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5G引领媒体商业模式创新

[摘   要]  5G的传输、信号等优势将为媒体发展带来新的机遇与挑战,传播商业模式中的流量变现、广告、内容付费、联盟收入、IP营销等方式依然适用,但需要结合5G技术特点,继续深入挖掘更深层次的应用。同时,从网络资源共享、数据分析与销售、视频情感分析领域、垂直行业领域的需求进行商业模式的创新探索。媒体应从组织架构、商业思维、具体运作三个层面寻求突破,在具体执行过程中,还需特别注意消费数据泄露等安全问题。

[关键词]  5G   5G商用元年

2019年6月,工信部正式发放5G商用牌照,标志着我国正式进入5G商用元年。流量密度达10Mbps/m2,数据容量达28.8Gbit/s,这样的信息传输速度和效率以及业务需求无疑会给媒体行业带来前所未有的革命性发展。贝尔实验室咨询部门预测,到2020年,33%的流量由5G/4G等无线网络承载,4K超清业务至少需要50 Mbit/s的稳定带宽,[1]媒体变革与5G发展息息相关。公开资料显示,5G在媒体应用中的优势大部分体现在用户体验上,如超高速率播放、高稳定性、低时间延迟等。这一方面可以将媒体传播效率尤其是视频流传播或VR等传输量较大的媒体形式提升到一个新的层级。另一方面,其可能带来的边缘计算模式还会为媒体节约运营成本和能耗成本,但要真正做好迎接5G变革的准备,必然离不开对商业模式创新的探索。

一、5G发展与媒体影响

莱斯科(Lescop)等人总结了近50年通信技术发展历程,将其分为六个时代:0G(Mobile Radio Telephone)时代,类移动电话形式,安装在汽车或卡车司机位置;1G时代,20世纪80年代初诞生,主要提供声音等模拟信号服务;2G时代,20世纪80年代末诞生,数字技术出现,除通信外可以接入早期移动互联网,技术为TDMA和CDMA;3G时代,90年代末出现,颠覆性创新开始,通信速度显著改善,允许使用带宽和更多增值服务,如视频通话、流媒体直播等,主流技术为WCDMA;4G时代,2000年年末诞生,传输速度、带宽进一步增强,媒体形式更多样化,出现了IP电话、移动游戏、高清移动电视、3D电视、云计算等,主流技术为LTE、WiMAX;5G时代,全面进化和革新的一代,带来物联网及类似的传输服务和生物互联技术革新。[2]由于5G网络切片技术的应用,使得网络带宽增强、同时或非同时接入的频段增加、音视频延时降低、信号更加稳定和可靠,而这些优势都是新时期媒体发展必须具备的基础条件。同时,5G所带来的数据、算法、算力上的革命都将为新媒体的发展提供契机。

目前,传统新媒体公司的商业模式主要集中于以下几种:第一,广告类产品。基于大数据分析,在媒体运营中正广泛采用程序化购买方式售卖广告资源,千人千面的广告产品成为主流。第二,流量变现。一方面,通过收集消费者数据,对数据进行分析后,以电子商务平台链接、微商链接等形式转化为线上销售;另一方面,通过地理定位、网红带货等方式将线上流量直接转化为线下商户成交。第三,内容付费或增值服务类。通过会员制,如京东的plus会员;有偿购买,如喜马拉雅的“喜点”产品;认证服务,如微博认证、虚拟商品、虚拟装饰等;网络直播,如爱奇艺直播平台等来达到增值业务变现的目的。第四,建立联盟获得收入。如微博易、易传媒等媒体平台,通过聚合不同的网站联盟,进行二次数据分析与优化,提供媒体之间流量对冲,共同销售并进行流量变现。

本文认为,5G技术的革新会为媒体形成如下几种可行的新商业模式:新时期网络资源共享模式、数据分析与销售、视听情感捕捉与分析、视频技术承载媒体在不同垂直领域的应用等。

二、新时期网络资源共享模式

5G时代,媒体商业模式的传统运营方式仍然适应,但移动云、云无线接入网、可重构网络以及大数据中心等,提供虚拟化、可重构的智能无线网络等技术方面的改进,将为媒体释放更多“效率红利”,为媒体商业模式的创新提供了更多可能性。据预测,2020年,将有500亿台移动设备接入互联网,全球将完全进入大数据时代。Adrian等人认为5G所带来的数据几何级增长,必将形成计算、存储、网络硬件和底层基础设施服务转向抽象层。[3]这将导致云计算、云存储等传统运行方式向边缘计算、边缘存储转变,网络通信将在云端和终端设备之间形成新的计算模式,这势必对网络资源提出新的要求,即有必要将几何级的大数据内容进行底层共享,实现虚拟化运作。也就是说,未来移动互联网终端会变成一个桌面处理平台,移动终端不再需要下载系统、应用程序、音视频内容等,只需要直接调用共享空间中的所有信息完成工作或娱乐。在这种情况下,媒体必须进行共享思维的变革。

一是媒体运营管理共享。传统媒体或新媒体公司目前大多采用自采、自编、自导等方式完成信息的采编播等程序,媒体工作人员在平台归属方面受雇于一家企业,尽管新媒体公司也通过UGC等方式完成内容制造程序,但并未成为主流。在5G时代,这种格局也许会被打破,更多的媒体工作人员、媒体资源、具有知识产权的信息内容均实现网络虚拟共享,将有更多的自由职业者成为媒体平台内容的制造商,媒体本身的独立属性将会相应下降。在此过程中,媒体运营成本将大幅下降,工作效率成倍提升。如图片、视频、文章等有可能会在虚拟边缘云以更快的速度上传、编辑、下载、共享,媒体起到了类似整合平台、中介网络的作用,通过与不同群体和资源之间的互换、签约、分成获得收入。

二是资源共享。在5G时代,运营商有可能会与媒体、企业、个人产生更多的共同利益,互相之间的联系将更加紧密,媒体本身在独立盈利能力方面有可能更加依赖于相互之间的关系。因此,各种形式的联盟将会出现,媒体有必要将不同的信息、资源、技术、客户等资源提供出来,与不同利益相关者形成资源共享利益链,共享收入。如,尽管今日头条已经与UGC用户或消费者实现了编辑、信息发布、收入等方面的责任与利益共享,但在新时期,该媒体还需要强化设备、场所、技术、平台等方面共享,让更多用户参与进来共同担责、共同受益。如北京世园会上,一根45米的共享灯杆同时承载着三大运营商、政通、安防监控、照明设备网桥等硬件设施,真正实现了底层设备的共享,参与各方既节省了成本,又共同受益。

三、数据分析与销售模式

由于媒体在用户日活、月活等方面拥有比其他类型企业更大的优势,消费者使用频率更高,累积的数据量更大,由此派生出的媒体第二产业将是大数据的分析与销售。因此,大数据开发所带来的分析、应用方面的收入将是更大量的收入来源。也就是说,对于媒体而言,4G时代是使用数据时代,5G时代则可能是销售数据时代。这是因为5G时代,网络传播的内容从信息直接过渡到数据,带宽与信息流量的大批量增加,给大数据分析更多发挥空间,为数据分析与销售提供了更大量的素材。同时,物联网、人工智能等数据的几何级增长以及万物互联的结果,必将导致大数据分析和应用的需求增加,为数据分析与销售提供了市场需求。

第一,媒体机构顶层设计中,应将数据分析与销售部门独立出来。无论是传统媒体转型还是新媒体的融合发展,都在有意或无意的重视和发挥大数据的二次开发价值。但到目前为止,媒体并没有真正将数据分析部门作为独立的公司架构或事业部进行培育,在组织架构中,大部分仍属于媒体中的服务部门。而5G所带来的消费数据增长,必将成为商业模式中创新收入和盈利的新增长点,因此,媒体应尽量将数据分析部门发展成为新的独立性企业,直接作为媒体的二级公司独立管理与运营,在顶层设计中明确其地位。4G时代,媒体数据分析的重点往往偏重消费者数据,通过分析兴趣爱好、统计学特征、地理定位、购物倾向等将消费者进行标签分类,进行精准广告投放、信息内容推送、二次价值开发等,也有部分媒体会定期发布媒体生态、行业分析等内容,但从量上来看,还不足以支撑商业模式的改变。在新时期,除了做以上消费数据分析,还应关注同业竞合分析、软硬件合作与改善状况、技术发展分析、人工智能与媒体等方面的数据内容,同时还要把消费者数据进行优化,例如,是否应结合人机互动数据,为相应公司提供真实、可靠的数据资料,从而产生经济价值。

第二,寻求更多与同业联盟的数据分析与销售合作点。5G时代的最重要的特点之一体现在软硬件共享上面。可以想象,一家媒体垄断大量用户的局面将会被打破,更多垂直型媒体公司会出现,且有可能呈现百花齐放的格局。为适应不断增加的信息需求,不断变化的消费者兴趣方向,有必要寻求与同业联盟的合作,在共享底层数据的同时,共享开发过程与经济收入。一方面,在媒体运营、数据补差、硬件设施、品牌等方面寻求媒体公司、运营商、渠道商更多优势互补的新合作模式;另一方面,媒体数据与同业公司实现有限共享,与不同合作伙伴共同开发新产品,共享盈利。

四、视听情感分析与视频商业模式

由于通信技术的限制,早期研究人机互动情绪变化的只能通过语音分析完成,舒勒(Schuller)等人在2004年就提出将语音的频谱、倒谱和韵律特征结合起来识别情感,尤其是在频谱特征中加入音高、谐波等韵律特征,[4]以此获取消费者对广播等不同音频信息接受过程的情绪变化数据。贝贾尼(Bejani)等人则将视频分析加入人机互动情感的分析与应用。其使用双峰系统来识别情绪,特别是语音模态采用倒谱特征,人脸视频模态采用静态和动态特征,将两种情态评分结合方差分析,形成视听数据库,进行情感识别,[5]而这正是未来媒体发展的方向之一。一方面,基于5G对于视频、VR、AR等信息传输量的增加,加之终端设备的不断升级,使得媒体公司在监测用户对于音视频产品反应刺激方面有了极大的可能性。借助音视频情感分析方法,媒体可以实时调整信息内容,不仅做到千人千面,甚至有可能发展到以秒级为单位调整音视频播放。另一方面,4G环境下,媒体往往利用系统BSS中网络内存储资源来部署智能缓存策略,多层、密集和异构结构的视频传输优化技术,[6]用点播服务提高盈利能力。但5G的延迟性会低到毫秒级,因此,媒体无须考虑用户体验和成本消耗方面的平衡问题。

有了情绪变化监控信息的介入,媒体的视频产品开发与销售就可以有效结合起来。第一,视频开发需求与商户的更大量合作,将品牌植入、场景设定、演员、IP形象等内容与视频内容做更多更大量的结合,双方在消费者会费缴纳、点播服务、通信费用、广告收益、销售分成等方面共享利益。2018年,美国电话电报公司(AT&T)斥资850亿美元收购时代华纳就是将运营商和媒体结合,音视频产品共同开发与销售的很好案例。第二,建立音视频情绪变化数据集,在消费者数据中加入单独的音视频消费者反应数据库,通过分析测试该数据,寻找消费者付费的可能性、付费额度的不同阈限值,根据分析数据设计产品类型,并将产品分发给不同消费者。

五、相关媒体在不同垂直领域的应用

《中国无线电管理年度报告(2018年)》显示,2018年我国物联网业务收入比上年增长72.9%,物联网及智慧家庭等新业务增长迅猛。其中,关键行业在5G时代应用最为广泛,如电子健康、未来工厂、汽车、能源、媒体和娱乐。欧盟2016年9月报告预测,到2025年,5G产品和服务的市场规模将达到每年1130亿欧元,主要来自公共事业、交通、医疗和汽车行业。[7] 5G在相关领域的迅猛发展和应用通常涉及图像分析、消费者分析与商业模式的开发,而这正是媒体所擅长的,因此,相关媒体在这些垂直行业领域的补偿效应将成为媒体新商业模式的突破口。

第一,媒体协助完成虚拟化过程,强化与其他垂直行业合作共赢的商业模式。网络或图像虚拟化可以应用于终端程序、服务、产品或应用过程。例如,在医疗领域,图像虚拟和共享可以帮助完成远程手术、检查、保留视频资料,媒体在打通消费者医疗数据与消费数据、协助图像上传与分享、数据可视化的同时,完成生理、心理状况评估并反馈给医生,并形成私有云服务,为医疗物联网调用数据提供共享资源。在此过程中,媒体和合作机构均可以降低运营成本,协同建立标准化操作程序,共同分享收益。按照侯赛因(Hossain)等人的设想,可以通过设备、通信、云三个不同层级的架构模式收集和分析视听情感感知大数据,[8]而如果没有专业媒体公司和媒体数据介入,相关垂直行业的发展会受到一定制约。

第二,共同研发产品。媒体的资源优势包含消费者使用终端的大数据、相对较强的公信力背书、可直达消费者的终端渠道等,某些垂直型行业的企业可以与媒体共同研制定制化产品,共同销售以获得共享收入。据预测,2020年,虚拟现实设备全球销售收入将达210亿美元,而随着5G网络和新智能终端的普及,相信主流的PC连接式头盔将会被更小型更便携化的装置取代,而这些硬件产品设计之初有必要考虑到视频渲染方式、视频产品视效像素、音频效果、显示环境等媒体要求。如果硬件生产厂家不能很好地结合视频媒体产品,不能从消费者数据方面挖掘潜在需求,也许就无法开发出真正适合新时期消费者需求的硬件设备。再如,媒体通过收集患者的位置信息、轨迹预测、音视频情感资料,结合该患者使用媒体的时长变化、内容变化情况等,完成数据的比对与预测,作为基础数据提供给医疗硬件产品生产商,作为硬件设备研发和改进的数据资料。在此过程中,用户数据不断上行和下行将会为媒体在数据分析方面获得更多商业化信息,媒体可以通过实施精准推送等方式再次转化为用户的购买行为。

六、总结

5G会带来万物互联新形态,媒体有必要从现有商业模式中寻求创新突破,为新时期下的消费者变化、软硬件改善、其他行业领域的需求变化提供量身定做的产品,改变媒体传统思维方式,勇于建立共享共赢的新商业模式。通信运营商已经为5G环境下的商业模式改变做出了各种尝试,如沃达丰收购蓝鱼通信(Bluefish Communications)和其他系统集成商、AT&T收购时代华纳,它们已经开始尝试通信服务与硬件或媒体产品的统一供给。另外,金融领域也很早就开始试水与媒体合作共同开发消费需求,如贝宝公司(PAYPAL)与谷歌、百度均成为了合作伙伴,成为互联网消费媒体的联盟体。通信技术和媒体的共同发展还离不开政府的推动,在此呼吁相关部门尽快出台相应的法律规定,规范行业运作和企业行为。

(作者单位:闽江学院新闻传播学院)


参考文献:

[1]董振江,董昊,韦薇,杜守富,刘明,吉锋. 5G环境下的新业务应用及发展趋势[J]. 电信科学,2016(6):58-64.

[2]Lescop D,Pujol F,Henten A. Introduction [J].Digiworld Economic Journal,2016,102,2ndQ:9-13.

[3]Adrian Kliks,Bartosz Musznicki,Karol Kowalik,Pawe? Kryszkiewicz. Perspectives for Resource Sharing in 5G Networks [J]. Telecommunication Systems,2018,68:605–619.

[4]Schuller B,Rigoll G,Lang M. Speech Emotion Recognition Combining Acoustic Features and Linguistic Information in a Hybrid Support Vector Machine Belief Network Architecture. 2004,In:IEEE ICASSP’04.

[5]Bejani M,Gharavian D,Charkari N M. Audiovisual Emotion Recognition Using ANOVA Feature Selection Method and Multi Classifier Neural Networks [J].Neural Comput & Applic,2014,4(2):399–412.

[6]Antonios Argyriou,Konstantinos Poularakis,George Iosifidis,Leandros Tassiulas. Video Delivery in Dense 5G Cellular Networks [J]. EEE Network,2017,7/8:28-34.

[7]Tech. Identification and Quantification of Key Socio-economic Data to Support Strategic Planning for the Introduction of 5G in Europe[C],DG Communications Networks,Content & Technology,2016.

[8]M. Shamim Hossain,Ghulam Muhammad,Mohammed F,Alhamid,Biao Song,Khaled Al-Mutib. Audio-Visual Emotion Recognition Using Big Data Towards 5G [J]. Mobile Netw Appl,2016,21:753–763.


日期:2019-9-9 | 发布者:周小波

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