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大数据学习资讯:大数据在体育赛事新媒体传播应用

大数据在大型体育赛事新媒体传播中的应用.用户特征分析.

 大数据在大型体育赛事新媒体传播中的应用

由于大数据的运用,改变了媒体的传统观念,真正把内容当作产品来做,洞察用户并了解用户的信息需要,根据用户的信息偏好制作出符合用户需求的精神产品,迫使媒体由以往的追求内容的可读性转变为如何让用户觉得内容具有更多的可读性,使编辑依据经验和主观感觉判断用户的信息需求,转变为以大数据为依据实时对用户的信息需要作出判断,科多大数据小编认为认为这样可以根据用户的信息需求偏好进行新闻创作,从而大大提升内容生产的效率和可读性。
即时了解社交舆情,设置热议话题
由于传播的受众往往对于信息的接受表现出强烈的情感倾向,同时体育赛事自身也往往具有很强的感染性和故事性,决定了体育赛事的受众在选择和传播信息时往往会从情感的角度进行判断与评价。以往媒体机构更多的是从受众的话语角度进行单向度的分析,如今则要求媒体机构必须及时了解受众的社会行为、社会关系、社会心理和社会诉求等。在这种情况下,有关社交舆情监测与分析的大数据分析学习工具在一些大型体育赛事中得到了应用。
通过这一分析工具分析受众在网络媒体上的各种表达,即时动态了解其情感变化走向,并对公众舆论进行评估,帮助新媒体平台更加全面、准确地了解受众的信息喜好、传播趋势和内容认知,从而展开精准传播,使用户获得个性化的消费体验。比如,IBM社交舆情指数(IBMSocialSenti-mentIndex),利用先进的分析和自然语言处理技术来分析大量社交媒体数据,获得公众对比赛的意见、对选手的偏好、对赛程的关注度。在2013年的温网中,赛事组委会利用IBMContentAnalytics等工具建立了一个全面的社交舆情视图,对各种网络平台上的受众话题进行评估。系统每秒可分析超过40条微博,并形成社交对话统一视图,从而主办方可以实时了解全球温网话题讨论热点,以及数十万社交媒体消息分享的正面和负面情绪,也可以对特定球员的社交影响力做出评估。2014年的巴西世界杯,腾讯借助于IBM的合作,通过IBM的社交大数据分析系统,通过抓取球迷关注的热词、热点话题、关联话题,使编辑可以实时了解球迷关注的热点,挖掘并整理出球迷关注的120个热点,大大提高了信息的渗透率与传播效果。
谷歌的工程师则借助于谷歌本身的搜索引擎随时了解有关世界杯的搜索趋势变化,了解热门话题,并根据数据分析结果制作各种信息图,提供给各种体育合作媒体。借助于美兰德网络监测数据,各家新媒体了解到从网媒关注度及微博提及量的走势来看,网媒对世界杯的报道量在各赛事阶段相对稳定,因此在媒体传播策略上,各家媒体针对小组赛期间呈现出明显的双休日规律,适度增加投放更多新闻内容。通过社交舆情的分析与解读,可以更为深入地了解用户,设置更能满足用户需要的议题,从而主动出击吸引受众,精准、个性化地向不同的消费群体和平台推送相关内容。
赛事技术分析、支持与结果的预测

(1)技术分析与支持。

由于各种分析与测量工具和技术的发展,使得围绕运动员的各种技术、战术信息都能够转化为相关数据,因此,大数据在体育赛事的技术分析与比赛运用中得到了广泛的运用。这种分析的结果不仅可以对运动员、教练员提供训练和比赛的帮助,也有助于受众找到观赛重点从而更专业地欣赏比赛,同时大大丰富了媒体从业人员表达“体育故事”的内容和手段,使其为观众呈现更加富有见解和洞察的赛事评论。IBM从1993年就为体育赛事提供技术支持,持续追踪了网球的四大满贯赛事,从2005年到2013年共收集8128场比赛,每场比赛收集的数据点达到了4100万个,还包括了5500个分析模型,这对于网球大满贯赛事的促进意义非凡。其中IBMSlamTracker(智能分析平台)分析技术,拥有被称为“KeystotheMatch”的功能,通过对双方运动员45个潜在动态指标的分析确定将影响一场特定比赛的三项关键策略,并且确定及格线。在比赛前,球迷可登录网站查看每个球员在一场比赛中的关键点,在比赛期间根据这些关键点,逐项实时观看球员的进步。乐视体育在2015年的ICC国际冠军杯的中国赛事中,依靠SportVU数据追踪系统,基于场上位置移动生成各种技术统计数据,包括球员和球队的跑动速度、累积距离、覆盖热区图、控球率和传球成功率等。NBA的SportVU数据追踪系统如今可以计算出速度、距离参数和能量区域效率,同时还可以计算力量、爆发力和耐力,查询球员间隔、投篮轨迹和投篮区域等。

(2)赛事结果预测。

由于大数据建立在对历史海量数据的分析的基础上,从而作出趋势与预测,这一功能对于渴望提前预测胜负结果的受众来说更感兴趣。百度通过分析2014年的前5年,987支球队的3.7万场比赛数据,共涉及29610名球员,1.12亿条相关数据,构建了足球赛事预测模型,其预测比赛胜负的准确度达到75%~80%。通过大数据对于比赛结果的准确预测吸引了一大部分热爱体育博彩的受众。谷歌的做法是搜集来自OptaSports的海量赛事数据,通过球队实力的排序模型,以及基于“各个国家球迷到巴西的数量和热情度”的主场优势模型,来构建其最终的预测模型。而微软则与百度类似,是在历史和球队状态数据基础上,通过对博彩交易市场数据来分析构建预测模型。

赛事直播中的运用

大数据在体育赛事直播中运用,关键的是带给受众更美好的体验,目前主要在以下两个方面得到了应用,提供全景动态画面呈现与可视化数据的呈现。

(1)全景动态画面呈现。

SportVU系统通过光学追踪技术,可以实时确定场上的球员、裁判、比赛用球的任何动态位置,可以作到“鸟瞰”比赛全景,通过动态画面图形对比赛全局进行实况展示。在体育赛事传播领域运用全景动态画面及数据追踪技术大数据系统最多的是美国的STATS公司开发的SportVU,最初主要应用在足球领域,目前大部分应用在篮球领域,在2013年包括NBA、NFL、NHL等职业联盟都已经正式引进这一套数据分析系统,在2013年的NCAA“大十联盟”比赛中,所有的球队都运用了SportVU这一数据分析系统。

(2)可视化数据的呈现。

比如,通过字幕软件生成直观的比赛图表、动态阵型、疲劳度、健康图表、360度球员视角和数据分析对照等。2007年,IBM已经实现了体育比赛数据分析的可视化。此后IBM推出了SecondSight和SlamTracker系统系统,SecondSight系统可以将球员在赛场上的运动速率和移动步伐等数据生成3D动画,SlamTracker系统系统可以即时生成一个模拟数据库,可以逐点实现数据与整场比赛视频同步的详细视图。美国职业棒球联盟(MLB)采用英特尔的服务器系统实现了比赛直播中大数据分析结果与直播画面的叠加,这可以说是完全的直播创新,同时配合移动设备与电视的多屏呈现。国内的乐视体育在2015年的ICC国际冠军杯的中国赛事中引进了SportVU数据追踪系统,首创视频信号进行实时数据动态直播。这种与体育直播画面的联动和互补,大大丰富了传统转播画面的内容,挖掘出了直播画面当中常常难以表现的深层内容。

用户特征分析

借助于网络媒体平台及社交网络上的各种公开信息及数据的分析,可以对受众的各种特征,包括性别、地域、类型、个性进行实时数据抓取、分析和呈现。腾讯在2014年巴西世界杯比赛前借助于MindLab历史数据挖掘及报道经验,结合腾讯以往用户数据进行有关报道的数据分析,了解到在用户年龄特征方面,年轻用户仍是其主流用户,但25~40岁的成熟用户已占用户四分之一,消费潜力较大,使其对自己的主要报道受众有一个准确的定位。腾讯通过对世界杯关联用户的构成分析,了解到世界杯的受众中真正的球迷只占14%,余下的都是伪球迷,伪球迷所占的比例远远超过真正的球迷。男性和女生所中比例分别为55.6%和44.4%。这些数据都有助于报道团队对于内容和栏目以及报道重点作出科学的决策。通过社交大数据分析以及五大人格分析(Big5personality),腾讯基于不同球星的粉丝独特的性格特点创作了多种球迷画像,引发了不同球迷间的比较和热议,开设的《算数》栏目利用大数据解析球迷文化及性格特征。还大数据新闻的制作
与以往精确新闻报道、计算机辅助新闻、数据驱动新闻不同的是,大数据新闻在收集数据的范围、方法,分析处理以及呈现方式均发生了根本性的变化。大数据新闻主要在于通过对多维度、多层次数据的深度挖掘和关联性分析,发现隐藏在数据背后的规律和各种可能的关系。以往的新闻报道采用的策略是,根据经验、理论和假设去发现未知领域的价值,具有确定的内容和专题,然后通过局部数据的调查和分析对于实事进行验证,以确保新闻的真实性和客观性。大数据新闻强调的是通过大数据的驱动发现新的有价值的新闻线索和报道故事,不再扮演服务工具的角色,以数据的可视化呈现为主,数据成了报道的主题,而文字则成为了补充,并且可以作出预测性报道,同时基于不同受众的需求进行新闻的个性化推荐和定制。
大数据新闻报道开创了一种新的体育报道模式。比如,在2014年在巴西世界杯期间,腾讯的编辑人员通过大数据分析发现高温气候这一隐形因素影响了运动员的体能,从而影响了跑动距离,导致决赛比小组赛进球数的锐减。对一这现象进行科学的解释和报道引起了受众的极大关注,成为一个成功的大数据新闻。当然大数据在大型体育赛事新媒体中的应用远不止这些方面,比如无论是记者还是解说员拥有更多详实的历史数据以及实时信息,则可以大大提高媒体播报速度与质量。2014年巴西世界杯搜狐根据大数据分析,邀请流量大、影响力广泛的自媒体人加盟其报道团队,从而提高其传播的影响力。对于那些拥有并利用该技术为业务决策以及与受众提供相关信息的媒体,和竞争对手相比在未来将赢得更多的竞争优势。
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