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大数据在社交媒体的应用范文1
【关键词】媒体融合 社交媒体 电视 大数据 全媒体 互联网思维
所谓社交媒体是人们之间用来分享意见、经验和观点的工具及平台，主要包括社交网站、微博、微信、APP、博客、论坛、直播平台等等。社交媒体在互联网沃土上蓬勃发展，2016年更以井喷态势融入人们的生活，其传播的信息已成为人们浏览互联网的重要内容，借助社交媒体，一个又一个热门话题，一类又一类推广渠道、产业模式正在日新月异地从理念变为现实。电视媒体争相与社交媒体融合并进，社交媒体也在推动着电视媒介生态及发展模式的深刻变革。
一、传播效果：从传统媒体向新媒体多维度延伸，全媒介评估图景应运而生
在移动互联网力量的推动下，社交媒体与电视行业的联姻正在爆发巨大的产业红利：社交媒体一方面从电视节目中不断寻觅内容消费热点，另一方面也为电视的革新提供数据支持；而电视行业则利用社交媒体的数据推动自身采编制播模式的创新。电视与社交媒体“牵手”，已成为媒介融合的一股新势力。
电视借助社交媒体各类终端将传播效果多维度延伸，社交媒体成为电视内容预告与宣传中强有力的信息推手，海量的微博、微信、APP等社交媒体上的讨论内容，增加了电视节目的曝光率和影响力。2016年“辽视春晚”预热推广过程中，六小龄童《金猴闹春》的精彩视频通过各类社交媒体迅速传播，使全国观众对“美猴王”的经典情怀喷薄而出，好评如潮，微博讨论量突破两亿余次，直接助力“2016辽视春晚”成为现象级春晚，创造八项全网第一，成功卫冕“卫视第一春晚”的称号。此外，电视新闻节目记者通过“映客”直播新闻现场，娱乐节目主持人通过“花椒”等平台直播录制花絮，电视正在借助社交媒体将有价值的内容有选择地延展到多个平台，并产生立体传播的宣传效应。
另一方面，传播效果在社交媒体上的延伸，也推动着一系列全媒体评价指数的应运而生。“微博阅读量”、“微信影响力”、“视频点击量”、“全媒体收视”、“百度关注度”等评价指数，作为收视率数据的重要补充，在媒体融合时代全面反映了受众的关注习惯，为电视媒体提供多维度、更公正的社交媒体传播影响力评价数据，在传统收视率基础上描绘出一个全媒介图景，并逐渐向终端、渠道和内容融合，最终，实现跨屏幕多终端的数据融合成为必由之路。
二、价值拓展：从借势宣发到多屏开花，打造全媒体影响力IP
顺应互联网移动化、社交化、视频化的趋势，传统媒体与社交媒体的融合从技术与形式的物理变化，转向更为深刻的内容与渠道的化学反应。电视传媒已不再把社交媒体仅仅看成一个渠道、一种通路、一个手段，而是从最初借助社交媒体开展优质节目宣发，到如今发展为各大电视传媒纷纷打通电视屏、PC屏、手机屏、PAD屏等，打造“一云多屏、多屏开花”的新传播生态，不断推动传媒产品的多样化、渠道的多元化，致力于借助社交媒体，形成完整的平台对接与内容分发体系。
辽宁广播电视台主要频道的品牌栏目已实现在电视端和移动端的多屏播出。都市频道的APP客户端“都市频道”日最高互动次数超过1000万人次；2016年初，推出了“瓢虫FM”APP直播互动电台，该产品围绕全台音频产品进行系列化分类布局，并开通视频功能，这是电台频率在移动互联方面进行的有益尝试。
传统媒体与社交媒体融合的一大优势是电视台的优质平台和多年形成的粉丝信赖，电视传媒也在借鉴网红模式打造IP经济。辽台内容生产团队结合台内一些知名主持人的个人特点，量身定制每个人的专栏形象，用网红模式打造主持人在新媒体矩阵里的IP效应，如美食专栏“君之味”、旅游专栏“霞客行”、读书专栏“琳琳书屋”等，都是对主持人公益形象的良好拓宽与外展，形成了收视的良性互动与线上的气质提升。每位主持人，每档品牌栏目，每场重点活动，都可以看作是新媒体产业的网红IP，这些IP聚合在一起，就构成了电视传媒在社交媒体上的影响力大IP。无论对于产业升级、商业推广还是粉丝黏性，都多有助益。
三、大数据应用：从模糊投放到精准传播，催生新蓝海新模式
大数据分析能够有效解析用户阅读习惯，找出相关关联，实现信息的智能化生产、传播和匹配，为用户推荐定制化视频、图文、直播，打造精准传播、“千人千面”的手机电视台和全媒体平台，将成为电视传媒的产业方向。
大数据将引发新的生产革命，一切将以数据为中心，基于数据进行深度挖掘和分析，创造出有价值的信息，并以数据为基础，重新构建电视传媒的内容制作、传播、营销等多个环节的运营模式。在美国，大数据已经运用到电视节目制作中，其中最为典型的是美剧《纸牌屋》的拍摄与制作完全依靠大数据展开。《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众客观喜好的统计数据决定，从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化，每一步都由精准细致、高效经济的数据引导，从而实现“用户需求决定生产”。对大数据的精准运用，使《纸牌屋》制作方、美国流媒体巨头Netflix赚得钵满盆盈，Netflix新增用户数305万人，用户观看的视频总时长超过40亿个小时，股价也随之飙升高位，这是大数据的胜利。
“大数据”技术将为电视媒体的广告投放和数字营销提供坚实基础，催生产业新蓝海。“信息找人”的模式兴起，数据维度得到极大加强，涵盖搜索、电商、视频、地图、社交、应用、游戏等移动互联网最热门的应用场景，涵盖百度搜索数据、淘宝天猫的电商数据、高德的出行数据、微博的社交数据、优酷土豆的视频数据等，立体、多样的大数据分析，将使媒体更了解用户需求，建立用户数据库，目标人群被清晰地结构化，性别、年龄、职业、偏好等等特征逐一统计完善，广告受众便细分到了某类人群，广告的精准投放将进一步得到优化。伴随数字营销技术的飞速发展，基于T2O理念的跨屏互动营销成为可能，通过酷云互动、微信摇一摇、特色APP等工具，创造了“收视伴随”的新体验，也将实现“边看边买”的电视入口营销新模式。收视数据和消费数据完成同源采集，观众与消费者实现统一，基于“观众+消费者”的“总和受众”数据得以完美呈现。湖南广电旗下的芒果生活正在进行T2O互动营销实践。观众在收看节目时打开手机直接扫节目LOGO，就能立刻购买节目同款定制产品，此外，用户在任何场合，只要有节目LOGO，就能拿出手机扫码购买。未来的电视内容将从单屏播放过渡到全媒体平台，全媒体分发即是电视屏幕上发出内容，在社交化小屏上做生活解决方案。所以，内容就是广告，广告引导流量，流量产生分发，分发引导内容，社交媒体的大数据最终改变了电视传媒的运营模式。
四、体制改革：从单向闭合到互联网思维的顶层设计，重构全媒体生态
媒体融合的关键是顶层设计，社交媒体的发展，将推动电视传媒从组织架构和流程改造入手进行全媒体建构，运用互联网思维进行自上而下的顶层设计。
从服务观众向服务用户转型：树立用户思维，去中心化，在传播内容和传播方式上更好地服务用户，做到产品设计在云端，一云多屏，多屏开花，产品多样化、渠道多样化、平台规模化。
变内容产品为IP资源：树立产品导向战略，使传统媒体品牌成为吸引用户的入口，围绕自有IP 产品进行衍生开发；实现内容产品细分与聚合，满足精准传播与定制；渠道平台化，通过全媒体；市场线上与线下打通，即传统媒体、社交媒体、用户收视和消费行为的打通及互动。
推进体制机制改革，向市场生态转变：全力打造全媒体产业航母，使之成为市场主体，内容、渠道、平台、经营、管理一体化融合，走专业化、规模化、集约化的市场之路。打破体制内外的壁垒，使人才、资本合理涌入，以用户数据为核心，多元产品为基础，多个终端为平台，深度服务为延伸，重组融合媒体的架构。设立四个业务流程体系与机构，即内容制作中心、渠道运营中心、技术中心、整合营销中心。在场景媒体时代，对传媒产品的价值进行深度开掘，实现价值拓展和产业增值。
大数据在社交媒体的应用范文2
会议开场，《化妆品观察》总编邓敏致辞，介绍了大数据研究的背景。
《大数据时代》翻译、电子科技大学互联网科学中心主任周涛分析道，目前大数据有3个趋势：数据量变大，数据形态多样化，数据关联性增强。伴随这3大趋势，整个产业形态会发生变化。
数联铭品总裁曾途对大数据时代化妆品企业的评估演变进行了剖析。他指出，目前国内化妆品行业在数据使用上充满矛盾，一方面追寻渠道数、销售额、利润率等数据，但另一方面，咨询、公关公司数据有效性低，缺乏数据基础，决策所需信息获取困难。
“大数据是理解市场的符号。”曾途分析道。通过培养大数据理念与思维，建立大数据管理和应用平台，同时进行外部数据战略储备等行为来布局大数据。
以传统数据调查为例，通过收集和挖掘大量微博等社交媒体数据和电子商务数据，大数据可以获得总体数据，而非样本数据，同时通过用户行为总结用户特征，能超越因果分析，实现相关关联分析。
如何建立外部数据战略储备？曾途表示，可以运用高价值数据，如社交媒体数据（用户网络使用习惯研究、用户社交关系研究、用户情感及产品诉求分析）、网站论坛数据（市场动态监测、竞争对手监测、商业机会发现）、电子商务数据（用户消费数据研究、用户浏览行为研究、用户评论数据挖掘）、移动终端数据（用户移动终端使用习惯分析、用户活跃区域分析、用户接触媒体分析）。
曾途分别通过“美宝莲BB霜”美誉度分析、“玛丽黛佳睫毛膏”二次购买率分析、“相宜本草”互联网广告监测等3个案例，分析了高价值数据的实际应用（见表1、表2、表3）。
事实上，大数据并非新生事物，也不是新概念。然而，随着大数据的火热，却让不少人直呼“雾里看花”。正是在这样的背景下，此次研讨会旨在通过沟通交流，了解企业的实际需求，找到大数据如何与实际运用相关联，从而推动本土化妆品企业的发展和行业进步。
现场提问：
蓓体施黛总经理戚勇：大数据的服务方向是什么？
周涛：目前数据服务在行业内有4种形式：1.数据售卖和数据查询。目前在中国数据监管不太好，很多人在售卖数据，举个例子，我是某眼霜产品的品牌商，可能会需要其他购买眼霜的用户的数据。数据查询是合法的，比如查询用户的特征，包括用户的年龄、使用偏好等。2.平台建设。这主要是针对大企业，售卖设备，建立数据中心。3.应用型。通常以项目的形式，范围包括如管理库存或发邮件寻找目标客户或管理会员等。4.咨询报告。针对行业的共性问题和自身产品个性化的问题，通过咨询报告进行深度分析，给出建议。
大数据在社交媒体的应用范文3
一、大数据在企业管理中的应用分析
（一）对产品进行创新，迎合并满足消费者的需求
在这种大数据时代的发展形势下，企业可实现对客户在产品需求上的信息内容的确切把握。其主要方式是通过当前发达的社交媒体平台来知悉了解客户在对产品使用之后所反馈到平台上的评价和感受，这种方式在真实性和便捷性方面更优越于传统问卷调查的形式。当企业通过平台获得这些消息反馈之后可立即对存在的问题进行改善和解决。另外，随着大数据时代在企业中的应用，企业中领导决策的作用和强度开始受到这种信息化时代的弱化，逐渐让传统的企业管理中决策者的绝对权利开始出现分化，而转变为公众作为决策主体，通过社会媒体平台获取公众意见，并形成大数据分析，从而使得企业的管理决策权更加公平和科学准确。而且在大数据时代下，企业能够第一时间对客户群体的数据和信息进行知悉，对客户的基因信息等进行快捷的接收了解，为企业提供针对客户的个性化建议，从而形成企业与客户之间密切的关联性，让客户买到满意产品的同时，也促进了企业经济效益的不断创收。
（二）对企业内部数据的挖掘并把握行业数据信息
企业信息化的发展应用实现了对扩大数据的有效利用。通过企业信息化系统的建立，让各类数据准确而可靠，同时能在最短时间内获得有效的信息数据资料。所以在大数据时代的应用下，企业可通过这种信息化的建立来对企业中的各类数据进行分析和共享，不断对企业的产品和服务进行跟踪关注，从而提升企业在产品和服务上的竞争水平，提高企业的整体发展水平。另外，企业可以通过大数据对客户的需求进行及时的知悉，而且即使在客户使用产品中还没有切实体现到产品价值的同时就能通过大数据来对其潜在的应用进行预测，从而实现对企业产品销售的市场动态的跟踪和应用，让企业产品能够更加具有市场竞争优势地在市场中立足。企业还能利用大数据来对同行业的产品价格进行曲线变化的分析和监测，从而优化自己产品的价格优势。
二、大数据时代给企业带来的风险和挑战
（一）对数据的实时分析
在经济全球化的发展趋势下，企业都在市场经济的发展中取得快速发展的机会，但在这个过程中，同时由于大数据时代的印象，要求以快速高效的方式来对数据进行实时有效的分析，从而实现对企业整体运营效益的把握，并随时根据市场的变化发展来调整企业运营管理的模式。企业的数据无限量在快速增长，这些数据的不断变化有待企业进行更加深入、全面地分析与挖掘。
（二）海量数据的安全保障
企业利用大数据的支持，实现了对企业大量运营发展的公司内部信息以及客户信息的信息化管理，这就需要在大数据的不断发展中，确保企业这些信息能够保证个人隐私、恢复、商业秘密和数据备份等的安全问题，这是当前大数据时代对企业的一种挑战和风险问题。
（三）数据驱动的决策制定
在大数据时代的影响下，其在很大程度上决定着企业决策的把握，通过对数据进行分析、决策，减少了过去通过传统的经验和领导主观上的直觉的决策风险，使得企业决策更加科学合理。很多企业在自身的运营发展过程中，对内部运营的结构和形势主要停留在大框架的信息汇总的掌握，并没有从整体上纵观整个行业与自身企业之间的深层次分析。如果有心的企业领导能够利用大数据来更加科学、全面、客观地对企业的整体运营进行分析和决策，那么就能从很大程度上来对企业运营风险进行有效的把控和降低。但当前通过大数据来对企业进行相关决策还存在一定的难度，因此，如何利用大数据来进行决策是企业面临的重大难题。
（四）整合多种类型的数据
在大数据时代，企业所收集的数据一方面包括了传统渠道所具有的基本结构框架信息；另一方面还包括信息化的社交媒体、电商业务以及互联网应用下的各种非固定结构的数据内容。在当前大部分企业的大数据应用下，企业的数据处理办法还仅仅用于结构化的数据处理，但随着数据化的时代来临，却不能对一些非结构化的数据进行处理。大量的半结构化数据、非结构化数据的处理对企业来说仍是巨大的挑战。
三、大数据时代的企业管理模式的创新策略
（一）企业首席数据官的培养
在大数据时代，信息时代最具核心利用价值的是数据技术人员。而且这个时代要求技术人员具备多种综合信息化数据处理的能力，包括具有市场营销知识、信息技术知识、运营管理知识等综合素质。在这种技术需求下，就产生了首席数据官，并将其岗位定在IT部门，并随着大数据时代的不断发展，这个技术岗位也开始被社会和企业接受。通过发挥这个部门职位的作用，来推进企业与社会的对话，实现对信息系统化的建立和挖掘。首席数据官主要是把企业的运营数据作为核心资产进行负责管理，根据来自网络流量、传感器、社会网络评论等多方面的数据来为公司的产品发展和企业决策做出分析和参考，并从数据的角度分析企业所面临的挑战从而帮助管理者。另外，随着未来信息化建设的不断构建和推广应用，企业要重视丢首席数据官的培养，并从多方渠道吸纳技术人才，为企业未来的发展奠定坚实的数据管理者。
（二）加强基于大数据时代的企业运营与决策管理工作
大数据时代，企业除了具备传统的数据平台之外，还需要建立信息化的非结构数据平台，包括社交媒体、文本、微博、影像等所建立起来的数据平台，从而更加全面地对企业运营和发展决策做出更加客观而科学的探索和挖掘，尤其是在企业产品营销、产品价值应用评价、声誉度分析等方面的数据化构建。企业应通过监控、数据监测来对产品与服务做好跟踪和分析，以此来引导企业不断创新改革和适应市场的发展需求。企业可融合不同类型数据，互相配合进行分析，改变传统企业管理模式的不足，将企业业务拓展出更加创新新颖的阶段。企业应善于通过大数据时代的应用便捷来做好对公司非结构化的数据分析以及关系实体的识别，通过这些内容不断提高企业在产品服务上的质量反馈和评价、品牌打造以及行业市场发展趋势等。另外，可把在社交网络、交互数据以及互联网媒体上的客户数据集中汇总起来，并结合传统数据，给客户提供更加全面的观点和评价，对客户的需求有着更加立体的了解，从而实现企业更加现代化的数据管理。
（三）建立生态化的企业网络系统
企业可以把生态产业链进行资源化、产业化、创新化的转变，并对企业生产运营中的供应商、客户和合作商进行重新整合，同时对企业内部的员工与领导层的关系也在管理模式上进行重新构建，然后协同创新价值链，将产品通过创新革新，提供更加新型的产品和服务，用大数据的功能革新企业管理模式，对整个企业运营管理模式进行了更加深度和现代化的改革创新。这种改革创新是在大数据时代不断在市场经济中的活跃应用所推动形成的一种必然发展趋势，要求企业必须为了适应社会发展所呈现出的信息化格局，来将目光从产品本身开始过渡转变到产品服务上，并上升到产品所创造的价值和企业发展在整个行业中的竞争力水平的层面，不断发展与产业链合作和其他元素。构建这种新型的管理模式必须善于对社交媒体和互联网进行综合有效的利用，才能适应大数据时代所发挥的作用，并对竞争协同进化的企业集团进行有限公司生产的研究，不断形成一种企业网络生态系统的可持续发展状态。
（四）树立以社会公众为决策主体的发展观
传统管理模式中，企业的整体运营把控主要是在中高层管理者的手中，他们决定着公司运营发展的一切事物的方向和发展目标。但大数据时代的来临，让社交网络和社会化媒体逐渐取代了这种传统管理者决策权的绝对性，让决策更加科学而正确。因此企业应逐步建立通过社会公众作为企业决策主体的观念，并不断将企业领导高层的视野拓展到广泛的社会公众，通过社交网络、移动互联网等平台的收集社会公众的建议和意见。
大数据在社交媒体的应用范文4
【关键词】大数据 商业银行 互联网金融 云计算
一、商业银行大数据应用研究综述
目前国内对商业银行大数据应用的研究论文并不多，国内研究主要介绍大数据这一新生事物及相关的技术，并探讨大数据带来的机遇和挑战。国外的研究也主要侧重大数据相关的技术方面。北京银行董事长闫冰竹从高层管理的视角探讨了大数据时代银行业的发展模式。潘明道等对大数据特征进行分析，并给出银行应对大数据挑战可借鉴的思路。全面分析了大数据时代将给商业银行带来的重要影响，并给出了商业银行培养面对大数据时代核心能力的策略建议。薛亮探讨了大数据技术将给银行业带来的改变以及银行的品牌建设如何适应这种改变。韦雪琼等分析了大数据技术影响下金融市场的变化，以期作出更好的投资决策和判断。
二、大数据应用给商业银行带来的机遇
大数据应用给商业银行带来的机遇营模式转型提供了重要战略契机！借助大数据中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
第一，大数据应用将拓宽商业银行业务发展空间，加速产品创新。随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升，大数据应用将拓展银行的业务发展空间，设计具有定价权和竞争力的创新产品。社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道，从银行网点，ATM，POS等固定设备扩展到手机，IPAD等移动终端设备，再扩展到微博，微信等社交网络。大数据应用导致支付模式不断创新，从传统支付，电子支付到第三方支付，再到移动支付。第二，大数据应用将提升商业银行核心竞争力。我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心，而且经过多年运行积累了大量的数据，因此最具条件率先盘活大数据资产，洞察数据中蕴涵的价值，更加科学地评价经营业绩，评估业务风险，配置全行资源，引导银行业务科学健康发展。第三，大数据应用将提升客户服务水平。大数据时代商业银行不仅销售产品和服务，而且积累了丰富的客户交易数据，特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下，商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据。商业银行只要善于分析和应用这些数据，通过数据再利用和数据重组，分析客户的消费偏好，就能准确发现并掌握客户需求，并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。
三、大数据在商业银行的应用实践
（一）渠道拓展
大数据时代商业银行的渠道不仅包括传统的渠道，而且还要整合日益互联互通的各种渠道，并增加社交网站等新的客户接触点。商业银行应整合门户网站、网上银行、电话银行、手机银行、等电子渠道，利用微博、微信、社交网站等新媒体，打造在线综合金融营销服务平台，进行产品推送、意见收集、客户服务和营销服务。
（二）个性化服务
个性化的金融产品和服务将成为银行业务发展的主要目标。个性化服务包括互联网化的电子渠道全景体验、个性化产品推荐。LBS位置营销、面向客户个体的深度观察等。商业银行通过收集并分析社交网络数据，聚类出不同的客户群体，如高影响力的客户、存在严重不满情绪的客户、转行倾向的客户，然后向这些客户群采取更有针对性的服务。
（三）精准营销
通过客户行为分析并预测需求实现精准营销是典型的大数据应用。精准营销包括目标客户的精准定位，传播途径的选择，营销活动执行趋势分析和异常监控，营销活动的传播效果和市场效果评估，商业银行应用大数据分析用户影响力。用户聚集区域和日常活动轨迹，用户基础银行业务使用的规律，用户关注点来实现客户营销。
（四）小微企业信贷
商业银行需要通过大数据挖掘，分析和运用，去识别具有市场潜力的中小企业客户，完善批量化，专业化审批，将贷款提供给合适的小微企业。
四、商业银行应对大数据策略
大数据应用取决于三个因素：数据，技术和思维。因此，商业银行需在这三个方面进行体制机制的创新实践，未雨绸缪应对大数据挑战。
（一）数据
商业银行需要提升互联网数据获取，管理和整合能力，不仅要完成银行内部数据的整合，更重要的是和大数据链条上其他外部数据的整合。商业银行不断地从广泛来源获取、量度、建模、处理、分析大容量多类型数据，及时在互联互通的流程、服务、系统间共享数据，并将分析结果应用于业务决策与支持。
（二）技术
商业银行必须进行技术创新，搭建自己的大数据基础设施来跨越这个鸿沟。大数据基础设施分为硬件和软件两类。硬件基础设施需要通过建设私有云来提供灵活，按需和动态的IT能力。软件基础设施是指商业银行培养一批既熟悉金融，同时也对互联网和大数据应用有深入了解的复合型人才，这些人才通过对数据进行实时深度分析，能够对未来趋势有更多的研判和预测，并为决策提供智力支持。
（三）思维
大数据时代商业银行必须具有数据思维。大数据时代重要特征就是社会数字化，一切社会现象解释、监控、预测与规划都离不开对数据足迹的收集，整理和分析。因此商业银行需要具有数据思维，放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，放弃对随机样本关注，而关注全数据，数据分析结果不是精确性，而是混杂性。
参考文献：
[1]赵国栋.大数据时代的三大发展趋势及投资方式[R].国金证券研究报告，2012.
大数据在社交媒体的应用范文5
大数据，媒体大有可为
在新闻以内容为王的时代，谁掌握了用户的资料，谁就掌握了主动权。智慧媒体将最终成为全媒体时代的赢家。亚马逊公司是全球著名的电子商务网购商城，它就是运用大量用户数据，分析用户购买习惯，找出相关关系，并改进营销手段的典型代表。通过人们对某类产品的搜索次数，阅读介绍的时间，甚至是返回点击数来分析用户可能感兴趣的同类产品，以达到更好的营销目的。如果媒体将这种用户分析手段借鉴过来应用在新闻舆情分析上，实时监控传播效果将成为可能。
分众传播是指受众在新闻选择的过程中因为动机和需要不同，根据自己的习惯进行信息筛选。受众的知识水平、能力背景和生活环境等差异也会影响其对新闻信息的关注度，也就是“选择性接触”。除了个体的差异，群体价值和群体规范对受众也有着很大程度的影响。因此，如果能够了解目标受众的思维习惯、阅读习惯和当前最感兴趣的话题，就可以使传播效果大大提高。大数据技术就可以帮我们做到这一点。
通过对庞大的用户行为进行数据分析，新闻传播和内容推送将更有针对性、更精准地到达目标受众的手中。对于一个新闻事件，面对不同的受众，我们可以根据其群体习惯采取不同的宣传手段，例如，报纸媒体和网络媒体的语言风格就可以有所区别，不同的网络媒体使用者也可以有所区分。当然，传播的效果和作用也可以通过技术手段获得。
大数据的精髓在于预测，通过对海量信息建立模型和推算的过程来预测事情发生的可能性。人们对某件事情的关注度、态度等是可以通过数据分析获知的。现在的新闻报道是以我为主的思想，记者和编辑在稿件的生成过程中是站在自己的角度考虑受众的想法，有时反而会被受众反面解读。因此，新闻报道前期策划中，要增加受众分析，真正站在受众的角度写文章。大数据的预测功能或许不能完全准确地计算出传播效果，但是它可以说出当前受众的状态如何，这就足以部分地指导接下来的报道。
大数据，大挑战
大数据时代是一个全新的时代，又是一个开放的体系，任何数据都是被大家共享的，数据就是资源，就是财富，任何人都可以利用这些数据。因此，大数据时代对各行各业都是一个不小的挑战，新闻传播也面临着大数据时代带来的种种冲击。
社交媒体的出现对媒体体制构成了挑战。智能手机的普及使得社交媒体深入民众生活的方方面面，人人都可以当记者，成为草根新闻人。在突发事件面前，新闻报道和一手信息已经不再是媒体的专权，以老百姓为主的“民间舆论场”和以官方为主的“主流舆论场”逐渐开始了力量转换。大数据时代，有时效性的新闻几乎都是现场的当事人传出的，而不是到现场去的记者。因此，媒体越来越难获取独家新闻和首发新闻。
中国广协报刊分会主任梁勤俭曾做过这样的预测，“往年4月份报纸广告收入环比应该大幅增长，今年4月环比仅增长7%，导致4月份报纸广告同比下降幅度达到15%，说明报纸广告下降的趋势不仅没有得到改善而且有恶化的趋势。今年已过去了1/3，下半年回暖的可能微乎其微，已经可以判断报纸广告进入一次新的衰退期。”网络广告的爆发式增长使其已经逐渐超过传统媒体，成为广告投放的最大媒体。
受众的注意力已经向网络媒体、社交媒体和自媒体转移，特别是微博和微信的爆发式增长，吸引着越来越多的受众注意力。大数据时代的反馈模式是一场新的生产革命：一切将以数据为中心，基于数据进行深度挖掘和分析，创造出有价值的信息。而传统媒体未能解决好用户反馈问题，使得用户注意力流失。同时传统媒体缺少网络和大数据思维也是新闻影响力减弱的一个方面。在大数据时代，仅仅会采访、写稿已经不能满足新闻制作的需求了，对数据技术的应用也是必不可少的技能。
而社交媒体的普及，使得一个新闻的产生速度大大提高，几乎接近于分钟，面对海量的新闻信息，媒体的声音越来越小，极易被淹没。网民们可以以极低的成本，产生出包含文字、音频、视频等内容的以EB计的信息，而一家百年媒体所积累的全部信息也不过十个GB，这种数量级上的差异使得新闻很容易淹没其中。
大数据的数据指的不是数据库中的历史数据，而是实时数据，通常指的是几小时、几天、几星期这种时间段。移动终端的庞大和实时监控给媒体收集数据造成了极大的困难，一般来讲大数据支撑平台分为四层，即资源层、能力层、平台层和应用层。在应用层中，我们可以从云计算架构中获取各种服务。而大数据的收集则需要建立一个庞大的平台和云计算中心，并依托于高度发达的互联网技术，目前这是任何一家媒体都很难独立实现的。
迎接大数据时代
大数据是伴随着数字时代应运而生的产物，已经越来越多地被人们熟知、认同。而在媒体行业，大数据的应用则刚刚处于起步阶段，怎样做好迎接大数据时代的准备工作？怎样将大数据早日实际应用于媒体行业？我们要做好充分的物质和思想准备，迎接大数据时代的到来。
媒体应形成利用数据的习惯，将大数据服务真正应用于媒体中。但是在这个过程中，用户的隐私是最敏感的话题，它涉及观念上、法律上以及技术上的问题。尤其是“棱镜门”事件后，我们更应该将保护用户隐私问题放在大数据应用的前置位置。当然，如何将海量的用户信息用在正途、做好保密工作是媒体应用大数据不得不考虑的问题。
媒体行业的转型升级说了好多年，不断遭遇一个又一个新媒体浪潮的来袭，从传统互联网到移动互联网，媒体行业投入了大量的热情、精力和金钱，但却没有达到我们的预期效果。而大数据的发展为传统媒体提供了转型的良好契机，我们应抓住这个机会，在全媒体时代加速转型，增强传统媒体客户竞争力。
大数据在社交媒体的应用范文6
社会化媒体在嬗变谭运猛表示，随着社会化媒体营销的深入发展，社会化媒体的重要性无需赘言，应将目光聚焦在社会化媒体的变化上。这种变化主要体现在三个方面。一，全平台社会化深入发展。越来越多的传统电商为自己打上“社会化”标签， 诸如阿里巴巴对新浪微博的股权收购，而越来越多的传统媒体正在“社会化”浪潮中学习适应。二，移动社会化媒体发展迅猛。越来越多的用户使用社交应用，同时拥有社交属性的应用成长也很迅速。三，大数据催生社会化媒体新的商机。许多社会化媒体都在对用户的数据进行分析，从而根据用户的喜好向用户推送信息；社会化大数据催生传统企业服务转型，许多企业通过对社会化大数据进行分析来评价企业的口碑，并根据用户对产品的评价来改善产品功能和提升产品服务。
用户正在不断发生改变
谭运猛认为，除了社会化媒体，社媒用户的变化更值得关注。过去几年内，用户的触媒习惯越来越倾向于移动社会化媒体；在社会化媒体应用功能进化的驱使下，网民习惯分享的内容，也从原来单一的文字信息，成长为丰富的多元化信息，包括图片，视频，地理位置等； 用户与厂商之间的沟通也在发生改变，由于及时通讯终端的运用，用户与厂商之间沟通的距离越来与短。同时，用户对品牌的影响也在增强，企业越来越重视用户的评论信息，很多企业根据用户的口碑信息对自己的产品和服务做出及时调整，以适应和把握不断变化的用户需求。
社会化媒体营销策略
随着社会化媒体和用户的不断变化，企业的社会化营销遭遇各种困惑。社会化媒体营销如何深入？移动社会化媒体如何介入？社会化大数据如何驾驭？ 成为各大企业亟待思考和解决的问题。对此，谭运猛提出了自己的几点建议。
其一，以互动整合作为深入社会化媒体核心的策略手段。大量用户同时保持多个不同社会化媒体的使用习惯，互动整合能聚集不同社会化媒体用户的参与，而用户主导的营销主思路也意味着营销应该围绕用户的互动分享习惯开展，以此为触发点。同时，用互动整合驱使营销目标聚焦，获取营销效果。互动整合，需要从策略，资源与数据三个维度同时入手，保持互动整合目标的实现。
其二，介入移动社会化媒体要点和面一起抓。移动社会化媒体用户是真实的精准用户，对这些用户的营销，一方面可以通过搭建各种移动终端平）来增加与用户的沟通接触面；另一方面，可以通过移动终端强化对每一个移动用户的深度服务，让每一个移动用户都能成的口碑传播点。
