搜索
搜索

大数据平台支持下的新闻媒体内容生产与传播影响力提升

  • 分类:传媒
  • 作者:王飞,王学松
  • 来源:
  • 发布时间:2019-06-19 14:25
  • 访问量:22

大数据平台支持下的新闻媒体内容生产与传播影响力提升

【概要描述】摘要:大数据环境下,人们获取和处理信息的模式正在发生重大变化,大数据对媒体的影响也成为一种态势。本文从大数据的基本特点出发,探讨媒体服务大数据平台应具备的基本特征,研究了如何利用大数据技术提升媒体生产能力和内容形态,分析了传播影响力方法和用户模式分析。探讨了当前大数据时代媒体的机遇与挑战,对未来大知识时代媒体状况进行了前瞻。 关键词:大数据 媒体融合数据新闻知识服务一、大数据时代的媒体信息时代,媒

  • 分类:传媒
  • 作者:王飞,王学松
  • 来源:
  • 发布时间:2019-06-19 14:25
  • 访问量:22
详情

摘要:大数据环境下,人们获取和处理信息的模式正在发生重大变化,大数据对媒体的影响也成为一种态势。本文从大数据的基本特点出发,探讨媒体服务大数据平台应具备的基本特征,研究了如何利用大数据技术提升媒体生产能力和内容形态,分析了传播影响力方法和用户模式分析。探讨了当前大数据时代媒体的机遇与挑战,对未来大知识时代媒体状况进行了前瞻。

 

关键词:大数据  媒体融合 数据新闻 知识服务

一、大数据时代的媒体

信息时代,媒体行业的读者面临信息过载的困扰,信息和数据成为重要的社会资产,造成竞争加剧,以新媒体、自媒体等为代表的新模式新态势逐渐形成,对传统媒体形成巨大挑战。近年来,大数据的出现,进一步加剧了媒体行业变革的可能性,从新闻内容、采编模式、传播手段、新闻时效等等方面都出现了新的形式。

维基百科:大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。Gartner:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中最早提出大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据” ,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。而迅奥大数据王飞提出对大数据的定义有新的阐述:在高速增长海量的规则或不规则的数据集中,用新技术手段发掘出知识和现象后的本质,分析出潜在规律性,得出根本性的判断、趋势和预见。

2011年5月麦肯锡全球研究所研究报告《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》,开启了大数据影响力进程。麦肯锡认为:“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域。”[1]IBM提出“大数据”5V特性:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)、Veracity(真实性),明确了大数据行业应用的前提。

目前,国内外已经有不少媒体采用大数据改进媒体生产,大数据逐渐从商业领域进入新闻传播领域,产生了运用大数据解决媒体问题的模式。针对媒体传播的传播者、传播内容、传播渠道、传播效果和受众等5W特性,提供创新型技术支撑。例如,美国Narrative公司最早运用Narrative Science算法自动分析撰写报道,大约每30秒就能够撰写出一篇新闻报道。2011年该软件通过收集相关信息写出了大约40万则关于少年棒球联盟的新闻报道[2]。国内新华社、人民网等主流媒体也采用大数据媒体融合、写作机器人等系列大数据支持的媒体新探索。

媒体行业和主管部门都已经意识到大数据将带来巨大变革,但无论传统媒体还是新媒体,对大数据影响的深度和广度、变革性技术,都处于初期探索阶段[3]。由于国内学界和媒体界把新闻定义为:新近发生的事实的报道[4],通常认为大数据主要会带来报道时效性的重要变革。但若想使传播效果达到最佳,或预测传播趋势,传播者必须从传播内容、传播渠道和受众这几方面入手做好工作,大数据对媒体的支持也应着重从这几方面开展,总体上可以归结为对媒体内容生产的平台支持、方法和途径支持、传播效果分析提升几个层面。

二、构建媒体大数据技术服务平台

利用大数据技术提升媒体生产力,不仅要求快速实时传播,更需要在众多时事信息中挑选出具有传播潜力和强大传播影响力的信息,提升媒体生产力与扩大传播影响力息息相关【5】,提升媒体内容生产力的同时,也是扩大传播影响力,真正实现媒体的创新应用。

大数据是一门专业性极强的技术或者说学科,而其使用的广泛性却跨越了几乎所有信息技术领域,因此,专门的大数据平台服务就成为关键的技术手段和支撑体系。既然媒体选择大数据服务已成必然,那么如何选择也是一种能力,处于这样一个信息爆炸的时代,稍有不慎,就有可能使自己处于“最坏的”时代。

媒体大数据服务平台,与通常的采编系统等相比较有较大不同。这里以国内首个基于云计算,且专注于多来源大数据分析的智能化平台——迅奥大数据服务平台为例,分析媒体大数据平台应具有的新型功能特点:

(1)强大的数据获取采集感知能力,第一时间获取互联网及移动互联网上的各类新闻线索,并第一时间推送给记者和编辑;

(2)平台应拥有多种内容查询方式,通过多维度对信息进行筛选,这无疑增加了信息获取的准确性与有效性;同时平台需要提供多类型的分析方法,丰富的多种分析工具,能够全方位对信息进行分类、聚类,以便能够对信息主题进行深度挖掘;

(3)利用强大的云储存处理,提供PB级别数据量,保障强大的数据存储和处理能力;将图表宏观走势和微观具体信息列表形成准确对应,以便能够更加便捷智能地解析数据;

(4)应拥有最前沿的技术理念融合,深度融合信息技术、人工智能、心理学、社会、经济、物理等领域最新研究成果,并提供文本、结构化数据的实时、流式挖掘、分类、聚类等,支持互联网信息的社会动力学分析、分布式大数据挖掘;

(5)最先进的大数据架构,依托先进的网络搜索引擎技术,采用全新Saas云计算服务,形成大数据分布式存储计算架构,支持大数据的实时高效处理;最高效的数据资产管理,提供稳定的机构数据资产管理内核,支持亿万数据的高效存储与索引,毫秒级的数据访问响应;

(6)最便捷的大数据智能分析,支持行业数据、企业数据资产的数据图表智能钻取,支持商业BI、智能情报分析,支持主题的宏观走势和微观具体信息列表的对应,帮助用户更好地解析挖掘数据;最全面的信息洞察力,提供丰富的分析工具,支持多维度全方位的信息分析、挖掘、展示,帮助用户对事件、商机等有价值信息进行深度挖掘。

(7)对未来知识化服务具有长期的人物、地理、实体、知识、案例、事件库积累,能够支持新闻内容的图谱化挖掘和分析,能够形成知识化服务;

这些强大的平台信息获取、数据分析、存储能力、检索服务、数据挖掘能力,是为媒体提供精准服务、准确预测未来的必要保障。

三、提升媒体内容生产能力途径

媒体的新闻内容生产能力,是媒体竞争力的根本保障,利用大数据技术可以从几个方面提供关键支撑。一方面,新闻的热点信息获取是新闻内容生产的重要环节;另一方面,如何快速研判已有的信息内容,聚合分析形成新的选题,会大大提高媒体报道的质量和深度;最后,利用综合信息态势,对重大选题和新闻题材进行协同报道。大数据技术的应用,利用挖掘、分析、聚合、研判能力,形成系列的支撑工具。

1. 新闻报道的时效性

自媒体时代新闻线索的发现已经不能满足于自有记者和自有体系的能力,各类事件的报道传播往往是网民通过自媒体和社交媒体,第一时间发布并形成传播。通过对互联网新闻、 自媒体等系列来源的实时跟踪,在重要信息发生的一瞬间获取具有时效性的线索,将大大提高新闻内容的时效性。

通过媒体的专业团队和信息网络,可以第一时间将一条线索转变成真正涵盖新闻要素和符合媒体宣传责任的新闻内容,引导社会舆论良性发展。

2. 热点内容研判选题

在信息过盛时代,人们容易淹没在大量的信息海洋中,编辑记者也不例外。利用大数据技术可以第一时间判断热点选题,从而满足读者的阅读需求和兴趣。

利用大数据根据网民传播的动作和网络同类话题聚合分析确定大家的关注热点。其次,运用纵向时间观察法,通过对历史上各个热点事件的传播持续跟踪,给各个类型事件的传播都绘制了曲线,可以通过对比这些曲线,把互联网上传播的会形成的热点提前在事件爆发前分析出来,推送给编辑部作为选题,编辑记者可以第一时间激活爆发点。

3. 新闻报道角度分析

利用大数据可以生成新的报道角度,以全新的视角对新闻内容进行剖析。对于重大报道题材,把各个相关的历史事件都按不同分类聚合供选择。辅助媒体编辑部找到没有想到过的角度。

根据历史事件模型来判断事件传播规律。根据事件关键词或文章标题,系统自动计算匹配相关的关键词逻辑,去除无效信息(如广告)。相似文章综合在一起显示,不需篇篇点开。相关度排序,按素材的有用程度排序,不会像搜索引擎因竞价排名及不了解媒体定位,有效信息被挤在后面,甚至沉下去不再显示。按事件划分,分析素材所属新闻专题,并推送相关新闻、事件的素材。

例如媒体融合报业辅助应用推出历史上的今天大数据应用,使受众可以清晰了解到历史上的同一天发生的事情,从而提供给编辑记者,寻找可以报道的角度。

图2 历史上的今天1月27日

                                        (数据来源迅奥大数据)

4. 新闻报道数据新闻形式

数据新闻是大数据支撑下媒体新闻内容的一个重大变化,通过大数据信息搜集,做成数据新闻的形式,使新闻变得可视化,可读性强。这方面,国际上媒体形成了数据新闻的系列成功案例。

数据新闻与传统新闻相比,具有可视化特点。数据新闻的生产流程一般是 “获取数据( getting data ) - 分析数据( analysis data) - 数据可视化( visualizing data)”,在这个过程中数据经过分析和可视化后形成精彩的新闻故事,数据的公共价值由此体现。数据新闻可以把新闻通过图表、信息图的形式,把新闻直观立体的呈现在受众面前。而且数据新闻通过分析数据,可以进行深度报道,充分挖掘大数据的价值,找到更有价值的报道方向。

比如情人节这个话题,每年的情人节是媒体的固定讨论话题,但年年讨论很难做出有新意的报道,而通过大数据整合对比,形成数据新闻,就会发现有意思的选题,增强读者阅读兴趣。

图2 数据新闻 预防分手 扫除情人节地雷

                                        (数据来源迅奥大数据)

 

5.专题新闻内容的宏观研判

     整合分析不同媒体对于重大新闻事件报道策略和报道角度,以根据情况调整报道方针,随时调整指挥前方记者报道方向。重大战役性报道内容的协同指挥,不同分组、不同领域记者的协同分工采写和指挥。

 以“萨德”专题报道为例 从图3(a)、图3(b),可以看出不同媒体级别和网站对萨德专题的报道情况。图3(c)揭示了不同时间段,对萨德报道文章数量不同,可以看出对萨德事件关注度不同。通过这些数据,媒体可以及时调整对萨德的报道方向。

(a)媒体级别分布情况             (b)来源站点分布情况

(c)文章总量趋势情况

图3 萨德专题报道情况统计

                                        (数据来源迅奥大数据)

 

四、大数据提升媒体传播分析能力

媒体传播的重要内容是传播效果,利用大数据监测分析新闻报道和媒体传播影响力,分析媒体的用户情况和个性,对每篇报道在互联网的传播都提供数据跟踪和数据分析,通过读者的传播评价、新闻的影响力和关注程度对竞争媒体进行对比分析,并可解读数据背后代表的意义。

1、利用大数据技术分析媒体传播能力

对同类媒体在新媒体领域的传播数据对比,并解读数据背后代表的意义。在同题报道中,各家媒体的差异特点和读者对不同媒体选取角度的不同反应。从大数据还可以看出自有媒体在互联网新闻和资讯传播中处于的水平和状态。

比如: 第二届“一带一路”网络媒体责任论坛暨全国百家网络媒体总编看重庆网络传播影响力传播力截止到5月26日的总发稿量(含各区县)为12412篇,其中新闻发稿量为8612篇,微博发稿量为962篇,微信发稿量为1383篇,客户端发稿量为1063篇,视频发稿量为116个,论坛发稿量为141个,博客发稿量为80篇,外媒发稿量为32篇。总发稿量传播力在商业网站占比74.5% ,中央网站占比18.5% ,地方网站占比7% 。

本次网媒责任论坛的网络影响力截止到5月26日约为974万人(估算:按每篇稿件平均785个IP计),新闻影响约为676万人,微博影响约为75万人,微信影响约为108万人,客户端影响约为83万,视频影响约9万人,论坛影响约为11万人,博客影响约为6万人,外媒影响约为2万人。图4是日文章发布数量图,从图中可以5月16日,发稿量最多,5月19日以后,发稿量减少,趋于平稳。日文章发稿量由多变少,传播影响力也在减弱。图5反映网络传播力媒体发布分布情况,新闻传播占主导地位。图6华龙网和大众网发布相关新闻数量占80%左右。

图4 第二届“一带一路”网媒责任论坛的网络传播力日文章发布情况

(数据来源:迅奥大数据)

 

图5 第二届“一带一路”网媒责任论坛的网络传播力媒体发布分布情况

(数据来源:迅奥大数据)

图6 第二届“一带一路”网媒责任论坛的网络传播力网站发布分布情况

(数据来源:迅奥大数据)

2、媒体读者大数据画像分析

通过大数据分析互联网用户传播行为,了解读者的行为特征,与模型库中信息比对,确定读者的身份和喜好。大数据根据读者的标签进行分析,帮助媒体了解读者在什么时间段、什么阅读状态下阅读新闻的情况。

对用户生活形态分析,通过分析可以了解用户大概偏好。通过互联网用户传播行为进行分析,该用户文艺范,明星崇拜,喜欢唱歌,喜欢摄影。在新闻推送时,可以侧重推送娱乐新闻,和唱歌、摄影有关的新闻等。

还可以了解读者的社交关系,读者和读者之间谁是好友,哪类话题、什么样的语言风格最容易在社交圈子里进行传播。不同读者在不同网站类型上看的内容有哪些差异。朋友圈、微博、APP、网站、论坛贴吧的读者阅读心态不同,因此,他们在这些不同媒体间的阅读兴趣也会有很大的区别,区别具体在哪里。大数据技术可以依此形成用户画像,更利于精准推送和提高新闻的质量。

 

四、未来媒体面临知识化服务的挑战

1、大数据将促进媒体的大变革

在大数据时代,媒体应充分利用大数据技术,提升生产力和传播影响力[6,7],能够把握好媒体的变革之路。大数据采用哪些内容更有吸引力与影响力、哪些渠道适合传播哪些内容、受众喜欢从哪些渠道获得哪些内容等等这都需要数据告诉你,使用大数据服务的目的就是利用大数据提供的有效信息做出正确而合适的决策。

在数据时代中发展的媒体,必须具备整合、消化、管理、利用外部信息的能力,时效性、完备性在整个过程中起重要作用。也就是说,这个时代媒体以提供信息为主要目的,谁能第一时间找到新闻线索、谁能全面分析客观报道、谁能形成数据化的分析内容,谁就可以领先竞争对手。

2、媒体必将迎来知识化时代的挑战

但随着数据分析能力、数据的不断积累,读者越来越难满足于仅仅提供了人物、时间、地点、事件的简单、直白描述。伴随而来的是人工智能和知识化的进程,人类历史上的各种复杂环境、人物、事件的多种属性被以知识的形式得到固化,形成海量的“大知识”[8],可以基于知识库进行知识问答、服务、推理、归因等智能化服务。

在不远的将来,用户对媒体的需求将逐渐过渡到以自有知识体系和内容为中心,媒体将以提供知识化服务为目标,媒体将所发生事件关联的内容知识化,给出事件关键人物的背景属性、环境因素等等相关联内容,给出不同人、物等的关联关系结构,给出基于不同政治、商业、兴趣动机的合理因果研判,才能满足读者使用信息的需求。在这个时代,各个媒体对知识的长久积累、知识服务平台体系的支撑、知识化服务的能力,将决定着媒体的未来。

五、结语

大数据是社会信息处理模式的发展趋势,随着信息内容的开放特征越来越明显,信息发布渠道的个人化和平民化,媒体机构面临着新闻内容生产、传播渠道管理、新闻模式的重大变革,如何利用大数据技术提升新闻内容生产力、提升传播影响力是当今社会媒体的必然课题。利用新型的信息技术手段形成平台化的支撑环境,将大大提高大数据时代的媒体竞争力,帮助媒体从业人员应对时代挑战。

未来社会必将以知识化为中心,传媒从业者具有丰富的行业知识、具有敏锐的媒体素养,在大数据乃至大知识的时代中,必须快速转换身份,成为知识专家、媒体知识服务专家,为未来机器智能时代的来临做好准备,帮助媒体机构更好的履行媒体责任,发挥更大作用。

关键词:

相关文件

暂时没有内容信息显示
请先在网站后台添加数据记录。

新媒体与大数据联盟

电话:136 6193 7953

微信二维码

版权所有北京世研信息咨询有限公司  京ICP备05057290号-5  Copyright ©2003-2019CRC Media Co.,Ltd. All Rights Reserved.

网站建设:中企动力 北二分