大數據時代，媒體如何轉型

編者按：2013年被認為是中國的“大數據元年”，年初，不管是信息領域專家學者還是一些嗅覺敏銳的媒體，都將焦點放到了大數據領域，從硅谷到北京，大數據的話題被傳播，在普通人還不知道大數據究竟為何物時，它就猛然躥到了我們的面前。而在太平洋的另一邊，目前，美國政府已將大數據視為“未來的新石油”。

2012年年末，被視為國外大數據研究先河之作的《大數據時代》認為：大數據開啟了一次重大的時代轉型，就像望遠鏡能夠感受宇宙、顯微鏡觀察微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式……大數據時代作為信息傳播、知識傳播的傳媒業，與今天有什么不同，傳媒業在大數據時代如何轉型？為此，本刊特邀學界和業界的專家解讀其心目中的大數據及其所期待的傳媒業。（以下嘉賓以姓氏拼音為序）

本刊記者：哈佛大學社會學教授加里·金說：“龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這個進程……”也就是說大數據不是針對某一領域，但適用于每一領域；就傳媒業來說大數據到底意味著什么？大數據會給傳媒業帶來哪些期待？這個大數據時代與以前的數據庫有何不同？

石長順：首先要弄清與大數據相關的幾個概念：數據、數據庫與大數據。

數據，是對信息數字化的記錄，本身并無意義，只有將其放在一定背景下解釋才被賦予意義。數據倉庫，是一個面向主題的、集成的、相對穩定的、反映歷史變化的數據集合，用以運營性系統保存、查詢和決策管理。大數據，是一個相對概念，一般認為是傳統的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據，其數量是“太字節”，即2的40次方。

2010年，美國總統科技顧問委員會在給奧巴馬總統和國會的報告《規劃數字化的未來》中，首次從國家發展層面提出了大數據戰略。接著，2011年，麥肯錫公司推出了研究報告《大數據：下一個創新、競爭和生產率的前沿》。

大數據適用于社會各個領域，從政府層面看，包括三大數據來源，即業務工作的管理數據、民意民情的調查數據，以及對大自然、動植物的特點和變化所監控而產生的環境數據。嚴格來說，這些都是傳媒關注、報道的領域，都應成為傳媒的信息數據庫。從專業角度看，傳媒業也應當建立中國與世界傳媒“業務”數據庫，其量化進程從收集、保存、維護、管理開始，繼而對之進行分析、共享。傳媒業務將通過對數據的挖掘，進行專題報道、深度分析、闡釋報道等，特別是通過對民意調查、市場分析等數據的運用，實現政治傳播、民生報道中的新聞專業主義。

柯惠新：大數據是一種時代現象，主要是商業概念，還未形成嚴謹的學術定義。

按照以往的看法，大數據通常用來形容一個公司創造或收集的大量非結構化和半結構化的數據，如網絡日志、社會關系網絡上的用戶活動數據、互聯網搜索引擎上的詳細搜索記錄，甚至天文學、大氣科學、基因組學等學科、跨學科的科研記錄等。對于電視媒體，大數據一般指跨媒體或全媒體數據，如電視機頂盒的回路數據、電腦或移動終端收看視頻的數據、社交媒體上對所收看節目的相關評論等等。

而現在提及大數據，通常還指一種解決問題的方法，即通過收集、整理生活中方方面面的海量數據，并對其進行分析挖掘，從中獲得有價值的信息。這種對大數據應用的期待和實踐，已衍化出一種新的商業模式。在這種商業模式下，一個公司的核心競爭力不但取決于它擁有的數據規模，更取決于它分析運用手頭數據來解決問題的能力。

陳昌鳳：大數據時代各領域皆可量化，而量化的核心是使信息準確描述，包括模糊性的準確，目的則是使我們認知不清晰的方面變得清晰，幫助我們去判斷現狀和趨勢、確定未來戰略，在記錄、描述，并分析、重組后讓它帶來效率、效益。

就傳媒業而言，要融入這個時代，利用大數據發展自己。大數據的前提是加入這個游戲圈，首先數字化，讓電腦可以處理那些數據，也就是建立數據庫；在數字化基礎上進行數據化，變成軟件可識別的數據化文本；智慧地使用已有的理論和方法，讓這些數據發揮價值——內容提取、分享、互動，讓它們更好地服務于使用者，發掘其中的商業性創新價值。

大數據帶來了各方面的創新和期待，在國際傳統媒體中正在發揮越來越重要的作用。但坦率而言，大數據對中國傳統媒體的影響難以看見。我國除少數傳統媒體有些許實驗，但多數既沒看到機會，也沒看到危險。而對于互聯網媒體，這個領域的實踐已走在了前面。

鄧光和：大數據時代的來臨是大信息時代的內在要求和必然結果。當今世界，經濟、科技、文化、教育高度發達，國家之間、地區之間、人與人之間交往互動日益密切頻繁，相關信息被報紙雜志、廣播電視、互聯網絡捕捉整合傳播，信息數量呈爆炸式增長。社會越進步，信息越增多，人們對信息的需求甚至依賴程度越高。但面對海量信息，單個的個體或組織很難全面準確地理解和把握，甚至可能陷于信息的海洋而迷失自我。這就需要專業人員、專門機構來對信息進行測量、統計、整合、分類，其結果就是數據。由于這些數據涉及社會生活的所有領域，數量和影響非常大，故稱大數據。

數據即信息，大數據即大信息。信息是商品，是財富，是生產力。人們之所以關注數據，實質上就是關注信息的內在價值，關注信息在生產生活中的巨大作用。

傳媒業本身就是生產和傳播信息的產業。大數據時代，傳媒業大有可為。首先，信息源更加豐富。傳媒機構可充分利用數據資源，搜集、整合、加工、傳播各類信息。其次，對受眾需求的把握更加準確。傳媒機構可根據受眾需求確定傳播內容和傳播策略，實現精準傳播。再次，傳播效果反饋更加全面。傳媒機構可根據反饋數據，及時調整自己的內容和策略，不斷擴大受眾規模，提高品牌影響力。

本刊記者：《紐約時報》2012年2月的一篇專欄稱：“大數據時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析，而并非基于經驗和直覺……”一般認為經歷才會產生經驗和直覺，這一論述是否意味著在大數據時代，數據就是一切，經歷在從業中是無足輕重的或居于次要地位？數據和經歷在決策中的比值將出現什么現象？

陳昌鳳：大數據是世界的另一半，也許是較新的一半吧，但不是全部。經驗和因果關系，仍然是人類的寶貴財富；數據和相關關系，是一種思維的創新，但它也是建立在經驗和知識基礎上的判斷。兩者并非對立或獨立。

石長順：在美國有句話流傳極廣，這就是愛德華·戴明的名言：除了上帝，任何人都必須用數據來說話。這句話將數據與上帝并論。事實上，美國是一個崇尚數據、用數據說話的國度。從傳播學的誕生來看，許多經典理論和學說，也是來源于經驗學派的量化分析。近年來，隨著大數據時代的來臨，“用數據決策”“用數據管理”“用數據創新”“用數據……”成為未來社會的助推器，但這并不排斥傳播者的經歷、經驗對傳播的促進作用。因為經歷實際上是人生的數據庫，并且是經過人的長時間篩選、歸納、積累下來的活化數據，能觸發人的靈感、智慧的數據。因此，二者互補，不可偏廢。

鄧光和：數據并不是萬能的，一是數據反映的可能只是事物的表象，二是對同一數據也可能有不同的解讀，三是每個單位或個人的實際情況千差萬別。所以，唯數據論是沒有根據的。人們在長期從業經歷中形成的經驗和直覺，仍然有著重要作用。

本刊記者：也有人質疑，大數據是一個新機遇，但不是所有行業、所有人都有機會，有人才才有機會、有設備才有機會、有技術才有機會，這些條件對媒體來說都是新的課題、新的挑戰，媒體將怎樣面對新時代？

陳昌鳳：打個比方：每個人的生活都有自己的哲學，但他不一定是哲學家。未來每個人的生活，都幾乎與大數據相關，但他不一定要直接使用或掌握大數據。當你被說服到京東網買一架相機、到淘寶網買一件衣服時，你知道他們是如何通過信息把你作為客戶瞄準的嗎？大數據。大數據正在帶來政治、經濟、文化等各方面的變化，生活在其中的個體能獨立其外嗎？但是，我們并非要把大家都變成精通或擁有大數據的人。大數據也并非由個人能掌握的資源，它是一種共享時代由公眾共同生產出來的產品，通常由少數大公司掌控。每個人幾乎都是貢獻者。

不過，有一點大致可以確定：未來一個人或機構擁有信息，即數據的多少，確實決定了其獲取權力和財富的大小。

鄧光和：媒體人必須重視數據，掌握分析運用數據的能力：一是善于從各類數據中尋找具有重要傳播價值的信息資源；二是具備對海量信息進行科學整合和深度加工的能力；三是密切關注受眾需求，重視受眾反饋，不斷增強傳播效果。

數據意識實際上就是受眾意識、市場意識、經營意識。中國傳媒業面向市場經營已經30多年，電視收視率數據使用也有20年，傳媒人已經具備了數據意識，但是，分析和運用數據的實際能力卻還有待提高。

石長順：大數據時代對國家、企業、個體既是一種挑戰，也是一種機遇，但這種機遇只留給那些有準備、有識別能力、善于駕馭數據的人。這種機遇甚至可能改變傳媒人的角色，未來將會出現新的傳媒職業，即“篩選者”“數據分析者”角色。

本刊記者：大數據開發在首創地美國也只是剛剛開始，其標志是2011年的《規則數字化未來》報告和2012年3月美國政府發布的《大數據研究與發展倡議》。

就大數據來說，我國還在路上，據統計，我國數字化的數據資源遠遠低于歐美，每年新增數據量僅為美國的7%、歐洲的12%；就已有的有限數據資源來說，還存在標準化、準確性、完整性低及利用率不高等情況。也有一組名為“互聯網上的一天”的數據顯示：一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量），賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬。這一系列驚人的數據，都是新媒體產生的。大數據時代的媒體轉型和發展，需要結合自身的特色，走一條符合傳播規律、符合自身實際、符合受眾需求的發展之路。您認為我國進入大數據時代的條件是否已成熟？我們距離大數據時代還有多遠？

陳昌鳳：中國在大數據的認知方面，大概落后于美國四五年；實踐方面，落后更多。路遙遙。

柯惠新：大數據的分析方法、技術和軟件等目前尚不能適應需要，還有待深入研究和開發。

對大數據的分析需掌握多方面的知識與方法，一些相應的技術和軟件都得配套。例如數據如何分類、提取、轉化、分析、呈現；如何分析非結構化的數據，如社交媒體上的海量文字、圖片；還有如何分析視頻、音頻數據等等。

我的一位研究生畢業之后一直在某媒體研究公司工作，該公司最近推出了一個“網絡影響力”的收視測評。“這個東西如果擴展出去的話，很多電視臺都會很感興趣”，最近我從負責進行這個測評的畢業生那里了解到其在分析相關大數據時的感受，“實際上大都是手工分析的，非常辛苦，因為現有的文本分析軟件根本不好用”。

由此筆者聯想到兩年前所主持的一個關于《重大事件輿情監測指標體系與預警模型》的“211課題”，雖得到了澳門“易研網絡研究實驗室（ERS， e-Research Lab）”的大力幫助，得到了所需的大數據（海量帖子等）和文本分析軟件，但對于帖子傾向性等方面的分析，最終還是不得不通過傳統的內容分析方法在人工編碼后進行。

鄧光和：從某種意義上講，大數據是信息高度發達社會的需要，也是市場經濟的必然要求。我國早已進入市場經濟和信息社會，但市場經濟還不完善，數據市場發育程度不高，對數據市場的規范管理還不到位，數據的準確性、公信度還有待提高。以電視收視率調查為例，國內收視率調查市場造假等亂象較突出。因此，如果說現在已進入大數據時代可能還不夠確切。但大數據時代已迎面向我們走來，我們已經能夠感受到這個新時代的呼吸。

王寧：大數據首先強調的是“大”，了解數據分析一般原理和方法，或有過一些市場、社會、媒體研究經歷的人，都能懂得或理解，其實數據并不一定是越多越好，關鍵是如何借助相關的理論，針對研究問題去設計、分析和應用。

針對設計良好的“小數據”，如有代表性的樣本數據，小的切入點、小而具體的研究問題、科學的研究框架、合理的分析和適當的解讀等，也能作出深入而有用的分析。

本刊記者：從硅谷到北京，大數據的話題被傳播，一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟，大數據的真實價值就像浮在海洋上的冰，我們能看到的只是冰山一角。2013年“兩會”上，有代表提出構建“數據中國”的建議，認為數據將成為國家競爭的前沿、企業創新的來源。數據的占有和使用會不會形成新一輪競爭？

柯惠新：大數據的質量參差不齊，需慎重使用。不同公司、機構所掌握的大數據在質量方面可能會有很大的差異。在“全球化下的社交媒體與數字網絡：2012中國網絡傳播學年會澳門國際會議”的專題討論——“基于大數據挖掘的行為和方法”中，一位演講嘉賓在探討如何充分挖掘互聯網社區大數據社會化營銷的效果時，提到了“僵尸”和“水軍”問題，估計“有一半網民的信息是真實的”。也就是說，可能有一半的信息是不真實的。

帶著這個疑問，我曾請教過一位幾年前曾經在某網站工作過的企業高管，是否“有一半網民的信息是不真實的”？這位先生堅定地說：“100%都是假的！”

雖理解他是在強調問題的嚴重程度，應不會是“100%都是假的”，但還是很感意外，盡管目前由于沒有實證研究的數據，無法作出準確的判斷，但根據這幾位業內專家的判斷，起碼網絡上的大數據質量堪憂。

此外，拋開網絡上大數據的真實性問題，借助大多沒有細節和深度的大數據，如網上的評論，能否分析得到比較有價值的東西？也使一些想使用大數據的研究者止步不前。

陳昌鳳：“數據中國”這樣的話不是過于超前，就是罔顧中國現實。大數據并非一場全民運動，它是由有技術優勢的大型公司和創新精英挖掘出來的。

鄧光和：信息是人們用來消除對周圍世界的未知性和不確定性，增強預見性和安全感的重要手段。市場經濟條件下，市場的不穩定性和風險性進一步強化了人們獲取信息的內在要求。信息在社會生產生活中的價值進一步提升。需求就是市場，采集、整理、分類、出售各方面的信息數據，自然而然成為一個有利可圖、具有廣闊市場前景的產業。事實上，人口調查、商品零售調查、廣播電視收聽收視率調查等，就是專門的數據生產。在中國，隨著市場經濟的深入發展，對數據的需求量會越來越大，這必然推動數據產業的大發展。數據產業屬于信息產業，不僅空間巨大，且很多數據關系到國計民生，甚至關系到國家信息安全。可以預計，未來中國數據產業會形成一輪新的競爭，對數據生產的管理和規范也將逐步走向成熟。

本刊記者：隨著大數據時代的來臨，媒體人將受到前所未有的挑戰。西方媒體越來越重視數據挖掘，認為數據挖掘的新聞往往比傳統新聞報道更有力度。著名學者彭蘭在為本刊的撰文中也指出：“過去只有受過專門訓練的人才能承擔的新聞報道工作，開始部分地轉移到計算機身上。”是否可以這樣猜想：記者的職業即將消失，或者說大數據時代記者的職能要轉型？

朱川燕：新聞工作者的職業不會因大數據時代的來臨而消失，但新聞工作者的技能和使用的工具需要升級換代，從這個意義上講，新聞工作者的職能可能會轉型。

對大數據時代新聞工作者的技能發展可做簡要總結。一、如何從數據中發現和挖掘新聞。大數據時代的新聞工作者需更多依賴數據庫和數據分析來發現新聞、報道新聞。但大數據時代新聞工作者傳播新聞信息的根本職能不會變，而新聞工作者所應遵守的新聞標準和所應具備的新聞敏感也不會變。大數據時代產生的海量數據并不都適合媒體報道，正如每日正在發生的海量事件中只有少量成為新聞事件一樣。因此，大數據時代的新聞工作者更要善于從尚未引起人們注意的冰山一角挖掘出隱藏的新聞。這對新聞工作者和新聞事業都是一個新的挑戰。二、如何將數據可視化。除發現新聞以外，大數據時代新聞事業所面臨的另一個重要挑戰，是如何用數據講故事。在傳統的新聞寫作課上老師會傳授給學生一條不成文的規則，新聞導語中最好不要有數字，因數字抽象，受教育程度低的讀者或聽眾觀眾不好理解。而大數據時代中通過數據挖掘產生的新聞報道的主要事實就是數據。如何解決數字抽象枯燥不好理解的難題呢？這就要求新聞工作者不僅要善于從數據中挖掘新聞，還要善于用數據講故事。三、如何保證數據新聞的真實性和準確性。這要求新聞工作者不僅要有新聞鼻而且要有統計專家的火眼金睛，能夠洞悉具有新聞價值的大數據來源是否可靠、數據收集手段是否科學、數據是否有代表性和可比性。舉個例子，如果某位記者拿到了教育部部屬大學的學生最近5年的就業統計數據，那么該記者在寫稿前需冷靜審核這些數據，檢查各大學對就業的定義是否一致、采用的統計指標是否一致、歷年的統計指標和定義是否一致。只有在這些指標和定義都一致的情況下，才能夠進行大學之間的橫向比較或不同年份之間的縱向趨勢比較。而負責審稿的編輯，也同樣需要具備統計知識，以保證數據新聞的數據來源、數據分析方法和數據呈現方式都符合真實性和準確性的原則。

石長順：與其說大數據時代給新聞業帶來了挑戰，倒不如說是帶來了更大的機遇。因為數據就是一個巨大的信息庫，這種信息與一般新聞報道中的信息有所不同，后者是一種事實信息，僅供客觀的報道與傳播，而前者是一種數據信息，通過挖掘分析，不但可作為現在的事實報道，還可作為未來的預測報道，甚至可通過數據洞察社會問題，影響公眾參與公共事務，影響公共政策決策，發揮建設者作用。

鄧光和：大數據時代，新聞業既有挑戰，更有機遇。挑戰在于在媒體高度發達的情況下，傳統的“搶頭條”“爭獨家”的新聞競爭模式難以為繼。新聞媒體須依靠自身高素質的人才隊伍，充分利用數據資源，從海量信息中尋找、整合、加工新聞信息，滿足受眾需求。機遇在于可供媒體選擇使用的信息資源更加豐富，媒體對受眾結構的了解更加方便透徹，對自身傳播效果的評估更加全面準確。大數據時代，記者職業顯然不會消失，但記者的思維方式和工作方式需要及時調整轉型，更加重視對數據的分析使用，更加重視對信息的深度整合和加工。

陳昌鳳：記者消失了，誰去挖掘數據呢？

其實記者的部分采集信息的手段會改變，但記者仍然是在采集信息、解讀信息，因此職能并不真的轉變。但長期下來，信息的結構和內涵會發生一定程度的改變。

本刊記者：Narrative聯合創始人兼首席技術官克里·哈蒙德認為未來機器生成的新聞將占到媒體新聞的90%，是否意味著新聞要機械化、復制化？未來大批量產生的新聞是否會更刻板？

王寧：長久以來，分析、整理和理解數據，都是專業人士，如統計學家、人口學家、經濟學家等，才會涉足的領域。而通過將數據可視化，可大大簡化數據的可讀性。隨著數據可視化技術的蓬勃發展，越來越多的新聞從業者開始在報道中使用這項技術。2010年，拉斯維加斯太陽報（Las Vegas Sun）發表了《杜絕事故》（Do No Harm）的報道，在這個專題報道中，記者分析了2008年至2009年間，拉斯維加斯地區的290萬條醫療記錄，從中梳理出3689件可避免的傷亡、感染或手術事故。為幫助讀者理解，記者把這個龐大的數據庫轉化成簡單易明的互動圖表，讓即便是完全沒有任何數據分析基礎的普通民眾，也能輕松解讀，甚至利用圖表的互動功能對數據作進一步的考察。如讀者可按照醫院可視化，讓患者了解各醫院的運作狀況；也可將傷亡按照事故性質可視化，讓患者了解不同事故的普遍程度，所有這些都只需讀者點擊頁面上方的兩個小下拉菜單即可輕松完成。這個報道產生了重要的社會影響，直接促成內華達州的立法機構通過了5條關于醫療系統運作公開化的法案。

陳昌鳳：不知克里說此話的語境是什么，機器生成的信息是一種編輯手段、組織信息的方式，還是指信息的來源？總得有人把信息從現實中移到機器上吧？復制的新聞現在就有，不是非要機器時代，但它的價值有多大？

想要有質量的信息，判斷力是必不可少的，即使是機器操作，也是要人設置了程序，才能判斷出哪段文字、哪張圖片是有價值的。

鄧光和：大數據時代，數據是媒體可資利用的新聞素材，但不是新聞本身。媒體從業者可通過計算機使用、分析、處理各種數據，制作新聞作品。新聞作品包含新聞工作者的勞動創造，體現了媒體的傳播意圖，這是任何機器無法代替的。即計算機不可能代替新聞工作者批量生產新聞作品。新聞強調新鮮性，是易碎品，復制的新聞不是新聞。

本刊記者：大數據時代似乎對新聞行業影響更直接，對于圖書出版、期刊出版，其影響有多大？學術圖書、小說、散文在大數據時代的出版將是怎樣的模式？

鄧光和：大數據是社會方方面面的數據，也包含圖書、期刊方面的數據，故圖書出版、期刊出版同樣會受到大數據時代的影響。圖書、期刊及其內容、形式、讀者、銷量等數據，顯然是圖書、期刊出版管理者在經營管理過程中重要的決策依據。

陳昌鳳：從目前的情形看，大數據對出版的影響大于對新聞的影響。Google從數字化轉向數據化的實踐就是例證。

本刊記者：受眾分析是媒體的基本工作，在大數據時代，抽樣調查的有限性是否成為歷史？大數據時代受眾的整體分析、個性化分析將成為可能，個性化信息服務也容易實現，是否意味著每個人都可收到適合的信息，不再為海量信息、垃圾信息而煩惱？也有人認為大數據的個性化分析也會包括人們的行為、位置、喜好，甚至心理、生理數據等，也會給人造成很多隱憂。大數據到底是一個寶藏，還是一個隱憂？我們如何進入一個安全的數據共享時代？

石長順：對這個問題的擔憂不能簡單用是與否回答。先講一個故事。美國20世紀初期有一本暢銷雜志《文學文摘》，因其準確地預測了1920、1924、1928、1932年4屆總統大選的結果。但在1936年第32任美國總統羅斯福謀求連任與蘭登的競選中，該雜志對240萬普通民眾進行了調查，把“寶”壓在了蘭登身上，而蓋洛普研究所則只抽樣了5000人進行調查，宣布羅斯福會勝出。結果《文學文摘》失敗，導致破產。此后，在18次美國總統競選中，蓋洛普民調成功預測了16次，這說明科學的抽樣方法并不遜色于大面積訪談的大數據。當然，也不能以此而否定大數據時代整體分析和個性化分析的準確率，關鍵還在于掌握大數據的人如何科學地運用大數據。

柯惠新：大數據對傳統的抽樣調查提出了挑戰，但并不能相互替代。

傳統抽樣調查方法的理念是希望通過調查分析一個具有代表性的樣本，進而對我們感興趣的研究總體進行推斷。隨著大數據的出現，有些學者認為，既然可以直接分析所有的，也就是總體的數據，自然就不再需要抽樣了。維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶在其著作《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中，甚至激動地宣告：“統計抽樣其實只是為在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的……在大數據時代進行抽樣分析就像在汽車時代騎馬……慢慢地，我們會完全拋棄樣本分析。”

但對具體的研究者和具體的研究項目來說，很難做到真正意義上的擁有和分析“所有的數據”。當研究者抓取新浪微博的數據時，也許可獲取所有公開的關系和博文，但無法獲取那些“悄悄關注”的關系，也無法讀取有隱私設置的博文，如密友微博。又比如，由于分析技術和時間精力的限制，研究者選擇只分析所有文本格式的微博內容，而忽略其他格式，如視頻、圖片等的數據。在以上這兩個例子里，研究者都只采集和分析了一部分的數據，無論這是一個主動的還是被動的選擇，都可看做是一個非隨機的抽樣過程，它得到的數據的代表性很可能并不如一個設計良好的隨機樣本。也就是說，研究者能夠收集或分析的，常常只是一部分數據，無論這一部分數據是多么龐大，研究者必須明白：擁有海量的數據不等于擁有所有的數據。

陳昌鳳：進入互聯網時代，就進入了沒有安全的時代。創新是需要代價的，互聯網的歷史，其實就是冒險的歷史。

大數據時代的個性化，并不意味著信息進入單一時代，它提供的選擇更多了，突出的信息更明確了，服務更個性化了。你的信息需求本身，就有成百上千個相關的鏈接信息。前工業時代的人是心安理得進入工業社會的嗎？工業社會的人是安全無憂地進入信息時代的嗎？人類的發展過程中，從來沒有任何東西能保證一切都安全。不開放的心態，才是最大的危險，了解它、認識它、適應它、利用它，并且改造它，我們才能走下去。

鄧光和：任何事物都有兩面性，不能因噎廢食。面對大數據可能帶來的問題，國家須加強立法，通過法律法規規范數據生產、出售、傳播等各主體的行為，切實保障國家、社會利益，保障個人和組織的合法權利。

本刊記者：大數據時代的種種變化告訴我們，專業媒體需要重新尋找自身的位置和自身的價值，而新的定位、新的價值必將通過業務形態的變革體現，未來媒體的主要調整方向會體現在哪些方面？

石長順：一是加快確立大數據媒體戰略，爭奪世界全媒體傳播前沿。二是加快建立中國傳媒數據倉庫，在全國推行“最小數據集”的概念，并從國家層面強制收集某個媒體的數據指標，在國家信息與文化安全的前提下，更好地管理和共享數據資源。三是加快實現傳媒業的轉型。從新聞采訪者向數據挖掘者轉型，從事實報道者向未來預測者轉變，從數據識別者向數據可視化轉化。

朱川燕：大數據時代所面臨的諸多挑戰要求新聞工作者具有綜合性技能。除因媒體的發展要求新聞工作者具備跨媒體平臺工作的專業技能外，從事數據新聞的記者還要具備一定的統計技能和比較高的數據軟件和圖表軟件應用技能。如何培養優秀的數據新聞記者成為國內外媒體關注的一個普遍問題。是培訓新聞記者使其具備統計技能和軟件應用技能，還是培訓數據分析能力強的研究工作者或信息圖表設計工作者使其具備新聞報道的技能？國外在數據新聞報道上領先的媒體如《紐約時報》《衛報》、英國廣播公司等兩種途徑都有采用。不過，在最近一次英美兩國數據新聞專業工作者組織的視頻會議上，與會者認為從新聞記者中培養出來的數據新聞從業者更容易做出故事性強的吸引人的數據新聞。

柯惠新：國際媒體研究機構對于是否可以提供、如何提供多屏、全媒體的收視數據，還在探討和測試階段，還沒有行業認可的統一做法和標準。

新媒體的快速發展和市場的需求，促使我們不能再等待猶豫，要盡快開展大數據的相關研究和應用。但這不是一件輕而易舉的事情，不要炒作，不要將不成熟的東西急于推向市場。

期待解決的行業問題：

如何保證或檢驗大數據的真實性？如何界定大數據擁有方與研究方的關系？如何保證大數據擁有方的中立性？

如何界定有關大數據的“四方”問題。傳統的市場、社會研究國際準則（ESOMAR CODE）和我國前年出臺的國家標準《市場、民意和社會調查 服務要求》及《市場、民意和社會調查 術語標準”》中，都僅涉及三方：數據提供方，如調查研究機構；數據使用方、客戶方，如電視臺、廣告公司等；被調查方，如某項研究中的調查對象。但在大數據時代，出現了擁有大數據資源的第四方，如網絡運營商。如何界定四者的關系、權利和義務，對保證研究的中立性和客觀性至關重要。