京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据推动中国电视“三步”变革_数据分析师
呼啸而来的大数据浪潮甚是凶猛,眼看着要把中国的每个角落都彻底冲刷一遍。从最初艰涩生僻的学术用语,到现在人人皆知的热门词汇,大数据以难以想象的速度占据了公众话题的中心点。作为话题的重要传播者和推动者,电视媒体在营造舆论的同时,必须要努力适应大数据时代带来的全新生存环境,才不至于成为昨日黄花。
看看欧美电视产业正在发生的变化就能看到大数据的力量。英国广播公司(BBC)已经把大数据纳入了节目制作流程。制作方一边进行节目直播,一边根据观众在社交媒体上的评论决定接下来的节目走向,节目也由此完成了收视率的大幅攀升;而火遍全球的美剧《纸牌屋》更是从最初的策划阶段就引入了视频网站积累的大量用户数据,根据用户的喜好来挑选演员,导演,定制剧情,并最终成为叫好又叫座的经典作品。诸如此类的尝试越来越多,一次次证明着大数据给电视行业带来的深刻而积极的影响。大数据在电视制作中的广泛应用将成为不可逆转的趋势,而处在剧烈转型洗牌期的中国电视,在大数据时代该如何找到合适的生存路径?
策划:数据先行
大数据的核心不是“大”,而是“全”,是形成一种全面立体的视角。以前毫无价值的繁杂数据,通过分析工具进行梳理,建立起多维度的信息体系,从而使人们更加精准全面把握市场状况,预测产品的发展前景。中国电视虽然整体上并未建立起这种“全”的视角,却已经具备欧美电视产业旗鼓相当的大数据基础。随着有线数字电视走入千家万户,电视产业已经积累了大量的信息,形成了规模巨大的数据库,从人口统计数据,到用户使用痕迹数据,再到消费行为一应俱全。有了大数据技术,这些以前不被重视的信息将成为宝贵的财富。从前处在盲人摸象状态的电视人终于有机会在策划阶段就锁定节目的收视群,大数据分析将从产业源头上改变电视节目的走向。
近几年成功的电视节目如《中国好声音》、《爸爸去哪儿》之所以大部分都是照搬海外模板,就是因为国内电视人原有的经验积累和直觉判断已经远远跟不上观众的审美步伐,想要追赶,甚至引领观众的收看习惯,就必须一开始就真正了解观众的收视心理。通过大数据工具,综合目标收视群的年龄、职业、家庭背景、兴趣爱好和消费习惯等等因素进行分析之后,观众不再是一个模糊的集体概念,而是一个个有清晰面貌的鲜活面孔。
腾讯与电视制作机构唯众合作的网络节目《你正常吗?》就在节目前期的大数据应用方面做出了有益尝试,节目组通过收集千万级别的网友问卷结果和身份信息来编排和策划内容,播出后获得了点击率和关注度上的巨大成功,虽然大数据技术不可能一下子覆盖整个电视产业,但是告别传统时代的闭门造车,转变思维,用更加广泛的角度了解受众是电视人迫在眉睫的任务。在前期策划阶段,以大数据为主要参考依据的制作方式将很快成为中国电视产业发展的主要趋势。
播出:动态调整
除了为前期筹备提供强大的技术支持,大数据也将对电视节目的播出过程产生结构性影响。互联网时代的信息传播越来越碎片化,奔腾不息的数据洪流之中,观众的选择多如牛毛,一档电视节目想要获得持续的关注度越来越难,原因很简单,因为播出的节目是相对静态的,而观众的需求是动态变化的。有了大数据分析,制作方就可以根据观众需求的动态变化来调整节目内容。大数据出现之前,节目就像坚硬的陶瓷,光滑美丽但形状大小已经固定;有了大数据,节目就像柔软的橡皮泥,可以随时被雕琢,添材加料。
节目播出过程中,节目组能够及时得到观众来自社交媒体,论坛等各种网络渠道的反馈,虽然这些信息来自于观众即兴随意的评论,既不能完全客观地反映节目播出效果,也不能直接准确说明观众收看的原因,但已经足够让制作人告别以前摸石头过河的创作状态,对节目的改进变得有理有据;另一方面,在节目的调整时间大大缩短,内容更加贴近市场需求后,大数据也让观众产生了比以往更加强烈的代入感,大家发表的观点和意见被迅速采纳而且真切地反映在节目当中。这种良好的互动体验将是制作团队提高节目粘性和收视忠诚度的最佳方法。
传统电视节目中的有奖竞猜,热线电话只是让观众做节目的参与者,而大数据为节目和观众建立起了有效而紧密的连接,将观众变成了节目的创作者之一。互联网企业小米正是依靠消费者创作的热情和集体的智慧才获得了空前的市场份额和关注度,如果这股全民创作的热潮能借助大数据移植到电视产业,接地气就不再是电视人的一句口号了。
推广:精确制导
节目播出之后,大数据同样可以在多个方面发挥巨大的能量。以往节目上传到网上之后,只有视频播放次数一项数据反映节目的人气,而大数据能为电视制作人提供一个全新的视角,节目的哪一部分最受欢迎重播次数最多,哪一些内容观众容易选择快进或停止观看,在观看时留下的痕迹形成了千千万万个数据信息与网友的评论共同组成了更加科学的节目评价体系,避免了过去单纯以收视率论成败的片面标准。
近日索福瑞与微博联合发布的微博指数对于电视节目来说就是一个全新的参考指标,比较综合客观地反映了电视节目在互联网上的评价,诸如此类的大数据技术和大数据产品正在不断产生并且迅速融入到电视的生产流程之中,对制作的决策产生直接影响。另外,在互联网时代,节目品质固然重要,建立清晰的路径让观众发现节目更为重要。制作人可以根据大数据技术捕捉到的互联网流行趋势和收视群的详细情况,把节目剪辑成多个短小精炼的片段,贴上符合受众口味的标签,在网络上进行更加精准的二次传播,以持续扩大节目的影响力和知名度。
更为重要的是,在大数据的帮助下,节目的线下营销将更为精准。无论是线下活动的展开,还是相关产品的开发,基于大数据分析的收视群详细数据都能为节目提供更有针对性的推广方式和更为有效的制作方法。例如,大数据分析人员发现大众汽车的车主大多都喜欢听罗大佑的歌曲,大数据技术虽然无法解释其中的因果关系,但证明了大众车主与罗大佑歌曲之间的关联,这种消费者与娱乐产品的相关性一旦被大数据挖掘发现,就能够引导制作方在开展线下活动的时候明确思路,找到取悦观众的最佳方法。
大数据正在一点一滴地渗透进中国电视的各个环节,随之而来的必然是节目生产方式的颠覆和产业结构的变革。电视人只有抛开强势媒体自居的心态,迅速而有效的转变思维方式,运用大数据对节目进行有效的改造,才有可能在未来媒体生态圈中占有一席之地。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30