大数据方法与新闻传播创新

提到大数据的大，一般人认为指的是它数据规模的海量一一人类在数据记录、获取及传输方面的技术革命，造成了数据获得的便捷与低成本，这便使原有的以高成本方式获得的描述人类态度或行为的、数据有限的小数据已然变成了一个巨大的、海量规模的数据包。这其实是一种不得要领、似是而非的认识。其实，前大数据时代也有海量的数据集，但由于其维度的单一，以及和人或社会有机活动状态的剥离，使其分析和认识真相的价值极为有限。大数据分析的价值和意义就在于，透过多维度多层次的数据，以及历时态的关联数据，找到问题的症结，直抵事实的真相。

大数据新闻传播不同于传统新闻报道那样的简单数字交代，而是展示了一种从宏观与中观的层面对社会某一方面的趋势、动态和结构性的把握。大数据方法在新闻传播时间中的初级应用，是借助类似百度指数等各类数据采集和分析工具去挖掘散落在社会文本“碎片”中的具有新闻价值的资讯描述和意义表达。传统的新闻采集数据的方式更多的是通过线人、采访这种形态，而大数据方法为媒体工作者提供了一个全新的专业工具，帮助大家去挖掘新闻。

大数据方法视野下的新闻传播创新包含这样两个层次的内涵：首先，它是新闻形态的一种创新，包括可视化信息、人性化的嵌入。其次，它是种全新意义上的内容创新，即通过碎片化的数据及文本的挖掘技术，实现了新形态的“减少和消除不确定性”的新闻内容。

大数据

最早提出“大数据”（bigdata）一词的是全球知名咨询公司麦肯锡。

  “一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征”。

大数据指的是涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到获取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

牛津大学教授维克托迈尔 舍恩伯格认为大数据具备三大特征：

①我们可以获得和某个现象相关的所有数据，而不只是少量样本；②由于有了更多数据，我们可以接受更多的混杂、更多数据上的不精确；③我们分析大数据主要为了判断现在“为什么”、预测未来“是什么”。

大数据存储、管理、分析是基于各种多媒体的手段，应用大数据策略进行复杂议题报道的方式逐渐崭露头角，也使得复杂议题的新闻生产呈现出融合报道的趋势。

复杂议题使用大数据策略要注意：①排除传统报道的个体性和偶然性，要面对数量巨大的样本，以及设计出使数据准确可靠的调查形式②记者要克服经验的局限而导致的主观成见③要避免信息简单堆砌和数字产生的枯燥感。

大数据新闻的历史沿革

进入20世纪以后，客观性和真实性已被新闻业界确认为新闻报道的基本信条，并且成为贯穿整个世纪新闻业变化的关键线索。从解释性报道到新新闻主义，从新新闻主义到调查性报道，从调查性报道再到精确报道，在不断的偏失与纠正之间，标准得以重新设定，意义得以重新诠释；在一个不断试错与纠错的过程中，新闻报道在朝着更客观、更真实、更易读的方向曲折前行。精确新闻报道的需求，促进了社会科学量化研究方法在新报道领域的广泛应用：计算机技术的提高与普及，推动了用数据库来挖掘新闻专题和数据驱动型报道的发展。大数据时代来临，则为个性化信息推荐和趋势预测性报道提供了更多的可能。

20世纪30年代，解释性报道注重挖掘并运用背景材料对新闻事实进行闻释，同时也不可避免地把主观性因素加入了报道中，对客观性原则形成巨大冲击。在60年代混乱且动荡不安的社会背景下，新新闻主义和调查性报道两种截然不同的报道形式同时出现：新新闻主义擅长用文学创作的手法对报道内容进行渲染，虽然丰富了新闻写作的视角，却彻底抛弃了对新闻报道客观性的追求，在《华盛顿邮报》记者因虚构新闻人物而被收回已颁发的普利策奖后，新新闻主义最终受到激烈批判而退出主流新闻报道领域。调查性报道则是面对暗杀、冲突、示威、战争、犯罪等社会阴暗面，强调从多个方面来搜集证据，以达到对事实最大限度的还原，无形中促进了新闻报道对于数据和证据双重要求的提高。即便如此，仍然缺乏系统性和科学性的范式来完成对新闻客观性的重塑。因此，在经历了半个世纪的发展过程后，精确新闻报道应运而生，这也是大数据新闻的源起。

精确新闻报道（ Precision Journalism），又称精确新闻、精确新闻学，是基于科学的量化研究的新闻报道。精确新闻报道兴起于20世纪60年代的美国。1967年，底特律市黑人暴动骚乱蔓延，记者菲利普・迈耶在计算机的辅助下，对437位黑人的抽样访问调查结果进行了分析，在此基础上写出了系列报道《十二街那边的人们》，并于1968年获得了普利策新闻奖，这就是精确新闻报道的开端。随后这种报道形式开始逐渐在世界各国的新闻界得到认可和推广。计算机辅助新闻à数据库新闻à数据驱动新闻à大数据新闻。

精确新闻VS大数据新闻

利用数据还是由数据驱动？

因果分析还是关联分析？  

     【案例】2011年英国《卫报》网站解读暴乱的专题

大数据新闻的特点

①多维性

大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全一一空间维度上的多角度、多层次信息的交又复现，时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现，大数据分析在方法论上需要解决的课题首先就在于如何透过多层次、多维度的数据集实现对于某一个人、某一件事或某一种社会状态的现实态势的聚焦，即真相再现。

②随动性

大数据新闻的另外一个特点是随动性，即对时事局勢灵活即时地做出应变分析的能力这方面典型的例子如央视和百度合作的“据说春运”系列新阳节目2014年初，适逢春运进入高峰，伴随着数亿人次的迁徒和奔波，与春运紧密相连的民生话题也随之增多，同时产生丰富多样的相关数据。央视晚间新闻”栏目敏锐地抓住了这一选题，与春运期间百度基于LBS（位置的数据服务）大数据技术推出的“百度迁徒”、“景区热力图”两款产品结合，推出了今广大观众耳目一新的“据说春运”特别节目。

通过百度地图LBS大数据技术，观众每天可以看到各个时段人口迁入、迁出城市的热门迁徒线路。在此基础上，通过数据挖掘和顺序排名，还能洞察出很多数据背后的故事。比如“把父母接到大城市过年”这样的逆向迁徙，就作为春运的新特征被挖掘了出来，而与之相关的数据线索是春运期间成都一北京的线路跻身全国十大热门线路。此外，根据百度搜索的排名，“据说春运”还推出了“人均搜索次数最多的热门排行”，“送给丈母娘的礼物”等热门搜索榜上有名，作为对春运期间庞大的人口迁徙量和信息搜索量的一个有趣注脚，从另一个角度反映了民生。因此，“百度迁徒”也成了春运期间最接地气的大数据分析。

③精确性

由于数据本身是混杂的、非结构性的，所以我们需要从这些貌似不相关的集合中，找到事件、人物、社会之间的有机联系，从而建立内在的分析逻辑，洞察哪些数据是最为关键的集合，并以此为依据，结合报道主题，为数据从属性上进行标签化的分类，以达到精确化报道的目的。

大数据让新闻更真实

①大数据新闻增强新闻“现场感”

在社交网络和移动互联网越来越普及的今天，无论是社交媒体应用，还是移动互联网终端设备，都能够形成巨大的数据源，为大数据新闻报道提供更高的时效性保证。特别是手机、平板电脑等移动终端的数据，能够为新闻提供更即时、更具现场感的信源2014年3月24日晚，央视综合频道《晚间新闻》栏目播出了“据说就业”的报道。在报道中，央视多次引用百度就业指数，通过分析2014年校园招聘中的热门企业、最具前景行业、最受关注的热门公司、最具价值的资格证书等内容，让观众感受到了大数据给火热的就业新闻报道带来的别具一格的改变，使之更具现场感。“据说就业”超越了简单的新闻报道功能，提升了新闻报道的公信力，更能给就业者以实际的指导。有学生坦言，在艰难的求职现状中，百度大数据的分析犹如雪中送炭。

②专业数据库保证信源的可靠性

数据驱动的新闻报道，绝大部分的数据都来源于公开渠道或公共数据库，首先从信源上保证了真实性。其次，在大数据新闻报道处于前沿阵线的媒体，往往都会有意识地建立自己的数据库，除了英国《卫报》的数据博客外，还有《洛杉矶时报》的数据桌（ Data Desk）、《金融时报》的数据实验室（ Data Lab）等。有意识地运用专业数据库来服务于新闻报道，把新闻真实性提上了更具体化的层面。从本质上说，大数据新闻是基于数据挖掘的精准新闻，是更全面的调查报道和更高品质的深度报道。传统的新闻讲求现场感、真实感；而在大数据时代，新闻的真实性已经超越了“5W”层面的要求，多维数据带来的现场感、基于专业数据库的相关性分析，把新闻真实性提到了新的层面。

大数据让新闻更客观

由于数据来源的多样性和混杂性，大数据新闻能够在从属性数据到多维数据、从“客观式报道”到“沉浸式报道”、从传统信源到“媒介社区资源”这三方面，完成对新闻报道客观性的提升。

①从属性数据到多维数据

大数据时代，一切皆可量化。新闻报道的数据已经从数字和图表这样的单一属性数据，过渡到了文本、图片、关系、情感、心理、方位信息等多维数据的层面。过去的调查性报道只要援引出具体数据，加上内容深度分析即可说明问题。而大数据新闻的报道视角则从单向度的内容研究转向了“内容十关系”的多维度研究。比如前面提到的基于 Twitter的情绪分析等，都属于多维数据研究的范畴。

②从“客观式报道”到“沉浸式报道”

对客观性的追求是新闻报道水恒不变的主题之一，然而，在传统的新闻报道过程中，包括记者本身在内，都不可避免地要受到来自各方面的价值观、意识、利益追求的影响，并且受社会上层所控制，所谓的客观只是一种基于社会精英阶层的、具有倾向性的客观沉浸式新闻（ Immersion Journalism）是深度报道的一种形式。记者深人新回发生的环境，与新闻当事人近距离接触，这样写出的新闻更接近于体验式报道，但也不可避免地杂了记者个人的观点和感情色彩。一方面，对事件和人物的刻画更加直观和细致人微，但另一方面，也因为加入了报道者个人的主观色彩而备受话病。然面在大数据时代，由数据驱动而非人的主观意识驱动的新闻报道方式，正在逐渐改变传统的精英式的客观报道方式。人们沉浸在信息洪流所带来的各种数据当中，如何整合数据、对数据的价值进行挖据成为首要条件，弱化因果关系，强化相关关系，使得新闻报道能对人物关系或事件全景有更立体更清断的认识。借助大数据的分析技术，既可以实现沉浸式报道对穿越社会表层的隐藏事实的深度发细，又可以避免因记者的主观判断而带来的客观失真，从而给读者带来更好的阅读体验。

③从传统信源到“媒介社区资源”

大数据让新闻更易读

    基于大数据分析的新闻报道，信息可以更鲜活、图表可以更互动、故事可以更生动。利用信息可视化设计，将数字型、文本型信息合二为一设计成可视化图表，再现数据、体现关系、表现重点、描述现状、整合内容、传达意见，把读者带入新的读图时代。

【课外延伸阅读】

1.《数据新闻可视化叙事研究——以网易“数读”为例》

2.《央视数据新闻报道的文本进化与话语建构》