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【硕士学位论文】浅议大数据时代媒体行业数字资源研究(论文参考资料)

星级: ★★★★ 期刊: 《中国传媒科技》作者:浏览量:5301 论文级别:优质本章主题:数据和媒体原创论文: 5156论文网更新时间:12-29审核稿件编辑:Wordsworth本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:1099 评论次数: 1367

导读:现在请大家一起欣赏本篇文章数据和媒体专业方面的毕业论文范文,为广大学生们写作毕业论文是提供参考帮助。

文 齐宇杰

一、大数据研究的背景

随着信息技术的不断发展与

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快速普及,信息交流,数据交换爆炸性增长,大数据时代来了.目前全球的电子化信息量是千万亿兆的数据量,预计2020年整个数据量可能会达到35千万亿兆.著名分析调研机构IDC的研究报告《从混沌中提取价值》显示,仅2011年,全球就产生了1。8ZB(也就是1。8万亿GB)的大数据,由此可见,海量数据就在眼前.我们把那些大小超出传统数据库软件工具的抓取、存储、管理、分析能力的数据群称之为大数据.IBM公司曾经把大数据属性概括为以下三点:大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化( Velocity),而这三点也或明或暗的展示了大数据的价值(Value),只是由于大数据的海量属性,铸就这种价值密度偏低.

关于“大数据”的表述,某著名搜索网站认为最早是Apache公司2009年3月发布的开源项目Nutch.其中, “大数据”用来描述为更新网络搜索索引而同时进行批量处理或分析的大量数据集.其实,早在2008年国际顶级学术刊物Nature就出版过专刊“Big Data”来探讨对大数据的研究.也许名称的最早提出已经不重要,然而,大数据理念的产生.应该是在1980年阿尔文·托夫勒出版的轰动世界的未来学思想体系名著“第三次浪潮》中首次提及.作者认为,人类社会在经历了始于一万年前的农业阶段、始于十七世纪的工业阶段之后,从20世纪50年代后期开始已经步入信息化阶段,在这个阶段,大数据将是“第三次浪潮的华彩乐章”.

二、大数据研究与应用

无论是大数据理念的产生,还是大数据表述的问世,这些都不妨碍大数据应用的思考与推广. “大数据”的数据来自哪里,有很多说法,不尽相同,汇总看来,主要来自三个方面:第一、政府相关部门的数据,第二、企业自身运营的数据,第三、自媒体时代的个人数据.前两个方面的大数据积累其实早就有之,而正是因为互联网、移动互联网、智能移动设备的大规模普及,从而催生自媒体时代的急速迈人,进而使得大数据慢慢向个人数据倾斜.

大数据应用层面,主要集中在大型公司、一些民间组织、政府行业等.美国麻省理工学院设计的全球疾病警报地图(Health Map)利用广泛的自媒体数据,结合官方发布的数据,不间断扫描博客、推特、官方监控数据、新闻网站等等信息,然后用十多种语言进行发布,当前国内最具影响力的H7N9禽流感进展也在他们的发布数据当中.政府行业的大数据事件最著名的莫过于奥巴马总统在2012年3月22日,签署的美国政府投资两亿美元的大数据研究和发展计划.大家都知道大数据是“未来的新石油”,然而美国政府更是将对大数据研究上升为国家意志.毫无疑问,这将对世界科技与经济发展带来深远影响.

三、媒体行业大数据研究

与应用现状分析

1、最新研究成果简介

大数据在媒体行业的研究与应用就是媒体行业数字资源的研究与应用.在这方面,国外最新研究与应用是数据新闻学的兴起.所谓数据新闻学,就是以大数据为依托,凭借各种新技术呈现手段,用数据来报道新闻.在多种学科的技术支持下,实现丰富的、交互式的新闻呈现方式,把社会、个人、数据之间复杂的关系运用可视化手段展示出来,既客观,又便于理解.最近,哥伦比亚大学新闻学院花巨资进行数据新闻学项目的研究,该项目主要关注以下三个方面的研究:对于公共数据的分析挖掘,哪些可用,哪些不可用;对于新闻内容的表现方

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式研究,什么方式可以更为吸引读者;对于新闻影响力的研究,什么工具,什么新闻更有利于提升媒体的影响力与知名度.

2、媒体行业度数据来源

媒体行业拥有庞大的数字资源.IDC曾经发布一项调查数据显示,在美国,拥有大数据最多的前三个行业分别是离散式制造业(966PB)、政府行业(848PB)、媒体行业(715PB),这说明媒体数据资源之庞大.这些资源来自于传统媒体的数据积累和新媒体的自媒体互动.对于传统媒体,由于自身历史较长,积累了大量数据,其中,结构化数据容量并不是很大,非结构化数据的大小根据媒体具体展现方式不同而不同.新媒体行业主要是网站文字、图片、视音频信息的大容量,特别是一些SNS兴起后交互信息产生的数据信息.除此之外,在当下一个自媒体时代,人人都是记者,个个都能广播,网络给了所有人公平的话语权.而这些话语、这些信息对于媒体管理者来说就是庞大的数据来源.

3、内容信息的整合利用早已部署

很多人认为’,大数据是当下对信息化时代最新发展阶段的描述,其实,在媒体领域,关于数据整合、信息汇总、系统融合,在此基础上进而展开个性化服务、增值业务的工作,一些省级以上的单位早就开始部署了.只是没有人意识到这是大数据时代的必然,没有人想着给这项工作套上一个“大数据”的帽子,大家都只是在结合自身业务拓展的需要来对媒体内容产物进行开发利用.

能否称为大数据并不妨碍媒体对已有数据的分析挖掘再利用.在这些再利用的较大媒体中,就有很多单位做的不错.比如杭州日报报业集团在十余年前就意识到报业自身数据的重要性,着手对报刊数据进行汇总,部署实施报刊数字资源存储管理系统.当然,开始只是实现对纸媒内容的汇总查询,既方便了内部员工的工作需要,又对外提供数据的查询与光盘出版.最近两年,杭报集团部署实施了全新的数字资源内容数据库项目,汇总的就不仅仅是自己报社的近期纸媒,还包括了自上世纪五十年代创刊以来的全部数据、全国的重要报刊数据、各大互联网站数据.随着大数据时代的到来,接下来还有两个方面工作要展开:第一、在现有全媒体内容数据库基础上深度开发挖掘,拓展业务,做足内容服务.第二、建立完善统一客户资源平台,充分利用优质客户资源,开展更多精准化业务.

4、客户资源的整合利用相对簿弱

一直以来,很多媒体都把自身的内容数据看得很重要,特别是“内容为王”思想的根深蒂固,他们认为即使是新媒体时代, “渠道为王”也离不开内容的加工生成,因此基于内容深加工、深挖掘成了很多人的固有模式.国外对于媒体数字资源的研究绝大多数就是围绕着内容展开的,只是他们更多的是通过技术手段把内容展现的更为亲民、更为准确、更为快捷.最近一两年开始,国内也有一些媒体认识到客户数据的重要性,围绕客户数据可以有针对性的推出很多定向服务产品.媒体在自身发展中,通过发行、广告、与受众之间的互动热线、各种形式定期或者不定期的推广活动积累的客户信息是一笔宝贵的资源,充分利

大数据时代媒体行业数字资源研究
数据和媒体论文中期报告

用这些资源不但可以为传统业务高效运转增加亮点,同时也能开辟不少新业务,创造不少新模式.比如在对内业务系统的支撑服务方面,把广告用户信息整合进入其他业务系统,将广告用户需求及时反馈到其他各个业务系统中,实现广告用户与媒体的互动.从某种意义上讲,这种互动比普通受众与媒体之间的互动要更重要,因为在生存环境越来越恶劣的媒体行业,先生存下来尤为迫切.除了传统方式积累的客户资源,随着网络的发展、智能设备的普及,通过互联网、移动互联网等新媒体方式积累的客户资源也在快速增长中,而且针对这些用户的分析挖掘更快捷方便.

但是比较可惜的是,目前大多数媒体针对以上两大类客户资源的整合挖掘还没有真正开始,有的媒体甚至还没有意识到客户资源的重要性.这个问题需要外部竞争环境的压力,需要大数据时代的冲击,更需要媒体内部自身眼界的开阔.

5、媒体大数据的整体分析挖掘略显单薄

1)大数剧是基础,数据挖掘才是关键

大数据不是目的,只是一个平台,一个容纳海量数据的容器.其目的是为了应用,为了创造更多、更新的价值,这就需要数据分析与数据挖掘.严格说来,数据分析与数据挖掘是不一样的,数据分析,是以输入的数据为基础,通过先验的约束,对数据进行整理,筛选,加工,由此得到信息.数据挖掘是对数据分析后的信息,进行价值化的分析,不考虑数据本身,而是考虑数据是否有价值.数据挖掘是一门跨学科的技术,需要用到统计学,数据库技术,人工智能,可视化技术等等.具体的数据挖掘方法学界有不同的认识,比较有共识的有:分类和聚类分析、回归分析、决策树算法等等.广义层面,我们暂且把数据分析和数据挖掘统一看待,都是通过对数据的处理.获得数据的规律,从而产生价值的可能.

2)国内媒体业数据趋利性挖掘明显

媒体行业对于大数据的挖掘利用程度参差不齐,有的也许刚刚听说大数据,相关大数据的工作还没开展;有的也许没听过大数据,但是与大数据相关的工作早已展开;也有少数单位已经在自己所谓的“大数据”基础上准备展开新一轮数据挖掘.虽然发展程度不一样,但是在数据挖掘的目的性上有一个共性,那就是太趋利.媒体行业大数据基本上包括内容产品与客户资源,这两方面都是媒体多年来积累的资源,都很重要,可以进行数据挖掘,只是在经营属性层面程度不同.目前,国内媒体的着眼点越来越注重客户资源的分析挖掘,寄希望汇总各业务分支的客户数据,经过关联、查重、清洗等多项具体流程,形成以客户为中心的为广告、经营提供数据分析报表的数据仓库,从而为精细化营销和集团决策规划提供数据支持.为此,有个别媒体甚至对外购买某领域互联网站积累的客户资源.基于内容资源的大数据挖掘也有一些媒体在做,表现出来就是对内容产品的归档、查询、二次销售,还是趋利性明确.反观国外媒体在大数据挖掘方面,更多的对媒体内容生产的帮助,而不是对客户资源的定向推送.对于数据挖掘的重心,国外媒体行业更多是用于新闻事实的准确还原,新闻内容的准确到位,新闻呈现方式的活泼亲民.比如2011年伦敦骚乱发生后,《卫报》的“解读骚乱”数据团队通过分析260万条推特信息,制作骚乱发生地图,帮助受众更好地理解了事态的进展以及骚乱背后的原因,并因此做出了两大现实贡献:让“骚乱与贫穷无关”的政治话语不攻自破;纠正了“社交媒体煽动骚乱”的错误言论.类似的数据挖掘不仅提升了媒体影响力,更为重要的是,体现了媒体的社会责任,呈现了媒体的社会良知.

四、媒体行业数字资源研

究利用关键点

1。媒体行业大数据理解偏差急需纠正

很多媒体人根据定义认为,大数据是数据量大到超出传统软硬件处理的数据集,一般数据量在PB级别,而媒体行业数据偏小,特别是传统平面媒体行业,视音频数据少,大多是数据库、文图数据.所以,虽然有很多媒体人在讨论大数据,但是在媒体行业,特别是平面媒体行业,相当多的人不认可大数据的存在.笔者认为,这种认识存在两个偏差:

1)大数据概念偏差

大数据不仅仅是指数据量大,关键是不同应用、多个平台的数据集,重点在于对该数据集的挖掘利用.通过汇总多方数据,建立数据集,可以重新审视自身拥有的数据资源,突破单个应用平台的视野,打通数据壁垒,从高屋建瓴的角度重新认识数字资源的价值与意义.而这种价值与意义是单个应用系统无法想象或者无法实现的.

2)大数据范围偏差

现在很多大型媒体行业都实行集团化战略,走多元化发展,平面媒体、广播媒体、电视媒体、网络媒体、户外媒体和移动媒体都有涉足.他们所拥有的数据种类多,分布广,这些数据的直接拥有者单打独斗,各自为阵,有些甚至相互竞争,拒绝共享.当然,这都是集团内部管理体制问题,需要制度层面的改进完善,但是从技术层面考虑,这些数据都属于一个大的集团或者公司,技术应该做好准备,通盘考虑,把这些数据统统算起来加以利用.如果这样考虑,媒体行业的数据量也是惊人的.

2、媒体行业数字资源研究利用四个目标

解放日报报业集团社长尹明华曾经说过:如果数据被赋予背景,它就成了信息;如果数据能够提炼出规律,它就是知识;如果数据能够借助于各种各样的工具在分析的基础之上为我们提供正确的决策,它就是资源.这段话简单表述了大数据研究利用的过程与目的.对于过程,更多是技术层面的实现手段;而对于目的,笔者认为,除了为领导层提供决策之外,媒体行业数字资源研究还应该有另外三个目标:对外增值服务;对内业务支持;受众平稳迁移.

对外增值服务包括根据相关数据资源展开的票务服务、教育咨询、就业中介、房屋中介、电子商务以及物流配送等

如何写数据专业硕士学位论文
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便民服务;短信营销、精准投递、电商营销、DM、EDM等营销扩展业务.对内业务支持包括与其他各个接口业务系统的数据对接,意见回馈,比如客户关系系统(CRM)中受众对媒体发布内容的意见建议,或者对于热点选题等相关内容推送到内容制作系统,为记者编辑下一步优化内容做出参考.对于受众平稳迁移的功能,传统媒体最为期待,也最为担忧.因为在媒体融合的今天,关于传统媒体如何更具有粘性,如何吸引忠实用户群体平稳迁移到其他系列种类的媒体平台,一直是每一个媒体从业者思考的问题.基于媒体行业数字资源研究的大数据平台建立了统一的用户平台,打通了传统媒体、新媒体用户之间的壁垒,数据共融,信息共享.这就为用户的迁移、共享、扩容提供了可能.

3、媒体行业大数据挖掘应该有试错精裤

有人说现在是信息化时代,也有人说是大数据时代,但是有一点肯定没错,现在是创新的时代.创新就要有试错精神,创新就要允许失败.大数据挖掘,同样要有“勇于试错”的创业环境.而这一点就需要领导层非比寻常的魄力和高瞻远瞩的眼光.2011年3月, 《纽约时报》大胆开始自己的网络付费时,大多数人都曾经提出质疑,认为《纽约时报》错了,然而,2012年《纽约时报》却实现了2。33亿美元的发行收入,超过2。2亿美元的广告收入,实现了历史上大型报纸第一次订阅收入大于广告收入,此时,谁又能说《纽约时报》错了呢.当然,在创新过程中,真正走进死胡同的不乏人在,而且可能一败涂地,但正是因为没有人是先知,所以我们要创造“勇于试错”的创新环境,要有试错精神.

[ 参考文献 ]

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