體育賽事報道下的大數據暗戰
大數據
作者：王博
剛剛結束的2014年足球世界杯，從小組賽開始，不管是球迷還是普通大眾，都因為互聯網和移動互聯網技術的滲入，主動或被動地進入了“觀賽”的大軍中。來自易觀智庫的中國新媒體用戶調研專題報告顯示，球迷觀看世界杯同時進行的活動中，“網上吐槽、討論”位居第三，緊跟“吃、喝”、“與身邊人聊天、討論”兩個活動。另一組數據則更為直接——一場比賽，1640萬次的討論；15天時間，10億次的轉發。
社交媒體的興起完全打破了比賽隻能觀看的單一限定，讓球迷看比賽同時還能通過微博、朋友圈等社交網絡侃比賽。而在海量數據量麵前，球迷不再是內容的被動接受者，而是比賽內容產出量最大的群體。
在這一背景下，利用大數據挖掘新的播報與商業模式，成為互聯網廠商與擁有重大體育賽事獨播權的傳統媒體——廣播電台、電視台，進行競爭的重要手段。
在本屆世界杯的報道上，騰訊就與IBM合作，利用IBM的社交大數據分析和雲計算技術，針對社交網絡上球迷關於世界杯的廣泛評論、觀點、聲音進行實時分析，並獲得對球迷關注話題、球迷性格特點、球迷獨特觀點的實時掌握。
“利用社交大數據分析並結合個人性格分析模型，不同球星的典型球迷就被清晰地勾勒出來。球迷畫像功能讓看球的人之間可以互相了解。”IBM中國研究院信息分析研究部研發總監蘇中說。不僅是球迷的興趣愛好，連性格特點與行為方式都刻畫得十分詳細。與球迷畫像進行比對，鑒定自己的真球迷“含金量”已經成為騰訊網上球迷眾多熱門話題之一。
除此之外，大數據還讓球迷的聲音得到實時釋放。不同於傳統調研，利用IBM的語義分析技術，係統可以對社交網絡上海量的球迷聲音進行分析，判定其對不同球隊或球星的態度，從而實時呈現社交網絡上真實的球迷支持率。雖然沒有投票，但每一個球迷的觀點都已經被聽到、被展現。“這是一種實時的支持率的分析，在賽事報道期間我們也熬過夜，但是卻沒有看過一場比賽，為了保持大數據分析的實時、順利運行，別人在熬夜看球，我們在看看球的人。”蘇中說。
大數據分析技術讓球迷在網絡傳播中有了更多的參與感的同時，也讓新聞傳播更具針對性。通過IBM的社交大數據分析，騰訊對球迷關注熱詞、熱點話題、關聯話題進行分析，可以讓編輯實時掌握球迷關注方向，並在報道的第一時間製作有針對性的內容。不僅改變了報道內容上的傳統單向式的傳播，實現了與受眾的良好內容互動，也解決非體育專業媒體在解讀過程中缺乏深度、專家點評不靠譜等現象。
而以球迷畫像為代表的針對不同特定球迷群體的分析讓騰訊網可以更加清晰地區分不同受眾的需求與特點。這種受眾群的細分為騰訊網當前與未來針對不同受眾進行更加個性化的內容策劃與營銷奠定了基礎。
“實際上，社交大數據解決方案為企業成長提供了一個全方位、全生命周期的服務。”IBM大中華區全球谘詢服務部高級經理郭樹勇說。社交成為企業了解用戶需求並與用戶進行互動的主要工具，而隨之產生的大數據正影響著企業的轉型與發展。“這是非常重要的，做得好可以導致很精準化的營銷策略出台，從而獲得更多的客戶信任。”
“實際上，社交大數據解決方案為企業成長提供了一個全方位、全生命周期的服務。”IBM大中華區全球谘詢服務部高級經理郭樹勇說。社交成為企業了解用戶需求並與用戶進行互動的主要工具，而隨之產生的大數據正影響著企業的轉型與發展。