基于自媒体平台的大数据挖掘与运用研究

2016-08-12 02:27:43吕少峰
传媒 2016年1期
关键词:媒介社交用户

文/张 莹 吕少峰

基于自媒体平台的大数据挖掘与运用研究

文/张 莹 吕少峰

自媒体的普及与运用改变了人们的信息处理行为,将个体塑造成为传播的核心。在这种根本性的转变中,自媒体成为大数据时代自主生成优质数据的重要平台,同时成为大数据运用的关键阵地,为大数据营销提供了广阔的价值空间。本文主要从大数据与自媒体的互动发展角度分析自媒体作为大数据挖掘与运用平台的重要性及可行性。

自媒体 大数据挖掘 大数据运用

时下,无论是自媒体还是大数据,已经引起了学界和业界的广泛关注和浓厚的研究兴趣,但是,将自媒体与大数据放在一个框架中进行思考仍有待深入。事实上,自媒体与大数据之间存在着紧密联系,从技术到应用都表现出了强烈的共生性与互推性。

一、技术创新为大数据与自媒体的“契合”提供了前提和基础

“创新双螺旋”理论指出,技术创新是技术进步与应用创新相互拉动的必然结果。技术进步推动产生新应用,而新应用对已有技术的极限运用刺激其不断更新和发展。大数据与自媒体的契合正是技术创新的螺旋式发展的结果和印证。

互联网技术的迅猛发展和应用是大数据与自媒体各自发展并走向契合的共同土壤。互联网将大数据引入人们的视野,进而影响了人们的网络行为,如今大数据思维已经成为人们的一种重要思维取向。

自媒体应用平台在互联网技术的持续创新中不断向前演进,先后衍生出网络论坛、博客、播客以及微博、微信等。总之,由最初以传统PC为终端的媒体形态蔓延至以手机、平板电脑等移动媒体为终端的媒体形态,这其中的推动力正是互联网技术与移动通信技术结合形成的移动互联网技术。据《移动互联网蓝皮书:中国移动互联网发展报告(2015)》显示,截至2015年3月,移动互联网用户总数净增超过2400万户,总数规模近9亿户,同比增长5.7%;使用手机上网的用户数再创历史新高,总数达到8.58亿户,对移动电话用户的渗透率达66.3%,比上年同期提升1个百分点;无线上网卡用户规模1600万,同比增长3.1%。手机保持第一大上网终端地位。可以说,移动互联网已经成为我国网民上网的主要渠道,正在重塑人们对于时空以及信息传播的认知,直接导致了日常生活的网络化、碎片化和数据化。毫无疑问,移动互联网发展已经进入“全民时代”,究其背后的原因,除了技术的推动外,更重要的应该是满足了人们即时上网的需求,而这种需求也正是自媒体应用平台不断发展和丰富的原发动力。

此外,云计算作为互联网时代的一种按需提供服务的数据处理方式让大数据的分析和运用变得更加得心应手,为挖掘大数据背后的价值提供了强大的技术支持。利用云计算与大数据技术开拓业务的“著云台”团队,通过开展“云社交”尝试,将大量的社会资源进行整合和评测,构成一个资源有效池向用户按需提供服务。随着用户分享的增多,资源的利用价值就会随之增大。基于此,交互性强、传播效果明显的自媒体正以病毒扩散式的传播方式不断吸引更多的用户参与其中,积聚海量数据,无形中一个庞大的“数据资源有效池”被铸就而成,而利用云计算进行大数据采集、分析和应用则是水到渠成。

二、相关性导致自媒体成为采集与运用大数据的优质平台

无论是自媒体还是大数据,在其发展过程中都各自受到“相关性”的影响,而自媒体和大数据之间的契合也是基于对“相关性”的认识、理解和运用。

“相关性”实际就是一种“相关关系”,在牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格的著作《大数据时代》中被一再强调,他指出这种关系意指事物彼此之间具有某种联系,而这种联系的存在以关联物的确定为基础。“通过给我们找到一个现象的良好的关联物,相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。”例如,沃尔玛公司注意到,每当在季节性飓风来临之前,不仅手电筒销售量增加了,而且POP-Tarts蛋挞的销量也增加了。因此,当季节性风暴来临时,沃尔玛会把库存的蛋挞放在靠近飓风用品的位置,以方便行色匆匆的顾客,从而增加销量。飓风和蛋挞两种看似风马牛不相及的事物被沃尔玛公司发现了其中的某种“相关性”,并且充分加以利用,带来了销售的增长。这一事例生动说明了寻求事物间相关性的重要意义。

过去,由于掌握的数据资源有限,人们往往依靠主观认知来确定关联物,这个过程中存在很大的主观性和偏差性,进而影响到未来预测的精准性。而大数据时代,人们掌握了异常庞大的数据资源,甚至可以说是“全员数据”,而且拥有极强的机器计算和分析能力,因此,相关关系的确立变得客观、准确而高效,进而保证了未来预测的全面性和精准性。

就自媒体而言,相关性既是其产生和发展的原动力,也是其成为大数据采集和运用平台的前提基础。自媒体用户之间的社交动机挖掘并催化了彼此之间相关性的确立,进而导致自媒体社交功能的产生与发展。在基于社交关系和社交目的而构建起的自媒体生态系统中,自媒体平台成为社会化工具,自媒体用户之间无论在技术支持上、组织结构上,还是在利益关系上,都表现出了高度的相关关系。以微信中的“朋友圈”功能为例,其使用者出于社会交往动机的考虑,将线下实际存在的社交关系网平移到了线上的虚拟空间,并利用虚拟空间进一步巩固和扩大自己的社交关系网络,用户彼此之间拥有很强的黏性和主动关联性。彼此交流生成的数据信息,真实性和可利用率都比较高,因此,自媒体顺理成章地成为为大数据技术相关性分析提供数据和范本的优质平台,更进一步,通过大数据分析找到自媒体用户之间的有效关联物也变得更加容易而准确。在这种相互影响的机制中,自媒体与大数据之间形成了一种良性的信息流动与共生性的互动发展,如图所示,自媒体自然成为了大数据采集与运用的平台。

图 基于相关性构建的自媒体与大数据互动关系图

三、价值空间推动自媒体成为大数据营销的应用领域

虽然人们对于大数据的理解和认识,源于信息爆炸时代信息量过大给电脑存贮和处理数据带来的问题的思考,但随着人们对于大数据的认识、处理和利用的思维不断深化,大数据已经成为“人们获得新的认知、创造新的价值的源泉”。大数据中蕴藏的巨大的经济价值和社会价值被越来越多的企业和组织所认识、挖掘并加以利用,人们在世界范围内掀起了一场研究大数据、运用大数据的社会浪潮。因此,对于营销者来讲,获得高品质的数据信息是大数据营销成功的关键所在。

加拿大媒介理论家马歇尔·麦克卢汉在20世纪60年代提出的“媒介即讯息”理论中指出:“任何媒介(即人的任何延伸)对个人和社会的任何影响,都是由于新的尺度产生的;我们的任何一种延伸(或曰任何一种新技术),都要在我们的事物中引进一种新尺度。”麦克卢汉的媒介理论实际上强调的是传播效果的产生源自媒介形式本身,而每一种新的媒介形态都会进一步影响和改变人们感知世界的行为方式和社会结构。笔者认为,自媒体时代,人们对于世界的理解和认识发生了根本性变革——每一个自媒体用户都可以成为一个信息传播的中心,向周围的世界发散式地传递数据信息,并产生一定的影响。大数据时代的今天,“媒介即数据”,自媒体中存在的巨大的数据资源成为建立高品质大数据库的重要内容来源。自媒体自身及其生成的庞大的数据资源中所蕴涵的价值意义不断为大数据营销开辟新的领域,拓展新的价值空间。过去,人们习惯于从因果关系中寻找营销机会,如今,通过大数据分析,相关关系开辟了更多的营销可能。

大数据显要的特点就在于“数据来源多和数据价值大”,自媒体以庞大的、多元的用户群体和“敞开心扉”式的即时互动的使用特点证明了这一点。自媒体的使用者可以自由运用这种媒介满足自身的媒介使用需求,微博、微信正是其中的典型。这种由“普通大众主导”的媒介表现出了有别于传统大众传媒的高度自主性和平等性的特点,也正是基于此,人们对自媒体青睐有加,在使用上表现得更为主动、积极、真诚和频繁,种种表现直接导致自媒体生成的数据信息更加真实、准确、及时、丰富。这些数据无论从数量上还是质量上都因自媒体的上述特性而得到正向强化。由于自媒体生成的数据信息的强相关性,其中所蕴藏的潜在价值更易捕捉和加以利用。大数据营销过程中正是需要来自于自媒体生成的大数据信息发挥其相关作用。

正如信息管理专家涂子沛在其专著中所言:“大数据之‘大’,并不仅仅在于‘容量之大’,更大的意义在于:通过对海量数据的交换、整合和分析,发现新的知识,创造新的价值,带来‘大知识’、‘大科技’、‘大利润’和‘大发展’。”自媒体作为一类社交媒体,形成了一定的社交圈和关系网,将线下的社会交往活动扩展到线上,社交关系价值在大数据营销中被充分挖掘和利用,而以此为内核的互动关系为企业进行营销宣传提供了一种良性的场域。

四、结语

数据信息是信息社会中最具价值和潜力的资源,拥有大数据思维、运用大数据分析技术是未来营销的不二选择。随着移动互联网技术的发展与普及以及自媒体应用的推陈出新,自媒体这一媒介形态会在数据生成与挖掘方面表现出一种得天独厚的优势,蕴藏着巨大的潜力,势必成为大数据营销的重要平台与阵地。同时,随着大数据运用的广泛而深入,自媒体也必然走向精细化发展,自媒体与大数据之间的良性互动必将为未来的大数据营销构建起巨大的价值空间。

作者单位 张莹 黄冈师范学院新闻与传播学院吕少峰 湖北日报传媒集团

本文系湖北省教育厅人文社科项目“自媒体时代大数据营销的应用研究”(项目编号:14G404)的研究成果,黄冈师范学院科学研究项目“媒介融合背景下传统媒体广告经营创新策略研究”(项目编号:2013018703)的研究成果。

[1]官建文,唐胜宏,许丹丹.移动互联网蓝皮书:中国移动互联网发展报告(2015)[M].北京:社会科学文献出版社,2015.

[2]维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼斯·库克耶.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].周涛,译.杭州:浙江人民出版社,2013.

[3]马歇尔·麦克卢汉.理解媒介:论人的延伸[M].何道宽,译.南京:译林出版社,2011.

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