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【摘要】大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增。学会利用数据，对节目进行整合挖掘，可将图形转化成可视化教学手段，本课题调研了酷云互动近年来春晚的大数据情况，通过数据对于节目受众的影响，帮助学生找到一些节目制作的规律，从而完成电视节目策划与制作等课程的教学研究。
【关键词】大数据;可视化;网络自制节目;受众偏好设置
【中图分类号】G222 【文献标识码】A 【文章编号】2096-8264（2020）45-0039-02
基金项目：河北省高等学校人文社会科学研究项目“利用大数据完成网络自制节目可视化教学研究”（项目编号：SQ192040）。
一、什么是数据可视化
“数据可视化指在借助于图形化手段展示大数据分析结果，使数据清晰有效地表达，使人们快速高效的理解并使用，它集成了数据采集、统计、分析、呈现等多环节。”[1]最终目的挖掘出数据深层次的含义。通过酷云互动资料搜集，站在大数据的角度梳理近四年央视网络春晚数据，从节目编排时间，受众偏好设置及播出途径等方面，让数据可视化在教学中的深度价值得以体现。
（一）节目编排时间
“通过查看2016年到2019年直播数据情况”[2]，发现每年最高峰的节目类型虽各有不同，但关注度最高峰都出现在晚上9点半到10点之间。
2016年的最高峰出现在9点40分，当时正在进行主持人为观众介绍支付宝集五福的活动;2017年的最高峰是在9点47分相声《新虎口脱险》;2018年则是在9点35分，播出的是文化类节目《丝路山水地图》;2019年的最高峰则出现在TFBOYS 等人联合演唱的《我们都是追梦人》当中，时间为10点4分[3]。
通过客观真实的节目数据统计，无论什么节目形式，在9点半到10点播出的节目，都能呈现良好的收视率，因此思考一个问题，是节目的内容造就了收视高峰？还是晚上9点半至10点这个时间点本就是春晚的天然高峰，因此重新定义黄金时间，在晚上9点半至10点这个时间段播出的节目，收视率会更高，通过数据掌握受众的喜好分析，从而帮助编导完善节目内容，提升节目整体效果。
（二）受众偏好设置
近年来，央视春晚不断尝试迎合年轻观众口味，越来越多“流量型”艺人加入春晚，如2019年的收视巅峰，就是众多小花小生一起合唱的《我们都是追梦人》。
2020年流量明星出现全面“制霸”占据春晚全部节目数量的40%，由此可见，在大数据时代，节目受众更加依赖流量明星带来的话题度，依据受众偏好设置节目架构，将受众信息迅速转换。
（三）播出渠道多样
近些年，使用网络端观看春晚的人群明显增加。2016年网络端最高的爱奇艺收看人数为2347万，到2017年，人数就上升到了6371.4万[2]。而到了2018年，腾讯和爱奇艺网络端播放量都已经破亿。到2019年，整个网络端更是达到了5.27亿，占到了整体播放量的40.73%。到2020年春晚除传统的电视台直播外，融合新媒体，通过电视、网络、社交媒体等多终端多渠道总数达30.66亿次[4]，多样化的渠道播出充分满足了观众的收视需要，让偏好电视大屏的观众和偏好互联网的观众各得所需，形成了受众范围最大覆盖。
信息量大、传播途径多样、节目信息实时互动，使得编导学生通过网络节目可视化，最大程度靠近一线节目，提升个人实践应用能力。
二、大数据时代网络节目可视化应用优势
（一）“数据维度”的加入内容更清晰
1.利用大数据技术
通过数据采集分析了解当下观众认知与喜好，制作出来的节目内容有了极大的扩充，符合观众的审美需求，增强节目的播出效果。
2.深層次挖掘分析数据信息
对网络自制节目行业进行深层次、全方位挖掘和分析，帮助学生梳理出有价值的信息，在课堂上直接变现学习，提升自己自主学习能力。
3.完善可视化工具
采用酷云互动、csm59、骨朵数据、爱奇艺指数、中国视听大数据，头条指数、美兰德视频网络监测等数据库形式，通过可视化数据分析快速转化为实际教学用途，帮助学生不出校门也能直观感受传媒一线的节目内容要求，提升教学能力。
（二）课程应用深度融合
1.网络节目可视化教学黏性增加
网络节目可视化强调在优质节目内容基础上进行深度交互化，将节目数据分析作为节目可视化的一个重要补充途径。学生通过节目数据的调研，对节目内容、制作流程、播出途径等内容的学习进行深度变革，满足电视节目策划与制作教学中的延伸性，将纷繁复杂的节目信息以表格、图片等形式进行深加工，以可视化方式展现，这无疑大大提升了教学的趣味性，相比传统的节目传播模式，网络节目可视化能满足更多受众的喜好，对于提高受众黏性有较大帮助。
2.网络节目可视化的教学时效性强。
通过观看节目播出数据，完善课程内容，形成交互关系。在新媒介背景下完成节目的策划与制作，是“大数据时代传统节目升级转型的重要创新路径，追踪节目数据分析由繁化简、提炼要点、揭示受众喜好的背后规律”，将节目受众大数据进行转换与广大受众关联性更高，方便学生通过看数据，看懂市场形势，策划更为准确有效的节目内容。
三、大数据时代网络节目可视化应用重点
（一）人才专业化
网络节目可视化教学需要的不是简单会采访会制作的编导，更重要的是拥有节目敏感性和数据分析处理的能力。因此，在大数据时代，把网络节目可视化作为一个长期的战略目标，那在未来发展中必须重视对编导生进行数据观念的培养，重点培养三类人才方向：首先是具有节目敏感和数据敏感的编导和编辑，其次是懂得数据分析和处理的人才，最后是可视化方面的设计人才。因为他们要负责节目的最终呈现和架构，将网络节目可视化赋予一定的艺术表现力。 （二）数据专业化
随着节目质量的提升，节目受众不再单纯满足于网络节目的高效与可视化，节目质量仍然观众追求的重点，因此“未来网络节目可视化数据必须丰富渠道来获取数据完善自身数据库，摆脱网络数据主导，强化对社交节目、自媒体节目数据的利用”。从而提升网络节目可视化信息的准确性与专业性。
对于日常教学来说，节目数据不只是简单的数据统计，饼图、条形图和折线图等，而是参考数据之后，让学生建立个人的数据资源库，利用大数据可视化，抓住内容重点趋势，把握节目细节，完善用户的喜爱程度，让数据全方位、立体地展现节目，重新焕发光彩。
（三）内容为王
大数据时代，广大受众既是节目信息的接受者也是节目信息的制作者和传递者，因此未来网络节目可视化传播会蔓延到各个媒介平台，最终形成一个完整的节目数据体系，传播渠道更加的多样性，从而实现节目的创新性要求。
编导在进行节目制作时，需严格把关每一个环节的数据来源、质量和信度，运用专业方法采集节目数据，切勿因为博眼球，引流量，让节目失真，一切网络节目可视化都要从内容出发，为优秀网络节目可视化的制作奠定良好基础。
四、结语
大数据是每个人的大数据，是每个企业的大数据，更是整个国家的大数据。在当今大数据裂变的时代，越来越多的传统节目与网络节目开始融合发展，作为教学一线的教师，让学生学会运用新媒体技术收集数据，看懂数据，掌握网络节目可视化，创新节目的传播途径，打造兼具计算机、艺术设计、节目传播三大领域的综合性人才，培养具有竞争力、传播力、公信力和影响力的新型传媒人才，是我们坚定不移的探索方向。
参考文献：
[1]马翔.视频网站数据分析平台中自制节目数据可视化应用研究[D].湖南大学，2015.
[2]万倩，欧阳峰，赵明.知识图谱在广电网络运营大数据分析中的应用[J].广播与电视技术，2018，（12）.
[3]洪长晖，叶春庭.大数据时代电视新闻的数据可视化研究[J].傳媒评论，2018，12.
[4]郭梦媛.联播+赋能新时代 习近平的大数据之道.[EB/OL].https：//www.chinanews.com/gn/2020/10-10/9309536.shtml.2020，10.
作者简介：
杨佳迪，河北石家庄人，讲师，河北传媒学院，硕士，现工作单位：河北美术学院。研究方向：电视节目制作研究。
【关键词】大数据;可视化;网络自制节目;受众偏好设置
【中图分类号】G222 【文献标识码】A 【文章编号】2096-8264（2020）45-0039-02
基金项目：河北省高等学校人文社会科学研究项目“利用大数据完成网络自制节目可视化教学研究”（项目编号：SQ192040）。
一、什么是数据可视化
“数据可视化指在借助于图形化手段展示大数据分析结果，使数据清晰有效地表达，使人们快速高效的理解并使用，它集成了数据采集、统计、分析、呈现等多环节。”[1]最终目的挖掘出数据深层次的含义。通过酷云互动资料搜集，站在大数据的角度梳理近四年央视网络春晚数据，从节目编排时间，受众偏好设置及播出途径等方面，让数据可视化在教学中的深度价值得以体现。
（一）节目编排时间
“通过查看2016年到2019年直播数据情况”[2]，发现每年最高峰的节目类型虽各有不同，但关注度最高峰都出现在晚上9点半到10点之间。
2016年的最高峰出现在9点40分，当时正在进行主持人为观众介绍支付宝集五福的活动;2017年的最高峰是在9点47分相声《新虎口脱险》;2018年则是在9点35分，播出的是文化类节目《丝路山水地图》;2019年的最高峰则出现在TFBOYS 等人联合演唱的《我们都是追梦人》当中，时间为10点4分[3]。
通过客观真实的节目数据统计，无论什么节目形式，在9点半到10点播出的节目，都能呈现良好的收视率，因此思考一个问题，是节目的内容造就了收视高峰？还是晚上9点半至10点这个时间点本就是春晚的天然高峰，因此重新定义黄金时间，在晚上9点半至10点这个时间段播出的节目，收视率会更高，通过数据掌握受众的喜好分析，从而帮助编导完善节目内容，提升节目整体效果。
（二）受众偏好设置
近年来，央视春晚不断尝试迎合年轻观众口味，越来越多“流量型”艺人加入春晚，如2019年的收视巅峰，就是众多小花小生一起合唱的《我们都是追梦人》。
2020年流量明星出现全面“制霸”占据春晚全部节目数量的40%，由此可见，在大数据时代，节目受众更加依赖流量明星带来的话题度，依据受众偏好设置节目架构，将受众信息迅速转换。
（三）播出渠道多样
近些年，使用网络端观看春晚的人群明显增加。2016年网络端最高的爱奇艺收看人数为2347万，到2017年，人数就上升到了6371.4万[2]。而到了2018年，腾讯和爱奇艺网络端播放量都已经破亿。到2019年，整个网络端更是达到了5.27亿，占到了整体播放量的40.73%。到2020年春晚除传统的电视台直播外，融合新媒体，通过电视、网络、社交媒体等多终端多渠道总数达30.66亿次[4]，多样化的渠道播出充分满足了观众的收视需要，让偏好电视大屏的观众和偏好互联网的观众各得所需，形成了受众范围最大覆盖。
信息量大、传播途径多样、节目信息实时互动，使得编导学生通过网络节目可视化，最大程度靠近一线节目，提升个人实践应用能力。
二、大数据时代网络节目可视化应用优势
（一）“数据维度”的加入内容更清晰
1.利用大数据技术
通过数据采集分析了解当下观众认知与喜好，制作出来的节目内容有了极大的扩充，符合观众的审美需求，增强节目的播出效果。
2.深層次挖掘分析数据信息
对网络自制节目行业进行深层次、全方位挖掘和分析，帮助学生梳理出有价值的信息，在课堂上直接变现学习，提升自己自主学习能力。
3.完善可视化工具
采用酷云互动、csm59、骨朵数据、爱奇艺指数、中国视听大数据，头条指数、美兰德视频网络监测等数据库形式，通过可视化数据分析快速转化为实际教学用途，帮助学生不出校门也能直观感受传媒一线的节目内容要求，提升教学能力。
（二）课程应用深度融合
1.网络节目可视化教学黏性增加
网络节目可视化强调在优质节目内容基础上进行深度交互化，将节目数据分析作为节目可视化的一个重要补充途径。学生通过节目数据的调研，对节目内容、制作流程、播出途径等内容的学习进行深度变革，满足电视节目策划与制作教学中的延伸性，将纷繁复杂的节目信息以表格、图片等形式进行深加工，以可视化方式展现，这无疑大大提升了教学的趣味性，相比传统的节目传播模式，网络节目可视化能满足更多受众的喜好，对于提高受众黏性有较大帮助。
2.网络节目可视化的教学时效性强。
通过观看节目播出数据，完善课程内容，形成交互关系。在新媒介背景下完成节目的策划与制作，是“大数据时代传统节目升级转型的重要创新路径，追踪节目数据分析由繁化简、提炼要点、揭示受众喜好的背后规律”，将节目受众大数据进行转换与广大受众关联性更高，方便学生通过看数据，看懂市场形势，策划更为准确有效的节目内容。
三、大数据时代网络节目可视化应用重点
（一）人才专业化
网络节目可视化教学需要的不是简单会采访会制作的编导，更重要的是拥有节目敏感性和数据分析处理的能力。因此，在大数据时代，把网络节目可视化作为一个长期的战略目标，那在未来发展中必须重视对编导生进行数据观念的培养，重点培养三类人才方向：首先是具有节目敏感和数据敏感的编导和编辑，其次是懂得数据分析和处理的人才，最后是可视化方面的设计人才。因为他们要负责节目的最终呈现和架构，将网络节目可视化赋予一定的艺术表现力。 （二）数据专业化
随着节目质量的提升，节目受众不再单纯满足于网络节目的高效与可视化，节目质量仍然观众追求的重点，因此“未来网络节目可视化数据必须丰富渠道来获取数据完善自身数据库，摆脱网络数据主导，强化对社交节目、自媒体节目数据的利用”。从而提升网络节目可视化信息的准确性与专业性。
对于日常教学来说，节目数据不只是简单的数据统计，饼图、条形图和折线图等，而是参考数据之后，让学生建立个人的数据资源库，利用大数据可视化，抓住内容重点趋势，把握节目细节，完善用户的喜爱程度，让数据全方位、立体地展现节目，重新焕发光彩。
（三）内容为王
大数据时代，广大受众既是节目信息的接受者也是节目信息的制作者和传递者，因此未来网络节目可视化传播会蔓延到各个媒介平台，最终形成一个完整的节目数据体系，传播渠道更加的多样性，从而实现节目的创新性要求。
编导在进行节目制作时，需严格把关每一个环节的数据来源、质量和信度，运用专业方法采集节目数据，切勿因为博眼球，引流量，让节目失真，一切网络节目可视化都要从内容出发，为优秀网络节目可视化的制作奠定良好基础。
四、结语
大数据是每个人的大数据，是每个企业的大数据，更是整个国家的大数据。在当今大数据裂变的时代，越来越多的传统节目与网络节目开始融合发展，作为教学一线的教师，让学生学会运用新媒体技术收集数据，看懂数据，掌握网络节目可视化，创新节目的传播途径，打造兼具计算机、艺术设计、节目传播三大领域的综合性人才，培养具有竞争力、传播力、公信力和影响力的新型传媒人才，是我们坚定不移的探索方向。
参考文献：
[1]马翔.视频网站数据分析平台中自制节目数据可视化应用研究[D].湖南大学，2015.
[2]万倩，欧阳峰，赵明.知识图谱在广电网络运营大数据分析中的应用[J].广播与电视技术，2018，（12）.
[3]洪长晖，叶春庭.大数据时代电视新闻的数据可视化研究[J].傳媒评论，2018，12.
[4]郭梦媛.联播+赋能新时代 习近平的大数据之道.[EB/OL].https：//www.chinanews.com/gn/2020/10-10/9309536.shtml.2020，10.
作者简介：
杨佳迪，河北石家庄人，讲师，河北传媒学院，硕士，现工作单位：河北美术学院。研究方向：电视节目制作研究。