京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当大数据遇到传播:跨界专家共探新闻业未来
我想致力于当数据科学家,因为有人说21世纪最性感的职业就是数据科学家。”提及研究方向,中国传媒大学教授沈浩开玩笑地说。
12月23日,沈浩在百度新闻、百度百家、百度新闻实验室举办的“The BIG Club”融合传播精英沙龙上作为演讲嘉宾,介绍了大数据背景下数据挖掘与可视化传播的前景,沈浩妙语连珠的讲解给在场嘉宾留下了深刻印象。
对于大数据与传播的关系,沈浩一针见血:“大数据对我们新闻传播从生产方式、内容、传播、包括受众都产生重大影响。大数据提升了新闻所具有的价值、敏感性以及新鲜性”。
这场以“大数据、新传播”为主题的沙龙活动,邀请了百度大数据实验室主任张潼和CMRA市场研究协会会长、中国传媒大学教授沈浩、百度大数据部高级经理高代鹏、37°副总裁华磊作为演讲嘉宾,新华网、人民网、央广网等二十余家核心媒体的中层管理者作为讨论嘉宾共同参与。在大数据不断发挥越来越重要作用的背景下,怎样融合、促进媒介传播的需求成了大家关注和探讨的焦点。
大数据的未来——个性化,智能化,产业化
“大数据产业的维度很多,有做基础架构的,有做平台上,有做分析工具的……这些百度都有涉及”。作为百度大数据实验室主任,张潼曾担任美国新泽西大学统计系教授,是机器学习、大数据分析和统计学领域的国际级学者。在沙龙上他为在座嘉宾介绍了大数据的“前生今世”,并且依据他的经验预告了大数据的未来走向。
浏览网页时,个性化推荐的电商广告;生病就医时,医院提供的电子病历、精准医疗;还有今日头条、百度新闻等资讯平台的定制化新闻推荐……大数据的技术开发与应用相互促进,发展至今,已经深入到生活的方方面面,影响着每一个人的生活。“大数据产业最重要的方向,是智能连接、人机交互和数据创新。“张潼在演讲中说。
在这些应用都已经得到实现之后,下一步还能实现什么?“沿着智能化的方向,我们做了两个东西,一个是在线问诊,一个是秘书化。”张潼认为,当今的信息学习技术依靠复杂的模型,良好的计算能力,和尖端的大数据学。企业和学者能够在个性化和智能化的方向继续前进,这与对机器学习技术的研究是分不开的。“未来的一大趋势是基于机器学习的计算、建模大数据,最近5年有很多提升在这上头,这充分体现了大数据的价值。”
据张潼介绍,百度具有用户基础广泛和技术实力雄厚的双重优势,这为数据收集、数据管理和数据应用提供了必要的条件。而说到大数据的未来,张潼教授点出了三个关键词:个性化,智能化,产业化。“大家还都在学习和尝试,但是未来十年,这是一个整体的发展方向。”
能为大众所理解的大数据更有价值
沈浩是中国传媒大学的教授,数据可视化领域的专家。作为学者,沈浩更关心的是大数据应用的社会意义。
“我们能不能通过大量数据看这个社会?举例来说,如果追踪大量新闻事件中乌克兰跟美国、乌克兰跟俄罗斯之间关系的报道,基于合作冲突的比值观察声量的变化,由此推演出国与国之间是不是会产生今天这样一个冲突事件,如果能够以可视化的方式表现出来,会带来更大的影响和价值。”
十年前,沈浩在互联网方兴未艾的大潮中感受到了大数据带来的冲击,他写下了这样的感慨:如何从海量知识中发现知识,揭示社会现象和发展规律,发现隐藏在大数据中的模式、趋势和相关性,以及可能的商业应用前景,都需要我们拥有更好的大数据洞察力。这段话后来成为他写给《大数据时代》一书的推荐语。
在沈浩看来,大数据对于时代的意义,除了技术的应用,还有可视化处理后对于传播的重要价值。“大数据可以让我们感知这个社会。”沈浩不断强调,大数据并不是一个空中楼阁的东西,它所出产的成果不但能够为大众所用,更能为大众所“懂”。“百度基于大数据做的迁徙地图,老百姓都看得懂,这就是大数据可视化的特点。”
沈浩鼓励更多的新闻媒体采用数据可视化的工具和模型,在他看来,能够为大众所理解的大数据呈现将对新闻本身带来质的改变。“大数据时代,意味着社会科学的春天到了,我们可以比以往更好地研究人和人类社会的特征。”
“TheBIGClub”融合沙龙的主办方百度新闻,始终致力于技术与新闻传播结合的研究与探索。“TheBIGClub”已被打造成一个交流互动、思想碰撞的平台,聚合了大批科技界、媒体界的精英人士。“2015年,我们看到,技术的变迁已经给传播行业带来了巨大的变革,2016年,这种变革肯定会来得更为猛烈。我们希望与行业共同探讨、一道迎接即将到来的挑战。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08