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大数据时代下有什么标准?

2019/8/6 17:22:43发布400次查看

  随着信息技术、通讯技术、网络技术的高速发展,各类平台在业务运营中积累了大量数据资源。这些数据为用户生活提供了便利,但数据剩余、数据滥用和隐私暴露问题却成为了新时期的焦点。要使得这些数据更好的为受众所用,需要真正的找到目标受众。新媒体时代,要真正的找到目标受众,就要确定受众的精准方向,保证他们长期的忠诚度和深度卷入,因此,提出基于场景的大数据挖掘概念。
  对于“大数据”(big data)研究机构gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
  2015年,我国大力推动网络和信息化事业的发展。截至年底,网民规模达6.88亿人,手机网民达6.20亿人,网站达423万家,中国国家顶级域名“.cn”注册保有量居全球第一位,网民中使用手机上网的人群占比提升至90.1%,电子商务交易额突破20万亿元,网络经济以30%以上的速度发展。随着信息技术、通讯技术、网络技术的高速发展,各类平台在业务运营中不断积累大量数据资源。云计算为数据的智能化分析、数据深度挖掘提供了可能,云存储为数据资源的全方位、大容量存储提供了可能。基于云计算与云存储的大数据及其应用,已成为当前学术界和商界共同研究的热点。这些数据都意味着,大数据时代的到来。
  大数据的异军突起,在其应用的过程中出现了许多问题,大数据开发者是否考虑了基础数据的贡献者——用户的权益是否对用户的个人需求进行了精准推送而不是将用户数据随意的卖给了广告方是否对用户的数据是基于概念式的挖掘还是精众挖掘是否能给受众建立起一套完善的场景预设
  针对国内相关法律上的空白,匡文波提出,国家应该立法确权——个人网络数据属于个人所有,互联网企业必须告知用户其个人数据被采集情况,未经授权使用和出售数据的企业将被纳入终身黑名单,泄露用户数据甚至牟利,应视为非法行为。陈昌凤提出,大数据环境下保护个人隐私应更着重于数据使用者为其行为承担责任。隐私保护也需创造新途径,如将数据模糊处理,使之不能精确显示个人的隐私信息。大数据时代,对数据所有权、隐私等问题还存在很大争议。
  一、用户对于数据信息用途的质疑
  《中国新媒体发展报告(2016)》中对用户上网体验进行了一次调查。第一,用户在上网过程中最大的担忧是账户被盗和隐私泄露,占调查总人数的82%。第二,对网站采集用户数据的行为68%的用户持反对态度。第三,对大数据应用的态度,42.9%的调查者持讨厌态度。综合发现,对于用户个人来说,大数据应用带来的弊远远大于利,因为用户无论是有偿还是无偿使用某项应用时,都无法跳过被应用平台采集个人数据信息的环节,以及用户无法直接感知某次、某时的上网行为是否遭遇数据泄露,在什么平台遭遇了数据泄露;当前也没有任何有效机制、手段、渠道帮助用户进行追查,用户处于十分被动、弱势的地位。正是由于这样的被动局面,使得用户对当前企业或媒体使用大数据的行为存在一定的异议。而这时,若企业和组织还是在未征得用户同意的时候,擅自将以提供各种应用、服务为名而采集到的用户信息泄露给广告商,只会让用户对企业和广告商的敌意逐渐加重。
  大众传播时代,由于渠道稀缺,谁拥有了渠道谁就拥有了话语权。社交媒体时代,互联网不仅激活了个人发声的欲望、激活了个人的微资源还激发了过去被忽视的认知盈余。基于此背景下,合理的利用这些数据成为了当下企业与广告商急需建构的能力,而这一能力中,最主要的是要提升对场景的建构能力。
  二、基于场景的数据挖掘与个人画像
  罗伯特·斯考伯和谢尔·伊斯雷尔所著的《即将到来的场景时代》一书指出了与场景时代相关的五个要素:大数据、移动设备、社交媒体、传感器、定位系统。他们把这五种元素称为“场景五力”。他们认为:“五种原力正在改变你作为消费者、患者、观众或者在线旅行者的体验。他们同样改变着大大小小的企业。[4]”据研究公司idc报道,到2015年全球将有35亿台网络化产品,再加上17亿台联网的电脑,很明显“物联网”时代已经到来。这个时代最显著的特征是,技术变得更加直观。它开始理解你所处的位置,你可能会去哪儿,并在途中帮助你[4]。以我们最常用的打车软件——易道或滴滴为例,这些软件是基于乘客在乘车区间内构建的场景为服务对象的。这里的场景成为一种思维方式,这种思维方式主张要把互联网和移动互联网视为连接不同个体制造场景的工具;场景也成为一种能力的体现,是使用互联网和移动互联网来完成连接的高效率方法[4]。如穿戴设备检测到你今天有出行的计划,它会提前告诉你天气状况和入住酒店的优惠信息,而当你到达酒店时,酒店网站会根据对你之前数据的分析而为你准备好合适的房间和喜爱的食物,甚至为你准备好最习惯使用的生活用品和明日出差的各种事项。这时候,如果广告经销商能够合理利用数据,他会根据天气和客人所带衣服的数量来推送最近正在打折的衣服店的信息、uber租车的信息、甚至是其他生活方面的信息。这样的推送不会让客户觉得多余和反感,更多的是贴心和便利,这就是对数据最好的应用,也是广告和传统媒体适应大数据时代的新突破和重要的盈利方式之一。
  传播进入了以用户为中心的时代,媒体人开始反思单纯的使用数据来报道新闻使得新闻内容缺乏人情味,因此提出回复文本的信息生产来取代大数据生产新闻。这也是机器人只能基础的完成体育类的新闻报道,而永远取代不了新闻记者的重要原因。人性关怀不只是新闻内容也是大数据时代任何内容都应该遵守的原则。大数据时代,找准用户的准确需求,基于场景为用户推送个性化、人性化的服务,成为企业和媒体获得成功的关键。
  三、新时期的场景营销:基于个人画像的精准营销
  过去的营销方式是用户在网上的一次浏览或成交记录都会被后台追踪并在你任何空闲或繁忙的时刻发送优惠信息在你的手机上,这让用户感到自己的信息被泄露。这时的营销策略是基于统计学上的一个悖论:至少有98%的广告和营销信息被忽略或引起反感,但只要有0.5%的好评率,这样的努力就没有白费,如果好评率超过了2%就会为营销带来直接的利益。这也是商家或者投资公司在被你退订信息或者拒接电话后,仍然乐此不疲的给你发信息和打电话的原因。这种广泛撒网的营销方式,付出的成本太高,对于大数据的运用也是建立在最浅显的得知用户有购买倾向和购买能力的基础上。新时期,不管你处于哪个行业,都该思考以下问题:我们应该获取哪些数据我们应该如何获取这些数据我们应该如何分析这些数据以得到有用的信息我们应该如何保护这些数据和信息我们应该如何使用这些信息来提供更好的服务[5]因此提出“超级私人助理”概念,它可以快速了解每个客人的来龙去脉、背景资料、个性特点、产品使用习惯。与此同时,对公司新产品、新市场活动的信息了如指掌,能在自己的产品库中,挑出最符合其需求的组合,向客户介绍并提供最符合客人需要的解决方案。“超级私人助理”对数据的挖掘能做到准确的发现每个人真实发生的问题,它将成为新时期最重要的场景营销手段。这时期的营销策略颠覆了传统的大众营销原则,不同于花更多的钱去顾及更多的人,精确营销帮助卖方用较少的钱来影响较少的人,但却能实现更好的反响率。
  近年来学者对于大数据的研究众多,但很少有学者从传播领域,尤其从用户的视角对大数据这一创新应用的扩散过程及应用进行深入研究。而不论是从广告营销推广、传统媒体的创新转型还是新时期企业(尤其是互联网企业)的生存与发展,都离不开用户的数据,这些数据取之于受众,最好的利用方式便是:用之于受众。
  如何更好的将数据运用到每个用户的身上呢除了在技术上对信息的加工处理和分析,更多的是要长期的保证受众的忠诚度即深度卷入。忠诚度是指掌握客户的需求并率先满足这一需求。换一种角度看就是,把你的业务提供给客户而不是让他们来找你要。这要求数据分析持续的关注受众的方向,通过对受众过去的数据来分析受众现在的需求,甚至预设他将会产生的需求。如我们夜跑时的穿戴设备会根据地面情况和步数多少,在提醒你更换运动鞋的同时将你需要跟换鞋的信息和喜欢哪款鞋、鞋的尺码告诉最近的销售店,使它们能够及时调货等待你上门买鞋。这样的个性化服务和推送,节约了用户时间,完成了产业商品的精准推送,使得产品可以合理销售避免出现滞留和分配不均现象,实现了产品利润的最大化,中间减少的运输成本、用户不满意退货成本等都是合理利用大数据,找准用户的需求,精准推送的结果。
  四、总结
  基于场景的数据挖掘,在找准受众和了解受众的需求和习惯后,能创造出最大价值。新时期,互联网媒体无论是在早期的信息采集、确认、制作和中期的传播以及后期的与用户互动和反馈过程中都能获得大量的用户数据。这些数据繁杂而多样,但如何能及时从相关的数据库中搜索发掘出信息以满足特定时间地点场景的需要,则一直是商业公司运营中面对的一大挑战。同时,个人对自己隐私的重视态度也会成为制约数据挖掘发展的因素。不过企业和媒体需要自信的是,使用的便利会慢慢淡化个人对隐私被暴露的不适感。在中国,除开技术和用户心理的不适感之外,还有两大重要问题。一是诸如淘宝和微信的信息不公开;二是诸如今日头条的推送只是基于概念式的推送,而真正做到内容和用户的精准推送,在法律和利益等诸多因素的影响下,还很难实现。基于上述两种困境,同样有两条路径可供参考,一是将数据公正透明的公开,正如匡文波所说,网络数据属于个人所有;二是通过建立数据库后建立有偿付费或者有赏等方式来出售数据。这些都需要企业、广告商和媒体共同协商。
  大数据时代下有什么标准基于场景的信息服务,使生产成本(运输、消耗以及个体重复做事所浪费的时间等)最小化,而使效益最大化。中琛魔方大数据指出这种基于场景的大数据挖掘,将在找到精准受众后,实现多方面的互惠。它不仅会使得广告推广效益最大化、传统媒体成功转型也将使企业和个人生活越来越好。

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