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开采大数据

2015-09-10冯兆

新闻世界 2015年9期
关键词:客观性

冯兆

【摘要】面临大数据的数据海量、数据类型多样、数据处理快速以及数据价值密度低这四大特征时,大数据新闻工作者,必须以打磨一颗璞玉的心态,在实践中坚持新闻原则,坚守新闻价值。审慎对待大数据,在推进技术发展的同时不断提高大数据新闻人职业素养,完善人才队伍建设,以充分的准备迎接大数据新闻的兴盛与发展。

【关键词】大数据数据新闻4V特征职业素养

一、大数据以及大数据新闻的发展背景

早在2012年,《纽约时报》就在一篇叫做《大数据时代》的文章中宣称了大数据时代的到来,时至今日,大数据这一概念早已不是局限在IT行业里的技术手段,它的触角已经深入到各行各业,渗透到人们生活的各个节点:小到普通人在购物网站上的一次下单,大到国家的经济数据,都可以被大数据所挖掘、整合、分析,然后以受众可理解的方式呈现。

马歇尔·麦克卢汉说:“媒介即信息”,指出了传播方式的变革对人类社会的意义远远大于媒介所传播的信息本身。事实上,信息技术的每一次發展所带来的传播方式的技术革新,都对人们如何认知世界产生着深远的影响。早在上个世纪60年代,在经历了新新闻主义对新闻客观性原则的冲击后,人们开始试图寻找一种更能保证所传播内容的中立和可信的传播方式——从上世纪60年代初起源于美国的精确新闻,到90年代的计算机辅助新闻,再到21世纪初的数据库新闻,这一系列的探索都说明了:在信息技术的支撑下,新闻传播开始越来越依赖于用数据说话,而大数据时代的到来将这一新闻实践推向了一个新的高度——在大数据的视域下,数据不仅仅是文字内容的辅佐、说明和补充,而是以数据为驱动产生新闻,新闻工作者通过对海量数据的“反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据,聚焦专门信息以过滤数据,可视化地呈现数据并合成新闻故事。”①

二、大数据双刃剑——基于“4V”特征的探讨

大数据的兴起让新闻业感到兴奋,能够利用大数据的,让新闻事实以一种看起来更科学、宏观的视角展现出来,被许多业界人士看做是一种与时俱进的、走在行业前沿的表现。

在大数据基础上兴起的新闻模式自然融合了大数据的四大基本特征——即“4V”特征:Volume(数据量大);Velocity(处理迅速);Variety(类型多样);Value(价值密度低)。这对大数据新闻实践来说,既是优势,也是挑战。

就优势来讲,数据量巨大以及处理迅速这两个特征,实现了一种全新的新闻表现方式。2012年,英国《卫报》在《阿拉伯之春》这一新闻报道中,就将大数据以可视化的、四维的、动态的图表模式呈现在受众面前,受众可以通过点击图表上的不同按钮,获取事件各个节点的不同信息,既能纵向地关注事件整体发展进程,又能深入了解任意节点的详细信息。《卫报》的这种报道模式,使得这场涉及十几个国家,历时一年的政治运动,实现了比纯文字描述更清晰直观的传播效果。此报道展现了大数据新闻对复杂事件的化繁为简的作用,能够“在宏观上对某个事件看得更加清楚与全面,事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面,都能描述得直观且有趣。”②

另外,数据类型的纷繁多样这一特征,也给大数据新闻提供了更多的角度与展示空间。2013年《纽约时报》名为《雪崩》的新闻作品就是很好的范例。《雪崩》不仅获得业界的最高认可——普利策新闻特稿奖,在新闻市场上也获得了极好的反响——在发布六天以后,该报道就为纽约新闻网赢得了290万访问量以及350万的页面浏览量。③《雪崩》的成功,被看做是“融合新闻”的胜利,“但是它的本质是大数据驱动的一种新的新闻生产方式。”④首先,依靠了“数据爬取和挖掘工具”,⑤对社交媒体上受众对此事件最热衷探讨、最想了解的内容进行了数据的挖掘和整理,从而制作出了最符合受众需求的选题内容。其次,文章对数据库资源的有效运用,最终将庞杂的大数据转化为了多维度的“钻石型”新闻报道。⑥

不过,数据量的庞大、类型的复杂多样,加上“数据价值密度低”这一短板,也给新闻实践工作带来难度——如果对数据新闻的来源不加甄别,也有可能从数据中挖掘出“完全的假相”。⑦比如央视晚间新闻的“据说系列”的大数据就有部分来源于微信和QQ等新媒体平台。在这类型平台上,人人都是传播者,但由于缺乏严格的把关机制,所以大量虚假的、错误的信息鱼龙混杂,虽然对海量数据的处理能力是大数据新闻的技术特长,但是真正有价值的数据才是大数据新闻的有效组成部分。

三、大数据时代对新闻人职业素养的新要求

大数据新闻虽然是一种依托前沿信息技术的创新型新闻模式,但其仍是新闻传播活动中的一种,因此也应和其它类型的新闻一样遵守报道的基本原则,追求同样的新闻价值。针对上文提到的大数据四大特征给新闻实践带来的优势和挑战,现将着重就新闻人如何在庞杂、价值密度低的大数据中把握真实性、客观性的原则,以及高效的数据处理能力是否能确保实现新闻时效性等问题进行探讨。

1、从海量、多样的数据中提炼出新闻的真实性

无论信息技术如何发展,传播方式如何演变,“真实性”作为新闻的生命力和首要原则的这一地位是不可动摇的。要保证这一原则,第一,新闻工作者要树立起把关意识,虽然大数据新闻有着取之不尽的资源,但来源于互联网平台的数据信息并不能保证真实有效,所以需要新闻人秉持严谨耐心的工作态度,对数据有着“追根溯源”的把关精神,同时充实自己的知识素养,提升自己面对信息来源时的判断力;第二,不能一味依靠在数据海洋中“广撒网”,而要通过长期积累建立新闻数据库,为有效提供价值密度高的数据提供有力保证;第三,要逐步建立起专门的大数据管理部门,形成专业把关队伍,为大数据新闻内容真实性提供技术保障。

2、挖掘数据背后的新闻客观性

新闻的客观性通常被视作新闻报道的基本原则,但有人认为,新闻实践工作无可避免地渗透着编辑记者的思维观念和价值取向,所以新闻客观性是否能够绝对存在,一直是个备受争议的话题。大数据时代的到来让一部分人对实现绝对的新闻客观性又燃起了一丝希望,认为大数据新闻的客观性可以依托数据的客观性实现,这事实上是一种思维误区。《原始数据只是一种修辞》的作者丽莎·吉特曼曾在书中说:“数据从来都不可能是原始存在的,因为它不是自然的产物,而是依照一个人的倾向和价值观念被构建出来的。我们最初定下的采集数据的方法已经决定了数据将以何种面貌呈现出来。数据分析的结构看似公正客观,其实价值选择贯穿了构建到解读的全过程。”⑧

比如2014年央视推出的一档名为“据说春运”的系列新闻节目,就因为新闻工作者将主观臆断渗透到了大数据解读中而引发争议。在节目中主持人通过对春节期间男性在网络上对于“相亲”一词的搜索,做出这样的推断:因为搜索该词的男性占79%以上,且年龄多在20-39岁之间,所以由此可得,该年龄段的男性都在春节回家的路上苦恼如何躲过家人安排的相亲。这样的分析忽略了事实背后各种因素,以及影响事情发生的复杂变量,而将A现象与B结论单向地联系起来,并强调一种必然的关联性。从媒介议程设置的角度看,媒介在报道中对某些问题的突出会影响到受众对该问题重要性的判断,因此媒体如果以主观思维来挖掘大数据背后的事实,那么最终凸显的都是一些不客观,甚至不真实的问题,会给受众的认知带来极大干扰。

虽然很多人认为,新闻要做到百分之百的客观只是一种理想状态,但新闻人在实践过程中,依然必须秉承新闻客观性原则,尽可能把自己放在中立的立场上,这也对新闻工作者的“见识”与“内涵”有着更高的要求,只有拥有较广的“见识”与较深的“内涵”,才更容易站在更高的格局上去俯瞰事物的全貌;才能够避免狭隘的价值观念与思维定式;才能多维度剖析大数据所蕴涵的事实真相。

3、大数据新闻时效性的把控

大数据技术对数据的处理是快速的,但这并不表示大数据新闻的生产效率会高于其它类型的新闻,相反,在面对海量的、类型多样的数据时,新闻工作者往往需要耗费一定的时间进行筛选、处理、分析得出结论直到最终将其可视化呈现;某些情况下,甚至要等新闻事件发展到比较完整的阶段,才能够对事件进行较为全面的数据化呈现,所以,如何提高大数据新闻的生产效率,是新闻工作者在实践过程中需要思考的问题。

除了信息技术的不断完善以保证大数据新闻生产效率外,新闻工作者也要走出大数据等于全数据的这一误区,充分运用“阈值”这一大数据技术,也就是有分析出多大的数据量就足够帮助我们满意地解决问题⑨,从而提高新闻的生产效率。

结语

大数据在给新闻传播带来新的机遇的同时,也对新闻从业人员提出新的要求。大数据时代,新闻人对数据要抱持一种科学态度,不能盲目依赖;也要对数据背后的事实抱持一种敬畏态度,不能任意臆断数据与事实之间的关系。目前,大数据新闻还处于新兴阶段,有专家预计它有望于2020年左右达到兴盛的状态,在此之前,摸索中的新闻人必须保证与时俱进“不掉队”,自信应对大数据新闻时代的真正到来。除此之外,我们还需要加强专业人才队伍的建设,因此应考虑高校新闻专业的专业建设方向的改革,将大数据新闻的相关技能与素质培养融入到新闻专业课程中,为专业的、高素质的大数据新闻人才输出做好充分的准备。其次,媒体行业也要积极应对这一媒体发展趋势,除了完善相应的设备设施外,更要有意识地进行行业内的大数据新闻的人才培养或转型,建立起一支能够掌握大数据信息技术、具备新闻专业技能、职业道德素养良好的综合性人才队伍。

参考文献

①方洁,《全球视野下的“数据新闻”:理念与实践》[J].《国际新闻界》,2013(6)

②陈力丹、李熠祺、娜佳,《大数据与新聞报道》[J].《新闻记者》,2015(2)

③④⑤刘小青,《从〈雪崩〉看大数据背景下新闻产生的变革》[J].《青年记者》,2013(36)

⑥曾庆香,《新媒体语境下的新闻叙事模式》[J].《新闻与传播研究》,2014(11)

⑦⑨张超、中兴,《新闻业应用大数据:展望、误区与对策》[J].《中州学刊》,2015(6)

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

(作者:西华大学凤凰学院传媒系网络与新媒体教研室主任)

责编:周蕾

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