⑴ 大数据技术将对新闻传播带来什么影响
1、新闻生产由先前的新闻专业人员延伸到大数据技术人员,采访写作可以通过数据的采集和分析来完成。
2、技术对新闻的影响越来越大。
3、新闻报道的准确性和科学性将大为提高。
4、新闻的呈现将发生大的变化。数据的可视化是其主要表现。
5、大数据下的受众分析的深度、广度、精确度,将更有助于提升媒介新闻质量。
个人观点,仅供参考。
⑵ 大数据时代对媒体传播带来哪些影响
据前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示,大数据对传媒业产生了革命性的影响,其实,不仅传媒行业会受到大数据带来的影响,大数据也对传媒学术研究产生巨大的冲击和挑战。目前已经有学者开始就大数据对传媒研究的影响进行了初步分析,但总体而言,新闻传播学界对大数据的研究偏重于现象描述和情况介绍,对大数据给学术研究带来的挑战和学术创新问题的研究却较少。
在大数据环境下,理性假设的前提遇到了挑战,大数据技术极大地减少了受众搜索信息的成本,受众可以轻而易举地获取决策所需的各种信息,并利用数据处理技术对信息的收益进行计算,在此基础上作出决策,这使得有限理性范式失去了解释力。同时,信息成本和交易成本的大幅下降,使网络空间出现了许多新的组织形态和交易形式,如以分享、合作为主题的维基网络、开放源代码、网络共享等,这些新的组织形式无法用理性范式进行解释,如果从理性的角度计算成本收益关系,那么人们没有动力进行网络分享与合作。
⑶ 关于互联网数据分析对信息传播有多重要
随着互联网迅猛发展,网民用户数量更加庞大,网络传播逐渐成为主要舆论场。互联网结构的变化是一个动态的过程。同时,男女老幼,特别是中老年人、农村网民数量的大量提升,使网民结构渐趋接近于社会人口结构的实际比例,网络舆论民意也具有更大的代表性。这也为用户探讨互联网数据分析对信息传播效果提升,提供了一个现实基础和舆论底盘。
政务新媒体发展概况
《人民的名义》受众画像
例如,在电视剧《人民的名义》中“达康书记”的粉丝量和火爆程度一度超过了这部剧的主角。这部剧这么火,也超出了编剧和播出方等的预估。腾讯视频数据显示,观看人群中男性远超过女性,本科学历的占比最大,85后、90后是该剧的忠实粉丝。追剧也不分年龄层,年轻人同样对该剧产生极大兴趣。
再如,2016年10月21日,国务院印发《关于激发重点群体活力带动城乡居民增收的实施意见》(以下简称《意见》),部署对重点群体实施激励计划,带动城乡居民实现总体增收。《意见》对技能人才、新型职业农民、科研人员、小微创业者、企业经管人员、基层干部和劳动能力困难群体七大群体,分别提出了激励计划。同时,也公布了为实现激励目标所配备的六大支撑行动。值得注意的是,在涉及个税的“收入分配秩序规范行动”一项,引发了不少热议和解读。
新华社10月24日援引多名财政专家澄清,“12万元”的说法是谣言,它不是划分高低收入者的界限。根据新闻热词“12万元”近期被检索的情况,我们通过网络指数进行检索可以发现,当时有一个明显上升走势。相关部门在发布公共政策的时候,应该更精准地了解今天社会舆论主体的真实构成和社会心理的敏感点,只有如此才能增强信息传播的实效,也能避开一些舆论风险点。
传播者对于传播受众把握,要避免捕风捉影,形式模糊化、刻板印象。
例如,网约车新政出台前后的舆论热点。2015年,交通运输部对外发布了《网络预约出租车经营服务管理暂行办法》(征求意见稿)。笔者综合滴滴出行和优步(Uber)数据,尝试以数据分析的方式为网约车司机勾画群像。结果发现,多数网约车司机学历较高、职业和家庭稳定的年轻中产阶层,优步在北京、广州、深圳、杭州、成都和武汉六市开展的网约车司机调查显示,服务时间上,兼职“候鸟型”司机为主,上下班是接单高峰;服务质量上,一半能在6分钟内接到乘客,五星评价占99%;此外,这些司机在动机上也存在社交性、趣味性,生活空间的拓展上的满足。这也与网上传言基本不同。
继对网约车司机进行数据化分析后,再次借助滴滴出行的大数据支持,从社会地位、人口学背景、出行需求、行为属性、地理位置属性等方面来对网约车乘客的形象进行数据分析,勾勒其客观形象。基于这方面的研究,为交通运输和城市主管部门开展了深入的网约车舆情分析与调研报告,梳理境外处置网约车软件的经验和政策,以期对相关政策制定和舆情回应发挥积极的作用。
在对外传播方面,互联网数据分析也有助于我们改善国际交流的认知沟通能力。
近年来,人民网舆情监测室围绕“一带一路”倡议,制作一系列《基于中国互联网舆论的国别形象研究报告》,通过分析意大利、日本、韩国、新加坡、越南、澳大利亚、俄罗斯、印度等不同的国家网民画像与对外网络文化互动的情况。这些报告在领导人出访、金砖国家会议报道期间,提供了一些重要的信息传播互联网数据、国别网民画像、网络热点话题以供参考。
只有深入研究,才能把握不同国家民众的真实心理。我们也分析南海话题、钓鱼岛话题在越南、菲律宾和日本等网民中的意见表达,帮我们还原一个真实的民意构成。这样的研究,提供给海洋局等机构,非常有利于在议题传播中把握好尺度,扩大互利合作和相互理解。
加深理解,重在实现民意相通和共享共赢。涉外传播研究越来越多,《“一带一路”国际通道与走廊建设的舆情风险研判——基于中南半岛国际通道的研究》《中国主流媒体Twitter传播分析》《境外驻华官方机构微信发展趋势报告(2016)》等研究报告,为国内一些港口等提供了全球港口网站建设的情况,提出了网站建设和对外传播的有关建议。这些探索有助于加深对国内外舆情的认知、促进交流与合作。在全球治理格局和体系构建中,需要“走出去”,探索新的信息传播方式,提升传播效果。
最后,总体来看,各类报刊、网站、博客、论坛、微博、微信、客户端、留言板、视频等,打造较为完整的社会全息舆情信息传播链。新浪、腾讯、今日头条、滴滴出行、携程、同程等,这些“大数据池”基本构成了当今社会的全息地图,从中可以了解国人的思想和商业消费行为,在宏观的数据规模上精准地把握中国社会发展的脉搏,也可以分析一座城市的智能化程度,预判发展形势。新闻跟帖、BBS、微博、SNS社交网站中,有大量的是非结构化数据,这些数据的抓取、聚类和语义分析有很高的技术门槛,信息传播分析也需要具有较强技术和传媒经验。笔者期望能通过互联网数据的分析,辅助党和政府、广大媒体的政治传播的能力得到更大的提升。
⑷ 大数据与传播学
大数据包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响回应答,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。
4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。
如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
任何行业都会受到大数据的影响。传播学如今面临大数据时代,互联网时代的新课题,可以就点对点传播,自媒体等领域,利用大数据来挖掘更多价值。
⑸ 如何用大数据进行网络舆情传播与引导
形成监测机制是非常重要的
大数据应用于舆情,目前来说就是通过网络信息的采集实现的
关键点在于:对于特定站点或者根据自身实际需要针对全网实施监测,发现负面,及时处理,处理方法可以参考一些舆情的分析报告。
采集系统具有以下特性:
♦ 对目标网站进行信息自动抓取,支持HTML页面内各种数据的采集,如文本信息,URL,数字,日期,图片等
♦ 用户对每类信息自定义来源与分类
♦ 可以下载图片与各类文件
♦ 支持用户名与密码自动登录
♦ 支持命令行格式,可以Windows任务计划器配合,定期抽取目标网站
♦ 支持记录唯一索引,避免相同信息重复入库
♦ 支持智能替换功能,可以将内容中嵌入的所有的无关部分如广告去除
♦ 支持多页面文章内容自动抽取与合并
♦ 支持下一页自动浏览功能
♦ 支持直接提交表单
♦ 支持模拟提交表单
♦ 支持动作脚本
♦ 支持从一个页面中抽取多个数据表
♦ 支持数据的多种后期处理方式
♦ 数据直接进入数据库而不是文件中,因此与利用这些数据的网站程序或者桌面程序之间没有任何耦合
♦ 支持数据库表结构完全自定义,充分利用现有系统
♦ 支持多个栏目的信息采集可用同一配置一对多处理
♦ 保证信息的完整性与准确性,绝不会出现乱码
♦ 支持所有主流数据库:
⑹ 数字技术与网络技术对信息传播的影响,谢谢
我是彭兰,快来认错
⑺ 大数据时代广告精准营销及传播策略
大数据时代广告精准营销及传播策略
随着互联网的快速普及与网络终端的多元化,我们的生活从现实生活逐渐走向线下线上结合的二元生活。在网络世界中,我们从事的一切网络行为,包括浏览网页、搜索信息、网络购物等,都被网络服务商抓取与挖掘,形成 “数据痕迹”,堪称“大数据”(Big data)。被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。本文以中粮集团2014“年味儿”广告为案例,看大数据时代广告思维、商业传播、营销方式的变革。
一、大数据时代广告实践:以中粮年味儿广告为例
2014年马年春节来临之际,中粮集团发起一场以“中粮,让年更有味道”为主题的大型品牌营销活动。以“年味儿”为核心,以北京地铁四号线西直门至西单站六站链通包站为宣传阵地,以“我买网”为营销平台,通过整合媒体渠道,最终实现“我买网”电商同比销售翻3倍的直接利益。
1.广告思维:过年语境
人与人之间传播的目的是交流意义,换句话说即交流精神内容[1]。这种精神交流,不能完全依靠语言符号,有相当一部分来自于语境。如何营造语境?简单的说就是用情感讲故事,引发消费者共鸣。根据广告原理,人的潜意识是受情感驱动的,而非逻辑,这些情感包括与生俱来的娱乐、亲情、愤怒、好奇、情欲等。广告思维即商品营销策略和动机需要转化成用户情感上的概念和故事。添置年货、吃团圆饭、放鞭炮、走亲访友拜大年曾是许多人童年记忆中年味儿。而今,人们生活在忙忙碌碌中,年过得越来越没有“年味儿”了。中粮集团在2013年12月30日起至2014年1月7日,创造了一个让整个市场都能熟悉和接受的语境——“过年”。从西直门至西单的地铁站里红彤彤的剪纸、一家团圆的图画、满眼的好年货,年被符号化。这些符号打的是亲情牌,传达忙碌人儿时记忆中的年味儿,唤起了大家心底对春节和团圆的期盼。“曾以为逃离了家是自由,后来才发觉逃离了家,我一无所有。中粮,让年更有味道”、“再好的山珍海味,都比不上妈妈亲手做的白米饭。福临门,让年更有味道!”广告语唤起了“家”味儿、“人情”味儿。过年的语境戳痛了北漂族的心。
2.传播思维:线下线上结合
线下终端以平面媒体、电视媒体、户外广告等传统广告形式以主。中粮“年味儿”广告以马年新年倒计时30天为时间节点,在北京地铁四号线启航,采用环环相扣、逐站链通的模式,逐站链通西直门、新街口、平安里、西四、灵境胡同以及西单站。福临门、家佳康、长城、蒙牛、中茶等中粮旗下知名子品牌,与中粮集团母品牌,借“中粮年味儿专线”齐齐亮相,向往来乘客传递着浓浓的年味儿。铁链通包站广告模式吸引了受众关注,增强了公众的冲击力,实现了广告效应乘积化。线下活动还包括聚焦除夕未归人,爱心年货礼包寄送、赞助驻京外交使节年夜饭、全国数百家线下零售终端促销联动、好年货进驻合作企业销售等活动。线上传播即通过“年味儿”,“中粮味道”微博、微信等网络传播方式,让受众和网络形成互动。在地铁上刊之日同步推出@中粮味道活动微博/微信,参与众多年味儿活动和话题探讨。线下二维码,寻找草根代言。“年味儿吃货达人”互动游戏,中粮好年货礼包、“我买网”购物红包等大奖回馈消费者。中粮年味儿广告活动覆盖3亿人。线上平台与线下平台各有所长。中粮“年味儿”广告形成了线上线下补充、多元的传播形式,为中粮网络营销提供了人气基础。
3.营销思维:自建网络营销平台
中粮集团的成功还在于自建了网络营销平台“我买网”,建立了“5C”营销模型:Catch、Conncet、Close、Continue和Campaign。“5C”营销模型运用的是大数据,即利用数据和自己的洞察力,了解消费者喜好,然后提供个性化服务。
“5C”营销模型是从Catch开始的,即从几十亿的流量中找到真正的价值流量,借助搜索引擎、DSP投放、社交媒体等精准营销手段捕获目标人群,引导到自己的平台(catch);建立品牌官网为核心的互动平台,可以按照品牌商的意志提供官方内容(Conncet);完成消费购物的体验闭环,尤其是下单、配送、售后服务一系列客户体验(close);通过对会员系统、积分系统持续升级等手段提升重复购买和用户忠诚度(Continue);依靠一波一波的营销计划滚雪球式驱动,让客户群和销售额越滚越大(Campaign)[2]。这种集产品展示、促销、购买、物流配送等于一体的推广模式,提供了“眼见即所得”的快捷便利购物体验,也为中粮品牌整合提供了有力的支撑。
中粮“年味儿”广告通过过年语境的广告思维、线上线下结合的传播思维、自建网络营销平台的互联网思维,最终实现了我买网电商同比销售翻3倍的直接利益。中粮“年味儿”传播方式和营销策略是新媒介时代的典范。
二、大数据时代的广告策略
大数据为广告带来了商机。根据2014年4月17日全国工商系统会议的消息,2013年我国网络广告发展较快,效果也较为显著,网商经营额同比增长46.1%,市场规模达到1100亿元。如何在大数据时代实现广告效果最大化?
1.传播策略
(1)以受众为本位。所谓受众本位,即从受众角度出发,通过分析受众的媒介接触动机及这些接触满足了他们的什么需求,来考察大众传播给人们带来的心理和行为上的效用。传统广告是在围绕“媒体”方的“时间”(广告时段)与“空间”(版面、广告位置)进行商业交易。这种“媒体本位”的传播方式,以传播为目的、观众被强制观看,到达率差,传播效果无法量化,广告不能有效覆盖目标群体。随着大数据广告时代的来临,广告业会迎来由“媒体本位”到“受众本位”的转换。特别RTB广告的兴起,使得广告产业的核心开始围绕“人”(即受众)展开交易。RTB广告是在每个广告展示曝光的基础上进行竞价。广告售卖的不仅仅是传统意义上的广告位了,而是访问这个广告位的具体用户,买方明确人的标签属性,卖方提供与之对应的人的点击流量。
(2)社交化网络传播平台。信息技术的进步使网络环境下“用户创造内容”成为可能,不少企业看到了利用社会化媒体进行营销的力量。电影《小时代》《致我们终将逝去的青春》的成功得益于良好的社会化媒体营销策略,黄太吉煎饼果子、马佳佳powerful网店的成功少不了社会化媒体的助力。在传播手段上,社交化网络传播平台主要包括电子邮件、博客、播客、视频分享、即时通讯、网络社区等多种类型的网络应用的集合,同时涵盖了文字、视频、音频等媒介手段,将多种媒介融合在一起。企业通过不同的表现形式将广告信息通过人际传播的方式传达给受众,网民通过分享、评价、讨论等方式参与,实现广告信息的病毒式传播。社交化网络传播平台以“人人均可参与”为主要特征,受众不再是被动接受信息,而是能够主动掌握、控制信息,甚至参与信息的传播。根据参与程度不同,社交化网络传播包括“强关系”、“弱关系”连接。基于媒体属性的微博,其特征偏向于社会化信息网络,其聚合的群组偏重于弱关系连接,可实现尽可能地传递信息、尽可能地实现公开的互动,促进品牌推广。微博自诞生以来,已成为广告商家的必争之地。作为一种分享和交流平台,微博能表达出每时每刻的思想和最新动态。它是商家或个人发现并满足用户的各类需求的一种工具。相对于微博,微信的服务性更强,其特征偏向于社会化关系网络,其聚合的群组偏重于强关系连接,是典型的熟人模式,同时又开始于公众账号、朋友圈分享等开始向半熟人发展。也可以通过用户订阅自己所需的信息,商家通过提供用户需要的信息,推广自己的产品,从而实现点对点的传播。社交化网络传播实质是一种人际传播。人际传播在本质上来说是个人之间相互交换精神内容的活动,精神内容的交互程度很大程度取决于符号载体的运用。符号载体可以是能传递信息的手段和渠道。而在大众传播过程中,每个接收者都扮演着译码、释码和编码的角色。传播者既是传者又是受众者,在一定程度上具有连接性和交织性。在新媒介时代,广告传播应该充分利用网络优势,以受众为本位、发挥社交媒体功能。
2.营销策略:广告精准营销
2005年9月世界级营销大师菲利普?科特勒最早指出了一个营销传播的新趋势——精准营销。所谓广告精准营销就是依托现代信息技术手段,基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上,建立个性化的服务体系,实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。如何建立广告精准营销?维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中认为大数据的核心就是预测。借助cookies的跟踪和庞大的数据库系统的储存,记录下来大量的姓名和信息,运用大数据技术搜集、分析网络用户的网上“踪迹”,精准地发现目标消费者甚或其消费情境,预测消费者行为。在发广告的时候,不是针对每个人,而是针对预测的目标客户营销。例如Google借助ADsense,通过分析消费者的搜索习惯,进行数据挖掘,然后能够寻找到更适合消费者使用的广告。也就是说广告营销者可以借助于网络技术深入洞察消费者的兴趣和需求,把营销信息制作成消费者“想要的信息”,借助现代化信息技术精确地传递给目标消费者了[3]。
三、结 语
大数据时代带来了信息传播方式的变化,广告的精准营销倍受关注。中粮“年味儿”广告掀起了精准营销的小波澜,它不仅给广告主带来了更满意的效益,也给顾客创造了个性化的传播体验。目前我国广告精准营销尚处于起步阶段,但有着无限的发展潜力。在大数据时代,要达到广告精准营销,在传播领域里,力求实现以受众为核心建立互动的社交化网络传播。在营销领域,依托现代信息技术手段,基于用户属性和用户行为精准判断和精准定位的基础上,建立个性化的服务体系,实现企业广告精准地传达到目标消费者的目的。
以上是小编为大家分享的关于大数据时代广告精准营销及传播策略的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
⑻ 大数据时代已经来临,数据传播的原理是什么
大数据时代已经来临,数据传播的原理是什么?科学进步越来越受到数据的推动,海量数据给数据分析带来了机遇和新的挑战。大数据通常是通过使用多种技术和方法,在不同时间将多种来源的信息结合起来而获得的。大数据技术的核心原则是什么?数据即价值是计算机领域中备受推崇的概念。数据或多或少被归结为大数据,数据分析越来越热,资本纷纷涌向有大数据标签的公司。随着移动数字货币被反复评价和推崇。数据可以告诉我们每个客户的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有哪些差异,哪些可以归为一类。
大数据真正有趣的地方在于它变得在线,这也是互联网的本质。非互联网时代的产品,功能必须是它的价值,今天的互联网产品,数据必须是它的价值。数据可以告诉我们每个顾客的消费倾向,他们想要什么,喜欢什么,每个人的需求有什么差异,可以归类的东西。大数据是指数据量的增加,这样我们就可以从定量到定性。
有这么多的数据,这么多的数据,人们感到有足够的能力来把握未来,一种不确定性的感觉,来做出自己的决定。这一切对我们来说听起来非常原始,但实际上背后的思维与我们今天所谈论的大数据非常相似。