大数据技术在广播电视监测中的研究

蔡枫芬

（国家广播电视总局282台 湖南 长沙 410146）

为了向观众提供节目质量较好、视觉效果较强的广播电视节目，不仅需要精心策划节目的的内容，还需要做好信号传输、无线发射等监测工作，就目前情况来看，大多数的广播电视监测的技术还不是很先进，广播电视的监测系统还存在多种问题，只有通过大数据技术，才能检测所有的完成数据。因此我们要对广播电视监测中大数据技术的应用进行深入分析研究，才能帮助广播电视监测蓬勃发展。

一、广播电视监测现状

（一）业务系统平台升级难度大

广播电视对人们的生产生活的影响越来越大，好的广播电视恰好反映了人们的诉求，只有做好广播电视的监测工作才能真正反映出老百姓内心的诉求，但是因为广播电视监测工作不仅需要有一定的科学技术，还要工作人员掌握很多的专业知识，因此要想真正反映老百姓的诉求，就必须通过不断改善监管系统才能达到提高广播电视监测标准的目的。需要引起注意的是，改善监管系统就会引起监测数据库的环境变化，监测数据就会受到一定程度的影响。在后期人们对数据进行收集、处理与分析时，就会面临信息获取不全等问题，因此广播电视监测平台升级难度很大，在某种意义上这也影响了监测效果[1]。

（二）系统缺乏互联性

在信息多变的现代社会中，广播电视的监测工作也会遇到各种困难。广播电视监测体系包含了很多不同的监测区域，但是各个监测区域之间是相互独立的个体，从而在一定程度上导致监测系统缺乏一定的关联性。具体表现在以下两个方面：第一，当任何一个监测区域出现问题的时候，其他的监测区域也会受到不同程度的影响，严重时会造成整个广播电视监测体系面临瘫痪的风险；第二，我国采用的是树形的广播电视监测模式，也就是说统一的大系统是由很多小系统组合而成，当一个路径的信息传输不能正常工作时，其他部门的监管工作也会受到影响，无法保证监管工作处于连续完整状态，这就会产生监管工作效率低下的问题。

（三）业务过于复杂

随着信息多元化时代的到来，我国广播电视的监测内容也越来越多，监管范围也越来越大。也就是说，监管体系需要对所有广播电视上包括的内容进行监测监管，当然一些安全播出、广告监管及监听监测等都属于监管体系[2]。另外，不同的广播电视内容有着不同的服务器系统，而服务器系统不同就需要不一样的方法来进行监管工作，这在一定程度上加大了监管工作的业务量。不仅耗费了大量的人力、物力和财力，也使广播电视监管工作越来越难处理。

二、大数据中关键性的技术

（一）数据的预处理技术

数据的预处理技术主要包含数据抽取和数据清洗两大类别。而数据可分成结构数据和非结构数据两种，为了确保可以快速分析集成后的数据，一般会将结构数据当作处理对象，不管结构数据多么不同，都能够同质化。而为了提高信息分析的速度和效率，保证分析质量，在对抽取数据进行实际分析时，数据清洗系统会清理出没有关系的目标和内容。目前，Datastage和Powercentet是两种常用的数据预处理软件，它们都可以自动分析数据是否合理，并根据复杂的程度，对分析数据进行排序，这可以精准快速的分析和处理数据[3]。

（二）数据的存储和管理技术

大数据技术的功能之一就是对大批量的数据实施存储分析，一般情况下，数据管理既包含已经存储的信息，又包含收集的新信息，还包括数据分析这个环节。为了保证数据得到有效的处理，通常数据管理会贯穿于数据处理的整个过程。面对如此复杂的数据管理环节，要想充分有效管控大批量的数据，就要构建相对应的数据库系统，把数据进行汇总之后再进行存储。通过这样的数据库系统，用户能够随时更新和修改需要进行分析和处理的数据，与以往人工式的大数据技术管理相比，这样的数据库系统更便捷、也更快速。

（三）数据的挖掘和智能分析技术

用户可以依靠大数据技术当中数据的挖掘技术，快速提取出自己需要的数据信息，这一技术的工作流程是，先运用计算机软件在线分析出用户输入的关键词，再在数据库中合理识别数据信息，最后检索筛选出与搜索条件相符的数据信息。智能分析是大数据挖掘必不可少的功能，这也在一定程度上提升了数据信息的查找速度[4]。

三、广播电视监测中大数据技术的应用

（一）收集数据

当大数据技术还没有被广泛应用到广播电视监测系统时，不同广播电视节目的大数据信息都会被具体细化成好多个信息，它们会被当作不同系统中的监测对象，然后再通过另一种系统汇总所收集的数据信息。但是需要注意的是，这些不同的系统彼此之间都是独立运行的，没有任何关联性，在实施监测任务时使用的则是轮询式的监测模式，虽然这种模式也能够达到信息数据收集的目的，但在具体操作过程中，还是会受到各种限制和影响，也就是说收集到的信息量并不全面，但有效应用大数据技术，恰好避免了这种局限。第一，大数据技术可以让监测系统随时监测到广播电视节目的播放信号，当广播电视节目出现播放故障时，可以及时察觉并能精准判定出故障范围。第二，应用大数据技术可以就广播电视节目的播放状况验证更多检测指标，也可以存储纯文字形式的节目信息数据。因为大数据技术可以存储海量信息数据，所以监测系统会详细记录播放故障信息，这样的操作不仅减少了工作人员的工作量，也会避免同样的故障再次发生[5]。

（二）处理信息和专业模型的构建

构建信息和专业模型对广播电视监测工作来讲是十分重要的，在广播电视监测工作中，专业模型会先将收集到信息进行预处理分析，在提取出有价值的数据之后，会按照价值程度的大小将信息进行排序，再把经排序之后的数据放置到信息树中去。这时负责广播电视监测的相关人员可以利用大数据技术对信息树中的信息数据进行自动分析与提取，同时还可以人工调整和修改相关数据信息。增强了广播电视监测工作的时效性。

（三）对信息进行分析，并发出预警

广播电视监测系统主要任务是分析信息数据，然后把有价值的信息反馈给系统或工作人员，再根据信息反馈选择相应的处理措施。确切的说，工作人员可以结合大数据技术和监测系统对信息实施全面监测，并对数据信息实施分析找出异常信息，快速向故障范围内的用户发出警报，这样就可以及时调整广播电视节目播放内容，确保播放信息的质量。此外，还可监测信息导航树的全部的信息，并进行有效分析和处理，相关工作人员也可以分析查找出监测系统中不能相互联通的信息，大大提高了广播电视监测的效率[6]。

结语

综上所述，随着网络信息的快速发展，我国的科学技术也变得越来越先进，大数据技术已经在不同行业中得到了充分应用，大数据技术尤其是关键技术在应用的过程中体现出来的优势，对于我国社会经济发展有着重要的利用价值[7]。广播电视行业也要积极利用大数据技术改善监测中的各种问题，但是在具体的应用过程中，也要保证安全处理数据信息，避免在网络中大规模传播不良信息，广播电视行业要通过大数据技术促进广播电视监测工作取得可持续发展。■