大數據與經濟新聞生產方式的顛覆與重構

文/祝興平

2012年1月，美國《華爾街日報》刊文稱，人類進入“大數據”、智能制造、無線網絡革命三場宏大技術變革的開端。2012年2月13日《紐約時報》網站宣稱，“大數據時代”業已來臨。近年來，隨著傳播科技的快速發展，特別是信息獲取技術、物理信息系統、互聯網、物聯網和社交網絡等技術的突飛猛進，人類社會各種數據的規模呈現爆炸式增長的發展態勢，人類進入前所未有的大數據時代。目前，大數據的巨大影響業已波及多個行業，作為數據重要使用者的傳媒產業，特別是高度依賴各種數據的經濟新聞產業，其業態環境、內容生產、業務流程、運營方式以及人才培養等多個方面，都面臨著前所未有的沖擊和挑戰，長期形成的生產模式正在被悄然顛覆和重構。

一、什么是大數據

根據維基百科的解釋，大數據（Big Data）是指無法在一定時間內用通常的軟件進行捕獲、管理的數據集合。大數據，首先是指信息或數據量的巨大（常在 10TB至 1PB甚至以上）。數據的單位，從過去常用的千字節（KB）、兆（MB）、吉（GB）、太（TB）和 拍（PB）升 級 到EB、ZB、YB等 計量 單 位（1K=1024Byte，1M=1024K，1G=1024M，1T=1024G，1P=1024T，1E=1024P，1Z=1024E，1Y=1024Z）。其次，大數據時代也意味著數據的挖掘、處理、分析、分享等能力得到空前的提升，不同行業、領域之間的數據交換和利用也變得十分頻繁。此外，除了數量，數據產生的速度及種類等也與過去迥然不同。因此，Volume（數量巨大）、Varity（數據類型多樣）、Velocity（處理速度快）、Value（價值密度低）即“4V”，是業界對海量化、非結構化和半結構化、實時處理等大數據主要特點的高度概括和濃縮。

1.大數據的主要來源

一般而言，大數據的來源主要有幾種：一是媒體數據，特別是互聯網、社交媒體運行產生的數據，包括網民瀏覽網頁的日常記錄等；二是各類企業的生產、經營、管理等信息；三是政府部門發布的數據；四是物聯網、各種傳感器捕捉的數據，以及未聯網的攝像頭攝取的信息；五是個人、家庭的文字及音像數據等民眾個人留存的數據。正因來源廣泛，人們在制造業、能源、服務業、交通運輸業、醫療衛生等多個領域，積累了TB級、PB級乃至EB級的巨量級數據。作為當下信息社會的“石油”和“軟黃金”，它們對經濟、社會和科學研究等多個方面都具有重要戰略意義，國家未來的核心競爭力將極大地取決于將數據轉化為信息及知識的速度與能力，而這又極大程度地取決于大數據方面的技術水平和科研力量。因此，美國等發達國家都相繼制定和啟動了調用大量資金支持的大數據研究計劃，大數據由此成為政府、學界和業界普遍關注的熱門話題。

2.大數據與經濟新聞

新聞傳播界是數據的重要使用者，在當代媒體的經營、傳播實務等各個方面都離不開大數據和數據挖掘技術（Data Mining）。西方媒體機構出現了不少專門與數據打交道的記者，他們通過數據挖掘等手段尋找新聞選題、組織材料，生成新聞報道，在繁雜瑣碎的非結構化數據中，發現常規新聞所不能體現的內在邏輯，幫助受眾對新聞事件進行深度解讀。這種新聞實踐給予人們的啟示是，正在或剛發生的、讀者普遍關注的重大新聞事件，通過數據挖掘手段得出的獨特視角，能夠有效豐富受眾對于事件的認知。同時，數據挖掘也可用于日常的新聞報道，可幫助受眾通過這種新聞對現實世界做出更為獨到、深入的解讀。

因此，傳媒業特別是高度依賴于各種數據的經濟新聞業，已是受到大數據沖擊較大的主要行業之一。盡管就目前的情形而言，大數據及其價值，更多地還只是被IT業和企業營銷界所關注。

二、大數據對傳統經濟新聞生產方式的顛覆

在大數據時代，數據已經成為重要的生產資料和社會資源，但對于經濟傳媒業而言，卻是巨大的沖擊與挑戰。

1.顛覆了傳統的生產模式

從經濟類媒體的內容生產來看，大數據技術直接滲透到經濟新聞生產的關鍵環節，顛覆了傳統的生產模式。過去只有受過經濟新聞專業訓練的人士才能承擔的經濟新聞報道工作，在大數據及相關技術的影響下，開始部分地轉移到了計算機及其他傳播設備身上，使得經濟新聞的生產模式發生了前所未有的質的變化。

一方面，開始對經濟類媒體直接構成威脅和挑戰的，是作為大數據重要來源之一的社交媒體和智能手機。在社會化媒體盛行的大數據時代，人人都是記者，個個都有麥克風，一部手機就是一個移動的新聞媒體，經濟新聞、財經資訊的發布已經不再是媒體人的專利。這種以用戶為中心的社交媒體通過提供原創資訊及觀點進行原創性生產，通過提供經濟新聞線索進行啟動性生產，通過提供經濟報道素材及背景進行資源性生產，通過擴散經濟新聞實現增值來進行增值性生產，通過網民與新聞當事人或嘉賓的互動交流來進行互動性生產，通過選擇、整合、重編經濟新聞來進行整合性生產，它們憑借這些多樣化的方式，自主地生產公民新聞，與專業媒體的經濟新聞生產分庭抗禮。

與此同時，以智能手機為代表的移動傳播終端，正顛覆和改寫著經濟新聞生產的時空觀念。移動終端不僅是受眾的信息消費渠道，也是他們便利即時的新聞生產設備，在移動狀態下，可以即時、快捷地進行新聞的發現、判斷、生產與傳播。這就意味著，傳統經濟新聞生產的時間被大幅壓縮，在此狀態下如何保證經濟新聞的質量，這不僅是對專業新聞人的威脅，也是對媒體現有經濟新聞生產流程的挑戰。此外，手機也使得經濟新聞生產的空間發生了變化，以文字、圖片、視頻為手段的經濟新聞現場直播成為常態，大數據時代，在線的網民和各種電子記錄裝置（如攝像頭）散布在社會各個角落，不間斷地捕捉和上傳實時情報，在經過網民的“分布式”集體選擇后，便可形成熱點新聞。也就是說，時效性最強的經濟新聞來自“在現場”的人，而非“到現場”的記者。大數據時代，來自現場的經濟新聞將占據越來越大的比例和份額，真正的“獨家經濟報道”將越來越少，這對傳統經濟新聞的生產方式而言，同樣是一種挑戰。

另一方面，專業新聞工作者淡出，機器將取代人智能化、高效率地寫作經濟新聞。美國《連線》雜志記者史蒂芬·列維發文說，計算機將代替人生產90%左右的新聞，文章以Narrative公司為例。這家約30名員工的美國小公司，運用Narrative Science算法，每約30秒便可撰出一篇新聞報道。這種機撰新聞可以是美國籃球賽消息、某公司的盈利聲明，也可以是據微博信息綜合撰出的金融產品交易資訊。這樣的文章曾在《福布斯》等著名出版機構網站發表。雖然可能沒有專業評論員寫得生動，但卻能將最新資訊快速傳給受眾。通過把iPhone手機用戶在GameChanger應用程序中輸入的比賽數據搜集起來，Narrative Science就能寫出一篇體育報道。2011年，該軟件寫出了少年棒球聯盟的新聞報道約40萬則，2012年達到150萬則。

Narrative寫作新聞的基本模式是：首先，通過搜索引擎收集數據；接著，根據報道題材選擇報道風格模式，按照資深記者組成的元作者團隊提供的詞匯來組成句子。元作者團隊負責創建多種報道題材的模板，Narrative技術工程師與之密切合作，使計算機具備從不同“角度”識別相應數據的能力。在克里斯蒂安·哈蒙德（Kristian Hammond）這位Narrative聯合創始人兼首席技術官看來，未來電腦生成的新聞可能會占到媒體新聞的90%，并且，這樣的新聞未來5年內還可能獲得普利策新聞獎。這一案例表明，過去被“人”壟斷的新聞采寫，開始受到機器的“挑戰”。

目前，盡管電腦采寫新聞僅限于某些特定領域，但金融、證券、體育等諸多產業中的經濟新聞，都關乎大量波動性很強的數據，并且新數據還源源不斷。而且，這類領域的新聞寫作已有若干成型的固定模式，很容易建起相應的寫作模板。因此，人力寫作經濟新聞被機器部分取代，完全可行。而且，未來一個主要的發展趨勢業已明朗，那就是大數據技術與社會化媒體相契合，這是未來經濟新聞生產的一種重要方式，這將成為經濟類媒體人工新聞寫作的重要補充。

2.弱化了傳統的媒體信息

從經濟類媒體的產出品來看，經濟類媒體的新聞和評論，最強調的是原創和深度，但其數量相當有限，極易在數量上被大數據時代的海量數據所淹沒。一家經濟類百年老報所能累積的文字及圖片信息不過數十個GB，而大數據時代的網民能以極低的成本，瞬時產生以EB計的文字及音視頻信息。因此，傳統經濟類媒體如何生產、搜集大量而有影響力的數據，是應對大數據時代無可回避的挑戰。

3.解構了傳統的業務流程與盈利模式

從經濟類媒體具體的采編流程來看，傳統的業務流程和生產鏈條完全被大數據所解構。首先，就經濟新聞線索與選題發現的角度而言，大數據時代的經濟記者和編輯發現重要的經濟新聞，更多地需要借助媒體自身或合作機構的數據庫。經濟新聞的發現，甚至可能直接由“機器”來完成。而專業的財經媒體人需要做的，只是在計算機提供線索的基礎上，進行更深層次的深入采訪和經濟數據的再度挖掘。其次，從經濟信息的采集、新聞要素發現的角度來看，體育、金融、證券及未來物聯網技術廣泛運用的行業等，這些具有連續數據形成能力的行業或領域，將實現信息采集的自動化，專業財經媒體人的任務，就得從收集事實更多地轉向解釋原因和分析影響。再次，從新聞作品的角度來看，機器撰寫的經濟新聞將在常態的新聞報道中占據較大的比重，而重大題材的報道，媒體人仍將扮演主要角色，特別是圖片、音視頻類經濟報道，媒體人的角色短期內難以被機器所替代。最后，從經濟新聞編輯的角度來看，經濟類媒體將會利用類似谷歌新聞、百度新聞的搜索技術和計算機算法，進行日常經濟新聞稿件的篩選與整合，這種全新的新聞編輯自動整合模式，將被受眾逐步接受和習慣。

從經濟類媒體從業者的角度來看，記者編輯面臨著如何適應大數據的時代需要，面對技術和能力不足的挑戰。他們不僅要求熟練使用文字、圖像，還要熟悉大數據技術，懂得如何根據需要收集、整合、挖掘和分析數據。

從經濟類媒體的盈利模式來看，傳統媒體長期形成的“從優質內容（經濟新聞、財經評論等），到獲得受眾及廣告客戶良好的口碑，到經濟信息的廣覆蓋（發行量、收視率、收聽率、點擊率表現突出），再到可觀的廣告收入”的盈利模式，在大數據時代向數字化轉型的過程中正面臨著難以持續的產業困境。

三、大數據時代經濟新聞生產方式的創新與重構

面臨大數據的巨大沖擊和前所未有的壓力，同時伴隨著人們對于大數據巨大價值的認同，經濟類傳統媒體、網絡媒體、社交媒體等逐漸意識到大數據所帶來的巨大變革，開始探索著向大數據時代邁進，經濟新聞的生產在觀念和操作層面上，都出現了較大程度的變革與創新。

1.重塑了經濟新聞的質量評價標準

由于缺乏參照系，在傳統媒體壟斷經濟新聞業的時代，受眾很難對經濟報道的客觀性、全面性、深刻性作出評估，因此相應的要求也較低。現在，社會化媒體已是一個重要的參照物。社會化媒體在報道的反應速度、內容的豐富程度等方面甚至超過了專業經濟媒體。此外，在大數據技術面前，無論是反映全局性經濟事實還是趨勢性的變化規律，傳統經濟媒體現有報道方式與報道成果的缺陷都易于暴露和評估。因此，大數據技術是檢驗專業經濟媒體質量好壞的另一個參照系。

過去，平面紙質經濟類媒體依靠傳統的紙質平臺，很難用客觀數據對經濟新聞報道的質量（單篇報道的受歡迎度）進行評估，但若借助大數據時代的網絡媒體、社交媒體平臺，通過挖掘、分析這些平臺所轉載的原創經濟新聞的點擊率、轉發率等數據，便可予以有效把握。目前，國內大量主流媒體都開通了“微博”。借此平臺，傳統經濟媒體采編人員可據“微博”評論量及轉發率輕松判斷一條經濟新聞的好壞，并據此調整新聞采編的角度與方向。可見，大數據技術既是參照物，又可成為專業媒體可靠的方法與工具，憑借這一技術，專業媒體的經濟報道水準和新聞質量將得到有效的提升。

2.促進了經濟新聞生產的跨界合作與全媒體化

在此技術的促進下，經濟新聞不同傳播介質之間出現了融合與互滲。經濟類紙媒作為一種以文字為載體的傳播媒介，有著深度化、便于保存和長久流傳的特性，便于對相關數據進行分析，實現價值的二次挖掘。但紙媒如若希望自己的數據能被大量快捷地分析和利用，必須首先完成由傳統編輯平臺向電子平臺的轉變，使之能夠利用電子平臺的大數據分析功能對新聞事件進行分析和預測，因為大數據本身就是建立在云計算等大存儲量的基礎之上的。由于大數據關注的只是事物與事物之間的相關性，而非其因果關系，它根據的是已獲得的客觀數據，而非主觀判斷，因此，大數據是一種基于相關分析法的預測方式。利用這種預測功能，可有效把握受眾興趣，分析市場走向。同時，它優于一般市場調查樣本分析的特點是，其樣本量極其巨大，因此數據的誤差較小，更加客觀真實，由此得出的受眾偏好數據也更為可信。紙質經濟類媒體如能與網絡平臺合作，便可準確獲取這些信息。網絡媒體雖有獲取海量數據的優勢，但信源的不可靠也將嚴重阻滯其發展。而紙質經濟媒體，信源和數據的可靠性卻較高。因此，二者跨界合作，才可揚長避短。

大數據時代的經濟類媒體受沖擊最大的應該是電視，因為網絡視頻的迅猛發展正嚴重擠占電視媒體的市場空間。因此，謀求與網絡媒體合作勢在必行。當前，“多屏融合”的合作方式已在某些電視臺試水，在此模式下，電視機、計算機、手機不同的平臺可以跨界合作及視頻資源共享。對于經濟類網絡媒體而言，其最大的發展瓶頸在于缺乏原創內容。隨著人們版權保護和信息源維權意識的提高，大數據及其經濟效益被人們所認可，零費用轉載、轉播傳統媒體內容的網絡媒體，必然遭遇內容匱乏及成本高啟的困境。因此，為了避免內容和數據枯竭，它們必須和傳統媒體聯手。

3.推動預測性新聞和深度報道的增加

過去，傳統經濟媒體的報道選題源于正在或新近發生的經濟事實，如今社會化媒體憑借其優勢已在此領域對傳統經濟媒體構成了強力沖擊。傳統經濟媒體只有利用大數據技術，揚長避短，把主要精力放在對經濟發展趨勢的預測上，才能在公民新聞難以企及的高度上，實現自身價值的重塑。因此，深度經濟報道仍將是傳統主流經濟媒體追尋的重要目標，但與傳統調查性報道不同的是，未來越來越多的深度報道是建立在大型數據挖掘與分析基礎之上的深度經濟揭示與解析，是西方學者所說的數據新聞（Data Journalism）或“數據驅動的新聞”（Data-Driven Journalism）。因此，傳統經濟媒體必須建起數據挖掘與分析的長效機制，數據分析師、數據挖掘師類應成為常設崗位，與專業公司或機構的合作也應常態化。數據分析人員除了分析解讀數據，更應承擔新聞策劃的職責，為經濟報道提出選題方向，為數據采集和處理設計方案。這對長期習慣文字或圖像思維的傳統新聞人和習慣數據思維的技術人，都將是一個全新的挑戰。目前，國內外一些媒體已經嘗試開設以問卷調查為基礎的類似“精確新聞”這樣的數據新聞欄目，但大數據相關技術的應用，也將使其面臨挑戰，它們必須大步升級。

4.重構了傳統經濟新聞的采編方式

當大數據業已成為經濟新聞生產核心資源時，與其相關的統計、分析及挖掘技術，亦便成為經濟新聞生產的重要抓手和支持工具。因此，在經濟類媒體發展的過程中要充分發揮大數據的優勢，必須突出技術在新聞生產中的地位。美國Narrative公司機器生成報道的做法有必要借鑒，人機合作的新聞采編方式，必將極大地變革傳統經濟新聞的采編方式。

人機合作采編新聞，可在專業的數據采集平臺錄入音頻及圖片數據，而后經后臺完成數據抓取和新聞編撰工作。其操作模式是：記者在采訪中錄下所需音頻數據，并在數據末端輸入特殊符號，而后經專業數據抓取平臺獲取有關數據予以分析，再由計算機后臺按特定模版撰寫報道，經記者確認后即可提交。這種采編方式如能付諸實用，必將大大提高經濟類媒體的發稿速度。

5.提升數據呈現、分析及解讀能力

大數據技術使得數據成為經濟新聞報道的重要資源，但經濟新聞報道并非數據的簡單堆砌，而是對信息要有更加清晰的呈現、更加深層的分析和更加準確的解讀。目前，國內外一些專業經濟媒體，已開始讓信息圖表（Infographic）扮演重要角色。將數字型、文本型信息進行形象化、可視化的處理，是這種信息圖表的主要功能。其主要作用體現為再現數據、呈現關系、表達要點、圖解進程、描述情狀、整合內容、傳達意見、分析解讀等。這種圖表的廣為運用，使得經濟媒體進入了全新的讀圖時代。對于經濟類媒體人而言，這種信息的可視化加工，是一種全新的能力，而要全面提升此種素質，絕非一日之功。因此，對于經濟新聞教育界而言，大數據為我們提出了諸多新的課題和人才培養的新要求。

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