京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
让大数据助力媒体更上层楼
当下,大数据对人们的影响可谓无处不在;人们对大数据的态度,也可以说是痴迷疯狂。
在中央要求传统媒体加快融合发展,充分运用新技术创新信息传播方式的大背景下,媒体运用大数据助力自身转型发展的步伐也日益加快。在这一过程中,中国日报社里有这样一个团队,因行业趋势推动应运而生,因观念转型较快而为《中国日报》媒体融合提供着技术保障。它不仅为《中国日报》自身的媒体转型努力,更为中国声音更多地传到世界默默奉献着自己的力量,它就是中国日报新媒体联合实验室。
“三驾马车”搭架构 用数据说话
“与中国科学院自动化研究所成立新媒体联合实验室这一举动在当时看来是具有前瞻性的,这种创新精神也激发出了新的活力。在研发、运用大数据技术服务报社融合发展的同时,也为推动行业技术进步、服务国家战略尽自己微薄之力。”采访之初,中国日报社技术部新媒体实验室负责人韩冰这样介绍道。
《中国新闻出版报》记者了解到,实验室通过3年多的建设和完善,构建起涵盖业务创新、技术研发和理论研究3个领域专业资源的“三驾马车”架构,研究成果包括媒体传播效果反馈系统理论,全媒体、多语言覆盖的实时监测平台,基于关键样本的评估模型和跨学科的复合指标体系等。在传统媒体效果评估体系之外,通过对大数据技术的运用,为传播效果量化评估、科学评估找到解决方案。
“我们所做的工作就是用大数据说话,充分、客观、公正。”韩冰说道。
其实,透过中国日报新媒体联合实验室的成立及其大数据的应用,让我们看到了原有媒体业务的外延扩展。谈及伴随新媒体发展的感受,韩冰认为“顺势而为对于媒体而言非常重要,任何人都拧不过趋势”。在这种情况下,传统媒体转型与其观望不如尽早行动。因为目前业界所处的是一个等不起的时代,“马上行动”也是中国日报社在媒体转型中一个切身的感受。而当很多选题、技术大家都能做、都在做的时候,就要比谁想得更早,谁做得更快、更好。
在应用中产生价值 革新理念
“大数据就在那里,关键看它如何为你的机构所用。”采访中,韩冰十分推崇《哈佛商业评论》英文版总编辑阿迪·伊格内休斯说的这句话。生产工具是推动社会进步的重要力量,但生产力中最活跃的因素是人,发明创造工具的是人,使用工具使其发挥最大效用的也是人。互联网时代,人类利用网络以及网络上流动、停留的数据信息,创造出了一个具有无穷魔力的魔法棒,幻化无穷的可能。
“大数据可以说是互联网/物联网数据与人类智慧融合的产物,而不仅仅是一项技术。”这是新媒体实验室对大数据独特的诠释。但是,不落实到行业,不体现在行业应用中,人们对大数据的感知仍然会停留在“它仅仅是一个技术趋势”的肤浅层面。只有让大数据成为新的解决业务问题的手段,才能说明大数据的价值。
如何让大数据落地?韩冰说:“新媒体实验室在研究和孵化大数据应用的同时,更重要的是培育人才和理念。”这就是实验室为实现数据与人的智慧融合进行的尝试。
在新媒体实验室3年的发展历程中,与技术进步伴随的更多的是理念的革新。在此过程中,实验室经历过面对经过艰难攻关构建起来的功能强大、覆盖广泛的全球媒体云平台,却无法准确找到业务部门的“痛点”,也面对无法对症下药的问题;也经历过上级部门面对实验室庞大的指标体系和算法模型赞赏有加,却无从下手、无法“拿来用”的问题。为此,跨学科人才的引进,以及实验室“三驾马车”架构的应运而生,推动“数据”与“人”对接乃至融合。
化繁为简做减法 找到落点
在以快为特征的互联网时代,当人们稳步向前的时候,是不是感到了焦虑,是不是患上了互联网综合症,是不是因为信息爆炸变得无所适从,乱了阵脚?
“不积跬步,无以至千里。”韩冰说,“虽然我们身处研究互联网大数据分析的前沿,我们也时刻感受着互联网的快带来的种种压力和危机感,但做实事的准则从来没有动摇,这一点受到了各方的认可。”实验室通过整合资源实现借力发展,在理论研究、模型构建、技术研发的每一个环节扎实深入推进,在应用推广环节更是考验耐心——大数据理念的普及、使用大数据的人的培养,这是传统媒体向新兴媒体转型过程中的短板,也是巨大挑战。
在此过程中,实验室做的最多的事情是化繁为简做减法,必要的时候甚至让大数据变成小数据,为的是能够在业务中找到一个落点,为的是让用数据的人能在这个过程中逐步增强操控数据的感受,找到感觉。
现阶段,新媒体实验室已经找准自身清晰的发展方向和发展路线。随着中国日报社媒体融合转型的实践越来越深入,与其业务相配套的技术支撑体系将不断完善,走向成熟。而构建于成熟技术体系之上的中国日报社全球联动传播业务,将助力中国日报社构建立体多样、融合发展的现代传播体系,成为具备强大传播力、影响力的媒体集团。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09