大数据时代的新媒体发展

最近两年,有一些行业趋势在非常明显，用关键词来总结就是：大数据、OTT、多屏互动。大数据是从互联网和IT领域发展起来的一个专业术语，它存在于各个领域、各行各业；而“OTT”、“多屏互动”是广电行业的专业术语，但它们和大数据有关，和广大受众的媒体体验更是密切相关。

第一个关键词是大数据，可以说这是眼下整个TMT行业的大背景。互联网发展到今天，生产、存储、积累的数据量之大，已经超越了一般人所能想象的范围。数据让人们不仅能掌握历史信息，还能更好地预测未来变迁，甚至有很多观点认为，对大数据的利用，可能会在无形中影响一个企业甚至一个国家未来的竞争力。

人们不停地利用各种设备在任何时间和地点浏览、搜索、购买、交流、分享、存储，使得大量数据的生产、消费成为不可遏止的趋势。根据麦肯锡全球研究院估计，全球企业 2010 年在硬盘上存储了超过 7EB(1EB 等于 10 亿 GB，相当于美国国会图书馆中存储的数据总量的 4000 倍)，同时，消费者在PC和笔记本等设备上存储了超过 6EB 新数据。对大数据的挖掘和应用，将在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务的广泛领域产生很大的社会价值和产业空间，还可能帮助解决当今许多紧迫社会问题，例如，面对全球气候变化问题，有关部门可以根据污染等相关数据进行分析，得出最佳方案，指导努力方向，研究缓解问题的办法。

那么，大数据挖掘与分析对于我们新媒体行业发展有没有价值或启示？答案是肯定的。

这里举一个很典型的例子。如果问美剧迷们最近热门的美剧有哪些，很多人的答案中一定会有《纸牌屋》。这部口口相传的电视剧并非出自传统的电视制作巨头公司，而是由影片租赁提供商Netflix制作推出。对电视行业来说，《纸牌屋》效应得益于制作团队抓住了几个关键词： 观众喜爱的导演大卫•芬奇和演员凯文•史派西、政治惊悚剧、1亿美元预付款、整剧同时上线。

Netflix拥有2700万名美国订阅用户、3300万名全球订阅用户，它因此拥有用户年龄、性别、居住地、使用服务终端、用户每天/每周的观看时间。Netflix会对用户评分、观看记录、用户好友推荐等信息进行深度挖掘，甚至会收集观众按下暂停或快进的数据，从而找出用户喜欢的视频风格、内容风格、导演和演员，等等，这些关键信息整合在一起，造就了这部广受欢迎的热播电视剧。因此《纸牌屋》对流媒体视频行业来说，打开了大数据应用的一扇窗，使节目制作更加贴近观众的需求，甚至激发观众的潜在需求。谁用好了数据，谁就将有可能获得更大的市场竞争力。

第二个关键词是OTT。2012年，“OTT”成为视频产业最炙手可热的关键词。OTT正受追捧，竞争也十分激烈，七家牌照商在2012年纷纷推出自己的OTT，互联网企业（如小米、乐视等）也加入了抢占客厅的阵营；各种“盒子”纷纷上市，可以说，眼下的OTT呈现出“乱花渐入迷人眼”的局势。

“盒子”多了是好事情，起码观众能够有所对比和选择。但在用户并不能分清各种“盒子”差别的情况下下，决定用户长期使用哪一种“盒子”的核心点还得回归最基本的两点：内容和体验。由于OTT盒子具有开放性，各家运营商的平台内容差异化目前并不太大，因此，如何能够让用户方便地找到他们希望看到的视频节目、或者把用户最希望看到的视频节目推送到他的眼见，就显得非常重要。

大数据分析在OTT优化方面也能有价值吗？答案同样是肯定的。以用户体验优化为例，国双科技在视频数据挖掘方面做了一些工作，也积累了海量的数据，通过这些数据的挖掘和分析，能够发现一些阻碍用户使用“盒子”的问题。例如，目前通过数据分析，发现OTT 机顶盒的遥控器操作体验并不好，UI如何设计、遥控器如何设计更符合用户需求？这也是决定OTT用户体验的一个重要原因，因此我们认为，OTT的一切优化都应当以数据为基础。

由于OTT的纯互联网特性，会与DVB及IPTV不一样，需要CDN网络进行支撑，用户看视频就可能出现卡顿，这是导致用户体验差的原因之一，也是我们与多家OTT牌照商沟通下来他们最重视的一点。国双科技在流媒体性能监测方面也做了很多的工作，包括：检测用户的可用性、卡顿情况等，并提供视频多维度性能剖析及实时流媒体监测，目前在CNTV我们已经将后台账户开放给多家CDN，让他们每天看着后台数据进行CDN调优。用户应该注重那些看似不太起眼的应用，它们将有可能帮助你留住观众，从而留住广告主。(责任编辑：韩杰)