论文部分内容阅读
【摘要】近年来，移动互联网、流媒体、音频技术取得显著进步，电台直播及点播节目的收听、互动、包装、推荐和分享具备了更大的用户体验提升空间。伴随着移动互联网的迅速发展，信息载体、传播渠道更新迭代越来越快，移动应用、社交媒体已经成为主要信息入口，新媒体客户端使用率和重要度日益提升，越来越多的受众开始通过新媒体客户端获取广播节目。广播节目的创新性，从媒体大融合趋势来看，能否在这一新的入口抢占一席之地，打造优质的自主可控平台，以优质内容吸引用户并获取用户数据，并以数据分析驱动运营创新，事关广播媒体能否将生存主动权掌握在自己手中、事关广播的长远发展，本文通过广播业务需求、融媒体平台建设、资讯数据的抓取、节目播出效果的分析与节目传播影响力的分析等六个板块进行浅析广播融媒体系统蜕变的必要性。
【关键词】融媒体;广播;大数据
1. 融媒体广播业务需求
1.1 内容播出业务需求
除传统广播收听渠道外，拓展新媒体播出渠道，拓展移动终端市场。在融媒体平台下支持用户随时随地收听，受众可根据自身需求可在直播与点播两种方式中任意切换。除收听传统音频节目内容外，还为用户提供视频直播及点播服务，实現内容形式多样化。用户可通过分类检索及收听排行发现符合自己收听需要的优质节目。
1.2 内容推广业务需求
加强电台直播与回听节目的社会化媒体分享与传播，包括节目预告分享、节目回听分享及主题性较强的碎片化音频分享等。收集并分析新媒体客户端用户行为，深入了解每位用户的兴趣喜好，向每位用户精准推送其感兴趣的内容。通过不断进行内容精准传播，提升用户体验，增强电台节目的影响力，获取更多听众。
1.3 提高用户粘性业务需求
传统电台节目缺乏互动机制，无法有效提高用户粘性，热线电话参与方式低效弊端早已显现。新媒体客户端可提供丰富多样的互动活动方式，用户在直播间或社群中可以进行的互动活动包括：抢红包、摇红包、喊红包、点赞、献花、送虚拟礼物、投票、话题讨论、问卷调查、有奖问答、活动报名、竞猜等，可有效调度用户参与积极性，刺激用户活跃，提高用户粘性。
1.4 广告经营业务需求
拓展新媒体营收，在新媒体客户端开辟广告展示区域，收集并分析新媒体客户端用户行为，深入了解每位用户的兴趣喜好和消费能力，对用户进行精准广告投放，同时提升广告客户及电台听众的服务体验。
2. 融媒体播出制作平台建设
融媒体下的广播，如何把传统广播可视化、让传统广播由点及面发展至关重要。在山东广播电台融媒体改造中，依托媒体云平台建设在互联网时代的媒体竞争中获得更高的竞争力。
2.1 融媒体可视化系统
依托融媒体可视化系统让传统广播通过图文、视频、互动等多种表现形态进一步满足听众感官。在融媒体可视化系统中，可根据节目的需要及特点进行多机位切换、多场景切换。直播间内的摄像头与可视化系统相连，系统支持声控切换镜头、自动切换镜头、手动切换镜头等功能，根据节目不同需要切换不同镜头。融媒体可视化平台可让广告商选择多样化表现形式，根据节目内容展现独特节目特点，增加多种方式与听众互动，让传统广播具有更多的可能性。
2.2 云编系统
融媒体时代下，保证新闻热点的第一时间传送至关重要。依托“云编”APP，主持人、记者、编辑等用户可在任何地方通过手机APP对热点新闻进行拍摄，加以剪辑和保障，将热点素材通过移动网络上传至云编系统，经审核后直播间内可即时更新，根据节目需求做到即点即播。当直播间内主持人需要外景实时直播时，主持人、记者等可通过“云编”与直播间连线，进行视频直播。
云编采集的素材也可直接上传至「拇指AIR」播出平台，可供主持人随时调用。基于「拇指AIR」平台的内容支撑，使用「拇指AIR」可在线编排歌曲等辅助播出节目，同时还支持云歌库、微信语音消息、云采编音频、本地音频等内容即点即播（如图1）。
3. 资讯数据的有效抓取
在激烈的广播竞争下，如何有效抓取新闻热点至关重要，新媒体行业对于热点资讯数据有效的采集在于
3.1 支持每天对海量的新闻等信息进行有效抓取
快速准确地自动跟踪、采集各家网络媒体信息;扩大新闻线索;提高采集速度;遗漏少、网页采集内容的完整性较高。
3.2 支持对所需内容的智能提取、审核
新媒体数据中心采用大数据平台和技术，使相关的数据分析者得以更多地对数据进行快速、及时、准确的智能提取和审核，节约报道成本，获得更大关注，以此更好的为受众提供最为及时的相关资讯报道。
3.3 快速拥有大量新闻数据信息的填充
听众注意力的有限性，决定了用户只会根据自己的习惯和爱好选择有用的信息内容，而新媒体需要采用大数据技术来弥补这一方面。新媒体平台需要快速的拥有大量新闻数据信息，同时根据受众的偏好、喜爱进行归类，筛选出关注度高的内容进行发布推送。
3.4 使新闻媒体投放更有针对性
通过用户的使用习惯，对电台各平台（App、网站等）的使用者进行多角度分析：例如访问时间点、访问时长、访问频率、偏好栏目、偏好主持人、换台频率、回复次数、评论次数等习惯，都可以分析出数据，包括身份属性、社交属性、内容偏好和电商兴趣等等，以便于媒体更好地去投放广告信息。
3.5 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化
面对互联网海量的信息，方便快捷的获取与媒体自身有价值新闻信息显得至关重要。因此，电台新媒体数据中心需要采用大数据平台和技术，实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。大数据技术和平台作为新媒体的服务工具，不仅要能够提升媒体从业者的技能，还需要最大限度的节约时间，获取以前不能获取的数据，快速拥有大量平台、咨询和内容相关的数据。 4. 节目播出效果分析
对于电台节目的播出效果，需要一套完善的数据采集、处理、存储、分析、结果反馈、業务调整、效果检验的机制和流程，在各个环节需要有相应的系统功能。
从以下4个角度节目的播出效果，各自针对不同的分析方法和关键指标：①节目传播影响力分析;②节目听众忠诚度分析;③听众情感偏好分析;④节目播出关注分析。
5. 节目传播影响力分析需求
节目传播影响力是指电台的听众在电台自身的平台（新媒体客户端、官方网站、官方或相关SNS账号）上发表或参与评论互动的，与电台节目相关的信息与讨论，这些信息与讨论集中反映了节目的知名度及美誉度，以及节目听众的话题和期待，从网络层面勾勒出该节目以及电台平台本身的传播力和影响力。
为了及时准确地衡量每个月度电台节目在互联网上的传播力与影响力，为各频道、节目、主持人、剧目提供不间断的互联网月度监测服务，帮助频道清晰地把握其内容受关注状况和网络热点话题，有效开展频道宣传推广与管理，实现频道形象和节目品牌的提升，需要依托定制化的数据采集及分析系统，对电台各平台，以及各家互联网主流门户、新闻网站、博客、论坛、SNS平台的海量信息进行实时监测和抓取，获取关注点和观点，实施自动/人工分类和语义评价，并依据网络影响力分析模型对有效样本进行多维分析，最终汇总形成节目传播影响力分析的结果。
节目传播影响力分析至少应包含以下内容和分析主题：①传播影响力模型：基于节目覆盖度、听众参与度等指标定义数学模型，分析节目传播影响力。②收听率分析：统计每个频道、栏目或主持人的收听比例，分析出排名靠前（例如：Top 10）的重点栏目/主持人。③到达率分析：分析特定听众群体在特定时期内收听特定节目的人数占听众总人数的比率;
6. 节目听众忠诚度分析需求
了解听众如何获取节目信息、产生收听冲动、如何收听节目内容、以及收听行为对听众产生了什么影响，从而为采取针对性的市场营销策略建立良好基础。忠诚听众不仅能为平台创造持续的价值，同时也是电台品牌口碑推广的重要渠道，所以对忠诚用户的分析尤为重要。
用户忠诚度在电台数据中心的数据分析场景下，指的是听众出于对某频道、栏目、主持人的偏好而经常性收听的程度。根据客户忠诚理论，电台的听众忠诚度可以从以下4个角度来衡量：①重复收听意向：保持收听之前收听过的节目、频道或主持人的意愿。②交叉收听意向：收听相同或相似节目、频道、主持人的意愿。③相互推荐意向：接受平台推荐的节目、频道、主持人，或其他用户推荐的内容的意愿。④费/价格忍耐意向：愿意为收听内容付费的意向以及愿意支付的最高价格，或者为了收听内容愿意接受等待的广告时间/广告内容。从以上4个分析角度出发，系统应满足让分析具有普遍的适用性，同时所有的分析指标都可以量化，以便进行定量分析的要求。
在融媒体时代下，传统广播要利用自身优势，搭乘融媒体顺风车。让广播传播多样化是当代广播发展的必要，通过自身资源的整合、热点大数据的有效抓取、广播融媒体平台的建设使广播完成完美蜕变。
参考文献：
[1]裘钰.音响技术[J].北京：音响技术杂志出版社，2011.
[2]周宇博.中国广播[J].北京：中国广播杂志编辑部出版，2017.
【关键词】融媒体;广播;大数据
1. 融媒体广播业务需求
1.1 内容播出业务需求
除传统广播收听渠道外，拓展新媒体播出渠道，拓展移动终端市场。在融媒体平台下支持用户随时随地收听，受众可根据自身需求可在直播与点播两种方式中任意切换。除收听传统音频节目内容外，还为用户提供视频直播及点播服务，实現内容形式多样化。用户可通过分类检索及收听排行发现符合自己收听需要的优质节目。
1.2 内容推广业务需求
加强电台直播与回听节目的社会化媒体分享与传播，包括节目预告分享、节目回听分享及主题性较强的碎片化音频分享等。收集并分析新媒体客户端用户行为，深入了解每位用户的兴趣喜好，向每位用户精准推送其感兴趣的内容。通过不断进行内容精准传播，提升用户体验，增强电台节目的影响力，获取更多听众。
1.3 提高用户粘性业务需求
传统电台节目缺乏互动机制，无法有效提高用户粘性，热线电话参与方式低效弊端早已显现。新媒体客户端可提供丰富多样的互动活动方式，用户在直播间或社群中可以进行的互动活动包括：抢红包、摇红包、喊红包、点赞、献花、送虚拟礼物、投票、话题讨论、问卷调查、有奖问答、活动报名、竞猜等，可有效调度用户参与积极性，刺激用户活跃，提高用户粘性。
1.4 广告经营业务需求
拓展新媒体营收，在新媒体客户端开辟广告展示区域，收集并分析新媒体客户端用户行为，深入了解每位用户的兴趣喜好和消费能力，对用户进行精准广告投放，同时提升广告客户及电台听众的服务体验。
2. 融媒体播出制作平台建设
融媒体下的广播，如何把传统广播可视化、让传统广播由点及面发展至关重要。在山东广播电台融媒体改造中，依托媒体云平台建设在互联网时代的媒体竞争中获得更高的竞争力。
2.1 融媒体可视化系统
依托融媒体可视化系统让传统广播通过图文、视频、互动等多种表现形态进一步满足听众感官。在融媒体可视化系统中，可根据节目的需要及特点进行多机位切换、多场景切换。直播间内的摄像头与可视化系统相连，系统支持声控切换镜头、自动切换镜头、手动切换镜头等功能，根据节目不同需要切换不同镜头。融媒体可视化平台可让广告商选择多样化表现形式，根据节目内容展现独特节目特点，增加多种方式与听众互动，让传统广播具有更多的可能性。
2.2 云编系统
融媒体时代下，保证新闻热点的第一时间传送至关重要。依托“云编”APP，主持人、记者、编辑等用户可在任何地方通过手机APP对热点新闻进行拍摄，加以剪辑和保障，将热点素材通过移动网络上传至云编系统，经审核后直播间内可即时更新，根据节目需求做到即点即播。当直播间内主持人需要外景实时直播时，主持人、记者等可通过“云编”与直播间连线，进行视频直播。
云编采集的素材也可直接上传至「拇指AIR」播出平台，可供主持人随时调用。基于「拇指AIR」平台的内容支撑，使用「拇指AIR」可在线编排歌曲等辅助播出节目，同时还支持云歌库、微信语音消息、云采编音频、本地音频等内容即点即播（如图1）。
3. 资讯数据的有效抓取
在激烈的广播竞争下，如何有效抓取新闻热点至关重要，新媒体行业对于热点资讯数据有效的采集在于
3.1 支持每天对海量的新闻等信息进行有效抓取
快速准确地自动跟踪、采集各家网络媒体信息;扩大新闻线索;提高采集速度;遗漏少、网页采集内容的完整性较高。
3.2 支持对所需内容的智能提取、审核
新媒体数据中心采用大数据平台和技术，使相关的数据分析者得以更多地对数据进行快速、及时、准确的智能提取和审核，节约报道成本，获得更大关注，以此更好的为受众提供最为及时的相关资讯报道。
3.3 快速拥有大量新闻数据信息的填充
听众注意力的有限性，决定了用户只会根据自己的习惯和爱好选择有用的信息内容，而新媒体需要采用大数据技术来弥补这一方面。新媒体平台需要快速的拥有大量新闻数据信息，同时根据受众的偏好、喜爱进行归类，筛选出关注度高的内容进行发布推送。
3.4 使新闻媒体投放更有针对性
通过用户的使用习惯，对电台各平台（App、网站等）的使用者进行多角度分析：例如访问时间点、访问时长、访问频率、偏好栏目、偏好主持人、换台频率、回复次数、评论次数等习惯，都可以分析出数据，包括身份属性、社交属性、内容偏好和电商兴趣等等，以便于媒体更好地去投放广告信息。
3.5 实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化
面对互联网海量的信息，方便快捷的获取与媒体自身有价值新闻信息显得至关重要。因此，电台新媒体数据中心需要采用大数据平台和技术，实现互联网信息内容采集、浏览、编辑、管理、发布的一体化。大数据技术和平台作为新媒体的服务工具，不仅要能够提升媒体从业者的技能，还需要最大限度的节约时间，获取以前不能获取的数据，快速拥有大量平台、咨询和内容相关的数据。 4. 节目播出效果分析
对于电台节目的播出效果，需要一套完善的数据采集、处理、存储、分析、结果反馈、業务调整、效果检验的机制和流程，在各个环节需要有相应的系统功能。
从以下4个角度节目的播出效果，各自针对不同的分析方法和关键指标：①节目传播影响力分析;②节目听众忠诚度分析;③听众情感偏好分析;④节目播出关注分析。
5. 节目传播影响力分析需求
节目传播影响力是指电台的听众在电台自身的平台（新媒体客户端、官方网站、官方或相关SNS账号）上发表或参与评论互动的，与电台节目相关的信息与讨论，这些信息与讨论集中反映了节目的知名度及美誉度，以及节目听众的话题和期待，从网络层面勾勒出该节目以及电台平台本身的传播力和影响力。
为了及时准确地衡量每个月度电台节目在互联网上的传播力与影响力，为各频道、节目、主持人、剧目提供不间断的互联网月度监测服务，帮助频道清晰地把握其内容受关注状况和网络热点话题，有效开展频道宣传推广与管理，实现频道形象和节目品牌的提升，需要依托定制化的数据采集及分析系统，对电台各平台，以及各家互联网主流门户、新闻网站、博客、论坛、SNS平台的海量信息进行实时监测和抓取，获取关注点和观点，实施自动/人工分类和语义评价，并依据网络影响力分析模型对有效样本进行多维分析，最终汇总形成节目传播影响力分析的结果。
节目传播影响力分析至少应包含以下内容和分析主题：①传播影响力模型：基于节目覆盖度、听众参与度等指标定义数学模型，分析节目传播影响力。②收听率分析：统计每个频道、栏目或主持人的收听比例，分析出排名靠前（例如：Top 10）的重点栏目/主持人。③到达率分析：分析特定听众群体在特定时期内收听特定节目的人数占听众总人数的比率;
6. 节目听众忠诚度分析需求
了解听众如何获取节目信息、产生收听冲动、如何收听节目内容、以及收听行为对听众产生了什么影响，从而为采取针对性的市场营销策略建立良好基础。忠诚听众不仅能为平台创造持续的价值，同时也是电台品牌口碑推广的重要渠道，所以对忠诚用户的分析尤为重要。
用户忠诚度在电台数据中心的数据分析场景下，指的是听众出于对某频道、栏目、主持人的偏好而经常性收听的程度。根据客户忠诚理论，电台的听众忠诚度可以从以下4个角度来衡量：①重复收听意向：保持收听之前收听过的节目、频道或主持人的意愿。②交叉收听意向：收听相同或相似节目、频道、主持人的意愿。③相互推荐意向：接受平台推荐的节目、频道、主持人，或其他用户推荐的内容的意愿。④费/价格忍耐意向：愿意为收听内容付费的意向以及愿意支付的最高价格，或者为了收听内容愿意接受等待的广告时间/广告内容。从以上4个分析角度出发，系统应满足让分析具有普遍的适用性，同时所有的分析指标都可以量化，以便进行定量分析的要求。
在融媒体时代下，传统广播要利用自身优势，搭乘融媒体顺风车。让广播传播多样化是当代广播发展的必要，通过自身资源的整合、热点大数据的有效抓取、广播融媒体平台的建设使广播完成完美蜕变。
参考文献：
[1]裘钰.音响技术[J].北京：音响技术杂志出版社，2011.
[2]周宇博.中国广播[J].北京：中国广播杂志编辑部出版，2017.