京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据+传媒”影响各行业转型与变革
2016中关村大数据日活动暨京津冀协同发展高峰论坛在中关村国家自主创新示范区展示中心会议中心开幕。围绕 “数据驱动创新,智慧引领未来”这一主题,来自政府、学术界、企业界、传媒界嘉宾,就大数据技术创新、成果转化和产业融合等问题进行全面、深入交流和研讨。北京北大方正承办“2016中关村大数据日——传媒大数据分论坛”,深入探讨并交流了大数据给传媒行业带来的深刻变化,以及如何通过大数据应用构建传媒的核心竞争力等话题。
北京大数据研究院院长、中国科学院院士鄂维南在开场致辞中提到,从长远来看,互联网大数据在传媒行业应用空间非常大。一方面,所有的人都需要用到媒体,另一方面,在现在的条件下,有可能让每一个人都成为新闻界一员。和日本、美国等相比,中国的传统媒体受到的互联网冲击力度更大,然而,互联网只是第一步,大数据是下一步,智能化的一步。希望方正电子和其他企业一起,使传媒大数据应用更上一层楼。
北京师范大学新闻传播学院执行院长喻国明以《技术发展下的传媒业态与转型》为主题,阐述了影响中国传媒业发展变化的基本动因。他认为,智能化的引入,对于整个互联网未来的产业发展具有特别重要的意义,谁能够利用智能化的技术,处理数据的使用,并以更加有效的方式跨界融合整合,谁就能够夺得市场、产业的主动权。在下一轮发展当中,对于数据的智能化处理映射出这个产业最重要的发展路径。
北大计算机研究所教授、博士生导师彭宇新分享了“跨模态大数据分析与识别技术”的最新进展。他介绍说,随着媒体数据的快速增长,出现了两个问题,一是存在大量未上传且敏感的数据“管不住”,二是图像视频很难识别导致“用不好”。不过,随着多模态识别关系和系统的开发与建立,可以突破网络有害信息难以识别、难以利用的问题,最终应用于互联网监管领域,从而促进媒体大数据的运用。
在新闻媒体快速数字化的今天,在数据处理领域出现了哪些新进展?北大计算机研究所研究员、博士生导师赵东岩表示,媒体大数据的语义搜索和系统,可以基于互联网和新闻出版资源的信息,包括社交网络,进行语义分析,构建出专业化的知识库将媒体的信息与知识服务能力提高到新的水平。
新华社中国经济信息社新华丝路事业部总监魏薇表示,目前新华社中国经济信息社正在为国家“一带一路”战略提供信息服务,而这个体系的打造,离不开大数据的支持,需要利用“互联网+信息服务”的思维,打造以“精准数据+智库”为支撑的新华丝路信息服务体系。
人民网技术总监邢华以《大数据时代的传统媒体》为题做了分享。介绍了人民网对大数据应用的成果,重点介绍了正在建设的人民网数据中心项目。
作为传媒行业领先的技术、服务提供商和行业咨询专家,方正电子全力打造DT时代的智慧媒体,已为300余家报社提供DT时代的媒体融合解决方案,在当天的论坛上,来自方正电子的3位技术专家分享了针对互联网大数据的深度挖掘与利用技术、方正传媒大数据的成果以及知识体系建设方案。
方正电子互联网大数据技术开发部部长张丹深度解读了对互联网大数据进行挖掘的方式与技术,其重点是围绕着互联网的数据、业务信息资源和知识库,从内容、人、位置三个方面展开,包括态势的分析,以及敏感事件、热点话题、传播溯源等角度。
方正电子媒体大数据总经理卢岚分享了如何借助大数据,推进媒体的新闻生产,帮助新媒体运营,并开拓媒体经营服务的转型,从而实现新型媒体集团的转型与飞跃。卢岚认为,在DT时代,新闻的未来是分析数据,而媒体的未来就是数据能力。我们的目标是帮助传统媒体打造成为“智慧媒体”,它的核心目标就是以用户为中心,实现精准传播、精准营销和精准服务。
今年中关村大数据日关注的一个重点是,以大数据的思维、技术、模式、产品、服务等突破行政藩篱和区域界线,而由方正电子承办的此次传媒大数据分论坛则体现了整个业界针对传媒大数据领域的更多探索。无论如何,大数据时代已经来临,并在加速影响着各行各业的产业转型与变革。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22