大数据在社交媒体的应用精选(九篇)

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第1篇：大数据在社交媒体的应用范文

1研究背景

    1.1相关研究

以“标题=大数据”分别在WebofScience核心集、CNKI中文核心和CSSCI核心数据库中进行多次检索，将检索结果限定在图书情报学科，去重、删除专题导言等不必要的文献，然后利用Citespacell对得到文献进行可视化处理，结果如图1和图2所示。

对比图1和图2可以明显地看出大数据在国内外

图书情报领域都是热门研宄主题，成果较多，与大数据相关的研究主要有数据挖掘与分析（datamining、analytics)、社交媒体与社会数据（socialmedia、socialnetwork、socialdata)、知识服务与创新（knowledgeservice、innovation)等。上述研究主题都是与图书馆微服务密不可分的，其中数据挖掘是方法，社交媒体是工具，知识服务是内容。

利用引证关系对检索到的文献进行处理，得到与图2CNKI中文核心和CSSCI核心中图书情报领域大数据的研究主题

主题相关的主要研究成果有：国外方面，尺％011等研究了大数据分析对于图书情报机构的业务扩展；Agarwal和DharwW宄了图书情报机构应用大数据所面对的机遇与挑战；Martinez和LarawW究指出社会媒体的发展是形成大数据的主要数据源，而大数据的应用离不开社会媒体的支持：Bohlouli161等研究了利用社交媒体类微服务工具提供大数据知识服务的SoMABiT模型；Learym认为大数据的整合必须将来自移动设备的传感器、应用数据等纳入其中。国内方面，韩翠峰[8]提出大数据时代图书馆的一些服务创新策略；李广建等从情报学视角研宂了大数据环境下情报分析与服务的发展；耿晓光和安冬梅_研宂了微博在图书馆中的应用，同类的还有李斯、龚雪竹等的研究。黄浩波、孔云、李白杨等研究了微信在图书馆中的应用。截至目前，国内外图书情报界还在持续研宄大数据与微服务这两个热点话题，可以看出图书馆的微服务发展早于大数据，但大数据对微服务的发展形成有力推动，两者的融合是图书馆扩展业务、强化服务和向着智慧型图书馆转型的重要条件。

1.2大数据与微服务的关系

从字面上看,大数据与微服务似乎是相反的。实际上，在图书馆的信息服务体系中，大数据与微服务是相辅相成、互相依存的关系。图书馆大数据是其微服务体系的基础条件，微服务是大数据技术成果展现的具体方式和为读者提供优质服务的媒介。微服务不仅是利用微信息技术进行知识传递，也是图书馆的一种技术变革与服务变革，是传统内容向着精深化知识服务的转变。因此，髙质量的微服务离不开大数据技术的支撑。具体来说，图书馆的大数据应用包括对读者借阅习惯、服务轨迹、科研趋势、成果转化等方面的深层挖掘，也包括对图书馆的未来发展、服务模式提供可行的趋势分析,还可以深度挖掘读者在交互型知识服务过程中的潜在需求数据，从而提高图书馆微服务的针对性和有效性。

2大数据与微服务的技术分层

要实现图书馆大数据与微服务技术融合，首先要理清两者涉及的技术层面，具体如下。

2.1大数据层

随着数字资源在图书馆馆藏资源中所占比例越来越大，其积累的数据总量是惊人的。大数据层是指由图书馆所拥有的各种类型的数据所共同构成的大型数据块集合，其中包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。以郑州大学图书馆为例，目前其拥有的大数据资源类型包括海量数字文献资源元数据、读者基本数据、科研成果元数据、借阅信息数据、荐购系统数据、RFID用户服务数据、无线接入服务数据等，具有总量大、数据结构复杂、更新频率快等特点，符合大数据的特征。大数据层是利用大数据技术开展数据挖掘以进行微服务的基础资源。

2.2读者需求层

读者需求是图书馆服务体系的核心价值所在，只有知道读者需要图书馆提供什么样的服务，才能建设务实、高效、受读者欢迎的图书馆微服务体系。读者需求层具体分为两个方面：一方面是读者的显性需求，即读者对图书馆服务的具体需求，需要图书馆利用问卷调查、访谈等方法进行了解和研宄；另一方面，是读者对图书馆的隐性需求，一般是对文献资源的需求和附加服务的需求，需要利用大数据进行分析和研宂。

2.3数据处理层

对大数据的采集、存储、处理是大数据与微服务两者技术融合体系中的实际操作环节之一。目前比较成熟的采集技术一般为分布式数据处理技术，如Hadoop、MapReduce、Spark等。无论采用哪种语言或 技术，通常在大数据处理上具有并发化、分布化、高效化、迭代化等特点，可对图书馆所存在的异构大数据进行统一的挖掘处理。此外，不少高校图书馆部署了云计算服务，其弹性存取技术能够良好地兼容大数据处理。

2.4微服务业务层

从数据处理层向微服务业务过渡的实质是从信息的处理走向信息的，在这个层面，基于大数据的图书馆信息服务范围开始由馆内转向馆外。目前，国内高校图书馆积极应用微信息技术，按照工具划分主要包括图书馆官方微博、图书馆微信公众号、独立的移动图书馆等多种形式；按照内容划分主要包括社交工具和图书阅览平台两种。图书馆微服务的核心是运营，包括内容的制作、更新和推送三个方面。良好的运营可以将图书馆大数据资源所提取的信息及时、准确地反馈给用户，对于提升图书馆利用效率和服务质量具有较好的辅助。总体而言’图书馆的微服务业务离不开两个支撑：一是新媒体支撑，二是移动互联网支撑。

2.5服务反馈层

为了避免图书馆跟风运营新媒体和微服务却反而出现与用户实际需求相悖的情况，微服务必须按照一定的科学方法定期进行服务反馈调研。常用的调研有机器统计和问卷调查两种方式。调查的内容主要是信息的筛选、分析、服务定位是否符合用户需求，调研需要基于科学方法，最终形成分析结果，动态记录图书馆微服务的发展历程，并针对遇到的问题提出相应的解决方案。由此，图书馆内基于大数据技术的微服务流程就实现了从资源向服务、从馆内向馆外、从单向服务向双向交流的新型服务目标。

3大数据与微服务的技术融合

基于上述5个层面，研宄其技术融合的具体路径。

    3.1用户数据互操作

服务用户，是大数据与微服务进行技术融合的基点，其涉及的技术环节是用户数据的交换和互操作。图书馆以用户ID(公共馆为借阅卡、高校馆为学号和教工号）作为通用数据，为互操作带来了便利。根据目前图书馆的业务特点，如图3所示，数据源可分为借阅数据、行为数据、移动数据和社交数据，这些数据都可以采用用户ID进行互操作。一般来讲，用户数据使用SQLServer存储，其他几个数据源的数据库和接口格式分别有Oracle、.NET和JAVA等，使用数据库链接器能够将异构的数据库进行桥接，用户数据是研究大数据环境中数据关联的“钥匙”，是进行大数据分析的基础条件。

3.2技术融合体系

如图4所示，技术融合体系主要由大数据处理和微服务两个主体步骤构成，并涉及大数据处理、用户需求分析、知识库构建、微服务内容编辑和推送四个关键阶段。阶段一，利用用户数据将异构的图书馆大数据进行整合处理，其中包括图书馆的借阅信息、行为记录、馆藏信息、网络资源、移动信息、社交媒体等阶段二，利用调查问卷、荐购系统、社交媒体等对用户的显需求进行调研；同时利用基本的数据挖掘规则调查用户的隐性需求，例如用户借阅图书的种类倾向、学科倾向、座位预约的时间分布等。阶段三是对大数据进行时间、空间和语义等多维尺度的分析，根据图书馆自身开闭馆时间、图书空间分布等情况设计分析参数和阈值。阶段四是微服务的内容编辑和推送，目前图书馆微信公共号是使用便利、内容扩展强的工具，通过开源API可以较好地进行基于社交媒体的图书馆大数据服务推送。

3.3微服务策略

微服务的基础是泛在化阅读的实现，也就是说微服务是图书馆泛在化服务的一种表现形式。在图书馆实体中，我们通过开设多媒体阅读区、信息共享空间等策略来实现服务的改革。同样，图书馆可以通过微服务实现泛在化服务的升级。自从2013年图书馆开始使用微信作为主要的微服务平台后，微信公共平台的服务功能也大为扩展，目前己开始支持各种API接口，能够良好地支持前端与后台的结合，其服务不再是单纯

的回复数字得到结果，而是可以将图书馆的资源通过集成系统的API接口大量接入微信。与此同时，独立的移动图书馆客户端、其他社交网络、移动借阅机器、图书馆二维码互动等技术都成为微服务的重要组成部分，整体上图书馆的泛在化微服务己经成熟。接下来，在强大的技术支撑下，图书馆的微服务策略应是充分利用大数据技术和微平台，面向用户的需求升级服务质量和资源内容。

4前景与展望

一方面，图书馆界对于大数据的研宄很多，但对于大数据究竟有何用、如何扩展图书馆业务等问题还未有确切的答案。另一方面，国内图书馆的微服务业已成 为新的业务增长点。从2013年开始，图书馆的微服务已经从移动书目查询发展到移动图书馆阋读，再到如今的移动借阅、个性化参考咨询微服务等。笔者长期扎根图书馆的大数据和微服务建设，认为两者可以成为互相补充的业务增长点。这其中，用户需求成为连接大数据与微服务的关键点，上述的技术融合体系在于以用户数据和用户需求为核心，实现大数据挖掘和微服务推送的有机联结。随着图书馆大数据理论和技术的持续研宄，可以预见未来我国图书馆界将更好地实现大数据与微服务的双重增长，缩小与发达国家图书馆服务的差距，实现弯道超车。

第2篇：大数据在社交媒体的应用范文

关键词：社会化；媒体营销；大数据；应用

社会化媒体营销随着科技的不断进步，获得蓬勃发展。如图1显示。大数据的发展，直接推动了生产力的进步。面对社会生活中庞大的关系网络，社会化媒体营销在经营过程中起着至关重要的高贡献价值，特别是在大数据环境下的今天，更能体现其巨大价值。大数据与社会化媒体营销直接存在着密切的关系，如果将两者有机结合，势必会提高社会化媒体的影响力，发挥1+1>2的作用。两者结合后，随着对大数据信任程度的提高，社会化媒体营销过程中的利润会随之提高。由此可见，社会化媒体营销应当是大数据时代面前的重要课题，为此，应当有更多专业人员专门从事社会化媒体营销基于大数据环境下的应用研究，以保证未来社会化媒体营销能够得到更广阔的发展空间。

1.社会化媒体营销特征分析

1.1把握受众所需

对于市场来说，销售领域始终将顾客作为上帝来对待。我国曾通过计算机维护管理系统，对我国的消费者进行调查问卷。结果显示，在购物领域，我国存在众多潜在客户，并且呈现出更加主动的态势，除了其中部分用户具有非凡的创造力外，其余用户都容易被媒体中的商品所吸引，从而产生对该产品的购买欲望。由此可见，从客户的需求出发是社会化媒体营销的出发点，企业可以有效把握好消费者的购物样式。

1.2经营媒体人脉

互联网时代，要想从媒体营销中获利，人脉是关键性的突破口。作为现代媒体，在建立沟通交流圈子的同时也将很多信息集开放与私密于一体，这样可以满足不同人的多种需求。由此可见，社会化媒体也应当建立起这样的交流圈，并从中获取相关的客户信息，在沟通交流的过程中不断向客户传递产品的口碑，间接提升自身的销售业绩。综上所述，人脉是社会化媒体营销的关键，对于维系自身发展具有十分重要的意义。

1.3加强融合互动

大数据环境下，用户在获取信息时呈现碎片式的特点，基于此，将信息进行融合，为用户梳理有效信息至关重要。特别是当前大数据环境下，数据信息通过网络呈现更加开放的态势，对于消费者的兴趣和爱好应当通过计算机进行分析和计算，给予准确定位。在进行媒体营销时要针对产品对消费者进行准确定位，实现高效营销的效果。

1.4获取海量信息

在手机移动网络中，用户只需通过手机或APP软件，便可轻松查找所需信息。不少企业已经将目光集中在手机客户端上，通过不断革新技术及产品，实现对产品的宣传营销。据不完全统计，全球通过移动客户端宣传推广的广告市场，仅一年时间便实现了两位数的增长，由此可以看出，移动客户端已经成为社会化媒体营销新的经济增长点。在企业营销面前，大数据时代无疑为产品销售带来十分显著的经济效益。因此，企业应当通过分析用户数据，获取更加精准的需求定位，通过更加智能化的方式，将更加匹配的商品推荐给消费者，这也是大数据时代数据社会化媒体营销发展实现数据挖掘与分析的必然趋势。

2.大数据为社会化媒体营销提供技术及社交思维

2.1大数据的技术支撑

互联网时代，对用户产生的数据进行分析和研究是最具价值的商业行为，不同的用户会产生自己的IP地址，通过对用户上网痕迹的搜集和分析，可以清晰地给出客户与商品的互动信息。媒体在营销时只需对于用户产生互动的商品数据进行精准定位，便可以分析出客户对哪些产品有购买潜力，对哪些商品感兴趣。针对企业自身的互联网平台用户产生的数据进行认真分析研究，同样可以获取用户信息。这些通过互联网媒体平台产生的数据及交互信息对商家来说至关重要，商家只需把握好这些数据信息，便可以直观地了解自己的产品有哪些潜在客户，从而给企业自身发展带来无限商机。最近，关于数据分析能力又有了进一步地提升，他们可以将产品的理念等信息通过技术层面延伸至营销层面，进一步将客户的社会化关系管理工作升级，客户通过升级后的技术可以获得更加顺畅舒适的体验，并且由此产生的营销成果也较为可观。

2.2社交思维的空间拓展

大数据时代下，媒体营销可以通过数字分析技术带来能力上的提升，通过互联网培养的“社交思维”也是当下企业营销运用的思维模式。互联网环境下的社交平台看似眼花缭乱，实则深谙社会化营销的惊喜，企业如果带有发展的眼光，不断为用户带来惊喜和创造快乐，势必会为企业自身的发展带来经济效益。由此可见，不断拓展企业的社交思维空间，可以保持企业与顾客间产生良好的互动，也为企业树立良好的营销品牌形象奠定基础。一个独具个性的品牌，一定能使客户从众多同类产品中一眼识别出来。除此之外，不断组织活动或建立社区等形式，也可以为企业聚集一定的顾客，通过对顾客的积累逐渐深入为营销潜在客户。如果将企业的营销行为置身于社会化高度，不断深化社交思维，则会将企业的产品融合分析吸引用户的亮点，为企业在同行业中的发展积累核心竞争力，这也是今后一个时其社会化媒体营销的发展方向。

3.社会化媒体营销在大数据时代的发展趋势

3.1如何切入社会化媒体营销

科技在不断进步，我国的市场也在不断发展，伴随着发展过程中的需求，社会化媒体营销应运而生，越来越多的人开始关注其未来的发展趋势。将生产机制定义成更新媒介内容是切入社会化媒体营销的有效途径。过去，在传统的社会化媒体面前，所有媒介的内容都是由媒体自身生产的，媒体主要承担的作用是将这些内容宣传出去，此时的受众无论是主动接受信息，还是被动接受信息，都会或多或少受媒体内容的影响，电视人也是在这样的环境下产生的。而在互联网时代的今天，很多受众都成为依赖网络的用户。不同的媒体内容，对受众都会或多或少地产生影响，很多时候媒体的内容对受众的认知过程起到一定的引导作用。但是在大数据时代面前，这些影响逐渐被弱化，过去的受众如今已经不再是单纯接受信息的受众，他们也可以承担起参与信息传播的媒体角色。越来越多的用户开始接触媒体，并通过新媒体平台展现自己的思想和观点。面对越来越多的媒体，其表现的内容及思想不同，给用户带来的思考和选择的空间也越来越广阔。因此，社会化媒体营销中，大数据环境无疑是重要的基础，伴随着微信、微博等更多社会化媒体的出现，言论在用户手中得到进一步强化，他们开始广泛参与到传播者的行列中来。

3.2社会化媒体营销的发展趋势

互动性、参与性是社会化媒体营销的显著特点，这也给用户提供了可以不断创造自身品牌的环境。过去传统的媒体营销主要依靠的是广告，用户在接触广告时，大多是被动的，一旦这些用户选择了其中的品牌变成消费者后，遇到问题时，他们找不到表达自己观点的渠道，很多消费者面对维权难的困境，会选择自认倒霉。如果消费者将这些问题表达给媒体，企业则需要通过公关来寻找回避问题的方式。但是在大数据环境下，自媒体成为消费者发出自己声音的有利渠道，很多问题会被曝光出来，这些也是企业自身难以掩盖的，企业的口碑也可以通过这些传播渠道得到确认。很多企业为了吸引用户的关注，会有意识地利用好社会化媒体营销的方式，通过线上线下的反馈和互动，将用户的目光吸引到自己身上。与此同时，制造话题也成为社会化媒体营销吸引用户的方式之一，以此来提升企业的经济效益和社会效益。例如华为集团有效利用新浪微博作为宣传平台，将企业的最新产品及性能等内容通过官方微博更新动态，并在官方微博中宣传企业的经营理念，吸引越来越多的用户关注他们对产品。用户可以随时随地通过微博实现与华为集团线上线下互动，从而为自身发展赢得良好口碑。

4.社会化媒体营销与大数据营销案例分析

4.1大数据营销案例分析

在大数据时代面前，人们的生活、学习、工作正在发生翻天覆地的变化，越来越智能的通讯设备被大数据所推广。无论是出行、还是购物都可以通过大数据的智能化实现。以航空公司为例，当用户有出行需要，他们可以利用手机或网络，便捷地查询到所需航班情况，为出行提供更为精准的时间。而这些信息都可以利用大数据对不同领域进行分析，也可以根据出行的不同需求，合理分配和运用大数据信息，获取最佳出行方案。

4.2社会化媒体营销案例分析

如今，信息技术已经普及至各个领域，在社会化媒体面前，消费者无疑是其关键性作用的角色。我们就国内运行较为成功的小米公司为例，分析其社会化媒体营销中的成功案例。在社交媒体方面，小米公司无疑是投资最大的公司之一，它主要利用社会化媒体营销的方案，较大幅度地利用互联网的作用，根据消费群体的心理特征，将公司的核心技术展现给潜在消费群体面前，不断赢得用户的支持。现阶段，使用社会化媒体的大多是30岁以下的青年，他们更乐于接受新鲜事物，并且大多数学历较高，会通过新媒体接受咨询，基于此，小米公司将产品的受众定位在这部分年轻群体中，并将公司的销售理念按照他们的心理需求塑造而成。

5.大数据技术应用于社会化媒体中所遇到的问题及解决办法

5.1问题分析

社会化媒体营销中，不得不将自身发展置身于大数据的环境下，要想得到长足发展，信息是至关重要的因素之一。信息容量在不断扩大，这也是大数据环境带来的必然结果。要想抓住有效信息，需要社会化媒体通过自己的目标，筛选去除其中的冗余信息，将有效信息的保留和分析。分析信息的过程便是一个复杂的过程，它需要花费大量的时间去甄别其中的真伪。特别是随着自媒体的盛行，越来越多的用户开始在自己的自媒体平台发表言论，这些信息真假难辨，需要花费大量时间进行鉴别。尤其要杜绝因虚假信息的传播，扰乱整个市场秩序。除此之外，隐私也是大数据面前，社会化媒体营销应当关注的问题。当越来越多的用户开始广泛利用社会化媒体时，很多自身的隐私或身份信息等内容，也会在不经意间被泄露出来。如果遇到居心叵测的不良用户获取信息，将会对用户信息安全带来一定的危害。

5.2社会化媒体营销中大数据的应用

社会化媒体营销中大数据的应用，首先应当对先前的大数据概念产生误解的地方进行纠正，商业智能的思维方式是大数据得以运行的由来，从企业商业运行的层面来看，社会化媒体出现了。各行各业的信息形成了海量的数据库，企业在发展中要想从中获取利润，首先应当了解自身需要哪些数据，并从海量数据中精准分析出对自身发展有力的信息，特别是对于中小型企业来说，这一点至关重要，如果没有精准把握有效信息，则会给企业发展带来损失。

此外，大数据时代面前，具备专业素养的专门人才也是十分紧缺的。互联网发展速度惊人，不断有产业被推陈出新，越来越多的新型产业应运而生，过去的IT人才如果不及时更新自己的知识储备，便会被时展所淘汰，甚至有的人才在培训尚未结束时便已经被淘汰。在社会化媒体营销面前，专门的技术人才非常稀缺，如果不根据相关技术的革新专门培养大量人才，则无法保证大数据面前，社会化媒体营销能够顺利发展。只有有了专业人才的支持，才能助力大数据时代沿着发展方向顺利提高上水平。现阶段，我国大多数核心技术都来源于国外，我国对于大数据时代的尖端技术十分匮乏，这也无形当中影响了我国社会化媒体营销发展的速度。革新大数据的分析方式，已经成为我国发展社会化媒体营销能够释放商业价值的关键所在。

结语

我国信息社会的蓬勃发展，带来了我国大数据事业的快速发展，进而带动了社会化媒体营销的出现。在这样的环境下，企业掌握了数据信息，便掌握了市场，从而在激烈的竞争中抢占了先机。关于社会化媒体营销在大数据中的应用范围也在不断拓展至多个领域。分析和研究大数据的特点及价值，对于我国发展社会化媒体营销具有十分重要的商业价值。在发展社会化媒体营销过程中，利用好大数据势必会给企业带来效益，进而为整个社会的发展起到推动作用。

参考文献：

[1].社会化媒体营销中大数据的应用研究[J].西部广播电视，2015，10：21-22.

[2]赵文秀.大数据时代社会化媒体营销趋势分析[J].中国报业，2015，16：68-69.

[3]谭运猛.互动整合大数据 赢定社会化媒体营销[J].声屏世界・广告人，2013，12：46-47.

第3篇：大数据在社交媒体的应用范文

一、新技术和新媒体的影响

1. 社会化媒体（微社交）

社交媒体（Social Media），也称为社会化媒体、社会性媒体，从技术上来讲是指允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的工具和平台。社交媒体的产生，依赖的是WEB2.0的发展。从内容上来讲，所谓社交媒体应该是大批参与者自发贡献、提取、创造新闻资讯，然后传播互动的过程。社交媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，现阶段主要包括社交网站、微博、微信、QQ、博客、论坛、播客等等。随着4G的到来，基于视频应用的社交媒体又将搅动起一番新的浪潮。

社交媒体近两年的飞速发展对社会生活的方方面面产生了巨大的影响，微营销、微社交这些理念逐渐进入了我们的视野，改变着我们的社交习惯、消费习惯，进而对服务方式、内容产生影响。

2. 移动互联网

移动互联网是移动通信网络与互联网的融合，通过这种融合催生了大量的移动互联网业务，并且正在成为客户应用的主流，典型的就是APP和腾讯的微信。

人的需求和技术的可能性是发展的最主要原因，移动互联网的普及也离不开这些因素，总结归纳有一下几个方面：

（1）人们对互联网的深度依赖

（2）3G的普及、4G的即将全面商业化和无处不在的WiFi

（3）手机终端智能化的普及

（4）以APP为代表的轻量级应用的丰富

随着3G的普及、4G的到来和智能手机的普及，带宽瓶颈不是问题，信息终端的移动性也不是问题，正像中国移动在广告中宣传的那样：未来已来！移动互联时代真的到来了。

3. 云计算和大数据

2013年大数据成为热点，我们很多人是从英国作者舍恩伯格所著的《大数据时代》中了解到了大数据。其实最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡认为：数据已经渗透到当今每一个行业业务职能领域，成为重要的生产因素。

大数据的产生是信息技术发展到一定阶段的必然结果，近二十年来PC、平板电脑、手机的大量普及，互联网已经渗透到社会生活的方方面面，数十亿的人在线从事着各种商业活动、社交活动，产生了庞大的数据，并且以前所未有的速度继续产生着海量的数据，这一切都为大数据的挖掘与分析提供了可能性。云计算和大数据正在改变着信息技术的全貌，并对基于信息基础之上的商业模式、商业运营产生深远影响。

麦肯锡在最新的《信息技术引领未来商业模式10大趋势》中第二项提到“大数据”和高级分析，认为：“数据和分析已经成为新型竞争力的一部分，企业越来越善于创建更为精细的消费者群体细分，并为其定制产品和服务”。

二、推动客户服务方式转变的原因

新技术和新媒体的广泛应用推动着商业模式的创新，改变着消费者的消费习惯，必将推动着客户服务方式也发生深刻的变化。

1. 商业模式的转变

到目前为止，电子商务经历了B2B、B2C阶段，正在向O2O模式发展，商业形态变了，商业模式层出不穷，传统的商业模式已经越来越不能适应，基于互联网思维对传统产业进行改造升级成为趋势。

随着电子商务迅猛发展，体验式营销、互动式消费、情感式消费成为一种趋势。未来的商业营销是建立在“社区”营销基础上的，这个是广义的社区。新媒体的基础是什么？社区，每个企业都要营造自己的虚拟社区，通过这个生态环境的建立，社区大量的粉丝就是你忠诚的客户。我们过去把提高客户满意度作为客户服务的重要指标，新媒体将是提高客户忠诚度的一条重要渠道和途径。

2. 消费者习惯的转变

消费者习惯也在发展着变化，我们都知道客户需求推动客户消费，客户消费接受客户服务，这是传统的消费——服务模式。当今社会“体验式营销”风靡，正日益被商家和消费者认可，所谓体验式营销就是通过营销策划让客户首先感受并体验产品和服务而区别于传统营销模式。体验营销通过看（See）、听（Hear）、用（Use）、参与（Participate）的手段，充分刺激和调动消费者的感官（Sense）、情感（Feel）、思考（Think）、行动（Act）、关联（Relate）等感性因素和理性因素，重新定义、设计的一种思考方式的营销方法。这种思考方式突破传统上“理性消费者”的假设，认为消费者消费时是理性与感性兼具的，消费者在消费前、消费中和消费后的体验才是购买行为与品牌经营的关键。通过体验营销，客户了解产品的价值和使用，消除了客户疑虑，建立起了商家与客户的信任关系。

随着移动互联的发展，O 2 O（Online To offline）成为今年非常热的一个概念，通过线下商务和互联网结合在一起，虚拟和现实交融的互动式体验，刺激吸引“时常在线”用户的消费欲望，极大地扩展了商家与消费者沟通互动的广度和深度。未来的消费模式很可能是“所见即所得”，客户在网上和线下看到一款自己满意的产品或服务，通过手机向多家商家查询价格，最后以最满意的价格下单成交，基于物联网的的物流配送将快捷地把所购买的商品送到他的手中。

三、客户服务新趋势的探讨

1.客户服务内涵的扩充

客服中心已经从过去的向客户提供服务支持的单一模式向客户行为分析、客户心理把握、客户需求感知全方位转变。麦肯锡在《信息技术引领未来商业模式10大趋势》第四项中提出“一切皆服务”认为“购买和销售由实体产品延伸而来的服务，这一商业模式的转变正在加速”，提升和完善客户服务方式，从而使客服中心服务具备了五大核心要素：

（1）面向用户的完整行为过程

（2）完善的服务价值链

（3）情感服务、信息服务、实体服务和全媒体通信服务无缝融合

（4）专业化、个性化、差异化和综合化

（5）多主体服务、互为补充

以上将成为客户服务的新趋势。

2.服务渠道和服务方式的变化

从电话渠道过来的客户语音服务需求会减少，基于在线客服、微信、微博等社交媒体的客户服务将会大量增加。在这里我举一个例子，小米的商业模式无疑是成功的，小米微信公众帐号后台客服人员有9名，这9名员工每天回复100万粉丝的留言，通过微信帐号后台回复用户的留言。小米开发的微信后台可以自动抓取关键词回复，微信客服人员进行一对一回复。过去小米主要是通过群发短信，100万短信发出去，就是4万的成本。微信使小米的营销、CRM成本降低。所以从这点来看，社交媒体将会成为客户服务一个重要的渠道。

互联网的发展使我们人与人交往的空间不再成为障碍，移动互联网的发展使得时间不再成为我们社交的障碍。随着社交媒体等新媒体进入客户服务系统，客服中心除了满足客户服务的需求外，由于社交媒体的特性，客户黏度会大大增强，这必将带来客户服务的频度、服务的周期、服务内容、服务要求的变化。客户服务需求的频度会增多，交互会越来越频繁，持久沟通联系的客户会越来越多，这样客户感觉服务就在身边，触手可及，客户的忠诚度和信赖度将会大大增强。同时移动互联网的发展，客户基于不同服务场景的服务需求将会使沟通内容的广度和深度与过去不可同日而语，越来越多样化。

前面已经讲了“一切皆服务”将会成为商业的趋势，营销和服务更加密不可分、不分彼此，严格意义上的呼入服务和呼出营销界限将模糊，座席将成为“全能战士”，客户服务必须适应这些趋势。

3. 客户中心服务系统的变化

（1）现在的客户服务中心以电话呼入呼出为主要服务手段，系统主要是通过硬件+呼叫中心中间件+CRM软件构成，通过自动语音和人工座席提供服务，讲究的是系统的稳定性，支持多硬件厂商、报表系统丰富、开发接口支持业务快速开发。我刚才讲了通过社交媒体等新型媒体过来的客户服务会呈上升趋势，传统的电话联系是间断性的、持续性不够的，颗粒度太粗，已经不能完全满足和适应今天客户服务的要求了，基于场景的、支持体验式感受的、满足移动互联和社交媒体的客户服务系统将会占据主流，客户随时实地的服务需求会得到满足。

（2）“业务为王”、“内容为王”的理念将会将会在客服中心系统越来越突出，媒体类型将不会被置于优先考虑的位置，将会降到一个从属于业务的地位，业务驱动为主将会是主流。业务模式决定业务流程，业务流程驱动媒体应用。

（3）现在大多数座席的CRM系统都是通过来电弹屏，弹出客户资料，区分新客户还是老客户。这种方式越来越不能适应媒体渠道的多样化，也不能适应社会媒体的引入带来的客户类型的多样化。业务系统只有对客户分类进行更加精确的划分，通过这种对客户的精确细分，客户服务更加有针对性，客户才能得到一对一的贴心服务。

（4）CRM系统将把对客户数据分析和挖掘功能放在重要的位置，系统从简单的客户资料管理、业务流程管理向客户数据分析和挖掘转变，通过对CRM系统积累的巨大的数据进行分析和挖掘，实现对客户行为的分析、对客户心理的把握、对客户需求的感知，为企业运营决策、市场营销、客户服务流程优化提供依据。

第4篇：大数据在社交媒体的应用范文

一年一度的腾讯智慧峰会，已经成为数字营销领域不可或缺的盛事；而与此共生的思潮和方法论，也对营销行业产生了强烈的冲击。

我们进入了“大数据”时代。

说这话的是腾讯公司网络媒体事业群总裁刘胜义，在2012年4月24日北京召开的腾讯2012智慧峰会上，他刚作为中国数字营销界惟一代表，从纽约参加完美国全球数字峰会归来。

大数据到底有多大？

在这次集结了全球著名畅销书《公众风潮：互联网海啸》作者乔希·贝诺夫（Josh Bernoff）、畅销书《社会消费网络营销》作者拉里·韦伯（Larry Weber）等众多国内外营销行业的一线专家、学者、从业者的峰会上，“应势而变应人而熠”的主题异常突出。营销环境发生了哪些变化，应该如何有效应对？

刘胜义说，由于实名制社区以及电子商务应用的普及，用户的网络ID和真实身份产生了更多关联。现在的营销，需要更多地倾听、理解用户需求，通过解读数据来获得营销洞察并制定方案。

乔希·贝诺夫用“公众风潮”去描述互联网在全球范围内所带来的营销变革。通过对中国社会文化的调研和用户洞察，“中国消费者的社会化生活时间更加碎片化，中国的社会化媒体也没有如在美国出现的Facebook或Twitter那样的一家独大的局面，中国的社会化媒体似乎更需要一种更为强大的整合能力和跨平台发展”。他认为中国具有深厚的社会化营销土壤，但营销者仍面临如何明确目标、打造传播内容、评估营销结果等各方面挑战。

拉里·韦伯在会上分享了在亚马逊非常愉快的一次购物体验，因为亚马逊知道怎么创造环境、合理使用大数据，并且优化和分享它们，为用户提供了适时、适合的信息。他以国际范围内最为出色的运用社交网络和社会化媒体的营销案例，并点明了其如何充分发挥了社会化媒体的魅力。

坐拥7亿QQ用户、4.25亿微博用户、2.024亿朋友网活跃用户及突破1亿微信用户的腾讯，有海量的数据在平台上产生。如果广告主通过有效的推广流程，把腾讯用户和品牌消费者的关系联动起来，形成一个营销闭环，那么，“大数据”的价值就真正展现出来了。

当然，数据挖掘并非意味着侵犯用户隐私。大数据是整个WEB2.0革命的重要组成部分，世界网络业的领军公司，例如Google，Facebook，苹果和亚马逊这样用户广泛、数据完备的公司都在探索此类服务，并已经处于先发位置。中国的营销人，也要因势而变，尽快拥抱大数据时代的到来。

大块头有大智慧

在峰会上，腾讯正式了其酝酿已久的社会化营销平台。刘胜义表示，“腾讯社会化营销平台的上线，是腾讯社会化变革最主要的动作，是广告产品全面向社交化升级的最重要环节。”

据介绍，腾讯社会化营销平台集用户、产品、技术和方法论于一体，广告主不但可以通过该平台选择自己需要的广告产品，还可以通过后台随时监测广告效果，随时根据需求优化、调整投放策略，并且全程按效果付费。这也是国内首个开放、自主、可控的数字营销平台。

腾讯公司网络媒体产品部助理总经理刘曜表示，社会化营销平台让互联网营销服务变得更加人性化。营销模式从聚众、分众过渡到了如今的开放时代，消费者的关系网络在互联网的推动下日益强大，广告主期望参与到消费者的关系网中，参与他们的沟通，从关注流量转变为开始关注消费者的反馈，也就真正形成了以人为本的营销。

网络媒体变革同时带来了营销方法论的提升，新的方法论将更多地基于社交化、人性化和便携化的思考。在以影响人的内心和价值观为核心的营销3.0时代，升级后的腾讯智慧MIND营销方法论，将体现互联网眼球经济向互动经济演进的基本方向。

腾讯公司全国策划总经理翁诗雅表示，“腾讯社会化营销平台的，开启了国内社交网络的商业化实质性阶段。腾讯的一系列富有前瞻性的可视化产品上线，将带领所有合作伙伴提前步入全民社会化营销时代。”

基于此，腾讯2012年全面启动社会化战略，一方面展开腾讯社会化媒体和社交网络的内部融合，通过对旗下腾讯网、腾讯视频、腾讯微博、QQ空间等平台的社交化改造以及平台融合，增强社交价值，提升腾讯网络媒体在社会化营销领域的实效。另一方面，腾讯微博与QQ空间已经开始全面融合，各媒体产品也在全面升级。

第5篇：大数据在社交媒体的应用范文

 

英国主流媒体堪称是数据新闻的先锋，《卫报》《经济之家》《金融时报》等都是全球数据新闻的引领者。对此，本文结合英国主流媒体数据运用的理念与实践，探讨其数据新闻的特色和借鉴意义，以期为我国数据新闻的发展提供有益参考。

 

■英国主流媒体数据新闻的特色

 

开放式数据运用理念。英国主流媒体的数据运用理念，是其发展战略构建与商业模式探索的核心组成。2012年，《卫报》率先提出了“开放式新闻”的全新理念和模式，成为了大数据时代最具开创性的新闻媒体商业模式。在新媒体的冲击下，传统媒体的发行量与广吿额呈直线下滑的态势，生存危机日益严峻。尽管传统媒体始终在探索数字化转型之路，但却未能构建起成熟完善的盈利模式，其数字媒体的付费订阅和在线广告已经无法支撑其未来发展。英国主流媒体在《卫报》的引领下，纷纷调整商业策略，将开放列为根本指导原则，以内容开放拓展盈利渠道。以《卫报》为例，从2006年发展至今，其先后开放了评论平台、数据平台、技术平台，并最终确立了“开放式”新闻模式。《卫报》逐步构建了大数据开放式新闻制播架构’充分彰显了开放式数据运用理念，定位日益明确和坚定，这已经成为英国主流媒体数据新闻的根本所在和特色之处。

 

专业细致的数据分析。在英国，几乎所有媒体机构都设有专门的数据分析部门，数据分析师已经成为新闻制播中不可或缺的重要力量。为了充分挖掘数据背后的价值’《卫报》研发了一套名为Ophan的数据监测系统，成为了解受众的“神器”，可以帮助媒体从业者更为便利地进行数据处理与分析，为《卫报》精准快速地测量社会媒体信息流量创造了有利条件。从该监测系统中能够很容易观察出内在规律，比如一则新闻信息若是在1小时内依然没有引起受众的关注，那么它就不会再引起更多的关注。不难发现，社会媒体数据实时监测是非常严格和残酷的。要怎样才能做到数据分析的专业化和细致化，比如对一家点击量上亿的网站进行数据分析时，要细化到受众具体浏览了哪些新闻以及点击后的效果，并精准算出每个访问量的价值以及怎样才能引起受众的有效关注，避免出现无效点击，充分挖掘点击量背后的数据价值。“邮报在线”监测系统，每10分钟会进行一次数据统计，分析哪类受众在阅读他们的新闻。此外，《每日电讯报》的Parsely数据监控系统，时刻都在对受众浏览情况进行数据统计和分析，具体到每一条新闻、每一条广告的点击量，并进行实时呈现。

 

数据技术下的精准广告投放。2()12年，《卫报》与定向网络广告公司(Quantcast)建立了合作关系，希望依托大数据技术进行广告受众的细化，以实现广告的精准投放，拓展盈利空间。该广告公司首次采用了小组抽样数据+Cook-ies追踪的方式，对全球近10亿的受众展开跟踪。通过对消费者上网行为的分析，加深对受众需求的研究。其中尽管不涉及受众隐私信息，但受众性别、年龄、学历、家庭情况等重要信息，都可以被精准地抓取出来。以此为依据，广告主、新闻媒体和目标受众之间的关系就被进一步拉近了，广告投放的针对性和有效性得到了显著加强。《卫报》相关负责人表示，《卫报》在广告受众定位及提供广告服务等方面，已经取得了新的突破，经验更加丰富。以往的广告模式，是先猜测受众的需求，然后进行产品和服务的生产，再构建一个受众群体，最终将产品卖给他们。但当前包括《卫报》在内的英国主流媒体，正在积极打造由广告受众和广告主等利益相关体组成的社区，并通过媒体的引导实现彼此的交流互动，实现广告精准投放，提高广告营销的效率。

 

媒体数据的商业应用。在数据新闻的发展过程中，要想形成成熟完善的盈利模式，就必须要明确受众会在何种情况下最有可能进行数据信息购买。英国媒体专家指出，媒体要善于将庞杂无序的数据进行整合，使之成为有价值的产品，然后将其提供给广告商。可以说，媒体数据挖掘的根本目标，就是高效地获取、掌控、传播数据，并实现其广泛的商业应用。多年来，《金融时报》在数据驱动营销方面进行了大量有益探索，通过智能化市场营销，成功实现了数字版订阅量is%以上的增长。《金融时报》还成立了专门的管理部门，对核心分析平台和内部数据库进行管理和开发，研发出针对性强、个性化强的信息产品，以便进一步拉近与受众的距离，但目前这一平台建设已经交由亚马逊公司专门处理。目前，英国主流媒体已经发现，专家对大众化数据的利用将有效扩大数据的边际效益，精准的受众数据分析可以有效拉近传媒企业与受众的距离，确保传媒企业的健康发展。而媒体数据的商业应用，则促使了传媒产业由以往的数量竞争向质量竞争转变。

 

■英国主流媒体数据新闻的借鉴意义

 

注重数据的新闻价值。传统新闻报道中，选题的依据主要是看新闻事件是否具有新闻价值，价值越高就越值得报道。而在数据新闻中，选题的依据就变成了数据是否具有新闻价值，是否具有可获得性，因此这两大要素就成为了数据新闻选题的核心标准。在对英国主流媒体的关注度较高的数据新闻进行分析时发现，不管是有关就业、医疗等民生问题的数据报道，还是有关经济发展的数据报道，或者是有关假H增重等趣味数据的报道，都符合新闻价值标准，都属于非常好的新闻选题。相反，对于体育赛事中比赛选手或队伍历年得分的汇总，对于戛纳电影节各奖项获奖者的集锦，等等，尽管这些数据满足可获得性标准，但在新闻价值方面，却远不如体育赛事中谁夺得了金牌或冠军、电影节中谁夺得了影帝影后等更具新闻价值。

 

挖掘数据背后的价值。庞杂的数据是大数据时代的首要标志，再加上许多国家都有数据公开的政策，不仅成立了专门的数据公开平台，民众还能够通过合法途径获取相关信息数据。可以说，在大数据时代，受众能够通过互联网等渠道获取大量免费的、权威的数据。尽管如此，并不代表普通受众可以充分理解这些数据，更无法谈及将数据应用到社会实践和生活决策中。无法利用的数据就变得毫无价值可言了。而媒体的职责，就是利用科学途径去挖掘数据背后价值，发现其中的问题;或者进行不同领域的数据组合处理，发现对于受众有价值的信息，然后以数据新闻的方式进行价值再现，提高数据的利用率。在英国主流媒体的数据新闻中，大部分都是通过对数据的呈现，将其背后的价值挖掘并呈现给受众，而这也是国内新闻机构需要学习和借鉴的。

 

注重与受众的互动。加强与受众的互动，始终都被认为更有助于信息传播。目前，英国主流媒体在数据新闻制播过程中主要采取开放评论平台、数据众包、使用动态交互图表、介绍数据新闻生产方法和公布数据调查结果等方式与受众展开互动。以介绍推广数据新闻生产方法为例，一方面，英国主流媒体经常会在门户网站推广数据可视化的软件、数据获取平台、数据新闻制作经验等，向受众提供免费的数据新闻制作教程;另一方面，英国主流媒体在所有数据新闻中都会提供报道所涉及数据的来源和下载渠道，并鼓励受众进一步挖掘数据背后的新闻价值，然后将受众制作的优秀数据新闻到数据博客平台进行共享。可以说，通过与受众的互动，媒体能够实现受众数据的收集、调查数据的收集、数据众包及与受众交流等多种目的。而媒体与受众的互动也有效强化了受众参与感，充分满足了受众的个性化需求，有效提高了媒体的品牌关注度。

 

加强与社交媒体的合作。大数据时代，加强与社交媒体的合作，是传统媒体应对新媒体冲击的有效途径。英国主流媒体主要通过将内容分享到社交媒体上和从社交媒体中收集信息数据两种方式，实现与社交媒体的合作。一方面，媒体所的数据新闻要设置分享标签，受众只需点击鼠标就能够将自己认为优秀的数据新闻分享到Facebook、Twitter等社交平台上，这样一来，不仅能够拓展数据新闻的传播渠道，而且能够提高媒体影响力。另一方面，网络受众数据的收集是主流媒体的一大数据源，而社交媒体则是网络受众数据形成的一大阵地，每时每刻都会产生大量的受众数据，若是这些数据可以得到充分挖掘和利用，那么将进一步完善主流媒体的数据采集系统。

第6篇：大数据在社交媒体的应用范文

【摘 要】当今我们已经处在一个高度信息化的大数据时代，尤其是商界对于大数据时代的来临已经做出了巨大的变革，那么对于和信息、数据息息相关的新闻传播行业来说，大数据时代的来临也必然会引起一系列的变革。本文主要讨论在大数据背景下，技术的革新导致传统传播方式的改变，新媒体与传统媒体将面临的困境是什么？传统媒体会不会失去主导地位？并初步分析新媒体与传统媒体未来的发展趋势。

关键词 大数据 新媒体 传统媒体

一、大数据的产生与发展

大数据,又叫巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。“大数据”一词最早是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生存因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”①2011年麦肯锡公司引出“大数据”后，首先对商业产生了巨大影响，开始出现以精准营销模式为主的销售方式；如卓越、亚马逊、淘宝等电子商务平台主动推荐客户需要的产品，从而定制个性化推荐服务。

二、大数据对媒体产生的影响

随着大数据时代的到来，新闻行业开始挖掘大数据所带来的价值，在新闻的编写、形式、内容等方面做出了一系列的变化。首先，智能手机的普及、社交媒体的发达使人们已经进入一个全媒体时代，人人都可以成为新闻记者，新闻报道已经不再是媒体人的专利了。大数据时代的来临，联网的网民和各种电子记录设备散布在各个角落，新闻的时效性也大大提高，当今最具时效的新闻来源已经从以前“到现场”的人转变为“在现场”的人。其次，从媒体报道内容上看，新闻评论强调原创、深度、数量有限，在大数据时代容易被海量的数据所淹没。每天每个网民都会产生大量的文字、视频、音频内容，通过互联网传播。在这些海量的数据面前，媒体的新闻报道是重要数据，但同时也是少量的数据，媒体如何生产、收集大量的、重要的数据是当下无可避免的挑战。此外，从媒体从业人员来看，记者编辑不仅要具有熟练的使用文字、图像的能力，还需要懂得如何收集、整理、分析数据，并熟练的运用各种新型的终端设备平台。总之，大数据的来临已经改变了传统的传播方式，在新闻行业转型的过程中存在着机遇与挑战，传统媒体和新媒体都应该充分利用大数据进行自身的改革与完善，在摸索中前行。

三、传统媒体与新媒体的发展困境

1、新媒体的困境——激烈竞争

新技术的革新必然会影响一个时代的发展，淘汰旧的工具。但是对于目前的现状而言，新媒体也面临着巨大的困境和挑战。一个典型的代表是新浪微博。曾经在2011年扛着“自媒体社交媒体大旗”的微博出现在我们的生活中，以一种无可匹敌之势进入到移动互联网当中。它给受众带来了一个更大的“发声”平台，改变了传统的传播模式。但微博如今的现状呢？现在的新浪微博已经入不敷出，在它引领的几年时间内越来越强调它的新媒体属性，而忽略了它的社交工具的作用。笔者认为这样的悲剧已经是不可避免的。而作为后起之秀的微信，由于充分明确了自己的定位，现在已经逐渐胜过微博的地位。当然，这两个产品有许多共性。但是正因为他们的定位不同注定了结果的不同。再加之四大门户网站之间轰轰烈烈的微博大战，最终新浪微博虽然守住了老大的位置，但是到目前为止还是没有找到一个合理的盈利模式，这也是新浪微博逐渐式微的原因。同时在微信引领潮流之后，也不断出现了陌陌、米聊等这一类的社交软件，竞争也日益激烈，其结局也可能还是一样。竞争会导致传媒行业迅速的发展。但是，当竞争超过一个标准后必然会带来负面影响。当新闻成为一种商品时，消费是一种习惯，移动互联网业是一种消费、一种习惯。在这样的一个环境里，笔者认为，新媒体目前所面临的最大困局就是竞争，并不是完全繁荣的局面。

2、传统媒体的困境——过分安逸

对于我国的传统媒体而言，都知道面临新媒体威胁与挑战是巨大的，但是传统媒体一直拖着，没有做出实质的改革。直到2013年上海《新闻晚报》的停刊，传统媒体才意识到真正的危机。前几年，虽然传统媒体的人员收入都受到影响，但是影响到的只是才入行的新闻人员。同时我国是体制内新闻，有国家的扶持、是主流媒体、权威性高，对于新媒体而言很多方面上都占据优势，比如官方媒体身份，新闻特权（记者证）等等，只是传统媒体没有善加利用。而新媒体的出现打破这种局面，不断地向权威挑战、向权威质疑，从传统的自上而下的纵向传播，到新媒体时代的平行传播。所以传统媒体面临的不是技术危机，更多的是信任危机，但是情况也不是所想的完全悲观。就如我们进入了汽车时代，但自行车行业却找到另一种定位，它成了人们休闲、健身的好工具，身价更胜以前。同样广播在电视冲击下不断式微，但是由于汽车普及，也迎来了生存空间。

四、传统媒体与新媒体的发展趋势

在大数据时代下，新媒体和传统媒体可以充分利用各自的优势进行互补，相互融合。两者之间并不是相互排斥、此消彼长的关系②。新媒体与传统媒体二者融合是其发展的必然方向。单一的媒体在大数据时代将失去竞争力，大数据时代需要的是多种传播手段综合运用的媒体。

首先，新媒体与传统媒体融合可以使内容更加丰富、更加广泛。传统媒体凭借强大的公信力、庞大的受众群体及权威的舆论地位，在传播活动中发挥着重要的作用。但传统媒体信息容易受版面、时间等条件的限制，而新媒体则不受这些条件的限制③。其信息具有海量特征，并能同时结合声音、图片等信息，使的信息内容更丰满生动。从不同的角色角度帮助传统媒体传递更加丰富的信息。

其次，新媒体与传统媒体的融合可以增强其有效性和及时性。新媒体主要以互联网为平台进行信息的传播，可以使新闻信息更加迅速、便捷的传播到更广的范围。比如重大的自然灾难的报道，传统媒体受到地理因素的影响，无法最快、最有效的对灾难地区进行信息的采集和编排，实时信息无法及时的传递到外界，导致有意义有价值的新闻流失。而与新媒体融合之后则可以避免这种情况，可以依靠新媒体的优势将灾区情况传递给外界，与传统媒体形成互补。

最后，无论是新媒体还是传统媒体当下都处在大数据时代。对于传媒行业来说这是一个最好的时代，任何时候也不曾掌握如此强大的话语权，同时这又是一个最坏的时代，不创新就必然会被淘汰。新媒体与传统媒体互相融合，各自做出独一无二的精品内容、勇于创新才能立于不败之地。

参考文献

①中国大数据，《带您了解大数据》，

thebigdata.cn/YeJieDongTai/8470.html

②汤宇时，《传统媒体如何应对新媒体时代的转型》[J].《中国传媒科技》，2012（10）

③盛雪，《探讨全媒体时代下新旧媒体的融合》[J].《新闻传播》，2014(1)

第7篇：大数据在社交媒体的应用范文

[关键词]大数据；新闻传播；影响

引言

大数据时代主要就是在个人计算机的不断发展过程中所带动发展的，这一发展对传统的媒体产生了很大的影响，尤其是在新闻数据的采集以及分析等方面，使得人们在工作的效率上得到了提升，让新闻传播更加迅速快捷。在这一背景下对大数据新闻传播理论进行研究就有着实质性意义。

1.大数据的主要特征及对新闻传播的影响

1.1大数据的主要特征分析

大数据的主要特征就是体现在大上，体量相对较大并有着其多样性，在传播的速度上也相对较快，这一技术能够从海量信息当中获得所需要的信息，对此次的处理问题就比较有效。大数据的作用不只是能够获得定量信息，同时也能在有价值信息获得基础上在技术的研发上得到进一步加强，从而来顺应信息技术的发展趋势。大数据作为是信息时代所产生的，将其在新闻行业当中得到应用就有着姣好的作用发挥，能够将新闻传播的时效性得到保障[1]。数据处理技术能够对新闻数据加以处理，从而实现数据的提纯，并且在大数据下媒体也不需局限在事件间的因果关系。

1.2大数据对新闻传播的影响

大数据对新闻传播的影响是多方面的，主要体现在对传统新闻表达的形式有了相应的改变，传统新闻传播过程中，在表达的形式上相对比较单一化。而大数据的出现就使得新闻在表达的形式上多样化，丰富了新闻媒体的传播形式。在互联网以及高科技含量的信息化处理终端的大数据下，能够将新闻传播的方式综合性的得以体现，这就对新闻传播渠道得到了有效拓宽。

再者，大数据使得新闻传播在交互的关系上得到了进一步强化，新闻传播中能够通过大数据进行，并且民众也能够得到多个个性化数据或者是原始的数据，能够及时准确的让民众对所发生的新闻事件得以全面了解，让民众能自发的参与到新闻传播过程中。大数据的作用在这里就成了新媒体和民众交流的桥梁[2]。

另外，大数据的发展也对独特新闻媒体传播的形态及格局产生起到了促进作用，能够在大数据作用下在高效以及具象的效果下来传达新闻，能够动静结合的对新闻进行传播，所以在新闻传播的表现形态上得到了体现。还有就是大数据使得数字化新闻传播的范围愈来愈广泛，在移动通信以及互联网等作用下，对新闻传播的数字化也得到了实现，这就对新闻传播的效率得到了提升，人们通过移动终端能够随时的新闻，这一发展对传统的新闻传播模式就形成了很大的冲击，促进了传统新闻传播的改革。

2.大数据背景下新闻传播发展策略

2.1新闻传播的重构

大数据背景下对传统的新闻传播起到了促进改革的作用，新闻传播重构就成了必要，由于大数据对传统新闻的传播方式和格局有了影响，就迫使新闻传播力进行重构。而新闻传播力主要就是通过技术以及内容、表达、渠道等多种因素进行综合而成的。新闻传播技术的先进性对传播力有着很大的影响，大数据这一技术对传统新闻信息选择方式有着改变，并在这一技术的熟练运用下对民众的新闻需求的满意程度也会逐渐的提升[3]。要能够实现新闻传播的重构就要能够对大数据的能力进行最大化的整合与优选，并加强对大数据当中新闻价值能力的挖掘，最后就是事实精确、快速及时的传播。大数据的发展在当前已经成为趋势，在这一过程中对新闻信息的混杂情况要能够得到充分重视，对新闻信息的收集以及跟踪并作出预判等，这也成了大数据时代新闻传播的要素。通过大数据技术来对新闻质量进行提升，这是比较重要的一个课题，由于信息源的混杂，所以民众对新闻的理解及把握是不深的，标题式的新闻对人们的吸引愈来愈重要，所以必须要能够保证新闻的质量才能够对传统新闻的传播能力得到提升。在大数据的平台以及技术基础上能够将人们的视野得到有效拓展，对信息的来源也能得到拓展，能够有效对以往的报道单一以及信息量贫乏等问题得到相应的解决。

2.2新闻传播的新方式

大数据时代的到来一些新的技术也受到人们的关注，新的媒体也成为新闻传播的焦点。通过媒介的融合传统的广播电视传媒也有着一定程度的发展。在媒介融合的速度上得到了加快，技术融合对传统媒体间的隔阂得到了打破，从而提供了共同的平台，能够得到资源上的共享，在新闻采编的流程上也得到了加快，在各种媒体的优势作用下新闻传播的速度得到了加快，所以在成本上就得到了相应的节约[4]。再有就是社交电视产品的出现对新闻传播也有着促进，在使用社交服务电视服务的用户数据实施分析挖掘的过程中，也能够对电视节目的收视率得到预测，移动终端也对社交电视进程得到了加快。数字化的广播以及网络广播等对新闻传播的速度加快也有着明显的体现，大数据时代将多种媒体进行有机融合，能够在新闻传播过程中满足不同受众的要求，个性化的服务也能够得到体现，能够根据受众的要求来传达内容。与此同时的微博微信等新的传播工具的出现，对新闻传播的效率又有了进一步的提升，自媒体的发展使得新闻的传播方式更为方便快捷，人人都能够成为新闻的第一传播源，这是传统的新闻传播所不能达到的。网络用户在自由度层面也有了比较重要的体现，用户主导新闻的走向已经有了相对比较明显的呈现，在今后的发展过程中加强对新闻传播的质量管理也是一件比较重要的任务。

3.结语

综上所述，对于大数据时代的新闻传播要能够从多方面进行考虑，找到适合受众的传播方式并制定详细的规划，将多种媒体得到有机结合，将新闻传播的效率最大化的呈现出来，这样才能将大数据的作用充分利用，才能为我国的新闻传播事业做出贡献。由于本文篇幅限制不能进一步深化探究，希望此次努力对新闻传播的发展有所裨益。

参考文献

[1]刘世同.用数据说故事――大数据时代下的新闻业态重构[J].新闻窗，2015（03）

[2]黄杰.大数据时代新闻传播模式的变革研究[J].视听，2015（06）

[3]刘常安，柯安民.大数据与新闻创新[J].新闻前哨，2015（06）

[4]丁凤泽.报纸副刊版面创新的三项注意[J].科技资讯，2015（01）

作者简介

唐魏（1987.09―），男，汉族，重庆，高级记者、特聘研究员，博士，全国十佳选派干部，乐山师范学院客座教授，新闻文学教育、经济及管理方向.

谢少克（1972.11―）南，汉族，河南洛阳，乐山师范学院组织部，干部管理方向.

*通讯作者：董小玉（1956.03―），女，汉族，重庆，博士后、博导，西南大学新闻传播学院院长、教授，新闻传播、文学与文化传播方向.

第8篇：大数据在社交媒体的应用范文

关键词：大数据；广告传播形态；广告产业

“广告产业的发展有三个重大背景，一是经济全球化与传播全球化，二是整合营销传播，三是数字传播技术”[1]。如果说经济全球化与传播全球化导致广告公司全球化业务运作的改变，那么整合营销传播和数字传播技术则推动着现代广告业从业务内容到业务模式的整体变迁和转型，发生在广告产业的变革将是不可扭转的趋势。

一、大数据带来传播模式的变革

大众媒体时代的广告传播纯粹追求人群数量，以扩大覆盖面来提高传播效果，以大众媒体内容与广告信息的关联程度锁定目标人群，形成了广而告之的“漏斗式”传播模式。此后的各种分众传媒虽然传播精准度不断提升，但实质仍是媒体本位，未能实现对目标人群的精准锁定。基于大数据挖掘的广告传播是完全针对个体的精准传播。例如耐克公司在2012年奥运期间，分析用户账户与耐克微博之间的关系，为喜爱某种体育运动的用户提供对应运动的广告内容，对于那些没有关注特定运动的用户则自动推送另一套广告。这种传播模式大大降低了广告的入侵性，让广告内容“去广告化”，走向“信息化”，有效提升了传播效果和品牌美誉度。

二、大数据技术引发广告效果测评的变革

广告大师沃纳梅克曾说：“我知道我的广告费有一半浪费了，但遗憾的是，我不知道是哪一半被浪费了”。广告效果测评一直是传统媒体时代广告传播的重点和难点。通常广告公司只能以电视收视率抽样调查或报刊发行量作为效果测评指标，误差较大，且无法计算出有多少购买行为是直接受广告影响造成的。大数据时代，以用户行为轨迹作为导向，通过对用户品牌偏好、内容浏览、应用程序使用习惯、好友关系链等大量数据的分析，对用户进行标签化定向，构建精准的定向广告系统，实现产品和品牌信息的精准化。从购买媒体资源到购买有价值的消费者，从广告效果后测到广告效果数据全流量采集，大数据技术不仅使广告效果测定变得简洁直观，也可随时根据广告效果调整传播策略。

三、大数据带来广告业的技术革命

广告业是技术与人才密集的行业，信息传播技术促进了广告制作水平的提高和广告传播形态的演进。伴随着大数据脉搏的跃动，广告业迎来了又一轮技术革新浪潮。“我的数据”、“自我量化”、“纳米定位”……一系列新概念和广告新形式不断涌现。在国外，借助摄像头和传感器，一种与数据结合的智能户外广告能够准确抓取受众的性别、肤色、高矮、胖瘦等各种数据，针对不同受众投放不同广告，如为脸上有痘的受众播放治痘产品的广告，为女性群体播放最新款服装广告。同时，LBS技术与移动互联网广告技术的快速发展，推动了基于智能手机传感器的广告测评系统的产生。该系统可根据用户搜索的关键词发送广告，通过手机位置对广告效果进行追踪。大数据时代的互联网云计算，更为建立综合数据中心，实现有针对性的广告品牌数据服务提供技术保障。

四、大数据推动消费者洞察革新

新媒体时代的一个显著特征是“碎片化”。社会学研究表明，当社会阶层分化的时候，各个分化的阶层内部也在不断分化成社会地位和利益要求各不相同的群体。“在阶层‘碎片化’的基础上，消费、品牌、媒介、生活方式也正朝着‘碎片化’方向发生着相应变化，即社会阶层的多元化，消费者细分、媒介小众化”[2]。传统的抽样调研法越来越难以精确描摹和预测当今消费者的消费行为，大数据覆盖目标市场中绝大部分个体，广告公司可从内容接触痕迹、消费行为数据、受众网络关系等庞杂、琐碎的非结构性数据中提炼出消费习惯、态度观念、生活方式等深度数据。微观上，大数据实现了对消费者个体充分的数据支撑，广告主可自行开发数据软件了解用户习惯，进行精准营销。宝洁公司开发的一种叫做“消费者脉搏”的软件，设置了专门的重点词收集、查看所有的客户评论。耐克公司凭借一种自行上传运动时间、距离、热量消耗值的产品“NIKE+”（跑鞋或腕带+传感器）成功建立了全球最大的运动网上社区。

五、大数据重构广告产业格局

产业链的本质是用于描述一个具有某种内在联系的企业群结构，广告产业链是由广告产业及其衍生产业周围的各企业以广告服务联系起来的链式中间组织，包括广告主、广告公司和广告媒体三大主体。从价值属性来看，大数据广告产业链的形成，突破了传统广告“广告创意――广告制作――广告”的单一广告价值链。广告产业链上游催生了一批数据服务公司和以数据计算、存储、分析为业务，为广告业提供大数据技术支持的服务型机构，包括基于地理位置的数据服务公司，专门从事社交电视评论信息采集分析的数据服务公司、搭建广告交易平台的平台技术服务商和效果优化技术服务商。在大数据产业链核心，细分出一批以海量数据为支撑，利用定向技术、搜索引擎营销、口碑营销定位目标受众的新型数字广告公司，甚至出现了专门根据目标消费者的社交媒体数据，寻找明星代言人的社交媒体广告公司。大数据广告产业链下游，数字电视运营商、移动媒体服务商、网络媒体在运营过程中产生了海量用户数据，成为大数据的主要来源。新型广告公司具有消费者洞察的特殊优势，将挤压传统广告公司的生存空间。“当网络媒体既是基于用户兴趣、社交、搜索、购买等行为的海量数据供应商，又是能够实时监控广告传播效果的评测机构，能够为品牌商提供基于广告制作、、评估优化的‘一站式’互联网营销解决方案”[3]时，也就意味着传统广告公司所具有的渠道价值、创意能力、议价能力都将受到威胁。“广告业中心从麦迪逊大街正向硅谷漂移”[4]，对传统广告公司而言，只有主动与被动两种选择。（作者单位：西安工业大学人文学院）

基金项目：西安工业大学校长基金“陕西广告文化产业集群化研究”（XAGDXJJ1319）

参考文献：

[1]代婷婷.整合营销与数字技术背景下广告产业业务转型[J]，中国出版，2013（6）下.

[2]黄升民 杨雪睿.碎片化背景下消费行为的新变化与发展趋势[J]，广告研究（理论版），2006（2）.

[3]金定海 朱婷.移动互动中的价值驱动[J]，山西大学学报，2013（7）.

[4]陈培爱 闫琰.数字化时代的广告传播[J]，编辑之友，2012（9）.

[5]麻震敏.营销智慧的进化论[J]，成功营销，2012（6）.

[6]http：///gundong/detail_2012_11/05/18838971_0.shtml？_from_ralated.

第9篇：大数据在社交媒体的应用范文

最近一个十分火爆的议题便是Facebook申请上市，预估市值虽然很高但也没有高出大家惊叹的地步，主要是因为大家都觉得它似乎应该也值那么多钱，1000亿美元的估值宣告的不仅是Facebook成为市值最高的公司之一，也在宣告大数据爆炸时代已经到来!

事实上，facebook已经跟营销息息相关，许多企业在上面建立了主页，建构了自己的粉丝团与赞(I Like)活动网页，成都某外贸网站副总说，“我们有1／3以上的业务都通过Facebook推广；公司产品通过Facebook的人际圈子口碑相传，可信度与转化率都更高。”而针对海外市场进行网络营销的四海商舟已经为李宁、帅康、爱慕等中国企业经营其Facebook主页，进行品牌营销；在许多网络媒体与品牌企业的眼中，Facebook的价值不仅是带来大量营收，也带来了新的市场，改变了做生意的模式；因此社交媒体舆情数据分析的第三方软件与独立咨询公司层出不穷，此前Nielsen就购并了一家专门做Facebook数据分析咨询的公司，这正说明了许多大企业客户有了把外部社交网络数据纳入销售决策与预测之中。

什么是大数据?根据IDC的预测，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50％的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多，并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多，而社交网络仅仅是其中的一部分，我们所说的大数据包含了微博评论／论坛／SNS社区／物联网／舆情监测乃至于LBS商圈流量与气候互动因素；事实上，日本7-11就开发了一套系统，将POS机、物品分捡装置、便利店记录器的数据与天气预报资讯等结合，预测未来畅销货品与供货的及时性；这个例子说明了大数据爆炸虽然带来了新机会，但更多是需要企业改变现有营销数据搜集与预测习惯，更多的是改变决策习惯乃至4p相关的决策准则；但目前在国内，我们只看到越来越多舆情监测公司的出现，企业需求也是纷涌不断，这些公司都有了良好价值如CIC被奥美集团并购，但这些公司并未提供大数据整合，充其量也只是提供了新型社交媒体尤其是微博的舆情监测与数据分析!

上海我能调研咨询公司在本月收到几位客户咨询并开展了合作项目，企业客户以往做过微博的舆情监测，数据分析报告可说是比人高比Smart贵，但是在应用时往往发现这些数据有失真嫌疑，主要是中国互联网专业水军多，导致海量数据失准，因而他们希望能够找到其他营销数据结合在一起使用，并因此校正微博营销数据的偏差。我能调研为其设计了从日常营销数据，通路资讯／竞争者分析／市场调查U&A与微博舆情分析经统计模式校正的大数据整合模型，这个模型并不重要，重要的是基于大数据的营销流程再造，这才是大数据爆炸下的应有之题与重中之重!

此前不久在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上，大数据是框定的主题之一。该论坛的一份报告《大数据，大影响》，宣告了数据成为一种新型的经济资产，就像货币或者黄金一样；国内许多知名企业家都参与了该会，我不禁想，如果企业仅仅将这个主题当作未来的一个趋势，那这个企业将十分危险，因为这已经不是趋势，而是我们生活的现实，也许你不需如上世纪90年代像华尔街那样招聘天文学家和理论数学家设计晦涩难解的金融产品，或是如今天的IBM雇用了全球最多的数学博士来研究数据与各行业的应用(如石油勘探和医学之类的事情)；但企业家应该开始关心你的营销决策数据来源是哪些?数据如何被产生、收集、分析的?数据的量是否够?数据是否能够通过模型来建立参考常模与预测情境?这仅仅只需你办个座谈会，让你的营销／IT人员与市场调研或第三方数据咨询服务公司进行讨论，也许就能跨出很小但很关键的一步，从而让你在未来大数据风暴中越走越稳!