摘要：作为一种新兴的技术，大数据技术在提升广播电视监测能力，实现智能、高效监测方面发挥的作用越来越明显。当前，在积极推进智能监测、强化安全播出新技术应用的背景下，进一步挖掘和利用大数据技术在广播电视监测中的应用方向和策略，促进新技术的广泛、有效应用，是广播电视监测领域创新的重要关注点。为此，在概括介绍大数据技术和广播电视监测的基础上，就大数据技术在广播电视监测中的具体应用以及应用中需要注意的问题进行归纳分析，形成较为系统的技术应用方案，为更好地发挥大数据技术在广播电视监测方面的功能优势提供相关内容参考。

关键词：大数据技术；广播电视监测；应用策略

0  引言

强化安全播出新技术应用，“以技术对技术，以技术管技术”，完善制播传输、安全管理、指挥调度、预警监测及应急处置系统，是《广播电视和网络视听“十四五”发展规划》明确的发展方向。在当前积极推进智慧广电建设的过程中，相关主体需要借助技术的应用来确保广播电视节目传输和播出的安全性、稳定性及有效性。大数据技术作为近年来诸多行业领域广泛挖掘和应用的技术类型，在提高广播电视监测能力和效果方面具有良好的优势，是广播电视监测能力提升中重点利用的技术要素。

1  大数据技术和广播电视监测概述

1.1  大数据技术的概念和特点

大数据技术，是一种从多种途径中采集海量数据并进行快速加工处理，最终输出有一定价值信息的技术方法^[1]。从功能上看，大数据技术集数据信息采集、存储、加工处理于一体，是一种多功能的信息技术。其中，信息采集是借助各种传感器对符合要求的数据信息进行动态、实时、全部的采集，最终获取海量的数据信息内容；信息存储是在互联网技术、计算机软件等条件要素的支持下，大数据技术能够实现将采集到的相关数据进行初步筛选、加工，并按照特定的标签进行归类存储和管理，实现信息数据的分类归置；信息加工处理是在一系列算法和模型的支持下，大数据技术可以实现自动化的数据信息深度处理和价值挖掘，最终输出有价值的信息资源^[2]。

大数据技术具有三方面的特点。第一，可视化。大数据技术可以让原本虚拟、分散的数据以更为直观、形象的方式呈现在用户面前，帮助用户直接、快速地识别和判断数据对应的信息内容，提高数据感知的能力和效果。第二，预测性强。大数据技术对应有数据建模的能力，能够根据用户设置的各种参数构建相应的数据模型，并凭借这一模型对相关趋势和发展规律进行推演，从而实现利用数据进行预测分析的能力^[3]。第三，灵活性强。大数据技术的应用是在一系列算法的支持下实现的，而算法是可以根据用户的需求进行灵活调整和完善的，这就使得大数据技术的应用具有明显的灵活性，能够根据算法灵活调整与优化。

1.2  广播电视监测介绍

广播电视监测指的是通过客观测量和主观评价，如实反映广播电视节目播出质量和效果的过程和行为。作为广播电视工作的重要组成部分，广播电视监测主要承担监测广播电视覆盖效果和广播电视节目传输及播出技术质量，监测广播电视频段无线电波秩序，监测境外电台对我国广播的播出动态等几方面的任务^[4]。在整个广播电视系统运行中，之所以要开展广播电视监测工作，主要是为了保证广播电视信号传输和接收的有效性。并且，随着当前广播电视微波信号体量的不断增多，为更好地保证信号传输的质量和效果，需要借助广播电视监测方法对信号传输的信道资源进行调控，确保信号以合适的方式传输。

2  大数据技术在广播电视监测方面的具体应用

2.1  在广播电视信息数据收集方面的应用

在传统的广播电视监测工作中，相关主体会将不同媒体的广播电视节目相关数据进行细分，并对每项细分内容进行单独监测，最终将由单独监测获取的数据进行整合，形成整体的广播电视节目监测结果。这种以人工为主导的监测方式存在工作量大、费时费力的缺陷。大数据技术在数据信息自动化采集和智能化处理方面的优势，使得其成为广播电视监测工作中重点挖掘和利用的技术^[5]。在大数据技术的支持下，相关主体通过构建的大数据技术监测系统，可以完整、快速地接收广播电视节目信息，并在动态、实时监测中及时发现、分析和解决问题，确保广播电视节目传输的效率和效果。并且，大数据技术拥有的数据信息存储功能，可以用于多样化的广播电视节目信息数据存储，解决了信息数据存储难的问题。

2.2  在广播电视监测专业模型构建方面的应用

构建专业模型，是加强广播电视监测能力的重要方式。在广播电视监测实践中，专业模型承担着搭建“信息树”的功能，即模型将原本分散、孤立、抽象的数据以可视化的模型呈现出来，动态、直观地展示各模块之间的关系，从而帮助技术人员精准分析广播电视信号传输的状态和效果^[6]。同时，专业模型还可以将数据库中存储的大量数据信息按照重要性程度进行科学的排序，最后将处理过的信息资源重新配置于模型之中，实现模型的动态更新，保证广播电视监测的时效性。

2.3  在广播电视监测信息数据分析方面的应用

广播电视监测结果的产生和行动的做出，都依赖于相应的数据信息。随着广播电视节目类型和数量的不断增多，广播电视监测系统中的数据信息种类和规模持续增加，这就增加了监测工作的难度和挑战^[7]。在大数据技术的支持下，广播电视媒体可以开发智能化的广播电视监测平台，实现广播电视信号信息数据的自动化采集、分析和处理，并在最短时间内输出信息数据监测的结果，便于相关主体做出科学、准确的判断。同时，在大数据技术的支持下，广播电视监测系统中的相关监测模型，会将数据分析的结果及时反馈给相关人员，为其判断当前阶段适用的算法、模型是否能够客观、准确地反映广播电视信号传输的实际情况，提示其进行算法和模型方面的优化完善。

2.4  在广播电视监测信息综合管理方面的应用

广播电视监测是一项复杂性的工作，其除了承担常规的信号监测以外，还为广播电视节目传输工作的优化提供相应的数据支撑，而这种作用的发挥有赖于广播电视监测信息综合管理平台的支持。在构建综合管理平台方面，大数据技术除了承担数据的采集和分析处理以外，还提供数据信息的检索功能，能够根据用户的需要对所存储的所有数据信息进行搜索、呈现，便于其在短时间内获取想要的广播电视监测数据信息，进而为高效的广播电视监测管理提供信息方面的支持。

3  大数据技术在广播电视监测中应用时需要注意的问题

3.1  注意对大数据算法和模型进行动态更新

正如上文分析中提到的，大数据技术在广播电视监测中应用的基础是算法。在整个广播电视监测系统中，只有确保算法的精准、科学和有效，才能保证大数据技术应用的准确性。因此，在实际的广播电视监测实践中，技术人员要根据大数据技术应用的情况，积极搜集相关应用数据信息，并对数据信息进行深度分析，从中发现算法和模型的不足，进行动态更新完善，确保系统运行所使用的算法模型的准确性，保证广播电视监测的效果^[8]。

3.2  强化对大数据应用安全的管理

大数据技术的应用通常是以大数据平台或者广播电视监测平台为载体开展的。这种情况使得大量数据信息通常集中存放于特定的平台中，增加了广播电视数据信息安全方面的威胁。为避免大数据应用过程中数据信息安全方面的隐患，相关主体在挖掘和利用大数据技术的同时，也要对大数据技术应用过程中可能出现的数据信息安全问题给予足够的关注，定期检查更新网络防火墙、入侵检测系统等安全性管理措施，确保大数据应用过程中的信息安全^[9]。

3.3  细化大数据技术应用权限

目前，多数广电相关部门在广播电视监测方面采取的是专项责任制，即由某一部门或者某些人员负责整体的广播电视监测工作。这虽然明确了广播电视监测的权责归属，但也弱化了其他人员在大数据技术应用方面的责任，使部分人员对大数据技术应用缺乏足够的关注，容易造成广播电视监测工作出现漏洞^[10]。为此，在平时的大数据技术应用中，广电相关部门要按照部门和岗位标准，明确各自应当承担的大数据技术应用职责，并将其对应到广播电视监测实践中，确保大数据技术应用的规范性、有效性，将大数据技术应用真正融入到广播电视监测的全流程中。

4  结语

在积极推进广播电视监测能力提升的背景下，合理、有效地挖掘和利用大数据技术是十分必要的。通过梳理发现，目前大数据技术主要在广播电视监测中的信息数据收集、专业模型构建、信息数据分析以及信息综合管理等方面有较多的应用。在平时的广播电视监测实践中，相关主体要注意对大数据算法和模型进行动态更新，强化对大数据应用安全的管理，细化大数据技术应用权限，以保证大数据技术应用的有效性。

参考文献：

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[9]宦铭.大数据技术视角下的广播电视监测策略分析[J].国际公关，2019（9）：40.

[10]郭帅.大数据技术在广播电视监测中的应用分析[J].通讯世界，2019，26（7）：139-140.

作者简介：胡明（1990—），男，本科，助理工程师，研究方向为传统广播电视及IPTV监测。