大数据背景下数据新闻发展趋势探析
作者：杨嘉宁
来源：《传媒》 2019年第10期
摘要:大数据技术为新闻传播行业的发展注入了新活力,可视化新闻报道形式已赢得受众的广泛青睐。本文从当今数据新闻的突破性进展和存在的根本问题两方面进行阐述,旨在分析大数据技术在独家报道和深入报道中的重要作用,并指出当代新闻工作者应具备何种职业素养,促进大数据与新式新闻业紧密结合,最终对如何提升大数据新闻的新闻价值提出自己的观点,为我国数据新闻发展建言献策。
关键词:大数据时代 数据新闻 新闻价值 可视化
大数据技术为新闻传播行业的发展注入了新活力,通过对大数据的整理和分析,新闻工作者可透过现象深入挖掘新闻事件本质,并在专题报道中以可视化形式向受众清晰呈现,这种报道形式已经越来越受到受众的青睐。
一、大数据时代数据新闻的突破性进展
(一)预测性报道更加精确
随着大数据技术在新闻领域的实践不断深化,数据新闻的目标已经从准确转向精确。基于大数据的云计算分析,新闻工作者可以找出各个变量之间的因果关系,并依据定律推测出事物潜在发展规律,从而形成具有较高价值的独家新闻报道。
1.幂律定律广泛存在。艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西曾在《爆发》一书中提及幂律定律。幂律定律指出,人类行为符合幂律分布,即看似偶然的人类活动有着更深层的联系。该定律强调,这种深层次联系需要排除大事件和大人物的干扰,因此必须保证拥有足够的数据来确保幂律定律的准确性。这一定律为数据新闻报道提供了理论支撑,为数据新闻报道探究人类行为规律开拓先河。
2.数据让追踪成为可能。随着各类手持移动设备的迅速普及,人类的一举一动都暴露在移动设备的监控视线。一些互联网公司可以通过用户的手机授权达到监控目的,海量数据则由此传输至公司数据库。可见,新技术使得数据的获得模式由单一静态收集转变为静态获取和动态获取相结合的模式。通过大数据方式收集来的数据客观性已经远胜于传统手段。
3.独家报道的新路径。随着媒体数量的不断增多,独家报道成为各大主流媒体争夺新闻市场的一个主要手段,而获得独家报道的重要方式则是对新闻事件发展趋势进行合理化预测。通过对大数据的分析,新闻媒体能够及时了解受众的关注热点,并通过云计算分析新闻事件的发展趋势,及时做好采编准备,以最快的速度发布独家报道。独家报道属于明显的“媒体卖方市场”,受众为满足其信息需求,很可能会为此购买新闻产品或下载资讯类APP。受众规模的扩大,媒体的广告收入随之提升。
4.避免集合性行为的有效形式。巴拉巴西在《爆发》中同时提到,幂律定律出现,爆发点就会出现,所谓爆发点就是人类行为实施的时间节点。对于集合行为,学者郭庆光在《传播学教程》中认为,集合行为是指在某种刺激下产生的非常态社会聚集行为。在全媒体时代,这种社会刺激是一种由量变到质变的过程,因此对网络倾向的分析至关重要。大数据技术可以对集合行为的爆发点进行精准预测,并通过数据新闻的形式进行报道,引起人们对报道对象的关注和重视,促进其调整相关行为,从而达到避免群体极化的最终效果。
(二)数据新闻采编流程的突破性进展
1.零采访得到实现。新闻采访在深刻性方面制约新闻写作,甚至决定了新闻稿件的真实性。在数据新闻的采写中,记者扮演的是技术岗位与内容产业之间的桥梁角色,也就是说记者既要能采写数据,又要采访人物。“零采访”在传统新闻里是不存在的,而在数据新闻的制作过程中,采访对象由人转变为数据,并在数据整理、分析和可视操作之后,以数据新闻形式呈现在读者面前。
2.专题报道更加深刻。专题报道是对现实生活中某些典型的新闻要素进行深入系统而又生动反映其发生、发展、结果及影响的全过程,揭示其对社会深层次的影响。专题报道对报道的深刻性有着较高的要求,新闻工作者需要对报道对象进行深入挖掘,探究其本质。大数据技术可通过分析事物内在联系,辅以可视化图表加以呈现,使得读者能通过可视化图表对新闻事件的成因和本质影响有更深刻的了解。通过定量分析,专题报道能够更加客观和全面,通过文字和图表配合的形式,受众能够更好地理解新闻事件。
3.人工智能推动数据新闻生产。早在2007年,美国Automated Insights公司就开始为美联社编写新闻稿件,其人工智能系统拥有超过3亿套模板,形成不同新闻体裁。凭借这一技术,该公司在2013年就生产了3亿多篇新闻,2014年其产量高达10亿篇。在我国,2015年9月,腾讯财经率先推出自动化新闻写作机器人“Dreamwriter”,该系统仅用不到一分钟的时间就写出了一篇完整的报道;同年11月,新华社写稿机器人“快笔小新”正式上岗,其专长是撰写体育赛事中英文稿件和财经信息稿。人工智能以其高效率优势逐渐活跃在全球新闻传播领域,其功能也随之不断趋于完善。因此,笔者认为,在未来的新闻撰写过程中,人工智能可集数据分析师和新闻工作者双重身份于一身,创造出图文并茂、内涵丰富的数据新闻报道。
二、全媒体背景下我国数据新闻的突出问题
(一)数据新闻制播问题
相较于发达国家,我国数据新闻起步晚,发展不够充分,新闻从业者数据素养也相对较低,数据水平不高使得数据新闻成为假新闻的“重灾区”。
1.数据缺乏权威性和可靠性。数据来源的权威性和可靠性决定了数据计算结果的准确性,从而影响新闻报道的真实性和新闻质量的高低。因此,新闻工作者必须在可视化图表上标注数据来源,方便读者随时查阅,鉴别数据来源是否权威。由于部分新闻工作者缺乏对权威数据定义的理解,随意选取互联网数据作为新闻来源,这种问题在新媒体平台上尤为常见,数据来源把关缺失,导致受众受到数据新闻的影响而做出错误的价值判断。
2.小数据新闻仍为主导。大数据分析是否精准的最主要因素是数据是否足量,统计数据不足的新闻只能称为小数据新闻。小数据新闻在我国数据新闻中占比较高,这类新闻因统计数据过少,样本本身不具代表性,加之抽样调查方法不科学,最终生成假新闻。而读者无法把控数据采集量,因此无法推断数据新闻是否可信。
3.数据新闻缺乏时效性。由于记者采集、整理、分析数据需要大量时间成本,并要仔细斟酌可视化新闻的表达形式,导致数据新闻时效性较差,滞后性较强,容易“新闻”变成“旧闻”。另外,数据新闻擅长讲述宏观的规律性故事,因而在一定程度上降低了对时效性的要求。
4.深度报道较为罕见。深度报道要求记者从细节出发,挖掘新闻事件本质。然而,我国数据新闻往往过于苛求制作形式,尝试以别样的新闻生产方式博取受众眼球。这种数据新闻虽能带来一时经济效益,但当受众失去兴趣时,这种形式化的新闻也将走向没落。因此,唯有保证内容质量,才可在新闻竞争中保持经久不衰的地位,这要求数据新闻通过大数据分析技术挖掘新闻事件的本质,由浅入深地探究新闻事件本质,把握事件脉络,图文并茂地讲述故事。
(二) 大数据时代的信息安全问题
大数据技术在带来便利的同时,也带来了较为严重的社会问题,如个人隐私泄露等。
1.无处不在的数据信息系统。在大数据时代,APP应用经由个人授权收集信息(包括个人绑定的身份证号和手机号等),并能记录用户操作行为,从而轻松获取海量用户数据,并通过大数据分析获取独家的商业机密。一些不法分子甚至通过恶意链接或木马病毒等方式窃取个人信息,实施犯罪。
2.数据采集的伦理法规不够健全。我国《》第四十条规定了公民的通信私密与安全受法律保护。工信部颁布的《电信和互联网用户个人信息保护规定》,第一章便阐述了其立法目的——保护电信和互联网用户的合法权益。然而,这些法律法规缺乏执行力,对违法者的惩罚较轻,导致侵犯公民信息安全利益的违法分子更为猖獗。基于此,我国在制定法律法规时要注重保障公民个人信息安全不受侵犯,并加大对违法分子的刑事和民事处罚力度,同时要细化相应法规,依据违法行为的变化不断扩充相关法规的细则。
在数据采集的伦理方面,我国新闻界尚未形成完备的规范体系。笔者了解到,目前一个较为普遍的观点是,将对外公布的数据定义为可以随意获取的数据源。有关学者认为,记者在采集数据新闻的过程中,应向非网站上的数据来源发送请求,在获得同意后方可继续进行数据采集工作。笔者认为,新闻工作者应自觉树立维护公民隐私的职业道德准则,决不为一己之利侵犯公民的合法权益,当公民隐私与国家根本利益产生冲突时,记者应依据相关法律法规,在相关部门授权或批准后进行数据采集工作。
三、提升数据新闻核心竞争力的手段
1.增强数据新闻的交互性。数据新闻的可视化传播使得传者和受者的角色可以相互转化:受众不再只是被动的接收资讯信息,媒体也不再只是权威的信息发布机构。针对数据采集过程来说,数据的来源可以更多地依赖用户提供,例如网络问卷调查,甚至是用资金鼓励受众收集数据,鼓励用户以多种形式实现数据可视化。增加数据新闻互动性的另一个主要手段是设置评论区,媒体可以整理受众对已发布新闻的看法,并深入研究制定数据新闻的修改意见,从而打造形式新颖、新闻价值丰富、用户喜欢的独家报道。
2.紧跟热点生动叙事。在注意力经济时代,紧跟热点,能够有效吸引读者,对热点新闻进行可视化操作,有助于使受众在较短时间内更为清楚地理解热点新闻。数据新闻工作者要学会生动叙事,注意叙述的来龙去脉和叙事逻辑,并在此基础上提升数据新闻的趣味性。
3.找准受众投其所好。新闻能否吸引受众很大程度上在于其是否为受众所需,通过大数据技术,找准受众所好,实现个性化推送,将信息推送到最感兴趣的受众面前,例如,最关心养老保险并轨专题报道的受众肯定是事业单位在岗员工和公务员,最关注高考取消文理分科报道的受众必定是高考考生和家长。此外,依据受众的文化程度和理解能力,处理成方便理解的文字和图表,而不人为地设定阅读门槛。
4.手机数据新闻的可视化特征。智能手机具有体积小、功能齐的优点,因而受到世界各国人民的青睐。然而,以手机为媒介进行数据新闻呈现也有不足,如由于手机阅读方式碎片化不利于读者深入理解和思考等。因此,在设计通过手机呈现的数据新闻图表时,首先要降低可视化新闻的理解难度,使内容呈现一目了然。其次,在处理多图报道同一事件的数据新闻时,要注意各图的内部逻辑关系,使得读者能快速掌握新闻事件的发展走势,避免产生理解偏差。
5.提升新闻从业者的数据素养。要想数据新闻有深度,新闻工作者必须在具备强大业务能力的同时,对大数据技术稔熟于心。数据素养具体包括数据采集、处理、统计、分析、挖掘数据价
值、数据可视化呈现等方面。由于新闻从业者大多文科背景出身,对大数据算法难以完全理解,因此,各媒体应成立专门的数据分析团队为数据新闻发展注入活力。
作者系华东师范大学传播学院硕士研究生
参考文献
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