大数据背景下新闻业发展转型路径探析

吕 丽

（青岛理工大学 山东266000）

大数据作为基于互联网生成的海量数据，正在推动新闻业生态的重构，新闻生产系统、新闻传播渠道、新闻接受终端、用户思维都发生了较大变化。依托大数据和人工智能，新闻生产主体更加多元，新闻传播渠道更加丰富，新闻受众主体性更加凸显，新闻传播效果评估更加有据可依。各地区都在探索新闻业转型发展的新模式，媒体机构全力打造融媒体“中央厨房”，依托强大的媒体资源数据库进行新闻再生产。新闻业在探索新型媒体结构的过程中，难免受技术局限、理念滞后、人才瓶颈等问题影响，新闻内容是大数据技术服务的关键，用户思维是新闻业发展的重要依据，提升用户体验仍是新闻业转型发展亟待突破的难题。大数据背景下新闻业转型发展应兼顾数据、人才、受众、社会媒体等多个维度。

一、推动新闻业数据化和智能化发展，革新人才库及数据资源库是关键

从计算机辅助新闻报道发展至今，分析算法和数据的创新技术对新闻业发展的价值日益凸显，人工智能新闻在对传统新闻业带来机遇的同时，数据吞噬危机及信源考证问题也随之出现。挑战与机遇并存，应辩证看待大数据技术和理念对新闻业发展的影响，人才结构革新和创新应用数据资源库尤为重要。无论是传统新闻媒体还是新媒体，新闻生产机构谋求长足发展都应主动掌握大数据技术，培养大数据新闻人才，克服大数据购买及使用的渠道限制，根据自身标准和需求建立具有特色的数据库，加强媒体资源库建设，并且辅以相应的管理机制为新闻生产服务，从而推动新闻业数据化和智能化发展，

掌握了大数据技术并不意味着拥有了大数据思维，大数据思维与具有确定性和因果关系的“机械思维”不同，相对于机械思维依托少量数据更强调事物间因果关联的定性特点，海量数据的应用使得新闻的确定性更加难以实现，大数据思维也不只是依托数据进行分析报道的能力，更是发现新问题，探及新闻本质的抓取能力。依托大数据进行新闻报道要求新闻从业者具有大数据思维、相关技术储备和新闻专业素养，一个新闻主题往往涉及媒体报道数据、政府官网数据和网民互动平台数据，从业者不仅能够从众多数据中挖掘和分析数据，尽可能接近新闻真相，同时又能恰当运用数据来发现故事和挖掘意义，在数据呈现方面给予受众更好的阅读体验。虽然大数据技术支持下的机器人写作正在财经、体育类新闻报道中发挥独特作用，让新闻的“真实再现”更具沉浸性，但新闻报道仍需秉承新闻价值标准，同时兼顾情感分享和意见交流。而大数据新闻生产的交互性叙事和可视化思维，是传统新闻从业者所欠缺的，因此业界亟需培养既具有传统新闻采编能力，又具有大数据思维的多面型人才。

大数据时代提升新闻竞争力的重要类型是预测性数据新闻报道和数据调查式深度报道，而数据创新能力则是大数据新闻竞争力可持续发展的关键。国际上很多大型数字媒体定位为调查性报道媒体，在各类媒体形态竞争中拔得头筹。在内容及技术层面，融媒体已经成为新闻业发展趋势，南方都市报、人民日报等媒体的客户端、微博、微信平台的新闻内容生产已经不再局限于纸媒内容的复制，而是更加注重新闻产品的多媒体表达、数据可视性挖掘以及新闻再生产的个性化。在新闻竞争更加注重产品创新和个性化报道的背景下，单纯依靠数据机构支撑大数据新闻的报道，不利于新闻业的创新发展及新闻报道样态的革新。在利用第三方机构进行数据采集或者以互联网公司数据作为新闻内容的同时，应重视媒体自身数据库建设。美国国家公共电台注重培养编辑记者的数据库编织技能，十分重视媒体自有资源的数据化和数据系统建设。国内各新闻机构应主动利用IPTV、OTT等收视终端及新闻机构的新媒体平台——微博、微信和新闻客户端等，采集跨平台互动行为和情感态度等数据，通过开发具有本机构特色的数据库，形成独特的竞争优势。此举可以避免各家新闻媒体报道同质化，促进新闻报道的分众传播和定制化传播，推动新闻深度解读的形象化和可视化，不仅为大数据新闻报道拓展了资源，同时也有利于新闻平台自身信息资源的整合。

二、借力信息N级传播，充分发挥社会化媒体的矩阵传播效应

全媒体时代，新闻业生产机构已经打破了传统媒体独占新闻生产链的格局，新媒体通过终端产品和新闻定制服务扩张到内容生产领域，而社会化媒体也通过即时新闻的分享满足了受众的新闻需求。传统新闻媒体与新媒体的联姻已经成为业界常态，融媒体新闻发展势头正好，但是社会化媒体与专业新闻生产的合作仍有很大拓展空间。通过“数据化精确制导”可以运用人工智能技术把内容输送到算法推荐平台，以实现精准的新闻分发，而新闻精准分发的重要传播路径便是社会化媒体。新闻业发展应更新观念，大胆创新，推动社会化媒体与专业新闻媒体融合，建设社会化媒体矩阵，与专家、非政府组织及社交媒体平台等共同承担新闻媒体报道事实、引导舆论、环境监测等职能。

社会化媒体功能强大，可以细分为视频分享、即时通讯、RSS订阅、微博等，在企业品牌运营与推广中已经有较为成熟的操作模式，可以促进品牌认知、制造轰动效应、增加传播流量、提升用户忠诚度。从传播效果角度来看，社会化媒体因为其基于社会关系和信息分享的传播机制，更有利于实现N级传播效果，传播者只要做好信息源与一级传播对象的对接，便会自然引爆信息量的周边传播，而传播过程中会有N个传播信息和加工信息的自媒体，享有信息选择权的同时也履行了编辑职责，形成阅听社群。在社会化媒体的N级传播机制中，“用户创造内容”和“消费者产生的媒体”有助于专业新闻生产的理念革新。一方面，通过采集N级传播过程中的数据，可以评估新闻的流量及流向，而新闻传播过程中的信息再加工包括评论、配图、补充性新闻等内容，这些也是进行效果评估的重要指标，有利于提升专业新闻生产的传播效果。另一方面，专业新闻生产机构应搭建自身的社会化媒体矩阵平台，提升用户黏度。第一阵营是需要深度运营的微信公众号、微博平台和新闻APP开发，作为新闻用户的直接接触信息源，通过用户关注、圈粉、分享等行为提升新闻信息的知晓率和关注度。同时通过社会化媒体可以采集用户的意见和反馈，借此生产更优质的新闻内容。第二阵营是建立新闻视听的网络转化平台，尤其是新闻短视频和新闻直播平台。传统媒体新闻的权威性和信息量都是其固有优势，但是面对网络碎片化的信息传播冲击，也应顺势而为，充分利用网络直播和短视频的直观性、即时互动性和沉浸代入感，加强不同渠道传播资源的共享，增加用户参与度，促进新闻报道的影响力提升。第三阵营是优质自媒体平台及社群运营，推进新闻品牌建设。新闻报道竞争激烈，很难产生独家新闻报道，而新闻内容深加工及独特视角评论则有助于打造新闻品牌的特色标签。可以通过优质自媒体平台的推荐展示，培养新闻阅读的忠实粉丝，通过区域化用户社群运营提升新闻用户的社群归属感。

三、依据受众新闻需求，实现新闻个性化定制和精准传播

大数据背景下新闻业发展更加重视“用户体验”，为了采集新闻用户行为，国外很多媒体在大数据应用方面有所创新。赫芬顿邮报的记者通过“Omniture”的可视化界面可以获取网站浏览数据和页面阅读流量变化、推荐新闻的渠道等信息，金融时报使用“Lantern”特制数据可视化工具，它能够将用户表现量化成数据的形式，不再单单地呈现页面阅读量，而是展现一些更有意义的数据，例如用户的页面停留时间、重复阅读率、单位访问的阅读量、用户评论数量等。BBC使用“Chartbeat”等第三方分析工具，始终对用户数据高度关注并逐渐深入“数据引导决策”的观念。新闻业发展可以依托大数据、云计算对用户需求进行严谨分析，以受众需求为导向，构建新闻信息定制、交互和更新的机制，实现新闻生产端和需求端的有效对接。而研发媒体自身独特的数据采集平台是转型发展的重要趋向。融媒体时代，新闻受众更加注重新闻阅听的自我空间和独特体验，利用碎片化时间进行新闻阅听也成为主流，新闻客户端等媒介平台可以通过技术手段帮助用户在信息大潮中找到自己想要阅听的新闻内容，从而实现个性化定制。不同媒体面对受众类型有差异，采集信息需求不同，依靠不同的数据采集平台可以有效避免媒体报道雷同现象发生，而这种基于用户需求的个性化新闻定制不仅可以提升新闻受众的满意度，还可以提升定制用户的媒体忠诚度，同时将新闻定制与人际传播进行结合，通过人际推荐增加新闻平台的用户量。

（一）在制作层面，根据用户需求制作新闻可以增强分众传播效果

利用各种技术手段可以采集受众的视听行为，包括碎片化阅读、快速浏览、停留时长、互动传播等，在此基础上制作适用于终端新闻阅听的新闻内容，开发提升用户阅听体验效果的辅助功能。在青岛上合峰会前夕中央电视台总台台长慎海雄访问了俄罗斯总统普京，此次新闻采访制作充分体现了受众需求，通过两台5D设备为新媒体平台拍摄新闻素材，充分考虑了新媒体接收终端与传统电视端的差异，制作了《有一种“网红”叫普京》《克宫采访相册》《这是一份来自普京总统的签名礼物》三则竖版视频，将采访精华内容进行了精编，充分满足了受众碎片化阅读、快速浏览和互动需求，图文视频新闻5小时播放量破百万，24小时话题阅读量超过7000万。同时央视新闻客户端新闻团队还通过一图多解、H5页面、独家微视频解读、原创特稿等深挖了传统新闻访谈中不能展现的信息，让新闻信息量更大，新闻内容和新闻人物更具形象化和立体化。

（二）在传播层面，结合受众群体阅听习惯建立分众数据库，针对不同人群设定不同的新闻主题，进行差异化传播

依托大数据技术应综合运用多种新媒体传播形式，开展用户新闻个性化定制业务，进行新闻分类别推送。以慎海雄采访普京这条新闻为例，央视客户端在传播过程中，针对新媒体用户开设了微话题、动态直播窗口及H5页面推送等，吸引了不同用户参与到新闻传播过程中，“我有问题问普京”这一话题引发了超过2400万的受众参与互动。根据对用户的阅听习惯和行为采集的大数据，甄别用户的新闻喜好类别，根据不同标准对用户进行分类，从而有针对性地进行推送，同时为受众提供多元化内容及渠道选择，受众也可以通过新闻平台定制自己感兴趣的新闻内容，在新闻主题、新闻推送形式、新闻阅读模式等方面进行自主选择，形成自己的个性化新闻界面。

（三）在效果层面，加强新闻效果反馈渠道建设，注重关键指标分析

加强用户新闻阅听的反馈数据采集，建立新闻到达率、认知率、影响力、辐射量等指标的数据分析机制，同时为提升新闻报道的传播力和影响力，设定新闻客服加强与受众的及时互动，一方面对已发布新闻答疑解惑、深度剖析和信息量扩容，另一方面采集新闻线索，实时互动审核新闻要素和研判新闻价值。新闻与受众间的深层互动和情感化互动，可以让新闻阅听更具“人情味”，提升新闻用户的满意度及忠诚度。个性化新闻定制和精准传播不能依赖数据算法进行千篇一律的新闻推送，应根据受众喜好变化进行全方位多元化新闻信息推送，增强受众新闻定制自主权，而不是被动接受算法推荐的模式化新闻，使新闻生产、传播与接受链条更加契合和长效发展。

大数据背景下智能化新闻、虚拟现实新闻、大数据新闻等获得了跨越式发展，新闻业生产机制、传播理念和产品形态都随之发生变化，在转型过程中，新闻业不能受制于大数据思维，一味追求革新，大数据技术的应用并不能完全替代传统新闻传播规律，作为具有权威性、公开性和影响力的新闻内容资讯仍应以内容为本，遵循新闻价值规律，防止因人工智能过度使用而致使新闻效度下降。人才库建设、媒体资源库建设、新闻个性定制模式建设、社会化媒体矩阵建设等有助于提升媒体传播力和影响力，从而推动新闻业的转型发展。■