大数据技术在广播电视监测的实践分析

一、广播电视监测监管

随着广播电视行业的不断发展，播放的内容越来越丰富，播出的方式也越来越多样化，广播电视的监测监管工作就变得更加的困难，大量的数据存储、应用越来越个性化以及软件功能极其强大等，都大大冲击着传统的监测监管技术，迫切地需要监管异常技术的变革，从孤立的、单一的监测模式向全网络、全方位监测方向发展。当前，国内的广电监管监测主要包括技术和内容两方面的监测。技术监测靠的是子系统对技术指标进行监测，包括卫星广播电视、有线数字电视以及有线模拟电视等技术，同时还要监听监看广播和电视播出的效果和质量，能够及时发现各套节目在播出期间出现的质量异常等情况。而对内容的监管，就是要借助互联网电视、广告监管以及舆情系统等监管系统，来实时监测各套电视节目或者网络音频，及时监测出各频道播出的内容。

二、大数据的介绍

(一)概念

大数据技术是一种借助搜索引擎以及数据库等，将搜索、分析、分类等集合于一体的技术。各个领域的专家通过计算机高速运算功能，并加上自己的研究和判断，对某一事件和事物能进行精确地分析，并能预测到事物一定范围的发展。大数据技术的应用，使得大批量的数字信息在瞬间的到分析成为可能，使我们对于商业、新闻以及教育等各个方面的认识产生了颠覆性地变化。如果保持对用户数据的跟踪，就会发现各种看似毫无关联的人或事物，都会存在着千丝万缕的联系。尤其是近几年，微信、微博等社交网络的盛行，人们通过它们进行交流和沟通，传播了大量的信息，服务器通过记录他们的使用时间、地理位置以及朋友群等，并在此信息基础上进行数据分析，就能准确掌握这类人的活动范围等信息。

(二)特征

大数据的特征主要体现在四个方面，也可以概括为四“V”。第一，数据量庞大(Volume)。数据量大主要包括计算量、存储量。计量单位常用TB级、PB(1000个T)和EB(100万个T)，甚至是ZB(10亿个T)来计量。第二，数据类型(Ve-racity)繁多，文字、图片、音视频等各种信息都属于大数据的信息类型。第三，数据的处理速度(Velocity)快，在这种庞大的数据量中，数据的处理和存储速度都是具有极高的要求，也成为大数据与传统数据的最典型的特征。第四，数据价值(Veraci-ty)密度极低，数据的价值密度高低和数据总量成反比。虽然数据的量很大，但是其中有价值的信息却较少，并且其中的价值都是通过挖掘后才发现的。

三、大数据技术在广播电视中的应用

大数据蓬勃发展的今天，应紧跟时代的发展，充分抓住它带来的机遇，推进广播电视的监测监管工作。

(一)采集数据

传统的应用到电视监测监管系统，彼此之间相互独立，系统之间缺乏联系，各个系统仅仅负责监测工作中的固定内容，并且系统运行期间产生的技术指标、音视频以及业务数据等内容也基本无关联之处。在传统的监测业务中，一致采用轮询监测模式，由于条件的局限性，难以实现所有数据的分析和收集。在监测期间，轮询监测虽然存在一定的可行性，但是也有一定的弱点。如果某个频率突然停播，不能及时监测到这个频道停播的可能性，而且起止的时间也存在着差异。在实际的工作中，起止时间都是通过人工核算的。要使得广播电视获得全方位的监测，就必须采用大数据技术。将所有节目的数据都收集起来，并增加监测技术的指标，增多音视频的存储，发生停播时，能迅速地判断停播的原因，判定影响的范围以及起止时间等。同时，还要依据历史数据寻找问题的根源，做好预防措施，降低事故发生的概率，使得播放的质量和效果得以提升。

(二)统计分析数据

面对当前海量数据，需要根据业务需求，进行数据的统计和分析。这里就要用到大数据技术对数据资源进行存储和开发，为广播电视的监管和监测提供必要的服务。对于广播电视的监管，除了要搜索系统来查找到违规的内容，对网络中的音视频进行监督，一旦发现违规的行为，就要采取行动主动制止，根据用户的行为习惯，可以减少恶性发生，缩小它的传播范围。对于广播电视的安全工作，可以依靠大数据进行事后查证。比如根据录像可以查找大影响的范围，最终统计数有多少用户受到影响。也可以通过相关的数据分析，预测事故的发生，降低事故带来的损失。比如，通过对过去的播出事故出现的时间和原因进行分析，根据发射机运行的天气、光纤以及时间等各种条件，预测出可能会出现的播放事故。这些预测都是建立在丰富的数据的基础上的，因此，一个完善的事故数据库，对于后期的播放管理有极大的帮助，实现对广播电视的监管监测的目的。

四、结语

在实际的电视监管监测期间，通过运用大数据技术，对存储的数据以及录音录像等信息进行提取和更深层次的开发，采用创新思维，研究和开发出新型软件，全方位实施掌握广播电视的动态，并根据互联网的数据以及监看监听的获取的数据等，及时掌握节目的倾向，为决策部门掌握实时的舆情以及做出决策，提供重要的参考。

作者:郝嘉 单位:国家新闻出版广电总局

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