大数据如何改变出版业？
08.10.2014 12:14
本文来源: 新闻出版局
出版机构如何去整理、分析、利用他们在每一过程中遇到的海量信息并从中获利？他们如何利用这些信息更好地去认识和理解读者和客户？又该如何利用这些信息将书籍中的全部内容以更小的单位重新编目，使其变得比整本书时更容易搜索和获取呢？特此，中国出版传媒商报记者联系到多位出版机构的负责人，从出版、营销以及跨界等角度探索了大数据已经产生或即将产生的影响，希望给更多的有识之士以启发和借鉴。
大数据如何改变出版内容？
记者在与一些出版机构负责人交流时感触颇深，不少同道对大数据的理解尚存在偏差。数字化和数据化，是两个完全不同的概念。一个最明显的例子：比如将纸质图书扫描制成电子版，这个过程即数字化；而数据化则是将图书的文字、图片、表格等元素提取出来，作为“数据”的形式存放或应用。所以说，大数据对出版业的影响，重点在于数据化如何改变出版，而不仅是数字化如何改变出版。
中国知网所标榜的“大数据出版”正属于后者，将自身或出版机构的内容资源碎片化、数据化，在此基础上将其加工成不可切分的知识元，形成网络化的知识元块，该公司推出的《中国知识资源总库》就是这样的产品。据了解，此次中国知网在图博会上带来“大数据出版”的服务理念，一方面是希望为出版机构优化选题、组织内容、按需投送提供基于大数据预测与分析的精准营销，并依托其基于“大数据出版”的国际营销平台，帮助客户实现海外市场的主动营销；另一方面是为下游的图书馆、信息中心的采购以及最终端的读者提供一系列的个性化服务。
那么，大数据如何改变出版内容呢？不妨先看一个影视业的案例。
当初，Netflix花1亿美元买下《纸牌屋》的版权，请来DavidFincher和老戏骨KevinSpacey，首次进军原创剧集就一炮而红，在美国及40多个国家成为最热门的在线剧集。在开拍之前，Netflix是否知道《纸牌屋》会火呢？Netflix在美国有2700万订阅用户，在全世界则有3300万。每天用户在Netflix上产生3000万多个行为，比如暂停、回放或者快进时都会产生一个行为，Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分，还会有300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。它比谁都清楚观众喜欢看什么样的电影和电视。
跟Netflix相似，一些海外的出版企业率先作出了相似的尝试。例如，美国Scholastic出版社的《The39Clues》一书，即是通过原作的在线游戏追踪最吸引人的线索和角色数据，以此为构思进行创作；又如，Coliloquy公司的模式，其出版的电子书遵从“民意”，允许读者决定人物和剧情走向，再通过数据分析调整产品内容。
相似的，童趣出版有限公司网站与数字出版业务项目经理朱瑜曾提到，像“友盟”这种数据公司，就会帮助开发商在APP中嵌入SDK，通过运营中的数据，如需要关注哪些数据、如何获得这些数据以及如何进行数据分析给予，“这对开发者而言都是有效数据”。
可以说，上述这种大数据改变的将是传统出版的流程和模式，商业趋势观察家肖明超的观点颇具代表性。在他看来，从数据生成来源角度，内容出版大数据可以分为专家生成的专业数据（PGC）、用户生成内容（UGC）和设备采集生成内容（DGC），这些内容可以通过信息技术进行融合后创造新的内容。出版机构则需要从作者和编者为中心，转变成以读者为中心，进行内容二次开发和多次增值。作者、编者、读者全线打通，让一本书在众包模式下不断自我更新、自我成长，比如让读者参与来更新部分内容，以完成内容版本的升级，这种协作出版模式又可以建立新的社群，并持续的演变。
此外，随着数字出版的全部数字化流程的推进，其越来越多的数据可以被捕获到，比如选题策划、作者引入、合作创新以及学术示范等出版行为，甚至借此预先把控行业发展的脉搏，直接影响出版、发行、印务等各个环节的升级转型。
大数据如何改变精准营销？
在过往的报道中，我们知道数字出版对于许多出版企业的营业收入贡献率极低，不到1%。主要原因在于传统的出版内容没有有效地嵌入互联网的数据链中，形成了相互脱节的“信息孤岛”。在网络上，用户行为不断被记录、不断聚集，形成的便是大数据。出版机构不善研究甚至没有能力研究用户的行为，便显得殊为可惜。
2013年6月，Google公布了一份名为《QuantifyingMovieMagicwithGoogleSearch》的白皮书，宣称利用其电影票房预测模型，能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94％。该白皮书发现，一部电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联性，根据搜索次数的多少可以判断票房成败，次数越多，意味着票房越成功。谷歌的票房预测模型正是以大数据分析电影的热度走势。
那么，大数据如何改变精准营销呢？不妨再看一个影视业的案例。
根据上述Google的电影票房预测模型，《致青春》首映日百度搜索量为14万，《小时代》上映前夕百度最高日搜索量为25万，由此大致可以判断出两部影片的票房。结果，《小时代》首映日票房7000余万元，大幅超过《致青春》首映日4000余万元的票房。
《小时代》就是通过网络搜索、视频播放、日志评论等大数据，了解全国各地区、年龄、职业的观众群体情况，进而采取针对性营销。通过数据分析，出品方乐视影业CEO张昭得出结论，该片40％的观众将是高中生，他们是郭敬明以及杨幂等主创的忠实粉丝，是《小时代》的冲动型消费者；30%是白领，他们对《小时代》感同身受，是营销导航的重点；20%则是大学生，他们是非核心消费者，但是能够通过传播从而影响这群人；另外10%为目前观影年龄在26岁至35岁之间的人群，他们是需要扩大外延的潜在观众。基于数据分析，乐视在全国数百家影院举办针对《小时代》目标人群的零点首映嘉年华，票房达到700余万，可谓一举成功。
除却在影视领域，将大数据使用在营销手段，这样案例就在你我身边。例如传媒和IT领域时常应用的Cookie（服务器暂存文件）技术，正是让网站服务器把少量数据储存到客户端的硬盘或内存，或是从客户端的硬盘读取数据，进而分析用户浏览过的网页、停留的时间等信息，并向用户展示他们感兴趣的相关内容，类似这种围绕用户行为的数据分析正是出版机构需要积极借鉴的。相较于此，电商企业凭借独特优势率先走在了前列，像亚马逊中国的“经常一起购买的商品、购买此商品的顾客也同时购买”、当当网的“买过本商品的还买了”、京东商城的“最佳组合”等都是这种技术应用的体现。
有出版机构的负责人在接受采访时提到，“出版社跟随电商参加活动，或者自己独立推广，每次都不清楚实际的效果如何？这些活动和推广到底形成了多大影响”？愿望清单、浏览历史记录、购买历史记录、点击情况、打开率、下载、购买等用户行为的大数据可谓是电商的一笔财富，出版机构希望从其手中得到这些信息，但却被冠以“商业机密”遭到拒绝。这样残酷的竞争现实也将倒逼出版机构建立自己的线上渠道，以便获取相关的大数据从而优化营销手段。
不仅如此，电商企业对大数据的重视和布局还有更为长远的规划。2013年11月，移动应用服务平台友盟宣布，阿里巴巴已完成对其收购流程。资深互联网观察人士刘兴亮认为，阿里巴巴在移动的数据仅限于淘宝手机客户端和天猫，对除购物之外的其他APP数据并不多。有了友盟，阿里可以快速开发更多应用，并抢占手机客户端分散的流量入口。随着阿里数据量的增大，可以将更多的增值服务作为一个清晰的盈利方式，促进大数据变现。
正如商务印书馆数字出版中心主任孙述学所提到的那样，大数据的深度开发、运行保障等工作专业性很强，远非一般出版机构独力可为，需要借助技术服务公司才能完成。因此，如果有大型的出版集团意欲在这领域有所作为，收购、组建自己的技术服务公司也应是一项重要的工作。
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08.10.2014 12:14