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大数据背景品牌形象传播分析

作者:原创论文网 时间:2018-10-11 09:53 加入收藏

摘要

  Abstract:Big data has impact on thinking, work and life.Because of the great amount of data, samples of modern research are close to the overall, which can reveal further relationships rather than cause and effect.Ignoring precision makes deeper insight, which has an impact on many aspects of mass communication studies, including research paradigm, communication subject, behavior of audience and communication theory innovation.Brand image communicationthat is changed by big data, is an important research field of communication.The changes conclude saying goodbye tothe one-way transmissionbetween advertiser and consumer, multiple brand communication content, channels and ways.The changes brings the diversification of consumer experience and the brand can eventually create, share and revolute with consumer.Big data also has potential problems.

  Keyword:big data; mass communication; brand image communication;

  一、大数据带来的变革

  (一) 思维变革

  相对于以往昂贵的存储费用, 今天廉价的硬盘为数据的存储节约了一大笔费用, 这不仅是互联网公司所乐见的, 更是整个社会的福音, 商家开发了各种免费优质的服务, 消费者可以享受更大空间的邮箱, 云端方便让消费者将各种信息存储, 记录个人的轨迹, 随时提取信息。这也让包括政府在内的各类企业、组织的数据占有量快速地呈几何倍数地增加。信息爆炸的量变引发数据挖掘的质变, 研究者终于可以在云计算的帮助下跳出以小样本调查研究来推断总体的研究方式, 大数据使样本几乎接近总体, 这使得以往研究所不能见的细节更精确地反映出来, 也让更多潜在联系浮现出来, 跳过假设验证, 研究者可以直接对总体进行把握。

大数据背景品牌形象传播分析

  与以往追求准确、精准所不同, 数据量如此巨大、庞杂, 整齐、标准化的数据库必须面临新的变化, 更多元的数据呈现方式, 大数据将许多被认为“不是数据”的数据纳入分析的领域。数据量的巨大使追求某些微观层次的精准变得困难, 却为呈现更为宏观的趋势带来了便利, 忽略一定的准确却能让人们更具有深刻的洞察力。

  科学研究致力于揭示事物的规律, 并寻找其背后的原因, 这已成为人们的思维习惯, 寻找原因, 并常常将因果关系作为问题的答案。今天, 当大数据走进人们的生活, 人们将厚望寄予它, 认为它可以帮助人类自动分析得出因果关系, 以解释现存的问题。而大数据揭示的实则是事物的相关性, 这为人们把握事物打开了新的一扇窗, 人们可以通过与A事物相关的B事物来观察、把握、预测A事物, 从某种意义上来说, 这可能比知道为什么造成A事物更有价值, 更适合对事物的管理、预测, 并在实践中更有应用的价值。

  接近总体的分析研究、以模糊取得精确、更关注相关关系而不是因果关系, 这三个大数据的特点将带来对传统思维的变革, 这让人们换一个角度看待世界, 看待自己, 是大数据时代所带来的思维方式的变革, 也将引起其它方面的连锁反应。正如喻国明教授所说“一方面, 大数据通过数据的叠加和互相链接会生产出更多的知识和信息, 成为人们获得新的认知和创造新的价值的源泉;另一方面, 大数据作为一种新的技术手段和思维方式, 也在不断重塑市场、组织机构以及政府与公民之间的关系, 成为数据社会新的社会技术基础, 未来将主导着社会关系及新闻传播的格局。”[1]

  (二) 商业变革

  大数据时代无疑让数据成为企业最重要的资产之一, 在掌握、开发、运用这项资产的过程中, 不同类型的企业因其在大数据产业链的不同位置而扮演了不同的角色。基本上, 企业可以划分为四大类:数据拥有者、大数据技术公司、大数据思维公司 (个人) 、大数据中间商。

  在大数据价值链上, 大数据思维公司 (个人) 通常扮演的是“第一个吃螃蟹”者, 这些公司将敏锐的大数据思维运用到了商业之中, 在市场上取得先机, 并赚得第一桶金, 但他们常常不掌握数据;大数据技术公司因其掌握先进的分析工具, 从而可以将许多貌似无关的、陈旧的数据整合处理, 并在分析中获得洞察, 并将洞察产品化;数据中间商既为许多的数据掌握公司服务, 也与众多数据技术公司合作, 许多数据掌握者不便于开发自己的资产而愿意将开发权授权给数据中间公司, 另一方面, 数据技术公司需要数据作为资源, 从而开展业务, 数据中间商充当了活跃的产业联动力量;数据掌握公司未来将会是大数据产业链的核心, 数据技术会随着普及而逐渐趋于普及, 大数据思维公司也将由于观念教育而教会更多人, 而唯有数据作为稀缺资源具有不可替代性, 而为人所珍视。

  无论在这条产业链上扮演什么角色, 大数据的应用与挖掘都为各类企业提供了产品开发、提高效率、改善服务提供了可能, 也在这种改变中重塑了企业与消费者、人与人、公民与政府的关系。陆地教授认为, 由于技术的无限可能性, 社会将迎来人工智能的时代, 印证麦克卢汉“媒介即讯息”的观点, 延伸人类作为媒介的可能性, 并在信息传播中增加人作为媒介从而参与信息传播的权重。

  二、大数据对大众传播学研究的影响

  (一) 研究范式与方法的影响

  1. 什么是范式。

  范式是由美国学者托马斯·库恩提出的。范式是某一科学领域公认的模型或范例, 它是科学共同体成员所共有的信念、价值、技术等等构成的整体。其特点是成就空前地吸引着一批坚定的拥护者, 使他们脱离科学活动的其他竞争模式。同时这些成就又足以无限制地为重新组成的一批实践者留下有待解决的问题。[2]

  具体地说, 范式作为一种模型或范例, 可以代替规则作为常规科学其他疑题的解答基础。社会科学中的研究范式, 是有关科学和社会基本性质的一组形而上的假定, 无所谓对或错, 而只是提供了观察人们社会生活的不同方式和思路。

  2. 大众传播学的研究范式。

  大众传播学的研究范式分以下几类:

  第一, 社会科学范式。它强调客观、实证、规律性, 研究多注重结果和发现, 也可称为发现范式, 即首先假设有一个可知的实体存在着, 等待人们去发现, 其研究的目的在于正确地揭示出实体。特别注重严谨、系统、具有信度效度的研究过程。为了正确地把握到实体, 对研究对象进行归类, 确立普遍性准则, 成为其必要的手段。常用的方法有内容分析、田野调查、控制实验等等。

  第二, 阐释范式认为有多重实体的存在, 是通过人际符号互动而建构的。其研究目的在于了解意义是如何创造的, 因此强调解释过程的创造性与价值观。为了了解意义, 从参与者与其所处环境角度加以描述, 阐释范式常用的方法有民族志研究、交谈分析、话语分析、修辞批评等。

  第三, 批判范式认为多重实体是通过人际符号互动而建构的。其研究的目的在于显现事件的隐藏结构, 特别是文化内隐藏的意识形态问题, 揭示媒介文化中隐藏的意识形态问题。批判范式常用的方法有批判的民族志学研究、马克思主义方法、文化研究、后现代主义研究。

  3. 大数据对大众传播学研究范式的影响。

  大数据对传统的思维方式提出挑战, 数据量的庞大突破了样本与总体不可跨越的障碍, 这对社会科学范式来说具有巨大影响, 克服了传统的以样本分析研究推断总体的模式, 可以在云计算的帮助下尽可能地综合全数据来为大众传播学的分析研究提供支持, 从而得出更有洞察力的研究结论。

  大数据忽略一定层次的微观准确, 更关注宏观趋势, 兼容更多元化的数据类型, 综合多种数据库等等特点可以使对传播学的研究视野更开阔, 为阐释范式和批判范式寻找现象背后中可能存在的相关因素提供便利。

  此外, 大数据的应用赋予受众更多的权力, 使人际关系成为当下传播现象中的重要渠道之一, 受众的人际传播情境成为关照传播的重要因素, 这些大数据带来的影响对于重样的解读大众传播过程、把握大众传播效果、理解传播社会具有重要的意义。

  (二) 传播主体的影响

  大众传播时代, 媒介组织是大众传播主体的重要组成部分, 时至今日, 媒介组织仍然是专业内容生产、传播的重要主体之一, 扮演着不同程度的政治、经济、文化角色, 执行相应的职能。大数据的到来, 挑战了媒介组织传播绝对优势的地位, 大数据的参与使得传统媒介组织在内容生产、采编、报道、传播等方面不同程度地出现了短板, 其中部分功能被受众取代, 甚至机器。越来越多的受众、组织、平台成为当下传播的生力军, 比如网红, 再如各类社交媒体。大数据倒逼媒介组织改变传统的运作方式, 纷纷与各方平台展开合作, 以适应时代的要求。

  另一方面, 媒介组织长久的优势依然能在数据挖掘下焕发活力, 媒介组织除了致力于传播网络搭建、内容生产等, 也积累了丰富的数据资产, 这对于以内容为核心竞争力的媒介组织来说, 改革、转型将是大数据时代媒介组织要思考的重要命题。

  (三) 受众行为方式的影响

  从微观的传播过程来看, 以5W模式为例, 大数据时代打破了单线条的过程, 这是因为传播客体, 即受众, 与传统大众传播时代相比, 具有更多的权力、更多的渠道、更多的内容生产能力, 受众可以利用各种数据产品, 打破传统的信息不对称与媒介霸权时代的信息稀缺状况, 受众在大数据时代可以实现信息的相互印证, 从而摆脱传统的弱势地位。同时, 受众的信息搜索、传播模式也多样化, 如喻国明教授所说:个人被激活, 人际关系成为社会传播的“最后一公里”。

  从宏观的层面来看, 受众在大数据时代进一步分层, 打破了传统以人口、种族等方式的群体划分形式, 受众的群体属性呈现出更多样的特点, 也在一定程度上打破了时空的局限, 以其在经济上的表现来看, 全球消费者的生成、粉丝经济的大热等等都是受众行为方式变革的突出表现。对受众精准化的营销把握是企业应用大数据的结果, 而受众消费、参与社会生活的多种方式也是借助大数据服务的直接结果。

  (四) 大众传播学理论创新

  面对大数据时代, 大众传播理论面临必须更新的境地。如“两极传播”在今天更趋于“多极传播”, 意见领袖的作用仍在, 但由于跨平台、受众细分等因素的影响, 大数据呈现出更多以往可能被忽视的个体, 这些个体可能处于不同的群体, 却起到联接整个传播系统的作用, 两极趋于多极。

  从传播学理论面临变革来看, 终归是由于人与人的关系、人与社会的关系在大数据时代发生了深刻的变革引起的。如施拉姆所说, “我们研究传播时, 我们也研究人———研究人与人的关系以及与他们所属的集团、组织和社会的关系, 研究他们怎样相互影响;受影响;告知他们和被他人告知;教别人和受别人教;娱乐别人和受到娱乐”[3]如框架分析理论所认为的:人类在与媒介频繁的互动中学会了社会暗示并用以区分日常生活中不同社会场景的边界, “框架”就是人在某个特定时间里来理解社会境遇的一套特定的期望。[4]大数据打破了曾经界限分明的壁垒, 在虚拟环境如此发达的今天, 人解读周遭环境的心理图式仍在, 但大数据打开的更多的解读视角使人对于今天所处的环境的理解却是传统大众传播时代所不能相比的。

  三、品牌形象传播与认同的关系

  (一) 品牌形象传播实践概况

  形象传播历史悠久, 在大众传播时代更是取得长足的发展, 也有着丰富的理论与实践, 涉及如品牌学、经济学、公关、广告学等学科, 交叉如心理学、社会学、政治学等等学科。形象传播的主体可以是企业、组织、国家、个人、地区、文化、城市等等, 主体的多样化正是源于形象塑造的巨大价值。从营销学的角度来看, 形象即为品牌, 可以通过多种手段塑造以实现视觉、听觉、体验的差异化, 从而在消费者 (受众) 心理占据唯一的位置。

  在今天的经济生活中, 可以看到大量的品牌营销活动, 需要塑造品牌形象的一方会付出高额的预算以打造、维护自己的形象, 小至个人, 大至国家。西蒙·安浩在其《铸造国家、城市和地区的品牌:竞争优势识别系统》一书中所表示:好的形象让一些国家可以争取到更多的投资、更多的旅游资源, 而坏的形象, 哪怕是他人的误解, 也会让一些国家失去机会。大数据时代的到来, 让品牌形象塑造能运用的手段更多, 大数据推动的精准投放可以让广告更有针对性地向目标消费者投放, 各种平台上效果多样的产品展示、发布, 线上线下的公益活动、制作优良的形象广告在消费者接触的不同平台联动、口碑营销、粉丝社区、企业公共外交等等形式的品牌形象塑造活动。但品牌形象是否能在消费者心中取得差异化的地位, 促成多次购买, 甚至成为忠诚消费者仍然存在效果不理想的情况。

  (二) 品牌形象传播与认同的关系

  秦启文、周永康在其《形象学导论》一书中提出:“形象传播是指个体或社会组织为塑造良好形象而与其相关公众进行信息交流的行为。它是联系形象主体 (个体或社会组织) 与形象客体 (相关公众) 的桥梁和纽带。形象传播是个体或社会组织形象塑造活动的基本内容和手段, 决定了形象活动的效果。”[5]品牌形象是品牌主体形象、媒介虚拟形象和消费者认知形象构成的, 在品牌与消费者的传播、交流过程中, 多种因素会影响品牌形象的塑造结果, 由此可以看出, 品牌形象最终呈现出什么样貌是三方相互作用的结果。

  大数据为捕捉消费者提供了更好的计算方式, 也让企业节约了更多的传播费用, 并让信息更有效地到达消费者, 但品牌形象塑造不仅是品牌主体传播单方面决定的。媒介的折射与消费者 (受者) 的认同是一个复杂的过程, 不完全由算法决定, 大数据手段可以为心理研究提供更先进的技术, 却不能完全解释形象传播的认同效果如何以及为何的问题。

  四、大数据时代品牌形象传播与认同的作用

  (一) 品牌形象传播的多元化与认同的多体验

  大数据关注事物的相关性, 而忽略精确性, 这让发现事物潜在关系与结构的效率大大提高;大数据也更包容多种数据源、数据类型, 极大丰富了数据分析的面向;“数据废气”的开发与挖掘是大数据价值体现的重要环节, 许多有价值的发现都是在“数据废气”的再利用中发现的。

  对于品牌来说, 相关关系的发现可以为品牌主体消费者细分提供有力的支持, 也让品牌主体能找出消费者的意见领袖并找出他们所活跃在平台, 这些都让品牌主体的传播目标更具有针对性, 同时又保持传播对象类型的多元化;数据类型的多样性, 以及文本数据的丰富可以使品牌主体的传播内容与传播形式更丰富多元, 从而脱离了以往硬广告为主的境地;数据废气的挖掘为品牌传播主体发现深刻、多元的消费者洞察提供了便利, 这使得以往一些被忽略的细节可能成为决定传播效果的关键因素。此外, 以大数据、云计算为基础的广告程序化购买也让品牌传播主体节约了更多预算, 却获得更多元的传播渠道, 从而使得折射品牌媒介形象的媒介平台更多, 使品牌的媒介形象可以相互印证、纠偏。

  对消费者而言, 心理体验与行为体验都可以收获更多体验内容、体验方式、体验过程的多样化。这是品牌传播内容多元化、传播渠道多元化、传播媒介多元化所带来的连锁反应, 消费者在多元化的传播影响下认知、解释、学习记忆、反馈都能有多样化的体验;线上线下联动可以为消费者带来行为体验的多样化与便利。

  (二) 品牌与消费者的共创

  品牌传播多元化与消费者认同体验的多样化, 最终有机会促成品牌与消费者的共创, 共创品牌价值、共创消费者价值、共创大数据。赵月枝教授提出网络使用者在上网和消费网络产品的时候, 因为产生了内容和有关自己使用行为的数据, 而成为“生产-消费者”。这在品牌共创中体现得尤为明显, 诸多品牌社区、粉丝社区都是品牌与消费者实现共创的平台, 这些平台既成为品牌传播的阵地, 也是消费者二次传播的阵地, 品牌传播内容与消费者生成内容互相构筑, 在这些平台上, 不仅只有品牌与消费者的传播与反馈, 还有大量粉丝间的互动, 这些互动也会在一定程度上丰富、完善品牌内涵, 增加品牌的文化承载能力, 从而使消费者对品牌的认同更具有主动性、参与性。

  赵月枝教授认为:文化和信息产品消费具有非排他性特点, 知识产品的生产有赖于对人类知识共同体的积累这一特征, 传播与文化生产是人类的基本需要。在大数据带来网络空间能够容纳海量信息的时代, “共享”成为必然。虽然在商业利益逻辑的主导下“共创”“共享”不可能完全中立, 但是较之传统大众传播时代已有巨大改观, 品牌在与消费者的共创过程中, 不仅收获了消费者的认同, 更让消费者的认同成为品牌文化的一部分, 增强了品牌形象连接品牌与消费者的纽带作用。

  五、结语

  大数据兼具认识论与方法论的双重特性, 既是认识世界的理论框架, 又是分析现象、探寻规律的工具。大数据的出现是技术进步的结果, 标榜以创新思维与视角审视我们的生活、工作以及看待世界的方式, 对一切既有的规则与理论提出挑战, 因庞大驳杂的数据量超越了我们在数据稀缺时代的局限, 为当下社会发展打开了一扇新的大门。正如大数据的经典着作《大数据时代》一书所阐释的:大数据对我们的思维、工作、生活来说是一场革命。与大数据在理论研究中的大热相比, 大数据在实践中的应用已大量展开, 如在广告、医疗、汽车等领域的使用, 深刻影响了诸多行业, 促使其转型, 可以说大数据时代已经到来。

  品牌形象传播也乘大数据之风极大地改观, 告别了向消费者单线传播的时代, 多元化的品牌传播内容、渠道、方式带来了消费者体验的多样化, 并最终能与消费者共创、共享, 品牌形象传播与消费认同在相互作用中融合共筑。与大数据所带来的光环如影随行的是人们对大数据可能带来危机的担忧。比如:隐私保护, 数据霸权, 人类自由意志受困于数据预测, 数据滥用, 大数据与现有理论规制的不协调等等。无论大数据的优势或大数据的危机, 大数据深刻影响了传播学研究的理论与实践, 在未来, 规避危机, 发挥所长, 以良用善治的态度解决问题终能使大数据发挥其效用, 而传播学研究的理论与实践也能获得进步。

  参考文献
  [1]喻国明.大数据方法:新闻传播理论与实践的范式创新[J].新闻与写作, 2014 (12) .
  [2]托马斯·库恩.科学革命的结构[M].北京大学出版社, 2003.
  [3]施拉姆, 波特.传播学概论[M].新华出版社, 1984.
  [4]斯坦利·巴兰, 丹尼斯·戴维斯.大众传播理论[M].清华大学出版社, 2004.
  [5]秦启文, 周永康.形象学导论[M].社会科学文献出版社, 2004.

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