【摘 要】社交媒体时代传统出版业发生大变革，用户变得至关重要，本文对社交媒体用户数据进行了划分并分析用户数据的价值，提出了出版机构整合社交媒体数据的四条渠道。文章指出传统出版利用社交媒体用户数据的几条路径和技巧:利用社交平台数据，辅助图书选题策划；细分个性用户数据，开展图书精准营销；跟踪用户反馈数据，延长图书IP价值链；进行深度数据挖掘，拓展蓝海内容产品；整合平台用户数据，构建知识内容服务。
【关键词】社交媒体；用户数据；数据挖掘；数据整合；出版决策
当出版遇到大数据时代，数据改变和重塑了出版，很多企业开始挖掘利用数据价值，协助自己做出正确的出版决策。出版数据的来源有多种多样，而社交媒体中的数据以用户为核心，如同深埋在地下的“金矿”，可以为传统出版带来巨大的商机和价值。在出版实践中，用户数据也往往是不被重视的一部分，如何从社交媒体中挖掘用户数据用来决策出版，是一项值得研究和实践的重要课题。
一、社交媒体时代用户数据的价值
社交媒体又称社会化媒体、社交性媒体、社群媒体等，美国学者安东尼·梅菲尔德将其定义为“一系列的在线媒体的总称”，并指出“社交媒体基于参与、公开、交流、对话、社区化和连通性特征，赋予每个人创造并传播内容的能力”。笔者认为，社交媒体是指基于互联网技术，允许人们撰写、分享、评价、讨论、互相沟通见解、经验和观点的交互性网络平台。随着互联网技术的发展，社交媒体的形式与功能也在不断丰富，不论国内还是国外的社交媒体都呈现出多类型、多维度的样态，如表1所示。
表1 大数据时代社交媒体的类型划分
| 社交媒体类型 | 国外案例 | 国内案例 |
| 微博类社交媒体 | Twitter、Tumblr | 新浪微博 |
| 社交类社交媒体 | Facebook、Myspace | 微信、QQ、米聊、陌陌 |
| 论坛类社交媒体 | Quora、Reddit | 豆瓣、知乎、百度贴吧、天涯论坛 |
| 图片类社交媒体 | Instagram、Flickr | LOFTER、图钉 |
| 电商类社交媒体 | 亚马逊、eBay | 阿里、京东、当当、天猫、小红书 |
| 资讯类社交媒体 | 今日头条、网易新闻、腾讯新闻 | |
| 音频类社交媒体 | Melon、Spotify | 网易云音乐、QQ音乐、虾米 |
| 视频类社交媒体 | Youtube | 土豆、优酷、爱奇艺、哗哩哗哩 |
| 直播类社交媒体 | Twitch | 斗鱼直播、映客、虎牙 |
在这样多元化的社交媒体环境下，出版领域中的读者不再是传统意义上的内容产品的阅读者和接受者，而是转变为信息内容的主动生产者与参与者。读者或用户可以通过点赞、评论、回复、转发、分享、弹幕等方式参与到信息内容的生产和传播当中，另外诸如社交出版、众筹出版等新出版模式也应运而生。与传统的基于人口统计学信息的读者数据相比，社交媒体用户数据的种类更为丰富精细。具体来讲，社交媒体用户数据可以分为如表2所示的几大类别。
表2 社交媒体用户数据的多维度构成
| 用户数据类别 | 内容组成 |
| 基本信息数据 | 用户年龄、性别、职业、收人、教育水平、地理位置、兴趣爱好等数据 |
| 用户行为数据 | 购买行为、阅读浏览行为、搜索行为、收藏行为、评论评价行为、转发行为、点赞行为等数据 |
| 用户社交数据 | 好友关系、社区角色、作者分析、分享数据、提及(@)数据、标签、新增粉丝、发表内容的活跃度等数据 |
| 用户内容数据 | 用户评论的关键词、用户关注的作品主题词、用户自己生产的内容信息数据(UGC内容) |
1. 用户基本信息：进行精准定位
用户基本信息数据是指能够界定用户内在属性和外在属性的基本数据信息，挖掘用户基本信息数据使出版商有机会实现读者用户的精准定位。据统计，美国亚马逊的销售额中，超过1/4来自排名十万以后的图书，而且这些“冷门”图书的销售额在不断上涨，预计未来将会占到全网站近一半的销售额。这种图书“长尾效应”的实现得益于社交媒体对用户的精准细分，因此，用户细分为图书市场带来了确定性，海量的社交数据的挖掘和分析，能够帮助出版社为读者提供专业化和个性化的图书产品和服务，实现真正意义上的按需出版和个性推送。
2. 用户行为数据：分析消费需求
用户行为数据是指用户在社交平台上进行浏览、阅读、收藏、搜索、购买、反馈等行为产生的数据，社交媒体平台可以记录搜集到读者从发现图书、产生购买需求、决定购买，到阅读之后的口碑反馈以及内容反馈等各个阶段的信息，这些数据映射用户的消费习惯、消费需求和购买能力。通过对用户行为数据的分析，出版商可以推断用户即将购买什么产品。同时，用户行为数据可以追踪用户关注的热门话题，得到量化而客观的选题，这样有利于寻找到合理的出版选题，降低出版物的市场风险。
3. 用户社交数据：实现口碑营销
用户社交数据指以用户的人际关系为基础，在社交网络上与其他用户之间的互动数据，进而借此开展口碑营销。现如今在社交媒体平台当中，社交关系和口碑的影响力越来越大。如豆瓣、微信阅读、简书等书评社区网站和各大电商平台上的读者评价对其他用户的购买决策有着十分重要的影响；此外，用户可以通过微信、微博等社交媒体平台参与到出版物的推广当中。出版商积极关注不同社交渠道的用户社交和口碑数据，掌握不同的营销渠道策略，才能在营销链条中处于主导地位。
4. 用户内容数据：优化出版内容
用户内容数据指用户关注的“主题词”、产生的“标签”以及发表的各种原创内容数据。社交媒体为图书受众提供了便捷丰富的平台和投票工具，用户内容数据直接影响出版内容的走向和图书内容的选择优化，帮助传统的组稿人发现新鲜的题材和线索。另一方面，社交媒体上人人都可以发表自己创作的作品，人人都可以成为作家，有助于传统出版单位发现优质的内容和作者资源。
二、出版机构如何整合社交媒体数据
在社交媒体时代，出版机构要加强社交媒体用户数据的整合能力，可通过以下四种方式获取用户数据。
1. 出版机构自建平台获取用户数据
出版机构通过自建社交平台的方式可以主动开发用户，沉淀为自有的数据。当前利用较多的平台有微信、微博、豆瓣社群、客户端、门户网站等形式，在这些平台上出版方可直接与用户进行交流并得到及时反馈，了解用户需求。
中信出版社为了更好的连接用户，已经开设了“中信出版”“中信书院”“大布”等新媒体社交平台，并建设了“中信书院”APP，目前已经有超过300万的读者通过APP接受中信书院提供的各种服务，中信出版业以此完成从以产品为中心向以用户为中心进化，强化自身资源。通过这些自建的新媒体平台出版方可以与用户建立直接的联系，及时迅速了解读者用户的反馈，进而指导出版决策，这也是出版机构自建平台的优势之一。
2. 出版机构联合开发共享用户数据
对于一些中小型出版机构，如果单靠自身力量建立新媒体平台，汇集有效用户的能力较弱，进行运营和维护的成本也较高。因此可以用过和同类出版机构进行联盟，或者出版集团对旗下出版社进行整合的方式，最大程度的聚集用户数据，节约平台成本。例如江苏凤凰出版传媒集团与其子公司凤凰汉竹图书（北京）有限公司发挥各自优势，进行深度合作，实现了其生活类图书市场占有率的显著提升。
3. 借助第三方数据公司购买用户数据
不论是出版机构自建平台还是与其他出版机构联合开发用户数据，得到的用户数据大多不稳定，而且传统出版机构在有限市场基础上的数据和数据处理能力比较单薄。这时出版机构就可以与专业的第三方专业的数据公司展开合作或购买社交媒体用户数据，并依托专业数据公司进行深度的数据挖掘分析。
例如1998年成立的北京开卷信息技术有限公司作为专业的图书产业数据与信息服务供应商，已经覆盖全国3000多家实体书店和20多家网上书店，掌握了庞大的用户、作者、中盘、市场等数据。目前开卷公司已经与江苏凤凰新华书业、山东新华书店集团、重庆新华传媒达成战略合作伙伴关系，还与多家省级发行集团达成了战略合作意向。将为出版机构的调研、咨询、商品配置、卖场管理等提供多角度的定制服务。
4. 与互联网企业合作抓取用户数据
在大数据时代，掌握有庞大用户数据的互联网企业在出版业的上游内容平台方面具有传统出版难以比拟的优势，京东、阿里、当当等互联网企业所聚集的庞大的用户和强大的数据整合能力都优于现有的出版专业数据供应商。
拥有读者大数据资源的图书电商当当网与皮鲁总动员文化科技有限公司以及相应的出版社进行全面深度合作，结合用户购买需求，陆续策划了《皮皮鲁送你100条命儿童安全百科》《郑渊洁童话亲子美绘本》《郑渊洁童话成长悦读系列》等图书，合作的第一年（2013年）就销售过千万，实现了多方共赢。然而当前传统出版与互联网企业的跨界合作模式还尚未成熟，互联网平台优势在于连接用户，改变内容到达方式，而传统出版行业则专注于内容的专业和垂直性，两者的共生合作能够实现共赢。
三、社交媒体用户数据服务
出版决策的路径及技巧
在大数据背景下，出版业用户数据在数据来源、数据内容和数据特点上都发生了很大的变化，如表3所示。这些变化给出版业带来了不小的冲击，直接影响出版机构的出版决策和出版效率。过去的出版社是创造成果，消费者被动接受内容产品；而在社交媒体时代，更多的是反向的操作，出版社要根据用户的需求进行策划和供给内容。
表3 出版业用户数据的变化
| 用户数据项目 | 传统出版时代读者数据 | 社交媒体时代用户数据 | |
|
用户数据变化 |
数据来源 | 调查问卷电话调查等 | 多类型的社交媒体 |
| 数据内容 | 年龄、性别等单一化、扁平化的数据 | 用户基本信息、行为、社交、内容等多维数据 | |
| 数据特点 | 有限数据、结构化数据、数据陈旧、不及时 | 海量数据、半结构化、非结构化数据、实时、快速 | |
笔者将传统出版中对读者数据应用与社交媒体时代对用户数据的利用加以对比，如表4所示。不难发现，传统出版流程以出版产品为核心进行出版运营，对个性化、差异化的用户需求关注较少；而在社交媒体时代需要转变以用户为核心进行出版运营。为此，出版机构需要仅仅围绕社交媒体用户数据进行出版环节的应用和更深层次的开发，笔者提出以下几点路径与技巧。
表4 出版业用户数据应用模式对比
| 用户数据应用 | 传统出版时代 | 社交媒体时代 | |
| 出版环节应用 | 选题策划 | 调查问卷+编辑经验、带有主观性 | 提取用户评价数据和情感特征；筛选高关注度话题量化而客观 |
| 内容生产 | 职业作者、出版周期长 | 用户参与、延长内容数据周期 | |
| 发行环节 | 基于中盘渠道、发行终端、图书馆等 | 基于多平台用户数据服务方式更加多样精准 | |
| 图书营销 | 市场调研、耗时长成本高效率低 | “用户画像”+“张贴标签”直接实现对用户的精准细分 | |
| 市场反馈 | 回馈不及时 | 实时反馈、开展口碑营销 | |
| 深层开发利用 | IP拓展 | 运营能力较弱、IP挖掘不充分 | 累计粉丝+跟踪用户数据拓展IP价值链 |
| 形态升级 | 只有图书相关产品、针对主要受众群体 | 根据用户需求丰富出版形态吸引潜在用户 | |
| 内容服务 | 较少 | 用户需求差异化、细分化 | |
| 特点 | 以图书产品为核心 | 以用户为核心 | |
1. 生产智能化：利用社交平台数据，辅助图书选题策划
传统的出版社做图书选题，通常在调查问卷的基础上，综合发行人员的建议和编辑人员的经验，这样的通过中间人员的方式与实际的读者的需求常常有所偏差。如果出版社能够对社交平台和电商平台提供的用户大数据进行分析，就可以“第一手”得知用户需求，实现图书选题的精准策划。以电商平台上的用户评价数据为例，首先可以对数据进行预处理进而筛选出有效的数据；其次从抓取的信息中提取词语或者用户关注的图书特征，分析其用户评价情感倾向性；最后选择其中用户关注特征为正向评价的图书，就是出版商在选题策划中应该重点考虑的选题。
此外，选题策划方面可以借助用户微博、豆瓣等社交媒体上发表的评价和搜索行为，运用微博的微舆情应用或者第三方读物机构筛选出一些关注度高的话题作为备选选题；还可以寻找微博意见领袖或者相关的知名博主作为作者，分析用户的个人信息确定目标读者，得到量化而客观的选题，从而实现精准策划。
2. 营销精细化：细分个性用户数据，开展图书精准营销
传统的图书营销以图书产品为中心，包括市场调研、图书产品的开发、确定合适的定价和营销渠道等流程，整个过程耗时长、成本高、营销效率较低。社交媒体时代，出版商可以基于对海量用户的数据分析，细分读者市场，以此建立起更加精确的市场定位，使精准营销成为可能。通过收集反映用户需求的信息数据，建立包含消费者的购买能力、购买意愿、购买频率、消费习惯、选择偏好和消费结构等信息在内的“用户画像”，再者运用分类、聚类、回归分析、特征、关联规则等大数据分析技术，从不同的角度对数据进行挖掘，为用户贴上代表其阅读需求和阅读偏好的“标签”，便可以准确地分析用户行为规律。基于这样用户画像构建模式，出版商可以为每个用户推荐个性化的内容，这种推荐式的电商服务，在点击率和转化率上极大地超越了常见的非定向内容，也可以更好地实现图书市场的长尾效应。
3. 读者用户化：跟踪用户反馈数据，延长图书IP价值链
社交媒体用户数据除了应用于图书出版的各个环节，还可进行更深层次的开发利用，升级出版行业的生态链。基于用户数据可以延长图书的IP价值链。传统的出版的IP开发能力往往较弱，出版产品的深层次价值得不到开发利用。而在近几年，基于优质IP产品的多元化开发成为热点商业模式。出版产品IP价值链的拓展正是对用户数据的深层次开发，例如，2017年热播《择天记》便是在粉丝群体不断聚集推动下实现文学、影视、手游三联动的结果，该小说从2014年开始连载时便改编为动画，2015年7月动画开播之后，社交媒体上用户人气就不断攀升，到2017年电视剧播出后就已经形成巨大的明星IP效应和粉丝用户共鸣；此外版权运营商通过分析各媒介产品用户的信息和偏好有，有针对性地开展图书与手游“粉丝”互动，增强用户的黏性和关注度。
在社交媒体时代，用户数据资源中就蕴含了巨大了市场价值，是出版企业进行IP开发的基础，不同社交媒体的不同用户群体的差异化需求，也是构筑IP衍生品“长尾效应”的资源保障。实时更新的社交媒体用户反馈数据可以不断反映用户的情感需求和忠诚度信息，因此持续跟踪社交媒体用户数据至关重要，可以产生出无穷的出版选题和出版形态，例如小说、影视、音乐、游戏等；如果仅仅持续几个月，那么将不能对IP价值和用户反馈数据的深度与广度进行深入了解。
4. 内容跨界化：进行深度数据挖掘，拓展蓝海内容产品
蓝海，即未知的市场空间。这是出版社在进行用户数据分析时常常忽略的部分，传统出版商仅仅只围绕图书产品，把书籍卖给目标受众，而把出版产品卖给潜在客户，则是出版行业拓展未知市场的必由之路。社交媒体时代，通过深挖每一部图书的价值，结合电商现有的用户画像，建立出版业专属的营销标签体系，能为每一份内容找到合适的新受众和潜在受众，把各种书籍送到平时不读书的用户手里。
以阅读类社交媒体微信读书为例，微信读书是基于熟人之间的关系链进行阅读互动的一款阅读APP，采用“社交+分享+想法”模式，强调圈子阅读，读者可查看好友的读书动态、与好友讨论正在阅读的书籍，以书为节点来强化微信好友之间的关系，同时好友圈子又反过来拓展阅读。这种社交阅读机制可以启发出版商挖掘用户的社交圈子数据，拓展潜在用户市场，不仅如此，因为潜在用户的阅读习惯很可能不足以支撑他通篇阅读一部完整的专著，这就要求出版商对于图书内容进行更精细的处理和改编，例如，把图书变成音频、视频，把语言叙述变成图表，把特定章节做成独立文章。通过这些措施，把书籍的内容以恰当的形式送到用户手中。只有这样，出版社才能真正抓住这个行业的蓝海市场。
5. 运营个性化：整合平台用户数据，构建知识内容服务
传统出版时代出版业提供的服务是静态的图书知识服务，即使是传统出版的数字化道路也依然是“出版+互联网”的专业化生产模式，而在社交媒体时代用户的阅读内容和消费时间更加碎片化，社交平台的多种多样也为出版商提供了多渠道的用户数据的获取方式，对出版商而言一种新型的深层次应用模式是整合多平台的用户数据和内容数据，开展动态的知识服务，形成“互联网+内容”的新兴内容运营模式，使读者由原来“被动的选择图书”转变为“主动地接受个性化推送和定制”模式。在出版实践方面，目前很多出版社都已经建立起自己的微信、微博平台，有的还尝试在微信公众号引入客户关系管理系统（CRM），帮助自身收集读者数据，进而预测用户的消费偏好。
另外还有越来越多的出版机构立志做知识信息服务商，将自己的数字产品打造成为某一领域的知识服务平台。如中国大百科全书出版社把专家编纂的权威性和大众参与的开放性紧密结合起来，构建云计算和大规模跨平台编纂方式以及云知识服务模式；华中科技大学出版社打造了设计生活美学互联网平台“秀设”，并将其定位为向设计师提供优质设计资源和便捷设计工具，可以进行设计作品分发、分享的用户社区型产品。人民卫生出版社以“健康中国、数字人卫”为核心理念，大力实施数字化转型和融合发展战略。这种以用户为核心的知识内容服务形成以知识要素为单位的数据化生产模式，进而满足用户的个性化消费需求。
四、结语
在大数据时代相比于信息产业、金融产业等，出版界在社交媒体数据挖掘方面还尚未成熟，更多的数据来源还是销售渠道和出版社自身的有限的社交媒体数据，社交媒体用户数据的价值在出版领域中的应用还有很大的发展空间。这就需要出版行业深入了解并重视用户数据的价值，创新数据理念，利用社交媒体用户数据创作用户需要的内容产品，挖掘市场上缺乏的出版产品，拓展潜在用户和蓝海市场。
