大數據時代下的智能傳播及其盈利模式

郭全中

【摘要】信息開放、摩爾定律、社交媒體、數據挖掘技術把我們帶入大數據時代，大數據具有量度、頻度、速度、維度和溫度五個方面的顯著特點，并致力于為決策服務。大數據也給傳媒業和傳播帶來了革命性的變化，為了更好地滿足用戶更為個性化和定制化的需求，傳媒業必須從信息稀缺時代的大眾傳播、信息豐裕時代的互聯網傳播，快速轉變為信息過載時代下的智能傳播。而要實現智能傳播，關鍵在于打造基于大數據的信息智能匹配平臺，在不斷優化用戶信息需求的基礎上，實現信息和用戶需求的智能化匹配。智能傳播具有潛力巨大的混合型盈利模式，主要包括信息服務收費、廣告、電子商務、輿情增值服務收入和網絡行政服務等。

【關鍵詞】大數據;信息智能匹配;智能傳播;信息過載

2013年，是大數據和移動互聯元年，標志著我們已經進入大數據和移動互聯時代。在大數據時代，用戶對信息的需求更加個性化、精準化，借助于數據挖掘和分析技術，傳播體現出智能化的趨勢，而其盈利模式日趨混合化和多元化。

一、大數據時代到來的原動力：信息開放

（一）技術賦權：四次傳播革命助推信息開放

從遠古到現在，我們經歷了文字的發明、古登堡印刷術、電報技術的應用和互聯網四次傳播革命，每一次傳播革命都使得信息的數量和公開程度快速增加。

第一，文字發明打破了時間的限制，使得代際傳播成為可能。在文字發明之前，傳播只能通過口口相傳，信息量極其有限，講古人也具有很大的權力。在公元前4000年楔形文字出現之后，文字發明帶來的第一次傳播革命使得代際之間的傳播成為可能，也使得信息數量開始大幅度增加。

第二，古登堡印刷術打破了范圍限制，使得大范圍傳播成為可能。在古登堡印刷術出現之前，書籍主要依賴掌握文字的抄書人，一方面，由于抄書人的數量很少，信息積累和傳播的范圍受到很大的限制;另一方面，抄書人具有很大的權力，甚至比一些王公貴族的權力都大。1450年，古登堡的印刷術，給世界帶來了第二次傳播革命，此后的50年間，大約有800萬本書被印刷，比之前所有的手抄本還多。這些書籍幫助更大范圍的人獲取知識和信息，使得更大范圍的精英能夠更好地獲得信息。

第三，電報技術打破了時間和距離的制約，使得大范圍遠距離的傳播成為可能。電報技術的發明，帶來了第三次傳播革命，使得千里之外的信息瞬息可至，不僅大大加快了信息的傳播速度，信息的數量也急速增加，使更多的人能夠更好地獲得信息。

第四，互聯網技術打破了為精英所控制的大眾傳播限制，使得及時、互動的自媒體傳播成為可能。發軔于1989年的萬維網，帶來了第四次傳播革命，借助于互聯網技術，人人都可能成為自媒體，人人都可以擁有麥克風，一方面打破了信息由精英控制的局面，在很大程度上賦予普通人傳播信息的權利;另一方面，由于社交媒體等的推崇，信息數量急速增加，根據ZDNet的數據顯示，2013年中國產生的數據總量超過0.8ZB，是2012年的2倍，相當于2009年全球的數據總量。

（二）三大成因匯成大數據時代

第一，摩爾定律使得人類保存數據的能力大大增強。摩爾定律是由英特爾創始人之一的戈登·摩爾于1965年提出來的。其內容為：當價格不變時，集成電路上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。在摩爾定律的推動下，價格以更快的速度下降，即在存儲器的性能提高的同時，大約每9個月存儲容量的價格就下降一半。這一方面使得人們可以有更大、更快的數據保存能力，另一方面也使得人們能夠承擔起保存數據的成本。根據相關數據顯示，1990年至2013年，計算成本平均每年下滑33%，1MM的晶體管從527美元下降到5美分;存儲成本平均每年下滑38%，1G的存儲成本從569美元下滑到2美分;帶寬成本平均每年下滑27%，1000M的帶寬成本從1245美元下滑到16美元。

第二，社交媒體的出現使得人類生產數據的能力增強。Facebook、Twitter、新浪微博、微信等社交類媒體使得每個用戶都可以發表自己的言論，并以其及時、互動實現傳播效應最大化的特點，使得人們生產數據的能力大大增強。例如，Facebook用戶每分鐘分享的內容高達246萬條，Youtube用戶每分鐘上傳72小時的視頻，Twitter用戶每分鐘發布27.7萬條信息。

第三，數據挖掘能力使得人類使用數據的能力大大增強。目前，主流的相關技術主要有以MapReduce和Hadoop為代表的非關系數據分析技術。

（三）政府數據公開力度加大

首先，國際信息公開已初具規模。美國等西方發達國家大力推進數據開放運動，2011年9月20日，美國等8個國家在紐約發起“開放政府聯盟”，以向本國社會開放更多的信息。目前，該聯盟已經有50多個會員，30多個國家建立了公共數據的開放網站。2012年3月，奧巴馬政府公布“大數據研發計劃”，以提高和改進人們從海量、復雜的數據中獲取知識的能力，發展收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需要的核心技術，大數據成為全世界關注的焦點。例如，在美國的“藍紐扣”計劃中，用戶可以使用“藍紐扣”獲取個人健康信息，以便管理其健康、經濟狀況，并與信息提供方交換信息。目前，已有超過1.5億的美國人能夠從健康服務企業、醫藥實驗室、零售藥房供應商與州免疫信息數據庫獲得他們所需要的個人健康數據。

其次，我國也在加快數據開放步伐。國家統計局推出了國家數據開放工程，廣東、上海、北京等地都在加快數據開發進程，但是和發達國家相比，開放程度仍然極低。

二、大數據面面觀

當前，大數據正處于快速發展期，每個人對于大數據都有不同的認識，那么什么是大數據？其基本特征又是什么呢？這就需要我們從多個維度來理解和認識大數據。

（一）何謂大數據

所謂大數據，是指以服務于決策為目的，需要新型數據處理模式才能對其內容進行采集、存儲、管理和分析的海量、高增長率和多樣化的信息資本。認真分析大數據，其本質體現在如下五個方面：第一，數據量大。相對于傳統的抽樣調查的數據，大數據無疑是巨大的，尤其是依靠傳統的計算手段難以有效計算的。第二，服務于決策。大數據的主要目的是服務于各類決策，能夠幫助各類組織和個人大幅度提升決策能力。第三，需要新處理模式。由于大數據數量大且非結構化數據很多，現有的處理模式不能有效處理大數據，需要新處理模式。第四，信息資本。大數據是一種信息資本，而不僅僅是一堆數據和成本。所謂信息資本，是指其能夠為政府和企業帶來未來經濟利益的信息資源，更是和土地、資本、人才等一樣的新生產要素。第五，更為復雜。大數據比海量數據更為復雜，海量數據包括結構化和半結構化的交易數據，而大數據除此之外還包括非結構化數據和交互數據。