【流媒体网】摘要：在系列文章(1)的基础上，本文继续介绍广电总局科技司《广播电视台融合媒体互动技术平台白皮书》(2017年版)中的融合媒体互动业务总体流程、融合互动的部分关键阶段，以及互动数据的主要应用场景。

　　摘要：在系列文章(1)的基础上，本文继续介绍广电总局科技司《广播电视台融合媒体互动技术平台白皮书》(2017年版)中的融合媒体互动业务总体流程、融合互动的部分关键阶段，以及互动数据的主要应用场景。从整个流程来看，白皮书继续体现了浓重的业务管理、大数据支撑、数据价值挖掘与应用。

　　根据《电视台融合媒体平台建设技术白皮书》，融媒体时代下，电视媒体将朝着“多媒体内容汇聚、共平台内容生产、多渠道内容分发、跨终端用户互动”的全新制播模式转变，从内容制播网络平台，到用户界面和内容管理模式都发生了巨大变化。

　　白皮书指出：在节目制作层面，基于大数据分析创作的节目不断出现并获得观众认可，节目内容制作流程的变革已迫在眉睫。由用户需求决定节目生产，结合消费层面的智能推荐、动态内容关联、内容精准营销等大数据技术将引发媒体消费模式的改变，实现内容与内容、内容与用户的动态耦合，以及内容与终端、内容与网络的动态适配。结合监控管理，大数据技术将通过对用户收视和互动数据的全方位分析，更及时、客观、全面地获得节目收视调查、热度指数评估、广告效果评估等结果。

　　融合媒体互动业务总体流程

　　在《电视台融合媒体平台建设技术白皮书》确定的融合媒体技术平台的总体框架下，应对融合媒体内容和互动业务进行一体化设计和发布，通过建设具备管控功能的一体化生产、应用、管理及发布平台，使融合媒体互动技术平台具备综合管理、服务支撑、内容集成、播控管理、用户管理、互动交互等一站式在线运营能力，建成集内容提供、平台运营、电子商城、网络支付为一体的融合媒体互动产业链。

　　融合媒体互动平台总体流程图如下图所示

图为：融合媒体互动平台总体流程图

　　融媒体互动的一些关键阶段

　　按照《电视台融合媒体平台建设技术白皮书》，以下是融媒体互动的部分关键阶段

　　A、互动业态下的内容制作流程。在全媒体制播环境下，融合媒体内容制播流程一般分为内容汇聚、内容生产、内容分发三个阶段，用户互动贯穿于上述三个阶段，并使融合媒体内容制播流程形成闭环，改变以往传统媒体内容制播流程的单一线性特点。其中，融合媒体内容生产阶段应综合运用微信互动、微博互动、图文包装、大屏交互、虚实结合、多通道录制等多种技术手段，运用基于云构架的存储、编辑、渲染、包装、打包、转码、弹性管理调度等关键技术，提高系统资源的使用效率。建立基于私有云、专属云及公有云的联动内容生产机制，实现桌面编辑与移动编辑的联动，提升节目制作效率。

　　B、互动内容管理机制。非常重要的是，要构建统一的媒体融合互动内容管理机制，对私有云、专属云、公有云汇聚及生产制作的素材、成片、线索等进行统一的管理，通过统一检索平台实现对多渠道来源节目的联合检索，对拆条、转码、注入等环节进行统一分配和管理，同时实现对内容的编目、检索、元数据管理、素材的存储、内容周期管理、EPG管理等功能，增强内容管理的高集群性和拓展性，实现跨平台、跨网络内容随时、随地、按需提供，推动传统广播电视向互联网内容管理模式转变。同时，打破台网之间的信息壁垒，打通原有台网之间的接口，汇聚台内外各类信息，包括各行业专线回传内容以及互联网传播内容、APP终端用户爆料内容等，丰富节目制作素材。

　　C、内容审核机制。用户互动会产生大量的、格式多样的内容，融合媒体互动就需要有一套完善、高效的内容审核和内容安全保障体系。用户互动产生的内容可以通过“脏数据”清理、关键词替换、黑名单白名单等方式进行内容过滤清洗。但面对海量互动数据，仅采用人工审核将花费大量的时间与人力成本，在互动内容审核过程中采用“机器+智能识别技术”、“人工+智能识别技术”等方式能够增加内容审核的效率，提高判别的准确率，从而简化人工操作。

　　D、多渠道内容发布。根据不同的互动需求与互动类型，互动内容的发布流程一般也有所差异。其中，为保证显示在电视屏幕的发布内容健康积极向上，符合主流价值观，一般需要对观众发布的内容进行多级审核和加工后才能最终出现在电视屏幕。对于“两微一端”等新媒体平台，互动内容的发布同样需要经过严格的审核，通常采用在系统后台设置评论内容是否可见的方式对特定的评论内容进行发布。

　　E、互动数据采集。互动客户端APP内嵌用户行为日志记录，定期回传后台系统;APP 用户的评论、爆料、投票等互动数据保存在后台系统中，可通过智能语义分析、模式识别等技术进行二次加工，提供给数据分析系统使用;IPTV直播和点播数据通常采用在播出系统中加入采集探针的模式进行采集(可采集的数据通常为在各个时段、各个频道用户收视行为和观看时常等数据);微信、微博公众号的数据通过统一自建平台来管理，并通过平台完成信息发布和用户数据采集。

　　F、多来源的互动数据处理。为保障数据的完整性、准确性与可用性，应对采集回来的数据进行统一预处理，主要包括数据清洗、数据转换等。

　　互动数据分析与应用

　　白皮书也指出了互动数据分析的主要应用，这主要包括如下场景。

　　A、用户画像。从业务上来说，融合媒体互动技术平台要对用户的个人喜好、点播、互动等行为都进行采集和分析，并从多个维度对用户进行标签化定义，用户的标签体系大致可用下图来概括，标签的合集即为用户的完整画像。

　　可通过用户画像数据分析反向支持节目的策划制作和广告营销。例如用户打开 APP 的新闻栏目，系统可通过数据分析自动判断用户的性别、职业、年龄段等，精准推荐用户关注的新闻给该用户。

图为 用户画像标签体系示意图

　　B、智能推荐。广播电视节目个性化推荐已经在国际上得到广泛的应用，一般包括基于热度的推荐、基于内容的推荐和基于用户行为的推荐。目前，对于电视节目个性化推荐的研究主要集中在基于用户特征提取的方法、基于概率模型的方法、和基于协同过滤的方法。以上研究已在个性化推荐中获得广泛应用，包括关联导航，个性化频道，实时社会化节目导视等。此外，智能推荐一般提供对推荐结果数据的人工干预功能，目的是在提升推荐效果的同时能够保证推荐结果的可控性。

　　C、舆情分析。广播电视内容的舆情分析有着其代表性与特殊性，对于广播电视的舆情分析应着重考虑两方面问题：一方面，关注事件的舆情变化趋势有助于热点事件的发现，可以为广播电视节目深度报道的选材提供参考;另一方面，由于广播电视节目受众广泛，节目播出将可能会对该地区特定事件的舆情产生影响，关注节目播出后的舆情变化可以帮助节目制作者分析节目的影响力，判断节目价值导向是否正确，进而优化后续节目内容的策划。

　　D、广告投放。基于用户特征分析的广告投放已被广泛应用在电商、社交媒体等领域当中。

　　E、内容评价。通过分析内容互动过程中产生的各种数据、以及内容在互联网被复制传播的过程跟踪，可以用于指导内容创新、运营优化、互动功能提升、绩效评估。根据用户互动过程中产生的用户访问、评论、分享等数据，可以对内容的质量和传播效果进行综合评价。同时，结合互联网信息采集和数据挖掘，对内容进行互联网综合传播分析，可以监控内容的转载和舆论反响情况。

　　F、优化节目策划。通过分析节目播出后的用户互动信息有助于节目策划的优化。首先，可以对栏目本身及相关主持人嘉宾进行分析，旨在为栏目编排及策划提供相关参考依据。典型的栏目分析可由栏目舆情及人物动态两部分构成，前者可包括观众口碑、媒体偏好度、节目看点、高频评论词、综合评价以及收视率等;后者则是就嘉宾以及主持人的热度进行分析。其次，还可以对栏目的同类竞争栏目进行竞争性分析，从而有效地制定本栏目的战略方向及战略措施。典型的竞争分析可由竞争栏目的基本情况、竞争栏目的栏目舆情以及栏目间关键数据对比等要素组成。

　　G、大数据辅助决策。先进的融合媒体平台能够以可视化技术为支撑，呈现互动大数据的分析、挖掘结果，形成从源到端的生态闭环，从而辅助节目的生产与传播等各方面的决策。

　　白皮书在第一章末尾指出，互动技术平台只能为互动业务提供基础的技术支撑和运行环境，要通过用户互动实现提升广播电视媒体的吸引力、传播力和影响力的目标，还需要从组织架构、人员配备、节目策划、互动内容设计、商业运营、用户数据分析等多方面出发，统一目标和思路，促进资源有效配置，加强各方面协同配合，才能达到利用互动技术提升广播电视媒体竞争力的目标。

　　【评论】白皮书是站在媒体发展趋势与业务创新发展的角度，对融合互动业务流程尤其是内容制作、内容管理、数据应用与价值挖掘等进行深入的技术论证，其中体现了推动电视台在当前所处的“数字化-IP化”阶段向“IP化-智慧化”阶段跨越的期望。

　　但白皮书最后也明确指出：融媒体互动运营的真正实现，需要从组织结构设计、商业模式、节目策划及运营管理这些根本点出发。而实际情况时电视台的商业模式还依靠传统电视渠道的广告模式;因此，广电行业的融媒体运营还处在媒体融合的初级过渡阶段，大部分电视台都还处于资源整合过程之中，还无法从节目策划阶段就引入互动运营思维，还不能从最根本的数据资产角度进行商业模式设计。

　　附：《电视台融合媒体平台建设技术白皮书》参与机构及团队人员

　　白皮书指导单位：国家新闻出版广电总局科技司

　　白皮书主要起草单位：国家新闻出版广电总局广播电视规划院、国家新闻出版广电总局广播科学研究院、中央电视台、北京电视台、上海广播电视台、江苏省广播电视总台、广东广播电视台、湖南广播电视台、湖北广播电视台、山东广播电视台、深圳广播电影电视集团、苏州市广播电视总台、成都市广播电视台。

　　本白皮书主要指导专家：孙苏川、杜百川。

　　本白皮书主要起草人：邓向冬、肖辉、毕江、汪建强、夏倜、聂长生、宋键、郭昌雄、许钢鸣、王立冬、范金慧、马正先、吴昊、冯健峰、黄东、周建威、肖锋、黄昱、赵为纲、潘治、余中、常健、彭洁颖、郑冠雯、董升来、邸娜、李程、薄非、张韬、高飞、郭常宏、王国栋、刘汉武、张征、严雯雯、李萍、黄理俊、陈钰欣、李君、戴骏、邱星华、孙于扬、原松、王旖旎、章理为。

　　打破制播边界,促进开放协同,全面掌握用户数据—融媒体互动白皮书介绍(1)：http://dvb.lmtw.com/Market/201809/161872.html

责任编辑：侯亚丽