生态媒体时代——数据的传媒应用方向及未来

来源：个人技术集锦

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专题·数据新闻之美生态媒体时代

——数据的传媒应用方向及未来

媒体转型，首先考较的是对趋势的判断，方向错了再努力也是南辕北辙。如今，微软、苹果、谷歌等国外企业，以及国内的BAT等越来越多的企业和机构都把投资热点转到和物联相关的技术、技术公司和技术产品上。为什么？这就是基于他们对未来的趋势判断。

杨溟

新华网融媒体未来研究院院长，中国网络传播学会专业委员会秘书长。2005年起在业界倡导媒体融合在转型中的实践。

一是技术特征，其中以生物传感技术为代表会成为下一代媒体中非常重要的媒体技术。

二是去中心化的组织特征，媒体重组会越来越多地朝着这个方向走，无论怎样的融合，最终归结到终端的融合，归结到自媒体离散型的结构形成宏观上的巨系统。但是从每一个单元来说，传统的在信息垄断下形成的组织会越来越涣散。

三是以连接为基础的能量转换，入口的动态迁延从PC的搜索框转移到移动互联时代的二维码。

从管理来说，从传统的工业时代对绩效、利润的考核管理会转向生态媒体时代的健康管理。

未来媒体的影响力可以用一个能量值来代表，这个能力值是产品和服务的质量乘以连接系数。连接系数以基于信任的粘度和传播广度为核心。过去我们很少会考虑连接系数的问题，今天一个很小的质量可能因为连接系数的强势，形成百倍的放大效应。当然，如果质量为负数，乘以连接系数后，负能量值也会比较高。

传媒发展将迎来生态媒体时代

我们对未来传媒业发展的理解就是未来将迎来一个生态媒体的时代，也就是基于专业的媒介素养和生物感应技术相结合形成的能量的交换和支持系统。

从产业的角度来说，我们觉得传统媒体作为一个独立的行业形态未来会走向消失和消亡，而专业素养和媒介能力会渗透到社会生产和生活方式的各个环节和方面。生态媒体时代会形成真正以人为中心，以关系经营为核心，以跨界、跨平台连接与协作为特征的新型组织关系。具体表现为：

媒体影响力公式：能󰀁󰀁󰀁󰀁量

质量

（产品/服务）

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传统媒体的对手不是新技术

传统媒体转型中危机四伏，除了对未来趋势的判断，分析转型危机的成因同样至关重要。首先要认清的是，传统媒体的

对手绝对不仅是新技术，从宏

观上来看，主要还有

以下几点：

中国媒体、工商管理体制，以及汉语言鸿沟为新媒体在中国迅速发展提供了空间。由精英控制的中心化的传统媒体时代逐渐没落，去中心化的草

根性自媒体越发强大起来，传统

媒体受到威胁。

信息不对称年代由特殊人才、特殊工艺处理做成的生意已死，被技术化后的智能信息流取代。传统媒体权力被迫交出。

面临危机和被颠覆的不仅是传统媒体，而是整个传统行业。互联网率先跨界延伸至传媒业，同时，还延伸至互联网金融、教育、医疗、商业等几乎所有传统行业。

在传媒行业内来看传统媒体面临的危机，那就不妨换个思路，分析当下最火的新媒体蓬勃生长的动因。比如：微电影等是对明星大腕体制为代表的情感表达垄断机制的轻蔑和冲击；电子商务是对管制及垄断经济为代表的经济权势的对抗；社交媒体是对传统媒体为代表的信息垄断和文化传播平台的颠覆。另外，大数据的本质是信息智能化程度的进化，生态媒体时代必须以此为根基发展演进。那么，反过来

看，传统媒体对数据的应用情况如何呢？

传统媒体数据使用刚起步

我们将媒介在数据使用上的层次分为四层。第一个层次是智能化搜索，包括发现信源，甄识用户，搜索的智能化水平决定了找到的数据是否比别人多一些；第二个层次是在大量的数据采集和挖掘下进行分析；第三个层次是创意的表现与表达；第四个层次是应用，包括产品、工具、业务及模式的应用。

大部分转型中的传统媒体还处于第一个阶段，还没有实现从信息集成的平台到应用集成平台的转变，也就是说他们知道产品应该用更多的数据的方式、可视化的方式去呈现，但是普遍还没有达到那个程度。所以我们将传统媒体数据化分为两大阶段：

第一个阶段是在媒体常规运营基础上增加数据挖掘与分析的精准支持，这个阶段分为传播层面的互联网化和渠道层面的互联网化。传播层面的互联网化即狭义的网络营销，通过互联网工具实现品牌营销；渠道层面的互联网化即狭义的电子商务，通过互联网实现产品销售；

第二个阶段是以数据分析结果作为生产基础、战略与流程的决策依据，这也是两个层面。一是实现供应链层面的互联网化，通过C2B模式，消费者参与到产品设计和研发环节；二是以互联网思维重新架构的企业。可以看到，现在强大的对手和传统媒体正在形成这样一种博弈，其实他们都是在第二个阶段，而大部分传统媒体还是在第一个阶段。

传统媒体数据化三重点

传统媒体要想实现数据化，有几个需要攻克的重点。

第一是理念，需要媒体组织自上到下

中国传媒科技 /2014/12

都认识到数据应用的重要性。比如，当基于数据分析得出一个结论，因为领导的主观倾向而被否定，那就说明该组织还是在用传统的思维和方式去决策。

第二是常态化的制度和流程建设，就是每一个员工使用数据的层次，数据复用的水平和效度可以看出企业整体上数据应用水准。将来数据的应用度越高效率越高，如果员工几乎不使用数据，那就说明这个企业还没有进入到数据应用的层次。

第三是内部管理的开放式运营，及合作共享程度。比如报纸的静态数据很有商业价值，用什么样的机制让它动起来，怎样吸引用户主动提供数据平移，从而为数据分析和应用提供便利。

专题·数据新闻之美数据仓库技术，可以解决超过PB量级的数据。另外还可以同云服务进行合作。

其次是动力问题，并不是因为今天大数据很时髦所以大家来做大数据，这背后一定有运营的动力、业务增长的动力。动力足了，数据运营上才会获得不断的突破。换句话说，媒体要有精细化运营的需求，业务需求、用户导向是精细化数据运营的动力和成败标准。

然后，媒体要具备数据挖掘与分析应用的团队，包括数据新闻制作、可视化表现、创意表达的信息产品生产人员，以及做用户分析、产品分析、工具分析与模式分析的数据挖掘与运营人员。出色的数据分析师不会是孤立的，应该具备与各部门、各业务的沟通与整合开发、应用能力，具备统计、数据库、数据挖掘与分析、建模、表现能力。

最后，作为正在进行融合转型的传统媒体也好、新媒体也好，对自身及自身需求的了解和分析是最重要的。■

媒体数据应用的基本条件

首先，需要拥有海量数据存储的实现能力。目前，最新存储技术有分布式数据仓库、海量数据存储技术和流计算的实时

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