大数据技术驱动下对新闻媒介社会责任的审视

(福建工程学院 人文学院， 福建 福州 350118)

大数据技术驱动下对新闻媒介社会责任的审视

吕玲

(福建工程学院 人文学院， 福建 福州 350118)

大数据时代，数据和算法正在改变新闻的生产方式以及受众的信息接触行为。一方面，受众的信息获取体验得到了较大提升，另一方面也让受众迷失在新闻媒介构建的拟态环境中，带来隐私权被侵犯、数字鸿沟不断扩大等不利影响。在大数据时代，新闻媒介应该借助数据挖掘和算法技术，提供更多的新闻精品，以提高新闻报道的预测性，引导受众培养高品位的新闻诉求，提升新闻服务功能和舆论引导功能。只有这样，新闻媒介才能在服务好受众的同时，坚守新闻的专业标准，更好地推动社会的和谐发展。

大数据技术； 数据挖掘算法； 新闻媒介； 社会责任

大数据时代，数据和算法的应用越来越广泛，除了商业用途，在新闻传播领域，也常应用于数据新闻报道、新闻推送服务等方面。利用大数据技术来分析受众，提供更精准的内容服务，是面对激烈的市场竞争，新闻媒介作出的重要应对策略。每位利用移动终端获取新闻信息的受众获得的都有可能是自己专属的内容组合界面，就像今日头条口号中宣传的那样“你关心的，才是头条”。

新闻媒介对受众的争夺本无可厚非，然而，在大数据时代，仅仅满足受众的阅读兴趣又是远远不够的。不同于一般的社会组织，新闻媒介具有特殊性，必须担当起社会守望者的责任，对整个社会的健康发展负责。借助大数据技术的进步，新闻媒介要坚持马克思主义新闻观，在提供生动、直观的优质内容上下功夫，引导受众培养高品质的新闻诉求，着力提升新闻的舆论引导能力。

一、迷失在大数据技术下的媒介社会

在互联网上，数据挖掘和算法技术如同穿上了隐身衣，让新闻信息服务变得日益“精确”的同时，又让一般互联网用户无法识别它们的存在。“隐身衣”作用下，究竟是一个怎样的媒介社会呢？

(一)超级全景监控模式的出现

“全景敞视监狱”是英国哲学家杰里米·边沁在18世纪末设计的监狱形态，在这种环形监狱模型中，中心瞭望塔可以监控四周囚室中的每一个犯人，而犯人却看不到监视者。法国思想家福柯把这种“全景敞视监狱”视为权利控制的新技术，展示了一种残酷而精巧的铁笼。[1]

网络世界表面上是一个充满自由的世界，网民可以自由地查找感兴趣的内容，享受各种服务，用匿名的方式宣泄不满的言论。而实际情况是，网络监控无所不在。网民的所有上网行为都被服务器、网络节点忠实地记录着。网民在享受各种网络服务的同时也实实在在地参与到对自我的建构之中。即使是匿名发布的信息，如果违反了国家的相关规定，网民依然会被定位到，受到相应的惩罚。

在互联网发展的早期，网络监控、个人信息被收集还只是一种被动的、不易察觉的行为。而在大数据时代，数据挖掘技术和算法技术使得对网络用户的分析变得更加精准，特别是对个体行为之间的关系进行深度挖掘，不断地从数字端来建构一个个清晰的行为人。更要紧的是，即使受众可以感知到仿佛有无形之眼在注视和引导自己的上网行为，但是为了获取个人信息定制等服务，仍然选择主动放弃个人隐私，如输入自己的位置信息、偏好的新闻资讯类型、个人邮箱、手机号码等信息，扮演着向“中央瞭望塔”(服务器)主动输送个人信息的角色，监控者和被监控者共同建构了一个“超级全景式监狱”。

(二)受众对新闻媒介品牌的关注度下降

当下，社交媒体已融入了人们的生活之中。不少受众甚至将社交媒体作为获取新闻的主要来源。在针对26个国家50 000个在线新闻消费者进行调查后，路透社发布的《2016数字新闻报告》显示，有一半在线新闻消费者称曾利用社交媒体获取过新闻，而把社交媒体作为主要新闻源的则占12%。[2]

对于那些不想通过下载多个App来获取新闻资讯的受众而言，社交媒体以及聚合式信息服务平台通过个性化新闻推送方式，帮助他们过滤掉了不少不感兴趣的冗余信息，节省了时间。为了充分利用社交媒体来吸引更多用户，《纽约时报》还启用机器人进行数据挖掘和计算，专门生产适合社交媒体发布的新闻。然而尴尬的是，一方面社交媒体依然依赖于传统媒体的新闻内容供给，而另一方面，通过社交媒体消费新闻的受众对新闻媒介品牌的依赖度、重视程度却在下降。在路透社发布的《2016数字新闻报告》中显示，“在美国，只有52%的人会注意到社交媒体上的新闻品牌，在新闻聚合应用上这一比例则是49%。在日本和韩国，只有1/4的读者会在通过新闻聚合器获取新闻时注意到新闻品牌。”[2]新闻媒介在新闻生产过程中通过应用新技术提高了新闻采制的成本，结果却是为他人做嫁衣，帮助社交媒体提升了影响力，自身媒介品牌的价值和受众关注度却在下降。

(三)数字鸿沟有不断扩大的趋势

“信息茧房”是芝加哥大学法学教授凯斯·桑斯坦在《信息乌托邦》一书中提出的一个概念，指的是“公众的信息需求并非全方位的，往往是跟着兴趣走，久而久之，会将自己桎梏于像蚕茧一般的‘茧房’中”。[2]

在大数据技术驱动下，新闻媒介主动迎合受众某些方面的信息需求成为了可能，并慢慢形成了趋势。“我的日报”“个人日报”等极大地满足了个性化的信息需求。受众可以在海量信息中，高效地获取自己感兴趣的内容，甚至是新闻被改装成符合个人喜好的多媒体报道方式，以提升信息获取的效率。然而，从长远来看，这样的新闻消费模式有可能带来一些隐患。

从受众个体层面来看，一味迎合受众喜好将导致受众沉浸在由自我偶然性选择和机器算法双重作用打造出的“信息茧房”中，无法做到兼听兼信。从表面上看，受众似乎看到的都是自己想看的内容，“耳根子”清净很多，但是实际情况是，有些被组合推送的内容，只是标题吸引人，而并没有实质性的内容，但是仍然被组合在一起推送，试图黏住受众，实际上却是浪费受众的时间。更糟糕的是，有些重要的新闻被算法技术排斥在外，受众的知情权被剥夺，双眼被蒙蔽。例如社交媒体Facebook的新闻推送算法十分注重分享服务，如果一条新闻不具有“人气”传播效果，即使非常重要，也有可能不会出现在用户的界面上。[3]久而久之，在大数据时代，网络的开放性和多元化慢慢消失，受众如同身处一个个独立的“信息茧房”之中，各自从被大数据技术建构的拟态环境中认知世界，如同盲人摸象一般，他们所能认知到的现实世界也只能建立在他们希望的或者是被算法推送的“事实”之上。

从受众群体层面来看，由于受众所接触信息被束缚，数字鸿沟有不断扩大的趋势。数字鸿沟(digital divide)是传统的“知沟(knowledge gap)”和“信息沟(information gap)”问题在新的媒介技术环境下的延伸，是指以互联网为代表的新数字媒介接触和使用状况的差异，主要包括四个方面：Access(接触路径、渠道)、Basic skills(处理信息的知识和技能)、Content(内容)、Desire(动机、目的和信息寻求模式)。[4]

随着移动互联网的发展和智能手机的普及，受众在获取信息的硬件条件方面的差距在不断缩小，可获取的内容越来越多，获取信息的意愿也越来越主动。然而，有的人上网是为了学习知识和谋求事业的发展，有的人只是为了休闲娱乐和游戏，在数据和算法驱动下，前者对有价值信息的需求不断得到更高效的满足，而后者则会被大量的娱乐信息、八卦新闻环绕，对外界真实世界的感知变得越来越愚钝。随着知识的更新换代不断加快，数字鸿沟现象将会加剧，“老沟”未填平，“新沟”又不断出现，人们所期待的在传播方面享受较少特权的社会群体能逐渐赶上特权较多群体的信息弥合现象，即“天花板效应”将难以出现，最终将会造成这两类受众人生道路的两极分化，数字鸿沟将不断扩大。

二、大数据时代新闻媒介任重道远

对于由数据和算法推荐的新闻，不少人也表示了关注和担忧。在路透社《2016数字新闻报告》中显示，接受访问的社交媒体用户中，68%的挪威人、65%的英国人、50%的美国人担心“我错过了关键信息”。[5]大数据技术只是一种工具，如何运用这个工具，取决于新闻媒介如何选择。经济效益固然重要，但是作为社会守望者的新闻媒介更应该注重社会效益的提升。

(一)发挥大数据新闻的预测性，提升新闻媒介的环境监测功能

“新闻，是对新近发生的事实的报道。”这是关于新闻的传统定义。“新闻”最重要的功能是诠释现实世界，满足受众的知情权。而在20世纪上半叶兴起于西方的预测性报道，作为伴随着未来学的兴起而出现的一种深度报道形式，让新闻报道的触角伸进了未来世界。这类报道主要立足于已知的事实，对事物未来的发展趋势进行推测，体现了新闻的洞察力，同样满足了受众对于欲知而未知世界的探索需求。不论是建立在调查、抽样等社会研究方法基础之上的预测，还是依赖于个体的经验判断以及权威专家的观点而做出的预测，或多或少会因为样本的数量或采访对象的选择等人为因素，而导致预测出现偏差的现象发生。

随着大数据的兴起，数据和算法为我们提供了预测世界的新能力，新闻预测的准确性也随之大大提高。正如被誉为“大数据时代预言家”的维克托·迈尔·舍恩伯格认为的，“大数据的核心就是预测，不是要教机器人像人一样思考，而是把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发展的可能性。”。2009年，Google公司通过对搜索关键词进行分析，并将之与美国疾病中心前5年间季节性流感传播时期的数据进行比较，成功地预测出了当年冬季流感分布与流行的区域，比政府部门提早两周公布，充分发挥了预警服务功能。

在资讯大爆炸的时代，人们既需要了解发生了什么，更需要了解的是立足于已经发生了的事实，如何对将来做出有效判断，对于新闻的预测功能特别是准确的预测充满了期待。不断发展的大数据处理技术，为更快、更准地挖掘有价值的社会联系提供了可能，从而为人们的工作或衣食住行发出及时的参考方向。

(二)多产出有温度的数据新闻精品，增强新闻报道的社会影响力

2016年，数据新闻奖(data journalism awards, DJA)将公众选择奖颁发给了新闻作品——《如果叙利亚内战发生在你的国家会怎样？》。这则由美国公共国际广播电台制作的交互式数据新闻作品，旨在用战争的危害警醒世人。作品以叙利亚内战为背景，让受众可以自由选择国家输入，查看如果同等规模的内战发生在这个国家，将会带来怎样的危害。有人输入了“China”。经过软件计算，叙利亚内战如果发生在中国，5年内可能会造成1 700万人死亡，9.38亿人没有干净的饮用水，7.4亿人需要医疗救助，6.7亿人流离失所，5.6亿人吃不饱饭，还有近3亿的难民。*参阅海疆在线舆情观察师《如果叙利亚内战发生在中国……》，http://www.haijiangzx.com/2016/0620/1098057.shtml。独特的视角，庞大的数据，让身处和平中的人也能对战争的残酷真正有所触动内感于心，从而对和平倍加珍惜。

近年来，可视化技术较多地应用于数据新闻报道中。通过可视化处理，纷繁复杂的数据被转换成信息图表、动图、动画、交互式视频等视觉形式的内容，向受众更直观地展示数据之间的关联以及其背后所蕴含的新闻信息。数据新闻可以让人一目了然地知晓事实。然而如果仅仅只有冷冰冰的数据，而没有好的叙事角度，不懂得运用讲故事的技巧，一则新闻报道的感染力只会大打折扣。试想，如果对叙利亚内战的报道，只是停留于常规的可视化数据呈现方式，受众也许能对叙利亚正在遭受的灾难有一个直观而深刻的了解。然而，由于是发生在其他国家的事，身在和平国度的人们仍然会觉得离自己很遥远。而通过交互式平台，将新闻的主体切换成与受众密切相关的事物时，当死亡、缺乏干净饮用水、流离失所、难民等直观的人数统计数据切换成自己的同胞时，带来的将是心灵上的无比震撼，受众也许再也无法“事不关己，高高挂起”，而是多了一份责任意识和大局意识。

英国《卫报》数据新闻编辑Simon Roger曾说：“数据新闻不是图形或可视化效果，而是用最好的方式去讲述故事。只是有时故事是用可视化效果或地图来讲述。”早在2010年10月，《卫报》便利用维基解密的数据制作了一则数据新闻——《伊拉克战争日志》。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况制作成一幅点图，地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口会详细说明伤亡时间、人数，造成伤亡的具体原因等信息。密布的红点多达39万，显得触目惊心。新闻刊登后，在英国引起了震动，相当程度上推动了英国最终从伊拉克撤军。

数据驱动新闻不仅仅只有冷静的数字，还有数字背后凝聚的记者和编辑的心血、媒介的社会责任，还有受众对于新闻媒介的期待。今天的新闻，就是明天的历史。是在新闻的历史中留下浓墨重彩的一笔，对人类社会的发展进程起到积极推动作用？还是被淹没到浩瀚的信息海洋中，泛不起一丝涟漪？在那些经过精心策划、组织、整理、制作而成的数据新闻精品中，答案早已明确。

(三)提升数据和算法的精准性，培养受众的高品位诉求

建立在数据和算法基础上的新闻推送服务，一定程度上满足了受众的信息需求，但是也让受众在有限的注意力资源里，变得被动和封闭起来，流连于算法推送的那个拟态世界中。如果推送的依据是受众带有偶然性或盲目性的一时上网行为，将会出现受众所能接触到的信息不断被窄化的可能。在智能终端、智能手机已经成为生活的一部分时，人们上网不能只是为了消磨时间。碎片化的时间也可以用来开展深入学习，获取新知，使个人知识结构得到不断更新。在充分挖掘受众兴趣之后，进行恰当的引导变得非常重要。

就拿今年春节期间非常红火的《中国诗词大会第二季》来说，绝对是电视节目中的一股清流，在收视排行榜上意外地领跑，把热播电视剧都甩在身后。在该节目第一季推出时，还有人担心这种诗词类节目会不会曲高和寡。事实证明，这种担心是多余的。之后央视又推出由董卿担任制片人的《朗读者》，以个人成长故事与传世佳作相结合的方式，旨在实现文化感染人和教育人的潜移默化的作用，成功引领新的文化风潮。这两档电视节目的红火，告诉我们一个道理，原来电视节目不只有真人秀、热播剧，也有品位高雅、叫好又叫座的节目，受众的兴趣、爱好是可以培养和激发的，媒体也可以带着受众奔向诗和远方。

在数据和算法应用于新闻推送服务的早期，为了吸引更多受众，迎合受众的兴趣而发展个人新闻定制，无可厚非。但是随着社会节奏的越来越快，受众更需要的是对个人上网行为的高效管理和引导，将碎片化时间应用于有意义的内容上，而不是迷失在娱乐八卦之中。新闻媒介一方面要提供更多优质的内容和服务，以供受众选择。另一方面还要提升数据挖掘和算法的精准性，将受众潜在的与个人成长、职业规划等有关的需求及时捕捉到，并提供教育、引导式的服务，激发和培养高品质的诉求和媒介素养，真正地为受众个人自身发展出谋划策，为社会的和谐发展保驾护航。

(四)运用大数据技术，提升主旋律报道的传播效果

主旋律报道以宣传当前及今后一个时期党的中心工作为重点,报道对社会生活有重大影响和积极意义的事件、典型人物等，主要分为成就报道、典型报道、经验性报道三大类。长期以来，我国主旋律报道或因报道方式陈旧，或因过度拔高，或因说教性过强等原因，而导致吸引力不足、传播效果不佳的情况，未能充分发挥舆论引导作用，也让受众对主旋律报道产生了刻板成见。

大数据时代，新闻报道方式发生了翻天覆地的变化，也给主旋律报道的创新提供了重要机遇。在主旋律报道中，新闻媒体可以抓住受众对高品质、确定性信息的需求进行报道模式的调整，如通过大数据分析，预测热点以及受众的关注点，提升报道的针对性和精准性，增强说服力；通过数据可视化处理，让报道的呈现方式变得生动，提升传播效果；通过监测主旋律报道发表后的舆情，为今后不断改进报道提供参考依据。近年来，一些媒体进行了大胆的尝试，取得了良好的传播效果。如央视通过挖掘超过1亿GB的数据，于2015年国庆期间，重磅推出的大型数据新闻节目——《数说命运共同体》，运用崭新的视角、新鲜的内容、炫酷的可视化技术，分析“一带一路”沿线国家及老百姓之间休戚相关的密切联系，不论报道内容还是报道方式都让观众耳目一新。

曾任北京青年报社总编辑的张雅宾认为，导向是否正确是主旋律报道的前提，读者是否欢迎是主旋律报道成功的标准。运用大数据技术“改造升级”后的主旋律报道，着眼于受众的满意度，用生动、交互式手段呈现新闻，将大大提升受众体验，发挥新闻媒体引导舆论和为社会服务的双重职能。

三、结语

如果新闻媒介只是追求利用数据和算法来满足受众的个人兴趣爱好，那么奥尔德斯·赫胥黎在科幻小说《美丽新世界》中的预言有可能成为现实：人们会渐渐爱上压迫，崇拜那些使他们丧失思考能力的工业技术；真理被淹没在无聊繁琐的世事中；我们的文化成为充满感官刺激、欲望和无规则游戏的庸俗文化；我们将毁于我们热爱的东西。

任何技术都有可能成为一柄双刃剑，随着互联网发展而广泛应用的大数据技术也不例外。不论技术如何发展，我们都希望看到一个自由而负责的新闻界。新闻媒介只有志存高远，合理利用不断发展的技术，为受众提供更加优质的新闻内容和服务，才能让技术充满生命力，为推动社会和谐发展发挥重要作用。

[1] 米歇尔·福柯.规训与惩罚[M].刘北成,杨远婴,译.北京：生活·读书·新知三联书店，1999：224-255.

[2] 王佳航.数据与算法驱动下的欧美新闻生产变革[J].新闻与写作，2016(12):39-42.

[3] 凯斯·R·桑斯坦.信息乌托邦[M].毕竟悦，译.北京：法律出版社，2008：15.

[4] 方师师.算法机制背后的新闻价值观——围绕“Facebook偏见门”事件的研究[J].新闻记者，2016(9)：39-43.

[5] 郭庆光.传播学教程[M].2版.北京：中国人民大学出版社，2011:214-220.

Reviewingthesocialresponsibilityofnewsmediadrivenbybigdatatechnologies

Lü Ling

(School of Humanities, Fujian University of Technology, Fuzhou 350118, China)

In the age of big data, data and algorithms are changing the way that the news is produced and the way that the audiences contact the news. On the one hand the audience’s experience of information acquisition has been greatly improved; on the other hand the audiences have lost themselves in the mock environment built by the media, resulting in the adverse effects including privacy infringement and a widening digital divide. In the big data era, the news media should offer more high quality news products via data mining technology and algorithms to enhance the predictability of news reports, to lead the audiences to seek after high quality news pursuit so as to improve the news service function and guidance function. In this way, the news media can serve the audiences better and adhere to the professional standards at the same time.

big data technology; data mining algorithm; news media; social responsibility

10.3969/j.issn.1672-4348.2017.05.010

G212

A

1672-4348(2017)05-0456-05

2017-06-21

福建省教育厅社会科学研究B类项目(JBS14122)

吕玲(1981-)，女，湖北鄂州人，讲师，硕士，研究方向：新闻实务。

(责任编辑：许秀清)