大数据时代的新闻学

大数据时代的新闻学（通用9篇）

大数据时代的新闻学 篇1

欧洲新闻学中心 (European Journalism Centre) 和开放知识基金会 (Open Knowledge Foundation) 共同开发了一本《数据新闻学手册》 (The Data Journalism Handbook) , 并为全球用户提供免费下载和使用, 旨在推动数据新闻学的发展。本文结合中国的案例, 重点介绍这本书的主要内容。

数据新闻作为在数据时代下精确新闻学的发展, 其生产过程更为精细化, 涉猎的知识技能除了传统的新闻音视频、图片与文字的制作, 更涵盖社科研究方法、计算机数据抓取/搜集、处理、可视化, 平面/交互设计、网络编程、新媒体艺术等多个领域。数据新闻是在多学科技术手段下, 把庞杂的数据集中不同变量的复杂关系及其与整个社会发展的关系, 用视觉语言向公众展示, 以这种更客观更友好的报道方式激发公众对公共事务的探讨与参与, 这种跨学科跨领域的新闻生产方式已经被如《纽约时报》、《卫报》等几大国际主流媒体所采纳, 欧洲新闻中心、Google等等机构也从2011年开始, 举办了各种有关数据新闻的全球性学术会议与竞赛活动。

陶氏 (Tow Foundation) 基金会与约翰·奈特基金会 (John S.and James L.Knight Foundation) 于2012年4月30日宣布1, 他们将提供20亿美元来资助哥伦比亚大学的新闻学研究生院, 旨在支持哥伦比亚大学数字新闻学陶氏中心的研究工作。按照赞助方的解释, 这项新研究专注于数字新闻的以下三方面:

a.影响:衡量新的实践及工具如何影响听众及新闻编辑室资源;

b.新闻的透明度:关注公共数据———哪些是可用的, 哪些不是;哪些是有用并与人民的生活息息相关的;

c.数据形象化:衡量哪种形式在传达信息与吸引读者方面最有效。

哥伦比亚大学数字新闻陶氏中心主管Emily Bell在一篇文章中写道:“大部分新闻编辑室仍不了解数字科学的发展前沿、信息传播, 及其对信息使用者的影响。我们想倡导那些具有这些领域相关技术的人才, 以及对新闻学充满热情并具有相关知识的人才进行研究或提出设想。这不仅有利于解读这个世界, 还能为新闻学在这个复杂多变的领域里提供指导……这项研究的目标是对新闻业以及新闻学习产生影响, 广泛的、直接的影响。”2

在中国, 数据新闻的发展方兴未艾, 目前一些新闻传播院校已经开设相关课程, 业界也有网易数读、政见CNPolitics3等, 还有一些平面媒体、商业机构与个人, 都在对数据新闻进行探索与尝试。

1.什么是数据新闻学

数据新闻学 (data journalism) 或称数据驱动的新闻学 (data driven journalism) , 被认为是计算传播学的一个具体应用, 通过挖掘和展示数据背后的关联与模式, 和丰富的、具有互动性的可视化, 数据新闻学成为新闻学的新疆域和应用范例, 并作为一门新的新闻分支进入主流媒体。比如, 在猪流感疫情爆发时, 每天都有从各地传来的最新数据, 《卫报》网站的数据博客 (Data Blog) 设计了一幅猪流感疫情的互动地图, 展示世界各国的疫情进展。

任职于斯坦福大学的Geoff Mc Ghee教授是一位以多媒体和信息图标为专长的记者, 2009-2010年他在约翰·奈特新闻奖学金支持下开始研究数据可视化。他认为, 现在的新闻越来越多地和数据、数字有关, 媒体的责任是如何向公众解释复杂难懂的数据, 既给予足够的信息又不置于危言耸听。

Mc Ghee制作了一则数据新闻学的教学视频———“数据时代的新闻学”5, 对数据新闻做出如下描述:

·数据的爆炸式增长使得我们需要工具来进行分析;

·可视化方面的专家正在开发工具帮助普通人更好地理解数据;

·记者们则努力应对如何应用数据使新闻报道更加有说服力;

·有经验的数据图表设计师能够把数据引入新闻学, 但他们依然在论证数据对于概念诠释的有效性;

·在一个连线世界中, 数据越来越成为个人表达的载体;

·数据将会实时推陈出新, 极大地挑战着我们理解、分析和展示数据的能力;

·创建在线可视化的技术正在转变, 而新工具的出现将会使这个过程更加容易;

·数据分析的重要性不亚于视觉展示, 现有工具可以帮助实现这个过程。

2.数据新闻学的意义

当下, 新闻故事不断涌现, 它们来自众多信源:目击者以及博客, 发生的事件在一个浩如烟海的社会关系网中被过滤、评级、评论, 更多则是被遗忘。因此, 收集、过滤并将信息进行可视化的重要性日益凸显。人际网络、人—物网络之中使用的语言就是数据, 那些在单个事例中无关紧要的微量信息, 从全局角度看却有着非凡的重要性。现如今, 一群具有开创精神的记者已经开始展示如何利用数据更好地理解我们当下所处世界中发生的事情, 以及这些事件对我们生活的影响。

《数据新闻学手册》6关于数据新闻的定义这样写道:数据新闻与其他类型的新闻区别在何处?或许在于将传统的新闻敏感和使用数字信息讲述一则好故事的能力相结合而带来新的可能性, 这些可能性会出现在新闻报道的任何一个阶段———使用电脑程序自动处理信息收集和组合的过程, 而这些信息来自政府、公安局和其他公民机构。 (Bradshaw, 2011)

数据新闻能够帮助记者使用数据图表讲述一个错综复杂的故事, 比如, Hans Rosling7使用Gapminder软件将世界贫困进行可视化处理, 吸引了来自全世界的关注;David Mc Candless8广受欢迎的大量数据提取———比如政府开支的背景资料, 或是冰岛火山造成和阻拦的污染物———显示出明确而清晰的设计的重要性。

数据新闻还可以帮助解释新闻事件和个人之间的关联, 比如BBC和《金融时报》定期制作关于财政预算的互动性报道 (观众可以发现预算对于自身的影响) , 它还可以推动新闻采访的过程, 如同《卫报》成功使用数据博客分享数据、背景和议题。

数据可以成为数据新闻的信源, 或是讲述新闻故事所使用的工具, 也可以两者兼得。如同其他信源, 数据应该接受怀疑和质疑;如同其他工具, 我们应该意识到它如何塑造并限制利用数据生产出的新闻报道。

《数据新闻手册》的作者认为, 通过数据的使用, 记者工作的重点从第一个报道者转化成为特定事件的影响的阐释者。话题的范围宽且远:下一次正在酝酿的金融危机, 我们使用产品背后的经济学, 资金的滥用和政治决策的失误, 显示一些抽象的社会问题, 比如失业。使用数据能够将抽象概念转化为普通人可以理解并且会涉及的事物, 记者们还可以分析复杂局面中的动态关系, 比如骚乱和政治辩论, 显示其中的谬论, 帮助人们寻找复杂问题的解决方案。 (Lorenz, 2011)

此外, 深入的数据新闻可提供更深刻的观点。如今, 编辑室数量削减, 大多数记者希望改行进入公关行业, 数据记者或是数据科学家已经成为相当抢手的员工———不只在媒体行业。全世界的公司和机构都在寻找“意义制造者”, 即那些掌握挖掘数据、将其转换为有形信息的专家。

数据大有希望, 这激发了编辑室的兴趣, 促使他们寻找新型的记者。对于自由撰稿人来说, 熟练的数据操作同样提供了通往新职位和稳定收入的道路。不妨这样思考:与其雇佣记者用低价值内容迅速填充版面, 不如使用数据创造出对交互式内容的需求, 而实现后者的唯一渠道是花费一整个星期研究一个问题, 这在媒体行业中的许多领域都广受欢迎。

3.数据新闻学的成功案例

(1) BBC

BBC网络新闻的数据新闻工作团队包括20位左右记者、设计师和程序开发员。网络新闻的编辑Bella Hurrell和Andrew Leimdorfer (2011) 这样介绍BBC对数据新闻的应用:“在新闻网站上, 我们已经使用超过十年的数据, 为我们的用户提供服务和工具。”9

1999年, BBC使用政府公布的年度数据首次发布了学校排名表, 只要输入邮政编码, 读者可以找到当地的学校以及一系列指标, 以对其进行比较。教育记者也与该项目的开发团队合作, 在发布新闻之前从这里搜索数据。当BBC开始这项服务时, 没有官方网站可以为公众提供相关信息。而今, 英国教育部已建立起自己的比较服务, BBC也转向侧重从数据中挖掘新闻。最近的例子是, BBC展示出一个大数据集, 使用来自警方的数据记录每一条道路上的每例死亡报告。邮政编码搜索系统让用户能够找到过去十年中英国所有交通死亡事故的发生位置。为了让数据更加有时效性, BBC与伦敦急救协会以及BBC伦敦电台和电视台合作追踪在首都发生的车祸, BBC对此进行网上直播, 并通过Twitter标示出事故发生位置。

BBC不仅提供探索大型数据集的方法, 也成功创建简单的工具, 为那些惜时如金的用户提供零碎的个性化新闻产品, 这些人不会选择探索冗长的分析, 而是希望得到个人所需的信息。一个典型案例是BBC的预算计算器, 让用户能够发现, 当首相提出的国家预算生效时, 他们的生活会变得更好或更糟, 然后分享这一数字。BBC与毕马威会计师事务联手提供年度预算计算, 设计了一个有吸引力的界面, 并鼓励用户使用该项服务。

在开发新服务项目中, BBC意识到与具有专业知识和时间进行调查的团队或是项目进行合作是最富成效的。BBC的时事节目《全景》耗费数月时间与新闻调查中心合作收集政府部门的薪酬数据, 结果是一则电视纪录片和网络特别报告公布了所有的数据并根据各个部分的分析对数据进行了可视化处理。

除了和深度调查团队进行合作, 具备专业知识的记者也不可或缺。当团队中的商业报道记者分析了政府提出的削减开支数据, 他的结论是政府提交的数据有点夸大其词, 结果是一篇辅以清晰可视化的独家报道《理解数据》, 该报道赢得了皇家统计学会奖。

(2) 《芝加哥论坛报》

《芝加哥论坛报》的新闻应用程序团队是一群在编辑部工作的黑客, 他们与编辑和记者密切合作, 帮助他们研究并报道新闻、图解报道, 为芝加哥市民制作常用不衰的网络资源。

该报的新闻应用程序编辑Brian Boyer (2011) 这样介绍他们的工作:“所有关于新闻应用程序的创意都来自编辑室中的记者和编辑, 这是我们和其他编辑室最大的不同。我们之间建立起了非常牢固的个人以及专业关系, 当他们 (编辑和记者) 获得数据, 会向我们提供想法。”程序员的工作主要是辅助记者, 帮助他们挖掘数据、将PDF文件转化为电子数据表、对网站进行屏幕搜刮 (screen scrape) , 等等。程序员很乐意提供这些工具, 因为这能让他们实时处理编辑室中正在进行的数据工作, 将其转化为应用程序———一张地图、一个表格, 或是一个更大规模的网站。此前, 程序员将程序和新闻报道链接起来, 没有收到太大成效, 现在程序占据了网站最显著的位置, 和报道相辅相成。“我们工作的目的是产生影响———他人的生活、法律制度, 使得政治家们承担责任。”让读者们在阅读报道后有所行动, 对自己的生活提出问题, 诸如我们的家人是否安全, 我们的孩子接受的教育是否合适?这些程序员的工作就是让读者们能在数据中找到属于自己的故事。

(3) 《卫报》的数据博客

《卫报》数据博客曾是一个小博客, 用来为新闻报道提供完整的数据包。它的组成包括:一页头版10、世界各国政府和全球发展数据检索、来自全球和报社的绘图艺术家设计的可视化以及用来深入分析公共开支数据的工具。每一天, 数据博客的作者都使用Google电子数据表来分享新闻工作背后的完整数据, 对其进行可视化和分析, 然后为报纸和网站提供故事。

《卫报》博客编辑Simon Rogers (2011) 认为, 最近几年公共数据的开放令人难以置信, 为数据新闻提供巨大的发展机遇。在英国普选中, 每个重要政党都致力于数据的公开和透明, 向所有人开放电子数据库。随着网络生成越来越多的数据, 读者对新闻背后的原始事实的兴趣也与日俱增

《卫报》对数据新闻最早的应用发生在2011年英国伦敦暴乱事件中。他们成立了“解读暴乱”工作团队, 在特别项目编辑Paul Lewis的指挥下, 广泛使用大量数据, 帮助读者更好地理解事态进展和背后原因。与此同时, 《卫报》还与学界合作, 邀请曼彻斯特大学的Rob Procter带领的学术团队一起研究社交媒体在暴乱中的作用, 后者一共分析了260万条关于暴乱的推特, 观察谣言如何在推特上传播、不同的用户在宣传和散布信息中的功能, 以确定推特和其他组织是否煽动了暴乱。

《卫报》的“解读暴乱”数据团队使用简单的地图, 显示暴乱发生地点的贫困程度, 让“暴乱与贫困没有关系”的主流政治话语不攻自破。他们还制作了一段视频, 将暴乱发生地和参与群众的家庭住址联系起来, 显示出“暴乱通勤路线”, 建模预测暴乱者最有可能采取的路线。此外, 他们还展示出网络流言的传播途径。研究者按照话题将关于暴乱的推特分类, 编码为重复、驳斥、质疑和评论, 然后进行可视化处理。该研究发现了主流媒体在流言传播中的明显角色以及推特在矫正流言中的作用。

(4) 新闻地图

快节奏的数据新闻周期需要记者们在海量网络信息中寻找所需之物。新闻工具层出不穷, 但是极少能像Newsmap12一样积累起众多的忠实用户。

新闻地图是Marcos Weskamp (现任flipboard13的总设计师) 在2004年设立的互动新闻门户, 使用树映射的方法将谷歌新闻聚合的实时新闻数据进行可视化, 页面采用Flash构建。与大多新闻聚合站点堆砌的列表排列形式不同, Newsmap采用了一种信息视觉化的手法将新闻展现出来, 正如其名, 它像一张新闻地图, 极具视觉冲击力。

新闻地图的特点:

·高效:只在一秒钟内处理全世界主流媒体的最新发布新闻, 内容还可以根据用户在搜索栏中输入的关键词而随时更改。

·操作简单, Newsmap采用了若干个大小不一的色块, 每个色块上只显示新闻标题, 当把鼠标悬停在色块上, 便会显示新闻预览。色块是构成Newsmap最基本的元素。提高读者的视觉体验。

·定制方便, 用户可以注册一个账号, 然后在系统中记录下自己的搜索偏好, 即可处理根据国家、类型、发表时间显示新闻数据。

从表面上看, Newsmap只是在表现形式上不同于一般的新闻站点, 但表现形式的差异归根于对新闻重要性与时效性的认知。几乎所有的新闻站点都是依照时间顺序进行排列, 即后来居上, 突出的例子就是门户的滚动新闻。在速度即生命的网际传播中, 这样做是为了保障新闻的时效性, 但与此同时, 突出新闻重要性的手段就乏善可陈, 一般都是通过放大新闻标题字号, 加粗、高亮新闻标题等手段实现。而Newsmap通过色块大小直观地将新闻的重要性反映出来, 兼顾了新闻时效性, 体现了与一般新闻站点核心的价值差异, 更重要的是, 这种直观的表现形式显得灵动活泼, 在一定程度上增强了新闻的可读性。

4.数据新闻的采集和发布

(1) 数据收集

《数据新闻手册》为我们提供了一些简单的搜索建议。搜索数据时, 需要包含数据的内容以及信息的格式或是来源。谷歌和其他搜索引擎提供文件类型分类搜索。现在的网络技术允许我们进行精准搜索, 比如电子数据表 (在搜索时附加“格式:XLS格式:CSV”) 、地理数据 (“格式:SHP”) 、数据库抽取 (“格式:MDB, 文件类型:SQL, 文件类型:DB”) , 或是PDF文件 (格式:PDF) 。

另一种方式是从网络的专用数据端口、数据中心以及其他数据站点获得数据:

·官方数据门户:越来越多的国家开始建立自己的数据门户, 以促进公众和商业机构对政府信息的重新利用, 诸如美国政府的data.gov和英国政府的data.gov.uk。datacatalogs.org提供了此类数据的全球最新索引。英国《卫报》的全球政府数据是一个元搜索引擎, 包含许多国家的政府数据分类目录。

·data.hub是由开放知识基金会运行的数据资源站点, 便于查询、分享、并重新使用那些已公布的数据。

·scraperwiki是一个网络工具, 可以更方便地提取碎片化的数据并在其他程序中重新利用, 或从记者和研究人员那里检索数据。绝大多数数据是公开的, 可以再次使用的。

·世界银行和联合国的数据门口提供了所有国家的高水平指标, 通常是多年的数据。

·出现了一些致力于数据销售和再销售的创业公司, 包括Buzzdata———私人和公共数据包分享及合作以及数据商店比如Inforchimps和Data Market.

·Datacouch:这是一个上传、提炼、分享和可视化处理数据的地方。

·Freebase是谷歌的一家子总司, 由开放数据的爱好者们组成, 提供人、地点和事物的实体图。

·研究数据:国家和学科的数据集合, 不胜枚举, 比如英国数据档案。

网络论坛是搜索数据的另一去处。Get The Data是一个问答网站, 包含各种关于数据的问题, 比如如何寻找关于特定题目、如何从一个指定数据来源获取信息、可视化工具、数据清理或转变为可操作的格式。数据记者还可以使用Data Driven Journalism List和NICAR-L的邮件列表, 列表中包括了众多数据记者和精通计算机辅助报道 (CAR) 的极客。除此之外, 程序设计员们组成了一个数量急剧增长的国际草根新闻组织, 拥有几十个分部, 成员数以千计, 来自五湖四海, 他们的共同目的是建立涵盖数据记者和技术专家的工作网络, 重新思考新闻和信息的未来发展方向。

(2) 数据呈现

从原始数据配上新闻故事, 到创造美丽的可视化和交互式网络应用程序, 向公众展示数据有很多不同的方式。有的时候, 数据讲述新闻的效果胜过文字或照片, 这就是新闻应用和数据可视化在编辑室里为何如此受人瞩目的原因。新闻工具和技术的大丰收 (通常是免费) 激发了人们的兴趣, 它可以让最不善于技术的记者们将数据转化为视觉故事。

像谷歌融合表, Many Eyes, Tableau, Dipity和其他工具, 让用户创建地图、图表、图形等数据图形变得易如反掌, 此前只有专家才可以完成这些任务。记者所面对的问题则是是否应该将数据包可视化。

《西雅图时报》的Cheryl Phillips (2011) 介绍说, 数据记者们经常通过可视化处理将数据嵌入新闻, 让读者可以轻松下载数据集, 在可视化程序中互动或是利用数据本身挖掘新闻背后的更多事实。这样的新闻向读者公开数据, 供批评者和更多感兴趣的人使用, 显示出数据记者和编辑工作的透明度, 也可以从批评者和读者那里获得更多建议, 这些对于提高新闻质量十分重要。

《纽约时报》研发团队的数据设计师Jer Thorp的观点是, 关于大数据的很多讨论遗漏了一项:人性面。人们大多把数据视为分离的、自由流动的数字, 而忽略它们其实是对 (通常是很有人性的) 真实事物的测量。数据和真实的人、真实的生活紧密相连, 数据专家必须要思考生产数据的真实世界。到目前为止, 位置数据的使用者都是第三方———程序开发员、知名品牌和广告公司。第二方 (电信商和设备管理者) 拥有这些数据, 而第一方, 即我们每个人既无法得到数据也无法支配这些信息。《纽约时报》的研发团队推出了一个叫Openpaths.cc的原型设计, 允许公众探索自己的位置数据, 并亲身体验数据拥有者的概念, 毕竟人们应该对和他们自身生活和经历密切相关的数据有一定的控制权。

新闻应用程序允许透过新闻故事观察背后数据的通道, 它们既可能是可搜索的数据库, 还可以是漂亮的可视化产品。无论采用怎样的形式, 新闻应用程序的主旨是鼓励读者和数据互动、发掘数据的意义, 比如查询所处地区的犯罪趋势、社区医生的安全执业记录, 或是为他们选出的候选人的政绩。■

注释

11http://www.journalism.columbia.edu/news/674

22http://www.knightfoundation.org/blogs/knightblog/2012/

34/30/emily-bell-how-new-research-effort-will-help-newsrooms-determine-whats-next/

43http://cnpolitics.org/

54资料来源:http://cnpolitics.org/2012/06/china-kids/

65http://datajournalism.stanford.edu/

76http://datajournalismhandbook.org/1.0/en/10www.guardian.co.uk/data数据新闻手册是针对对数据新闻这一新兴领域的爱好者所出版的一本免费开放的参考书。这本书最早开始于2011年在伦敦的MozillaFestival48小时工作坊, 尔后通过来自澳大利亚广播集团、BBC、芝加哥论坛报、德国之声、卫报、金融时报、赫尔辛基日报、阿根廷LaNacion报、纽约时报、美国在线新闻ProPublica、华盛顿邮报、芝加哥论坛报、世界之路报、威尔士在线、Zeit在线等等的诸多数据新闻领域的领先倡导者与资深专家网络协作方式编写而成。数据新闻手册是由欧洲新闻学中心和开放知识基金会倡导, 由O'Reilly出版并且在CCAS协议下在线免费阅读。本书目前仅有电子版, 各个章节由不同作者完成, 参考书目中引用的格式为:本章节作者姓名, 章节题目, 手册名称, 主要持有者15

811资料翻译自《数据新闻学手册》。

912网址为:www.newsmap.jp

1013网址为:www.newsmap.jp

1114注:图片来自Newsmap网站截图, 图中文字为新闻标题, 未翻译。

1215资料来源:http://www-958.ibm.com/software/data/cognos/manyeyes/。图中主体部分文字为欧洲公债基金持有者机构名称, 未翻译。

大数据时代的新闻学 篇2

信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据信息管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术提供了重要的发展方向。

大数据时代的新闻学 篇3

1“数据新闻”概念界定

1.1 概念含糊

关于“数据新闻”其概念在目前通用的教科书中尚未有相应的准确定义, 在学术界权威的新闻传播类工具书中, 程曼丽主编的《新闻传播学词典》和童兵主编的《新闻传播学大辞典》也并给出具体的解释。“数据新闻”, 作为近几年诞生的新名词, 关于其概念界定, 学术界众多学者亦是众说纷纭, 莫衷一是。

1.2 相关定义解释

查阅有关资料, 在《数据新闻手册》中解释了“数据新闻”是指“用数据报道新闻, 它为记者的传统新闻嗅觉与运用规模庞大的数据信息结合起来报道新闻创造了可能”。也有学者 (郎劲松、杨海) 解释数据新闻是“利用数据驱动的报道, 具体的说是通过挖掘和展现数据背后的关联与模式, 利用丰富的、具有交互性的可视化传播, 创造出新闻报道的新方式”, 更有学者称“数据新闻”是“大数据时代新闻生产的核心竞争力”。

2 大数据时代“数据新闻”特征

2.1 改变文字为中心叙事方式

“数据新闻”依靠全新的生产方式彻底颠覆了传统以文字为中心的叙事方式, 是大数据时代呈现出的最基本的特征。在大数据的背景下, 受众对于高质量新闻的需求以及精确新闻的经验积累, 传统新闻的模式不再适应当今时代新闻生产。“数据新闻”采用新闻报道的新方式, 极大地改变了文字作为新闻记录的单一性功能, 在处理复杂多变的新闻信息时, “数据新闻”通过动态分析与可视化视图呈现新闻内容, 增加了传播的便利性和信息的可识别性。大数据时代, “数据新闻”呈现出全新的特征, 其采用视图结合的趋势化分析与解读, 更加精准地讲述新闻信息, 便于受众的理解和记忆。

2.2 阐述重大新闻事件“议程设置”

阐述重大新闻事件, 为新媒体时代受众设置议题, 引导受众关注度, “数据新闻”在这方面始终扮演着重要的角色。传统的新闻媒体在报道重大新闻事件时, 受到其他主流媒体议程设置的影响, 在涉及重大新闻议题时, 传统的主流新闻媒体在公众心中保持着较高的可信度。新媒体在涉及重大新闻议题时, 新闻内容和报道方式上千篇一律, 缺乏深度报道, 与此同时, 新闻失真现象也是在报道中经常存在的问题。在新媒体与传统媒体在重大新闻议题的博弈过程中, “数据新闻”分析技术的出现, 各方媒体对于同一议题会有不同的报道方式, 记者在阐述新闻事件时有独特的解读方式, 公众在面对不同媒体呈现出的不同新闻内容有不同的“解码”方式, 从而“数据新闻”在宏大新闻事件的客观性报道中使新闻报道更加贴近个人的日常生活。

2.3 转变新闻记者社会角色

新媒体的发展和新技术的出现, “数据新闻”的产生在一定程度的上加快了新闻记者这一群体由“新闻民工”、“社会记录员”向“综合型记者”、“全能记者”的转型, 同时提升了记者的专业素质和职业素养。传统的新闻记者单纯作为信息的传播者和发布者, 大数据时代对于记者这一社会角色有了更加严格的要求。信息的分析处理能力的重要性愈来愈受到重视, 新闻记者不再是单纯的信息的报道者, 而成为新闻事件的有力阐释者。大数据时代下的“数据新闻”记者通过数据化的分析强化了自身的“新闻敏感力”, 在处理互联网信息时代冗杂复杂的信息时更加游刃有余, 更加灵活多样。实现新闻记者自身转型是新时代对于传播者这一角色的新期待。

3 大数据时代“数据新闻”产生的影响

3.1 传统新闻理念的变化

“数据新闻”催生传统的新闻理念发生颠覆式变化, 作为大数据时代信息化的产物, 其本质是一种“数据驱动型新闻”。数据的价值被充分的挖掘与利用, 动态的数字互动技术和人工智能技术改变了传统的新闻报道的理念, 激发新闻传播生产领域的大变革, 充分开发数据的价值与意义, 在新闻产业链引发“数据就是生产力”的思维革命。“数据新闻”对于报纸为首的传统纸质媒体在深度报道、新闻内容生产、版式编排方式方面也产生了不可估量的影响, 有学者估计, 未来的数年“数据新闻”将引领纸质媒体展开一场新变革。

3.2 传媒业人才结构的变化

“数据新闻”在未来的数十年将会极大改变传媒业人才结构。相比于传统媒体, 作为一种需要深度数据分析和高度信息处理能力的新兴新闻报道方式, “数据新闻”在对于专业人才结构需求上也亟待调整。记者的任务不再是单纯的采访与记录, 主播的任务也不再是在演播室播送与报道。名记者、名主播、名评论员的“三名主义”不再是未来新闻业乃至传媒业的新趋势, 相对于传统单一新闻学背景的专业人才, 数据挖掘、信息分析、计算机应用领域的多学科交叉背景的“复合型人才”将越来越迎合“数据新闻”时代传播领域的结构需求。

3.3 新闻报道实践的创新

大数据时代“数据新闻”的出现刺激新闻报道实践方式的创新。传统新闻对新闻报道的方式要求真实、客观、准确、时效性强;“数据新闻”对新闻报道的方式则要求完整、深入、有说服力、可视化。计算机数据处理和人工智能的参与使得新闻报道趋于形象化和多样化。新闻报道在大数据时代不断科学化调整, 规范化运作, 在实践方式上不断创新。新闻生产在海量的大数据资源中重新发掘报道的新规律、新趋势、新动向, 对于未来的新闻行业的变革意义重大。

3.4“数据新闻”负面影响

“数据新闻”在改变传统新闻报道的同时也存在着负面影响。其一, “数据新闻”是完全由数据掌控的新闻, “靠数据说话”在一定程度上提升了新闻的科学性和准确度。但是固化后的新闻报道又容易形成新的程式化和模式化的报道范式, 丧失了新闻报道原有的属性。其二, “数据新闻”过于花哨的形式, 过于形式化的图表, 过度吸引受众的注意力, 造成“舍本逐末”的现象, 使得新闻报道流于形式, 轻视内容。在开展深度报道之时, “数据新闻”的严肃性同样引发质疑。其三, 对于大数据的过分迷信与信赖, 受传者缺失正确的是非辨别和价值辨别标准, 新媒体对于同一新闻的单一“解码”方式使得受众丧失应有的思考能力, 成为“单向度的人”, 失去了数据新闻原有的趣味性和生动性。

结语

“数据新闻 (Data Journalism) ”基于大数据的收集、整理、分析技术, 以数据为支撑挖掘出数据背后的关联与意义, 并利用丰富多样的可视化传播创造了新闻报道的新模式。“数据新闻”对于数据的充分挖掘和利用对传统的新闻行业造成了巨大的挑战或冲击, 刺激了传统新闻生产及报道的转型, 加快了传统新闻生产及报道的变革, 从而创造新的新闻生产方式。诚如哲学上的辩证分析法, “数据新闻”亦存在双重属性, 在数据分析报道上存在的不足之处, 在诸多方面存在局限性, 尽管“数据新闻”必然催生新闻产业链的大变革, 却不能完全取代传统的新闻生产模式和新闻报道方式。

摘要：2013年是中国的“大数据”元年。近几年来, 有关大数据研究一直是学界和业界探讨的热点话题之一, 大数据技术也对传统的新闻传播领域的变革提供了新模式, “数据新闻”正是以大数据分析报道为支撑, 以多种形态的可视化视图为表现形式的新闻传播新模式。基于大数据时代新闻生产与实践, 本文试探讨“数据新闻”在大数据时代的传播新模式, 旨在为未来传媒业的发展提供可行性参考。

关键词：数据新闻,大数据,新闻前景

参考文献

[1]彭兰.“大数据”时代:新闻业面临的新震荡[J].编辑之友, 2013 (1)

[2]郎劲松, 杨海.数据新闻:大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播, 2014 (3)

大数据时代的思维 篇4

互联网思维与大数据思维有交集但又不重合。目前热炒的互联网营销案例，基本上剥离了大数据，更多是题材炒作和传播方式炒作。而大数据营销也不局限于互联网，它还包含了线下营销。

营销艺术与科学之辩

如何看待这两种营销思维?事实上互联网思维和大数据思维的PK，本质是关于营销的艺术和科学之争。一个流派认为营销是门艺术，只可意会不可言传;另一流派则把营销当作科学对待，通过对消费者行为数据的收集和分析，得出优化营销的策略。

互联网思维可以理解为三个关键词——体验、话题、传播。体验是消费者在使用产品或享受服务时体验到的感觉，以互联网媒介可以迅速将体验转化成话题传播出去，传播之后又引发新的体验，进而引发更多的话题及传播。

大数据实际上是营销的科学导向的自然演化。大数据思维有三个纬度——定量思维、相关思维、实验思维。

第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。不仅销售数据、价格这些客观标准可以形成大数据，甚至连顾客情绪(如对色彩、空间的感知等)都可以测得，大数据包含了与消费行为有关的方方面面;第二，相关思维，一切皆可连，消费者行为的不同数据都有内在联系。这可以用来预测消费者的行为偏好;第三，实验思维，一切皆可试，大数据所带来的信息可以帮助制定营销策略。

这就是三个大数据运用递进的层次：首先是描述，然后是预测，最后产生攻略。

一切皆可测：迪士尼MagicBand手环

美国迪斯尼公司最近投资了10亿美元进行线下顾客跟踪和数据采集，开发出MagicBand手环。游客在入园时佩戴上带有位置采集功能的手环，园方可以通过定位系统了解不同区域游客的分布情况，并将这一信息告诉游客，方便游客选择最佳游玩路线。此外，用户还可以使用移动订餐功能，通过手环的定位，送餐人员能够将快餐送到用户手中。利用大数据不仅提升了用户体验，也有助于疏导园内的人流。而采集得到的顾客数据，可以用于精准营销。这是一切皆可测的例子，线下活动也可以被测量。

一切皆可连：网上订餐追踪系统

一家做订餐配送的互联网企业，在送外卖的自行车和汽车上安装一套软件和追踪系统，从配送外卖中采集了大量数据，如谁订了什么外卖、经过什么路线、到了谁的家里……而通过对数据的分析，可以得出哪家餐馆的什么外卖比较受欢迎，最快捷的路径是那一条等，在此基础上为商家提供备料建议，并规划一条合理高效的送餐路线。利用分析表面看似无关联的大数据，公司能够提供优化餐馆运营的增值服务。

一切皆可试：电商页面推荐功能

电商购物中，商品页面的其他产品推荐是个重要的功能(例如“买过该商品的人还买过XXX”)。如何量化和优化推荐功能的效果?有研究机构做了这样一个测试：按顺序向用户推荐全部/屏蔽部分推荐/屏蔽所有推荐，经过一个月测试之后，跟踪被测试对象的购买情况，发现不屏蔽推荐的短期效应最高，购买量最多。而屏蔽所有推荐的效果要优于屏蔽部分推荐。而原先购买过商品的消费者在被屏蔽推荐之后，商品的销售额下降更快，因而可以得出推荐功能对有忠诚度的客户作用更大。更有趣的是推荐功能的长期效果。研究发现，不论首次购买过程中用户是否购买了推荐商品，第二次的访问情况都遵循这一规律：未被屏蔽推荐的顾客中，10%的人会再次访问，被屏蔽推荐的访问率是9%，而实际转化成访问的次数是8%，如果再结合老顾客推荐效果会更好，最后会产生超过10%的营收提高。总体看来，推荐的效果更可观。

从描述到预测，再到产生攻略

社交网络分析跟踪，将消费者社交网络上的关键词频率转化为可视化表达，对消费者进行分类，进而做针对目标客群的精准营销，这是大数据营销的描述阶段。

预测阶段的案例是对信用卡使用情况的研究。原先每家银行只能看到消费者的本行刷卡记录，银行据此消费记录对客户实行奖励。其中存在的问题是，客户使用非本行信用卡的消费情况无从知晓，银行无法了解客户的实际消费情况，哪些是隐藏的“消费大户”。解决这一问题的难点在于，他行的数据记录很难获得，因此研究机构就使用第三方零售商调研的数据，通过建立模型，将两种数据融合，再对消费者的实际消费情况进行预测。模型中原先可能年消费只有-3000元的消费者，实际消费达到了4万，这些人成了非常有潜力的银行客户。

在攻略阶段，银行可以根据预测结果调整客户奖励政策，例如给年均消费3000元的客户提高返点，或者提供更丰富的积点兑换产品等，使这部分人群变成银行的忠诚顾客。

东方智慧与西方知识不可偏废

互联网思维如何PK大数据思维?“互联网时代”这个词在中国特别火，但在美国还未听说。这是因为互联网思维更契合传统东方思维方式。东方文化强调智慧，而西方更强调知识，智慧来源于经验，而知识来源于数据。诸葛亮和司马懿是一组典型的智慧PK知识的代表。司马懿是诸葛亮的最大对手，他可能是早期的大数据最佳应用者。从诸葛亮几点睡觉，吃几碗饭，他就能判断诸葛亮活不长了;而诸葛亮则凭借智慧猜出司马义胆子小，不敢进入空城。中国人崇尚智慧，可能更注重互联网思维，但光有互联网思维还不够，还要对数据有更深的认识和更好的运用。

大数据思维不像互联网思维那样令人热血沸腾。最近一项研究表明，采用大数据的公司比不采用大数据的公司利润平均高6个百分点。6个百分点也许不那么起眼，但“积少成多、聚沙成塔”，在激烈的竞争环境中，这是可以让企业生存下来、脱颖而出的资本。在美国排名前十的电商网站中，8家是传统零售商，只有2家是纯电商(亚马逊和易贝)。传统零售商拥有大量数据——沃尔玛一天的数据量达到PB级，这个数据资源能够转化为企业赢得比赛的耐力。由于大数据时代有内在的使从企业从做大到做强的反馈逻辑，企业做大之后会产生更多数据，对消费者的理解也就更深刻，营销更精准，企业变得更强，然后会产生更多的数据，从而形成正面反馈，这是一种最终的数据驱动成长模式。

运用大数据来指导营销决策，是许多并购战略的内在逻辑。

最理想的状态是科学与艺术的结合。可穿戴运动相机制造商GoPro的上市，就是大数据思维和互联网思维结合的成功案例。这家原本只生产实体相机的公司，先是开发出了带有WIFI功能的相机，用户可以将拍摄的照片和视频即时分享到互联网，内在的逻辑是从体验到传播再到分享的互联网思维;此后GoPro进入大数据的分析运用阶段，对用户拍摄的内容进行分类，将内容和潜在的广告商匹配。此外，GoPro还购买了电视频道的转播权，通过数据分析哪些时段适合播放什么内容，再与广告匹配，实现精准营销。GoPro从一家实体相机生产商，拓展出了社交平台，甚至是媒体的功能。

大数据时代的电视新闻编辑理念 篇5

随着互联网技术的迅速发展,手持式移动互联网、云技术和物联网的诞生, 在这个信息爆炸的时代,互联网上的数据每年将增加50%,每隔2年翻一番, 社会中各个领域都产生了海量的数据, 这预示着人类开始进入了大数据的时代。

大数据,是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前的软件工具,在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策或者统计的海量信息。

在这个“云”时代,信息传播不再是简单的传统单篇幅的新闻报道,而是涵盖了多种数据的综合信息载体,为传统的电视媒体提出了新的挑战,因此传统电视媒体的新闻编辑理念也会不可避免地受到影响。

2现状

随着计算机技术的突飞猛进,手机APP、门户网站推出了自家采编的综合性新闻报道,这些报道涵盖了文字、图表和数据分析甚至的三维动画等更具“融合性”的“大数据”新闻,可以说,在大数据的时代,新媒体走得更超前。

相比之下,传统媒体的记者的工作形式显得单向性强,一般是记者通过各种渠道获取新闻线索后,自行收集相关信息,确定报道方向并实施采访,完成新闻后再通过编辑把关审核给予播出。 而在生产新闻的过程中,新闻报道的真实性和准确性完全取决于记者的知识储备、经验判断和编辑的把关。然而,这样的生产新闻模式容易导致新闻条块分割繁复,信息单一,对反映全局性态势和规律的报道表现乏力,而大数据则能弥补这一缺陷,它不仅可以展现宏观新闻事实,而且可以更加客观、准确地揭示新闻事件发生的原因。

3应对策略

大数据时代的电视新闻编辑需要具备哪些新的素质和技能呢?

3.1收集整理数据的能力

数据新闻报道所使用的数据主要来自两个方面:从政府、企业等第三方机构的数据库中直接获取的数据;以及由媒体自行取得或调查获得的一手信息数据。但值得注意的是,传统媒体本身就是大数据的重要来源。传统媒体经过多年积累,已经拥有大量内容资源,但这些资源大多以录音带、录像带等传统方式保存,尚未进行数字化并建立专属的数据库。因此,传统媒体应该建立一个多功能、综合性的平台, 把历史资料、资源“复活”,为数据报道提供有效历史数据支持同时也可以有力把握受众群的样态,使之成为将来制作新闻、 节目的传播参考。

3.2快速的信息综合能力,准确地判断新闻的真实性

传统新闻的生产过程一般是单向的、 线性的,在传统媒体中,同样的活动里不同的记者很有可能采回“同样”或者 “类似”的内容。大数据时代的电视编辑, 需要有“眼观八方”的能力,能够迅速判断新闻的真实性。对数据的前期处理完成后,下一步就是对数据进行分析,分析数据的工作要求数据新闻编辑具备统计分析的基础知识储备;同时,掌握建立虚拟模型、网页设计等技巧,以便从数据中挖掘出有效的、具有新闻价值的信息。

3.3解读数据的能力

在传统的采访中,我们也会遇到大量数据报告,如政府工作报告、财政预算报告、审计报告和经济季度总结报告等,如果不擅长提取有效的信息,不能准确地解读数据,做出来的新闻就可能不准确或者出现以偏概全的报道,因此, 传统媒体从业人员更应该加强培训解读大数据的能力。这种能力除了专业的解读分析数据的能力外,还应建立在对社会环境和新闻事件的了解及经验的基础上,从中提取出有新闻价值的信息。

3.4工具使用

除了基础的理论知识,熟悉使用各种工具、多种搜索引擎的功能,以便准确搜索出自己需要的信息。在大数据的整合思维下,业界不少专家已经提出“新闻中央厨房”的运作模式,打破传统媒体部门分隔的壁垒,在编辑平台上统一调配新闻资源,共享资源,真正意义上实现媒介融合,打造“全媒体编辑平台”,在这个编辑平台上,实现传统媒体的物质形式。

4结语

在大数据时代,新媒体对传统媒体的冲击势不可挡,传统媒体想要在网络变革浪潮中逆势而上,必须顺应这一趋势,并充分利用大数据带来的便利,加强对记者编辑的培养,虽然不能让每个编辑变成数据专家,但这类培训确实是必不可少的,数据新闻是否能做好,与新闻从业者的数据素养息息相关。因此, 传统新闻媒体为应对大数据时代新闻生产的变革,对新闻编辑的数据新闻职业能力培养刻不容缓。

参考文献

[1]李明.大数据时代新闻采编人员职业能力培训[M].北京:中国出版社,2013.

大数据时代的可视化新闻 篇6

一、何谓可视化新闻

对于可视化的数据技术渊源在20世纪80年代, 其具体的内涵可以定义为通过计算机图形和科学的图像处理技术, 以直观的图表、地图或者动画的形式呈现数据信息, 使得数据表达内容更容易被受众理解和接受的一种形式。[1]有相关的研究数据显示, 人类对于外在信息的获取百分之八十来源于视觉信号, 所以可视化信息数据处理在目前这种大数据时代具有极其重要的促进作用。这种处理数据的技术与其他的学科诸如虚拟技术、计算机动画、数字地球甚至全球的经济趋势都有着非常密切的联系。这种可视化技术的充分应用是对大数据处理的一种挑战, 同时这也是一种发展的美好前景。可视化新闻就是将新闻以一种可视化的技术展现给受众。

二、可视化新闻的呈现形式

可视化新闻还没有一个非常明确的定义, 只是针对可视化数据技术来引申出的新闻可视化大概的定义。现如今的可视化新闻涵盖范围比较广, 不仅有传统的媒体还有网络媒体和新兴媒体。对于图表呈现的新闻只是可视化新闻的一个部分, 应该还包括在不同的数据平台上的呈现。

(1) 针对纸媒来说的二维可视化新闻呈现形式。这个主要说的就是那种以图表形式呈现新闻内容的形式, 这是现在平面媒体中应用最多的一种形式, 很多国内的主流报刊都加大了可视化新闻的呈现力度。例如, 南方都市报的数读板块。图表新闻作为可视化新闻的一种呈现形式是一种非常重要的手段, 也就是所说的二维可视化新闻。平面媒体大部分都是以文本信息为主的, 二维化的可视化新闻可以很好地将文本信息转化为直观的呈现方式。这种方式是可视化新闻发展中最基础也是最为简单的一种表现形式。

(2) 针对除了纸媒以外的可以利用三维或者多维可视化新闻呈现形式。这种方式是二维可视化新闻的发展和进步。三维可视化新闻是在二维可视化新闻的基础上再引入体积的概念, 主要呈现的电视媒体、网络媒体和新兴媒体中, 这种呈现形式的内容涉及范围很广, 政治经济文化军事几乎均有涉猎。多维可视化新闻是将一条新闻以多种属性来描述呈现。在我国这种可视化新闻模式还没有发展得很兴盛, 主要是由于专业的团队和技术还没有跟上国外的步伐, 同时这将是可视化发展的重要方向。

(3) 一种比较特殊的呈现形式是网络可视化新闻, 它很有可能是与上面介绍的两种存在于统一媒介当中, 但是网络可视化新闻是没有固定层次的, 可以有多个选择进行两个节点的串联, 并且两者之间的关系属性是时时变化的。这种可视化新闻的呈现方式是一种开放的方式, 伴随着科学技术的迅速发展和数据的逐步公开性, 网络可视化将会更加智能有效。[2]

三、可视化新闻对于新闻报道的革新

首先, 在新闻的信息发布模式上可视化新闻重新树立了一种新的模式。在现如今多媒体迅速发展的时代, 信息传播者和受众的界限已经很难断定, 任何一个普通的受众都有可能是意见新闻的传播者, 不改变的是这个传递的过程。可视化新闻的模式中, 发布新闻不是一个新闻的终结, 在现如今很多的网络媒体中, 可视化新闻的发布往往是一个新闻热点讨论的开始, 任何一个受众都可以再将新闻完善, 这意味着可视化新闻的发布成为新闻报道的一个枢纽, 承接这个新闻热点的实时动态。[2]而同时新闻是否具有价值, 根据参与的受众就可知晓。参与新闻制作的过程同时也是深入了解新闻事实的过程, 通过对新闻报道的参与和互动可以达到各种不同思想的碰撞和交流, 这会超出新闻本身的价值。

其次, 受众对于新闻报道的反馈加之可以通过可视化新闻很好的展现。例如, 众所周知的美国大选, 纽约时报就会宣布制作的大选时间表, 这样就可以很好地提升受众信息反馈的价值。可视化新闻可以扩大受众的选择力度, 也可以很好地提供受众所需的信息, 对于受众获取新闻信息, 可视化新闻可以起到一个很重要的指导作用并且极具针对性。因此, 受众的反馈价值可以得到很好的提升。在了解可视化新闻的时候要知道它的背后是有很强大的数据支持的。

再次, 在新闻报道上可视化新闻可以拓宽新闻的报道思路。采访作为新闻信息的来源, 是非常重要的, 但是在我国很多商业新闻网站还没有采访的权力, 这会给这部分企业获取新闻资源造成严重的障碍和困境。可视化新闻的出现可以解决这个难题, 因为他们可以通过数据的整理以制作信息图表的方式向网站用户展示新闻事件, 可以不再单纯的转载和转发。[1]

现如今, 人们对于信息资源的需求越来越强烈, 对于数据分析的需求也在飞速地增长, 这就需要可视化新闻越来越多的呈现, 在这个过程中, 普通用户也不断地被要求或主动参与到设计和创建可视化项目的过程中。这样就会使得新闻报道更易于受众的理解, 从而帮助用户很好地做出决策, 并体验和参与有趣的可视化新闻制作。

摘要：在信息飞速发展的现如今, 数据处理技术也得到了突飞猛进的发展, 不管是在采集上还是存储上都有了一个更加方便、成本更低的方式, 塑造了一个大数据时代。在数据处理和分析上由原来的只有专业数据分析师能做的事情, 变为很多跨专业的人士也能处理海量的数据。面对大数据的处理, 人们需要更加清晰的传递决策和计划, 这就需要一种更加有效的途径使得大数据更加易于接受和理解, 在新闻的呈现形式上需要一种可视化的途径。可视化新闻就是以数据信息为新闻的核心, 用一种可视化的形式呈现, 使得受众更加方便和容易接受。

关键词：大数据时代,新闻,可视化

参考文献

[1]涂聪.大数据时代背景下的数据可视化应用研究[J].电子制作.

大数据时代的新闻学 篇7

关键词：大数据,“数据新闻”,发展现状

近年, 新闻实践领域在大数据背景下逐渐衍生了“数据新闻”这一概念, 其理念也逐步渗入全球各国的传统媒体、新兴网站和独立新闻机构内部, 包括中国在内的新闻界为此也展开了相应的实践与尝试。然而, 学术界关于“数据新闻”的研究仍存在明显不足的现象。笔者尝试对大数据时代“数据新闻”的现状及其对新闻领域的影响进行了分析, 以为“数据新闻”在中国得到更好的发展提供理论参考。

一、“数据新闻”的产生与发展

(一) 数据新闻的产生

为用户提供信息服务的Every Block的创始人阿德里安·哈罗瓦提于2006年首次提出了“数据新闻”这一概念。而目前最为流行的关于“数据新闻”的研究主要来自一本名为《数据新闻手册》的小册子, 该书中对“数据新闻”的概念作出了阐述。简而言之, 在海量数据中借助数据挖掘、数据分析、数据统计等技术手段发现新闻线索, 并通过可视化技术将新闻故事呈现于大众面前的新闻报道方式被称之为“数据新闻”。“数据新闻”又称为“数据驱动新闻”, 简洁明了、准确真实均为其特点, 如笔者在新华网浏览的题为《藏人看藏——达瓦眼中的西藏5年》就是一篇“数据新闻”。作为新闻界的舶来品, “数据新闻”在中国的实践必然与国外存在一定的差异, 如主创媒体差异、信源渠道差异、呈现形式差异等。对此, 我国政府及各类媒体需正视我国新闻业存在的问题, 积极完善信息公开法律, 为新闻媒体提供更多的信息获取渠道, 尽快摆脱“数据新闻”表现形式单一的问题。

(二) “数据新闻”的发展

大数据时代背景下, “数据新闻”的产生和发展与以下因素有着密不可分的关系:

第一, 互联网技术的迅猛发展以及信息时代的到来, 使各类新媒体日益成熟, 大量信息的产生在一定程度上为大数据时代的到来奠定了基础。

第二, 大数据时代的到来使大数据处理技术日益成熟, 其在各个领域的应用也越来越广泛, 这无疑为“数据新闻”的产生提供了有利的前提与基础。

第三, 计算机数据分析技术的发展使信息管理更为系统化与条理化, 这一优势使其在新闻业得到了充分的应用, 并最终成为“数据新闻”产生和发展的重要推动力。

二、“数据新闻”对新闻业的影响

“数据新闻”的产生与发展, 必然会对新闻的采编、生产和发布流程带来一场变革。下文笔者将从“数据新闻”独特的呈现方式和生产流程两方面进行分析:

(一) “数据新闻”独特的呈现方式对新闻业的影响

数据的可视化、图解新闻、数据地图均属于“数据新闻”转变的呈现方式。借助图形化手段进行信息的传达与沟通的方式称之为“数据可视化”。从某种程度上来讲, 图解新闻也是广义上的数据可视化, 区别在于数据可视化更加侧重于统计与呈现数字信息, 而图解新闻往往是揭示传统新闻报道的精华浓缩和事物间的关系。以电子地图为背景, 并将多种信息整合其中的称之为“数据地图”, 常被用于地震、海啸等灾难报道。无论是何种表现形式, “数据新闻”的生产均离不开数据挖掘、统计分析以及视觉化表现等一系列工作。新闻故事的发展脉络将借助大量数据的统计和分析, 这种互动式的呈现方式将带动读者更加直观地了解新闻事件与自身存在的关联性。

(二) “数据新闻”生产的流程再造对新闻业的影响

以前, 新闻生产需经历记者发现线索、前往采访或远程联系、撰稿发文或编辑播出等一系列复杂的过程。大数据时代的到来使记者获取信息的渠道越来越多, 而信息获取成本却在不断降低甚至接近于零, 网络上的只言片语、政府或企业公开发布的文件, 或是各大网站服务器的用户网络行为统计等多种多样的数据, 均可成为“数据新闻”可利用的海量数据基数, “数据新闻”的巨大发展潜力由此可见。对于新闻业界, “数据新闻”的推行必将引发新闻生产流程的变革。保罗·布拉德肖在《数据新闻的倒金字塔结构》中提出了“双金字塔模型”, 即以包括数据汇编、数据整理、了解数据和数据整合四个部分在内的倒金字塔来表示数据处理的过程, 而完成数据的可视化并实现有效传播正是数据处理的最终目的。“数据新闻”传播时则以包括可视化、叙事化、社会化、人性化、个人订制化和使用等六个步骤在内的正金字塔结构进行。较之数据记者米尔科·洛伦兹及《泰晤士报》新视觉新闻团所提出的“数据新闻”步骤, 双金字塔模型更加全面地揭示了数据在新闻质量及传播上的变化。

三、对大数据时代下“数据新闻”的反思

毋庸置疑, “数据新闻”的发展为新闻业带来了新的机遇和活力, 必然会为新闻业带来巨大的发展潜力。在“数据新闻”的带动下, 跨越一定时间和空间的综合报道也有了新的报道方式, 新闻体裁也将更为丰富, 更为严谨、科学的资料获取与分析的方法必然会促进新闻报道真实性与科学性的提升。不容忽视的是, “数据新闻”在给新闻业带来一定机遇的同时, 也给新闻业带来了较多的挑战, 如数据新闻对新闻从业者的专业素养提出了更高的要求, 记者除需具备基本的采写编评的基础专业技能外, 还需具有较高水平的数据分析能力和可视化技术运用能力, 具备与时俱进的“数据新闻”意识十分有必要。此外, “数据新闻”还要求整个新闻业逐渐转变传统新闻单一线性的生产理念, 逐步树立起数据意识、统计意识和整体意识。

综上所述, 日趋成熟的互联网技术、大数据处理技术及各类新媒体推动着“数据新闻”的产生与发展, 其从产生之初就为新闻业拓展了新的发展领域和方向。相较于传统新闻类型, 其呈现方式更为独特, 生产流程也有了较大的突破。针对“数据新闻”对新闻业所带来的机遇与挑战, 新闻业需积极转变新闻生产理念, 牢固树立起数据意识、统计意识和整体意识。

参考文献

大数据时代的新闻学 篇8

一、大数据时代新闻传播创新的关键点

相对于传统的新闻传播模式与方法, 大数据时代的新闻传播在无形之中将自身对于社会形势、新闻动态和整体结构的把握提升到更为高级、视野更加开阔的层面, 其创新的关键点主要集中在这样两个要素上:

(一) 新闻形态的变化

新闻形态的变化是指针对大数据时代受众多样化的信息需求, 创新新闻传播的形式、题材、语言风格等。例如, 利用自媒体进行定时推送, 采取风趣幽默的视觉语言来达到夺人眼球、吸引受众的效果。再如, 利用大数据时代网络信息的“链接”性, 不断探索和挖掘新闻背后的信息, 满足受众的好奇心和探索心理。

(二) 新闻内容的创新

盲目追求速度和效率的信息传播极易引发新闻传播不真实的问题, 所以近年几次重大新闻尤其是重大灾害事故发生时, 网络上多会出现不实的新闻报道。甚至有将一幅图片反复嫁接、多次使用, 扰乱群众情绪、散播不安因素的情况出现。大数据以海量的信息数据为基础, 通过零碎的数据文本挖掘潜藏在各种信息背后的内容, 依托高端技术, 从根本上降低新闻内容的不真实因素, 从而全面提升新闻传播的真实性、客观性和有效性。

二、大数据时代新闻传播的创新方向

从某种意义上来说, 大数据时代冲破了传统新闻生成方式强加于传播渠道上的桎梏, 并以势如破竹之势不断刷新周边一切有关新闻生成空间中的数据产生模式。在这样一种局面下, 新闻传播就需要创新原有的思维方式、数据模式以及分析模式, 融入新鲜的血液, 使自身更加符合这个时代的主题。

(一) 转变思维方式

大数据的建立并不是基于新闻本身的“因果联系”、“逻辑关系”, 而是通过事物之间的相互联系而构建起来的。换言之, 在大数据时代, 我们更应该关心和研究的不是事物之间的逻辑性, 而是考虑其间是否有一定的关联性。举例来说, 沃尔玛经营史上曾经有一则经典的“啤酒+ 尿布”案例。这个营销方式源于沃尔玛有关部门在对消费者购买行为进行分析时, 意外发现男性顾客在购买婴儿尿布时, 通常会搭配啤酒一起购买。但是从逻辑的角度来说, 这两种产品之间并没有什么潜在的关系。沃尔玛方面经过详尽的数据分析, 尝试推出了将啤酒和尿布搭配在一起促销的方式, 结果这两种产品的销量都得到了显著的增加。这就是一则典型的利用大数据“相关性”分析来形成高价值回报的行为。

大数据时代, 要创新新闻传播, 就要转变思维方式, 从传统的“因果关系”、“逻辑关系”转变为“相关性”、“数据性”。尤其是当前社会处于网络营销和数据营销的高峰时期, 新闻传播过程能够充分认识到数据生成的表象。这时, 我们可以抛弃对背后潜在原因和逻辑性的探究, 将视角由“已经发生”的事情转变为“正在发生”和“将要发生”的事情, 变过去时为进行时和未来时。这将更有助于为接下来的新闻传播工作开辟更多的价值生成空间, 为传播积蓄更多的力量。

(二) 开放数据运动

大数据时代对于数据分析结果的追求在于混杂性, 而不是精准和极致化。所以, 在对海量的信息数据资源进行收集和整合的过程中, 庞杂的信息系统能够全面而系统地反映出某种信息的走向、动态以及发展趋势, 这种变化甚至可以让数据使用者与研究者忽略对其原本结果精准性与逻辑性的追求。举例来说, 曾经活跃于网络的“谷歌翻译系统”涵盖60多种语言资料, 其数据来源广泛, 其中甚至包含着大量的语病、用法错误和逻辑错误等, 但是瑕不掩瑜, 这种庞杂性促使无数人依旧热衷于它的功能性与便捷性。而大数据时代所追求的恰恰就是这样一种“海量”的信息收容性、一种基于宏观立场与发展趋势的预测和分析属性。因此, 大数据时代的新闻传播相对于传统新闻传播单一、表象的传输过程, 将在未来相当长一段时间内走向由“小问题”到“大行业”的宏观预测与整合的道路, 从而让新闻传播更加符合受众的多元需求, 也更加符合这个时代的发展需要。

(三) 变革分析模式

随着信息技术的快速发展, 大数据时代所展开的数据分析已经不再局限于抽样调查和样本调查, 而是基于数据全面性、整体性而展开的分析。从统计学的角度来说, 样本容量越大, 调查结果越精细、越全面, 越能真实地反映调查结论。但是在大数据时代到来以前, 传统的分析技术和分析能力不足以进行整体、统一的调查研究。如今, 传统的调查分析模式正在发生变革。

因此, 当这样一种发展方向作用于新闻传播领域时, 我们应变革数据分析模式, 让新闻传播获得更加精准的内容和受众信息, 更加全面而细致地理解大众的新闻喜好、关注点和当今社会的流行趋势等, 最终使其进入一个全新的高度。

三、结语

大数据时代不仅改变着人们的生活习惯与思维方式, 同时也在无形之中影响着传统新闻的传播路径, 要求其在传播方式以及发展方向上进行一定的创新。笔者认为, 未来新闻传播将会从“关联性的思维方式”、“开放性的数据分析结果”以及“全面化的分析模式”来展开发展与创新, 而此举也必然会掀起新闻传播领域一轮全新的革命, 带来更多的发展机遇, 开创更广阔的前景。

摘要：大数据时代的到来, 促使整个新闻传播行业面临着一场迫在眉睫的变革与创新。本文以大数据时代新闻传播的创新方向为主要研究对象, 首先阐释了大数据时代新闻传播创新的关键点, 然后从思维方式、数据运动和分析模式三个角度论述了大数据时代新闻传播的创新方向。希望笔者的论述能从传播创新的角度, 为当下从事新闻传播的工作人员提供一定的参考。

关键词：大数据时代,新闻传播,传播创新

参考文献

[1]黄伟.大数据方法与新闻传播创新路径初探[J].新闻研究导刊, 2015 (10) :165.

探讨大数据时代新闻编辑观的转型 篇9

关键词：大数据时代,新闻编辑,角色转型

自20世纪80年代改革开放以来,我国的经济飞速发展,经济的发展同时也带动了社会的不断进步。而今,民众需要的新闻类型通常为“快餐新闻”,即实时、高效、实用。为满足民众对新闻的需求,必须对传统的新闻编辑方式进行改革,转换新闻视角,提升新闻编辑的多样性和独特性。这就必须依托于相关数据分析,为新闻受众提供其所需新闻种类。因此,大数据时代,新闻编辑观念必须与时俱进,做到迅速转型,力求为用户提供具有实时性、高效性、实用性的新闻报道。

1 新闻编辑观转型的背景

大数据的定义是极其复杂的,具有具体的时代现象,大数据主要体现在商业范畴,还没有过多的定义对其进行解释,从根本上讲,大数据是指收集或创造半结构以及非结构化的数据,如搜索引擎记录、关系网络活动数据以及网络日志等。这些数据可以为新闻行业提供大量依据。在捕捉用户行为数据的同时,还要捕捉状态数据。而进行新闻编辑的根本目的就是增强稿件的可读性,提升新闻报道的整体质量。而新闻行业的工作是在与其他环境相比较为封闭的滞后环境中完成的。所以,在进行新闻编辑的过程中,通常只注重版面的可读性,却没有充分考虑到新闻转载引起的效益。而在大数据背景下,可能会引入更多数据,与状态数据相比,行为数据是带有动态性质的、较为庞大的数据体系,因此,依托于大数据存在的行为数据,也会给新闻编辑带来巨大影响。

2 大数据时代背景下新闻编辑工作存在的问题

大数据时代的数据收集与整理都具有极强的复杂性,新闻行业的数据收集与整理也是如此。但是,就目前的情况来看,新闻编辑工作中存在的问题较多,没有根据实际情况对新闻编辑的观念进行改革,使新闻编辑工作充满局限性。主要体现在以下几个方面。

2.1 新闻编辑的滞后性

在传统的新闻行业中,新闻编辑工作一般是在事件发生后才开始进行信息收集与整理,然后进行编辑报道的。在这样的情况下,就会导致新闻事件发生与报道之间存在一定的时间空白,与新闻的时效性相悖。因此,在新闻的编辑工作中最为常见的现象就是编辑的滞后性。

2.2 新闻编辑的陈旧性

我国已经迎来大数据时代,在大数据时代的要求下,新闻编辑工作必须做到与时俱进,体现新闻的高效性。但是,目前新闻行业编辑工作使用的工作方式仍然较为传统,编辑方式陈旧,以旧有的新闻模式为主,缺乏新意,现在已经逐渐不能满足受众对新闻的需求。所以,新闻编辑工作之后的报道、传播模式、途径等都有待提升。

2.3 新闻编辑的片面性

新闻工作在探讨问题方面有一定的片面性,虽然在新闻编辑的过程中及播出、出版中不会发生较为严重的错误,但是其还不具备绝对的科学性。所以,在部分新闻编辑中,内容缺乏全面性,无法体现新闻的专业性质。

综上所述,我国新闻行业为适应大数据时代的到来,还需要进行全面改革,最为重要的一点就是对新闻编辑观念的转变。

3 大数据时代下新闻编辑编辑观的转型

在大数据高速发展的时代,新闻行业也需要依托大数据来实现新闻编辑的转型。而新闻编辑的转型,最为首要的一点,就是新闻编辑观的转型,主要分为以下几个方面。

3.1 强化新闻编辑工作的数据思维

大数据时代要求新闻行业也必须具有大数据思维。在新闻编辑的过程中,需要打破过去传统的编辑模式,以新的思维模式以及编辑模式来看待新闻编辑。利用新的思维模式,需要加强对数据的重视,以数据作为新闻编辑的主要依据,将编辑工作中的中心思想融入到大数据中,从而通过数据的整合与分析,完成新闻编辑。

新闻行业是收集信息及传播信息的重要途径。因此,新闻行业的编辑工作就更加应该具有视觉化思维、关联性思维以及预测性思维。首先,视觉化思维是指改变过去的以少量数据样本进行分析的思维,而由全部数据思维取而代之,使用全数据模式对新闻进行编辑,样本即为整体。视觉化思维要求新闻编辑工作注重对信息的整合,将数据新闻生动地呈现在受众面前。其次,关联性思维是指注重事物之间的相互关系,在编辑新闻稿件及版面设计的过程中,都要体现事物的关联性,加强新闻编辑的多样性,从而体现不同新闻文本的联系,并建构不同新闻文本之间的关系。最后,预测性思维是指在依托大数据进行新闻编辑的同时,还要具有一定的预测能力,如荀子所言,坐于室而见四海,处于今而论久远。通过对数据的整理和分析固化出具体的未来,从而进行有效的预测。

3.2 提升新闻编辑的效率

现代社会飞速发展,新闻行业也应适应这种发展的态势,以最快的速度进行新闻的收集、整理、编辑及报道。因此,在新闻的编辑工作中,不再是在事件发生之后,再进行信息收集、整理,然后进行编辑、报道,应尽量摆脱过去传统的工作方式,以新的工作形式来满足大众的需求。转变工作方式,应以适应大数据时代为具体要求,并以满足新闻受众为基础。将大数据应用到新闻编辑中,即加强对数字互联网以及移动平台等新媒体的应用,将传统新闻编辑方式与新媒体编辑方式相结合,不再将新闻编辑局限于文字,而是将图像和文字结合在一起,实现传统与现代的互动。同时,也要尽量做到实时传播,减少新闻收集与新闻编辑之间相隔的时间,从根本上提升新闻编辑的效率。

3.3 实现新闻内容价值

无论是传统的新闻编辑方式还是以大数据时代为背景的新闻编辑方式,都需要遵循一个重要原则,即“内容为王”,所有新闻编辑都必须体现新闻内容的价值,这是新闻行业工作中的主要原则。在新闻编辑工作中,需要体现新闻内容的价值和地位,将新闻内容的价值放在新闻编辑的首要位置。大数据时代的信息纷杂,许多信息存在不真实性,各种性质的信息和数据混合在一起,使数据环境极为复杂。在这种情况下,新闻编辑更应以事实为准,在编辑过程中要更加注重事件的真实性,对于新闻事件的编辑需要做到不捏造、不夸大,从实际出发,将最真实的新闻事件呈现给受众,这样才能提升新闻的质量,实现新闻的真正价值。

4 结语

大数据时代的到来,在一定程度上推动了经济、社会以及科技的发展,对于新闻行业的发展也具有推动作用。而新闻行业也应依靠大数据内容,改变新闻编辑理念,加强新闻编辑的能力,将行为编辑与大数据时代相融合,在大数据时代下的新机遇、新形势以及面临的新问题,应从容面对,积极发展,实现新闻编辑观的转型,从而提升新闻编辑的整体水平。

参考文献

[1]谢征.大数据时代新闻编辑观的转型[J].编辑之友,2014(6).

[2]刘冉冉.浅谈大数据时代新闻记者观的转型[J].新闻传播,2015(1).

[3]朱民.大数据时代编辑思维转型探讨[J].合作经济与科技,2015(16).

[4]张茜.大数据语境下新闻编辑转型实现路径[J].中国报业,2015(16).