大数据时代传媒思路的转向_数据分析师

大数据影响媒介生产思路

　　大数据与传媒业的相遇，首先碰撞出的是数据新闻、机器人新闻、预测新闻等全新的报道样态，媒体对来自政府、企业、互联网的大数据加以利用制作出可视化新闻，改变了过去只依赖事实而缺少数据支撑的报道逻辑。除此之外，大数据对传媒业的影响，还体现在媒介内容生产思路的变化上。

　　过去被媒体视作原子化的“大众”的媒介使用者们已转身成为个性化的“用户”。如果说“受众”只是单向传播的被动接受者，那么“用户”对媒介的利用更为主动，选择空间更大，而且能够生产原创的信息回流给传统媒体。他们称得上是传媒业大数据的贡献者，如Facebook每天更新的照片数量达到上千万张，Youtube平均每秒上传一段长度在一小时以上的视频，每天世界各地数以亿计的网民在网络上互动交流……用户留下的网络痕迹，已经成为一种重要的大数据资源。通过挖掘这些数据，传媒可以更好捕捉到用户的个性化需求、潜在的兴趣点，从而主动向用户推荐满足需求的信息，开创一种“按需推荐”的内容生产模式。

　　正如Frog Design咨询公司的观察家所言：“我们正在离开信息时代，迈入推荐时代。”作为移动媒体终端的“今日头条”，就是一个践行“按需推荐”模式的例子。2014年6月，“今日头条”这款号称“不生产新闻，只搬运新闻”的手机客户端完成1亿美金的融资，引发关注。其内容组织方式就是一种大数据分析基础上以用户为中心的模式，以往传统媒体的内容生产主要靠编辑选取新闻，但“今日头条”是靠算法推荐新闻。按照创始人张一鸣的说法，“今日头条”会“根据用户绑定的微博，自动建立一个用户的DNA兴趣图谱，主要根据用户SNS账号上的标签、关注人群、好友、评论或转发、收藏等数据，以及用户的手机、位置、使用时间等数据提取出来……随后系统会自动记录用户的阅读情况，不断摸索用户的兴趣，同时也在不断优化推荐的算法。六七次之后，机器就能基本上判断出用户的兴趣了”。

　　其实，个性化推荐服务在网络电商平台上早已普及，电商通过分析消费者对产品页面的浏览、评论、收藏、添加到购物车等行为，可以向其推荐感兴趣的其他商品，从而实现精准的广告营销。这一思路换至新闻领域，同样适用。从长远看，依照新媒体“按需推荐”的逻辑组织和布局媒介内容，是传统媒体在大数据时代的变革方向。

　大数据为媒体提供了受众的信息需求

　　“按需推荐”蕴含着有别于以往传者主导传受关系的理念，更加强调用户地位、用户体验、用户评价。传统媒体由于新闻生产周期的固定化，可以在日积月累中塑造忠诚度较高的受众的“新闻期待”意识，但仍无法跟上网络时代全时传播的脚步。与其让受众“期待”媒介等米下锅，不如媒介主动“推介”信息送货上门。

　　落实到具体报道中，则意味着传统媒体更重视新闻价值中的受众效用。作为新闻生产的核心概念，新闻价值对媒体来说，是一套衡量和选择新闻的职业准则，但对受众来说，则集中体现为一种使用价值，即是否有用。如果受众自己对新闻不关心、不感兴趣或不需要，即便传媒把它报道出来了，但站在接受者的角度依然是没有价值的。而如今，受众的信息需求更加分化和多元，面对“分众”和“小众”的现实，传媒与其调整新闻价值的标准，不如根据受众看重的使用价值，将新闻重新分类打包再分派推送出去，以实现效用的最大化。

　　受众的认可或买账，在一定程度上决定着传媒的市场空间。就像过去电视节目的质量高低由收视率来衡量一样，如今，用户媒介使用行为、阅读习惯等大数据，更能聚沙成塔般地折射出他们对传媒的整体态度。比起依靠随机样本获得的收视率，大数据分析可以呈现覆盖全样本的总体态势，据此得出的结论也具说服力。与收视率相比，基于大数据生成的直观用户评价，无疑对传统媒体制定内容调整策略有更高的参考价值。文章来源：CDA数据分析师官网