出版业中“大数据”时代已经到来

引言: 自2012年底以来，“大数据”已引起越来越多的关注，并已成为广泛讨论的概念之一. 出版业还没有弄清楚“数字出版”对“传统出版”的影响的路径，它一次又一次地被推向“大数据出版”的浪潮. 什么是大数据？它会如何影响传统出版并带来思维和商业模式的变化？它会给我们的传统出版业带来哪些问题和挑战？这些问题值得传统出版业的有识之士认真考虑.

什么是“发布大数据”

为了更好地理解大数据在出版业中的面貌，国家新闻出版广电总局数字出版司建立了大数据在出版业中的模型. ，业务层，市场层和用户层.

核心层是指在出版物中生成的各种内容资源数据；产品层是指产品信息的基本数据，目前以书目信息为主. 业务层是指版本产品流通的数据，记录着整个发布业务的运行状态信息；市场层和用户层分别包括产品消费数据和消费反馈数据，记录了大多数用户的行为数据和评估信息. 该部门可以从宏观层面更好地理解出版业大数据发展的总体状况，对制定大数据支持政策，促进大数据发展具有积极的作用.

“大数据”对传统出版业的影响

无论是在，业界都普遍接受这样一种论点，即从主题选择计划到出版，出版业的各个方面都离不开大数据. 那么大数据将对传统出版业产生什么影响？

具体地说，在主题选择和计划过程中，过去，出版书籍之前，出版商首先根据经验进行判断，然后经常进行市场研究以了解市场需求. 在这种情况下，发布者对判断的依赖性相对较高，并且在社会节奏飞速发展的背景下，市场需求迅速变化，基于经验的判断风险急剧增加. 例如，今年大数据 数字出版书，许多出版商都为美国总统大选选择了储备金. ，存在大范围的错误判断. 当尚未建立大数据时，市场研究通常采用随机抽样调查表的形式. 尽管随机抽样调查具有一定的科学性和参考价值，但其数据支持的自然缺陷始终存在. 这就是为什么传统出版行业的出版物种类逐年增加的原因: 为了应对市场需求的不确定性，出版公司经常需要生产过剩的文化产品，然后集中精力推广其中的一些产品，以便希望这些产品能满足消费者的需求. 显然，这种传统的生产方式不仅增加了成本，而且造成了一定程度的资源浪费.

在大数据时代，是否有必要出版有关该主题的书？它不再是过去的“经验​​”决策方法，而应在某些数据统计下进行分析后提供参考. ，相对客观的预测结论. 通过大数据分析，您可以更实时，准确和低成本地分析现有市场的潜在需求和趋势. 这样，发布者不再需要忙于传统市场调查的随机抽样问卷调查，也不必服从该调查获得的落后市场数据，也不需要通过生产过剩满足受众的需求. 通过对用户数据的分析，发布者可以了解用户的产品偏好，以便他们可以相对定向地计划和生产满足用户潜在需求的文化产品. 出版商可以与保存相关用户数据的网站合作，以分析用户使用搜索和“想阅读”功能积累的大量数据，并挖掘用户的偏好趋势和图书市场的潜在需求. 社交网站和搜索引擎也拥有大量数据. 出版商可以在微博上整理与书籍相关的关键字，以发现最近流行的内容主题和作家.

在确定印刷量时，基于诸如此类书籍的市场受欢迎程度，作者的受欢迎程度以及已经出版的类似书籍的销售清单之类的数据分析，还可以假定是第一个印刷品这本书的卷应该是多少. 新书第一印刷量的确定不仅与出版社的利润有关，而且与成本控制有关. 与缺乏印刷相比，更多印刷不仅会创造预期的利润，而且还会增加不必要的库存并占用大量资金. 因此，对新书第一卷的数据分析有助于第一卷的决策参考.

在图书营销过程中，大数据可以在更大范围内使用，这为准确营销图书提供了可能性. 在使用大数据之前，读者的阅读偏好调查大多是抽样调查，大数据可以通过数据的分析和计算，例如某个地方的读者的阅读偏好和习惯，不同省份首选的书籍类型，以及易于捆绑和销售的书籍. 这些用户行为分析了读者的需求和偏好，并实现了更好的销售. 通过收集，处理和整理这些信息，您可以获得有意义的统计信息. 社交网站上的用户关系也可以用于大数据分析. 使用社交网络分析来分析社交网站的用户之间的关系，您可以识别具有不同属性，爱好和消费能力的“小圈子”. 这些小圈子是典型的细分目标市场. 出版物通常只能满足利基市场的需求，而在这些小圈子中，利用社交网络的强弱联系来进行出版物的营销可以取得良好的营销效果. 借助大数据分析，针对不同用户的有针对性的新书推荐和广告投放位置也可以使营销更加有效和针对性.

大数据思维不仅可能影响传统出版业的各个环节，而且还会为出版商提供一种新的业务盈利模式. 在传统出版业中，出版是主要环节，推动其他环节形成出版业的生产链. 在大数据时代，数据本身是一项重要资产. 这种资产就像冰山一角. 如果不深入研究，您将找不到其巨大的隐藏价值. 发布者需要意识到，他们拥有的庞大内容资源本身可以成为庞大的. Google于2010年启动的图书包含1500到2008年出版的各种图书的5,000亿个单词，并且大约有2000万本图书被扫描成数字图书. 用户可以在计算机上输入单词，以查看这些单词在过去几年中的使用频率. 这样的对于人文和社会科学研究具有重要价值.

除传统出版外，大数据对于数字出版也很有用. 大数据为按需发布提供了数据支持. 出版商可以根据读者的用户行为，喜好等进行全面分析大数据 数字出版书，从而有可能实现真正个性化的内容和按需发布.

国际出版业的实践

Springer是世界领先的学术和科学期刊和专着出版商，利用大数据来提高决策效率. 施普林格目前在25个国家和地区拥有6,000多名员工，并出版了2000多种学术期刊和123,000篇学术专着. 借助大数据分析，Springer发现全球学术，科研，政府和企业机构的期刊格式都发生了重大变化. 结果表明，多达88％的机构仅需要数字期刊，只有12％的机构表示仍需要纸质期刊. 因此，Springer注意到从纸质出版到数字出版的巨大变化. 它使用分析结果来制定决策并加快整个公司的数字出版进度.

世界著名的流行书出版商西蒙·舒斯特（Simon Schuster）十分重视大数据技术的应用，聘请了著名的数据科学家来直接指导社会上的大数据应用项目的发展，并为实施奠定了基础借助基础数据体系结构对大数据项目进行优化利用大数据可以优化业务管理并扩大业务范围. 通过全面收集有关读者购书和阅读行为的数据，并分析大数据以找到这些数据背后的含义，您可以分析人们为什么喜欢某个作者；通过大数据技术分析销售渠道产生的数据，制定了更好的定价策略，还可以知道在什么情况下会影响图书的销售；通过大数据分析还发现，通过社区和社交媒体的促销和销售可以吸引读者关注书籍的新模式，并且可以紧急了解读者需要的内容类型.

亚马逊使用大数据来改变营销方式的案例也是值得学习的. 作为图书销售商，亚马逊曾经组建了一个由20多名图书审阅者和编辑组成的团队. 通过撰写书评和推荐新书，该团队担当了传统评论家的角色，并对图书销售产生了巨大影响. 但是，当亚马逊意识到数据的作用时，通过分析用户的大数据，便建立了亚马逊的图书推荐系统. 该系统可以自动推荐用户在数据分析后最有可能购买的书籍. 最终，推荐系统比书评团队取得了更好的结果，书评团队也正在瓦解.

如果出版社拥有自己的电子阅读器用户，则出版社可以量化电子阅读器用户的阅读习惯和阅读行为. Bano Bookstore使用其Nook电子阅读器来收集有关用户阅读行为的数据. 通过数据分析，巴恩斯发现非小说类阅读，尤其是长篇小说的阅读，总是断断续续的，而且往往会更早被放弃. 这些数据促使Barno推出了“ Nook Snapshot”，从减肥到“占领”都增加了一系列与健康和时事有关的简短作品，并鼓励读者阅读非小说类作品和长篇新闻作品. 甚至，这些数据也可以帮助出版商在电子书的适当位置添加多媒体功能，从而使读者可以继续保持兴趣. 出版商还可以根据读者的阅读速度或放弃阅读的比例来判断读者是否对该书感兴趣.

“大数据”对出版业的真正含义

关于数字出版对传统出版的挑战和机遇，已经有很多讨论，这些观点已为业界所普遍接受. 但是大数据时代的到来对出版业意味着什么？

美国学者Schonberg曾经举Google图书馆的例子来说明数字出版和大数据出版之间的区别: 前者只是将书的内容移到计算机和Internet上供人们检查，而后者则是光学的已识别该软件将书中的内容转换为计算机可以检索和计算的信息，以便将所有文献内容集成到一个大型中，并且可以借助以下工具来挖掘和分析其中的所有文本: 电脑. 可以看出，数字出版的历史进步在于信息存储，复制和传播方式的转变，而数字出版还没有解决的是信息挖掘和计算问题，这是大数据出版的核心价值. 最关心的. : 在数字化之前，所有数字出版产品都无法集成并参与计算；在实现大数据发布之后，这些信息岛通过海底的大陆架相连. 尽管表示方法可以是一本书，但其内部结构是可以分析的大型. 大数据技术的战略意义不是掌握巨大的数据信息，而是地处理这些有意义的数据.

大数据对传统出版业而言，比技术本身更有价值，但为出版业提供了一种思维方式和思维方式. 大数据强调相关性，整体数据和数据中的“噪声”. “，实时发现前所未有的关联现象和趋势，挖掘并创造意想不到的价值，改变了传统数据时代盲目追求因果关系和完善的数据处理思维习惯.

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