京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对新闻业三大革命性改变
在大数据与信息过剩的风险社会,真正有价值的新闻应当是基于数据分析得出的‘预计明天将有暴风雨’式的对公众的忠告、指南、通知、预警。”概言之,大数据时代的新闻传播较之传统的新闻业态是一种深刻的转型,本文集中探讨大数据对于新闻业态重构的若干革命性改变。
一、生产信息提供者层面的变化
(一)个性化信息推荐:新闻生产机制的颠覆性转变
1、基于个性化信息聚合的信息推荐模式
这种模式是对新闻生产机制的颠覆性转变。“个性化信息推荐”首先是基于个性化的信息聚合,即通过人工智能分析和过滤机制,根据个性化需求聚合相关的信息和应用,并以此对信息进行深度智能分析,以实现用户个性化的、动态的需求。信息聚合已经不再是由媒体主导的信息过滤与筛选,而是基于互联网生产逻辑的信息聚合的过程,并借助特征分析、语义网等技术的发展,形成了基于个人兴趣的个性化信息合成和推荐模式。
社交网络和移动互联网的发展,为个性化信息聚合提供了更广泛和更便捷的平台,使深入分析用户标签之间的联系、跟踪用户标签的使用习惯和频率成为可能,并能够以此为用户推荐个性化内容。
2、基于用户兴趣图谱的个性化新闻推荐模式
以“今日头条”APP客户端为例,其有两个最大的特点:一是基于用户兴趣图谱分析的个性化阅读推荐。“今日头条”基于大数据挖掘技术,会有一个所谓的“冷启动”过程,即通过对用户微博账号的分析建立一个“兴趣图谱”,即兴趣模型,原理是根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。
二是“今日头条”通过对网易、新浪等各大门户网站的新闻进行内容聚合,完成基于“推荐”、“热门”、“好友动态”三个维度向用户进行包括资讯和评论在内的内容推送。
(二)众包、众筹:从信息集成者到社会意义生成者
2006年,互联网杂志《连线》的资深编辑杰夫?豪(Jeff Hawe)在《众包的崛起》(The Rise of Crowd sourcing)一文中提出了“众包”(Crowd sourcing)这一概念。“众包”是指利用集体智慧来搜集与核实信息、报道故事,或者在新闻生产中做出选择。
1、众包新闻
大数据时代,社会化媒体对数据新闻生产影响深远,它既是数据搜集的重要来源,又可以帮助扩大传播影响力。
2、众筹新闻
众筹新闻(Crowd sourcing news),亦称新闻众筹,是指个人或机构向公众募集资金,实现特定的新闻报道计划。相比喜闻乐见的众包新闻生产,众筹新闻尽管开创了新闻生产的新模式,但是得到的评价却是毁誉参半。众筹新闻充分发动公众参与新闻生产,固然增强了记者与受众的互动性,但是也会容易导致丧失传统新闻生产孜孜以求的独立性。
二、媒体层面的变化
(一)“推倒新闻编辑室的那面墙”:数据团队进驻编辑部
大数据新闻的生产模式决定了头脑风暴和奇思妙想的重要性,部门与部门之间的界限日渐模糊。正如英国卫报数据博客编辑西蒙?罗杰斯所指出的“新闻编辑部的布局很有讲究,如果你越靠近新闻编辑部,就更方便对报道进行交流,成为新闻策划进程中的一部分;反之则两者距离越来越远。”
(二)媒体融合、跨界合作与产业升级:大数据时代媒体机构的自我颠覆
除了“推倒新闻编辑室的那堵墙”,让新的数据团队来主导新闻生产外,从媒体自我颠覆的层面来说,还需要加强跨界合作,与社会化媒体、移动互联网结合起来,把不同行业、领域和终端的数据进行聚合,进行关联分析和价值挖掘,增强媒体融合及跨界合作,加速产业升级。
1、加速媒介融合
大数据技术的运用,促进了不同行业、不同领域、不同终端的数据交换和相互融合。11传统媒体联合新媒体正在打造的“云计算”和“全媒体平台”,能够为大数据分析和数据驱动的生产建立庞大的数据库基础和通畅的信息交流整合渠道。同时还可以对数据进行二次价值的挖掘。
2、增强跨界合作
在大数据分析技术运用方面,新闻媒体还面临着很多挑战。数据的来源、加工和挖掘都需要专门的技术人才和设备等,跨界合作,也许是比自己事必躬亲来说是最适合的方式,不仅可以降低成本,而且可以通过合作碰撞出新的火花。
3、加速产业升级
媒介融合和技术发展给媒介集团带来的冲击有目共睹,迫使传统媒体也在加快与互联网媒体融合的步伐,加速产业升级。文汇新民联合报业集团和解放日报报业集团于2013年合并成立上海报业集团,除了对旗下业务板块进行重新整合之外,还将与百度公司合作,开始了与互联网媒体融合的第一步。
三、用户层面的变化
(一)从“传者中心”转向“用户中心”
信息获取方式的多元化与信息的易得性,使得信息与媒体出现“富余化”倾向,信息生产的单位成本不断降低,信息的供应量以每年8%—10%的速度快速增长。媒介市场从“传者中心”向“受者中心”转变,信息的供应也从供不应求的卖方市场开始进入供过于求的买方市场。
(二)从单向变双向:体验至上,提升用户分析价值
转变为以用户为中心的传播模式后,用户的体验和反馈对媒体的改进尤为重要。因此,通过跨媒体的平台来收集用户意见,通过关联分析受众需求、偏好及行为模式,是提升用户分析价值,增强用户体验满意度的有效途径。
以电视媒体为例,可以通过数字电视或者是互联网智能电视的机顶盒,采集与统计受众对节目内容的接触频次、行为轨迹等数据,甚至提取受众在观看电视时快进、暂停产生的收视率数据与传统媒体收视率数据汇总,以此找出受众的兴趣点和喜好所在。大数据时代,结合个性化的数据平台,通过有效的数据采集和受众洞察系统,可以实现节目定制,为受众带来更好的观看体验和推送内容。
本文来源:CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25