Knowledge Bridge

//Peter Whitehead /24 декабря / 2014

Большие данные (Big Data) и СМИ: возможности, проблемные вопросы и лучшие практики

Существовавший в 2013 г. всеобщий интерес к большим данным в 2014 г. стал перерастать в реальные проекты. СМИ используют большие данные, «чтобы лучше понимать аудиторию, которая пользуется различными платформами; создавать яркие журналистские публикации, основанные на массивах данных; отлаживать бизнес-процессы, а также предлагать новые продукты и услуги потребителям», пишет Марта Стоун в отчете Института журналистики агентства Рейтер.

Большие данные (Big Data) — это «общий термин, объединяющий множество стратегий и тактик по применению технологий, которые помогают разобраться в необъятных массивах самых необычайных наборов данных». В отчете говорится, что индустрии СМИ стоит обратить внимание на следующие четыре термина, связанные с большими данными:

• Объем данных;
• Скорость появления данных, т.к. данные необходимо анализировать быстро;
• Многообразие структурированных и все более часто встречающихся неструктурированных форматов данных;
• Все данные вне зависимости от формата обладают потенциальной ценностью для создания качественной журналистики, получения информации о внутренних процессах бизнеса и выручки.

СМИ могут использовать большие данные в целях всестороннего анализа и улучшения результативности бизнеса. Массивы данных могут помочь, например, узнать аудиторию издания и лучше подстраиваться под клиентов, просеивать огромные наборы данных и находить темы публикаций, проводить акции, улучшать процесс принятия решений, а также эффективность бизнеса.

В отчете приводятся подробные примеры использования больших данных ведущими СМИ, которым удалось с их помощью нарастить аудиторию и расширить бизнес, например:

• Газета Huffington Post («Хаффингтон пост») «использует большие данные для оптимизации контента, проверки подлинности комментариев, обеспечения эффективности естественной рекламы, контроля размещения рекламы и создания пассивной персонализации сайта».
• Сайт BuzzFeed («БаззФид») применяет большие данные для анализа статей перед публикацией, чтобы предугадать степень их «вирусности». Учитываются характеристики, по которым можно выяснить, будет ли статья стремительно распространяться от пользователя к пользователю. Также анализ больших данных применяется после публикации в целях «оптимизации продвижения статьи».
• Газета Financial Times («Файнэншл таймс») анализирует данные, собранные при регистрации через систему дозированного доступа к сайту, чтобы «предоставлять более качественные услуги пользователям, создавать таргетированные рекламные кампании и новые продукты на основе биографий и интересов читателей».

Кроме того, в отчете рассматривается обучение журналистов работе с данными и автоматизирование журналистских процессов на основе данных, а также приводятся уроки, извлеченные вне индустрии СМИ.

Автор: Peter Whitehead