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大數據在融合新聞生產中的應用独平二中二

2020-01-28 12:31   来源:未知   作者:admin

  白小姐中特网337722com如何查自己电脑bios。:互聯網的快速發展將人類社會迅速引入信息時代,新聞生產的方式隨之更新,媒介開始呈現融合發展態勢。在信息過剩的今天,大數據的出現與發展顛覆了傳統新聞生產模式,為融合新聞生產提供了新的思路和形式,在內容和表現形態上擴寬了新聞的深度與廣度。本文以2016年美國大選的融合新聞報道為例,具體分析大數據在融合新聞生產中的具體應用與呈現方式,總結其區別於傳統新聞報道的特點、存在的問題和未來可能的發展方向。

  近年來,“融合新聞”日益成為新聞報道的發展方向,針對融合新聞報道的研究也逐漸豐富和深入。融合新聞是從應用新聞學的角度對媒介融合發展的研究,又稱“多樣化新聞”,主要指利用多媒體手段進行新聞傳播活動。

  根據美國西北大學教授裡奇•高登(Rich Gordon)的劃分,作為多種媒介介質匯流的媒介融合包括5個層次:所有權融合、策略性融合、結構性融合、信息採集融合、新聞表達融合。前三個層次是宏觀融合層面,后兩個層次則是媒介融合操作過程中的新聞生產與呈現方式,具體表現就是“融合新聞”。它是媒介融合的“終端新聞產品”,具有新聞業務整合化、新聞載體數字化、視覺傳達多樣化等特點。

  隨著融合新聞的發展,大數據的出現與發展顛覆了傳統新聞生產模式,為融合新聞生產提供了新的思路和形式。大數據在內容和表現形態上擴寬了新聞的深度與廣度,也增強了其可讀性和可視性,並對未來融合新聞生產提出了更高要求。

  大數據(big data),泛指巨量的數據集,具體來講,是指無法在一定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,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

  在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中,大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。IBM提出大數據具有5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。

  大數據之所以被稱為“大”,首要原因就是數據體量巨大。其數據來源極為廣泛,既有人們每日媒介使用,尤其是社交媒體數據,也有政府數據和企業數據,還包括醫院、學校、銀行等社會基礎機構,這就為新聞生產跨界合作提供了基礎。

  在已有的大數據結合新聞報道的融合新聞生產中,比較常見的是基於政府大數據的融合新聞報道。諸如歷年的春運報道,鐵路局提供春節前后交通數據,媒體負責專題制定和新聞制作﹔又如近年來霧霾問題報道,將氣象局歷年空氣質量數據進行整理、分析、挖掘,用適當的新聞呈現方式進行報道。

  利用大數據,更能以事物的關聯性作為預測未來的基礎,啟發新聞策劃更多地關注文本和社會現象之間的相關性,策劃出更有社會意義的報道,編排出更具傳播效果的版面或專題欄目。這要求新聞媒體在注重建立自身的數據庫和數據傳輸渠道的基礎上,加強與其他數據提供平台的合作,不僅降低數據獲取和挖掘的成本,也能在合作中迸發新的靈感。

  近年來,大數據這個概念愈發炙手可熱,國內外媒體都創作了許多優秀數據新聞作品。

  本文計劃採用個案研究法,通過對具體案例進行分析,研究大數據在融合新聞生產中的具體應用與呈現方式,總結其區別於傳統新聞報道的特點,探討其存在的問題,未來可能的發展方向。

  在案例選取方面,基於數據體量大、數據來源廣泛、呈現形式多樣等標准,本文最終決定選取2016年末的美國總統大選作為研究案例。

  歷次美國總統大選是世界范圍內最受關注的話題之一,全民投票的大選形式所形成的海量數據為利用大數據進行新聞報道提供了良好素材,而美國大選本身又是極具重要性、時效性的新聞話題,因此,大選投票日當天,國內外多家媒體進行了數據新聞報道,進行實時票數統計。

  本文選擇國內的鳳凰網和國外的CNN(美國有線電視新聞網)兩家新聞媒體,從數據更新、數據處理能力、數據呈現形式等方面進行分析,比較兩者利用大數據進行融合新聞生產的方式、特點、存在的差異,並探尋差異形成的原因。

  鳳凰網美國大選實時票數統計()是鳳凰網針對2016年美國大選特別制作的網頁,實時跟進各州開票進度。CNN的美國大選結果()則在官網Politics欄目下開設Election Results,跟進每個洲的開票結果。

  盡管網頁數據更新要跟著各州開票結果的更新而動,但相比而言,鳳凰網的更新頻率比CNN官網更高,在開票最后階段,鳳凰網的開票數據領先於CNN,更先一步確定了特朗普的勝局。

  事實上,美國大選總票數為538票,先獲得270票者勝出。11月9日當天,計票結果為特朗普306票比希拉裡232票,隨后綠黨候選人吉爾·斯坦(Jill Stein)要求重新計算威斯康星州、密歇根州、賓夕法尼亞州票數。美國聯邦法律規定所有重新計票必須在大選后35天內,即12月13日之前完成。12月7日,美國密歇根州地方法院院長叫停重新計票。至12月13日,僅威斯康星州完成了重新計票。

  鳳凰網將密歇根州統計狀態標注為“進行中”明顯不合事實,可以推斷最后一次更新在密歇根重新計票被叫停之前﹔CNN的威斯康辛州票數統計更新至11月28日,盡管重新計票結果依然為特朗普勝出,也表明CNN並未跟進重新計票的進度。

  基於以上原因,鳳凰網在最終票數統計中扣除了密歇根州的16票,顯示特朗普290票比希拉裡232票,與最終結果產生了准確性上的偏差。

  此外,美國大選開票當日,鳳凰網的票數統計曾出現波動,特朗普的得票數在200票前后時出現票數下滑,這是由於票數統計未完,鳳凰網就進行了過早的獲勝判定,而最終結果產生反轉。CNN的更新雖慢,基本是在某洲票數全部統計結束之后才進行數據圖的修改。

  在各州票數細節的統計上,鳳凰網提供該州的總票數、計票狀態、雙方票數百分比和已開選票百分比(僅在開票過程中呈現)﹔CNN在首頁顯示類似的信息,然而點擊各州將打開新網頁,講呈現該州具體的投票結果,包括其他候選人票數和各郡(縣)、市票數。

  在全美票數統計的過程中,CNN不僅以行政區域劃分,也從全國人口、參議院、眾議院等角度統計了選舉結果。除此之外,CNN還抽樣統計了選舉人的年齡、性別數據,以表格的形式將數據呈現出來,全方位、多角度地報道了美國大選的方方面面。

  大數據的呈現主要依賴對數據分析結果的圖表化,鳳凰網和CNN都在此次新聞報道中嘗試了多種數據呈現方式。

  鳳凰網的統計頁面更多地照顧到手機端用戶的閱讀習慣,整體頁面多屏、“瘦長”。票數呈現採用了“記分牌”的形式,增加了競爭感,採用數據地圖的形式展現美國各州的選舉結果並對應填色,將鼠標移動到具體的州地圖上,將彈出該州的票數統計詳情,以設計感較強的動態展現形式,表現紅藍兩個色條的增長。

  在呈現和比較兩位候選人具體票數數據時,採用以柱狀圖為基礎的可視化圖表。在各州選情呈現圖表中,點擊候選人頭像,可以看到該候選人的所有獲勝州,並以支持率降序排列。

  CNN也採用了數據地圖的形式,不僅做了以州為劃分的全國數據地圖,還做了每個州內部的數據地圖。這兩種地圖有形式上的區別,各州地圖是實際地域外形,全國地圖則將每個洲簡化為一個圓圈,圓圈中包含該周的縮寫、總票數和紅藍顏色,並給關鍵州標上金色外圈。鼠標移動到圓圈上同樣會彈出具體信息。雖然形式簡約,所能呈現的數據體量卻更大了。

  在數據圖表化的呈現中,除了簡約風格的表格,CNN也有創新之處,在呈現眾議院結果時,CNN借鑒了眾議院座位的安排,也將圖表設計成半環座椅的樣子,生動且簡明。

  可以看出,鳳凰網和CNN的美國大選報道,作為大數據融合新聞的代表作品,區別於傳統新聞報道的特點表現得非常明顯。

  基於網頁制作技術和數據分析處理能力,大數據融合新聞能做到更加實時、直觀地反映數據及其動態變化﹔採用數據圖表與文字解釋相結合的方式,在豐富了報道信息量的同時降低閱讀難度﹔網頁的交互功能“華而有實”,恰當地地整合了繁雜多樣的數據,對讀者而言極大地提升了閱讀體驗。

  造成差異的原因有很多,首先是新聞媒體所在地的優勢。CNN作為美國本土大型媒體,本身數據來源廣,又因是本國事件,對本國國情了解極深,接近性強,独平二中二,方便掌握一手數據、准確數據。鳳凰網即使有再多的外派記者在現場,在地域優勢上本身落后。

  在數據呈現的方式上,鳳凰網融合傳統圖表和數據地圖,“記分牌”的票數對比是亮點,贏得了網友的一致好評﹔但是CNN在整體的設計思路上既簡約又多樣,細節信息准確豐富,呈現上也不馬虎。這種差異體現出我國新聞媒體在融合大數據技術進行新聞生產的過程中,仍存在設計思維仍不夠開闊,數據整合形式較為單一的問題。

  但就傳播效果而言,國內民眾更關心大選結果,鳳凰網的報道快速直觀,CNN的報道豐富詳實,實為滿足不同受眾的需要。

  基於對上述案例的分析,綜合考慮目前已有的大數據融合新聞報道的研究與實踐,可以看出,目前我國對於大數據在融合新聞生產中的應用還存在一定的問題,具體表現為以下幾個方面。

  數據規模越大,處理的難度也越大,但對其進行挖掘可能得到的價值更大,這就是大數據熱的原因。從分散的、非結構性的、缺乏已知關系的大數據,到集中的、結構性的、已知相關復雜性關系的數據,再到可供新聞生產、圖表化呈現的新聞報道,這其中需要經歷數據收集、數據分析、數據呈現三個最主要的環節。

  在數據收集方面,現有的數據開放程度不高是制約大數據參與融合新聞傳播的一個重要因素。數據開放的程度在各國不同,我國政府做了開放數據的努力,但距離英美兩國還有很大差距。

  與此同時,數據分析和挖掘首先要對已收集的數據去偽存真,而后需要專業的技術進行處理。技術上的困難成為大數據應用的一個難題,一旦出現設備、技術的壟斷,大數據將無法發揮真正的作用。

  目前,國內仍有較多依托大數據進行新聞呈現的作品,盡管努力進行了可視化,卻沒能讓受眾獲得愉悅的閱讀體驗。這種結果主要有兩方面原因:設計不足或設計過度。

  一方面,很多“數據新聞”依然算不上真正的數據新聞,它們的大多數設計仍停留在裝飾新聞,配圖解說水准上,設計感不強、美觀程度低,也沒有擺脫裝飾的附屬地位,而不是對新聞內容進行設計。

  另一方面,試圖對數據本身進行設計的,又因為現代設計技巧的不足,僅有內容沒有形式,傳播效果大大降低。數據新聞的立足點是數據的真實可靠,不能為了視覺效果的呈現,增加各種無意義的噱頭設計,設計過度反而過猶不及。

  隨著大數據越來越普遍地應用到新聞生產中,新聞從業者做出了許多宏觀把握社會現狀,內容詳實的新聞作品,但是將數據作為新聞生產的唯一准則,忽視新聞記者的現場採訪和價值觀判斷,是與新聞精神背道而馳的,更不必說冰冷的數據無法呈現人的情緒和思想了。 此外,數據的來源、分析過程中若是出現偏差,極有可能造成最終結果的整體錯誤,而負責將數據呈現環節的從業者很難發現,新聞的真實性受到挑戰。

  新聞從業者應當始終堅守職業道德與准則,提高辨別數據真實性、價值性的能力。避免唯數據論思想,合理地將大數據與新聞生產的實踐結合在一起。

  區別於傳統新聞報道的長篇大論,可視化的數據新聞一張圖、幾句話將新聞事件的重點信息,直觀地、形象地表現出來。人們從讀文時代進入到了讀圖時代,圖像帶來的感官體驗和沖擊力遠高於文字,但圖像的易讀性使人們根本還來不及深入思考就已經切換到下一張圖,大腦的興奮停留在色彩、圖形的刺激而不是對某個思想、某種情感深入體會后的愉悅。

  融合了大數據技術的融合新聞盡可能將繁雜的數據可視化、動態化,利用圖表和軟件技術將數據展示變得生動有趣、易於理解,但它帶來的新聞內容表面化、淺層化的問題,這其中的博弈值得融合新聞生產者反思。

  大數據時代的數據處理很多時候需要借助統計學、管理學等關聯學科的既有技術,在原有的新聞從業者群體中,隻有較少的一部分能夠熟練掌握數據分析技術。即使高校開設相關專業,掌握技術的年輕學子涌入新聞行業,在整體數據處理專業性較低的大環境下,數據分析的精確度、可信度受到質疑。

  目前,國內部分高校已經開設了數據新聞報道相關專業,對數據新聞專業人才的培養已經開始,但總體而言尚未足夠。

  數據新聞是當前大數據與新聞媒體融合最緊密的形式,主要經歷了以下幾種形態:在新聞話題或新聞事件的文字、圖片報道中加入圖表化、可視化的大數據作為延伸補充﹔以圖表為主,文字為輔的,基於已有的社會現象,依托大數據分析所得去佐証和深入的新聞報道﹔以及以數據為主體,數據可視化形態為主要呈現手段,文字僅作圖表注釋作用的新聞報道。

  這其中,第三種數據新聞才可以稱得上是“真正的”數據新聞。在融合生產的過程中,大數據技術不再僅僅停留在對數據的處理技術上,更包含從雜亂無章的數據中挑出邏輯和問題的能力,從數據中找到新聞,才是最高層次的數據新聞。

  與受眾產生互動一直是新聞從業者所追求的傳播效果,除了簡單的評論、留言、實時彈幕、VR交互,在大數據的分析指導下,個體興趣與愛好極易獲得,媒體平台針對性地投放和推薦新聞,在相似度較高的群體中形成話題,受眾在話題發酵的過程中形成自己的看法,再反饋給媒體平台和新聞生產者形成新的思考、新的話題。這種方式可以構建媒體與受眾相互交流的有效橋梁,形成良好的互動效果。

  在大數據應用層面,期待政府、企業、社交媒體平台等開放技術和數據壁壘,一方面為新聞媒體的融合發展提供便利,另一方面,降低技術和數據門檻,用戶也能參與到大數據分析和數據可視化創作,有利於大數據發展。

  大數據時代,受眾在媒體平台上各種行為都被數據記錄,在高度發達的社交網絡、移動互聯網中,用戶的媒介使用習慣和興趣極易被記錄和追蹤,經過系統的分析,形成用戶興趣、用戶標簽,這些精確測算所得的用戶需求將成為個性化新聞產品推薦的基礎。

  除了針對性地投放新聞內容,個性化定制還包括針對性地選擇推薦的時間和空間,配合用戶的媒介使用習慣,達到最精准有效的傳播效果。

  適應大數據時代媒介融合的需要進行改革,無疑具有現實意義,但這並不意味著完全拋棄舊有的新聞生產准則和新聞專業主義精神。融合新聞生產者依然是“把關人”,依然遵循真實性、客觀性原則,依然需要批判地看待社會,積極地揭示社會問題。

  在“媒介融合”、“大數據”等概念炙手可熱的今天,推動傳統媒體和新興媒體共同發展,以優質的新聞內容為“裡”,新媒體技術和平台為“表”,才是融合新聞發展的最佳方向。

  融合新聞生產者既要學會利用大數據進行更優質的新聞創作,又要適應大數據的融入對新聞業態、新聞生產帶來的變化和影響,更要警惕大數據可能帶來的風險和挑戰。現在的大數據應用距離成熟很大的距離,仍需廣大新聞從業者在實踐中積累豐富經驗,為融合新聞發展添磚加瓦。

  2. 石磊 曾一.融合傳播視角下的數據新聞[J].四川師范大學學報(社會科學版).2016(11).

  4. 王君超.融合新聞的定義、實踐與改進途徑[J].中國報業,2014(5).

  6. 喻國明.大數據對於新聞業態重構的革命性改變[J].新聞與寫作,2014(10).

  7. 楊娟.大數據技術驅動下的中國新聞生產方式變革[J].當代傳播,2015(5).

  中共中央總書記習在主持學習時強調,推動媒體融合發展、建設全媒體成為我們面臨的一項緊迫課題。要運用信息革命成果,推動媒體融合向縱深發展,做大做強主流輿論,鞏固全黨全國人民團結奮斗的共同思想基礎……

  眾多獲獎作品充分運用融媒體優勢,不斷開拓渠道,錘煉寫作能力,提升傳播效果﹔同時關心時代發展,緊跟時代脈搏,深耕社會需求,堅持獨立思考,始終堅持社會效果和傳播效果並重的原則,涌現出許多主題鮮明……