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周毅:新媒体技术在广电行业中的应用

发布时间: 2016-12-01 15:59:58   作者:本站编辑   来源: 本站原创   浏览次数:
摘要: 随着行业新的热点的出现,大家对于大数据应用的热情已经降温,甚至有些单位的大数据应用成了好看的摆设,广电的大数据究竟何去...

  当年,大数据刚进入广电行业之初,大家各个踌躇满志,谈方案、谈落地不亦乐乎;后来平台搭起来了,大家关注的焦点开始转向数据的可视化及变现。随着行业新的热点的出现,大家对于大数据应用的热情已经降温,甚至有些单位的大数据应用成了好看的摆设,广电的大数据究竟何去何从?成本已经投出,收益何时到来?今天【广电高新技术课堂】将结合国家新闻出版广播科学研究院副院长周毅的讲座《新媒体技术在广电行业中的应用》,通过具体的应用实例,来谈谈媒体融合中的广电大数据应用。

 

 

  一、广电媒体融合的核心问题

 

  首先,在当前媒体融合的大环境下,我们需要思考一个问题——广电媒体融合的核心问题是什么?周院长表示,其核心是要知道用户是谁、用户在哪里、用户要什么、观众如何变成用户、内容如何准确送达。而我们也发现,要解决这些问题,数据是其中一个非常关键的因素,如通过大数据帮助广电建立节目与用户的关联,精确了解用户特征;通过屏幕前、网络上用户行为追踪,全方位定位用户内容消费轨迹;基于大数据技术,准确分析用户内容消费偏好,主动推荐,有的放矢等。

 

  既然媒体融合,那数据的采集和整合也不能再局限在传统媒体,而应包括三大类:内容数据、运营数据以及互联网、移动互联网、社交媒体数据。要认识到数据融合是媒体融合之本,打通数据孤岛,才能放大数据价值。

 

 

  二、媒体融合大数据平台

 

  这就需要一个能解决媒体融合的大数据平台,其具备实效性,全面性,准确性,开放性四大优势。

 

 

   这个平台具有如下技术创新点:

 

  1、国内首创基于互联网数据评测传统媒体的网络影响力

  (1)传统收视率调查的数据抽样方法存在局限性。

  (2)社交网络上的讨论与媒体节目的影响力呈现出正相关性。

  (3)综合转发、评论、赞、提及量以及网民评论的情感极性与口碑、视频网站播放量与评论、搜索指数等多种因素。

  (4)起步早,2011年开始研发,2012年开发完成并上线。

  (5)比美国尼尔森2013年10月首次公布“Twitter电视收视率”数据领先近1年。

 

  2、率先采用基于志愿计算进行分布式互联网数据采集

  (1)媒体大数据种类多,来源广,实时性强,采集困难

  (2)创新性提出基于志愿计算的数据采集模式(分而治之)

  (3)研发千万级大规模任务调度以及聚焦爬虫技术

  (4)基于流式技术框架,分布式数据清洗与整理

  (5)每天采集的文字超过一座普通大学图书馆所有藏书

  (6)全面、精准、广泛,实时的数据采集

 

  3、国内首创基于键值对技术实现大数据存储系统

  (1)大规模、可扩展、高可靠、高性能、低成本、易用性等特性是大数据时代存储系统的要求

  (2)现有存储系统难以满足媒体大数据海量、多源、异构需求

  (3)本项目提出了基于键值对技术来构建大数据存储系统,同时并实现了本地文件系统接口

  (4)已经投入实际使用,单系统管理了超过5PB的数据

  (5)多篇论文和专利

 

  4、提出基于自监督情感分析模型的用户评论信息挖掘方法

  (1)互联网评论多包含文字和表情符号

  (2)需要使用机器来判断评论情感,技术难度高

  (3)提出了自监督情感分析模型SELC

  –     无监督情感分类

  –     半监督情感分类模型

  (4)建立媒体行业专用的情感词库,准确判断用户情感  

  (5)应用于央视春晚等项目

  –     确定评论情感极性,用户画像,内容分类

 

  5、提出基于深度学习的异构媒体关联挖掘算法

  (1)基于多源信息及结构上下文的概率化建模,提出一种基于异构网络的模态关联规则挖掘算法

  (2)基于深度学习,对不同来源并具有复杂内在分布和多模态特性的异构媒体数据进行统一表达

  (3)提出一种基于深度语义网络学习的深层关联分析方法,实现了复杂多源异构媒体内容的高效关联

  (4)应用于所承担的国家863项目“基于媒体大数据的信息消费服务关键技术及应用示范”

 

  三、如何将大数据应用到实际工作中

 

  大数据首次在央视应用得追溯到2014年的马年春晚上,实现了:

  (1)全网:新浪微博、腾讯微博、主流视频网站,YouTube,Twitter, …

  (2)全程:播前、播中、播后全监测(除夕12:00至初二24:00),持续60小时

  (3)全量:调取200台服务器,抓取21.7亿人次千万条数据

  (4)全维度:搜索、评议、热播、网民情绪、行为特征及海外关注六大方面深度数据挖掘

 

  大数据所实现的功能包括以下几个方面:

 

  1、素材采集:覆盖社交媒体、论坛、视频网站、专业网站等多种数据来源,提取热点话题,提供节目素材。

  2、辅助制作:有理有“据”,节目制作新趋势。

  3、受众群体定位:精确定位受众群体,节目宣传、广告投放有的放矢。

  4、节目互动监测:双屏互动,实时监测,建立新型收视评价指标。

  5、广告效果监测:数据说话,投放更准确,效果可评估。

  6、观众情感反馈:传统收视率知道“看没看”,媒体大数据了解“爱不爱”。

  7、节目热度跟踪:节目热度变化趋势,一目了然。

  8、节目宣传推广:数据分析、社交互动双剑合璧,有效拉升节目互动效果与影响力。

 

  四、大数据推动社会进入“智慧媒体”时代

 

  经过分析,大数据的应用具有明显的经济效益和社会效益,在广电媒体行业具有广阔的应用和发展空间。

 

  1、大数据推动广电媒体产业升级

  (1)大数据推动“智慧媒体”大发展

  (2)大数据全面提升媒体的商业价值

  (3)大数据为媒体产业升级提供支撑

 

  2、大数据推动广电媒体融合发展

  (1)媒体互联网化必将产生海量数据

  (2)大数据成为媒体融合的桥梁纽带

  (3)大数据为媒体融合发展提供保障

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