新闻传播人才的数据素养培养路径探索

马月飞 王天雨

摘要：在智媒时代，数据重构了传媒市场，传媒市场对人才能力的要求也不断更迭、演变，表现尤为突出的是对数据素养要求的提高，因此提升传媒人才数据素养就在新闻传播人才教育中具备重要意义。文章对30所高校的新闻传播人才培养方案进行文本分析，结合业界已逐渐显露的数据素养要求，提出新闻传播人才数据素养的培养路径应从培养目标、教学目标、课程体系着手，通过增加“数据”课程，制定培养数据思维与提升数据技能的教育目标来完成人才的重塑。在人才培养方案中加入提升数据素养的相关操作，可有效缓解教育与市场的脱节现状。希望此次从数据角度探索新闻传播人才的培养，能够为智媒时代传媒人才能力塑造的路径摸索起到抛砖引玉的作用。

关键词：数据素养；人才培养方案；数据思维；技术导向型；数据新闻

中图分类号：G641 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2022）04-0026-03

课题项目：本论文为河北传媒学院校级教改课题项目“新文科建设中新闻传播复合型人才的数据分析能力培养路径研究”成果，项目编号：jw2021013

人类社会进入数字新媒体时代，算法分发、数据挖掘等技术的发展不但升级了传媒业的内容生产与信息传播方式，也丰富了媒体功能，使媒体在信息提供者之外还扮演着信息解读、分析、预测者的角色，因此用户情感分析、传播效果评估、流行度预测在当下传媒岗位中的比重越来越大，数据收集、分析、可视化在传媒工作中的应用率也越来越高，这要求新闻教育工作者高度重视培养具有数据素养的传媒人才。

数据素养包括数据思维、数据理论、数据应用技术与数据伦理四个方面。数据思维指能够意识到数据价值并利用其来解决问题的逻辑。新闻工作者要能够从海量数据中发现问题、觉察变化、建立联系并思考如何利用，这种数据敏感度是在日积月累的学习与训练中形成的。数据理论指与数据相关的基础知识与方法，具体表现在互联网数据运行规律、数据在内容制作与信息发布中的驱动力、社会网络理论等，是支撑数据解读与利用的基本知识。数据应用技术指在采集、分析、呈现、预测数据等环节的数据使用能力与技术，是数据辅助传媒工作的具象流程操作与具体应用技术。数据伦理是数据素养的围墙，是在解读、加工、筛选数据过程中应遵循的道德理念。数据伦理要求新闻工作者拥有社会责任感，具有正确的政治立场并遵守职业道德，这也是目前传媒市场在坚守数据真实与用户隐私保护方面的迫切要求。

数据处理原是工科的专业核心技术，技术人才不但需要具备丰富的软件工程理论知识，还要能运用数字工程对社会、经济等各类社会活动中的信息进行数字化处理、网络化传输，岗位价值多体现在信号处理、数据库搭建、数据系统管理上。只有聚集海量用户的政府机构、大中型企业，才需要专门的技术人才来打造数据系统，进行数据处理与管理，此时数据应用还是一个只与信息工程、计算机技术有关的专业应用，具有高、深、艰、专的技术顶层设计色彩。智媒时代悄然来临后，传感器、人脸识别、重力感应器等信息采集技术迅速发展，智能手机也加速了“两微一端”的普及应用，这都使数据生成量每日呈指数上升。互联网公司的崛起、企业传媒的发展，使自媒体运营呈鼎盛之势。

今日头条的算法匹配、高德地图的最优路线规划、淘宝的商品推荐等大大拓宽了数据的应用领域，数据对传媒业进行了有效重构，这使得对用户行为的分析不再局限于人口统计学维度。人际关系网数据、热点数据的抓取更能准确描摹用户画像，因此数据与传媒的交叉融合使数据应用拓展到了用户心理、用户关系、产品运营等多个层面。目前数据处理技术已在算法推荐、数据新闻、计算广告方面得到成熟应用，并将通过文本分析、网络传播、情感分析在传媒业有更多建树。至此，数据处理已从数据管理、系统开发的专业应用转变成了海量数据挖掘、多元数据分析的普遍应用。

一、业界已逐渐显露对新闻传播人才的数据素养要求

（一）数据辅助信息传播

公共传播时代，医院、党政机关等企事业单位都相继开设了“两微一端”、短视频账号、资讯账号，矩阵式的新媒体平台运营逐渐成熟，需要具备数据洞察力的专业传播人才来为企业宣传保驾护航。正如陕西师范大学教授刘蒙之所说，“新媒体不仅仅需要内容制作方面的人才，更需要将内容卖出并卖出好价钱的销售运营人才”[1]。在数字技术加持下，新媒体运营越来越需要数据的辅助，这要求工作人员具备一定的数据素养。

首先，数据解读与应用。数据解读与应用早已在策划、运营岗位施展拳脚，借助无监督机器学习来挖掘用户历史行为、产品评价，进而获悉用户习惯，获取用户对产品和服务的态度早已成为京东、阿里巴巴等互联网公司的基本操作。策划、运营等岗位是后方数据反馈与前方产品宣传的连接点，工作人员需要在技术部门提供的数据基础上总结用户特征、发现用户痛點、分析用户情感，进而辅助活动策划、产品营销。此外，金融、房地产等企业的微博、微信、APP已成为集产品宣传、功能查询、售后服务于一体的信息集散地。新媒体后台有大量基础数据，如粉丝增减量、内容点击率，需要熟悉互联网运行规律和具备数据思维的传媒人才分析与应用，从数据中发现问题，并借助网络热点、大号资源实现文案撰写、话题引爆、病毒传播，从而帮助企业运营。

其次，数据关联。数据关联是借助已呈现数据来判断行为、话题、热点未来走势的数据应用。百度、字节跳动等以搬运和传输信息为特点的公司经常需要技术部门对数据进行网络分析，以测量信息传播过程，运营人员需要借助监测数据追踪热点话题、预测信息流行度、判断节点传播力，进而发现并邀请专家进行内容创作。对商业项目而言，还要做到发现活跃用户、预测购买潜力，最终帮助企业维护客户与产品营销。可见，传媒行业的智能化水平越来越高，因此人才需要具备基本的数据素养。

（二）数据产品制作

目前，数据产品已在各个领域崭露头角，并越来越受人们追捧，最为突出的是数据新闻。数据新闻具体包括计算驱动的新闻报道与可视化驱动的新闻报道。计算驱动的新闻报道在社会、经济新闻中应用最为普遍，它要求记者与编辑具有抽样调查与数据处理的能力，以完成主题选择、信息采集、信息表现、新闻检查等工作。可视化驱动的新闻报道能够利用最小的空间，实现最佳的视线移动与鼠标滚动效果，是一种高效的新闻报道方式，它要求编辑与记者具备思考数据的能力和展示数据的技术，必要时还要与设计师和数据分析师展开协作。

此外，舆情监控已经能够利用数据对社交帖子进行监测，进而掌控用户在事件发展不同阶段的情感倾向，预测舆情传播走势，从而帮助平台引导舆论。新闻领域外的公共传播领域，可视化呈现是岗位最需要的技术，拥有图表设计、数据可视化、VR等元素的数据产品在文案策划、网页设计中越来越被重视。因此，人们对挖掘事实与真相的追求在不断推动传媒人才顺势发展，提升自身素养。

二、教育界对新闻传播人才数据素养的培养仍在起始阶段

课程设置是人才培养的蓝图。传播学者周茂君通过对55家新闻传播院系调查，发现82.42%的院系在近年增加了新媒体技术类课程[2]，可见各高校已意识到培养技术人才的重要性。但由于数据素养需求在传媒市场出现的时间较短，教育界对新闻传播人才数据素养的培养仍处在起始阶段。文章从2017年教育部公布的第四轮新闻传播学科评估结果中抽取排名前30的高校新闻传播院系，对其2018年后的人才培养方案进行文本阅读，梳理各高校数据课程的现状。

（一）数据课程缺失

数据课程缺失主要表现在两个方面。一方面是数据素养不在人才培养目标体系中。文字写作、运营管理、技术使用、创意设计是新闻传播学科的培养基础，数据课程的缺失证明底层人才培养逻辑未发生改变，人才输出以目前市场需求为导向，不具有市场前瞻性。如深圳大学的广告学与新闻学专业没有涉及数据的课程设置。另一方面是数据素养在人才培养目标中有所体现，但课程设置却体现不足。這说明高校开始有意识培养学生数据素养，但由于体系构建、师资配备仍不完善，因此该项工作刚刚起步。如在上海交通大学传播学专业的人培方案中，将“具有一定的计算传播、数据挖掘及可视化能力”列为人才能力培养目标，但专业课程中却没有设置数据课程，虽然通识课有工程科学与技术课程模块可供选择，但只要求最低2学分的修课量不足以支撑数据素养的形成。

（二）数据课程不成体系

数据素养由数据思维、理论、应用技术与伦理构成，课程设计应全覆盖，但是大部分院校的数据课程设置残缺不全，多以“思维+理论”“理论+应用技术”“思维+应用技术”的组合模式出现。数据课程不成体系，导致知识形成不成系统，加之院校严重缺乏数据库支撑数据训练，东鳞西爪的信息在学生头脑中拼凑不出数据辅助信息生成与传播的整体工程图。

华中科技大学的传播学专业在系统性方面考虑较为周全，通识必修课程设置了计算机与程序设计基础，学科基础课程设置了概率论与数据统计、人工智能与数据科学、数字传播技术基础等，学科选修课程设置了C语言程序设计、Python语言、传播统计学、数据挖掘等，横向类别设置较为合理，纵向层次划分较为分明。

三、制定包含提升数据素养的新闻传播人才培养方案

（一）人才培养目标的理念革新

目前一级学科计算机已出现了数字媒体技术、数据科学与大数据技术等专业，多以培养算法工程、数据应用开发、大数据技术软件人才为主。传媒行业作为数据科学受惠领域之一，新闻传播应负责培育能够进行数据结果分析与利用的下游人才[3]。

首先，区别于计算机专业多围绕软件编程、网络与数据库管理设定的培养目标，新闻传播人才培养目标应着重围绕数据结果的线索挖掘、可视化呈现、运营策划、效果评估来制定。其次，区别于传统新闻传播多着眼于文字、音视频的采、写、编、评、制作、策划、管理设定培养目标，新文科背景下新闻传播的培养目标应转变为文字、音视频、数据的采、写、编、评、制作、策划、管理，增加了数据素养维度。在原有新闻传播培养目标基础上，应培养具有数据采集、分析、可视化、管理能力的，拥有新闻传播文本、用户情感、网络关系数据分析技术的，能够胜任单位策划、运营、记者、编辑等岗位的高层次人才。

（二）教学目标的变革

新闻传播人才教学目标可围绕思维、理论知识、应用技能、情感收获四个维度来制定。

首先在思维层面，以提升数据素养为目标的教学应要求学生了解计算机数据应用的基本逻辑；熟悉数据分析在线索挖掘、选题策划、内容制作、信息传播中的辅助作用；掌握互联网环境下社会网络运行基本规律；具备利用数据解决问题的理念等。其次在理论知识层面，应增加以下几点要求：掌握统计学基本知识；掌握计算机程序基本知识；了解算法在各领域的应用；熟悉数据处理方法。再次在应用技能层面，着重强调技术能力的培养，如数据产品编辑能力、数据产品设计能力、数据产品营销能力、数据产品管理能力。最后在情感收获中应培养媒体责任意识、服务大众理念，具备数据隐私保护基本常识等。

提升数据素养主要是为了培养具备专业技术的传媒人才，以匹配日益数字化的传媒岗位，所以数据技术应用是教学目标的重点。网络与新媒体、出版学、广播电视学、广告学、传播学、新闻学在内容生产业务方面应培养学生用户画像分析能力、产品内容创作工具的综合运用能力、产品数据分析能力、信息可视化呈现能力，以及AR、VR等智能产品内容编辑能力。在策划运营业务方面应培养学生的用户习惯挖掘能力、用户情感分析能力、互联网数据应用能力、产品营销数据分析处理能力、数据预测能力。此外由于数据新闻对数据的成熟应用，还需培养学生新闻数据采集能力、与新闻机器人协作能力、物联网新闻等多种智能新闻制作能力。

（三）建设提升数据素养的课程体系

首先高校要制定具有前瞻性的培养计划，其次积极建设以技术为导向的课程体系。在通识课程中，需要设置统计学、逻辑学、社会科学研究方法等课程，此类课程能够培养学生的数据分类、联结、计算思维。专业基础课程需要设置计算传播学、社会网络动力学、算法新闻学、数据解读等课程，该类课程从理论出发，讲解大数据挖掘、处理、建模的基本原理和方法，借助经典案例的设计理念、数据来源、呈现技术、优缺点，将心理学、广告学、经济学中有关数据分析的理论聚合，以帮助学生进行数据结果解读。专业核心课程应着重培养学生使用数据工具的能力，如数据新闻、数据分析与信息可视化、数据抓取与清洗等，以帮助学生掌握数据新闻制作流程中的数据操作，熟练使用数据应用与可视化软件Echarts、Python，该类工具是搭载学生通往数据分析、辅助机器写作领域的直通车。此外，在专业选修课中可增加如数据库、智能传播、视觉传播等课程来拓展学习范畴，培养数据综合素养。以上只是大致的课程设置方向，各高校应结合自身定位与办学特色，制定更加符合自身实际情况的数据素养课程。

四、结语

在传媒行业中，无论是内容生产还是产品运营，数据的辅助角色越来越重要，传媒岗位也已逐渐显现出对具备数据素养的人才的需求。高校是传媒人才输出的重要阵地，人才培养方案的制订要以区域经济发展与职业岗位需求为风向标，因此新闻传播教育应具有前瞻性，积极建设技术导向型的人才培养目标，将数据思维、理论、技术、伦理观的培养贯彻到教学目标中，构建具有层次的技术导向型课程体系。

参考文献：

[1] 刘蒙之，刘战伟.中国传媒人才能力需求研究报告[M].北京：中国社会科学出版社，2018：14.

[2] 周茂君，罗雁.我国新闻传播学本科专业核心课程设置研究[J].现代传播，2019，41（8）：158-159.

[3] 李雅筝，周荣庭.智媒时代编辑出版人才培养的理念革新与技能重构[J].出版广角，2020（2）：25-29.

作者简介？马月飞，硕士，讲师，研究方向：社会化媒体中用户行为分析。？？王天雨，硕士，讲师，研究方向：新闻实务。