開采大數據

馮兆

【摘要】面臨大數據的數據海量、數據類型多樣、數據處理快速以及數據價值密度低這四大特征時，大數據新聞工作者，必須以打磨一顆璞玉的心態，在實踐中堅持新聞原則，堅守新聞價值。審慎對待大數據，在推進技術發展的同時不斷提高大數據新聞人職業素養，完善人才隊伍建設，以充分的準備迎接大數據新聞的興盛與發展。

【關鍵詞】大數據數據新聞4V特征職業素養

一、大數據以及大數據新聞的發展背景

早在2012年，《紐約時報》就在一篇叫做《大數據時代》的文章中宣稱了大數據時代的到來，時至今日，大數據這一概念早已不是局限在IT行業里的技術手段，它的觸角已經深入到各行各業，滲透到人們生活的各個節點：小到普通人在購物網站上的一次下單，大到國家的經濟數據，都可以被大數據所挖掘、整合、分析，然后以受眾可理解的方式呈現。

馬歇爾·麥克盧漢說：“媒介即信息”，指出了傳播方式的變革對人類社會的意義遠遠大于媒介所傳播的信息本身。事實上，信息技術的每一次發展所帶來的傳播方式的技術革新，都對人們如何認知世界產生著深遠的影響。早在上個世紀60年代，在經歷了新新聞主義對新聞客觀性原則的沖擊后，人們開始試圖尋找一種更能保證所傳播內容的中立和可信的傳播方式——從上世紀60年代初起源于美國的精確新聞，到90年代的計算機輔助新聞，再到21世紀初的數據庫新聞，這一系列的探索都說明了：在信息技術的支撐下，新聞傳播開始越來越依賴于用數據說話，而大數據時代的到來將這一新聞實踐推向了一個新的高度——在大數據的視域下，數據不僅僅是文字內容的輔佐、說明和補充，而是以數據為驅動產生新聞，新聞工作者通過對海量數據的“反復抓取、篩選和重組來深度挖掘數據，聚焦專門信息以過濾數據，可視化地呈現數據并合成新聞故事。”①

二、大數據雙刃劍——基于“4V”特征的探討

大數據的興起讓新聞業感到興奮，能夠利用大數據的，讓新聞事實以一種看起來更科學、宏觀的視角展現出來，被許多業界人士看做是一種與時俱進的、走在行業前沿的表現。

在大數據基礎上興起的新聞模式自然融合了大數據的四大基本特征——即“4V”特征：Volume（數據量大）；Velocity（處理迅速）；Variety（類型多樣）；Value（價值密度低）。這對大數據新聞實踐來說，既是優勢，也是挑戰。

就優勢來講，數據量巨大以及處理迅速這兩個特征，實現了一種全新的新聞表現方式。2012年，英國《衛報》在《阿拉伯之春》這一新聞報道中，就將大數據以可視化的、四維的、動態的圖表模式呈現在受眾面前，受眾可以通過點擊圖表上的不同按鈕，獲取事件各個節點的不同信息，既能縱向地關注事件整體發展進程，又能深入了解任意節點的詳細信息。《衛報》的這種報道模式，使得這場涉及十幾個國家，歷時一年的政治運動，實現了比純文字描述更清晰直觀的傳播效果。此報道展現了大數據新聞對復雜事件的化繁為簡的作用，能夠“在宏觀上對某個事件看得更加清楚與全面，事件復雜的演進過程以及這個過程中的各個方面，都能描述得直觀且有趣。”②

另外，數據類型的紛繁多樣這一特征，也給大數據新聞提供了更多的角度與展示空間。2013年《紐約時報》名為《雪崩》的新聞作品就是很好的范例。《雪崩》不僅獲得業界的最高認可——普利策新聞特稿獎，在新聞市場上也獲得了極好的反響——在發布六天以后，該報道就為紐約新聞網贏得了290萬訪問量以及350萬的頁面瀏覽量。③《雪崩》的成功，被看做是“融合新聞”的勝利，“但是它的本質是大數據驅動的一種新的新聞生產方式。”④首先，依靠了“數據爬取和挖掘工具”，⑤對社交媒體上受眾對此事件最熱衷探討、最想了解的內容進行了數據的挖掘和整理，從而制作出了最符合受眾需求的選題內容。其次，文章對數據庫資源的有效運用，最終將龐雜的大數據轉化為了多維度的“鉆石型”新聞報道。⑥

不過，數據量的龐大、類型的復雜多樣，加上“數據價值密度低”這一短板，也給新聞實踐工作帶來難度——如果對數據新聞的來源不加甄別，也有可能從數據中挖掘出“完全的假相”。⑦比如央視晚間新聞的“據說系列”的大數據就有部分來源于微信和QQ等新媒體平臺。在這類型平臺上，人人都是傳播者，但由于缺乏嚴格的把關機制，所以大量虛假的、錯誤的信息魚龍混雜，雖然對海量數據的處理能力是大數據新聞的技術特長，但是真正有價值的數據才是大數據新聞的有效組成部分。

三、大數據時代對新聞人職業素養的新要求

大數據新聞雖然是一種依托前沿信息技術的創新型新聞模式，但其仍是新聞傳播活動中的一種，因此也應和其它類型的新聞一樣遵守報道的基本原則，追求同樣的新聞價值。針對上文提到的大數據四大特征給新聞實踐帶來的優勢和挑戰，現將著重就新聞人如何在龐雜、價值密度低的大數據中把握真實性、客觀性的原則，以及高效的數據處理能力是否能確保實現新聞時效性等問題進行探討。

1、從海量、多樣的數據中提煉出新聞的真實性

無論信息技術如何發展，傳播方式如何演變，“真實性”作為新聞的生命力和首要原則的這一地位是不可動搖的。要保證這一原則，第一，新聞工作者要樹立起把關意識，雖然大數據新聞有著取之不盡的資源，但來源于互聯網平臺的數據信息并不能保證真實有效，所以需要新聞人秉持嚴謹耐心的工作態度，對數據有著“追根溯源”的把關精神，同時充實自己的知識素養，提升自己面對信息來源時的判斷力；第二，不能一味依靠在數據海洋中“廣撒網”，而要通過長期積累建立新聞數據庫，為有效提供價值密度高的數據提供有力保證；第三，要逐步建立起專門的大數據管理部門，形成專業把關隊伍，為大數據新聞內容真實性提供技術保障。

2、挖掘數據背后的新聞客觀性

新聞的客觀性通常被視作新聞報道的基本原則，但有人認為，新聞實踐工作無可避免地滲透著編輯記者的思維觀念和價值取向，所以新聞客觀性是否能夠絕對存在，一直是個備受爭議的話題。大數據時代的到來讓一部分人對實現絕對的新聞客觀性又燃起了一絲希望，認為大數據新聞的客觀性可以依托數據的客觀性實現，這事實上是一種思維誤區。《原始數據只是一種修辭》的作者麗莎·吉特曼曾在書中說：“數據從來都不可能是原始存在的，因為它不是自然的產物，而是依照一個人的傾向和價值觀念被構建出來的。我們最初定下的采集數據的方法已經決定了數據將以何種面貌呈現出來。數據分析的結構看似公正客觀，其實價值選擇貫穿了構建到解讀的全過程。”⑧

比如2014年央視推出的一檔名為“據說春運”的系列新聞節目，就因為新聞工作者將主觀臆斷滲透到了大數據解讀中而引發爭議。在節目中主持人通過對春節期間男性在網絡上對于“相親”一詞的搜索，做出這樣的推斷：因為搜索該詞的男性占79%以上，且年齡多在20-39歲之間，所以由此可得，該年齡段的男性都在春節回家的路上苦惱如何躲過家人安排的相親。這樣的分析忽略了事實背后各種因素，以及影響事情發生的復雜變量，而將A現象與B結論單向地聯系起來，并強調一種必然的關聯性。從媒介議程設置的角度看，媒介在報道中對某些問題的突出會影響到受眾對該問題重要性的判斷，因此媒體如果以主觀思維來挖掘大數據背后的事實，那么最終凸顯的都是一些不客觀，甚至不真實的問題，會給受眾的認知帶來極大干擾。

雖然很多人認為，新聞要做到百分之百的客觀只是一種理想狀態，但新聞人在實踐過程中，依然必須秉承新聞客觀性原則，盡可能把自己放在中立的立場上，這也對新聞工作者的“見識”與“內涵”有著更高的要求，只有擁有較廣的“見識”與較深的“內涵”，才更容易站在更高的格局上去俯瞰事物的全貌；才能夠避免狹隘的價值觀念與思維定式；才能多維度剖析大數據所蘊涵的事實真相。

3、大數據新聞時效性的把控

大數據技術對數據的處理是快速的，但這并不表示大數據新聞的生產效率會高于其它類型的新聞，相反，在面對海量的、類型多樣的數據時，新聞工作者往往需要耗費一定的時間進行篩選、處理、分析得出結論直到最終將其可視化呈現；某些情況下，甚至要等新聞事件發展到比較完整的階段，才能夠對事件進行較為全面的數據化呈現，所以，如何提高大數據新聞的生產效率，是新聞工作者在實踐過程中需要思考的問題。

除了信息技術的不斷完善以保證大數據新聞生產效率外，新聞工作者也要走出大數據等于全數據的這一誤區，充分運用“閾值”這一大數據技術，也就是有分析出多大的數據量就足夠幫助我們滿意地解決問題⑨，從而提高新聞的生產效率。

結語

大數據在給新聞傳播帶來新的機遇的同時，也對新聞從業人員提出新的要求。大數據時代，新聞人對數據要抱持一種科學態度，不能盲目依賴；也要對數據背后的事實抱持一種敬畏態度，不能任意臆斷數據與事實之間的關系。目前，大數據新聞還處于新興階段，有專家預計它有望于2020年左右達到興盛的狀態，在此之前，摸索中的新聞人必須保證與時俱進“不掉隊”，自信應對大數據新聞時代的真正到來。除此之外，我們還需要加強專業人才隊伍的建設，因此應考慮高校新聞專業的專業建設方向的改革，將大數據新聞的相關技能與素質培養融入到新聞專業課程中，為專業的、高素質的大數據新聞人才輸出做好充分的準備。其次，媒體行業也要積極應對這一媒體發展趨勢，除了完善相應的設備設施外，更要有意識地進行行業內的大數據新聞的人才培養或轉型，建立起一支能夠掌握大數據信息技術、具備新聞專業技能、職業道德素養良好的綜合性人才隊伍。

參考文獻

①方潔，《全球視野下的“數據新聞”：理念與實踐》[J].《國際新聞界》，2013（6）

②陳力丹、李熠祺、娜佳，《大數據與新聞報道》[J].《新聞記者》，2015（2）

③④⑤劉小青，《從〈雪崩〉看大數據背景下新聞產生的變革》[J].《青年記者》，2013（36）

⑥曾慶香，《新媒體語境下的新聞敘事模式》[J].《新聞與傳播研究》，2014（11）

⑦⑨張超、中興，《新聞業應用大數據：展望、誤區與對策》[J].《中州學刊》，2015（6）

⑧LisaGitelman，《“Raw Data”is an Oxymoron.From Infrastructures》[M].MIT Press，2013

（作者：西華大學鳳凰學院傳媒系網絡與新媒體教研室主任）

責編：周蕾