大數據背景下新聞采編新趨勢

□文|屈濟榮

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大數據背景下新聞采編新趨勢

□文|屈濟榮

［摘要］大數據技術下的新聞采編相比于傳統新聞采編手段表現出巨大優勢：新聞線索可預測，受眾接受行為可分析，新聞的投送將更加精準。大數據時代新聞采編必須變革采編理念以適應新的要求，建立大數據技術設備支持，重視對既有數據的發掘和再利用。

［關鍵詞］大數據 新聞采編 新聞預測 接受習慣

當前以傳統媒體、互聯網、物聯網和移動互聯網為代表的新舊媒體共存與融合讓人們已經步入大數據時代。大數據是指儲存于各種空間及網絡的海量數據信息，不僅包括通常意義上的結構型數據，也包括文本、圖片等其他形式存在一切非數據型結構信息。在新聞傳播領域，傳統的采編手段已不能完全適應社會的需要，只有在新聞采編的理念上和技術上都進行調整，才能適應大數據時代的發展趨勢。

一、大數據技術下新聞采編的優勢

大數據對傳統新聞采編帶來的影響主要體現在它所具有的巨大優勢上。分散于各種網絡的數據具有可分析性，經過適當處理后，這些信息就讓新聞活動變為更為有效。

1.基于關聯性數據分析增強了新聞的可預測性

預測是大數據的核心。大數據是利用相關性的數據進行研究的，相關關系的核心是量化兩個數據值之間的數理關系，從而在已有的數據聯系中發現新的有價值內容。［1］谷歌搜索引擎中“流感癥狀”和“流感治療”關鍵字搜索以及特定的地理位置搜索情況，使谷歌比政府的醫療機構能更早的預測流感的爆發，能夠及時采取相關措施預防。［2］這其實是利用了數據之間的相關性關系分析進行判斷、預測的結果。這樣的應用在新聞傳播領域也能得到體現。大多數時候單個數據本身可能是碎片化的，并不含有多大的新聞價值，但它背后涉及的事件卻可能蘊含的巨大新聞價值。大數據技術對新聞采編的核心功能之一就是要在那些海量的且似乎毫無關聯的信息中之間尋找關鍵聯系，從而揭示某些有價值的新聞線索。這些分析結果甚至還能準確預測出將要發生的事情，為媒體提供重大事件的新聞線索，讓媒體在競爭中占得先機。利用對大數據分析出的有效信息獲取新聞線索，既能滿足受眾的需要，也能為新聞采編找到方向。在大數據時代，無論獲取新聞線索還是做預測性報道，都變得更加有據可循。

2.基于全樣本的受眾分析更加有效

相較于報紙、廣播、電視等傳統媒體，社會化媒體時代的傳播活動的雙向性開始變得更加向受眾方傾斜，受眾成為傳播活動的中心。在設備技術的支持下，利用大數據技術對受眾接受習慣的分析也越來越精細而準確。受眾的信息傳授活動都會在各種媒介上留下數據痕跡，它們能很準確地揭示受眾的接受習慣，幫助提高傳播的針對性。大數據使用的網絡爬蟲技術、分詞技術和議題聚合等技術使得數據的收集和整理變得快捷迅速，能夠直接找出受眾的信息接收點。

更為重要的是，相較于傳統的受眾抽樣調查，大數據采用的基本上是全樣本調查，能有效避免抽樣調查中技術因素和人為因素導致的偏差，因而更為全面準確。全樣本的數據分析能很好應用于受眾的社會語言表達、社會關系呈現、社會心理描繪、社會訴求預測等多方面研究。［3］受眾的興趣偏好、觀點及語言表達習慣、現實和網絡中的交際圈子、消費偏好與習慣等信息都能通過數據分析展現出來，凸現出各個獨立個體的不同的興趣點及他們共同的關注點，由此每個個體的接受習慣及特定人群的受眾接受習慣都能由此分析出來。

社會化媒體的發展與對大數據的研究彼此促進，表現出明顯的良性互動特征，這種互動性使得媒體的內容生產和受眾的興趣點結合起來。受眾在網上的一切言論及活動是表達他們觀點及興趣點的一種極為普通的方式，這一點在社會化媒體中能得到更為明顯的展示。例如新聞的點擊量、評論量有助于了解受眾接受偏好和關心程度；訪問方式則可以幫助了解受眾接受新聞信息的方式；通過閱讀的時間集中段及訪問的地點則可以了解到受眾接受信息的時間場所與地點。大數據通過對受眾接受行為的數據總結，可以很好地歸納出受眾最愿意的接受方式、接受時段及接受內容，并能進一步發現其中的相關性，從而能夠生產更加符合受眾需求的內容，也能以符合受眾接受習慣的方式進行信息的傳送，為新聞的采編以及新聞的傳送提供依據。

3.定制化增強了新聞投送的準確性

以社會化媒體為代表的自媒體時代，最好的新聞傳播方式是根據受眾個體或者群體特性而量身打造的定制化服務，傳統媒體也應該適應這種發展趨勢，強調信息投遞的準確性。不僅像性別、年齡、地域、收入等人口統計特征影響著不同群體對新聞的需求，不同生活方式與消費方式的群體對新聞的需求也會不一樣。而且即便是有著相同新聞內容需要的人群，也可能存在不一樣的信息接收方式。因此要提高新聞的傳播效果，就要更加重視新聞投遞的準確性。大數據的運用使得新聞傳播從大眾傳播逐漸向強調差異化的精準傳播過渡。通過對數據庫、網頁的記錄、社交媒體等個人留存的數據記錄對受眾進行有效的分析，發現數據背后的受眾的需求。由此新聞傳播就可實現對潛在受眾的精準定位，根據不同受眾特定關注點為他們投送需要的信息。事實上，大數據時代不僅新聞投送的精準性成為新聞采編的必備要素，廣告、娛樂等信息的投送也要適應這種新的差異化傳播方式。約瑟夫·塔洛早就預見到了這種趨勢，他指出“通過先進的數據庫，他們尋找具有相似人口統計特征、興趣、價值觀和活動的人們；與這些人展開相似的對話；然后按照他們的反應度身定做隨后的對話”。［4］大數據技術應用的重要優勢就是尋找有著相似特征的特定群體，并向這些人投送針對性強的信息。

4.既有數據資源可利用性更高

大數據技術可以幫助媒體提高對數據資源利用能力，有效降低新聞生產和傳播的成本。除了廣泛存在于互聯網、物聯網中的信息資源，今天的媒體在運營過程中也會積累自己的數據庫。運用大數據技術對現有資源進行挖掘，可以發現很多與現有傳播資源的相關性關系，進而挖掘很多具有更高價值的新聞線索，從而提高這些數據向新聞轉化的效率?！皵祿诰蚩梢匝由煨侣勚袉我皇录?、現時信息的意義，拓展新聞的時空范圍，深化對新聞事實的認知，發現常規新聞中不能體現的邏輯，從而豐富了單篇新聞報道的內涵，新聞樣態也從封閉式告知話語轉換為開放式工具，用戶可以使用這些工具獲取多元的信息”。［5］新聞在傳播過程中，以及被網絡媒體、社交媒體、論壇、空間等媒體轉發和擴散的過程中，受眾的觀看、回復、評論等行為反映了他們對該些事件的重視程度及其態度。而這些反應則可能成為策劃新的報道的依據，甚至可能是新報道的事實材料。通過對互聯網傳播的數據信息進行收集整理，如對網絡中出現頻率高的詞匯可以進行收集，從而發現當前受眾關注的焦點事件；或者關聯多個事件的相關性信息，也可以判斷接下來將會發生的新聞，進行預測性報道。對已有數據進行分析，既能對新聞資源進行深度和廣度拓展，也可對報道所涉及的元素展開相關性拓展，還能對新聞傳播過程中受眾反應信息進行挖掘，從而獲得新的有價值的材料。在大數據技術的支持下，既有傳播資源的挖掘具有無窮潛力。

二、對新聞采編的新要求

大數據的發展帶給新聞采編業前所未有的震蕩，尤其是傳統媒體的采編業受到了很大的挑戰。危則思變，傳統的新聞采編業要想跟上時代的步伐，就需要不斷地提高豐富自身，變革采編思維，建立大數據技術設備支持，對有用的數據進行挖掘。

1.新聞傳播要變革采編理念

大數據技術在新聞傳播領域的運用，給傳統的采編方式帶來了很大的壓力。在科技快速發展的今天，傳統媒體也要認識到原有采編方法的局限性，運用大數據的力量，變革傳統的采編思維，適應媒體行業的競爭和改變。新聞采編業是生產新聞的前提和基礎，需要適應大數據的發展和進步，運用大數據的預測性功能尋找有效的新聞線索。因此新聞采編要在思維有所突破，在原有的方法上進行相應的拓展。

新聞價值的判斷思維上的變革。傳統上記者判斷新聞價值依靠的新聞敏感主要是基于直覺、認知和經驗的，雖然是有效的，但也并不總是可靠。大數據既可以告訴我們人們真正在關心什么，也可以將偶然事件連接成有價值的相關性。新聞采編在進行內容選擇時，依據對相關數據處理得到的相關性內容，策劃、制定受眾最為關心的新聞報道綱要，并結合受眾的接受行為特征來衡量事實的新聞價值，使新聞能更滿足受眾的需要，更符合受眾的接受習慣。

新聞采訪方法上的變革。新聞采訪是為收集新聞素材而進行的調查研究活動，在傳統方法上它是以觀察、訪談為主要方式的。記者不僅需要致力于親臨現場進行或者尋找當事人、知情人采訪，更重要的是記者必須要在事先獲得新聞線索，因此經常遇到新聞資源稀缺的難題。在大數據技術的支持下，新聞線索的獲取以及報道對象詳細信息的收集方式相比傳統方式有了新的拓展。這樣的變化進而影響新聞生產的模式，尤其是在經濟新聞領域，數據的收集與分析的重要性，甚至超過了傳統的采訪。

2.新聞采編要建立大數據技術設備支持

在經過第一代文件系統的新聞采編系統、第二代關系數據庫系統的新聞采編系統、第三代的多媒體數據庫系統的新聞采編系統之后，基于互聯網技術、以瀏覽器數據為界面的第四代新聞采編系統已經開始運用，以數據為媒體主要元素的時代正式開啟。［6］第四代新聞采編系統以云計算為技術核心，需要大型的分析軟件進行數據處理，也需要服務器集群進行信息儲存。因此大數據時代的新聞采編要建立起能適應時代技術設備支持，才能保證媒體能夠快速準確抓取有用信息，迅速評定新聞價值，生產制作新聞內容，并便捷、高效地傳輸新聞。這些設備一方面連接互聯網獲取有效信息，同時也與媒體采編人員的個人工作平臺連接起來。這樣數據中心獲得的有效信息可以隨時傳遞到采編人員手中，采編人員采集的視音頻信息也可以傳回信息中心進行分析和處理，從而獲得高價值的主題搜索關鍵詞，為進一步提高數據中心的信息采集效率提供依據。而所有這些信息最終又可成為媒體構建自有數據庫的基礎。

與設備相對應的是采編人員對數據技術的掌握。大數據時代的挑戰，新聞采編人員除了要熟練掌握傳統的采編技能外，還應該具備數據收集、數據分析和數據解讀能力，因此大數據時代加強對采編人員的相關培訓也成為必要。一般來說，新聞采編人員需要掌握利用關鍵詞進行主題搜索尋找有用數據；還要學會利用頻數統計、相關性分析、預測性分析等手段，將數據采集平臺采集的以數字為主的結構性數據和以視頻、音頻或者圖片等非結構性數據，轉換成有價值的新聞事實材料，完成新聞的采編任務。

3.新聞采編要注重數據挖掘的針對性

然而大數據平臺畢竟只是一個面向主題的數據集合，雖有信息集成但又充滿不確定性。不僅信息內容廣泛，形式也各種各樣，因此對于數據的挖掘要求注重有用性。傳媒機構應該利用集群環境下的統計分析和相關性分析等技術，將各類結構性數據和非結構性數據按照傳播目標、受眾特征、傳播方式、媒介特質等多維性和內在聯系，進行綜合、歸納、分類、關聯性以及趨勢預測等分析，從海量數據中尋找有用的、有價值的信息，為新聞采編在不同技術層面、不同業務系統提供信息支持。然而不是所有的數據都具有價值，從浩如煙海的信息海洋中迅速而準確地獲取自己最需要的信息尤其困難，如在微博、微信等社交媒體上提供的各種數據中尋找有用信息時，識別需要忽略的數據與發現想要的數據具有同樣重要的意義。

新聞傳播需要重視根據受眾特征尋找具有新聞價值的數據。大數據的信息抓取具有主題指向性，而這種指向性則要依靠采編人員對數據分析能力為基礎。從搜索主題到新聞價值的出現，受眾的興趣點也是關鍵因素，與受眾關聯度最強的新聞將成為最重要的新聞。如何通過信息收集整理，得出相關性最強的因素，可能會成為未來新聞采編的核心環節。新聞內容與受眾興趣點的關聯度越大，越能受到受眾的青睞，越能滿足受眾的需要。媒體的定位與主要傳播方向決定了數據挖掘的主題指向，然后積極主動地尋找與之相關的數據來進一步分析數據背后是否有相關的新聞事實存在。這個過程一般遵循幾個重要步驟，首先要利用相關軟件對能收集到的數據進行萃取、轉換以及加載等過程，構建與新聞業務相關的數據倉庫；然后要對這些數據進行統計分析或者數據挖掘技術，分析趨勢、發現機會，通過整合技術實現對數據有效性的提升；最后才能在統計結果或數據挖掘歸納的亮點中找到有傳播價值的新聞素材。

三、結語

大數據是新一代信息技術的集中反映，對技術、設備、人員有很強的要求的應用領域，在目前的傳媒行業是最具潛力的領域之一。雖然我們不能過分夸大大數據的作用，而且傳統的采編手段依然是媒體最基本的技能，但大數據對新聞采編的影響也不可否認。新聞采編要從戰略上重視大數據開發和利用，積極尋找數據的相關性和數據背后受眾的相關需求，科學規劃、有效地利用大數據，使自身從思維、技術、到設備等多方面呈現出新的面貌，這些改變對任何媒體而言，都不應該被忽視。

（作者單位：湖南科技學院傳媒學院）

參考文獻：

［1］［英］維克托·邁克-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代［M］.盛楊艷，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013:71

［2］［3］喻國明，王斌，李彪，楊雅.傳播學研究：大數據時代的新范式［J］.新聞記者，2013（6）

［4］［美］約瑟夫·塔洛.分割美國——廣告與新媒介世界［M］.洪兵，譯.北京：華夏出版社，2003：110

［5］陳昌鳳.數據新聞與大數據思維的應用［J］.新聞與寫作，2014（4）

［6］萬中秀.縱覽四代新聞采編系統［J］.編輯之友，2013（1）