新媒体发展新闻数据化

1、如何用数据分析，搞定新媒体运营的定位和内容初始化

一、首先在新媒体账号建设之初，做好定位工作，避免后续运营中缺乏“同理心”的操作。一般来说，对公众号进行定位具有如下重要意义：

有利于选择公众号名称；

有利于生产内容，便于我们围绕一个主题去创造或寻找每天推送的素材；

便于我们根据主题积累目标粉丝，也就是发展精准用户；

便于后期的盈利（大部分公众号的运营都是为了获得盈利），经定位获取的大量精准粉丝可作为广告投放的“筹码”；

有利建立清晰的账号形象 ，打造独一无二的公众号品牌。

二、获取目标人群的基本信息进行数据分析

选择合适的用户信息获取渠道;

由于公众号还未建立，因此用户相关数据不能通过直接获取，这里可以通过第三方渠道间接得到。这种第三方渠道要符合2个条件：目标用户量/粉丝量基本相同，包括年龄、性别、兴趣爱好等；

拥有的用户量/粉丝量足够多，具有代表性；

活跃度较高，所获得的信息具有时效性。

间接获取粉丝信息；

目标人群的“画像”信息提取

（1）目标人群的年龄分析

（2）目标人群的性别分析

（3）目标人群的地域分析

（4）粉丝的兴趣图谱及情感需求分析

获取粉丝的阅读偏好信息；

公众号的定位与内容初始化；

根据上面对目标人群的基本信息及阅读偏好进行间接获取后，综合得出结论。

2、如何做新媒体数据化运营

目标人群的“画像”信息提取

（1）目标人群的年龄分析

3位作家单条新媒体文章对应粉丝年龄分布

从上图可以看出，韩寒、郭敬明和李尚龙的微博粉丝的年龄段主要集中在“19-24岁”这个区间，这是“第一集团“，而“第二集团”是“25-34岁”这个年龄段区间，而韩寒的粉丝年龄段“第一集团“和”第二集团“人群相差无几，不过这也好解释，他的文风犀利但有深度，有自己的人生哲学（对比《后会无期》与《小时代》系列、《你只是看起来很努力》即可知）俘获广大80后粉丝有关。

综上所述，该公众号主要面向人群是19-24岁这个年龄段的人群，次要人群为25-34岁，据一般常识判断，粉丝群体应涵盖学生群体（高中生、大学生）、白领群体。

（2）目标人群的性别分析

3位作家单条微博对应的粉丝性别分布

据上图可知，几位作家对应的粉丝群体的性别主要以女性为主，尤其是郭敬明和李尚龙的粉丝群体女性占比极大，分别达到90%和75%上下，造成这种情况的原因如上分析。

综上所述，该公众号面向的人群主要是女性群体，加上年龄特征，即女青年。

（3）目标人群的地域分析

3位作家单条微博对应的粉丝地域分布

关于粉丝地域分布，笔者是想找出几位作家人群的共性分布区域，缩小地域范围，在几个区域进行集中发力，到时可以着力找当地的畅销文学、事件、人物等内容素材信息，打造粉丝群体喜闻乐见的文章；抑或找到当地有影响力的自媒体进行推广和互推；后期盈利变现也能有的放矢。

上面可以看出，上海、北京、广东三地的粉丝较多（当然也不排除这里的互联网发达，网民较多…），这里可以作为主攻区域。

（4）粉丝的兴趣图谱及情感需求分析

这部分需要对上述3条微博的互动粉丝的兴趣标签进行整理，并利用censydiam模型进行分析。

将三条微博的粉丝兴趣标签进行优先级赋值和归并计算，找出得分较高的前10个兴趣标签：

对粉丝兴趣标签进行处理

由此，我们可以得到公众号目标人群的10个最重要的特征，关于它的用户，笔者将在后面提到。

再经处理，得到如下“兴趣-行为动机”对应表和最终的3类主要情感需求象限。

3条微博粉丝的“兴趣-行为动机”对应表

目标人群的情感需求在Censydiam动机分析模型中的反映

由上述分析可知，公众号的粉丝的情感需求在Censydiam消费动机分析模型主要对应模型中的3个象限，即“享乐/释放”、“舒适/安全”和“个性/独特”。这三类情感需求象限其实对应的是三类不同的粉丝群体，所以在后续的公众号定位及栏目规划时需要兼顾三者的差异性需求。

好了，通过间接手段，我们获取了目标人群的用户画像，了解了他们的基本特征，这对我们进行公众号的内容规划、风格调性和粉丝获取渠道都很有帮助。

然而，对于微信公众号的定位来说，仅有上述信息是不够的，因为我们还需要确认目标人群的阅读偏好，知道哪些内容是他们喜闻乐见的，据此可以“投其所好”。

3、大数据与新媒体之间又存在着什么样的联系呢？大数据给新媒体带来了哪些新变化？

大数据之所以可能成为一个时代，在很多程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与，八面出击，处处结果的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象。数据产生于各行各业，这场变革也必将影响到各行各业，因此，机遇也蕴含于各行各业。致力于IT创业的人们紧紧盯着这个市场，洞察着每一个机遇。
数据对于科学进步有推动的作用，而海量数据对数据的分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。随着大数据的迅速发展，许多企业开始着手于大数据分析项目。大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现，现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。
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