大数据下，收视率调查被吞掉了_数据分析

广电媒体依靠收视率来统计调查受欢迎程度，并在以后的工作中找寻合适的发展方向。而随着大数据慢慢进入生活，使得广电媒体收视率发生了改变，网络媒体也作为新星冉冉上升。整个世界都在追随着大数据发展。

大数据下的收视率，有三种常见概念：

一、全媒体收视率：2013年7月，“泽传媒”发布了第一个号称结合电视、因特网、新媒体数据样本的电视收视率排行榜─“中国全媒体卫视收视率排行榜”。泽传媒的全媒体收视率是把传统收视率与网络收视率相加，也就是把两种收视率直接加总。

中央电视台在2014年春晚开始采用这种概念，从此打破了传统的电视收视率测量方法。中国大陆虽然提出了全媒体收视率的概念，但是目前的贡献主要只是跨越了传统的收视率测量方式，还说不上已经真正建立了一套适合用来进行多营收视行为研究的良好统计方式。

二、以网络数据取代收视率：这方面主要是进行收视率数据与网络数据的相关性研究，然后用网络数据来取代传统的收视率。大数据的最常见研究，其实是指出数据之间的相关性，最知名的案例或许是Ginsberg等多位Google工程师2009年2月在顶尖的《自然》科学期刊所发表的一篇论文，指出流感关键词的查询频率与H1N1流感病患就诊的比例高度相关。其实在这份研究公布之前，加拿大在2008年已有研究发现：雅虎网页上对于流感关键词的搜寻频率与流行病监测数据非常有关。

这样的大数据相关性研究模式被认为颠覆了过去的量化研究典范，因为因果已经不重要，数据也不再要求精确，只要找出相关性就具备了实用性。

依循此一路径，美国的尼尔森公司和推特公司在2012年合作推出了“尼尔森─推特电视收视率”(Nielsen Twitter TV Rating)，透过测量在Twitter上面讨论某一节目的人数，以及哪些用户会出现在这些社交媒体的聊天内容，从而推论出“观众的准确人数”以及“社交媒体对于电视节目的影响”等相关数据。

日本目前也开始推广这方面的尝试。中国大陆参考前述的“尼尔森─推特电视收视率”，目前尼尔森网联也积极与电视公司合作进行“电视节目大数据选题研究”；在此同时，央视索福瑞和新浪微博在2014年达成合作协议，推出了“微博电视指数”，号称是首次结合社交媒体评估电视效果研究的大数据分析系统。台湾投入相关研究的成果也正在浮现，希望能后来居上。

三、真正的大数据：其实是透过全面掌握网友的网络行为，来了解网友在网络上的搜寻、收视、消费、交友，甚至是全部生活行为，其广度早已超越了收视率，至于深度更是远胜奥韦尔的“老大哥”。目前这方面的尝试，最大障碍在于如何全面收集或整合现有的数据。

放眼全世界的大数据发展，美国是产业界积极尝试，亚洲经验则是政府在背后推动。台湾如果想要迎头赶上，广电法就必须赶快修法，才能一方面加速产业松绑与数字汇流，一方面启动大数据等的研究与发展。