大數據背景下安全生產新聞發布及傳播機制的轉變

張玲玲 馬 爽

大數據背景下安全生產新聞發布及傳播機制的轉變

張玲玲 馬 爽

大數據背景給安全生產新聞傳播帶來深刻影響。一方面真實完整原始的安全生產行業大數據能夠完善安全生產新聞發布方式，促成從單一來源向數據共享協作、從官方發布向基于大數據的科學分析、從滯后響應向預測式發布的轉變，形成內容聚合的可視化傳播機制。另一方面需重視媒體報道中存在行業一手數據少、數據安全隱患及新聞深度缺失等問題。應從平臺構建、數據適度開放、人才培養等方面保障其未來發展。

大數據 安全生產新聞 新聞發布 傳播機制

隨著信息技術的發展，大數據時代的來臨對新聞傳播領域形成較為全面而深刻的影響，一定程度上重塑著新聞傳播的各個領域和環節，是契機也是挑戰。2016年由于各行各業的大數據應用從理論落地而被稱為“大數據元年”。2016年12月18日《中共中央國務院關于推進安全生產領域改革發展的意見》刊發，這是新中國成立以來第一個以黨中央、國務院名義出臺的關于安全生產工作的綱領性文件，強調“強化安全生產宣傳教育和輿論引導”。大數據思維下的安全生產新聞發布及傳播機制的轉變，值得關注和剖析。

安全生產新聞指的是在生產、生活過程中發生的對人身財產安全造成威脅、損害的事件及與安全生產活動相關的新聞。安全生產新聞可劃分為事故性新聞及非事故性新聞兩類。其中安全生產事故新聞報道包括交通事故、危化品事故、礦難、空難、火災、建筑物倒塌、核事故等方面的報道，但不包括戰爭、自然災害與西方經常突發的恐怖主義爆炸、自殺性爆炸等破環活動。[1]安全生產事關人民群眾的生活和生命財產安全，安全生產新聞由于涉及的事件重大，具有焦點突出、容易引起社會和公眾注目等特質。將大數據思維運用于安全新聞報道有利于深化新聞事實的認知，突破時空的局限，發現普通安全生產報道不易發現的邏輯關聯。

一、利用安全生產大數據完善安全生產新聞發布方式

（一）安全生產大數據特性

2008年9月美國《自然》雜志刊登了一個名為“Big Data”的專輯，首次提出大數據（Big Data）概念，歷經發展，現是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據所涉及的數據往往是以TB、PB、EB乃至ZB為體量，具備維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·克耶《大數據時代》中提出的 4V 特征，即：Volume（數量巨大），Velocity（處理速度快），Variety（類型多樣），Value（價值密度低），其在數據挖掘、清洗、分析、呈現等方面都需要專業、技術和方式。大數據思維具有三方面的特點：即總體樣本取代隨機樣本；對不精確的容忍度增加；相關關系取代因果關系。[2]

基于傳感器、RFID（射頻識別）等技術設備及各級監管監察機構、行業管理部門的安全生產大數據與傳統的安全統計數據與安全生產大數據比較有非常明顯的區別，如表1所示。這些區別都影響了安全生產數據新聞報道，引發新的傳播價值和意義。安全生產大數據本身的特性應用于安全生產新聞的發布，將使新聞發布的思路與角度產生較明顯的轉變甚至逆轉。

（二）大數據影響下安全生產新聞發布方式的轉變

1.從單一來源向數據共享協作轉變

大數據是永遠實時在線的，數據維度多維，來源非常廣泛，主要包括UGC(用戶產生內容)、機器抓取數據、用戶行為數據、物聯網等傳感數據，數據新聞面向全體樣本，強調數據的原始性、全面性、真實性、連續性，體現在安全生產新聞的采集發布方面，將從原來單一的新聞來源轉向面向浩如煙海、來源多樣的安全生產大數據。而這些數據的抓取，較之傳統的記者采訪一兩個及至多個新聞來源，將之分析歸納成篇報道的發布方式，有著鮮明的轉變。大數據安全生產新聞的基礎，來源于數據生發的共享協作，其中新聞源即數據源，需要安全生產新聞報道者進行有序整理的數據。

以安全生產新聞中最有代表性的事故報道為例，這些數據從底層的數據源來講，可能來自于監管機構的官方統計數據、動靜態管理信息；來自事故發生現場企業的最新動態，也可能來源于社會網絡的個人微博、微信的見聞發布、音頻、視頻等，宏觀性、立體性地呈現出事故報道的大數據特性。顯然，這樣的數據不可能來自于單一的采訪渠道，而是需要多方新聞源數據共享協作的平臺。更為重要的是，這些新聞源之間的“關聯性”將是探析、挖掘事故新聞深層原因、展開新聞調查的重要依據。

表1 安全生產大數據與傳統安全統計數據理論比較[3]

2.從官方發布向基于大數據的科學分析轉變

從大量安全生產新聞報道中可以發現，這類新聞報道大多涉及的內容重大、受眾關注的程度普遍較高，媒體有責任積極主動地發布事件的最新進展情況。這其間，對于事件真相的探求、原因與責任認定的發布更是重中之重。一方面可以有效填補信息缺失，防止謠言擴散，減少公眾的恐慌和焦慮情緒。另一方面政府及監管部門及時果斷的處置措施，有助于樹立政府的勤政形象。同時也反映媒體的整體實力和權威性，透視出其對公眾、對社會的責任感，更關系到能否發揮好輿論導向作用。

在這方面傳統的媒體發布方式給予了足夠的關切與重視，注重信息的權威真實性，但往往以“官方發布”的姿態進行報道，視角包含“自上而下”的角度。如2016年7月3日人民網山西晉城礦難報道“山西一煤礦因透水事故12人被困井下 安監總局派出工作組”等，應該說在原有視域范圍內，這種發布方式具備一定的成效。但是在某些情況下，由于受眾對于官方消息的刻板成見、官方信息的不完整、調查信息缺乏有力支撐、媒體缺乏獨立性等多方面原因，信息發布屢屢遭到質疑，同時，也不排除蒙蔽真相的情況。

而大數據環境為這種發布提供了全新的方式，將大數據強大的相關性、解析功能引入到新聞發布各個環節，全時性分析，科學性推演，可以做到視角的“上下結合”，使關于諸如事故原因調查更具說服力。例如2011年《太陽哨兵報》記者克斯汀（sally Kestin）由美國佛羅里達州勞德代爾堡市一起惡性交通事故的原因調查開始，根據美國《信息自由法》，向當地的交通管理部門申請數據開放，用時3個月，通過約110萬條當地警車行駛原始記錄，用兩個收費站之間距離除以時間差為主的方式，對海量數據整合分析，得出一個驚人的結果：當地的3900輛警車在13個月的時間里共發生了5100多次的超速行駛記錄。并且時間記錄篩選進一步表明，超速行駛的時間竟然大部分發生在上下班時間，即不是為執行公務。這些分析以《他們凌駕法律之上？》等系列報道發表于《太陽哨兵報》，并得出結論，因工作需要和警察身份的特權意識，開快車成了警警相護，互相理解并縱容的行為。在翔實的數據和調查訪談的基礎上，“坐實”了的結論使輿論嘩然，大批警察受到處罰，道路安全環境得到改善。該篇數據新聞及后續報道也獲得了2013年普利策新聞獎。如果不是通過大數據的科學發布形式，沒有數以百萬的充沛的數據記錄作支撐，以及成熟科學的數據分析手段為保障，這種知法犯法特權行為的安全隱患，很難得以發掘和治理，也很難形成這樣的信度。

3.從滯后響應向預測式發布轉變

無論是普利策關于“站在船頭的瞭望者”的論斷，還是傳播的經典四大功能例如 “監測環境”“協調社會”等理論，都強調了新聞傳播的預見性。在安全生產新聞傳播領域，這一點尤其重要。根據巴拉巴斯教授等發表在《科學》雜志上最新研究成果，在大數據傳播環境下，93%的人類行為是可以預測。[4]

結合安全生產大數據所具有預測性的特點，按照事物的客觀規律，探析海量數據之間的微妙的關聯性，總結經驗數據關鍵節點，對安全生產隱患、安全生產事故提起預警，對安全生產未來趨勢提出預測，使得對這一類新聞報道習慣滯后響應、連續跟進又不斷修正的思路，轉而向依靠數據、科學預測發布方式轉變，其傳播價值和社會意義非常重大。

（1）事故關聯性分析式發布。透過紛繁復雜的數據，挖掘數據之間的關聯性，通過事實找到當下主體的內在聯系，是大數據新聞的一個重要功能。[5]大數據分析探究的不是因果關系，而是相關關系。在體現相關性上，大數據的簡單算法比小數據的復雜算法有效，發揮數據之間細微、不易察覺卻十分關鍵的相關性，發現安全生產事故之間的規律性，可以延展安全生產調查性報道在事故關聯性上更大的空間。網易 “數讀”2016年10月20日數據新聞 《生產安全事故年均32萬起，違法和監管缺失是主因》即根據2004～2014年間65份公開發布的特大生產安全事故調查報告，查找其共同特征關聯，指出年均32萬起的安全生產事故發生原因中，違法、違規行為出現的比例高達96.9%，而這些違法違規行為背后是100%的安全管理和監督不到位。當然，本文探討的是大數據背景下新聞發布方式的變化，而目前關于安全管理、安全監督不到位的問責與企業主體責任的歸位等問題，這在實際工作中還存在界限模糊的情況，有待進一步探討。

（2）隱患預警式發布。結合安全生產監測等專業數據平臺，在已知相關性的前提下，通過分析過程數據發現其所呈現出的異常變化，可以及時進行預警式發布，打提前量，利用新聞媒介廣泛的影響力，防患于未然，真正落實我國安全生產預警制度，完善安全預防工作。2015年1月21日央視《焦點訪談》與騰訊地圖合作，采用基于LBS技術 （基于位置的服務）的大數據分析，根據熱力圖分析人流變化的過程數據，發現在2015年上海外灘跨年踩踏事故中，當天下午3點起人流量開始聚集，當晚11點人流量達到峰值。并給出建議，如果及時預警，可以避免類似慘劇的再次發生。

大數據驅動型新聞，如果能夠充分利用安全大數據動態性、實時性強、過程數據多的特性，有專業的數據庫做支撐，可以很大程度上提高隱患預警式新聞的發布效率，避免事故災難的發生。在這方面的大數據新聞實踐，將形成安全生產報道專業的媒體特色，更可產生可觀的社會效果。

（3）趨勢分析式發布。未來的大數據新聞報道，將會更加側重于數據驅動型深度報道和行業預測性新聞，利用大數據來預測事物的未來發展動向，滿足受眾的新聞期待。由于數據來源的多樣性和實時性，使得數據客觀性得以增強。因而對于常態下的較為穩定的數據，安全生產新聞報道也可以結合經驗與分析，對于其發展趨勢進行預測式發布。

二、利用大數據形式改進安全生產新聞傳播機制

由于大數據時代與生俱來數據海量，數據可以成為新聞報道中的核心資源，從而使安全生產新聞報道能夠從各個層面深切地透過新聞事件的外在表象，將受眾帶向柳暗花明的縱深境界。從傳播內容、傳播渠道的革新與轉變，以及受眾分析的變化等多個層面對安全生產新聞傳播機制加以修訂和完善。

（一）可視化數據集成的傳播形式

從傳播內容的角度，數據驅動的安全生產新聞并不意味著數據的簡單堆積、信息超載，而是要對信息更明晰地呈現、更準確地分析和更深層地解讀。因而從其形式上，呈現出可視化數據集成、內容聚合的特征。如2017年7月31日，澎湃新聞“美數課”欄目，做的一期臺風災害影響的數據新聞《數說臺風68年》，在這則新聞中，作者利用可視化的數據圖像，形象準確地將1949-2016年以來所有臺風登陸未登陸情況、由于造成巨大損失而遭“除名”臺風及其影響、熱帶氣旋以及超強臺風登陸頻次省份分布等內容，通過圖像聚合的方式展現給受眾，這種報道形式也區別于傳統調查性報道內容的枯燥堆積，更具傳播效果。

1.內容聚合的特征

大數據類型分為結構化數據和非結構化數據，在安全生產新聞領域既包括傳統意義上的用數據或統一的結構加以表示，以官方統計，各單位上報的分項特征明顯的結構化數據；更多的則是指如文本、圖像、聲音、視頻、網頁、地理位置信息等非結構數據，從而達到內容的聚合。如2014年6月，財新傳媒獲得亞洲出版業協會（SOPA）的卓越新聞獎，獲獎數據安全生產新聞《青島中石化管道爆炸》是中國新聞史上第一次程序員獲得新聞獎。在這個作品中，通過引導和交互兩個界面，將衛星定位信息，報道團隊30多人所拍新聞現場圖片、爆炸點死亡人數及個案文字信息，事態發展概況信息、標注于地圖上，讓受眾更容易理解各爆炸點的地理位置與爆炸時間，幫助其建立對事件起因、經過、影響等聯系的直觀感受，對報道整體形成宏觀印象。這些有序聚合狀態的數據內容克服了傳統安全生產新聞報道為碎片化的現實所牽制，難以洞察社會現象宏觀意義、深層實質，進而難以發揮社會預警功能的局限。

2.可視化呈現帶來更為清晰豐富的閱讀效果

數據新聞的可視化呈現是其傳播形式上的鮮明特點，也是其新聞制作的重要環節。所謂可視化（Visualization）是指利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行處理的理論、方法和技術。它將符號或數據轉換為直觀的幾何圖形，便于研究人員觀察其模擬和計算過程。

具體到安全生產新聞傳播領域，可視化主要是指將安全生產新聞中將數據信息用各類信息圖表的形式向受眾傳遞信息的方式。總體來講，根據其是否“動態”“交互”區分類型，安全生產數據新聞的展示總體上包括靜態信息圖和動態信息圖。靜態信息圖多采用簡單統計圖、復合式統計圖、地圖、時間軸、復雜結構圖、象形圖等進行靜態呈現；而動態信息圖可以通過諸如動態地圖、焦點點擊、動態氣泡等形式，圖的本身呈動態，受眾可對其所感興趣信息資源進行更為主動的交互。這樣的方式強調了互動和受眾參與，從而使專業性強的安全生產數據以形象、具體、可參與的形式得以展現。如全球首屆數據新聞獎作品《1999—2010英國每一條道路上的每一起死亡》，可以說用恢宏的全息的視覺化手段，采用金色的點亮地圖形式，報道了英國的車禍問題。再如上述財新傳媒在對于《青島中石化管道爆炸》當中，引導頁面可以通過受眾點擊，地圖區域放大，文字信息等具體形式引入關注焦點；在交互頁面更是用紅色大頭釘標明爆炸地點，黑色大頭釘標名死亡人數，同時還標有輸油管道位置、爆炸管道位置等詳細信息，受眾通過點擊選擇性操作可以將其在地圖上方便地鋪展開來，進一步了解現場圖片和具體傷亡信息。可視化操作與數據內容相得益彰。

（二）傳播渠道的融合符合安全生產新聞傳播需求

傳統傳播渠道主要采取消息發布、人物特寫、事件報道、調查性報道等方式傳播安全生產新聞，由于安全生產新聞考慮到內容重大、受眾人數眾多等這些特殊因素，在一定范圍內應繼續充分發揮傳統傳播渠道的重要作用。

大數據的運用，讓安全生產新聞與受眾的互動更加多樣更加頻繁，新聞傳播力大大增強。此類作品在制作過程中，由于往往會由前端工程師及UI設計師共同參與，會根據不同屏幕制作不同的適配版本，從橫屏豎屏、到字體大小、分辨率高低均考慮到不同傳播渠道的整合，注重跨平臺的傳播。其內容聚合、可視化呈現多樣的特征，增強了作品本身的吸引力，整合網頁、微博、微信等更多用戶參與，通過收藏、點贊、轉發、評論等，形成多次傳播。恰當吻合了安全生產新聞傳播渠道廣泛性的需求。值得注意的是，由于目前“數字鴻溝”的存在，新興的安全生產數據新聞形式仍然存在一定的技術壁壘性受眾群體空白。

（三）大數據形式的受眾分析便于輿情監測

安全生產新聞常以突發事件新聞報道的內容與方式呈現。突發事件新聞報道的內容往往由于敏感性強、輿論反響強烈，若處理不當，易產生負面影響，大眾媒體作為大眾信息的傳遞者和社會輿論的引導者，輿情監測起著十分關鍵的作用，體現出新聞媒體的責任意識。

大數據背景為安全生產新聞輿情監測提供了便利環境，數據新聞受眾的輿論主體，基于UGC的原理，同時又是數據平臺當中觀測對象。在這個平臺中基于GIS系統，通過安全生產輿情指數等模型分析，可以諸如實現省級安全生產輿情熱度分析、重大事件全國定位、重點地市輿情排行、區域安全生產輿情分析等多層次的輿情實時動態。①張瑞新：《大數據與安全生產綜述》（PPT），http://www.chinasafety.gov.cn/newpage/Contents/Channel_6497/2015/0511/250326/content_250326.htm輿情監測的內容亦不局限于結構化數據，還包括運用數據挖掘、數據析出手段分析面向的大量非結構數據信息，不再是個別專家、意見領袖、抽樣群體的意見，而是更全面、更真實地反映整體受眾的輿論水平，從而形成與安全生產新聞報道有機實時的反饋渠道，調整媒體的輿論引導重點、引導內容及引導方式，真正做到以受眾為引領、以數據為驅動的輿情反映。

三、現階段大數據安全生產新聞存在的主要問題

（一）媒體行業一手數據少

當前大數據背景下，各類數據新聞層出不窮，國內各類媒體的參與積極性高，2017年來呈現可觀的增長之勢，如新華網“數字新聞”、財新網“數字說”、澎湃新聞“美數課”、網易“數讀”、南都網“南都有數”等皆開辟數據新聞專欄，不乏大量優秀的作品乃至國際大獎作品。但其中有關安全生產主題的內容，尤其是直接關注安全生產深度挖掘的數據新聞寥寥無幾。這一重大領域媒體參與程度較低，究其根本原因在于一手數據的匱乏。既有安全生產大數據目前主要存在于安全生產及監管的行業領域，開放程度有限，媒體獲取較為困難，而行業內對于數據的媒體發布能力和意識不足，導致安全生產大數據新聞的供應現狀。

（二）數據安全隱患不容忽視

大數據全面、相關、實時的特性，使安全生產新聞所呈現出的內容全貌，很難以基于過程控制的傳統把關理論來把控，把關人的作用在浩如煙海的數據及不計其數的數據聯系中嚴重消減。再者，通過媒體傳播出去之后，單個數據所不具備的信息特征，通過互相印證，可以多維多角度地陳述事實、再次解讀，把傳播者自己都未能評估的信息，推演出新的意義和價值。在這些過程和結果失控的情況下，在一定程度上將產生未知的行業數據風險。

同時還存在數據信息保護法律不夠完善、數據安全核心技術與世界發達國家差距大等因素影響,甚至是黑客組織的覬覦、篡改等，數據安全面臨挑戰。

（三）數據挖掘面向主題與新聞展示個體深度的缺失

德國之聲電視臺記者米爾科·勞倫茲曾在2010年首屆國際數據新聞圓桌會議指出，數據新聞要以可視化的呈現數據并合成新聞故事為最后一個流程。大數據面向主題的特性可以通過數據關聯的挖掘展示給受眾呈現的總體結果、數據聯結出的深度關系，卻不善于展示新聞背后的個體的命運、事物發展的情節故事等內容。擅長于表現新聞表述的“What”,不擅長于表現“How”。就安全生產報道領域而言，雖然數據的客觀摒棄了煽情因素等主觀性因素，卻往往無法報道出來故事化元素，削弱了這類新聞的本身應該具備整體影響力。這種缺失同時也附帶著深度報道的故事邏輯的缺失，傳播效果往往造成受眾的總體印象流于只限于該單一主題，很難串起新聞的整體。

（四）虛假信息干擾難以排除

各類新媒體的應用模糊了新聞傳播者與接受者之間的界限，賦權更多受眾成為互聯網數據產生者，在安全生產行業大數據真實完整之外，如安全生產輿情領域的大數據采集，在很大程度，即使是技術采集，也有可能包括水軍注水信息、謠言、以及偏激的情緒的表達，干擾數據的真實度和關聯性結果的準確性。

四、結論

盡管大數據背景下安全生產新聞發展前景可觀，目前全面開展與完善操作仍存在現實的不足，這也正是該領域今后努力的方向。

（一）完善安全生產大數據平臺

大數據在安全生產中的應用，最基本的功能就是從海量的安全生產數據中尋找事故發生的規律、預測未來，從而對癥下藥，有效遏制事故的發生。同時，大數據在提升安全監管能力和明確安全責任方面也可發揮重要作用。[6]作為安全生產新聞傳播的重要基礎，安全生產大數據平臺的建立與完善刻不容緩。

目前我國“五層二體系”（見圖一）的安全生產大數據平臺正在加緊建設階段，從硬件、軟件、信息的采集、處理、呈現等方面的能力還不十分完善，尤其是基層企業、個人的非結構化數據采集方面不能完全保證。2017年3月，“國家安全生產監管監察大數據平臺”項目入選國家發展改革委擬支持項目名單，應用于安全生產新聞報道時日可待。

圖一 “五層二體系”安全生產大數據平臺①張瑞新：《大數據與安全生產綜述》（PPT），http://www.chinasafety.gov.cn/newpage/Contents/Channel_6497/2015/0511/250326/content_250326.htm

（二）適度開放對接安全報道與安全大數據

目前就已有的數據水平來講，雖然我國具備安全監管職責的部門都建有安全生產相關的數據庫，但是存在安全生產基礎數據準備不充分、各行業數據銜接有局限性、信息化資源配置不完善等方面的問題。另外，現今我國安全生產信息化水平還不高，缺少數據分析工具，也阻礙了大數據的應用。

目前的實際情況是，安全生產數據的適度開放，與安全生產新聞報道的對接目前還難以實現，遑論數據質詢機制。我國在政府信息公開方面的法律保障體系、運作渠道等方面還有待進一步改進。

（三）提升領域內新聞工作者大數據業務水平

作為安全生產新聞工作者，要具備敏銳的數據分析能力，在海量的數據庫信息中，能夠分辨出有價值的數據，要具有一定的數據素養，同時，作為技術含量較高的一門技術，大數據應用的每個環節都需要專業人員完成，需具備基于數據庫和數據分析建立數據模型等能力，從而對同類信息進行監測，寫出預測性報道。

大數據技術基因移植，人才需求迫在眉睫。數據安全生產新聞報道的落地，人才最關鍵，傳統的數據分析師并不具備開發預言分析應用程序模型的技能，而專業領域真正既懂安全報道業務，又掌握大數據應用技術，如大數據分析工具，Hadoop、SPSS和R等，交互可視技術HTML5、CSS3和Javascript的專門人才，存在嚴重缺口。另外，應加強大數據相關人才的專業培養。

（四）基于關聯性的大數據安全新聞報道與基于因果邏輯的傳統報道并存

本文探討了大數據背景下安全生產新聞發布及傳播機制的轉變特征與應對方法，但并不意味著傳統的采訪與寫作已經失去了價值，恰恰相反，新聞學核心價值觀念依然存在于傳統的講故事的報道理念之中。今后相當長的一段時間內，基于關聯性的大數據新聞報道與基于因果邏輯的傳統新聞報道并存于媒體實踐之中，互為補充。

總之，在安全生產新聞領域，由于大數據應用帶來的影響，新聞發布的方式方法更多樣化，傳播機制在轉變過程中更具有彈性與包容性。大數據背景下的安全生產新聞發布方式與傳播機制的這種轉變一方面帶來一些難以避免的困擾，另一方面將在安全生產宣傳教育與輿論引導中發揮更顯著的作用。

[1]張玲玲：《我國媒體關于安全生產報道的影響因素分析》，《新聞知識》2010年第3期，第6～8頁

[2]（英）維克托·邁爾·舍恩伯格 肯尼思·庫克耶：《大數據時代》，浙江人民出版社，2013年，第27～96頁

[3]歐陽秋梅 吳超：《大數據與傳統安全統計數據的比較及其應用展望》，《中國安全科學學報》2016年第3期，第1～7頁

[4]Barabast A-L.The origin of bursts and heavy tails in human dynamics.Nature,2005(435)：207-211

[5]喻國明等：《大數據新聞：功能與價值的初步探討》，《南方電視學刊》2015年第5期，第39～41頁

[6]胡文志 高宏：《大數據如何成為安全生產“利器”》，《中國電子報》2014年 3月 28日，第 8版

（責任編輯：張曉月）

On the Transformation of Safe Production News Release and Its Communication Mechanism in the Context of Big Data

Zhang Lingling Ma Shuang

Big data has a profound impact to communication activities on production safety.Accurate,complete and primary big data in the industry of safety production optimizes the release of safety production information and contributes to the sharing of big data instead of a single source,transition from the official publication to the scientific analysis of big data and passive response to prediction,before forming a visualized communication mechanism with aggregated content.In addition,attention should be paid to address the shortage of first-hand data in media reports,loopholes in data security as well as the lack of depth in news.It is crucial to promote development through platform construction,moderate openness of data and talent training.

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