趙娜

隨著云計(jì)算時(shí)代的來臨，大數(shù)據(jù)日益成為時(shí)下的一個(gè)熱點(diǎn)話題，被譽(yù)為“未來的新石油”。它是各種形式各種媒介中的生產(chǎn)要素，就像是不同媒介進(jìn)行交融的通用資本，不光是媒介融合包括學(xué)科融合都在大數(shù)據(jù)時(shí)代下面臨新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

6月25日，在北京大學(xué)召開的“新媒體與融合、創(chuàng)新與發(fā)展”國(guó)際會(huì)議，來自學(xué)界、業(yè)界的專家結(jié)合自身對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用與實(shí)踐成果，展開了熱烈的討論。

韋路（浙江大學(xué)傳媒與國(guó)際文化學(xué)院副院長(zhǎng)）：大數(shù)據(jù)為全球傳播格局研究提供了可能性

韋路教授分享了他最近關(guān)于大數(shù)據(jù)的一個(gè)學(xué)科項(xiàng)目——“大數(shù)據(jù)時(shí)代全球信息傳播格局可視化研究”。當(dāng)談到全球傳播格局這個(gè)問題時(shí)，大家的第一反應(yīng)覺得這個(gè)話題實(shí)在是太大了。韋路教授認(rèn)為，如果是在傳統(tǒng)媒體時(shí)代研究這樣一個(gè)問題是很不容易的，但是在當(dāng)前這樣一個(gè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，大數(shù)據(jù)為這樣的研究提供了可能性。因此，只要選擇好研究的角度，通過某種方式和某些標(biāo)準(zhǔn)來衡量，就能得出當(dāng)前全球的媒體格局到底是一個(gè)什么樣的面貌。

韋路教授介紹說，他的這次課題研究主要基于全球的twitter賬號(hào)，通過運(yùn)用社交網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，用的工具是NodeXL軟件。像半島電視臺(tái)、《印度快報(bào)》這樣的一些來自于發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)的媒體機(jī)構(gòu)依據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)開始躋身全球傳播前列，這是非常好的信號(hào)。這個(gè)其實(shí)對(duì)我們來講意味著一個(gè)機(jī)會(huì)，表明新媒體的確可以讓發(fā)展中國(guó)家找到突破的可能，某種程度上打破西方的新聞傳播壟斷，朝著更加平等的國(guó)際信息傳播秩序邁進(jìn)。

王緒剛（social touch首席科學(xué)家）：數(shù)據(jù)+改變企業(yè)營(yíng)銷

營(yíng)銷進(jìn)入到移動(dòng)社交時(shí)代，受眾環(huán)境發(fā)生了巨大的改變，每個(gè)個(gè)體時(shí)間碎片化非常嚴(yán)重，例如每個(gè)人使用手機(jī)的時(shí)間通常分散到不同的APP上；獲取信息的渠道基本上是通過社交媒體，如通過朋友圈獲?。桓顚哟蔚男畔⒃偻ㄟ^百度或傳統(tǒng)媒體進(jìn)行延伸閱讀；每個(gè)人興趣愛好差異很大，他們獲取的信息普遍呈現(xiàn)出個(gè)性化需求。在這種環(huán)境下，每個(gè)用戶的數(shù)據(jù)都可以識(shí)別，其行為可以追蹤與預(yù)測(cè)，營(yíng)銷效果可以衡量。這些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)營(yíng)銷來說變得更加重要，數(shù)據(jù)和營(yíng)銷相互結(jié)合會(huì)產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)。

企業(yè)做營(yíng)銷最重要的目的就是為了賣出東西、提高轉(zhuǎn)化率。營(yíng)銷首先要做的事情就是用戶研究，不管是做產(chǎn)品的營(yíng)銷還是品牌的定位，都是如此。對(duì)此，我們通常采用一些傳統(tǒng)用戶研究的方法，如請(qǐng)調(diào)研公司做一些線下的訪談、問卷調(diào)查等。而基于社交媒體和公開的數(shù)據(jù)，很容易得知它們背后的主體是誰。企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)營(yíng)銷系統(tǒng)，相當(dāng)于在做一個(gè)大腦，每個(gè)用戶、每個(gè)標(biāo)簽、每個(gè)產(chǎn)品及其廣告的位置、活動(dòng)的內(nèi)容等都是一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間會(huì)連接一些帶相關(guān)性的邊。就像人的大腦里有神經(jīng)元和突觸一樣，突觸生長(zhǎng)越多，人變得越聰明。

禹衛(wèi)華（上海交通大學(xué)新聞與傳播系副教授）：一切因數(shù)據(jù)變得透明

在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，我們的一切都因?yàn)閿?shù)據(jù)變得透明。如果你愿意，你的技術(shù)足夠好，你每天可以抓取海量的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，我們可以拿到微博、微信的全部文本數(shù)據(jù)，你會(huì)看到它的頁(yè)面、標(biāo)題、點(diǎn)贊量、閱讀量和一系列的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)本身突破了抽樣的束縛。這適應(yīng)了所謂大數(shù)據(jù)時(shí)代的轉(zhuǎn)型需求，也回應(yīng)了《大數(shù)據(jù)時(shí)代》里面所講的情況。大數(shù)據(jù)要整體，而非抽樣?！?/p>

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，很多情況下都可以拿到全文本。這里面的全文本就是指從第一條到最近一條，所有的文本，包括相關(guān)的評(píng)論和粉絲，一系列的東西。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)內(nèi)容做全文本分析的時(shí)候，數(shù)據(jù)采集最關(guān)鍵的是一個(gè)方法問題。在新媒體層面上，一方面可做類型、群體的分析，另一方面必須要注意到新媒體數(shù)據(jù)帶來的內(nèi)容分析方法上的啟示。同時(shí)，新的技術(shù)催生了很多新的媒體生產(chǎn)點(diǎn)，大而全的信息生產(chǎn)工業(yè)化體系，正向小而靈的新機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)化。

崔凱（中國(guó)政法大學(xué)講師）：大數(shù)據(jù)更需要先清洗

現(xiàn)在大家對(duì)于大數(shù)據(jù)很崇拜，好像大數(shù)據(jù)就是一切，其實(shí)，這是需要反思的一個(gè)問題。以自己的論文《互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的分群方法》為例。豆瓣是一個(gè)以算法見長(zhǎng)的反爬蟲程序，你自己的爬蟲有多牛，它就反你反得多厲害。我從爬一個(gè)人所有的用戶頁(yè)面，到全部的數(shù)據(jù)，大概爬了1周，爬回來17萬多的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)卻非常臟，很多數(shù)據(jù)基本上沒有用。這些數(shù)據(jù)對(duì)于研究來說沒有意義，必須要做篩選工作。通過篩選后，17萬條數(shù)據(jù)中僅僅剩下有用的數(shù)據(jù)4000多個(gè)。所以，大家千萬別去迷信大數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)公司做數(shù)據(jù)，最痛苦的事情就是洗數(shù)據(jù)，不知道什么數(shù)據(jù)能用，什么數(shù)據(jù)不能用，什么數(shù)據(jù)是有意義的。甚至一些學(xué)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)的人，做數(shù)據(jù)也會(huì)感到困難。有一些軟件公司求助于人類學(xué)家、社會(huì)學(xué)家做數(shù)據(jù)的指導(dǎo)，因?yàn)閿?shù)據(jù)本身也是解釋社會(huì)的現(xiàn)象。

所以在研究課題做聚類分析的時(shí)候，在做數(shù)據(jù)之前，首先要做的是數(shù)據(jù)清洗，然后要做的事是一定要深入思考：在這個(gè)世界上，在這個(gè)時(shí)代中，能發(fā)現(xiàn)的東西是什么。帶著你的定性假設(shè)，帶著你很多的發(fā)現(xiàn)和洞見去做數(shù)據(jù)。

馬曉霞（獵豹移動(dòng)海外事業(yè)部副總經(jīng)理）： 數(shù)據(jù)使?fàn)I銷更精準(zhǔn)

當(dāng)談到如何運(yùn)用社會(huì)化媒體進(jìn)行營(yíng)銷時(shí)，馬曉霞特別強(qiáng)調(diào)了粉絲的重要價(jià)值。她說：“以成功推廣的案例來講，我們?cè)?jīng)為CCTV中文頻道在Facebook上做粉絲推廣，還為中國(guó)網(wǎng)、好客山東在Facebook做過推廣。在長(zhǎng)期研究中我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)數(shù)據(jù)，已經(jīng)是你粉絲的用戶比不是你粉絲的用戶停留時(shí)長(zhǎng)高兩倍。在Facebook上是你粉絲的用戶相對(duì)來說是比較活躍的，他們可能會(huì)分享品牌促銷推廣活動(dòng)。”

廣告系統(tǒng)是很復(fù)雜的，有非常多的維度。既然粉絲在企業(yè)營(yíng)銷推廣中具有重要價(jià)值，那么，社會(huì)化媒體在向大眾進(jìn)行營(yíng)銷時(shí)就要利用互聯(lián)網(wǎng)，將海量的數(shù)據(jù)聚合在一起，進(jìn)行整理和分析。可以把他的用戶進(jìn)行“畫像”，將用戶按屬性進(jìn)行聚合分類，從而使?fàn)I銷更具針對(duì)性。比如在向大眾推送廣告的時(shí)候，不可能像過去一樣，向任何人都進(jìn)行推送，而是必須按照年齡、性別、興趣定向，選擇好企業(yè)的目標(biāo)群體，才可以開始推送廣告。以Facebook為例，營(yíng)銷應(yīng)用為什么Facebook現(xiàn)在的市值和廣告量都是類似于核聚變的增長(zhǎng)？我們說，F(xiàn)acebook最大的優(yōu)勢(shì)是對(duì)用戶的畫像，它在畫像方面做得非常好。在畫像里面選擇你想要定位的人群，這和其他廣告相比準(zhǔn)確率很高。

編輯：范永