第一章内容评估体系建构的基础
第一章内容评估体系建构的基础视频内容评估体系的建构与整个视频内容产业的发展息息相关，在不同的产业发展阶段，会催生出与之相应的评估体系。
在这两者关系结构中，视频内容的生产、分发、传播、交易模式会影响到评估体系的建构；视频内容的产业规模、市场参与者、市场结构、竞争关系也会影响到评估体系的建构。所以，在本节中，笔者将从市场格局、生产模式、市场发展与竞争等方面来论述全媒体时代视频内容评估体系建构的基础。
第一节市场基础： 大视频产业对内容评估提出需求
一、 视频内容产业进入多元竞争格局，原有生存法则发生变化，
需要评估体系支撑以往，电视媒体是视频内容的唯一传播平台，用户只有通过电视机才能看到视频节目，这给了广播电视机构极强的垄断优势。而网络融合的环境彻底改变了视频内容的产业结构，许多原本不具备视频传输能力的机构也加入其中，形成了数字电视、IPTV、互联网电视、网络视频和手机视频等产业，各产业之间既独立运作，又相互关联、相互竞争，而在这其中视频内容成为各产业争夺的焦点(见表1.1)。
在这样的背景下，如何建构一个科学的内容评估体系让优质内容浮出水面，从而占据竞争优势、夺取受众，成为内容产业竞争者急需解决的问题。
（一） 广电： 稀缺性、垄断性被打破，需重构内容优势
1. 传统电视建构在渠道资源稀缺的基础上
在新媒体兴起之前，说起看电视，只能是由电视台提供内容，通过广电网络（有线、无线或者卫星）在电视机上观看。表1.1视频行业进入多元竞争格局内容网络终端参与角色行业
控制力参与角色行业
控制力参与角色行业
控制力传统电视电视台很强广电网弱电视机厂家很弱数字电视电视台、有线网自建内容强广电网很强电视机、机顶盒厂家很弱IPTV电视台强通信网很强电视机、机顶盒厂家很弱网络视频电视台、制片公司、UGC、网站强宽带互联网很弱无很弱互联网电视（OTT）电视台、应用开发者弱宽带互联网很弱电视机厂商、IT企业强手机电视电视台、应用开发者强宽带互联网很弱智能手机、平板电脑企业强此时，频率是一种稀缺资源，广电机构牢牢控制这种资源，从而也就掌握了行业的主动权、主导权。由于传播渠道的稀缺性，电视台自己生产的内容就足以支撑，有的台甚至还有节目冗余，完全没有必要号召大量的社会生产者进入。对于那些社会制作公司来说，想在电视上播出自己制作的节目，电视台也会以占用频率资源为谈判砝码，不直接付费，而是采用贴片广告的方式无偿拿到内容。
同时，电视节目制作的高度专业性也提高了节目生产的门槛，只有经过专业训练的人在电视台或者专业制作公司里才有可能生产出电视内容。电视内容从量上来说，必然一直处于紧缺状态，因而强化了电视内容的价值。
另外，观众的收视方式也非常单一，电视是唯一的收视渠道。对于需要投放广告的企业来说，电视媒体资源是有限的，而优质的媒体资源更是非常稀缺，此时电视台能够比较容易获得高额的广告收入。
以上种种，形成了传统电视行业的生存逻辑： 控制稀缺的传输资源，形成垄断优势。资源越稀缺，其媒体价值也就越高，这也是央视此前为什么能够年年涨价、屡创广告收入新高的原因所在。
2. 稀缺性被技术打破，垄断终结
但是，技术的快速发展打破了渠道资源的稀缺性，垄断不复存在，电视的黄金时代终结。
从传输渠道来看，数字技术催生了一系列的新媒体，且呈现快速发展态势。传输渠道从稀缺变为丰裕，内容生产者可以向任意一个播出平台提供内容，而不再局限于电视台。无限的传输能力，让电视台独占收视市场的局面一去不复返。
此时，越来越多的人，尤其是年轻人开始远离单向、死板的传统电视，转向内容更为海量、收看方式更为主动多样的互联网等新媒体，电视作为媒体对受众的吸引力在不断下降，进而引发了广告行业对其广告价值的质疑，越来越多的广告主开始调低电视广告的预算比例，电视广告经营开始触摸天花板。
与此同时，电视的内容生产制作绝对优势也在受到互联网等新媒体的挑战。来自UGC的内容量迅速增长，甚至超过了电视台的内容生产量。
3. 电视台的内容生产优势受到挑战
如此一来，电视台靠垄断频率这一稀缺资源所建构起来的生存模式就失去了存在的根基，下一步，电视台将何去何从？
面对新媒体的冲击，很多电视台也作出了积极应对，其中一个普遍的做法就是： 认为电视台有内容资源，可以向各种新渠道（尤其是互联网）提供节目，或者自建网络电视台，从而进军互联网视频市场，拓展经营空间。这种做法在一定程度上确实能够起到拓展经营空间的作用，但是却存在诸多问题。
第一，电视台自身所拥有的内容，尤其是版权内容，量比较少。
第二，从内容类型上看，视频网站上点击最高的一直都是影视剧，而电视台却大多没有影视剧的独立完整版权，无法跟视频网站进行影视剧交易。电视台最擅长的新闻节目承担着宣传导向的任务，不能进行纯商业的交易。如此一来，电视内容中的前三甲——影视剧、新闻和综艺，就只有综艺类内容可以跟网站交易了，而全国大大小小的综艺节目中，能叫得响的屈指可数。
第三，由于目前网络视频基本都是免费播出，如此一来，即使电视台的内容输出给了视频网站，往往也是以免费的方式，无法直接获得收益。有的网站甚至是采取盗版方式在使用电视台的内容，这种方式下，电视台的内容虽然出现在了互联网上，带给电视台的却是伤害而不是利益。
第四，电视台自建网络电视台依然没有摆脱官网属性，内容多以电视台自有节目为主，不过是多了一个传播渠道，依然沿袭了电视台内容自产自销的模式。如果所有电视台都照这种模式建一个网络电视台，不过是传统电视格局在互联网上的一个翻版，并不能从根本上改变电视内容产业。
第五，即使电视台在把内容输出到互联网上的过程中能够获得足够利润，但如果仅仅是在现在网站的体系下为其提供内容，那就将沦为互联网网站众多CP中的一个，从而丧失产业主导权。
如此种种让我们看到，电视台要想靠原来的内容运作模式为王，难度重重，所以必须寻找全新的运作模式，从根本上解决内容如何为王的问题。而答案，笔者以为，正是通过全新的评估体系提高内容生产、管理水平，盘活内容存量资源，重筑内容优势。
（二） 通信： 以媒体化寻求解决被管道化的问题
近10年来，全球通信业面临一个共同问题，那就是： 传统业务衰退，通信运营商被管道化。以中国移动为例，2000年，其每用户平均价值（ARPU）为237元/月，此后一路降低，到2014年时，降低到61元/月。在新兴的移动互联网中，移动运营商更多充当的仍然是网络管道的角色，很少从内容上直接获利。
通信产业不甘心于只做管道，且管道价值越来越弱，因此不得不寻求新的增长点，所以媒体化就成为未来重要的战略要点，从而切入媒体市场。
通信产业在媒体领域的战略布局集中于两点： 第一，基于家庭的IPTV；第二，基于个人的4G、5G、物联网等新兴业务。
无论何种媒体化业务，其中心都在于是否能够建构起内容库，为业务的良好体验保驾护航。由于通信产业在内容领域并不具有先发优势，作为后来者，更需要一个科学的评估体系帮助其审慎选择，以合理成本获得优秀的内容资源。
（三） 互联网： 劣币驱逐良币，急需寻找突破点
网络视频的蓬勃发展给视频内容产业带来了一系列重要变化，其主要表现在： （1）引入用户原创，拉低内容生产门槛，从而可以在短期内积聚海量内容； （2）基于用户相互评价、推荐，新的内容交易模式出现； （3）草根原创内容与精品内容并存，且形成两种不同内容运作模式。
但与此同时，网络视频也面临诸多问题，其主要表现在以下几方面。
1. 内容依然免费，靠广告实现盈利
从商业模式来看，当前，不论是中国还是海外，网络视频基本上都采取了“免费内容+广告”的经营模式。这种模式给视频网站带来了生机，但是，对于全行业来说，不过是把电视的广告投放分流到了互联网上，并没有创造出更新的价值。
2. 版权费无序暴涨
由于网络视频竞争的加剧，各大视频网站纷纷争抢优质内容资源，不惜重金购入优质影视剧，使得影视剧网络版权在2010年后呈现暴涨局面： 《三国》网络独播价格是15万元/集；土豆网在2010年年初买断《神话》网络版权时花费上百万；2011年，《男人帮》的网络独播权已经卖到了40万元/集；2011年，《后宫甄嬛传》的版权销售价格（电视与网络视频合计）接近400万元／集，在当年的销售价格中排名第一；东方早报.《甄嬛传》制作方保守估计一集收益400万.http： //ent.sina.com.cn/v/m/20120503/10283620927.shtml.2015年播出的《甄嬛传》姊妹篇《芈月传》的网络视频版权价格则达到了200万/集，按照81集来计算，乐视网在购买版权上的投入达到了1.62亿。
网络版权费的无序暴涨，给视频网站带来了巨大压力，也给版权交易市场带来了重重迷雾，因而急需一个规范化、透明化的交易平台。
3. 原创内容海量却杂芜，劣币驱逐良币
不可否认，开放的平台降低了门槛，从而实现了内容的海量化，但优秀的内容仍然是高成本、高技术门槛的，UGC产生的内容质量很难有保障，使得互联网上的内容过于海量而杂芜，这些杂芜的内容就像是“劣币”，而那些真正高品质的内容——“良币”则被淹没在“劣币”的海洋中，使被发现的概率降低。如此一来，用户就更不愿意为这样的内容付费，从而形成一个恶性循环。所以，在互联网上，虽然视频内容人气旺盛，却无法形成收费。
4. 海量无序内容带来管理难题，盗版频繁，安全性差
在过去40年里，互联网以自由、平等为指引，给每个人提供传输信息的可能性，这种精神让用户尽情共享各种内容但却让盗版泛滥，内容生产者的权利得不到保障。这种做法在颠覆了传统媒体的传统价值之后，并没有给予足够的补偿，无异于涸泽而渔。同时，也给内容管理增加了难度。
5. 消耗大量带宽资源，带来巨大成本压力
海量内容还带来垃圾流量，增加了带宽压力和网站成本，却很难给网站带来回报，网站在这种经营模式下很难获利。
这种“劣币”驱逐“良币”的现象，其解决方法就是建构一个科学、合理的评估交易体系。
二、 缺乏评估体系的内容交易模式不能满足视频内容产业的需求
由于传输内容的网络渠道、终端不断泛化，内容的应用范围不断扩展，出现了DTV、IPTV、网络视频、互联网电视、车载移动电视等各种形式，从而对内容交易的需求量也呈现不断攀升态势。
国家广电总局官网的数据显示，中国2015年全年生产电视剧395部16 560集；生产电视动画片134 011分钟；生产故事影片686部、科教影片96部、纪录影片38部、动画影片51部、特种影片17部。而电影票房更是达到440.69亿元，同比增长48.7%。国产影片票房271.36亿元，占总票房的61.58%。国家广电总局. 2015年统计公报（广播影视部分）. http： //gdtj.chinasarft.gov.cn/.
此时，同一平台内容的内容管理与交易、跨平台、跨区域的内容交易、跨区域以及面向个人的交易需求都开始出现，因此需要一个内容评估、定价系统的标准建构和技术支撑。
目前，围绕内容的交易呈现出多样化的特点： 传统广电的媒资音像资料馆模式、电视节模式得到保留；媒体内容产业也延伸到更为广阔的文化版权领域，出现众多的版权交易中心；同时，基于互联网的内容交易平台也越来越多，广电媒体自建、互联网角色积极参与，以及各类投资机构，甚至连社会非营利组织都涉足于此。
（一） 四大模式支撑媒体内容交易
1. 电视台媒资音像资料馆模式： 侧重台内交易和社会服务
国内电视台所积累的节目和素材，以及每天新生产的大量视、音频内容构成了电视台最重要的内容资产。但是，在过去很长一段时间里，国内电视台尚未意识到内容资产的重要性，对内容采用比较粗犷的管理方式很多年。直到1994年，国家新闻出版广电总局颁布了《广播电视宣传档案、资料管理办法》，首次以行业法规的形式定义了广播电视节目资料的行业管理要求。而此后数字技术的发展和媒体的变革使电视媒体深刻认识到原来沉睡在档案库中的“节目资料磁带”具有非常可观的经济效益，于是纷纷建立媒资体系，或以音像资料馆为主体对节目资料进行管理和台内外的经营。
笔者通过对国内几家具有代表性的音像资料馆以及台内媒资平台的服务现状进行考察，发现目前国内电视台音像资料馆的服务范畴基本上都只给台内部门提供资料进行信息调用，用于台内的内容生产，并且在交易的时候，通常也只采用“只记账、不支付”的方式。面向社会服务的业务方面，则主要以参观、培训、教育服务为主。
2. 电视节模式： 功能有所变化，更受互联网视频青睐
尽管机构间的内容版权交易一直都在常态化地进行，电视媒体、社会电视剧/节目制作公司、视频网站等依旧在坚持参与电视节活动，用一个固定的时间和场所来集中地宣传、推介和采购。就规模与影响力而言，目前国内的电视版权交易市场主要有北京国际电视周、上海电视节和四川电视节三个大型的活动。
三大电视节有一个共性： 历史都比较久远。诚然，随着现在交通和通信工具的日益便捷，电视节这种传统的信息载体和交易场所模式已经不再是必须。从目前国内三大电视节的主题活动设置不难发现，当前，电视节模式已经悄悄转化其初始功能，它不再是以交易为主的场所，更多地成了从业者参与奖项评选、参加学术论坛和社交的场所。根据笔者的观察，当前电视节的内容交易主要以成品交易为主，而且基本上都是该机构当年最热门、最重视的少许作品，主要集中在“红海”领域。就参与机构来看，近两年，视频网站成为三大电视节最活跃的参展商，包括优酷、搜狐视频、乐视网、腾讯视频等主流视频网站都在现场设立了各种活动专区、演播室等空间，吸引观众参与互动。
3. 版权交易中心模式： 交易功能较为薄弱
媒体内容交易并不仅限于电视相关的机构，更衍生到版权交易领域。近年来，国家版权局从政府层面，批准多个地方政府建立了多个国家级版权交易中心，并且允许社会机构参与其中。这些项目当中，不乏投资规模巨大者，比如，2012年5月成立的华中国家版权交易中心，根据互联网公开资料显示，版权交易中心暨产业基地计划投资50亿元，分期分批完成。
笔者通过查阅相关资料，发现中国目前批准的版权交易中心仅有少数正式投入了运营，多数仍处于在建阶段。已经投入运营的版权交易中心中，所规划的服务职能也只有少部分实现，大部分并未实现。实现的职能主要集中在版权登记、代理注册、商务咨询等层面，对于交易这一属性的实现路径还不够清晰，真正落到实处的交易功能还非常薄弱。
4. 线上交易平台模式： 功能各有侧重
线上的交易平台在近两年不断萌芽兴起，主要有四类角色在从事线上内容交易平台的搭建，即电视台、互联网、投资公司和其他社会组织。
电视台既是内容、素材的需求方，同时也是最大的内容生产方、制作方。电视台对于内容“原料”的需求不仅量大，而且对内容的品质要求也非常高。同时，电视台自身所生产的内容也具有这样的特点： 电视台生产的内容品质好，具有非常好的二次传播价值。如果说本文所述的媒资音像资料馆模式主要是服务于电视台台内，那么通过搭建线上交易平台，把自己的媒资产品向外界所有对内容有需求的机构和个人进行出售，就能实现电视台更多的媒体资产变现和价值增值。
电视台作为线上交易平台运营方最典型的案例是秒鸽传媒交易网。2013年SMG旗下的上海五岸传播有限公司与成都索贝数码科技股份有限公司成立了合资子公司——上海五翼文化传播有限公司，负责SMG内容交易平台的开发和运营。2014年1月该平台正式上线，命名为秒鸽传媒交易网。秒鸽借鉴了“淘宝”的平台模式，客户（内容成品或素材版权的所有方）可以进入平台的“商场”中开设店铺，而商场则从交易订单中抽取佣金。同时，依托于海量内容，平台也可为客户提供各类增值服务，包括信息订阅、版权管理等。叶秋知.从平台经济看构建内容交易平台的可行性.今传媒（学术版）， 2014（8）： 79～81.同样，开展此类业务的电视台还有中央电视台的“中国国际广播电影电视节目译制交易平台数字音像门户”、北京电视台的“京视网”，以及长沙广播电视集团旗下中广天泽运营的“节目购”。
互联网是最早开展内容交易平台业务的，早在2009年阿里巴巴就和华数联合成立了中国第一家数字产品分享交易平台“淘花网”（现已关闭）。2014年3月，阿里巴巴成立数字娱乐事业群，联合金融机构推出了“娱乐宝”，以银行推出理财产品的方式，推出基于互联网金融的内容产品，在普通“众筹”的基础上，进行内容交易和投资。
一些文化投资机构也进入内容交易平台领域，比如，最早的陕西文化产业投资控股集团（陕文投）。2011年5月，由陕文投、陕西广电网络、陕西盛唐天下投资发展有限公司共同出资5 000万元人民币注册成立的陕文投集团控股子公司——西安电视剧版权交易中心有限公司，是陕文投版权交易中心的运营主体，目前，该中心对外的服务平台为中国影视版权交易网。目前该网站主要提供版权登记、备案、著作权登记、影视内容方面的信息、资讯等服务，还推出了融剧宝投资服务。这一产品“以影视制作企业与播出机构之间存在应收购剧款为基础，在双方签订电视剧预先购买合同或电视剧播出合同后，由版权交易中心先向债权人（影视制作企业）支付应收购剧款。在约定期限内，债务人（影视播出机构）向版权交易中心支付全额购剧款。成功开展融剧宝服务后，版权交易中心在约定期限内收回垫付的资金，并向债权人（影视制作企业）收取一定比例的交易服务费”。袁少波.西安电视剧版权交易中心服务模式创新研究.西北大学，2013.
除此之外，非营利性机构——国际电视电影节目交易中心（简称： ITFPEC）也建立了自己的交易平台，提供片库、剧照、视频、简介、新闻动态、招聘信息等资讯、检索服务。
（二） 国内内容交易模式发展的特点与不足
笔者认为国内内容交易模式的发展具有以下几个特点。
1. 从线下延伸到线上，功能定位悄然改变
20世纪80年代末90年代初，内容生产数量少，播出渠道也少，交通、通信也都不够发达，因此一年一度或者两年一度的电视节是国内电视同行最盼望的内容交易的好时机。而电视台自己的音像资料馆也只是以服务台内资料调用，以实体机构的形式存在。
互联网电子商务概念被运用到媒体内容交易就衍生出了内容交易的互联网化，出现了平台化的交易模式，媒体内容和淘宝上的普通商品一样可以在线搜索、浏览、比价、放入购物车。
随着内容交易模式从线下发展到线上，传统的线下模式并没有消失，在不知不觉中，其功能和定位也发生了改变。比如，电视节模式，交易成分明显被冲淡了。
2. 从单向的封闭式交易到开放的平台化交易
互联网的出现让O2O变为可能，其更为本质的突破在于它开放性的平台概念为媒体内容单向的、封闭式的交易提供了前所未有的契机，让其以令人难以置信的速度和规模席卷全行业。
其实在开放式平台交易方面，苹果的APP Store、谷歌的Google Play这些应用商店作出了很好的示范： 的任何机构或者个人都可以上传自己的APP产品进行定价，供所有用户购买、下载、收藏，并从中获利。在媒体内容产品方面，伴随着越来越多的在线销售平台的出现，它的销售、采购、定价、分发、传输也将越来越多地体现出平台化的特征。并且，在开放的互联网平台上，任何参与交易的用户都不需要线下柜台办理，通过平台提供的工具包，就能在线完成自助服务。
更重要的一点是，交易平台的开放化，让实时竞价成为可能。比如，Google AdSense，就是通过建立基于实时竞价的RTB平台，让海量的互联网广告在瞬间完成竞价、成交、广告上线和货币支付。用户还可以通过既往效果的点击到达率、广告与内容的相关性、目标网页的质量来综合评估平台双边用户的匹配度，让交易变得更加透明。
3. 从粗放式的成品交易到精细化项目投资
原有的内容产品交易主要是成片内容一对一展示—询价—支付，交易效率低且风险高，还容易导致内容生产方因为前期投入不足而牺牲内容品质。通过前置式的项目投资，让内容的购买者在内容生产之前深度介入内容创意、策划，以及生产的全流程，因而能在一定程度上避免这类问题。并且，各种数据支持下的评估应用工具也能辅助投资者更好地进行内容投资决策，帮助双方确定交易价格。
因此，我们看到几乎现有的不管是线上的交易平台还是版权交易中心所提供的可供交易的内容当中，有很大一部分是尚未开拍的剧本、节目模式，或者是电影计划项目。龙思薇，周艳.再论内容银行——内容交易模式探析.广告大观（媒介版）， 2016（2）.
基于这样的分析，笔者也提出对现有内容交易模式的一些思考。
1) 封闭的交易模式在媒介融合时代显得效率不高
内容价值只有在开放的平台上、不断地流通中才能得到充分体现。而我们看到，汇聚了大量人力、物力和财力并经过数字化和编目的媒资、音像资料馆，如果仅靠服务台内的内容生产为本台的节目生产提供支撑，那么它的服务范围不免过于狭窄。电视节模式看似火热，但事实上，它的交易功能却在不断弱化，已经完全不能支撑海量的内容交易及满足长尾市场的需求。
相反，在媒介融合时代，社会各类机构、专业的个人生产者、普通的用户对媒体音像内容的需求却在不断提升。如果不尽快建立一个平台去提供高效率、多层次、多样化、专业化的交易服务，不断促进内容价值的流通，也就是生产关系还停留在过去，那么是必然无法匹配、满足现有生产力的，所以就会被淘汰。
2) 自产自销的交易平台难以形成规模效应
既然封闭的线下交易模式弊端显著，那么就把资料库搬到线上，允许访问、浏览、交易就能解决问题了吗？不能。
把线下内容搬到线上，仅解决了自身内容素材化、数字化的问题。自产自销是永远无法形成海量规模的。而且内容的局限性会极大地影响用户的体验，一旦用户的需求不能在狭窄的内容资料库里得到满足，就很难对平台产生好感，形成黏性。
3) 不了解行业、缺乏专业性的评估是当前内容交易平台市场最大的短板
在广电机构、版权相关机构纷纷搭建内容交易平台、版权交易中心的同时，互联网机构也在非常积极地向内容交易领域进军。毫无疑问，这些互联网机构在交易技术、云存储、云分发技术方面都很领先，但是它们最大的短板在于不具备行业领域的专业性，同时也缺乏评估。
比如，最早淘宝在2009年创立的淘花网，当时淘宝打造淘花网的时候，就是希望淘花网能够作为一个B2C的平台，向广大的个人用户提供与淘宝购物相同的一站式数字内容商品，其交易的对象涵盖了多个领域，包括网络文学、音乐、视频等，但最终不得不面临关闭的结局。
媒体内容产品的生产和评估不同于普通的标准化产品，它有自身的特殊性，它既具有物质产品的属性，也具有精神产品的属性。而且媒体内容的评估是一门高度专业的课题，在国内外已经有了上百年的时间积累、学术探索和机构实践。不同种类的内容产品、不同阶段的内容产品，在评估方法上、交易估值方面都不相同。这些都是互联网机构目前还无法驾驭的。没有评估支撑的交易很难达成，也很难持续，这也是淘花网这类即使在互联网交易方面非常有经验的平台失败并最终关闭的原因。
第二节技术基础： 日益成熟的大数据产业为评估体系
提供了现实可能评估产品本身就是被不断发展的数字技术推动而不断演进的，数字技术带来了数据环境的变化和评估手段的更新(见图1.1)。
图1.1内容评估产品演进逻辑
而随着互联网、移动互联网的广泛应用，大数据逐渐成为趋势。大数据概念的出现，对于内容评估产品的发展提出了新挑战——评估产品必须要能够适应大数据环境，并在大数据环境下进行相应的变革；同时，大数据产业的逐渐成熟，也为评估产品的发展提供了条件。在一个成熟的大数据产业的支持下，建构一个基于全媒体大数据的内容评估系统才成为可能。
一、 数字技术始终是内容评估发展的驱动力
总结上文内容评估发展的三个阶段，其实可以发现这样的规律： 内容评估总是要基于用户行为，并采用与此相匹配的技术手段；而用户行为的变化，又源于媒介形态的沿革。
笔者以为，可以从以下三个层面来解析技术对于评估的推动力。
首先，数字技术催生了新的终端和新的渠道，包括数字电视、PC、手机、有线网、电信网、虚拟的互联网。而正是由于新终端、新渠道的出现，打破了电视一屏独大的格局，刺激了用户对内容的需求，又进而倒逼内容产业加快制、播分离，推动内容工业化生产、播出。在这种产业环境下，制、播方都必须重视和学会利用数据，于是全媒体、全流程评估的需求诞生了。
其次，在新终端下用户行为发生变化，进而带来数据环境的变化。王薇，吴殿义.内容评估“发展观”.广告大观（媒介版）， 2016（2）.在传统的电视时代，对数据的定义也就是用户在频道间的切换，而数字时代，视频、新闻、社交、电商、文学、游戏——原有的线下活动纷纷转成了线上行为。用户不止在网上观看视频，还会阅读与影视剧相关联的文学作品、浏览娱乐新闻、购买所谓的明星爆款、下载衍生游戏、在社区进行讨论和互动。
这就意味着，可能的用户数据来源不只有视频网站，还包含新闻、文学、电商等多类型的应用，产生的动作包含了点击、分享、评论、检索，数据的类型、格式、体量亦与此前不同。
最终，在新的数据环境中，新的评估产品应运而生。在这种数据环境的变化下，传统的评估手段就必须要随之变革。在PC及移动终端以及互联网电视上使用的cookie、API、SDK等方式，即是对这种情况的因应（如图1.2）。
图1.2大数据领域的分析细分门类及技术
在新终端的背景下，用户跨屏是数据环境的另一大变化。一屏时代，用户的所有行为通过测量仪即可获得。而在多屏时代，用户在电视、PC、手机之间跳转，任何一张屏幕都无法完全映射出用户的喜好、态度，必须要整合三张屏幕的数据，才能够准确获知内容在用户端的接受情况。因此，跨屏产品成为当下业界的热门。
从根本上讲，评估的演进，是技术引发的多米诺效应。表1.2不同终端的数据监测技术终端用户行为监测数据技术手段（举例）技术特点传统
电视收看传统收视率日记卡、测量仪数字
电视点播、回看数字电视收视率回路数据测量通过数字机顶盒，实时记录全网所有电视家庭户的频道及广告收视、电视互动服务使用的情况，并回传至服务器端，从而形成实时的海量数据流王薇.尼尔森网联，带领电视进入大数据时代.广告大观（媒介版）， 2012（9）： 48～49.续表终端用户行为监测数据技术手段（举例）技术特点PC搜索、分享、购物、视频
……用户行为数据Cookie/API/SDK
（多用于广告监测）Cookie是一种能够让网站Web服务器把少量数据储存到客户端的硬盘或内存里，或是从客户端的硬盘里读取数据的一种技术。胡畔，钟央，凌力.一种新的基于cookie的互联网个性化推荐系统设计.微型电脑应用， 2013， 29（9）： 44～47.
在用户浏览网站时，Web服务器的CGI脚本会创建一个文本文件并将其存储在用户浏览器客户端的计算机上，即为cookie文件，文件格式为： 用户名@网站地址［数字］.txt。胡忠望，刘卫东.Cookie应用与个人信息安全研究.计算机应用与软件， 2007， 24（3）： 50～53.
Cookie文件能够记录与用户相关的信息，如用户账号、历史浏览网页、在网页上的停留时间、访问站点次数等，当用户再次访问某一网站时，浏览器就可以读取该文件信息并传递给相应站点手机聊天、购物、休闲……用户行为SDK（多用于广告监测）根据投放管理模块传递的参数，按照监测参数配置文档，在提供监测 URL 后拼接 SDK 额外获取的参数（如 OpenUDID，机型和操作系统、屏幕分辨率、加密的 MAC 地址等参数），向第三方监测系统服务器提交监测请求。
通用监测SDK中的签名模块对监测URL进行签名校验。通用监测SDK根据输入URL生成签名校验串并拼接在URL尾部发送到监测系统，监测公司在服务器端反解签名串进行校验数据来源： 根据公开资料综合整理
二、 大数据产业的发展日趋成熟
随着数据环境的变化，越来越多的企业注意到大数据的市场价值，并逐渐从各个领域发力。目前，无论在国内还是国外，大数据产业都已经形成了较为完备的产业链条，各个环节都有具代表性的企业，并且开始在实际应用中落地，包括传媒产业也出现了一些有代表性的大数据应用。正是大数据产业开始逐渐落地形成链条，才从各个环节为基于大数据的内容评估模型建构提供了现实基础和可能性。
根据IDC的报告显示，全球大数据市场规模年增长率达40%，在2017年收入将达530亿美元。其中，“大数据技术及服务市场复合年增长率（CAGR）将达31.7%，2016年收入将达238亿美元，其增速约为信息通信技术（ICT）市场整体增速的7倍之多”。IDC.大数据市场强劲增长.通讯世界， 2013（7）.
在产业结构上，与传统的数据处理相似，大数据同样涵盖了数据从获取、存储、分析、应用等各个环节，由于数据体量发生变化，在每个环节都产生了与传统数据处理所不同的技术手段。而大数据的产业链就由能够对数据产生影响的各个环节共同构成。
对于大数据产业链条的划分当前有多种版本，而彭博社发布的研究报告中将链条分为数据源类、基础设施类、分析类、应用类、跨基础设施类和开源项目类6部分，但跨基础设施类与开源项目类，从产业角色的角度看，可以归入基础设施和分析这两个类别中，因此，在本研究中，将大数据产业链条分为4部分，它们分别是： 数据源类、基础设施类、分析类、应用类。每一部分链条的发展都为评估模型的建构起到了作用。
（一） 数据源（Datasources）： 多样、开放，为评估模型的建构提供
充分数据与传统数据分析相比，大数据在数据来源上存在较大的差异： 强调对外部数据的获取，而并非仅仅使用自身平台所产生的数据。也即数据能够离开其产生的平台，为其他行业所获取和使用。例如，社交媒体数据开放给各个行业，能够帮助企业进行精准营销；电商数据与物流数据相结合，可以实现对经济运行情况的宏观和微观描绘；金融数据与电商数据结合，可以实现对个人和小微企业的信用评估。
在数据源这一链条内的企业，本身平台上沉淀、产生了大量数据，对外通过免费开放或者付费的形式输出，同时也包括从事数据交易的企业。数据源链条上的企业实现了数据的采集和基本的整理，能够让数据需求方更为便捷地获得自己所需的数据资源。例如，新浪微博就设计了多个层级开放的API，供各行业客户使用。在传媒领域，对外部数据的获取和使用也已经逐渐成为趋势。如尼尔森和Twitter联合推出的Twitter收视率，本身就可以视为是对自身收视数据之外的其他数据的获取和再加工，而Twitter在这一案例中，即是数据源企业。
目前，在国内外均有相关的专门机构进行数据的输出和整理。与国外相比，国内数据源的企业多处于对数据进行简单整合销售的阶段，尚不能够针对需求进行数据的筛选和针对性服务。在传媒领域已有一些数据调研公司，如克顿传媒收集的电影方面数据等体量较为可观，但开放性较差。
总体上讲，笔者所建构的内容评估模型建立在多样的数据源基础之上，但基于内容评估模型设计的原则和数据特征，需要对数据源提供的数据进行处理后才能真正进入分析流程。表1.3国内外数据源类代表企业/产品产业链条代表企业
/产品企业/产品概况数据源类（国外）Bloomberg采集并整合金融相关数据，然后提供给金融机构安客诚通过聚合超市、药店、专卖店等企业的客户数据，经过加工之后转卖给所需的企业Bluekai搜集并出售客户的上网行为数据，主要提供给广告业客户Infochimps定位于各类数据的交易平台，尤其是地理位置、社交网络、网络信息等方面的数据昆士兰公交公司公交乘客用随身应用采集信息（如公车到站时间等），提升市民的通勤效率，2011年已经可以做到通知下一班车的到站时间数据源类（国内）中关村数海大数据交易平台是国内首个面向数据交易的产业组织，该交易平台面向政府、科研机构、企业、个人等开放，用户可以通过API完成数据的录入、调用、检索等操作。李留宇.中关村启动中国首个大数据交易平台.国际融资， 2014（3）： 80.淘宝、百度、腾讯等大型互联网平台基于自身的业务数据，分别推出了数据开放平台，开放各自在电商、搜索和社交方面的部分数据克顿传媒建立了影视剧行业数据库，收录自1997年以来近万部电视剧的收视评估情况、国内主要制作班底以及近万名主创人员的信息猫眼电影基于在线售票和在线选座业务，积累了观众的性别、年龄、地域分布和观影时间等各类数据，以及影片的真实上座数据粤科软件作为中国影院市场的主要系统供应商，掌握最为底层的票房数据，并为各类在线选座服务提供支持，该公司2015年4月被阿里影业以8.3亿元收购（二） 基础设施类（Infrastructure）： 成熟、可得，为评估模型提供
底层支持大数据涵盖的数据类型包括传统的结构化数据，而音视频、图片、文本、网页等半结构化、非结构化数据占据的比例更加庞大，且数据呈指数级增长。这样的数据特征对基础设施提出了以下新的要求。
（1） 实时性： 基础设施要能够处理实时数据，具备支撑实时涌入的海量数据的能力。
（2） 可扩展性： 基础设施要能够以较低的时间和金钱成本及时扩容。
（3） 数据结构适应性： 能够适应各种类型的数据，为非结构化、半结构化数据的存储、处理提供便捷条件。
在这一链条中的企业主要提供大数据的存储和管理，包括各类新型的非结构化、半结构化数据库（NoSQL、NewSQL、MPP和图数据库）、云计算服务公司（如亚马逊AWS、阿里云）、存储管理/监控产品的供应商，等等（见表1.4）。表1.4国内外基础设施类代表企业/产品产业链条代表企业
/产品企业/产品概况基础设施类（国外）Neo4J图形数据库，将结构化数据以图结构进行存储，具备完全的事物特性Hadoop起源于雅虎公司，是当前主流的大数据存储和处理平台，实现了分布式的计算框架MapReduce和文件存储系统HDFSSpark诞生于加州伯克利大学AMP实验室，是新一代大数据分布式处理框架，以高效的内存计算著称，逐渐成为大数据处理环节的主流平台。MongoDB由10gen公司开发，著名的分布式NoSQL数据库，由于功能丰富，在使用方面最接近关系数据库Mahout数据挖掘工具，起源于Apache基金会，实现了一个分布式机器学习算法的集合Storm由推特开发的大数据流式分析解决方案，在接收数据的同时就进行计算和分析，具备一定的故障处理能力Solr起源于ApacheLucene项目的开源企业搜索平台，功能包括全文检索、命中标示和分面搜索等Cloudera基于Hadoop的产品与解决方案提供商MapR基于Hadoop的产品与解决方案提供商，用自身文件系统取代HDFS，实现高速、镜像、快照等功能续表产业链条代表企业
/产品企业/产品概况基础设施类（国外）IBM在DB2中集成了BLU技术、列式优化和并行向量处理等技术，以内存计算大幅提升数据分析效率。在基础平台方面，为Hadoop平台提供支持，同时有针对性地对GPFS文件系统进行了改造微软推出了基于Hadoop的大数据处理组件，实现了SQLServer与Hadoop的连接；推出LINQPack、Project“Daytona”以及ExcelDataScope，让用户可以在WindowsAzure云上进行大数据分析，2015年年初，微软收购R语言的商业版提供商RevolutionAnalytics，加强了数据分析方面的能力建设惠普推出了针对Hadoop平台优化的AppSystemforApacheHadoop，提供包括底层硬件、Hadoop和实时数据分析的一体式解决方案基础设施类（国内）阿里推出阿里云服务，为社会各类机构、个人提供云存储服务七牛推出针对图片、视频等的云服务技术华为推出平台级的大数据分析方案用友软件提供企业云服务，包括供应链、项目管理等的在线实施美林数据商业智能分析，为客户提供决策支持，针对业务、运维和客户进行分析Face++人脸识别技术方案提供商面包旅行对图片信息（主要是风景类图片）进行结构化识别和处理灵聚信息智能人工搜索引擎——主要针对语音识别领域深圳祥云信息科技融合神经网络与复杂事务处理技术，主要对股票交易市场进行深度挖掘和分析当前传媒领域已经开始广泛地应用大数据基础设施，将传统的本地服务转移到云端，同时，面对数据类型和数据量剧烈变化的现实情况，对自身的数据库结构也进行了调整，例如，芒果TV与阿里云的合作即为此例。
内容评估模型的落地中同样需要大数据相关基础设施的支持，以实现弹性运算和弹性资源调度，实现以较低的设施成本达到较好的运算速度和效率，而且数据的安全性也较高。
（三） 分析（Analytics）： 丰富的技术手段为评估模型提供多种选择
基础设施环节的完善，为大数据的分析提供了可能性。当快速增长、类型多元的数据能够被合理存储，其运算和分析就可以稳定运行。与传统数据比较，大数据的分析同样是一大挑战。目前，大数据领域的分析技术包括数据挖掘、预测性分析、非结构化数据的提取和分析、可视化交互等（见图1.2）。
总体来看，大数据的分析综合了传统统计学、计算机科学、语言学等多个技术，如统计学的卡方分析、方差分析，计算机科学领域图形图像处理、机器学习，语言学领域的语法结构等。未来，大数据分析还将不断吸纳更多学科的成果，为不同行业提供针对性的分析服务。
当前市场上的内容评估产品，有部分已经在使用数据挖掘的技术，如新浪微博推出的微博指数就可以对微博用户关注的明星、电视剧、电影等进行文本层面的简单挖掘和用户特征的关联统计、分析。但目前内容评估产品对数据挖掘技术的应用较为简单，一方面，缺少对数据挖掘技术的综合整理、判断和选择；另一方面，也未能够针对内容评估的需求、特点、数据特征对相关的技术进行适配。而笔者所建构的评估模型，在数据挖掘技术的选择、应用上则有一定的突破。表1.5国内外分析类代表企业/产品产业链条代表企业
/产品企业/产品概况分析类甲骨文宣布收购EndecaTechnologies，为企业用户提供非结构化数据的搜索和管理服务SAP推出了Hana平台，能够对非结构化数据进行高速分析，是大数据内存计算的代表性技术之一Google推出企业级大数据分析云服务BigQuery，用来在云端处理大数据，帮助企业在云平台上分析数据、构建应用和分享服务RetailNext基于店内的摄像头、WiFi和其他探测设备所采集的数据，用热图显示顾客在商店内的实际行走模式，超市或零售店家可以据此来摆放货物或评估促销活动的实际效果Domo为企业整合多源头数据并以高度可视化的形式呈现出来，为管理人员的决策提供支持，估值高达20亿美元Affectiva专注于人脸表情识别，被商业媒体评为发展最快的创业公司之一。2012年美国总统竞选期间，Affectiva通过分析人们在观看总统大选辩论时的面部表情，最终判断出了选民投票结果，判断准确率达到73%。走进全球最牛的“读心”创业公司Affectiva.http： //www.lieyunwang.com/archives/76868.（四） 应用（Application）： 多样的传媒领域应用为评估模型提供
思路借鉴在数据应用这一链条上，并没有专门的企业，各个行业都可视为某一环节的参与者。随着大数据的数据源、基础设施、分析技术的成熟，各行业都逐渐拥有了应用大数据的条件和能力，并有成功的实践案例（见表1.6）。表1.6国内外应用类代表企业/产品产业链条代表企业
/产品企业/产品概况应用类（国外）沃尔玛利用全球各分店产生的海量数据，结合气象信息、经济和人口数据等，对货架、定价、库存和促销进行优化。例如，通过数据分析及时指导库存调整，将一些店面的业绩提升了40%；同时，其40%以上交易是靠个性推荐转化而成的。沃尔玛在2013年6月收购了大数据预测公司Inkiru，以此获得所需的分析人才、技术和平台梅西百货基于Hadoop平台，综合运用R、Impala、SAS、Vertica和Tableau等各类分析工具，开发机器学习算法，对企业数据进行分析，提升客户认知水平和个性化推荐的精度德温特资本市场公司对3.4亿社交媒体用户的留言进行情感分析，以大众情绪为指引来决定股票买卖时机英国对冲基金Derwent Capital Markets专门建立了一支对冲基金，通过分析Twitter的数据内容来感知市场情绪，指导投资策略。在首月的交易中以1.85%的收益率超过0.76%的市场平均业绩万事达（Mastercard）公司通过大量的数据清洗工作，整合了全球19亿张信用卡和3 200万商家客户信息，基于MuSigma公司的技术进行欺诈识别和客户洞察分析。Zestfinace突破了传统征信的FICO征信模型，主要是将用户的搬家、电话、联系、水电等线下信息纳入征信模型中，描述每个用户的变量可达1 000个以上Netflix基于其广大的影视租赁用户群数据，通过偏好分析，搭建了《纸牌屋》的主创班底，成为大数据应用的早期经典案例Rentrak机顶盒为其数据来源，能够监测受众对各屏幕上内容的使用情况，从而为内容制作机构和营销机构提供数据服务United Talent Agency通过Twitter、YouTube、Tumblr、Facebook、Instagram和电影类博客等渠道获取数据，评估电影受欢迎的程度，为20世纪福克斯公司和索尼影业等巨头提供咨询服务Pandora、Rithm、Spotify通过对客户的音乐偏好分析，为消费者提供个性化推荐服务续表产业链条代表企业
/产品企业/产品概况应用类（国内）QQ音乐等音乐APP基于用户的播放习惯，推送个性化歌单优土推出视频指数，根据用户点击等行为，衡量内容的全网播放情况并进行综合分析酷云互动基于用户的互联网电视收视行为，推出大数据产品EYE Pro阿里妈妈等程序化购买平台通过对用户在不同网站的浏览行为，给用户打标签，实现广告毫秒级的精准投放仅以传媒领域为例，在影视娱乐、广告营销等方向上，都在利用大数据进行新业务的拓展。应用的方向包括影视票房预测、内容推荐、精准营销等。
例如，传统电影行业积累了大量的票房、从业人员资料等数据，在大数据出现之前，行业内已经在使用简单的数据分析进行选角、预测等。而随着大量文本、音视频、图片数据的产生，通过对这些新型数据的挖掘，更深层次地洞察用户成为可能。结合更有时效性的票房数据、社交媒体讨论等，能够分析出不同人群对不同类型内容的偏好，实现对主创班底的评估和电影的精准发行，有效降低影视投资中的高风险。这其实正是内容评估对大数据的应用。
但是目前传媒领域对于大数据的应用还较为浅层，尚未看到综合各类型数据、结合数据挖掘技术进行内容评估的典范。
第三节本 章 小 结
由于数字技术的推动，新终端不断出现，进而带来了传统电视一屏独大格局的深刻变革，引发了一系列的连锁反应： 新终端出现，渠道多元化、海量化，受众日益分散，而对内容的需求同时日趋膨胀和多样，这就为内容生产提供了良好的条件，越来越多的生产机构市场化、独立化了。传统广电的稀缺性、垄断性被打破，开始着力谋求数字化转型，而互联网企业、电信运营商都在发力媒体业务，试图切入内容领域，占据内容产业的高地。
在这样一个分散的、急剧变化的内容市场中，内核实际上仍然是内容，表面的去中心化背后，其实可以看到受众的关注度依然会被优质内容所吸引，然而目前内容产业的盈利模式却依然是广告收入为主，内容并不能够体现其应有的价值。追根溯源，在于缺乏一个有效的市场交易机制。目前的内容市场上有4种交易模式在同时运行，并出现了从线下到线上、从封闭到开放、从粗放到精细的趋势，然而这4种交易模式存在致命的短板，即不能实现对内容版权进行科学的价值评估。事实上，不止在内容交易环节有此缺失，在整个投资、制作、播出环节，当前的内容评估产品都不能跟上内容市场的变化节奏。
之所以如此，在于数据环境已经发生了深刻的变革。一方面，多屏、多平台的现实中受众成为用户，行为碎片化，产生的数据结构与此前不同，数据来源、样态亦有变化，当前的评估产品并不能够适应这种变化，因此，也就不能产出科学、合理的评估结果，此为现实挑战；而另一方面，大数据概念被提出，大数据产业日益成熟，从数据源、数据基础设施、数据分析，到相关的应用及开源项目都不断出现，并且在传媒领域获得了较多的应用，尤其在海外出现了有代表性的案例，这又为新的内容评估产品的诞生提供了现实条件和启发。