大数据技术在广播电视监测中的应用

【摘要】本文从大数据技术在广播电视监测中的应用优势入手，指出大数据技术快速处理海量数据、实时监测分析、精准定向广告投放、具有重大决策数据支持等优势，并分析了大数据技术在广播电视节目、电视广告、电视收视等方面的具体应用，得出了具有参考意义的应用策略，期望可以为广播电视媒体的创新发展贡献微薄的力量。

【关键词】大数据技术；广播电视监测；具体应用；应用策略

中图分类号：TN92 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.18.005

随着我国科学技术的快速发展，信息技术、大数据技术、网络技术等现代化技术影响到了各行各业的发展，广播电视行业在发展的过程中也需要充分运用大数据技术的优势，做好用户、受众数据的分析。在广播电视节目策划、广告策划、内容传播中以数据为基础，优化传播策略，提升广播电视的传播效果。当下，有许多广播电视媒体已经尝试将大数据技术应用于广播电视监测中，可以快速地发现广播电视节目、广告播出中存在的问题，并根据数据分析找到问题的影响因素，制定针对性的解决措施，促进广播电视播出的优化。为了进一步发挥出大数据技术的应用价值，广播电视媒体工作者还需要对技术优势及技术应用进行深度研究并保护好广播电视的数据安全，为广播电视的创新发展奠定良好的基础。本文介绍了大数据技术在广播电视监测中的应用优势，并对具体应用及应用策略进行了分析，希望可以为广播电视媒体工作者提供一定的参考价值。

1. 大数据技术在广播电视监测中的应用优势

1.1 快速处理海量数据

传统的广播电视监测工作通常依赖于有限的监测样本和人工统计分析，很难全面反映整体市场状况。而大数据技术凭借其强大的海量数据处理能力，能够实现对海量广播电视节目、广告等数据的高效采集、存储和分析，为监测工作提供更加全面、准确的数据支撑。

1.2 实现实时监测和分析

大数据技术不仅能够实现对海量数据的处理，还可以提供实时的监测和分析功能。借助大数据平台，广播电视监测人员可以实时掌握节目收视、广告播放等动态信息，及时发现异常情况并做出快速反应。例如，在重大赛事直播过程中，监测人员可以实时监测观众收视行为，及时发现收视率出现异常波动，为节目编排和广告投放策略提供决策依据[1]。

1.3 实现精准定向广告投放

大数据技术不仅可以帮助广播电视运营商提升监测效率，还可以为广告主提供精准的广告投放服务。通过对观众行为、偏好等数据的深入分析，广播电视运营商可以为广告主提供精准的人群画像和投放策略建议，帮助广告主实现更精准、更有效的广告投放。例如，某汽车品牌针对不同年龄段、收入水平的观众群体投放差异化的广告内容，提高了广告的转化率。

1.4 给予重大决策数据支持

大数据技术不仅可以提升广播电视监测的效率和准确性，还可以为运营决策提供更加可靠的数据支撑。通过对监测数据的深入分析和挖掘，广播电视运营商可以更好地了解市场动态，制定更加精准的运营策略。

2. 大数据技术在广播电视监测中的具体应用分析

2.1 大数据技术在节目监测中的应用

2.1.1 节目内容分析和评估

随着节目内容数据的不断积累，借助大数据分析技术，电视媒体可以全面深入地了解节目的整体风格特点、热点话题走向、受众反响等，为节目的优化升级提供依据。通过文本分析、情感分析等手段，节目制作人可以挖掘出节目中蕴含的主题倾向、观点立场以及受众对节目内容的评价和情感反馈。这些数据指标不仅可以直观地反映节目的传播效果，也为节目创作团队提供了宝贵的创作参考。举例来说，某档知识类节目在传播过程中，数据分析发现受众普遍对科技创新、环保议题较为关注，但对传统文化类的内容兴趣较弱。节目团队据此调整创作重心，加大科技创新、环保等前沿话题的报道力度，并尝试以更贴近年轻受众的表达方式阐述传统文化的内涵，逐步提升了节目的受众黏性[2]。

2.1.2 受众群体画像和偏好分析

大数据时代，电视媒体可以通过用户行为数据、社交互动数据等，构建丰富立体的受众群体画像，深入了解不同类型受众的人口特征、兴趣爱好、消费习惯等，为节目内容的差异化服务提供依据。比如，针对某知识类脱口秀节目，数据分析发现主要受众群体为25～35岁的都市白领，他们普遍对时事政治、科技前沿、职场发展等话题较为关注，喜欢幽默风趣、互动性强的节目形式。在此基础上，节目组针对这一群体的特点优化创作内容和表现形式，在保持节目基本风格的同时，增加对热点事件的解读，加强与观众的对话互动，受到了广泛好评。

2.1.3 对话互动和评论情感分析

如今，观众通过社交媒体等渠道与节目组进行广泛互动，产生大量评论数据。电视媒体可以利用自然语言处理技术，对这些对话互动和评论信息进行分析挖掘，了解受众对节目内容的态度取向和情感倾向，为节目的内容优化和互动策略提供洞见。以某财经资讯节目为例，数据分析发现观众对该节目的评论中，对于宏观经济形势分析类内容反馈较为积极，但对于个股投资分析类内容则反馈较为负面。节目组据此调整内容结构，增加宏观形势解读的篇幅，同时优化个股分析的表达方式，更好地满足了观众的需求，提升了节目的口碑[3]。

2.2 大数据技术在广告监测中的应用

2.2.1 广告曝光和点击数据监测

随着数字营销的迅速发展，广告主和营销人员需要实时获取广告投放的曝光和点击数据，以评估广告效果并及时调整投放策略。大数据技术能够自动收集、存储和分析海量的广告投放数据，例如广告的展现次数、点击、点击率等关键指标。通过对这些数据进行挖掘和分析，营销人员可以深入了解广告的受众群体、区域分布、设备类型等特征，为下一步的优化决策提供依据。

2.2.2 广告受众画像和受众定向

大数据技术不仅可以实时监测广告数据，还能帮助营销人员建立精准的广告受众画像。通过对消费者的浏览习惯、搜索记录、社交互动等海量行为数据的分析，营销人员可以洞察目标受众的人口特征、兴趣偏好、消费倾向等，从而进行更精细化的受众定向。精准的受众定向不仅提高了广告的投放效果，也降低了广告浪费，对广告主来说是一大好处。

2.2.3 广告投放效果的实时评估

传统广告效果评估通常需要一定时间才能完成，难以及时调整投放策略。而大数据技术则能够实时监测广告的各项指标，如曝光量、点击量、转化率等，并对投放效果进行快速评估。营销人员可以随时查看广告数据，一旦发现问题立即采取行动，比如调整创意内容、优化投放渠道、更改出价等，这种实时优化的能力大大提高了广告投放的效果和效率[4]。

2.2.4 广告创意和投放策略优化

大数据分析不仅可以帮助营销人员评估广告投放效果，还能为创意优化和投放策略优化提供依据。通过对历史广告数据的深入挖掘，营销人员可以发现哪些创意元素、投放时段和渠道组合能带来更好的效果。他们可以据此调整广告创意，优化投放策略，持续提升广告整体的投资回报率。

2.3 大数据技术在收视监测中的应用

2.3.1 多终端收视数据的综合分析

随着观众收视行为的多样化发展，传统的电视收视数据已经难以全面反映观众的实际收视情况。如今，观众不仅仅局限于电视屏幕，还可以通过电脑、平板、手机等多种终端设备收视。因此，实现对各类终端设备收视数据的综合分析，成为了行业内迫切需要解决的问题。大数据技术为解决这一问题提供了有效途径，电视媒体通过建立涵盖电视、互联网、移动端等多个终端的大数据采集系统，收集各类观众在不同设备上的收视行为数据，并将其进行整合分析，可以更加全面地了解观众的实际收视习惯和偏好[5]。

2.3.2 收视行为模式和用户洞察

通过对多终端收视数据的深入分析，可以发现观众的收视行为存在着复杂的模式和规律。大数据技术能够帮助我们从海量的观众行为数据中，挖掘出这些隐藏的模式和规律，进而对观众群体进行更加细致入微的洞察。例如，通过对收视数据的聚类分析，电视媒体可以将观众划分为不同的群体，每个群体在收视时长、偏好内容类型、收视高峰时段等方面存在着显著差异。基于这些用户画像，内容提供商和广告主就可以制定更加精准的内容策划和投放方案，提高受众的转化率。此外，随着用户行为数据的积累，电视媒体还可以利用机器学习等技术，预测观众未来的收视偏好和行为模式，为节目策划和广告投放提供更前瞻性的决策支持。

2.3.3 收视趋势预测和决策支持

大数据技术不仅能够帮助电视媒体工作者更好地分析和洞察当前的收视行为，还可以通过对历史数据的建模和预测，为未来的收视趋势变化提供预测和决策支持。例如，通过时间序列分析，电视媒体可以发现观众在不同时段、不同节假日期间的收视习惯存在较为明显的周期性变化规律。基于这些规律，电视媒体就可以预测出未来一定时间内可能出现的收视高峰和低谷，为节目编排和广告投放策略的制定提供有价值的参考。与此同时，大数据还能够帮助电视媒体识别一些影响收视趋势的关键因素，如热点事件、节目内容质量等，进而通过模拟不同因素变化的情况预测未来的收视走势，为相关决策提供依据。

2.3.4 受众群体的精细化划分

大数据技术不仅能够帮助媒体全面把握观众的收视行为，还可以实现对受众群体更加细致入微的划分和分析。通过对收视数据进行深入挖掘，电视媒体可以发现观众群体在年龄、性别、地域、收入水平等多个维度上存在着显著差异。基于这些差异，电视媒体可以将观众划分为更加细分的群体，并针对不同群体的特点，提供个性化的内容推荐和广告投放方案[6]。

3. 大数据技术在广播电视监测中的应用策略

3.1 构建大数据监测体系

随着广播电视行业的迅速发展，传统的监测手段已经难以满足日益复杂的监管需求。利用大数据技术可以帮助建立更加全面、实时的监测体系，为行业监管提供有力支撑。首先，可以利用互联网、移动设备等渠道，实现对广播电视内容的全面采集和监测，还要不断完善数据清洗、存储、管理等环节，提高数据质量。同时，电视媒体应当结合机器学习、自然语言处理等技术，对采集的数据进行深入分析，发现涉嫌违规的内容。在构建大数据监测体系的过程中，电视媒体中的技术人员需要注重不同传播载体的数据收集，将不同平台的数据进行智能化的处理与整合，形成全面性强、系统性强的数据表格，为电视媒体的节目策划、广告策划提供有效的数据。在数据收集、处理时，一旦系统发现数据出现异常状况时，电视媒体中的工作人员可以及时发现问题，并通过数据分析找到影响因素，制定对应的解决策略，提升广播电视节目收视率的稳定性。

3.2 强化数据安全和隐私保护

在广播电视监测中广泛应用大数据技术，也面临着数据安全和隐私保护的挑战。一方面，监测过程中采集了大量涉及公众隐私的信息，如观众收视习惯、网民评论等，这些数据一旦泄露将会造成严重后果。另一方面，监测系统本身也可能成为网络攻击的目标，导致数据遭到窃取或破坏。因此，必须建立健全的数据安全防护体系，包括完善数据访问控制、加强数据加密传输、做好系统漏洞修补等。同时，制定保护公众隐私的相关制度和标准，规范大数据在监测中的使用，确保公众权益不受侵害[7]。

3.3 加强跨部门协同和标准化

广播电视监测涉及多个部门，需要加强跨部门的协同配合。首先，电视媒体要建立健全部门间的信息共享机制，实现数据资源的互联互通。其次，电视媒体中各部门应该在监测指标、数据格式、分析模型等方面，制定统一的标准和规范，提高监测工作的规范性和有效性。比如，广电部门可以与公安、网信等部门建立信息共享渠道，共享违规内容的监测结果，形成合力；同时制定广播电视内容安全评估的标准化指标体系，为监管提供依据。只有实现部门间的高度协同配合，大数据监测体系才能真正发挥应有的作用。

3.4 培养大数据人才队伍

大数据技术的广泛应用，对广播电视监测工作提出了新的人才需求。电视媒体需要具备大数据分析、挖掘等专业技能的复合型人才，能够熟练运用大数据技术开展监测工作。因此，电视媒体需要培养一批既了解广播电视行业规律，又精通大数据技术的复合型人才，他们能够将大数据技术与行业需求有机结合，并提出针对性的监管策略。广播电视媒体应当加大对大数据人才的培养力度，通过校企合作、职业培训等方式，提升广播电视监测队伍的专业水平。同时，制定有针对性的激励政策，吸引更多优秀人才投身到广播电视监测领域[8]。

4. 结束语

数据已经成为广播电视行业不可或缺的重要资产，电视媒体只有充分利用好数据，实现从内容创作到运营管理的全链条数据驱动，才能在激烈的市场竞争中占据优势地位。数据不仅能帮助广播电视媒体洞察观众需求、优化内容策略，还能提升广告投放效果，提高经营管理的精细化水平。因此，广播电视媒体工作者需要深入学习大数据技术的应用方式，在广播电视节目检测、收视监测、广告监测中合理运用大数据技术。通过数据的分析与参考，为广播电视媒体的未来发展进行合理的策划，推动广播电视的长远发展。

参考文献：

[1]张积，滕雪阳.大数据技术在广播电视和视听新媒体监测中的应用探讨[J].广播电视信息，2024，31（05）：25-27.

[2]王娴.大数据技术在广播电视内容监测中的应用探析[J].采写编，2024（04）：49-51.

[3]左怀山.大数据技术在广播电视监测中的应用[J].电视技术，2023，47（09）：197-199.

[4]李成堃.大数据技术在广播电视监测中的应用策略探讨[J].电视技术，2022，46（12）：182-184，191.

[5]胡明.大数据技术在广播电视监测中的应用策略分析[J].电视技术，2022，46（09）：184-186.

[6]蔡枫芬.大数据技术在广播电视监测中的研究[J].新闻传播，2022（04）：119-120.

[7]吕胜刚.大数据技术在广播电视监测中的应用新探[J].记者摇篮，2021（09）：30-31.

[8]康言.大数据技术在广播电视监测中的应用研究[J].中国新通信，2020，22（23）：123-124.

作者简介：周玉洁（1982—），女，河南鄢陵人，工程师，研究方向：广播电视工程与技术。