大數據造成廣電媒體生態出現了天翻地覆的改變，尤其是大數據收視率概念的改變，更襯托出網路新媒體的閃閃發光，全世界都在熱烈追趕大數據，美國對此最為積極，日本跟進使用了推特等指標來補強傳統的收視率，中國大面在這方面也一直設法推陳出新;相較之下，臺灣的發展稍有落后。

　　大數據下的收視率，有三種常見概念：

　　一、全媒體收視率：2013年7月，由中國大陸國家新聞出版廣電總局重點扶持的「澤傳媒」發布了第一個號稱結合電視、網際網路、新媒體數據樣本的電視收視率排行榜─「中國全媒體衛視收視率排行榜」。澤傳媒的全媒體收視率是把傳統收視率與網路收視率相加，也就是把兩種收視率直接加總。中央電視臺在 2014年春晚開始採用這種概念，從此打破了傳統的電視收視率測量方法。中國大陸雖然提出了全媒體收視率的概念，但是目前的貢獻主要只是跨越了傳統的收視率測量方式，還說不上已經真正建立了一套適合用來進行多螢收視行為研究的良好統計方式。

　　二、以網路數據取代收視率：這方面主要是進行收視率數據與網路數據的相關性研究，然后用網路數據來取代傳統的收視率。大數據的最常見研究，其實是指出數據之間的相關性，最知名的案例或許是Ginsberg 等多位Google工程師2009年2月在頂尖的《自然》科學期刊所發表的一篇論文，指出流感關鍵字的查詢頻率與H1N1流感病患就診的比例高度相關。其實在這份研究公布之前，加拿大在2008年已有研究發現：雅虎網頁上對于流感關鍵字的搜尋頻率與流行病監測數據非常有關。

　　這樣的大數據相關性研究模式被認為顛覆了過去的量化研究典范，因為因果已經不重要，數據也不再要求精確，只要找出相關性就具備了實用性。

　　依循此一路徑，美國的尼爾森公司和推特公司在2012年合作推出了「尼爾森─推特電視收視率」(Nielsen Twitter TV Rating)，透過測量在Twitter上面討論某一節目的人數，以及哪些用戶會出現在這些社交媒體的聊天內容，從而推論出「觀眾的準確人數」以及「社交媒體對于電視節目的影響」等相關數據。日本目前也開始推廣這方面的嘗試。中國大陸參考前述的「尼爾森─推特電視收視率」，目前尼爾森網聯也積極與電視公司合作進行「電視節目大數據選題研究」;在此同時，央視索福瑞和新浪微博在2014年達成合作協議，推出了「微博電視指數」，號稱是首次結合社交媒體評估電視效果研究的大數據分析系統。臺灣投入相關研究的成果也正在浮現，希望能后來居上。

　　三、真正的大數據：其實是透過全面掌握網友的網路行為，來了解網友在網路上的搜尋、收視、消費、交友，甚至是全部生活行為，其廣度早已超越了收視率，至于深度更是遠勝歐威爾的「老大哥」。目前這方面的嘗試，最大障礙在于如何全面收集或整合現有的資料。

　　放眼全世界的大數據發展，美國是產業界積極嘗試，亞洲經驗則是政府在背后推動。臺灣如果想要迎頭趕上，廣電法就必須趕快修法，才能一方面加速產業松綁與數位匯流，一方面啟動大數據等公共財的研究與發展。

　　(作者為國立臺灣藝術大學廣電系教授、財團法人中央廣播電臺總臺長)