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 学者:不少媒体陷“误区”
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
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26