期刊信息
曾用名:现代图书情报技术;计算机与图书馆
主办:中国科学院文献情报中心
主管:中国科学院
ISSN:2096-3467
CN:10-1478/G2
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0.912234
数据库收录:
北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2017版);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);中文社会科学引文索引-来源(2017-2018);中文社会科学引文索引-来源(2019-2020);国家哲学社会科学学术期刊数据库;中国人文社科核心期刊;中国科技核心期刊;期刊分类:图书情报与数字图书馆
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研究论文
大数据技术在影视媒资系统中的应用
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】随着大数据时代的到来,海量、高增长率和繁杂多样的信息资产亟需新的处理模式,这种处理模式需要具备更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力来实现庞大数据信息在获取、存
随着大数据时代的到来,海量、高增长率和繁杂多样的信息资产亟需新的处理模式,这种处理模式需要具备更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力来实现庞大数据信息在获取、存储、管理和分析方面的专业化处理。在以云计算、分布式处理技术、存储技术和数据分析技术为代表的大数据技术的发展和应用背景下,传媒行业持续受到深远的影响,影视产业是传媒业的重要组成部分,同样需要产业创新,需要适应新的信息生产和传播方式,理应合理应用大数据技术来探索一条体现数据价值,为用户提供服务的道路。影视媒资系统是影视产业的数据基础,在该系统中应用大数据技术对影视数据挖掘分析,可精准地刻画用户意图,针对性地给用户推荐相关内容,从而增加用户粘性,构建产业业务生态,形成完整的影视媒资数据服务。
一、大数据技术对影视产业的影响
(一)大数据技术概述
半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,移动互联网、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围,信息爆炸问题也逐渐累积到开始引发变革的程度,人类社会进入大数据时代。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,其中非结构化数据逐渐成为大数据中的主要部分。大数据具有5V特征:Volume(体量大)、Velocity(速度快)、Variety(模态多)、Value(价值大密度低)、Veracity(难辨识)[1],但大数据最重要的不是体量大,而是如何挖掘大数据背后隐含的信息,如何利用其数据价值,比如,对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行产品推荐或精准营销。
以云计算技术和数据分析技术为代表的大数据技术是利用和体现大数据价值的手段和基础。云计算的本质是数据处理技术,当前云计算更偏重海量存储和计算并提供云服务,是分布式计算技术的一种。分布式计算是将一组计算机通过网络相互连接组成分布式系统,然后将需要处理的大量数据分成多个部分交由分布式系统内的计算机同时计算,最后将计算结果合并得到最终的结果[2]。大数据分析,主要包括可视化分析、数据挖掘、预测性分析、语义引擎和数据质量管理。通过对大量且复杂的数据进行分析,提取数据中蕴含的价值,进而对相关产业的信息化发展起到重要的推动作用。
(二)大数据对影视产业的结构性影响
传统影视产业的业务流程包括内容生产、数据存储、内容分发以及收视评估等,都较为单一。但随着大数据时代的到来,传统的自上而下的单向传播模式逐渐转变为双向互动的传播模式,受众逐渐向用户转变,传统的影视产业的发展模式逐渐受到冲击,其产业价值链的各个环节均会受到不同程度的影响。
在传播模式方面,影视运营商逐渐由传统的单一网络运营商向多终端服务运营商转变,传统的影视产业业务范围也向互联网尤其是移动互联网拓展;影视产业传播过程中的生产模式由以生产者为中心转为以用户为中心;存储模式中的同构数据向异构数据转变;接收模式中的单一网络向多终端转变;内容分发方式则由中心化向去中心化转变;效果评估模式中的单一收视统计体系向多元化、跨媒体平台的收视统计体系转变。在这一过程中,数量庞大且分散的用户起着主导作用,各大内容生产商和运营商需要通过挖掘用户的媒介消费行为数据,通过对用户大量的数据进行分析,形成用户感兴趣的产品,提供个性化服务,优化传播内容,维持用户黏性。
在产业价值链方面,影视产业主体不仅仅承担内容生产任务,而是逐渐转变为全媒体内容服务的角色,其价值也不单来自于广告收益,同时囊括了用户的消费及服务,节目播出逐渐需要向影视信息集成及推送服务转变。与此同时,在大数据技术的应用背景下,对影视内容及其衍生数据、用户的收视数据及消费数据等进行综合的深度挖掘与精确的量化分析,将有效对影视内容创作及影视节目的制作产生指导及修正效果,进而通过个性化的推送服务实现产业价值增长。当前影视产业市场已经呈现“马太效应”,随着市场化程度的深入,这种趋势还在不断地加强[3]。
在影视产业主体之间的竞争中,广播电视运营商原有的优势地位受到互联网运营商和电信运营商的挑战。互联网和电信企业在技术方面占领优势,通过大数据的采集、挖掘和应用对不同消费结构的用户推出不同的产品和服务,从而提高用户使用率。
在大数据的背景下,产业法规、资本经营活动以及技术开发模式等变化将对产业发展提出新的挑战。从产业法规来看,大数据时代的用户隐私保护问题以及影视内容产权保护给现有法律法规带来了极大的挑战,同时不同影视主体之间的信息孤岛问题也会愈加突出,行业内亟待建立以可用性为导向的隐私保护方法和法规。从资本经营活动来看,大数据的应用将加快影视产业的细分,要求有更多垂直品类的专业化团队出现及时响应用户需求,多终端及新兴播放平台的出现,也促进了多元化的资本经营格局形成,这将对传统的资本经营模式和管理模式带来新的冲击。从技术开发的角度来说,大数据研究的前提是数据开放与共享,这要求数据获取的途径、手段更多元,广播电视、互联网平台和数字交互平台数据的互联互通至关重要。通过大数据的智能分析系统对已采集的数据进行分析,结合互联网技术、数字技术,共同搭建影视媒资系统,最终将分析结果应用于内容个性化推荐,广告精准投放等领域。
文章来源:《数据分析与知识发现》 网址: http://www.sjfxyzsfx.cn/qikandaodu/2020/1011/354.html
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