大数据:你的私人定制

时间:2022-06-17 06:31:23

【前言】大数据:你的私人定制由文秘帮小编整理而成,但愿对你的学习工作带来帮助。相信很快就会有许多绿镜的类似产品出现,这种产品不仅仅能够为普通用户节省时间,更重要的是让电视台等内容制造方准确了解哪些明星、桥段才是观众喜闻乐见的。 用户定制的时代来了。 灵感来自吐槽老板 这个产品最初的起源,只是几个工程师的玩笑。2013年2月份,爱奇艺...

大数据:你的私人定制

关于大数据,有个人性化的说法——大数据就像青少年之间的性,每个人都以为别人正在进行中,所以每个人都把它列在自己的计划上;每个人都在口耳相传,没几个人真的见过——对互联网公司而言,大数据是个时时被提起的宏大战略,但真正靠谱的产品很少见;而对普通用户来说,大数据更像是个耳熟能详的抽象概念。

如今,普通用户也有了可以利用大数据的入口。2013年年底,视频网站爱奇艺在综艺节目的进度条下,添加了两个不起眼的小字:绿镜。点击后,你所看的将是剪辑过的节目片段合集。举个例子,当下最热门的综艺节目《爸爸去哪儿》一期的总共时长是90分钟,开启绿镜模式之后,你所看到的是29分钟的精华版。

负责剪辑节目的不是网站的视频编辑,而是后台系统,或者说所有观看视频的普通用户。大多数人在观看视频时,都会根据自己的兴趣暂停、快进、倒退。对于爱奇艺首席技术官汤兴来说,这就是用户在无意识地通过这些动作来评价内容的好坏,“用鼠标来反映哪些是他们认为好看的、哪些是无聊的。”

简单的说,绿镜就是将所有用户“评价”汇总,再经过后台系统的运算,将最受欢迎的片段剪辑出来,形成精华版视频。

这不是视频网站第一次应用大数据,视频网站的首页推荐,播放页边栏上的“猜你喜欢”,都是以用户行为分析为依据。绿镜在算法上,甚至比前者更为简单,却是更实用的大数据产品,之前的产品精准度还不足以让大多数用户注意到它们,而绿镜在没有经过宣传的情况下,第一天就有20万用户点击。

相信很快就会有许多绿镜的类似产品出现,这种产品不仅仅能够为普通用户节省时间,更重要的是让电视台等内容制造方准确了解哪些明星、桥段才是观众喜闻乐见的。

用户定制的时代来了。

灵感来自吐槽老板

这个产品最初的起源,只是几个工程师的玩笑。2013年2月份,爱奇艺CEO龚宇以嘉宾的身份登上湖南卫视的访谈节目《天天向上》,与他同期上节目的嘉宾还有电视剧《笑傲江湖》的主演霍建华与陈乔恩,这期节目隔天就在爱奇艺上线。

几个爱奇艺的工程师,本着对领导的原始好奇心,偷偷在网站后台用算法总结出这期节目的用户行为数据。结果印证了他们的猜想,在龚宇出场的时间里,收视曲线降到谷底,“惨不忍睹”,等到陈乔恩和霍建华出场后,曲线陡然升上高峰。与看电视时的被动接受不同,当节目的进度条可以随意调节的时候,嘉宾究竟受不受欢迎这件事儿就变得更加直观残酷。

这次吐槽式的观察成为绿镜开发的灵感和起点。花了两个多月时间,爱奇艺的绿镜算法研发完成。

实际上,这个产品并不是由一个部门完成的,而是由爱奇艺内部不同部门协作完成。具体的说,以《爸爸去哪儿》为例,一个绿镜版的产生,先需要收集数据,在达到一定数量后进行清洗,然后根据清洗后的数据建立模型,完成视频编辑。

所谓清洗,就是去年汤兴所说的“噪音”数据,这些数据并不是真实的用户行为,举例来说,如果一个用户在某一点上暂停几秒钟,他可能是在截屏,如果是几分钟那上厕所的可能性更大。

在建模时,先要按重要度来为快进快退、暂停、分享、评论以及截图等行为赋予不同的权重,然后为每个片段打分,之后的计算过程非常简单,一个30分钟片长的视频,只需要十几毫秒的时间就能完成。

在互联网世界里,收集用户数据比传统电视行业要容易得多。用户的所有交互行为都会在互联网上留下痕迹,存储在各家公司庞大的数据库里。生成绿镜版本的前提是节目有10万以上的播放量,这个数字不难达到。在视频网站上,一线综艺节目整体播放量的单位通常是亿,像《爸爸去哪儿》这种有热度的节目,上线一个小时之后就能够生成绿镜版本。

“每隔20分钟,系统还会重新更新一次。”爱奇艺产品经理赵超越介绍道。当初那群好奇地研究龚宇是否受观众欢迎的工程师中,戴着黑框眼镜的赵超越是其中之一。她是90后,算是看着综艺节目、玩着互联网长大的一代人。对他们来说,光是看节目是不够的,他们更想参与其中。

和其他大数据产品一样,绿镜还不够成熟。用绿镜看节目无可回避的一个问题是画面不够连贯。大数据剪刀手只能挑出那些受欢迎的片段,它们分散在节目的各个桥段里,生成绿镜版的时候并不能保证衔接流畅。这也是绿镜为什么暂时只在综艺节目上运用的原因。综艺节目对剧情连贯性没有很高的要求,观众主要看的是自己中意的表演嘉宾,哪怕画面突然被切断也没有很大的关系。在电视剧、电影上,很难想象被切割后的情节还能够同样被观众欢迎并接受。

在目前的版本中,爱奇艺用最简单粗暴的办法来解决连贯性的问题,就是干脆不去考虑如何保持剧情连贯,而是在每个片段中间暂停一下,闪现“绿镜”标志,然后直接转到下一个片段。

绿镜的版本仍然在优化。在内容的连贯度没那么容易解决的情况下,研发团队将重心放在满足每个用户对时间的需求上。在大数据的世界里,每个人都是构成庞大数据分析的小小分母,每个人也都是有权享有个性化服务的VIP。

“下一个版本可能会让用户主动规定想看多长时间,比如说你早上起来刷牙的时候,你就想快速浏览要闻,你就可以选一下10分钟,每次10分钟最精彩的东西让你看完。包括我们经常看90分钟的球赛,其实真正最精彩的就是10分钟,就是射门,或者是被射门,或者是带球过人的动作。”汤兴说,新闻和体育节目,将是绿镜的下一块试验田。

另一种参照标准

目前爱奇艺有一个十几个人组成的团队负责优化、维护绿镜系统。实际上,对于爱奇艺或说其母公司百度来说,绿镜还可以形成另一个产品,就是更精准的收视数据,这是每一个制片人求之不得的。

北京郊区某个影棚,一楼正在热闹地录制节目,二楼的简陋化妆间里,借着灯光,王凡仔细地翻着一叠A4纸,上面印着的是收视率波状图。他所制作的《大王小王》是一档情感访谈类节目,每周一到周五在湖北卫视播出。录节目之前,研究上一期节目的收视率是他必做的功课。

数据来自第三方咨询机构,对于王凡来说,这是总结往期节目的结案陈词,也是指引下一期方向的启示书。长久以来,收视率是衡量电视剧和综艺节目的唯一标尺,但统计方式一直不能让业内满意。

收视率采用抽样调查方式:在一个城市里,根据当地居民的性别比例、年龄分布以及职业和收入情况等,选取一定数量样本户,通过对样本户收看内容的监测,来推算整个地区的收视情况。据一位业内人士透露,实际上样本户的数量相当有限,在人口过千万的城市里,样本户的数量一般不超过500户,一旦有样本户受到贿赂,将收看频道固定在某个电视台上,就能影响到整个地区的收视率。迄今为止,并没有哪个实际的样本户受污染的案例被爆出来,但电视台之间的互相指责却从来没有停止过。

对于百度这样的互联网巨头,这正是新的市场机会。据汤兴透露,绿镜数据目前还没有单独出售,仅作为增值服务提供给合作方。例如,爱奇艺在购买《爸爸去哪儿》、《快乐大本营》等网络版权节目的同时,已经将绿镜数据分析结果作为附赠品送给电视台。也就是说,如果下一季的《爸爸去哪儿》中有哪对父子没有出现,这很可能是绿镜的功劳。

在汤兴看来,和之前的收视率数据相比,绿镜数据的最大优势是取样量非常大,热门视频的点击量可以达到上千万甚至上亿。汤兴相信,随着精准度的不断提高,视频网站的数据将影响到上游的影视内容制作。

当然,爱奇艺之外的其他视频网站也在做类似的工作,购剧后向制作方提供节目的整体播放量、网友的评论反馈、网友在某一节目类型里的偏好关联,并以此为筹码,说服制作方对节目进行调整。

只是转变不可能很快发生。在传统制作和大数据运用之间,隔着不止一道鸿沟。像王凡这样的传统制片人,在观念上更习惯央视索福瑞的数据,视频网站提供的数据对他来说权威性还不够。

终点还没到

但技术的车轮不会停止转动。视频网站们还在继续细化收视数据,“现在只是提供收视结果,下一步,我们会划分用户群体,维度包括观众的性别、年龄、所在地域等等。”汤兴将之称为用户脸谱。

“不同年龄段、性别的用户,喜欢看的题材、片段都是不一样的,当然地域差异也很大,南方观众可能不喜欢郭德纲、二人转,北方观众可能不如上海人那么喜欢周立波。”汤兴说。

很快,无论是对观众还是内容制作方,绿镜版都将更加个性化。对于电视台和视频网站来说,脸谱划分则可以提供更精准的数据,作为广告投放依据,这一个理由已经足够了。

对于用户来说,当脸谱划分完成后,不仅不同地区、性别的观众看到的是不同的推荐内容,甚至同一个用户,其PC端和手机端的推荐也不一样。从这个角度来看,绿镜只是视频网站内容个性化过程中一个偶然出现的新产品,而不是终点。

“爱奇艺的发展趋势之一,就是根据用户的喜好做个性化推荐。”汤兴说,以前传统的门户,都是编辑来决定你看到的是什么,“全中国的人看到的都是一模一样的页面,不管你喜欢不喜欢。”

与门户相似,在绿镜出现之前,视频网站引导用户收看节目的是后台编辑的个人喜好。每次节目上线之前,编辑都会提前看过一遍甚至几遍节目,挑出一些剧情节点,起好耸动吸引人的标题,标注在进度条上。

此后,大多数视频网站也都增加了“猜你喜欢”功能,运用的就是大数据原理。只不过“猜你喜欢”参照的维度是同一用户一段时间内的动作:看完这段视频之后,用户接下去会搜索点击到哪个视频?在数据上关联度越高的视频,就越容易被列到推荐列表上。

视频推荐功能的开发和优化比绿镜难度要高得多,以至于各网站都还在不断优化推荐功能,用户甚至无法察觉到这种变化。

但对视频网站来说,这种数据优化意义重大。“大数据的算法每进步一点,点击率就会上升一点,每一个算法工程师可能只是将推荐的成功率提高零点几个点,对公司整体的流量的贡献可能就是几百万、几千万。”汤兴说。

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