物联网前途怎么样？

物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

物联网技术增强了媒体与受众间的互动。物联网改变了传统媒介单向传播的特点，真正实现了双向互动的功能，使受众真正有了越来越多的主动权。在物联网时代，受众不仅可以在“任何时间”、“任何地点”，通过“任何设备”，选择“任何服务”，如点播电视节目和浏览杂志期刊等，而且还可以通过视频在线同节目主持人及其他观众相互交流，给观众一种现场观看的感觉。甚至在节目制作过程中，观众也可以参与进去，对节目的构思与创作提出自己的观点和看法。可以这么说，在物联网时代，已经没有传统意义上的受众和信息源管理者了，因为每个受众亦可作为传播源发布信息，而信息源管理者也可作为受众接收其他信息源的信息反馈等。
传播源与受众之间以及受众与受众之间可以通过由电信网、计算机网和有线电视网组成的“三网融合”系统进行信息传递。如电视、手机、电脑等。后台信息处理系统指对物联网内各个用户或终端的资源进行有效管理的系统，其作用是保护用户的个人信息安全，储存和管理用户需求及传播的各种资源、信息等。由此可以看出，物联网下的信息交互并不局限于传播者与受众者之间，受众与受众之间也可以通过“三网融合”系统在线聊天、发布信息并引发讨论等。
物联网形成新的传媒中心化。传媒中心化还得从“去中心化”说起。“去中心化”的概念源于传播层面。传统媒介主要是电视、广播、报纸和杂志等，它们在信息传播过程中处于主导和决定作用，它们的“中心”地位决定了受众只能无条件接受媒体的单向信息传播和广告“轰炸”，受众很少能进行信息反馈。但是“随着资讯科技与网络科技的发展，传统由集团所掌握的媒体发言权将回归到个人手中，因为资讯网络科技使得传播资讯的成本降到最低，因此只要是有内涵的发言内容，将可善用资讯科技轻易传播。换句话说，个人发言权不再集中在主流媒体手中，例如传统报纸、广播或是电视，而能够回归到个人手上，这样的现象就是去中心化”。“去中心化”现象源于互联网的应用，现代传媒手段日益丰富和多元，新媒体势力不断增长，信息传递的渠道不再稀缺，从而导致媒体不得不放弃以自我为中心的传播策略。而在物联网时代，这些新的或传统的传媒手段在“三网合一”的框架下又重新融合在一起，形成了以物联网传播为中心的“后中心化”传播。这种“后中心化”传播比“去中心化”传播更加以人为本，它遵循受众就是上帝的“原则”，一切从受众的需求出发，不对受众实施无效或者无理的信息“轰炸”，同时根据用户个人信息和后台信息处理系统所存储的用户信息，自动对用户的需求进行分析，主动为用户提供用户想要的服务。比如受众想看新闻，物联网后台信息处理系统就会根据受众存储的读者资料及以往阅读信息，自动将受众喜欢的报纸和新闻排在最前面以避免受众翻阅无关信息。

万物互联的本质：物与物背后“人”的互联。

数据思维的本质是要把一些 业务现状数据化，有判断业务数据现状的逻辑，有基于判断结果反应的逻辑。

什么意思？

也就是从1）数据的搜集，到2）数据分析，再到3）分析后的反馈都可以尽可能被量化。

可具体应用到用户运营上我们应该怎么做呢？

回顾数据思维上，我们肯定已经能够明了，无非是分为三个步骤：

标准化用户数据的搜集，明确用户的标签

分析对比用户标签

基于不同用户标签的数据变化，形成运营反馈

举个例子，现在很多平台都在做社群运营，我们应该怎么在社群内的用户运营的时候使用数据思维呢？

首先我们来想想社群的价值，社群的价值其实是需要用户讨论社群主题范围内（或者是用户关注）的话题，进行高价值的讨论，避免低价值的内容在社群中出现，不然的话，社群被大部分用户屏蔽信息，想要在社群内做的转化也难以实现了。

所以围绕这社群的目的，要更精细化的运营用户，我们通常都需要用户在群内修改名字。

如果是基于某种社团特征的社群，通常会要求用户标注上 地区，行业，姓名。

如果是基于某个区域的某个目的的群，通常会要求用户标注上公司，兴趣，姓名/或者是基于这个目的阶段，如果是读书群，那么就需要标注正在看的书，如果是英语演讲群，就需要标注英语演讲的段位等等～～

我们一定能够看到哪些用户没有标注的群，除非本来就是熟人，不然很难形成讨论。

但是一旦有了用户标注，用户进行陌生的沟通和运营就有了一个好的基础。

这样对于一个社群的基础设施来说有了很好的第一步，但是从社群运营者的角度来说，的这对进行社群运营的用户标签的搜集是不够的。

还应该搜集哪些信息呢？

关注用户发言的频次和质量，质量代表的是这个用户发言后可以在群内带来多少持续讨论

关注用户拉进群来的用户量，和用户和群内用户的链接情况

对群内讨论的内容进行标注，例如八卦，干货，某一个群成员，线下活动等等

关注社群的活跃时间段

通常一个群内 都会有几个关键链接，这几个节点就链接了整个群的成员。

以上就完成了对于社群用户的数据搜集。

然后用户的发言频次质量，用户和用户之间的链接数据，对用户进行分级。

我们不断去分析在不同类型的内容发布后，不同分级上的用户发言频次和质量的变化，以及用户和用户之间的链接的数据，来判断。

哪种内容是不断提升群内的用户链接紧密度的

哪种内容是提升群内用户增速的

哪种内容是提升用户发言频次的

哪种内容是提升用户发言质量的

哪种内容对哪种分级下的用户效果最佳

哪种内容在哪个时间段的发布效果最佳

这样我们就掌握了一张精细于用户群体，精细于用户行为，精细于活跃时间，精细于内容标签的社群运营大图了。

这个阶段我们就完成了数据分析，但是这还远远不够，因为用户总是波动的，波动的背后，是社会热点的波动，是用户自身的成长与变化，所以我们还是需要进行持续的数据搜集和数据分析，以得知当下的那张社群运营的大图，让我们对我们运营的社群做到心中有数。

这样接下来的运营动作反馈怎么做呢？

当我们发现某个分级的用户在减少，使得社群的用户结构发生了两级分化的情况，我们可以找到对这个我们需要增长的分级下的用户最感兴趣的内容，进行更多的发布。

当我们希望进行一些商业项目的转化，需要大家开始提高对群的关注度，加强用户之间链接的时候，我们可以发起一些有助于增加群内链接的内容讨论，以便于在合适的时候进行商业转化。

当然在我们的数据统计和分析下，我们一定可以知道哪些用户有更多的用户链接，更好的社群内容的输出，我们也需要和这些核心用户进行单点的沟通讨论，以便于他们对我们的社群有更高的认可度，也可以在社群的运营出现怎么做都效果不佳的时候，可以多和这些核心用户沟通沟通，来感知他们的判断。

数据就像钱，没有数据是万万不能的，但是也不能光靠数据解决所有的问题。

数据更像是我们做好用户运营的基础设施，我们有了数据，就能对用户的现状，用户的大盘和历史行为有了一个基础的判断，但是对用户的洞察，也并不能只靠数据，很多时候需要我们和用户的直接沟通，探知背后那些难以被数据洞察的原因。

以便于洞察之后，我们可以再尝试以提取关键要素的方式，把过去没有数据化的标签尽可能标签化。

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