大数据技术影响下融合新闻的特点

大数据背景下融合新闻的特点近年来，面对新媒体的冲击，传统媒体在重重压力下不断探求新的发展模式，不断探求新的机遇。传统媒体和新媒体开始合作、整合，媒体之间的界限变得模糊，各大媒体都在不同程度的进行着媒介融合的实践，“你中有我，我中有你”的全新业态开始出现。在2014年8月中央全面深化改革领导小组第四次会议通过了《关于推动传统媒体和新媒体融合发展的指导意见》，媒介融合由此也提升到了国家战略层面的高度，更加推动了传媒业态的融合发展。在这种剧烈变革背景下，由媒介融合带来的“融合新闻”也展现出了与以往传统新闻活动不同的诸多特点。融合新闻不论是理论层面还是实践角度都应该是一个动态的发展过程，在面对日新月异的技术进步时，一、网络将公民在传统媒体垄断的时代，新闻来源往往非常单一，新闻报道的消息通常来自于政府机构、社会团体和企业组织。而融合新闻比起传统新闻模式的最大特点是信息来源的多样化。1、“个人”成为广泛的新闻源社交媒体出现后，激活了个人作为社会传播基本单位的活性，让普通的民众有了生产亲历新闻、并且将其传播出去的可能。面对突发事件，附近的民众往往比专业的记者更快的赶到事发现场，更迅速地发布报道。自此新闻的制作和发布不在属于专业的新闻机构所独有。而这种制作和发布也给传统媒体提供了广泛的材料，扩大了传统媒体的新闻报道面，弥补了因时空限制而导致的突发、重要的新闻现场专业新闻记者的缺位，以自身的亲身经历报道新闻。如今年11月在巴黎发生的恐怖袭击事件，在事件刚发生不久后，事件的消息在各种新媒体中快速传播，而在接下来的报道中，各大传统媒体都选取了不同的角度去报道，值得注意的是，有些报纸都选取了巴黎中国留学生在社交媒体上发布的内容串联在一起组合成一篇报道，这种报道更能给读者提供一种身临现场的感受。以往的事件，如2005年的伦敦地铁爆炸案、2006年的孟买火车爆炸案、2008年的汶川地震、2010年的日本福岛核泄漏事件、2013年的余姚水灾，“个人”记者开创了不同于专业新闻记者和媒体机构的信源采集形态。2、数据信息的采集在以往传统媒体占主导地位的时代，无论是新闻事实相关的数据还是受众的数据，都无法进行大量和全面的采集。记者在进行调查的时候，通过抽样、个案分析等方法能够对事件进行一些总体的把握，但这种人工的操作使得潜藏在背后的信息难以被挖掘，调查类的新闻报道很难做到真正的真实。然而在互联网崛起的今天，每一个人都成为网络中的一个节点，无时无刻不在上传着自己的信息，而这些信息的价值并不在于它的数量庞大，在于它的全面和客观。大数据分析的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。首先，传统的数据收集是根据有限资源和主观目标而人为设定的数据类别和采集框架而生成的，这种采集在指标、范围和时段等都带有极为明显的局限性，而大数据的采集一般是源于自然发生、实时记录的数据，所收集的数据已不再是“样本”而是上升到了“总体”，运用这些数据就使得把握新闻事件能够做到更加客观与丰厚。其次，与传统数据采集不同，大数据的参与者不再是有意识地参与，而是无意识的参与。用户每一次搜索、点击、转发、点赞等，都参与了谷歌、百度、微博、论坛等数字平台的大数据采集，因为用户的每次点击就是一个数据来源。这种无意识的参与行为为大数据的各类数据集的形成做出了客观的贡献。再次，传统的数据收集是一个单向的过程，是在人强烈的主观框架下对于数据的一种不免失之偏颇的采集和分析。而大数据的采集是一种双向的过程，搜索引擎为你提供了数据，而你也为搜索引擎提供了数据，两者是一种双向互动的正循环过程。最后，现在收集的数据更新的速度比传统数据更新速度有着天壤之别，而社会现实的变化是非常快的，以往的数据收集往往无法及时更新数据，而大数据的采集则可以做到这一点。二、新闻业务深入整合1、媒体自身内部实现部门融合近一两年来，几乎所有传统媒体都开通了自己的新媒体，建立了全媒体平台，各个部门开始进行协同生产，尤其是数据新闻的生产。2012年首届国际数据新闻奖获奖作品的运行过程显示，媒介融合时代的新闻生产比的不是采访力量和团队规模，而更加看重具有新闻敏感的人与具有数据挖掘、分析和可视化呈现能力的人之间的相互协作。正如英国《卫报》数据博客编辑西蒙·罗杰斯指出的那样，“新闻编辑部的布局很有讲究，你越靠近新闻编辑部，就越方便对报道进行交流，成为新闻策划进程中的一部分；反之两者距离越来越远”。在大数据时代里，加强采编部门与客户服务、技术应用与设计等部门的融和；加强同一媒体不同平台间的融合是大势所趋。2、跨界合作增强传统媒体的优势是内容，而新媒体的优势是渠道，在现在激烈竞争的状况下，单独凸显哪一方面的优势都是不可取的，所以加强跨界合作才是可取之道。然而之所以是联合，而不是自建，主要是基于成本（特别是时间）的考量，自建平台后，要打造品牌优势是一个漫长得过程，倒不如加强跨界合作。比如腾讯网目前已经和各大主流报纸合作，建立起区域垂直网站；部分地方电视机构则积极选择与新浪、搜狐、网易、腾讯等互联网巨头开展合作，电视机构负责提供内容，各大网站提供播出平台，通过售卖节目版权获取相应收入。三、在新闻的内容上出现了图表新闻和预测新闻在过去的调查性报道中，虽然对数据进行分析和利用，但只把数据作为新闻报道文字内容的辅助说明，即以文字为主，数字为辅，没有更深的价值价值挖掘。而在大数据的运作下和信息可视化技术的支持下，数据类的新闻脱离了过去文字为主、数字和图表为辅的表达形式，转而以数据可视化图表作为新闻的主要内容和呈现方式，通过对数据的过滤和视觉化的处理来讲故事。这种新闻的表现形式可以更为直观的展现事件全貌，以数字图画来说话使得新闻读起来更加轻松，这符合当下人们浅阅读的习惯。例如《人民日报》在一篇名为《血洗巴黎的“is”是何来头的新闻中，就采取了这种图表的形式，很直观的展现了恐怖组织的发展历程。此外，预测性的新闻报道出现也是当下融合新闻的一大特点，具体说来，这种报道就是利用大数据来预测事物的未来发展方向。这种新闻形式在国内还鲜有出现，但在国外已有成功的案例，最著名的莫过于2008年《纽约时报》旗下的“583”博客所做的总统选举结果的预测性报道，该博客也因为成功的预测出了当年全美50个州中49个州的选举结果而名声大噪。该博客的独特之处就在于：利用各种公共渠道获得关于各选区的基本人口数据、就业数据、市场数据、既往投票数据等，再把这些数据输入到他自己开发的统计预测模型中进行预测分析。而该博客用这种数据分析的方法在2012年又一次成功的预测出了奥巴马的当选。四、从传者中心到用户中心在互联网不断发展的时代里，信息获取方式的多元化与信息的易得性，使得信息与媒体出现“富余化”倾向，信息生产的单位成本不断下降，这种信息爆发式的增长使得媒介市场从“传者中心”向“卖着中心”转变，信息的供应格局也从以前供不应求的卖方市场变为供过于求的买方市场。在这种情况下，如果新闻产品不考虑用户的体验，就只能面对受众减少的事实。所以各大媒体在保持内容优势的同时，更加注重渠道的创新和融合利用，更加注重自己的用户细分和挖掘受众的兴趣偏好。而“私人定制”的个性化推送新闻就是新媒体在这种买方市场环境下的一种尝试。新媒体大数据算法能够通过对用户行为和关系进行分析（比如说分析用户的浏览记录等），从而挖掘用户对内容的偏好和潜在需求，通过信息聚合，自动生成符合其需求的信息，从而实现个性化的内容推送。在国内比较知名的“今日头条”app就属于这种进行个性化推送的新媒体，他的操做模式就是将受众的浏览记录进行统计分析后推测出受众的兴趣爱好，然后再将网易、新浪、腾讯等各大门户网站的内容进行聚合进行推送。然而由于这种“个性化”推送在新闻的挑选和把关上是由机器操作的，推送的内容往往良莠不齐，缺乏深度报道，而且这种推送的内容重复性很高，时间序列也不够清晰。但总的说来，这是一种很好的尝试。五、版权问题突出版权问题的突出主要是发生在新媒体上的，传统媒体通常把关较为严格，对于转载等操作也较为规范，难以出现侵权行为。而互联网中，由于复制内容十分便捷，在微信、微博等自媒体中出现的粘贴复制现象极为严重，这也是我国在互联网发展的过程中长期缺乏版权意识的恶果。在“个性化推送”的新闻里，这种问题也比较突出，例如在2014年，“今日头条”就收到了《新京报》抨击其涉嫌侵权的上诉。“今日头条”转载的新闻上没有显示《新京报》的网站链接，即没有显示源数据链接，这使得《新京报》的利益受到极大的损害。也由此可见媒介融合后盈利模式的不平衡版权问题的突出问题的症结所在，要解决版权问题，首要的任务应该是是要找好合作双方盈利的共同点。以上就是本文所列举当下融合新闻在大数据技术影响下表现出的特点。总之，技术在不断进步，媒介融合的实践也在不断的发展，由此带来的融合新闻也会随着这些变化展现出更多不同的特点。这些发展与变化不仅作用在传媒业界，更深刻的影响了我们每一个人的生活，正如麦克卢汉所暗示的那样——真正有价值的讯息不是各个时代的具体传播内容，而是这个时代所使用传播工具的性质及其开创的可能性。