【英文标题】Effects of Big Data on Media Management and Response Approaches

　　【作者简介】曾凡斌，暨南大学新闻与传播学院，中国人民大学新闻学院

　　【内容提要】“大数据”对传统媒体的经营管理方式构成了巨大冲击。媒体经营管理需要在新闻生产、受众调查、效果研究等方面进行创新，以应对“大数据”的挑战。本文通过对Facebook、腾讯、淘宝三家网络媒体利用大数据的分析，得出有了大数据，媒体经营管理者可以将一切量化，从而对组织业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现的结论。

　　【关 键 词】大数据 经营管理 媒体

　　“大数据”(Big Data)，指信息或数据量的巨大，数据的单位已经从G和T发展到P、E、Z等为计量单位，其中1TB=1024GB，而1ZB则等于10亿TB。大数据之所以产生，是由于传感器和微处理器的发展，使得人们能够在任何时间和任何地点获取、处理信息，并进而进入普适计算的阶段。2007年，雅虎的沃茨博士在《自然》上发表一篇文章《21世纪的科学》，他发现，得益于计算机技术和海量数据的发展，个人在真实世界的活动得到了前所未有的记录，这些记录为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。由于能测得更准，计算得更加精确，他认为，社会科学将脱下“准科学”的外衣，在21世纪全面迈进科学的殿堂，例如，新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录都为政治行为的研究提供了大量的数据。[1]2008年9月，《自然》杂志发表一组文章来探讨大数据的出现。《科学》杂志在2011年2月推出专刊，主要围绕着科学研究中大数据的问题展开讨论。2012年3月，美国奥巴马政府发布了“大数据发展计划”[2]，该计划涉及美国国家科学基金、美国国家卫生研究院、美国能源部、美国国防部、美国国防部高级研究计划局、美国地质勘探局等6个联邦政府部门，承诺将投资两亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，以提升从大量的、复杂的数据集合中获取知识和洞见的能力。毋容置疑的是，大数据将对科研、教育、国防等产生深远的影响，那么，大数据将对传统媒体经营管理方式产生什么影响？媒体又应如何应对它呢？

　　一、大数据对传统媒体经营管理方式的冲击

　　传统的媒体经营管理方式或者是建立在经验的基础上，或者是建立在传统数据的基础上，如抽样获得、通过财务软件获得，这样的数据往往是结构化的数据，或者是有关联的数据，是管理员按照事先设定的程序获得的。如调查读者、听众、网民可通过严格的随机抽样获得，并且通过样本来推断总体，而对于媒体内容的财务数据则可通过财务软件了解进、销、存、工资、成本、收入、利润等多种经营数据，以满足对数据的分析和决策。

　　然而，大数据通常为非结构化数据，并包含彼此可能无关联的数据集，例如来自各种独立数据流(如Twitter、社交网站、传统CRM、调查结果、人口数据、缺陷数据等)的数据，这不同于通常彼此相关的传统数据集。于是，大数据分析通常会突破传统数据库以及分析流程和系统的界限。首先，数据集规模可能过大；其次，数据集彼此无关联；最后，大数据需要极为快速地分析。分析这些大数据，传统的方法和人才就不能适应新的需求了。分析大数据，要依赖新兴技术(如Hadoop Map Reduce)、R统计语言，以及并行多处理、高速联网、快速I/O存储(包括基于闪存的新兴存储)等全新的高性能基础架构解决方案。此外，大数据分析还需要新型技术工作者：数据科学家，甚至是数据艺术家。为此，媒体就要采用新的技术方法和使用新的人才才能适应大数据的要求。

　　对大数据的分析使媒体经营管理者能够实时了解环境内外的最新最全的信息，并从中得出大量深刻见解，改善经营管理的水平和方法。例如，Farmville的制作公司Zynga每天生成超过15TB的新数据，并通过对玩家行为的持续数据分析结果，测试、调整和优化游戏中的特性，实现了鼓励玩家行动起来，以促进玩家针对游戏的种种元素支付真正的钱，并保持玩家对游戏的兴趣。因此，虽然在线游戏Farmville是一款非常简单的游戏，但是由于其背后有着对大数据分析的支持，其也能不断地飞速发展。当媒体管理者对数据有较为完善的分析能力时，其对事件的把握及预测能力就会增强，通过对大数据的分析、预测，会使得决策更为精准。