빅 데이터는 어떻게 전통적인 텔레비전 산업을 전복시킬까요?

미디어 산업에서 빅 데이터는 주로 소셜 미디어를 대표하는 번창하는 뉴미디어 분야에서 유행한다. 전통 언론도 뒤처지는 것을 달가워하지 않는다. 20 13 많은 성공 사례를 통해 빅 데이터가 기존 미디어 형식 업그레이드의 중요한 원동력이 되었음을 알 수 있습니다.

뉴욕타임스',' 가디언' 등 오래된 신문은 빅 데이터 마이닝 기술을 이용해 뉴스를' 소종' 과' 깊이' 로 발전시켰다. 소셜 미디어가 지배하는 오늘날, 뉴스가 점점 조각화되고 편평화되는 엄중한 상황에 직면하여, 전통 매체는 빅 데이터 기술을 이용하여 뉴스의 품질과 전문성을 계속 유지할 수 있습니다.

신문업계에 비해 TV 업계의 빅데이터 운용은 상대적으로 느리고 신중하다.

그러나 별의 불은 대초원 불의 기세를 볼 수 있다. TV 가 기존의 일대다 방송 미디어에서 모바일, 상호 연결, 멀티 스크린을 핵심 경쟁력으로 하는' 다대다' 전체 미디어 플랫폼으로 업그레이드됨에 따라 네트워크 사업자, 라디오 사업자, 서비스 공급자 등 산업 체인 주체는 각종 데이터를 활용함으로써 지렛대로 활용할 수 있다.

특히, 빅 데이터 기술의 광범위한 적용은 청중 측정, 프로그램 기획 및 개선, 청중 상호 작용 및 참여, 정확한 광고 배치 등 모든 측면에 파괴적인 영향을 미치고 있으며, TV 업계의 전방위적인 변화와 재구성을 촉진합니다. 이 글은 중국 종사자들이 참고할 수 있도록 TV 업계 운영의 몇 가지 핵심 부분에서 빅 데이터 기술의 전복과 변화를 논의할 계획이다.

측정 개혁 보기: "샘플링" 에서 "전체 샘플링"

빅 데이터 기술이 TV 업계에 가장 직접적이고 효과적인 영향은 시청률 측정 개혁에 반영된다. 빅데이터의 핵심 사상은 규모의 급격한 증가로 현 상태를 바꾸는 것이다.

빅터처럼요? 마이어훈버그, 케네스? 쿡예에 따르면 빅 데이터 시대의 가장 두드러진 특징은 전통적인 무작위 샘플링에 의존하는 것이 아니라' 전체 데이터' 또는' 전체 샘플' 이 통계의 기초가 된다는 것이다.

샘플링 분석은 상대적으로 정보가 부족하고 유통이 제한된 아날로그 데이터 시대의 산물이다. 신뢰성과 유효성은 샘플의 절대 무작위성에 따라 다르지만 실제로는 거의 불가능합니다. 또한 무작위 샘플링은 하위 범주를 조사하는 데 적합하지 않으므로 사람들이 더 깊은 하위 영역의 상황을 알고 싶을 때는 이 방법을 사용할 수 없습니다.

즉, 임의 샘플링 모드는 평면 데이터 패턴을 기반으로 합니다.

전체 샘플 모드에서 데이터 처리 기술은 전복적인 변화를 일으켰다. 전문 기관은 특정 변수와 관련된 모든 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며 샘플은 전체와 같을 수 있습니다.

텔레비전 업계에 있어서, 이런 변화는 시청률 조사에 직접 반영된다. TV 매체의 경우 무작위 샘플링에 기반한 시청률 조사는 대량 샘플, 심지어 전체 샘플에 기반한 시청률 측정으로 대체되어 TV 업계의 콘텐츠 생산에 더욱 정확한 데이터 지원을 제공할 것으로 예상된다.

시청 측정의 역사를 살펴보면 1 세대 전화 조사, 2 세대 일기카드 고정 샘플 그룹 측정, 3 세대 측정기 기록에서 4 세대 디지털 TV 측정 기술에 이르는 발전을 거쳤다.

상위 3 세대의 측정 방법은 모두 샘플링 조사를 기초로 한 것으로, 샘플량이 제한되어 있고, 측정 오차가 크고, 샘플가의 협력 정도가 높은 단점이 있다. 디지털 TV 가 발달하면서 채널 수가 급증하면서 대상 시장의 정밀 시청 조사에 대한 수요가 갈수록 절실해지고 있다. 제 3 세대 오디언스 측정기의 샘플 양을 늘리면 이러한 요구를 어느 정도 충족시킬 수 있지만, 샘플 수의 증가는 비용 통제에 의해 제한될 수밖에 없다.

빅 데이터를 기반으로 한 4 세대 시청 측정은 이전의 샘플링 조사 방식을 뒤엎었다. 셋톱 박스 업그레이드를 통해 시청자 전환 셋톱 박스, 교환대, 부가가치 서비스 사용 등의 작동 동작을 초에 정확하게 기록하여 데이터 수집 및 전송 보안을 극대화하고' 전체 샘플' 측정을 수행할 수 있습니다.

현재 세계에서 가장 영향력 있는 시청률조사회사 닐슨은 대데이터 마이닝 기술을 채택하여 시청률 측정 샘플 수를 지난 10 배 이상으로 늘리고 전날의 전체 샘플에 대한 시청자 시청률 데이터를 제공할 수 있다.

소셜 네트워크가 텔레비전 시청자들에게 미치는 영향은 줄곧 업계의 주목을 받고 있다. 최근 연구결과에 따르면 TV 프로그램의 소셜네트워크서비스에서의 관심도는 전통시청률만큼 중요하다. 즉' 내가 밀어, 그래서 본다' 는 것이다.

이에 따라 소셜네트워크서비스의 관심도는 TV 프로그램의 영향력을 측정하는 새로운 유효 기준이 됐다. 더 중요한 것은 빅데이터가 실시간, 동적, 효율적인 데이터 분석을 제공할 수 있다는 점이다. 이는 이전의 정적 시청률 분석에 비해 질적인 도약이다. 20 12 년 말 넬슨은 TV 콘텐츠의 소셜 데이터를 분석하는 새로운 연구기관인 Social Guide 를 인수했고, 이후 소셜미디어 거물인 Twitter 와 협력해 웨이보 콘텐츠를 기반으로 한 TV 시청률 보고서를 발표했다.

통계에 따르면 저녁 황금시간대에 웨이보에 전파된 게시물의 40% 가 TV 프로그램과 관련이 있는 것으로 나타났다. 넬슨은 140 무선과 케이블 TV 에 대한 조사를 통해 웨이보 콘텐츠를 기반으로 한 TV 시청률 보고서가 기존 시청률 측정을 보완하는 것으로 확인됐다.

콘텐츠 생산 개혁: "방송 분리" 에서 "방송 동기화"

큰 데이터가 TV 업계의 직접 적용이 시청률 측정에 반영된다면, 그것이 만들어내는 더 의미 있는 변화는 프로그램 제작 패턴과 프로세스의 재구성에 반영된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, TV, TV, TV, TV, TV, TV)

과거 TV 프로그램의 콘텐츠 프레임워크는 일반적으로 방송 전부터 확정돼 방송 과정에서 조정과 변경을 하는 경우는 흔하지 않았다. (윌리엄 셰익스피어, 방송, 방송, 방송, 방송, 방송, 방송, 방송, 방송) 빅 데이터 시대, 실시간 시청 데이터, 특히 프로그램 내용의 실시간 피드백 수집 및 분석이 점점 쉬워지면서 프로그램 제작 과정에 새로운 변화가 일어났다.

전통적인' 방송 분리' 모드가 완전히 전복되어 콘텐츠 생산이' 정적' 에서' 동적' 으로 바뀌었다. 방송 과정에서 감독은 데이터 분석 보고서에 따라 언제든지 프로그램 내용을' 미세 조정' 하거나' 이전' 하는 결정을 내릴 수 있다. 콘텐츠 제작, 조정, 방송, 피드백을 하나로 모은' 방송 동기화' 모델은 빅 데이터 시대 TV 콘텐츠 생산의 정상적인 상태가 될 것이다.

이와 관련하여 일부 외국 언론은 긍정적인 탐구를 했다.

BBC (BBC) 는 빅 데이터 기술의 발전 추세를 장기간 추적하고 콘텐츠 제작, 재무 관리, 마케팅 등 TV 운영의 모든 측면에 실시간 및 시청자 기반 데이터 분석을 적용합니다.

빅데이터 기술은 이미 일부 리얼리티 쇼와 현장 인터뷰에 광범위하게 적용되었다. BBC 는 소셜 미디어에서 얻은 데이터를 실시간으로 분석해 생방송 중 시청자들의 소셜미디어에 대한 논평에 따라 다음 행보를 결정한다. 시청자가 특정 주제에 대한 인터뷰나 토론과 같은 프로그램의 한 부분을 보는 것을 좋아한다면, 이 부분의 방송 시간을 연장한다. 반면에 관객이 마음에 들지 않으면 그에 따라 조정해라.

오락 프로그램 등 고도의 시장화 범주 외에도 빅 데이터 기술도 뉴스 프로그램 제작 과정에 들어갔다.

인도에서는 사회문제의 진상을 밝히기 위한 뉴스토크쇼' Satyamev Jayate' 1 분기에 4 억 현지 관객을 끌어들여 동영상 사이트, 페이스북, 트위터, 유튜브, 모바일 단말기를 통해 전 세계 관객이 6543.8+02 억을 넘어 2065.438+00 이 됐다

이 프로그램의 성공 이면의 원인을 분석하는 것은 화제의 높은 관심도와 사회자의 스타 효과를 논의하는 것 외에 빅 데이터 기술이 발휘하는 역할을 빼놓을 수 없다.

진리가 모든 것을 정복하다' 는 것은 인도의 국장에 새겨진 좌우명이다. 인도에서 가장 익숙한 볼리우드 댄스 스타일과 달리 이 뉴스 인터뷰 프로그램의 취지는' 사회에 집중하고, 민중에게 접근하고, 사회 문제를 깊이 폭로하는 것' 이다.

20 13 1 분기에는 강제 낙태와 여자 아기 살해, 어린이 성희롱, 거액의 혼수, 의사-환자 관계, 장애인, 가정 폭력, 농약 남용, 과음, 카스트 제도, 노인권익, 수자원 보호, 인도몽을 주제로 13 회가 있습니다

프로그램 진행자는 볼리우드 영화의 톱스타 아미르입니까? 마미르 칸 (WHO) 는 수많은 현장 인터뷰를 통해 인도의 여러 계층의 실화를 이야기하며 인도 사회의 폐단을 과감히 폭로하고' 잔혹한 진실' 으로 대중을 깨우고 대중토론을 일으켜 사회 변화를 추진하려 했다.

주목할 만하게도, 이 프로그램은 빅데이터를 이용하여 화제를 기획하고, 프로그램 과정을 추진하며, 심지어 국가 정책법의 제정이나 개정에도 영향을 미친다.

감독은 소셜네트워크서비스 (SNS) 수집을 통해 수백만 개의 이슈와 토론 게시물을 분석해 빅 데이터 마이닝을 진행했다. 그들은 이러한 데이터 계획 방안을 근거로 할 뿐만 아니라, 이 데이터를 적극 이용하여 정치적 변화를 추진한다.

관중들은 프로그램 상호 작용에 적극적으로 참여하여 중요한 문제에 대해 의견을 발표하였다. 방송 과정에서 제작진은 각급 정부 관료, 의원, 의견지도자의 사상과 행동에 대한 시기적절한 데이터 피드백을 시청자들에게 제공하여 정부, 언론, 대중과의 효과적인 상호 작용을 형성하고 공공정책의 조정과 개선을 촉진한다.

전형적인 예는 인도 의회가 아동 성희롱에 관한 프로그램이 방영된 후 아동 보호법을 통과시킨 적이 있고, 사회자인 아미르도 청문회에 초대되었다는 것이다.

미디어 기능 재구성: TV 시청에서 TV 사용에 이르기까지

텔레비전의 상호 작용이 향상됨에 따라 관중의 참여도가 크게 높아졌다. 과거 수동적으로 지켜본 소파 감자들은 뇌, 입, 손, 목적지 사용 TV 또는 인터넷 동영상, 시각 정보 차트 등을 더 많이 사용하기 시작했다. "TV 시청" 이 점차 "TV 사용" 단계로 전환되면서 TV 의 기능과 "도구 이성" 이 더욱 발굴되고 확장되었습니다.

새로운' 데이터 뉴스' 는' TV 시청' 에서' TV 사용' 으로의 전환을 실현하는 데 중요한 역할을 했다.

간단히 말해, 데이터 뉴스는 반복적으로 캡처, 필터링, 재구성, 데이터 심층 마이닝, 주제 정보 필터링 데이터 필터링, 시각적 데이터 표시, 강력한 도구를 사용하여 뉴스 스토리와 애플리케이션 소프트웨어 (예: APP) 를 합성하는 것입니다.

TV 기관에서 BBC (BBC) 는 데이터 뉴스 발전의 선두주자입니다. BBC 뉴스의 데이터 팀은 20 여 명의 기자, 디자이너, R&D 인원으로 구성되어 있다. 데이터 항목과 시각 효과 제작 외에도 팀은 뉴스 웹 사이트의 모든 정보 차트를 디자인하고 대화형 멀티미디어 기능 및 모바일 애플리케이션 소프트웨어 (APP) 를 개발하여 TV 업계의 데이터 뉴스 분야 확장에 대한 모범을 보이고 있습니다.

BBC 뉴스망에서 발표한' 죽음의 길: 1999-20 13 영국의 모든 길의 모든 죽음' 이 성공 사례다.

정보 개인화의 경우 사용자는 우편 번호를 입력하여 자신의 생활 지역 내 최근 10 년간 도로당 교통사고 사망자 수와 사례를 조회할 수 있습니다.

멀티미디어의 경우 편집자는 경찰이 제공한 관련 사실과 데이터를 시각화, 동적, 인간적으로 처리했다. 한편 그는 런던 응급협회와 BBC 영국 전역의 지사와 협력하여 각 대도시와 그 주변 지역의 모든 교통사고를 실시간으로 추적하고 인터넷에 생중계했다. 그는 또한 트위터를 통해' #cash24' 라는 제목의 관련 보도를 푸시하며 지도에 교통사고의 구체적인 위치를 표시했다.

데이터 뉴스의 광범위한 사용으로' TV 시청' 이' TV 사용' 으로 바뀌었다. 이와 관련하여 더 유용한 것은 BBC 웹 사이트에 게시된 예산 계산기 페이지와 해당 어플리케이션입니다.

이 도구를 통해 사용자는 국가 예산이 발효되면 개인 생활에 미칠 수 있는 긍정적이거나 부정적인 영향을 예측하고 소셜 미디어 플랫폼에서 계산 결과를 공유할 수 있습니다.

BBC 는 세계 4 대 회계사무소 중 하나인 비마웨이와 파트너십을 맺었고, 비마위는 영국 정부가 발표한 연간 예산에 따라 큰 데이터를 발굴했다. BBC 는 관객을 끌어들이고 그들의 사용과 참여를 촉진하는 인터페이스를 만들 책임이 있다.

또 다른 흥미로운' 데이터 뉴스 도구' 는' 70 억 명의 세계: 당신은 누구의 세계에서 태어났습니까? 그것의 발표일은 세계 인구 70 억의 공식 날짜와 일치한다. 사용자는 자신의 생년월일을 입력하여 세계에서 태어난 사람의 수를 즉시 계산하고 트위터와 페이스북을 통해 세계에서 자신의 생년월일을 공유할 수 있다.

이 화제는 유엔 인구개발기금이 제공한 데이터를 사용하는데, 이 데이터는 매우 인기가 있어 20 1 1 영국 페이스북에서 가장 인기 있는 공유 링크가 되었다.

전파 모드의 재구성: 기계화에서 지능화에 이르기까지

빅 데이터 시대, 콘텐츠 제작 및 청중 정보 마이닝 기술의 발전으로 미디어 전파 방식' 기계화' 에서' 지능' 으로, TV 업계도 예외가 아니다.

기계화' 는 방송사가 프로그램과 내용을 담당하는' 컨베이어 벨트' 와 시청자의' 공급자' 를 의미하고' 지능' 은 방송사가 관객으로 바뀌는' 서비스업자' 를 말한다.

TV 프로그램이' 멀티 스크린' 과' 멀티 플랫폼' 으로 퍼지면서 스마트 TV, 태블릿, 휴대폰은 시청자의 시청 행동과 선호도를 더 정확하게 기록하고, 빅데이터 기술을 통해 발굴과 분석을 할 수 있게 된다. 방송국이 가장 적합한 시간에 가장 적합한 화면이나 플랫폼에 가장 적합한 미디어 콘텐츠를 전파하여 사용자에게 더 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

미국의 일부 유료 TV 사업자들은 이미지, 사운드, 컨텐츠 품질 등 모든 측면에서 사용자의 시청 환경을 개선하기 위해 고객 및 서비스 관련 데이터를 사용하여 신속한 의사 결정을 내리기 시작했습니다.

IBM, HP 등 대형 IT 회사는 대형 데이터 센터와 장기 축적된 데이터 분석 제품을 보유하고 있습니다. 이들은 Mariner, IneoQuest, Agama Technologies 등 기존 유료 TV 사업자와 자주 접촉하여 협력을 준비하고 있습니다.

주목할 만하게도, 빅데이터 기술의 응용은 이미' 소종' 의 유료 TV 에서 더 넓은 업종으로 옮겨갔다.

20 13 미디어 업계의 대표적인 사건 중 하나는 세계 최대 소셜 미디어 트위터가 뉴욕 증권 거래소 출시 후 미국 최대 케이블 사업자인 콘카스터와 협력 관계를 맺기로 결정했다는 것이다.

이는 빅데이터 기술도 기존 미디어와 뉴미디어의 심도 있는' 경쟁' 의 결합이 될 것임을 예고하고 있다. 현재 양자의 가장 직접적인 협력은 시청률 측정에 반영되어 있다. 이를 바탕으로 TV 업계와 소셜미디어가 콘텐츠 제작, 사용자 참여 등에서 더욱 광범위하고 심도 있는 협력을 할 수 있게 될 것으로 예상된다. (윌리엄 셰익스피어, 텔레비젼, 소셜 미디어, 소셜 미디어, 소셜 미디어, 소셜 미디어, 소셜 미디어, 소셜 미디어, 소셜 미디어)

데이터는 대상 시장의 전략적 선택과 특정 배포에 중요한 역할을 할 수도 있습니다.

20 13 년, American Communications 는 두 개의 온라인 비디오 뉴스 소비 보고서를 발표했습니다. 하나는 유럽 시장과 아시아 시장을 겨냥한 것입니다. American Association 은 웹 및 현장 조사를 통해 비디오 뉴스 콘텐츠에 대한 청중의 요구 사항을 이해하고 비디오 리소스 집중의 중점 영역을 파악하여 해당 지역의 비디오 비즈니스 성장을 보장합니다.

예를 들어, 아시아 시장에 대한 American Association 설문 조사에 따르면 온라인으로 뉴스를 방문하는 중국 소비자의 65,438+00% 가 매일 뉴스 비디오 클립을 방문하고 70% 는 일주일에 한 번 이상 온라인 뉴스 비디오를 시청합니다. 25-44 세 소비자는 동영상을 자주 보는 경향이 있고, 60% 이상이 일주일에 적어도 2-3 회 이상 보는 경향이 있다. 태블릿 사용자는 온라인 뉴스 비디오에 액세스하는 경향이 있습니다. 태블릿으로 온라인 뉴스를 방문하는 사람들의 75% 가 일주일에 최소 2 ~ 3 회 동영상 뉴스를 시청하는 반면 스마트폰 사용자와 데스크탑 사용자의 비율은 각각 60% 와 57% 였다.

이 데이터는 American Communications Communications 가 대상 비디오 시장에 대한 마케팅 전략을 개발하여 보다 정확한 전파를 실현하는 데 도움이 될 것입니다.

TV 업계에서 빅 데이터 기술의 응용이 막 시작되었다. 앞서 언급한 일부 데이터 뉴스의 성공 사례와 국내에서 많은 관심을 받고 있는 인터넷 맞춤형 드라마' 카드하우스' 외에도 관련 실천과 탐구는 더욱 심화되어야 한다.

그러나 점점 더 많은 성공 사례가 증명되고 있으며, 기존 TV 기관이 산업 업그레이드와 형식 전환을 적극적으로 탐구하고 있는 상황에서 빅 데이터 기술의 광범위한 응용은 TV 업계의 미래를 여는' 황금 열쇠' 라는 것을 계속 증명할 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, TV, TV, TV, TV, TV, TV)

변쇼가 공유한 빅데이터가 전통적인 TV 업계를 어떻게 뒤엎는지에 대한 내용이다. 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.