淺析大數據對電視天氣預報節目制作模式的影響

吉海燕

（新疆維吾爾自治區氣象服務中心，新疆 烏魯木齊 830002）

淺析大數據對電視天氣預報節目制作模式的影響

吉海燕

（新疆維吾爾自治區氣象服務中心，新疆 烏魯木齊 830002）

在大數據的時代背景下，這些海量的數據既來源于人們生活，也影響著生活。電視天氣預報節目作為公眾獲取氣象信息的重要渠道之一，也是目前真正作為氣象信息“最后一公里”傳輸到達的重要途徑之一，同樣受到大數據不同程度的影響。原本單一的節目表現形式和內容，在大數據浪潮下不得不采取新的思維方式來創新電視天氣預報節目內容，結合現代舞臺技術和豐富的表現效果，提升觀眾對電視氣象節目的滿意度和收視率。

大數據；電視天氣預報節目；創新

一、被重新定義的電視天氣預報節目策劃

在談電視《天氣預報》節目策劃之前，有必要說明目前較多省級衛視日播類《天氣預報》節目仍以央視聯播《天氣預報》節目為模版，基本構成形式：片頭+主持人播講24小時、48小時形勢預報+服務提示+站點預報口播+片尾。然而，當下電視的播放方式早已非觀眾被動接收的定時推送方式，而是可以點播回看、自我選擇需要內容，并參與其中的娛樂互動式交流方式。以2014年“金鷹節之互聯盛典頒獎晚會”為例，傳統媒體為新媒體頒了大獎，湖南電視臺首次推出“彈幕”“直播掃碼”“千萬用戶同時下載應用瘋狂大禮包”等互聯網思維在一臺電視晚會中各顯神通。在晚會播出現場，大數據顯示有超過2000萬人參與刷屏、評論、下載、分享等互動。

電視機可以滿足全家大小不同的需求，看電視、看電影、玩游戲、電視購物等，如今以電視機為代表的客廳娛樂中心正在發生。在互聯網云技術下，用戶聯網打開電視機，本地最新的預報文字信息就顯示在開啟界面；墨跡等各類天氣APP更是根據定位系統實時推送最新實況及各類預報預警信息。

電視《天氣預報》節目早已不是受眾獲取天氣信息的核心途徑。站點圖文播報形式顯得尤為蒼白，既無法實時更新數據，又無網絡多樣的互動模式。在傳統媒體優勢消解時，曾經高收視率的電視《天氣預報》要想繼續生存，留住觀眾，必須要創新節目，單創新的核心仍是“內容為王”。

二、大數據對《天氣預報》節目內容的影響

（一）了解公眾需求

在電視《天氣預報》節目策劃時，必須要通過收視率、中國天氣網省級站的點擊量、微信微博統計工具、12121電話問答記錄等，進行線上數據收集、分析。當然線下活動的數據也很關鍵。線下數據主要來源于氣象服務滿意度調查問卷、氣象日科普宣傳問答等。以2016年新疆第十三屆冬運會氣象服務為例，普通群眾關心的是道路出行條件、能見度等，對逐小時氣溫變化、風速風力、紫外線等這些氣象要素并不在意。對運動員來說，新疆天山天池滑雪場和絲綢之路國際滑雪場的溫度與東北賽區相比高出了近10度。如此“溫暖”的賽場環境，氣溫是運動員的首要關注要素。結合線上線下的數據進行分析，節目策劃人由“不知道自己不知道”轉為“知道自己不知道”，進而求解，《天氣預報》節目才能加強氣象服務的針對性和服務效果。

（二）內容專題化

《天氣預報》節目不能僅僅展示數據，無論是歷史氣象資料、實況數據還是預報數據，必須針對數據加以統計、關聯、對比、換算、量化、溯源、綜合評價，以此留住觀眾。以下是兩位編導根據2016年夏季吐魯番的高溫撰寫不同解說詞：

文稿1：28日，新疆吐魯番最低氣溫35.7度，打破當地最低氣溫最高值記錄（33.9度）。這是吐魯番首次最低氣溫也站上了35度的高溫線，這意味著從昨天8點30分開始到今天上午9點，已經連續超過24小時的高溫，這也是建國以來在我國國家級氣象站里首次出現。

文稿2：從7月25日以來新疆吐魯番盆地持續高溫炙烤，吐魯番氣象臺發布了今年第5個紅色預警，今天（28日）最高氣溫出現在鄯善縣達47.6，創今年入夏以來新高。

顯然文稿1通過分析對比，更能吸引受眾。在高溫天氣里關注最低氣溫的極值，打破常規。這種依靠大數據來創新節目內容是一種資源的整合。氣象數據不再是簡單的羅列展示，關鍵是通過數據來支撐節目觀點，通過大數據和傳統媒體“嫁接”，為節目創新助力。

文稿3：預計今年第10號臺風“獅子山”將以每小時10公里左右的速度向南偏西方向移動，強度繼續加強，最大強度可達強臺風級（45～50米/秒，14～15級）。

文稿4：它是今年第10號臺風，大名“獅子山”。距離我國華東沿海大約1200公里。目前我國海域海溫之高歷史罕見，一旦臺風來襲，強度會很大。“獅子山”有可能成為今年的“風王”。

通過對氣象數據的通俗解讀，讓普通觀眾很難理解的45～50米/秒的臺風移動速度，直接轉為破壞力強的

“風王”。

（三）視覺化精細加工

電視《天氣預報》節目不僅主持人的解說詞要通俗易懂，更需要對數據可視性進行精細加工。（圖1，圖2，圖3）

三、大數據讓《天氣預報》節目有的放矢

大數據可以針對天氣預報受眾信息進行整體分析，包括人數、收入、性別、消費習慣、職業、愛好等社會背景特征。未來節目的創新一方面要依賴收視人群的大數據分析，另一方面則要考慮節目內容的創新。

通過大數據精確分析哪些人群未來可能遭遇惡劣天氣影響，應當如何規避天氣災害；哪些人群正在遭遇惡劣天氣影響，應當如何避險自救。大數據利用用戶基礎進行欄目創新、制作內容的創新，在欄目上線時與觀眾有良好的契合度，在觀眾參與的同時也產生了廣泛的輿論。

圖1　生活氣息指數柱狀圖顯示

圖2　最高最低氣溫柱狀圖顯示

圖3　折線圖顯示日氣溫變化

G222.3

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1674-8883（2016）19-0152-01