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訪中央電視臺技術管理中心工程管理部主任梅劍平

2018-12-18 來源:《現代電視技術》
      BIRTV2017 期間,本刊邀請中央電視臺及行業內多位技術骨干作為特約記者,對行業領導、國內外知名廠商代表以及 主辦方代表進行多場采訪,就產業行業政策、公司參展情況、產品技術亮點以及廣電行業熱點進行交流探討。此次活動通 過中國網絡電視臺進行了網絡視頻直播。同時,我們也整理了此次活動系列廠商的主要訪談內容,本期繼續刊登。
受訪嘉賓梅劍平(右),本刊特約記者黃卓偉(左)
      夏去秋來,天高氣爽,BIRTV2017于8月23日如約開幕。展會期間,中央電視臺展出了歷經兩年全力打造的央視媒體融合技術體系,以“一體化協同制作、多渠道協同分發、多終端互動呈現、全媒體精準傳播”的創新理念聚焦了整個行業的目光。本刊特約記者黃卓偉采訪了中央電視臺技術管理中心工程管理部主任梅劍平博士,梅博士是央視大數據平臺的建設者和負責人,在訪談中重點談了大數據與全媒體精準傳播的熱點話題。
      一個性化精準推薦
      隨著媒體融合進程的深入發展,針對用戶個性化喜好的節目精準推薦已成為時下一大熱點,談及中央電視臺在“央視專區”和“中央電視臺”APP首推的個性化推薦,梅劍平博士說:“個性化推薦在互聯網行業有非常廣泛的應用,但在廣播電視行業,還是一個新生事物。內容生產是廣電的傳統優勢,用戶體驗方面則是全新課題。央視的個性化推薦業務在‘央視專區’和‘中央電視臺’APP同時落地,通過分析用戶的收視特征和喜好做定制化的節目推薦。但是與社會上商業網站完全按照用戶喜好推節目的方式有所不同,中央電視臺是一個承擔著國家文化引導作用的平臺,所以在央視的個性化推薦當中,我們加入了臺內的節目編排導向,形成一種有引導的個性化推薦,向觀眾推薦既符合導向又結合個人喜好的節目推薦服務。”
      對于個性化推薦的算法模型,梅劍平博士說:“有別于商業網站的策略,我們將七八種推薦因子融入推薦模型中。就如剛才談到的對于導向的因子,以及對于個性化的喜好的因子,有長期興趣和短期興趣的因子,還有時間轉化函數的因子等一系列考慮,快速地捕捉用戶在不同時期收視興趣的變化。同時,引入了大屏和小屏的跨屏融合因子,因為我們知道小屏是完全個性化的收視終端,大屏則包含所有家庭成員的因素,應兼顧大小屏不同的傳播特點,在大屏的互動電視專區和小屏的移動客戶端推出不同風格的節目。未來中央電視臺會持續地在個性化推薦的技術研究和應用上不懈努力,結合央視融合媒體的新業務新業態,發揮大數據在其中的引導和推動作用,通過算法、模型的積累與深化,真正建立一套符合融合媒體傳播特征的個性化推薦模型。”
      二節目跨屏傳播
      本次展會上,央視媒體融合技術體系中的節目跨屏傳播是一大亮點,“大屏帶小屏,小屏回大屏,多屏聯受眾”的融合傳播理念令人耳目一新。對此,梅劍平博士說:“媒體融合中很重要一點是實現跨屏的融合,大小屏的互相促動。不僅需要傳播網絡的融合,更需要用戶的融合。大數據技術是實現用戶融合的重要支撐,通過大數據把大屏終端和小屏終端的識別關聯起來,把用戶在不同網絡、不同終端下的行為完整地串聯在一起。同時通過這樣的一種串聯,把大屏和小屏鎖定到同一個用戶身上,更精準地刻畫出用戶收視特征。我們有針對地在不同時間段,向同一個用戶,在大屏上和小屏上進行綜合推薦。”
      “大屏和小屏是不同的來源,收視行為是存在差異的。大屏收視通過用戶坐在沙發上操作遙控器與電視大屏交互,小屏則是通過拇指的滑屏操作手機。不同的行為方式帶來不同的數據格式,大數據天然的特征就是支持不同的結構。正因為用戶行為數據的來源不同、結構不同、背后包含的信息不同,才讓我們提取出更多有價值的信息,能夠更全面地刻畫用戶的收視喜好,反應他的心理特征,從而實現跨屏的融合。”
      三央視大數據
      對于中央電視臺大數據建設,梅劍平博士說:“央視大數據的建設和研究,跟全臺媒體融合技術體系是同步啟動的,大數據平臺也是整個體系的重要組成部分之一。央視大數據團隊從2015年開始展開調研,2016年正式啟動研發工作,歷時一年多的自主研發,建設了一個完全由自己掌握大數據的平臺。這個平臺第一能夠把央視多個渠道的大小屏用戶收視的原始數據保存在自己手里,第二立足于自主研發打造符合央視業務特點的分析算法模型,第三采用國際上開源的技術架構,讓我們從底層掌握大數據平臺的核心技術,為長遠發展提供了技術保障。目前央視大數據平臺直接服務的‘央視專區’和‘中央電視臺’APP,就有幾千萬的滲透用戶。在提供個性化服務的同時,也為我們的節目部門提供節目收視統計和分析,還能為合作的運營商提供用戶市場動態和運營分析。”
      “大數據到目前為止還是新生事物,尤其是在廣電行業??梢韵胂螅髷祿褟V播電視從廣泛傳播帶入精準傳播的時代。傳播的多樣化將導致用戶的收視行為的多樣化,數據結構也隨之多樣化,我們的節目分析、內容分析也必須多樣化,豐富更多的分析維度。融合媒體的綜合節目分析、傳播效果分析相比傳統的收視統計必將有所突破。”
      談到央視大數據發展的方向,梅劍平博士說:“在廣電總局的部署下,央視大數據團隊與廣電行業內很多兄弟單位存在緊密合作,共同參與廣電行業有關標準的制訂,同時參與到本領域的由科技部組織的科研項目中。希望通過這些研究在近期形成一系列有關于廣播電視融合媒體傳播特征方面的技術標準和行業規范。大數據不是一家的事,是整個行業或者說是整個國家的事,大數據的應用推廣有賴于業內同仁的共同努力,在這個過程中中央電視臺愿意跟兄弟單位一起攜手推廣大數據在整個融合媒體中各方面的應用,讓廣播電視快速地智能化,成為一種智慧的媒體。(本文于2017年發表于《現代電視技術》)
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