻稿件抄袭、恶性竞争等不法现象没有有效地进行管理,行业秩序较为混乱。
四、大数据时代网络媒体的可用经营策略
(一)拓宽优质内容传播途径,增强影响力
随着近年来网络传媒行业内部的竞争日趋激烈,为了维持自身影响力,吸纳新用户,网络媒体必须主动抢占舆情的制高点,开辟新的信息传播途径,吸引更多关注。网络媒体用户来源复杂、爱好广泛,为了满足用户的各式各样的需求,网络媒体必须构建新的信息交流平台,扩大信息的传播范围,打造个性化的信息媒介服务体系,从不同方面、不同领域、不同平台吸引用户,在受众头脑中树立自身的品牌形象,提升传播效果。例如,某些网络媒体主打娱乐新闻报道,可与国内流量较大的信息交互平台如知乎、网易等进行密切合作,在不同平台上建立各具特色的娱乐新闻专栏,达成多平台高效合作,使媒体推送的新闻保持高熱度高人气。
(二)利用大数据技术整合信息数据,提升推送内容的质量
通过利用大数据技术挖掘用户潜在需求,网络媒体拥有了传统媒体不具备的特殊优势,即实时投放针对性内容的高品质信息服务。网络媒体控制信息传播的方向和信息的类别,向有着各类需求的用户群体投放各自需要的内容。媒体信息传播的实效性和精确性通过采用此类内容生产投放模式得到了极大地提高,高精度的内容推送使得用户各个性化需求获得了满足,网络媒体所制造的内容相比过去更具多元化特性。媒体经营者利用信息交流平台(QQ、微信、facebook等)能够与特定内容的受众群体进行实时沟通交流,在双方交换意见的过程中了解到用户需要和对媒体内容的评价,网络媒体可借此进一步细分推送内容的种类和针对的用户类别,进行信息的精确定向投放,进而提升网络媒体的经营效率。
(三)建立受众社群,提升用户忠诚度,吸引新的用户群体
为了充分发挥网络媒介高速信息传播的特殊优势,进一步提升用户的忠诚度,网络媒体必须着力于培育具备共同价值观念和个人爱好的网络文化社群,用健康上进的思想共识和先进的网络技术凝聚来自五湖四海的网络用户,一个稳定的受众社群能够带动周边更多的具备相同爱好的用户加入,网络媒体的影响力随着受众社群的扩大而逐步增加,大量信息受众持久稳定的关注能够极大地增强网络媒体的生命力,使得网络媒体能够在白热化的行业竞争中生存下来。为了吸引新的用户群体,网络媒体还可创建针对在校大学生群体的内容板块,为其提供优质的个性化信息服务,在大学生群体内打造自身良好的口碑形象,为网络媒体培育一批高素质的忠诚受众。
(四)构建专属大数据生态系统
为了开辟新的受众市场、获得更多的经营利润,网络媒体必须尽早构建专属大数据生态系统,从用户数据的产生到安全储存以及深度数据挖掘,充分利用数据资产探索新的市场。首先,网络媒体可与云计算、云存储服务商进行密切合作,利用最新的大数据处理技术开发自身的特色信息产品,提升内容质量。其次,设计奖励制度提升用户数据的生成速度,例如媒体运营商可对用户的定期在线活动提供奖励,用户在线活动达到一定时长后可晋升为VIP 用户,以此政策鼓励用户开展热烈的在线互动交流,运营商可从中提取用户数据进行处理。
结论:通过利用大数据技术,网络媒体能够为用户提供高质量的特色内容,在短时间内聚集大量用户。为了在市场竞争中取得优势,网络媒体经营者必须主动拓展信息传播渠道,构建大数据生态系统,建立用户社群,这样才能逐步提升网络媒体的影响力。
参考文献:
[1]牟文琴. 大数据环境下的网络媒体内容管理和其经营的创新[J]. 卫星电视与宽带多媒体,2019(16):91-92.
[2]宋建武,黄淼. 媒体智能化应用:现状、趋势及路径构建[J]. 新闻与写作,2018(04):5-10.
[3]刘莹. 大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J]. 中国商论,2018(19):58-59.
[4]张红梅. 大数据驱动与媒体融合创新[J]. 开放导报,2015(04):102-105.