大数据技术在广播电视监测的应用

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【摘要】当前时期，信息传播技术的发展速度是较快的，在此背景下，新媒体、广播电视媒体也加快了发展的脚步，然而现行的监测系统却十分复杂，已经无法满足需要。大数据技术具有明显的优势，其所具有的海量性、可靠性以及高性能使其在广电监测中有着显著的应用价值。本文就大数据技术在广播电视监测中的应用问题进行具体分析。

【关键词】广播电视监测；大数据；技术应用

序言

在现阶段，移动互联网以及物联网等技术的应用是较为普遍的，这就使得数据增长异常迅速，大数据时代已经来到我们身边。然而用于广播电视监测的技术仍旧是十分复杂的，已经跟不上新媒体、广播电视媒体发展的脚步，监测的实效性也无法得到保证，若想使得这个问题得到切实解决，就要将大数据技术予以充分应用，确保广播电视监测技术的作用能够切实发挥出来。

1大数据核心技术分析

1.1数据预处理技术

在进行数据预处理时，最为关键的就是要对相关的大数据进行过滤、抽取。将数据抽取出后，必须要对这些数据进行过滤，也就是要数据当中提取出有价值的数据，无用数据则予以排除。数据的预处理是十分繁杂的，需要做好数据的变换、收集以及分发。

1.2数据管理及储存技术

基于大数据预处理的实现来储存及管理各项数据，在这期间，计算机硬件、软件技术应该要充分应用，对相关的数据进行有效的处理、存储、运用。从数据管理来说，要切实构建起完整性较高的数据结构，并要将数据具有的关联性呈现出来，实现数据的修改、更新。此外，还可使得数据更为安全，并具有独立性，这样就可使得数据管理的效率切实提升，数据的深层共享也能够实现。

1.3数据挖掘及研究技术

数据挖掘旨在一定技术手段的支撑下，对有价值的数据进行挖掘处理，并对其进行有效应用。数据挖掘的实现，离不开现代化计算机技术的有力支持，更要求操作者要能熟练运用计算机专家系统、在线研究处理以及信息检索等，进而进行价值数据的充分挖掘，使其不断服务于商务管理、市场研究以及社会生产等领域，并促进相关领域的稳定可持续发展。

2广播电视监测中的大数据技术应用

2.1采集信息，形成初始信息库

以大数据为基础构建起的广播电视监测系统中主要包括两个模块，即信息采集模块、信息监控模块。在大数据分析技术、文本挖掘技术的辅助下就能够将互联网中的各种社交软件使用过程中产生的相关信息予以梳理，而通过网络爬虫之类的监控工具则可使得信息采集的数量大幅增加，这样就可建成初始信息库，并及时予以更新。除此以外，通过这些模块还可对多语言网站中的相关信息进行搜集，这样均能够对敌对势力动态信息有切实的了解。将全媒体技术予以充分利用，能够切实做好网页、视频以及图片等信息的采集，也可对论坛中的全部信息进行分页采集，进而将全部的信息存储于数据库，并对其展开有效的监控。

2.2处理信息，构建专业化模型

将挖掘文本、媒体的相关技术予以充分应用，可对原始的信息资源进行过滤、分类，继而将内码转变为智能模式，就可对相关信息展开分析、处理，如此一来，监控信息树就能够切实构建起来。比方说，在展开广播电视监测时，可以自动生成摘要信息，同时能够将关键词提取出来，将此作为对信息进行分类管理的依据，就可以构建起专有模型。另外，在以手工方式对信息进行记录时，大数据技术也是能够起到辅助作用的，可使得信息处理的效率有切实的提升。

2.3分析信息，发出相应的预警

就广电媒体监测监管系统来说，还包括分析监控信息模块，其主要功能具体表现在能对监控信息做出快速的分析处理反应，同时对相关监控信息予以授权，以完成检索操作，从而依据信息监控的状况提供适宜的信息服务。将知识管理技术予以充分应用，可在短时间内对大量的信息予以分析，并能够出具标准格式的监控报告、统计图表，这样一来，相关人员就可以切实了解监控区域当中各种信息的实际情况。通过信息导航技术可对所有的信息数据展开多级分类，同时可使得监控报告得到有效的管理，能够适时对报告进行导出、打印。用户在得到授权后，就可对相关的监控信息进行访问，用于权限的话，还可对健康综合分析报告进行调阅。对监控分析报告进行深入分析后，广播电视行业就可及时将预警信息发出，这样一来，相关人员就可在第一时间对违反法律法规的信息予以拦截、删除。从监管工作的相关人员，能够依据实际需要对监控信息导航树展开管理，这样就能够对时间之间所具有的逻辑关系予以整体分析。

3大数据技术应用对广电监测的影响

3.1对广电新媒体监管模式造成冲击

（1）随着大数据技术得到普遍应用，广电新媒体所要面对的数据量是惊人的。从广电媒体监管工作的实际情况来看，因为网络技术的普及率是较高的，数据类型已经不是单一的文本形式，结构化数据、非结构化数据、半结构化数据成为了主体。由于数据信息的数量超大，这就使得监管的难度增加了很多。而且这些信息呈现出多样化特征，价值密度也不高，能够在短时间内实现大范围传播，模式并不固定，语法不具有规则性，如何从中获取有价值的信息是媒体工作者所要面对的难题。（2）从广电监管的实际情况来看，在过去很长一段时间中采用的是随机采样方式进行监管。之所以会采用此种方式，是因为无法将全部的数据进行收集、分析，此种监管模式呈现出明显的随机性，其中存在着一定的缺陷。将大数据技术予以充分应用，就能够对所有的数据进行分析、研究，这样就可确保数据监控的实际效果大幅提升。同时，电视、网络等新媒体的数据呈现出多样性、不连续性特征，这对广电新媒体监管技术也产生了很大的挑战。

3.2更新了传统广电公司的数据处理技术

在大数据出现后，为了使得数据处理技术的作用真正发挥出来，广电公司一定要储备足够的人才，尤其是要拥有数据管理技术、数据存储技术以及数据处理技术的相关人才，如此方可使得数据的分析、处理更为专业。在现阶段，时代前行的脚步逐渐加快，传统的数据处理技术在采集、分析以及处理等操作方面已不能完全满足大数据时代的发展要求。而运用大数据技术对海量数据进行分析处理，不再仅仅依靠一般数据规律与数据模型，更多的是考验操作者的一个综合能力，要求其具有良好的理论思维以及全面把控能力。

4广播电视监测中的大数据应用反思

（1）数据不是越多越好，我们要考虑大数据应用的费效比，如果数据的收集、存储以及分析的过程中，所要投入的成本非常高，则要切实提升数据的利用率，无效的数据要丢弃。在进行广播电视监测的过程中，我们可以获取到频谱监测数据，信道监测数据，码流监测数据，音视频内容监测数据，网络视听数据流等。这些数据如果都存储下来，对存储的要求是相当高的，所以我们要进行合理规划，适当取舍。（2）与精确数据相结合。在大数据时代，广播电视监测系统的数据结构出现了明显变化，呈现出混合结构。精确数据的优势是较为显著的，每一条数据的含义都是准确的，价值也得到明确，传达的信息也十分清晰，所以要依据应用环境精确数据和大数据相结合的处理模式才是好的选择。

5结语

广播电视监测监管业务的开展以新技术为支撑，这样方可满足监测监管的具体要求，有效应对监测监管业务的发展。而大数据技术作为一种全新的技术，将其应用于广播电视监测监管业务中，必须发挥该技术高可用、高灵活、低成本的优势，积极更新与升级现有的监测监管系统，从而推动广播电视的变革创新，实现广播电视行业的长足发展。

参考文献

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作者：谢群 单位：江西省新闻出版广电监管中心