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融媒体中心的“云”助力:媒体云平台的实践创新与应用逻辑

2018-03-08白龙

新闻论坛 2018年6期
关键词:媒介融合

白龙

【内容提要】随着媒体融合步入深水区,“最后一公里”的融合政策下沉,如何建设好融媒体中心成为基层媒体融合改革的重点议题。本文认为,伴随云技术的成熟完善,打造区域性融媒体中心要以媒体云平台作为顶层设计支撑,纵向打通云共享,善于利用媒体云平台的创新实践。媒体云平台的推广为媒体提供“一站式”的云端契机,为新闻从业者供给庞大的信息数据和精准的业务导航,协助媒介企业解决海量信息的存储和安全问题,即时的云同步造就新型新闻生产协作方式。媒体云平台的广泛应用符合媒体深度融合的发展逻辑,体现了互联网开放共享精神的延伸,同时反映出复杂多变的媒介市场的动态能力。通过权变地调整媒体战略格局,整合共享经济互动下的媒体优势资源,媒体云平台的构建可以有效助力融媒体中心朝向更开放、更集约化的协同一体结构转变。

【关键词】媒体云 云计算 融媒体

一、融媒体中心的媒体云平台发展

从2014年媒体融合上升为国家战略开始,媒体融合在国家政策的扶持倡导下获得了各方关注。历时4年媒介融合又有了中国式新探索,县级融媒体中心的建设成为未来几年媒体融合建设的重心。根据中宣部的要求,县级融媒体中心在2020年底前要基本实现全国范围的全面覆盖,这显然是媒体向自我变革的一次新尝试。但在庞大的媒体组织变革的热烈运动中,更应该对其规划布局有更深刻清晰的冷思考。在新媒体格局下的组织融合,要杜绝形式大于内容的融合实践,“中央厨房”式的简单复制和推广只会造成更多的资源浪费,媒介变革下基层媒体的生存问题不能仅依靠政策扶持和财政资助,更应该直接触及新闻生产的核心问题,即在新媒体生态圈中如何做好新闻产品,如何提高新闻品质上来谈。融媒体中心基础建设离不开技术和平台的支撑,互联网的深度融合使媒介企业开始形成从“解决如何连接”到“连接什么”的思维转变。

“云”概念是互联网共享开放精神的精髓,代表了我们如何看待数据与计算的角色,以及媒体资源管理的新范式。随着云技术的逐渐成熟,云消费时代的媒体巨擘的注意力转移到了数字供应链价值增长的有效性上,媒体云平台成为打造新型融媒体中心的核心要素。媒体云平台通常指的是一种基于云计算技术,可为媒体提供数据和信息等全方位服务的一体化技术业务平台。利用媒体云平台,媒体的所有流程业务皆可实现云端化,是凸显应用和服务资源价值的全方位服务。媒体云平台的实现得益于云计算的技术支撑。云计算指的是“一种新兴技术,旨在通过互联网提供各种计算和存储服务。”①强大的云计算摆脱本地存储限制和持续升级的诸多弊端,使用户在云计算平台上无处不在的数据访问成为可能。云计算形成了一个集合的中心枢纽,是“软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)、硬件即服务(HaaS)的集合”②,这种集合往往是通过互联网提供服务的“应用、硬件和提供相关服务的数据中心的系统软件”③,是为媒体提供一揽子解决方案的基础设施。简单来说,硬件和软件的数据中心就是我们常说的“云”。内容供给、技术支撑、数据分析、统一调度是云平台的四大核心功能,得益于接口的开放性和全渠道的安全监控性,媒体云平台既能满足融媒体中心的技术和平台需求,又能实现媒体自身的信息内容服务功能,是媒体“真”融合的组织架构,极大满足了媒体多业务需求,为当下媒体融合政策下沉的县级/区级融媒体中心的构建提供启示。但不论是县级、市级还是省级融媒体中心的打造,融媒体中心势必要凸显信息汇流中心和媒体服务矩阵总体目标,借助云平台缩小地域媒体的资源差距,展现信息平等的内涵价值。

二、媒体云平台的实践创新

“云”的推广,Iyswarya(2016)等人认为“云计算对在线的新闻业带来了积极影响,客户不需要与服务提供者进行耗时的互动即可满足其需求,优势具体体现在数据量的扩展、移动性的增强、舒适获得的信息、现收现付制、持续更新、超越印刷媒体的速度等”④。新闻业务的数据传播和应用的跨数量级集中。媒体的深度融合要求新闻业向着更开源、协作式的新闻实践转变,媒体云平台为融媒体中心提供内容创作和媒体管理运营的“一站式”服务,云平台的构建使新闻机构由实体融合转移为虚拟融合,并提供了触手可得的虚拟现场新闻编辑室,引发新闻业务的实践创新。

(一)信息供给服务和媒体全景导航

信息源查找和搜索是互联网时代记者的专业习惯,但耗时费力的无效搜索往往会阻碍优质内容生成,是媒介企业的隐形成本。云技术的强大计算能力极大地解决了资源库问题,媒体云平台将会是未来媒体的主要内容来源的供给方。如谷歌公司的“Google NewsInitiative”推出了云项目,用于“支持全球范围内本地化的、小型和中型的新闻机构通过使用云分析来找到商业解决方案,并讲好新闻故事”⑤。谷歌提供的云应用既保证了新闻团队的安全协作与数据安全,又能实现快速迭代和实时创新。拥有庞大数据支撑的媒体云平台善于利用用户积累沉淀的数据,建立健全用户画像,为媒体生产个性化新闻提供依据。媒体云平台还为记者提供以往报道的新闻素材和相关性的信息,一是可以在时间轴中发现新闻价值,形成文本超链接,生成过去已发表的文章,快速地掌握新闻背景,为使用者提供新闻事件全貌;第二,记者可以依靠常年积累的数据信息快速判断信息真实属性,有效打击假新闻,媒体云平台是事实核查的重要溯源库;三是可以运用媒体云搜索查找新闻素材的相关性,热点新闻的趋势追踪,利用媒体云观察热点事件在数周或者数月的发展趋势,决定是否做深度报道或者改变跟进其他选题。分析媒体偏见,查询特定主题的关键词的使用频率,总结不同新闻参与者的观点立场。

(二)海量资源存储与安全性保障

碎片化的资源资讯整合困难,异构应用繁多是互联网信息膨胀的弊端。时新时用的媒体云平台构成聚集的信息池,将碎片化资源统一池化,进而优化整合新闻信息。云储存的海量儲存能力是媒体云平台的重点优势之一,采用弹性存储集群将媒体资源进行有效持久合理的存储,经过海量内容资产的深度挖掘,能高效快速地满足用户需求,展现出优越的资源管理能力。大容量高性能、集约化储存的媒体云将“文本、视频、图片、音频等多媒体类型转换为标准化类型,转换的媒体内容以统一格式传递给消费者,从而较好处理了异质性,降低系统的复杂性和媒介企业成本”⑥。依托于云技术的新闻生产流程高效协作,可以统一资源调度。例如《纽约时报》就使用谷歌云将大量完整的照片编码并存档,为本报记者提供强大丰富的视觉资源。云平台激活了闲置资源的长尾效应,云技术提供的虚拟新闻材料库存满足时空不同、环节不同的新闻业务需求。数据安全和隐私保护问题一直是媒体的云化服务的突出问题,是反映“风险社会”可能出现的危害和处理现代化的自身不安感。但目前不同的云技术团队从预防到监控均有完备的机制应对不同安全漏洞,基本能够保障媒体云平台的安全运行。如公开透明的云平台可以做到及时有效监控,及时知晓谁在访问什么内容,管理者可以限制权限以预防风险。同时,采用基于风险的保护方式保障云端数据,如云技术提供的容灾备份服务将数据丢失的风险成本降到最小,异地多套机制保障数据的持续可用性。还有将“安全性扩展至设备,在网络保护中增加智能技术”⑦等方式确保云平台的系统安全运转和业务数据隐私。当前媒体行业的专属云和私有云、混合云建设也是保障安全性的重要努力,体现出融媒体中心融合设计的顶层理念,对于强化媒体数据转型,增强区域化协作,激活资源整合功能有现实促进意义。

(三)新协作方式与即时云同步

传统的协作管理形式是将原始内容分发给团队的成员,每个成员修正编辑的内容文档互不知晓,缺乏共识,没有最终版本,混乱的信息集中到同一个终端上汇集与修订,耗时费力的传统协作方式拖累团队效率,继而影响高品质的新闻内容生产。而新的云技术将所有人纳入云协作的范围内,时刻让每一个成员掌握最新共享信息。云协作的运作是一套“运用云共享和共同编辑计算机文件新兴方法,凭借云计算,文档被上传到中央云存储,其他人可以访问,允许用户上传、评论和合写甚至修改文档”⑧。云技术有效解决了信息不对称的难题,避免以往记者和编辑的协作时间差,新闻生产的“头脑风暴”实现在线化,稿件即改即新。GoogleDoCs等云工具的广泛运用,打破了新闻内容先创作后核查的线性模式,效率和内容质量同步提升,编辑室工作高度协同的云端化使即时互动协作的在线办公成为主流。而在视听传播领域亦有具体运用。基于云的“WeVideo”视频编辑工具,前方现场记者利用移动端应用捕捉视频,除了可以“即时快速合成视频,原素材亦可直接传输到云平台,后方的编辑人员和其他新闻记者可共享资源,完成共同编辑”⑨。

三、媒体云平台的应用逻辑

媒体云平台的实践是人类社会对于财富和权利再分配的体现。媒体资源所有权让渡给所有人和所有媒介组织,弹性按需的灵活使用权提供性价比极高的资源和平台,开放式融合创新为融媒体中心供给新的融合动能。衡量融媒体中心建设优劣其中一个重要依据是评估其是否降低了媒介组织成本。按需租用的云服务方式符合共享经济的互联网逻辑,云计算将闲置的媒体资源高效利用起来,遵循“长尾理论”的零碎媒体资源在互联网的云平台上均有存在价值和意义,媒体共享的资源池资源可以被用户多次利用,根据个性化定制进行二次调度分配,按使用情况付费减轻媒介企业的业务成本。媒介企业决策者要从类似于维护数据中心硬件、软件和管理人员等沉淀成本中抽离出来,从重视所有权转变到重视使用权,以租借的灵活快速获取云提供商提供的优质服务,节省大量的维护和开发成本,将目光专注于新闻生产核心环节,从而赢得更好的新闻品质。

过往媒体融合的努力均是为了弥补旧有媒体的劣势,将新兴媒体的优势放大,扬长避短以实现媒介企业的竞争优势。媒体云是动态能力观(Dy—namic Capahilities Theory)的体现,快速迭代让媒介企业获取长期可持续的竞争优势,云平台的创新技术和有效组织化的资源保障媒介企业战略在动态竞争的市场中做到即时调整。数字媒体技术的创新周期变动幅度较大,媒介市场充满更庞大的不确定性,媒体必须在短 时间内快速调动原有储备。因此,媒体重新整合数据资源的反应表现,决定着媒体是否具备在新媒介生态中应对错综复杂的动态产业格局的能力。权变理论(contingency theory)认为不存在普遍适用和最合理的媒介管理方式来应对复杂的数字媒体环境,“组织系统应当随着外部环境、技术、战略、规模和文化等权变因素的不同而做出相应调整,否则将导致不利的后果”⑩。权益应变地管理,以“变”制“变”是媒体云的有效应变策略。云平台是一个开放系统,每个节点皆可实时进行有机管理,持续不断地修正和纠错来面对新的变动环境,利用精准的差异化处理模式有效整合管理。媒体云平台满足了媒体融合的实际需求,联通媒体的各种分发端口,信息的集约化管理实现资源分配的最优化和最大化利用,借助媒体云平台的动态虚拟组织架构,构成媒体新闻内容采集、生产、管理、流通等全环节的一体化管理模式,实施媒体全业务和全流程的辐射。

四、结语

媒体云平台的建设是媒体融合思维的行动转换,避免了区域性融媒体中心转型过程中形式大于内容的设计构想,是融媒体中心建设落地的第一步鲜活实践。搭建起的媒体云平台是融媒体中心融合方案的基本架构,为基层媒体的融合联动铺平基础建设。媒体云平台独特的协作性、集约性和可延展性等特征顺应节点化的数字竞争时代的新闻生产,为媒体从业者提供可靠专业的全方位服务,激发基层媒体的内生动力,提升新闻产品的产出效率和内容品质。但值得注意的是,云计算的技术优越并不意味着媒体的“云产品”可以完全盈利,还要考虑媒体云平台是否带来可观的经济效益,为媒体创收的融合实践才是真正的成功融合。同时媒介集团必须配合恰当的商业模式与长远的媒体产业战略才能用好媒体云平台。大而全的覆盖体系容易面面俱到而丢失用户体验,忽视了目标消费者,平台技术再优良的产品也容易市场失灵,痛失盈利点。在媒体云平台讲求大数据支撑和服务全覆盖条件的同时,更要大中求精,用好数据精准定位。未来在云平台的管理上应更加关注网络流量的优化管理,继续注重云计算的隐私保护,警惕被私人利用的潜在风险,强化数据的接近性和可靠性,使云平台的云服务更易抵达媒体组织和受众。我们也要充分利用云平台的共享开放优势,形成从中央到基层的上下融合联动,推广云协作的新模式,为融媒体中心的深度发展提供云助力。

注释:

①Sasikala P.New MediaCloud Computing:Opportunitiesand Challenges[M].IGICJlobal,2013.

②⑥Tan M, Su X. Mediacloud: When media revolutionmeets rise of cloud computing[C]//IEEE, International Sym-posium on Service OrientedSystem Engineering. IEEE,2012:251-261.

③Armbrust M. Above theclouds:A berkeley view of cloudcomputing[J]. Science, 2009, 53(4):50-58.

④Iyswarya P,Rajaram s,Ahamed S B I,et al.Exploringthe impact of cloud computingservices towards online journal-ism:a theoretical review[J]. In-ternational Journal of ComputerScience and Information Securi-ty,2016,14(10):894.

⑤VishalKrishna.(14th Sep-tember 2018).Google launchescloud to help journalism thrive indigital age. https://yourstory.com/2018/09/googles- cloud-help—journalism- thrive - digital-age/

⑦CJretchen Marx. (Thu 5Sep 2013).Can cloud comput-ing be secure? Six ways to re-duce risk and protect data.https://www.theguardian.com/me -dia- network/media- network-blog/2013/sep/05/cloud- com-puting-security-protect-data

⑧Hao F,Min G, Chen J,et al.An Optimized Computa-tional Model for Multi- Com-munity- Cloud Social Collabo-ration[J]. IEEE Transactions onServices Computing, 2014,7(3):346-358.

⑨Aysha Khan. (April 15,2015).A11 Together Now: 21Cloud-Based Tools for Collab-orative Journalism.http://ajr.org/2015/04/15/collaborative-tools-for-journalism/

⑩文東华、潘飞、陈世敏.环境不确定性、二元管理控制系统与企业业绩实证研究——基于权变理论的视角[J].管理世界,2009(10):102-114.

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