摘要：　　大数据与大数据技术　　当前，互联网、物联网、移动通信、电子商务、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速

　　大数据与大数据技术

　　当前，互联网、物联网、移动通信、电子商务、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长，大数据时代到来，大数据已经渗透到每一个行业和业务领域，成为重要的生产因素。①

　　大数据发端于科学领域，2008年《Nature》推出了Big Data专刊，从此开启了对大数据的探索，此后在一系列的会议、报告、学术研究中相继谈论了大数据的存储、管理和分析等能力与实现，从而更好地利用大数据在众多的领域产生良好的社会效益。大数据，是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。大数据的特性为数据体量巨大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value），解构大数据的特性才能对大数据有更直观而深入的认识。

　　大数据技术是实现其价值的核心，大数据技术是从多种类型的大规模数据中提取经济价值的新一代技术和体系，涉及数据存储、合并压缩、筛选净化、格式转换、统计分析、知识发现、可视呈现、关联规则、分类聚类、序列路径和决策支持等技术。②大数据技术与硬件技术结合开拓了许多有价值的应用，大数据带来的广阔创新空间需要继续挖掘。

　　大数据时代广告研究的新思维

　　大数据全面地影响着人们的工作和生活，对社会的商业生态产生深远影响。特别对以目标群体的消费心理和消费行为为核心的广告业，大数据带来前所未有的变革，在广告领域创造性地运用大数据需要新的思维理念与方法，从而达到对广告新的探索与突破。

　　1.对整体消费者的测量

　　数据的规模与数据价值存在相关性，数据的规模越大，通常对数据探索所得到的认识越可信，数据分析的结果也更有典型性，在理想的状态下，希望能对消费者的总体进行研究和描述。如果能对消费者总体的每一个个体都进行测量，当然就能真正全面、准确地反映全部消费者包含的所有细节。这在以往是不现实的，只能通过抽样来研究总体的一部分，这样测量的效度和信度都是一个相对量，反映消费者个人属性和社会属性的准确程度相对较低，为提高所得结论的可靠性需要进行重复的观测，尽量减少抽样数据的误差。大数据时代的样本是全样本，将整体落在了实处，整体是可以进行具体操作的整体，大数据挑战了一直以来延续的数据采样方法，增强了观测结果的信度和效度。大数据对整体消费者的观测是动态的、开放的，观测结论也因消费者的鲜活而更真实、有价值，对消费者的了解更及时、生动，大数据的全样本遵循的是现代、开放、动态地看待事物的理念。这种理念本质上是将研究对象视为一个开放的系统，肯定了研究对象与其所处环境之间存在的物质、能量和信息交流，强调了系统自身演化发展的可能性。大数据的资源承载能力和技术优势使人们可以对消费者进行全景式观测与释义。

　　2.对消费者的真实数据进行观测

　　对消费者自发的上网记录、浏览记录、位置信息和网购记录加以收集、整合和分析，从真实的活动记录描绘出完整的消费者属性和综合行为地图，为消费者洞察带来便利的工具、完美的手段和良好的结果。消费者数据丰富，包括属性数据、行为数据（网页浏览、网上交易行为等）、社交数据（人脉、兴趣等）和即时数据（搜索、微博等），数据及时、准确，广告也可在瞬间完成，同时也可做到精准化。所以，移动互联网和移动终端的发展给广告带来了前所未有的发展前景。

　　跟踪网络用户的转发和评论，在网络行为之中通过数据挖掘洞察用户的喜好、潜在需要，实时掌握消费者的动态，寻找广告的突破口，关键时刻推送符合消费者需要的精准个性化的即时广告信息，可以使广告更智能。

　　用商业搜索引擎提供的互联网用户点击日志和搜索引擎使用日志，以及其各自的点击数、用户的偏好和相关性，采用数据挖掘和信息统计的方法，在全互联网规模和商业搜索引擎执行的范围内提取与用户相关的信息，同时进行即时的广告链接，消费者可以随时随地收到有价值的广告信息。链接的广告需有效地为用户提供真实有效的信息。③

　　深度整合用户属性数据、行为数据、社交数据和即时数据等，可以提升对用户价值的分析精度，展开更深层互动的用户体验。

　　3.挖掘变量间的相互关系

　　社会经济现象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。大数据内容丰富，结构复杂，其内部蕴含了大量有价值的相关联信息以及多层次的社会实体关系。大自然和人类的思维、行为并不完全严格按照线性因果关系来组织和行动，更多情况是随机、自由或非线性、多样性的。④洞悉数据内在相关性，测定变量之间相关关系，将浅层以及深层的关联揭示出来，可以据此进行预测和控制。这种关系可分为两种类型，一是确定性的依存关系，它反映着变量之间严格的依存关系，二是相关关系，变量之间存在着不确定、不严格的依存关系，变量之间呈现出有特点的波动。⑤思考的变量不仅是一元化而是多元化的，从消费者与商品单线性简单的数据处理思维的基础上，展开多变量相关关系的探索，在消费者与商品的关系中探寻消费需求和潜在需求；在商品与商品关系之间寻找相互合作的可能与价值；在消费者与消费者之间找出相互的社交关系圈子和高密度圈子，增强广告的传播范围，形成同类消费群体的聚集效应。从众多的变量中寻找相关性，大数据将成为高密度价值的资源。

　　大数据时代广告实践的探索

　　广告人运用感性的心智和知性的智慧塑造完整的广告系统，感性具有主观性，知识广博无边，所以广告总是有所限制的。而大数据颠覆了人类的有限感性和知性，推动广告向着智能化、科学化的方向发展。

　　1.预推符合消费者需求的广告信息

　　对趋势的预测，是大数据技术的价值之一，对消费者需求的预测赋予广告更有实质意义的探索。

　　大数据捕捉到用户的当前需求，整理并分析消费者在不同时间、不同地点、不同网络应用上留存的消费价值观信息、购买信息、商品评论信息等，向用户推出符合其需求的产品与服务的广告；通过大数据得出消费者曾经消费循环的时间点，结合消费习惯及消费心理，在最合适的时间推送消费者感兴趣的广告信息；大数据关联消费者的日常生活领域，发现不同于平常的状况时，探寻是否需要相应的产品和服务，通过用户网购记录，可以推测某位女性是否怀孕，同时在其怀孕期间发送所需商品与服务的广告信息，为了增强广告效果，可以运用整合营销传播的理念结合促销、直接营销、公共关系等项目进行传播和营销；从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义，分析、判断用户需求，实现更好的用户体验和广告匹配。当大量用户对某种产品与服务产生兴趣时，大数据分析也可以迅速敏锐地侦测到这种趋势。

　　2.推出新形态广告

　　软件技术的发展以及硬件工具对大数据进行感知、获取、管理、处理和服务的能力愈发强大，广告新形态也愈发多样。蓝色光标针对机场WIFI入口的广告受众资源以及近百个超级APP推送广告的快速布局，增强了产品与消费者的匹配度和黏性，从而为消费者创造了更大的产品价值。RTB（Real Time Bidding，实时竞价广告），即当网络用户打开页面（有合作布置RTB智投系统的网页），页面就会发出访问请求，该请求信息会快速在广告服务商的数据库内进行比对，推测出来访者的身份和喜好，然后发送给所有接入的DSP（Demand Side Platform，广告需求方平台），很多家代理方对该来访进行竞价，出价最高的企业广告主可以瞬间将广告投放到来访者的网页上，实现精准的目标广告投放。⑥消费者情境的广告，即一旦掌握消费者的情境信息，获知消费者特定情境下最有可能的信息需求，就能做到信息的按需投放。

　　大数据时代广告的类型多样，专属特点明显，推出的实时性更高。随着数据本身、技术和思维都创造出更多的价值，会产生与大数据无限关联的广告，未来广告的创新性更强。

　　3.整合线上与线下广告资源

　　从产品研发、产品生产、广告策划到投向市场、效果检测是一个完整的产业链，每个环节的成功都与其他环节相联系，广告的成功也需要其他环节的配合。广告最本真的价值来自产品，产品得到消费者的认同是广告成功的基础。整合线上和线下受消费者欢迎的产品大数据，运用大数据技术分析其产品特征，为未来的产品研发提供样本，可以加速下一代产品的开发。

　　原本线上线下数据各自为战，数据的很多潜力无法挖掘，现在可以线上和线下结合起来，将线上用户引导成为线下的消费群体，线下的消费群体引导成为线上的消费群体，存储线上和线下的广告创意与内容及用户对广告的线上讨论、评论；整合线上的行为数据和线下的商业数据，形成一个连贯、庞大且完整的数据；整合线上与线下相连通的渠道、广告创意、广告传播、广告效果，推出更实效的广告，广告效果的监测将更即时高效，广告将发挥更多的潜力。

　　大数据给广告业创造了新的价值，提升了广告的质量和效果，颠覆了广告研究的思维，进而赋予广告实践新的思路。以人本为价值取向，深入关注与关怀消费者，将开创更有意义的广告大数据时代。

　　【本文为长春市哲学社会科学规划项目（编号：CSKT2015ZX-0066）成果】

　　注释：

　　①James Manyika Michael Chu：Big Data：The Next Frontier for Innovation、 Competition and Productivity．MeKinsey Quarterly[J]，201l．5，27—30

　　②邬贺铨：《大数据思维》[J]，《科学与社会》 ，2014年第1期

　　③王家卓 刘奕群 马少平：《基于用户行为的竞价广告效果分析》[J]，《计算机研究与发展》，2011年第1期

　　④黄欣荣：《大数据时代的思维变革》[J]，《重庆理工大学学报（社会科学）》，2014年第5期

　　⑤陈敏：《大数据应用的现状与展望》[J]，《计算机研究与发展》，2013年第2期

　　⑥吴勇毅：《大数据成就RTB精准营销》[J]，《信息化》，2014年第2期

　　（作者单位：长春工业大学；东北师范大学）