大数据时代对传媒经济研究的影响(2)_数据分析师

4.研究对象

　　在微观经济学研究中，研究对象是个体的企业、家庭或个人，研究者通过对单个企业或个人的生产、消费等行为的分析，考察影响他们决策的各种因素。在传媒经济学研究中，媒体、受众也是作为个体存在的。这种研究有两方面缺陷，一是个体的消费行为始终处在黑箱中，我们不知道个体是如何做出消费行为决策的。二是研究只见树木不见森林，无法从对个体的研究中获知关于总体的状况，而总体状况具有极大的研究价值和应用价值。

　　大数据可以在这两方面做出改进，首先，借助于大数据技术，研究者可以对受众的媒介接触行为和媒介消费行为进行准确的追踪分析，掌握受众在每时每刻的媒介接触和消费行为。另外，大数据可以使研究者获知受众整体的媒介接触和消费情况，进而对受众的媒介接触和消费趋势做出预测。

　　5.研究主体

　　大数据对传媒经济研究者也提出了挑战，在大数据时代，研究者需要对大数据有深刻的理解和把握，充分认识大数据对传媒经济研究带来的深远影响，学会从大数据的研究范式出发思考问题。另外，研究者也需要掌握数据分析的方法和工具，学会利用大数据分析工具对传媒经济学的各类问题进行研究。同时，跨学科的学术合作与学术交流也变得更加重要，任何单一学科的视角和方法都难以对大数据环境下的传媒经济现象做出充分的解释。只有从传播学、经济学、社会学等多种理论视角进行跨学科考察，才能对大数据环境下的传媒经济问题做出深入的研究。

　　大数据时代传媒经济研究的创新

　　大数据对传媒经济学研究提出了相当大的挑战，在大数据环境下，传媒经济研究至少可以在以下四个方面进行创新：

　　1.受众行为分析

　　受众的媒介接触和媒介消费行为，始终是传媒经济研究的核心问题。在小数据时代，很难准确全面地了解受众的媒介接触和媒介消费行为，无论是传统的入户调查，还是受众的自我报告，都存在两方面问题：一是样本量太小，从样本中得出的结论不具有推广性；二是受众在接受调查时经常会给出有偏向的答案，由于第三者效应的存在，受众总会有美化自身行为的可能性。这使得对受众媒介接触和媒介消费行为的研究变得非常困难。

　　大数据技术能够对受众的媒介接触和媒介消费行为进行实时分析，比如受众在网络上点击了哪些页面、停留了多长时间、链接到哪些网站、购买了什么商品、发表了怎样的评论等信息都可以被后台服务器保留，通过分析受众的个人接触信息，可以准确把握受众媒介接触行为的特点和模式，进而对受众进行有针对性的营销。

　　2.市场趋势预测

　　大数据技术可以对市场趋势做出准确预测，舍恩伯格认为，大数据的核心就是预测，它是把数学算法运用到海量数据上来预测事情发生的可能性。一个著名的例子是Farecast票价预测工具，这个工具通过对近十万亿条机票价格数据进行分析，预测美国国内航班机票价格，其预测的精准程度达到75%，每位使用该系统的消费者每张机票可节约50美元。

　　3.广告及营销精准度研究

　　在小数据时代，广告投放呈现出撒胡椒面式的粗放形态，广告的投资回报率很低，商品的营销手段也较为粗糙，难以对受众进行一对一的精准营销。大数据环境下，通过对每位消费者的消费习惯和消费模式数据进行统计分析，可以进行精准的广告投放和商品营销，提高广告和营销的精准度。

　　比如，亚马逊运用数据挖掘技术，通过分析用户的浏览、收藏、购买、评论及其他用户的反馈等数据，预测每位消费者可能感兴趣的内容，将其推荐给消费者。亚马逊提出，在最理想的情况下，亚马逊只会推荐一本书，而这本书就是消费者将要购买的那本书。

　　4.盈利模式创新研究

　　大数据环境下，媒体的盈利模式也需要做出调整。在读者量不断下滑、广告市场被新兴媒体分流的现实背景下，传统的二次售卖模式难以为继。传统媒体必须创新盈利模式，利用大数据技术带来的机会，整合数据资源，寻找新的盈利增长点，实现自身的逆转。传媒盈利模式的创新也是传媒经济研究的重要问题之一。