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大数据如何赋能媒体生产、落地的各个阶段?

大数据如何赋能媒体生产、落地的各个阶段?

作者: 唐国为 | 来源:发表于2020-08-10 10:57 被阅读0次

    人工智能、大数据等新技术的发展,推动媒体朝智能化方向发展。目前,我们正处于智媒时代的,大数据正改变媒体内容生产机制和信息分发机制,赋能“策、采、编、发、反、评”等内容生产、内容呈现和内容分发各个环节,其主要赋能方式有:



    一、赋能选题策划环节


    大数据对于媒体选题策划的赋能贯穿整个选题策划流程,减轻业务人员大量重复低效工作。大数据使选题策划在以下方面得到了提升:


    l扩大选题线索的收集:通过大数据技术,能够收集海量的互联网信息,为选题策划人员带来更多的线索内容;


    l拓展选题角度:较之前扩充数倍的线索内容,覆盖了更多的线索角度,为选题策划人员带来更多可供参考、思考的内容;


    l线索的直观比对:大数据技术能够监测线索在全网的传播情况,直观的向选题策划人员展示线索的热度排行;


    l网民的认同度:大数据技术能够收集用户的评论数据,并进行情感倾向分析,能够反映网民对线索的认可程度。


    二、赋能数据采集环节


    相对于传统的人工数据收集方式而言,大数据能够快速的收集采集范围内的媒体信息,且覆盖结构化、半结构化等多种数据类型。大数据采集的优势主要体现在:


    l采集范围广:大数据采集技术能够采集各个渠道,如网站、微信、微博、客户端、海外媒体等的发布信息;


    l采集内容多样:采集的信息内容包括文本、音频、视频、图片等多种数据类型;


    l采集精准度高:可实现对特定账户、特定频道、特定栏目、特定页面的采集;同时可对特定时间段、特定作者、特定主题、特定关键词的采集;


    l采集内容自设:针对不同类型、不同用途的信息源,可配置不同的采集模板,基于模板采集信息中的特定内容,如标题、作者、时间、摘要、全文等、原链接等


    l采集周期自定:可根据信息的类型,设定不同的采集频率、如每分钟/小时/天等进行一次采集,并同步更新数据。


    l采集内容质量高:对于采集内容中广告等无效的、错误的信息,系统能够自动进行过滤,产出高质量的数据。


    如中科闻歌的红旗融媒体,依托闻海大数据平台的全媒体海量数据支撑,提供覆盖网站、电子报纸、微信、微博、APP、博客、论坛、知乎、短视频等十余种类型、100万+信源的主流媒体、上亿个社交媒体账号。平台日增数据量1.2亿条,可有效辅助内容生产者日常的数据采集缓解,让业务人员的数据获取方式更便捷且更快速,确保了信息的实时性。


    中科闻歌闻海大数据平台

    三、赋能稿件编辑环节


    大数据技术对于稿件编辑环节的赋能主要体现在对于素材的提供。能够根据编辑人员当前编写主题的内容,自动关联联想,提供相关的素材内容,支持编辑人员自助查询素材内容。


    l素材联想:能够对编辑人员选定的关键词进行联想,将相关内容素材提供给编辑人员;


    l素材共享:通过大数据技术将融媒体中心范围内的全部业务部门的素材稿件进行整合分类,供整个中心使用,使素材能够更高效的被利用。


    大数据使编辑人员的编辑过程更便捷,省去了大量查阅资料素材的时间。


    四、赋能稿件审核环节


    传统的稿件审核流程多为人工线下审核校对,存在稿件丢失、审核出现纰漏的情况。通过大数据技术能够实现全流程线上智能审核,同时能够嵌入移动端实现移动审稿。


    l全流程线上审核:编辑好的稿件能够按照预设的流程由对应负责人进行审核,能够保留审核的时间、结果、修改意见等信息。对稿件进行全生命周期管理;


    l内容审核:能够协助审核人员对稿件内的敏感事件、人物等进行审核。通过大数据自然语言处理,能够精准定位敏感词并标记,提醒审核人员。


    五、赋能发布环节


    传统的发布方式是在各个渠道逐一发送,业务人员也被分到新闻网站、新媒体等多个部门,负责各自渠道的分发级维护工作。引入大数据技术,即可打通各个分发渠道,实现内容的聚合与统一分发。当稿件完成后,选取想要发布的渠道,即可实现一键发布,无需到各使用终端进行上传发布操作。同时不仅能够实现统一分发,也可进行统一撤稿等操作。


    在发布环节中也包含审核环节,同样可通过大数据技术进行赋能。采用动态工作流的方式,结合融媒体机构的内部流程,自定义审核流程,保证审核的规范性和灵活性。


    六、赋能反馈环节


    在之前的传统媒体模式下,稿件发出后,受众群体的阅读情况与反馈情况是很难准确统计的。运用大数据技术,能够实现对稿件发布后的传播情况进行详细追踪和统计,形成稿件传播网络图。对稿件在网站、微博、微信、客户端等渠道的阅读量、评论量、点赞量、转发量等进行统计,并绘制转载网络图,分析主要传播节点及引爆媒体,监测重点媒体对稿件的转载引用情况。并且能够对民众的评论内容进行情感倾向分析。


    在大数据技术的赋能下,稿件的整体传播情况、民众的观点等能够完整的呈现给业务人员,实现定性定量的反馈机制。


    七、赋能绩效评估环节


    不少县市的融媒体绩效考核还处在人工上报统计的层面,工作量大的同时还容易出现错误。为此采用大数据绩效考核,系统能够自动统计每位业务人员通过系统产出的稿件数量、稿件的原创性、稿件的传播影响力等。通过设定不同产出的权重系数,提供一个多元、准确、平等的自动考核制度,实现自动化考核。


    比如新华社的音视频采用统计与影响力分析系统,其由中科闻歌技术赋能,依托新华社数据服务平台稿件数据,兼备社内对图片、视频数据特征提取与社外图片视频比对两套算法,通过并对互联网数据进行采集、下载、特征抽取、分析比对提供数字赋能、创新驱动媒体智能化的解决方案。


    新华社音视频采用查询页面


    中科闻歌传播分析系统

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