京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代新闻业谋变 新闻面貌在变化_数据分析师
传媒业受到大数据时代的冲击,已经不是危言耸听。
据报道,美国新闻集团近日对旗下的道琼斯新闻出版部门进行重组。包括道琼斯通讯社、《华尔街日报》在内的新闻机构将经历近百人规模的裁员。与此同时,集团将增加数十个数字新闻的职位,包括社交媒体服务、读者数据分析等,将资源转移至数字媒体及核心报道领域。据悉,通过重组,道琼斯公司希望让新闻编辑室“彻底转型”,成为世界第一大数字新闻组织。
传统媒体裁员已不是什么新鲜事,关键在于裁员之后,是紧缩银根苟活,还是壮士断腕谋变。《华尔街日报》的选择是,拥抱大数据,转向数字市场寻求增长。
大数据时代,强调的是对大规模数据综合处理的能力。这意味着,传统媒体必须适应新的信息生产和传播方式,既能生产数据,也能对数据进行解读分析的综合处理,为受众提供个性化的新闻内容。
在中国,也有人在做相同的打算。6月4日,阿里巴巴投资12亿元入股上海文广集团旗下的第一财经,意图发挥双方在传媒与大数据领域的资源优势,打造具有全球影响力的新型数字化财经媒体与信息服务集团。
“希望打造中国的《华尔街日报》、彭博,发出真正代表世界这一面的声音。”马云毫不掩饰自己在大数据上的“野心”。
大数据在发力
大数据的力量,最直观地表现,在于对新闻采写这一核心领域的入侵。
机器人取代记者一度让传统媒体人胆寒,此前,美联社、《纽约时报》已经开始使用机器人撰写一些财经、体育类等程式化的稿件,因为这两个领域都涉及到大量波动性强的数据;而在新闻聚合阅读领域,精确的“算法”逐渐取代人工,不少公司甚至“没有一名编辑记者”。
当然,这并不意味着传统媒体人已经“被后浪拍到沙滩上”。大数据是传统媒体的竞争对手,也可以成为媒体的方法和工具。从“靠专家说话”到“靠数据说话”,大数据时代对媒体人专业能力的素养要求更上一层楼。
有效地“加工”数据,可以更接近事实的情状。在此基础上,通过数据“提纯”,进行深度解读和分析。而进一步的“淘金”,更能把埋没于海量数据中的珍贵内容呈现给受众。日前,苹果公司高调招聘编辑团队,便体现了大数据时代下人的价值。
大数据的力量,还体现在放大了受众的声音与价值。
反馈,曾是传统媒体的“硬伤”。但从社交媒体中收集到的众声喧哗,更充分地呈现出受众的意见和态度。更重要的是,大数据拓展了媒体用户分析的广度与深度,不仅整体地描绘出受众的面貌,更能具体地描绘出每一个用户的独特需求,在此基础上,媒体的个性化服务(如新闻推送、广告投放),也许有一天真的像一颗颗“魔弹”,击中用户的“痛点”。
新闻面貌在变化
面对大数据的考验,传统媒体站在十字路口。要转型,意味着对既有新闻生产运行体系的改造,意味着软硬件的投入;不转型,势必在大数据的大潮中被侵蚀或吞没。这些都考验着媒介管理者的视野和气魄。
新闻行业本身正在或深刻、或细微地发生变化,这些也昭示着传统媒体转型的方向。
一方面,新闻的内容正在发生变化。除了新近发生或正在发生的事实,传统媒体更需要突破时间的桎梏,主攻基于大数据的预测性新闻和由数据驱动的深度报道。
有学者认为,媒体要成立专门的部门,或者依靠与外部的合作,建立起一个数据积累与分析的常规机制。这意味着,未来的媒体对于既掌握数据分析和数据挖掘,又秉持专业新闻理念的融合性人才有广泛的需求。盲目投入搭建平台,忽视专业的管理、分析体系的搭建和人才的引进培养,这恰恰是不少媒体陷入的“大数据误区”。
另一方面,新闻的呈现方式也在发生变化。新闻图表作为一种形象的、可视化的方式,使新闻进入“读图时代”。
2014年,数据新闻《青岛中石化管道爆炸》获得亚洲出版业协会的卓越新闻奖,这是中国新闻史上首次由程序员斩获新闻奖。而随着HTML5的异军突起,数据新闻的表现形式愈发地多样化。从2009年开始,包括英国《卫报》、财新传媒在内的国内外媒体已先后组建了数据新闻团队,可视化新闻已经从“配角”变为“主角”,从“噱头”变为“看头”。
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