科技傳播是人類社會科學與技術系統得以產生和存續的基本前提，是科技發展的基本條件，是科技工作者進行科學發現和技術發明的基本支持。科技傳播是包括科技、品牌推廣、大消費等多領域和社會的“血液循環系統”，是人類社會進步的階梯之一。

      大數據應用作為一個高滲透力的行業，正在與科技傳播發生深度的融合，從預算分配到投放調整，再到投放后的價值評估，大數據已經開始打破原有的思維，徹底改變了整個科技傳播業。在數字傳播受到越來越多科技傳播渠道青睞的同時，科技傳播投放的真實性和精準性、價值效果評估等關鍵因素成為了科技傳播領域關注的焦點。

       站在公正的立場上扮演裁判的角色，通過尖端的技術挖掘數據并進行深入分析和研究，并利用數據的價值來實現科技傳播層面和戰略層面多重用途的中國科技新聞學會大數據科技傳播專業委員會的成立顯得尤為可貴。隨著大數據技術發展和行業逐漸成熟，目前大數據已經發展成為最大的整合各領域解決方案的首選。我們特別采訪到大數據科技傳播專業委員委員成喆，揭開大數據“高冷”的面紗，為抓住數據爆炸時代的科技傳播機會提供重要參考。

大數據構建科技傳播洞察力

       最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，后來維克托·邁爾·舍恩伯格寫了一本大數據研究的先河之作---《大數據時代》，在互聯網的清晨吹響了嘹亮的號角。

      在國內，比較早覺醒的先知是馬云，2010年，當溫家寶總理視察阿里巴巴的時候，馬云曾經洋洋灑灑的介紹了他的大數據藍圖。

       馬云的大數據布局預謀已久，在2009年9月阿里十周年的慶典上，馬云宣布成立阿里云公司，該公司將專注于大數據和云計算領域，打造互聯網數據分享的第一平臺。

      在大數據年代之前，科技傳播只能先傳播再進行一系列抽樣調查，這常常使得科技傳播主體處于“后知后覺”的情況中。而大數據的來臨使得系統研究目標受眾人群的消費趨勢和生活行為狀態成為可能，從而給科技傳播策略提供參考。

      我們分享一個經典案例。可口可樂通過捕捉全網社交媒體數據，提取最頻繁使用的熱詞，然后從多個維度進行定量比較（如傳播深度和廣度，聲量、互動性等），可口可樂從100個熱詞中選出24個積極向上，以及能引起消費者互動的詞匯，并最終印在了可樂瓶子上與大家見面共享。成喆認為，這反應了一個趨勢：“未來大數據的科技傳播是從消費者心聲開始，以前的創新都是來自于發布者，現在的好玩的點子不是由發布者營銷公司做出來的，而是由用戶產生。”

       科技傳播除了購買前，也有購買后的心聲。通過抓取消費使用者評論，設置不同的時間段、評論的正負面、以及科技傳播品牌的關鍵詞來針對海量評論信息進行篩選和分析，分析科技傳播品牌消費者洞察力以及線上表現趨勢，同樣會給發布者帶來極大的價值。

      例如非常成功的杜蕾斯品牌（科技）傳播之前會認為男性是購買的主力，但經過實際售后評論的收集與分析之后，會發現給出評論的購買者中其實有近四成是女性，跟原來的認識有偏差。這種具實際執行指導意義的洞察能為發布者提供后續廣告宣傳的戰略方向。

      除此之外，強調未來，講的是科技傳播的受用者和使用者輿情跟進，購買后的海量數據必須及時處理。但這恰恰是現在很多品牌主（即發布者）在電商的短板。以大型快消公司為例，原來處理評論的方式是人工手動去搜索，售后薄弱。而當下大數據匯聚主流電商完整的產品評論信息分析，通過其平臺系統的工作流分配，記錄與分類評論的情況，大大提高了品牌發布者對消費使用者的售后回復、跟進的效率。同時，也可通過數據可視化的應用，在品牌發布者的辦公室滾動式播放，實時展現大數據應用的科技傳播（營銷）的全流程數據，隨時查看數據變化趨勢，及時發現與市場和消費使用者者溝通過程的問題。

     “所以數據合作很重要，通過各家交換匿名化和整合處理的數據，得到有商業價值的結論。”成喆表示。

大數據讓科技傳播的實時價值

     大數據是實時的，能夠反饋并預測科技傳播社會行為，實時調整策略會獲得更大的價值，給發布者帶來了更多的思考和指導。

      以騰訊Ola!世界杯！為例，在決賽周的三十多天里，通過整合數據挖掘、研究和分析世界杯期間熱點話題、KOL、消費者情感等社交數據，找出每天賽事相關和周邊的潛在熱點在哪里，騰訊作為媒體方及時借助有影響力的事件展開相關的內容和創意設計，調整營銷策略，做到與用戶即時互動，持續引爆或擴大興趣點。

    “這里面的難點在于是否有更快捷的流程和體制去支持這個改變，傳統媒體從創意到制作可能要半年，也許知道問題何在也沒法及時反應。”成喆表示。

       除了社交數據的應用優勢，在科技傳播價值評估方面，大數據可將領先的研究模型和技術優勢為基點提出“可見曝光”的概念，通過算法和模型，結合歷史數據等因素，幫助發布者評估價值的可見比例，更清晰了解、評估每種發布形式的價值，而一旦發現可見曝光系數極低的傳播內容就可以考慮停止投放或進行優化組合。

       成喆透露，美國某公司現在正在建立一套超級ID和標簽體系，能夠站在公信的第三方立場幫助發布者判斷通過受眾購買方式的目標受眾的精準性，發布者還可以利用大數據平臺去深度了解網民的網上瀏覽行為軌跡和廣告觸達情況，從而進行重定向等精準投放。

     “最關鍵是落到實處，達到營銷效果的實質提升。通過此前項目的驗證，我們的客戶利用工具可以把目標受眾的達到濃度從25-30%左右提升至50-60%。這樣可以落地到營銷部門的KPI，落地到怎么在媒體投放中應用。”成喆強調。

大數據對科技傳播的局限性

       我們可以看到，和大數據比起來，小數據是結構性的，樣本少，代表性比較低，沒法規模化，并且通過大數據能獲得全新的洞察，繼而進行產品創新。大數據顛覆了傳統調研的時間進度，基于數據能夠實時發現新的價值。

       但以為有了大數據，就沒有解決不了的科技傳播的問題，也是一種誤解或神話。

數據本身的安全性，大數據模型的不斷驗證與矯正都是大數據能否算出正確結論的必要因素。還有很重要的一點，大數據解決不了科技傳播中“為什么”的問題，小數據恰恰在這個時候有用。所以未來科技傳播中肯定是小數據和大數據的結合。

       同時，大數據雖然能降低決策過程中人的因素，減少不確定性，但軟件和模型無法取代和復制經過數據科學原理和最佳實踐訓練的人的能力。在大數據時代，“人的因素”仍舊擁有其重要地位。

        奇虎360專家曾指出：從大數據行業與科技傳播領域結合起來看，成功不是由實現技術的某一方面而實現的，它需要把技術、人和流程糅合到一起，收集數據、存儲數據、清洗數據、查詢數據、分析數據和對數據進行可視化等方面的傳播是有分工的。有的由機器來完成，有的需要人來做，但是整體是要無縫集成起來的，也就是說，以數據為中心，科技傳播整體以數據為驅動。對于大數據與科技傳播整合起來如何發展，我們把它分為下面5個階段。

1、 部署階段；2、生態體系正在成熟階段；3、大數據基礎設施科技傳播持續創新階段；4、大數據分析與科技傳播人工智能結合階段；5、大數據應用與科技傳播的加速發展階段。

      隨著大數據的深度發展，大數據這個詞可能會變冷，不是因為它過時或者不重要了，而是因為它將成為未來科技的血液和科技傳播的靈魂，在我們看不到的地方發揮作用。對于技術層面的東西，這或許就是最好的命運歸宿。（劉末）