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    我在浙大学广告

    时间:2022-09-01 11:00:06 来源:千叶帆 本文已影响


      说起广告学,很多人都认为这是面向艺术生招生的设计专业,是艺术与传媒类院校的专属。然而,以工科闻名的浙江大学也开设了广告学专业,我就是其中一名学生。
      浙大广告学是学校里的“边缘学科”——历史短,人数少,知名度低。尽管如此,回忆在浙大的三年,作为一名文理结合培养出来的“非典型性文科生”,我的大学生涯充满挑战,也收获了数不尽的乐趣。
      数据分析、文本挖掘将成为未来广告学生的必备技能
      大一刚入学,还没来得及细细品味崭新的大学生活,微积分、逻辑学、生命科学导论等一系列课程就把我一个文科生打得措手不及:文科生还要学数学?文科生还要进生物实验室做组培?在浙大读文科,让我的大学生活有了一个意想不到的开端。我逐渐意识到,在浙大读文科并非想象中那么轻松。
      由于学校培养方案规定文科生必修计算机类课程,我在大一下学期接触了学院安排的基础Java课程。这门课要求我们掌握基础的Java语言,并在期末做出一个简易的电子时钟小程序。码出第一行“Hello , world”的时候我虽然感到欣喜,却还没意识到编程也会与我的广告专业息息相关。
      广告作为市场营销的一部分,吸引目标消费者是它的根本目的。一则优秀广告的诞生不仅需要吸引人的创意,更重要的是前期调研中对消费者和品牌的深刻洞察,使广告准确抵达目标消费者。因此,“市场调研”成为了广告学专业中非常重要的部分。
      我们的广告学专业课 《消费行为学》 就是为市场调研而开设的。在课程作业中,老师让我们选择一个品牌,并根据市场调研为品牌做出目标消费者画像。考虑到知名度较高的品牌可能具有更丰富的资料来源,我与队友们决定从“雀巢咖啡”这一常见的品牌入手,在互联网上获取雀巢咖啡产品在各渠道的销量、用户年龄层、用户地域分布、用户消费习惯等相关数据,以此构建该品牌的目标消费者画像。
      着手搜寻前,我们信心满满。雀巢品牌如此知名,在中国的普及率也很高,想要找到相关资料肯定是小菜一碟。然而,当我们在百度搜索中输入关键词后,现实却给了我们重重一击。由于雀巢产品极高的知名度,网络上的相关信息如潮水般袭来,单凭我们几个人的力量进行信息筛选犹如大海捞针。一眼望去,搜索引擎反饋的结果大多是没有参考价值的产品广告页,各大电商旗舰店中成百上千的购买记录也难以凭借人工一一统计。想获取用户对品牌的评价?对不起,散落全网,难以整合。想要分析用户对互联网的使用习惯?对不起,跨度太大,难以追踪。一时间,我们仿佛掉进了自己挖的大坑里,难以脱身。
      就在我焦头烂额之际,一位计算机专业的朋友云淡风轻地为我提了个建议:“要找数据?用爬虫不就好了。”我连忙向他紧急求助,让他为我恶补了一通互联网抓取信息的原理。想起自己大一学习Java的知识,我在网络上找到了Java语言编写网络爬虫的代码教程。在朋友的耐心指导下,我与队友们尝试着爬取了雀巢天猫旗舰店的买家评价,最终凭借关键词抓取得出了相对客观的用户反馈。最终,我们小组的研究方法成为本次作业中的亮点,并获得了老师的认可与表扬。这一来,我彻底明白了:在互联网的大趋势下,程序已经成为一种获取信息的普遍工具。掌握这一技能,就能掌握信息的钥匙。学校为文科生开设编程课程,正是顺应时代趋势的选择。
      在之后的专业课上,我渐渐认识到自己过去对广告学专业的认知过于片面。从前,在与其他院校广告专业的同学交流时,他们出色的视觉设计能力、敏锐的创意嗅觉令我十分倾羡,并暗自埋怨浙大广告学“工科味”太浓重,缺乏对这方面技能培养。而这次课程经历使我对广告学有了更全面、客观的了解:广告不仅仅是最终呈现出的精美视觉画面、有趣的广告片内容,其背后涉及大量计算机技术支持以及心理学研究。企业通过大量问卷与大数据分析获得消费者画像,了解目标消费者的生活习惯与偏好。针对消费者的偏好,广告策划人员根据消费者的不同消费心理来制定创意策略。广告投放之后,企业会密切关注观看量、转化率等数据趋势,通过特定算法对用户评价进行文本分析,最终获取消费者对品牌形象的态度。
      简言之,广告并不是“一拍脑门”就能完成的工作,而是一门严密的、充满逻辑与技术支持的学问,需要各个环节相互配合才能打好“硬仗”。若所有广告人都研究相同的内容,就无法产生优势互补。
      浙大广告学专业所属的传媒与国际文化学院在积极推进改革,本科课程开始涉及统计、编程等内容,数据分析、文本挖掘将成为未来广告学生的必备技能。我想,当文科生开始码代码的时候,一所工科强势的学校定能为他们提供最好的师资与技术支持。传播学领域的发展趋势也让我猛然意识到:原来,浙大的培养方案早已为我们铺好了多条学科交叉的可行道路!
      学科交叉:昔日经典的传播学理论遇上现代计算机技术
      浙大浓厚的学术研究氛围和理工科在浙大的数量优势,让我有幸拥有了许多学科交叉研究的机会。
      在“传播数据挖掘竞赛”中,我与计算机、统计学专业的同学成为了合作伙伴。“传播数据挖掘竞赛”是计算传播学领域的比赛,由中国新闻史学会计算传播学研究委员会与微热点大数据平台联合发起。主要是通过对互联网社交平台上的海量UGC(用户原创内容),进行挖掘、整理和研究,再从传播学的角度得出研究结论。
      在这次比赛中,我与新闻学专业的同学负责理论支持与研究方向的制定,而理工科的同学们则负责技术方面的支持。本次比赛提供了《创造101》、《我不是药神》、《昆山反杀案》这三个选题,并提供三个热点事件的上万条互联网UGC,基于此,我们提出了许多有趣的议题。
      比如我们提出了“从《创造101》选手王菊的爆红来验证传播学中‘沉默的螺旋’理论”。在《创造101》节目后期,王菊突然变成全网关注度最高的选手之一,王菊的表情包和经典语录纷纷“出圈”(指脱离小众圈子开始广泛流行),王菊被塑造成“独立的新时代女性”角色,导致许多不看节目的“圈外人”都认识了这位选手。一时间,为王菊拉票火爆网络,她的当周票数逆袭到第二位。
      为何原本热度不高的选手能瞬间引发全民狂欢?全网一边倒的赞誉背后又存在怎样的传播学原理呢?基于此,我们以传播学经典理论“沉默的螺旋”(人们发现自己的观点无人理会时,即使自己赞同它,也会保持沉默;如此以往而形成一方声音越来越强,另一方声音越来越弱的现象)来解释该现象:正是由于全网狂欢式的舆论热潮,掩盖了原本对王菊的负面评价,使得互联网上的用户态度日渐趋同。
      我们根据《创造101》比赛时间轴梳理信息,筛选出网友对王菊态度转变的关键时间节点,通过对不同用户的相关评论进行文本分析,识别出评论内容的正面态度与负面态度。再对数量、发布时间等进行分类,最终以数据分析得出的证据来佐证我们的猜想。我们发现,在王菊爆红当周的数据中,对她持负面评价的内容数量形成一个小高峰,我们猜测是由于话题热度的高涨导致的相反态度的斗争。而大约一周过后,那些曾经给出负面评价的用户渐渐丧失了活跃度,甚至开始引用“菊姐表情包”进行自嘲式发言。自此,正面态度占了上风,也就形成了大家熟知的“全网投票”现象。
      昔日经典的传播学理论遇上现代计算机技术,不仅没有冲突,反而更适用于分析日常生活中的热点事件。透过技术的棱镜,每一个社会现象都折射出它的深层问题,扩宽了我们看问题的视角。
      除此之外,我还曾和化学专业的同学一起进行过西溪湿地水质调研,和医学专业的同学一起研究健康传播课题,和机械工程专业、电气专业的同学一起去汶川中学开展过专业前沿知识讲座……不得不说,不同学科之间的合作不仅让我们对其他专业的研究领域有了深入了解,也让研究成果更具创新性和趣味性。这些碰撞、融合的经历,让我充分体会到学科对人性格的塑造,也让我对专业外的世界产生了更多奇妙的遐想。
      责任编辑:徐玲玲
      昔日经典的传播学理论遇上现代计算机技术,不仅没有冲突,反而更适用于分析日常生活中的热点事件。透过技术的棱镜,每一个社会现象都折射出它的深层问题,扩宽了我们看问题的视角。
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