數據時代的變與不變：廣播內容生產的“數字化”生存

陳佳沁 高昊

【摘要】大數據時代的新聞傳播領域，從新聞生產到廣告營銷，從輿情監測到公關推廣都面臨著重大的變革。本文從大數據技術與廣播對接的角度入手，以數據時代廣播內容生產為主體，對廣播內容生產如何使用大數據技術進行探討，分析大數據與廣播嫁接的成功經驗與存在的問題，進而為大數據新聞生產提供有用的借鑒。

【關鍵詞】數據時代大數據新聞生產新聞傳播廣播內容

在當前的新聞實踐中，不論是新興媒體還是傳統媒體都開始嘗試在新聞內容的生產中使用數據挖掘的技術。例如網媒“今日頭條”就通過挖掘其自身的用戶數據來分析受眾對于新聞的閱讀行為和偏好行為，進而定制報道的內容。而傳統媒體方面，例如日本放送協會（NHK）在回顧2011年發生的東日本大地震的紀錄片中，使用日本移動通信數據還原了地震發生后民眾的生活路徑，給觀眾帶去了非常直觀的視覺體驗。其他傳統媒體，如《華盛頓郵報》在對奧巴馬就職典禮進行報道的時候就通過數據挖掘技術將民眾的態度呈現在報道中。而2014年，中央電視臺在《新聞聯播》中推出了“據說”春節和春運系列報道，這其中也創新地使用了數據挖掘技術，成為我國電視使用大數據的經典案例。

在大數據浪潮的推動中，最早開始利用大數據的廣播媒體應當是美國公共廣播網（NPR）。而國內廣播對于大數據的使用則處于不斷摸索之中，其中一些節目開始了與大數據的融合與對接，例如江蘇廣播電視總臺（以下簡稱江蘇臺）新聞廣播的《新聞夜分享》欄目。本文從大數據技術與廣播對接的角度人手，以數據時代廣播內容生產為主體，對廣播內容生產如何使用大數據技術進行探討，并結合江蘇新聞廣播《新聞夜分享》的例子，對廣播內容生產的“數字化生存”進行討論，分析大數據與廣播嫁接的成功經驗與存在的問題，進而為大數據新聞生產提供有用的借鑒。

一、大數據時代的媒體之變——媒體生產的巨大變革

大數據時代的來臨，給傳統媒體的生產模式帶來了巨大的沖擊。不論是傳統媒體的新聞生產，抑或是劇集、娛樂節目的生產，大數據都帶來了全新的生產途徑。如美國奈飛公司（Netflix）在電視劇生產中通過收集用戶的基本數據和收看偏好，將數據挖掘的結果應用于電視劇的選材、劇本寫作、拍攝等各個環節，制作了受到市場歡迎的電視劇。大數據對媒體的運作和內容生產帶來了革新，具體表現在以下三個方面。

（一）大數據革新了傳統媒體的操作思維

大數據的應用，對于傳統媒體業而言，最先帶來的沖擊是“大數據思維”對于傳統媒體操作思維的沖擊。傳統媒體的生產思維基于現代媒體的組織架構和內容生產習慣，以新聞生產為例，當前的新聞生產是伴隨著新聞事實發生后的采訪與報道活動。而大數據則讓“發現新聞”成為可能，因為“預測”是數據挖掘的重要功能之一，而大數據“更在發現知識，預知未來，為探索未知的社會現象帶來機遇”。這對于傳統媒體的生產來說，在向受眾提供發生了什么以外，還可以向受眾提供具有前瞻性與規律性的內容。

（二）大數據革新了傳統媒體的內容生產

大數據給媒體內容的生產環節帶來了多重革新。首先，在內容的選擇上，媒體除了追逐新聞點與熱點來制作節目外，可以通過在海量數據中進行搜索和解讀來發現獨家熱點。近年來，隨著互聯網對傳統媒體內容生產模式帶來沖擊，媒體所能獲得“獨有內容”的機會不斷變少，而大數據則重新為媒體提供生產“獨有內容”的可能，即通過深入的數據挖掘技術，探索海量數據中的內在邏輯聯系，形成媒體獨到的內容與觀點；另一方面，在內容的呈現方式上，大數據也給媒體帶來了全新的形式。傳統媒體所生產的內容以文字、音視頻為載體，來適應傳統的媒體形式。而大數據內容在呈現上，則要求傳統媒體用數據來講故事，傳統的文字、音視頻的編寫方式在呈現數據上并不占有優勢，因此數據新聞也推動了媒體在數據可視化方面的不斷強化。

（三）大數據革新了傳統媒體對受眾構成認知

在大數據時代，媒介對于受眾結構的分析變得更為便捷而精準。通過分析社交網絡中的關鍵詞使用情況，分析社交網絡中關注某個媒體的用戶數量及其人口學構成就可以形成一份受眾構成報告，而這份報告的精確程度遠遠高于傳統調查手段的結果。而且隨著互聯網使用人數的不斷增加，各行業在數據共享上不斷深化，媒體本身的數字化事業也在不斷展開，大數據已不僅僅通過社交網絡來獲得，傳統的各類產業、通信行業都成為數據挖掘的一個部分。媒體對于受眾的構成，以及在過去一段時間中受眾在媒介的使用上發生的變化，甚至在未來一段時間中，受眾的構成變化與使用習慣的變化都能夠更精確地進行測量與預測，因此，對于傳統媒體來說，受眾將不再是一張模糊的“集體照”，這張照片將不斷變得更為清晰。

二、大數據時代的廣播之變——《新聞夜分享》的大數據新聞實踐

廣播媒體對于大數據的使用在國內外都已有了不少先例，例如NPR在美國中期選舉中就將大數據引人到廣播內容之中，通過實時監測民眾態度，以網頁動態圖表的形式將選舉數據提供給受眾，這次嘗試中美國公共廣播網獲得了來自受眾的良好反饋。中央人民廣播電臺在2014年12月澳門回歸15周年的時候也推出了特別節目《與澳門有關的數字》，運用圖表、連環畫等形式，直觀地呈現了澳門回歸以來社會、經濟等各方面的發展。但是，不論是美國公共廣播網的選舉，或是央廣的嘗試，都是對于大數據應用的一次探索，并沒能形成常態。在這個背景下，江蘇臺新聞廣播頻率從常態化大數據新聞的角度切入，打造了一檔大數據新聞《新聞夜分享》，本文以本節目為例，考察大數據的廣播節目是如何操作的。

（一）定位之變一《新聞夜分享》的改版新生

《新聞夜分享》欄目是由江蘇臺廣播傳媒中心新媒體部策劃、制作的一檔大數據新聞分享平臺，每周一至周五晚間22：00～23：00在江蘇新聞廣播播出，是國內首家運用大數據思維、使用大數據進行內容架構的廣播節目。與其他廣播節目不同的是，該節目制作與播出是由不同部門來完成的，新媒體部負責節目的內容制作，新聞廣播負責稿件的審查和播出。節目改版前名為《新聞夜精華》，原本定位為一檔以微博內容分享的新聞欄目，改版后成為將大數據引入廣播的常態節目《新聞夜分享》。從“精華”到“分享”雖然只是兩個字的差異，但是折射出的是從“人為選擇的精華”到“數據驅動的分享”的思維變化。

節目改版之所以將大數據引入其中，主要出于以下三點考量：一是在大數據時代，以百度為代表的互聯網數據公司的數據挖掘工具，如百度排行、百度指數、百度預測等，為新聞業界提供了另一種新聞價值判斷的模式，即以數據驅動新聞的模式；二是受近年來國內外新聞傳播業界大數據新聞報道的成功經驗所觸動，考慮能否將大數據思維引入廣播媒介，從而進行實踐性的探索；三是在與新媒體融合的發展理念下，江蘇廣播近年來已經具備相對豐富的與網絡媒體、社交媒體等新媒介形式融合的創作經驗，擁抱互聯網技術發展的大數據也是廣播發展的趨勢。因此，江蘇廣播將原先以微博分享為主要內容的新聞欄目《新聞夜精華》改版為《新聞夜分享》。

從節目的播出時間來看，晚間這一時段中最活躍的人群當屬年輕人。從節目內容構成來看，欄目以互聯網海量新聞數據作為新聞來源，節目內容的呈現從某種程度上與互聯網用戶的關注程度和選擇結果相關，大部分為互聯網使用主力軍年輕人關注的話題。從節目主持人的特征來看，主持人為典型的90后“工科男”，具備數據思維，熟練使用網絡社交工具、音頻及多媒體制作軟件；在播報、點評新聞時，更多采用互聯網式的輕松詼諧的語言，其目的也是為了拉近與年輕受眾的距離。

（二）構成之變——《新聞夜分享》的子欄目構成

在將大數據引入節目的前提之下，改版后的節目主要由《主題關鍵詞》《全網最搜索》《小編精彩推薦》及《歌曲推薦》等板塊構成。

節目開始部分為《主題關鍵詞》環節，主持人使用相關網絡數據分析和解讀網絡熱門關鍵詞。如：在2015年11月12日節目中，節目開頭的關鍵詞為“‘雙11淘寶購物節”，主持人向聽眾介紹“雙11”淘寶購物節的相關數據，并分析從數據而顯現出來的購物節的新特征；節目結尾的關鍵詞為“光棍節”，介紹“光棍節”一詞最早出現時間及由來，以及網絡盤點出的古今中外的“光棍大咖”。據介紹，這一環節主要使用的是“淘寶指數”挖掘工具，其目的是為了從網絡購物中反映當下網民生活關注的熱點，在夜間時段增強節目的生活氣息。

《全網最搜索》是欄目的主打板塊，以新聞排行的方式介紹互聯網關注度最高的十大新聞。由主持人先介紹每條新聞的大致內容，后播放來自于網絡、電視和其他廣播媒體的音頻內容，主持人針對新聞再進行點評。該板塊主要使用的是“百度排行”挖掘出的數據，但是考慮到使用單一挖掘工具的局限性，欄目也會綜合參考其他網站的排行工具；考慮到傳統媒體對于新聞價值的判斷和新聞導向的正確，欄目會對挖掘出的排行數據進行取舍和編輯。總體而言，欄目在最大程度上保持挖掘出的數據原貌。

《小編精彩推薦》板塊，播報由百度、網易、新浪和騰訊等公司的編輯推薦的精彩新聞。當然從新聞的選擇和音頻的制作上，大多數由上述公司的編輯完成。然而在實踐的過程中，會發現傳統媒體與新媒體在新聞價值判斷層面存在差異，在部分新聞內容的選擇上由雙方編輯共同商定完成?！陡枨扑]》環節，播放由合作互聯網公司基于數據挖掘結果而推薦的當天熱門歌曲。

（三）內容之變——《新聞夜分享》中的大數據應用

1.“海量”數據驅動播出內容。從新聞來源的角度而言，節目中所有的新聞都來源于互聯網海量的新聞數據。與其他互聯網資訊類欄目不同的是，欄目基本上依賴于互聯網所挖掘出的數據結果，即依據百度等互聯網公司的挖掘工具對互聯網使用者新聞點擊頻率的排行數據來確定節目播出的新聞內容，是在數據驅動下而做出的新聞價值判斷。而其他網絡資訊節目則是通過人工選編的方式來確定新聞，由編輯的價值判斷作為主導來確定播出內容。由數據驅動新聞的播出，是大數據新聞區別于其他類型新聞報道的重要區別。

2.可視化的圖文“悅讀”和音頻傳播的嫁接。欄目開設了微信互動平臺“新聞分享”，在節目直播前推送“圖文日報”，以圖文的方式將當天“全網最搜索”的10條新聞呈現給用戶。數據可視化敘事是大數據時代新聞生產的重要創新?？梢暬侣剶⑹驴蛇m應受眾理性認知和感性認知整合的需求。采用微信平臺圖文日報推送的方式，一方面是順應了大數據時代新聞播報的可視化敘事模式；另一方面實際上是對傳統廣播媒介單一聲音傳播缺陷的彌補。受眾在使用傳統廣播、互聯網平臺等渠道收聽廣播節目的同時，可以閱讀相關信息的圖片和文字，使得受眾的信息接收變得更為具象，產生更好的效果。更重要的是，欄目的微信平臺也嵌入了直播收聽節目的模塊，為微信訂閱用戶收聽節目提供了更為直接和便利的方式。這既是大數據元素的體現，更是傳統媒體與互聯網傳播平臺融合的體現。

3.新聞內容的“數據”視角。如前文所述，《新聞夜分享》所播出的新聞主要依賴于數據公司的數據發掘結果。在確定播出的內容后，欄目在新聞編輯層面也盡量凸顯“數據”視角，即盡量挖掘新聞中的數字元素，以及事實表述和觀點呈現的數據論證。如：2015年11月14日，節目介紹“剩男”，先從我國男女比例的數據說起，得出“剩男”這一群體存在的規模；后又介紹“剩男”主要集中的年齡段、學歷層次、收入水平等數據，隨后又介紹“剩男”主要特點和成為“剩男”主要原因的調查結果。接著，主持人使用我國主要城市結婚成本數據，從另一個側面佐證“剩男”群體存在的客觀現實。這種充滿數據思維的報道方式，也是欄目主創人員所倡導的一種方式。據主創人員介紹，雖然不要求每條新聞都體現數據、指數，但是會要求編輯盡可能在挖掘出的新聞中凸顯數據特征。

4.預測性報道的嘗試。被譽為“大數據時代預言家”的牛津大學網絡學院互聯網研究所治理與管理專業教授維克托·邁爾·舍恩伯格（Viktor MayerSchnberger）認為：“大數據的核心就是預測，不是要教機器人思考，而是要把數學計算運用到海量數據上，來預測事情發生的可能性?！睉迷谛侣剛鞑ヮI域，預測性報道將成為大數據時代新聞報道的核心訴求。欄目在2014年9月曾基于互聯網挖掘的數據，就流感爆發的趨勢和“十一”長假旅行目的地熱度進行預測，取得較好的效果。目前，對于欄目而言，預測性報道尚處于實驗階段，還未成為常態內容。

5.基于互聯網邏輯的合作模式。大數據新聞是基于互聯網邏輯的新聞報道，將逐步走向跨領域、跨平臺的開放式、眾包式合作生產。一般而言，一檔大數據廣播新聞欄目，單靠傳統的廣播媒介是無法完成的，傳統廣播媒介本身很難具備數據挖掘的能力。因此，大數據廣播節目的播出，首先需要實現合作生產。就《新聞夜分享》而言，節目采用與百度等互聯網公司聯合制作的方式，使用由這些公司所挖掘的新聞排行數據，獲取當日最熱新聞，從而實現媒體與數據公司的跨領域合作。在此基礎上，節目制作或選播來源于互聯網及其他廣播電視媒體的音頻，實現廣播式的內容傳播，加之微信平臺的圖文日報推送，欄目實現了多種媒介形式傳播的融合。此外，欄目的《小編精彩推薦》環節，也實現了編輯、播報層面的跨媒體合作。

三、內核之不變——如何挖掘數據中的“聲音”

從《新聞夜分享》欄目的實踐來看，實際上是廣播常態節目擁抱大數據的一次嘗試。從互聯網普及起，傳統廣播就開始與網絡進行融合，廣播行業一邊探索一邊轉型。然而，不管廣播轉型的方式與方向，“聲音”是廣播的本質。從目前廣播與大數據融合的各種嘗試來看，大數據在節目中的應用尚處于摸索階段，在實際操作層面也存在著不少困惑與瓶頸。這些困惑，實際上體現的正是廣播的內核與大數據呈現上的矛盾，具體表現在以下四個方面。

（一）理性數據與感性聲音的矛盾

大數據時代的到來，數據挖掘技術在各個媒體機構上的應用，實際上還加速了媒體融合的步伐，然而在媒體融合不斷加快、加深的今天，廣播的核心——“聲音”又應當如何保留，如何突出重圍呢？早在美國廣播黃金時期的上世紀30年代，羅斯福用“爐邊談話”向世界證明了聲音的獨特屬性——“感性”。廣播以聲音作為本質內核，可以稱得上是現有媒介形式中最為“感性”的媒體形式，而大數據所帶來的恰恰是更為理性的內容呈現，在這兩者的碰撞之中，廣播的聲音內核應當如何挖掘呢？進一步來說，傳統的廣播媒體單一的聲音傳播渠道，在與大數據嫁接時，其存在的弱點有所放大，即在提倡數據視覺化呈現的大數據時代，廣播的聲音元素無法實現這一功能。傳統廣播媒介必須借助互聯網、電視等可視化媒介進行數據的視覺化呈現。如何立足廣播媒介傳播的特征，借助媒體融合之勢更好地發揮廣播媒介的優勢功能，應該是大數據時代廣播媒體及其工作者認真考慮的問題。

（二）數據真的能講實話嗎

大數據的內容，依賴于數據量的多少，以及數據挖掘者在挖掘與分析數據時的能力，因此，對于傳統媒體而言是否應該完全信任互聯網數據挖掘的結果呢？在實際操作的過程中，往往會遇到互聯網數據所呈現出來的熱點新聞與媒體輿論導向存在矛盾的情況。在我國現有的媒體政策規定下，一些網友關注的熱點問題不適合在傳統媒體平臺中播出。而大數據報道（節目）的本質要求是完全在數據驅動下進行的，新聞報道應當是數據結果的一種還原。目前，欄目處理的方式是對數據進行了人工干預的方式，以確保輿論導向的正確。另外，不同的數據公司因為算法和統計指標的差異，對同一主題所挖掘的結果也會出現差異，就欄目而言，如何科學地呈現新聞排行，仍然是一個難題。

（三）大數據對技術的高度要求與廣播媒體現狀存在矛盾

從國內外大數據新聞報道的實踐經驗來看，成熟的數據新聞報道往往高度依賴技術條件。條件成熟的媒體自身配備數據挖掘和開發小組，隨時滿足大數據新聞的要求。就新聞排行選擇而言，若媒體能夠研發出集結眾多挖掘工具的相對科學的工具，將會大大提升大數據新聞的科學性和精準性，甚至能夠促進預測式報道的常態化。然而，對于國內大部分廣播媒體而言條件尚不夠成熟，這對媒體未來的發展思路也是一個提醒。

（四）如何實現與受眾的有效互動

在大數據時代，新聞媒體與受眾的互動將進一步升級。根據受眾相關數據而進行有針對性的個性化訂閱新聞已經成為現實；利用集體智慧來搜集、核實信息，進行新聞報道的眾包式新聞生產，也有成功的案例。因此，已經不能使用傳統的思維來考慮與受眾互動的問題。就《新聞夜分享》而言，雖然節目開設了官方微信的訂閱平臺提供可視化的圖文日報，但是尚停留在將內容“推送”給受眾、讓受眾在聽廣播的同時閱讀的層面，依舊是自上而下的傳播方式，與大數據時代倡導的自下而上式傳播、個性化訂閱服務的理念仍存在一定的差距。