浅谈大数据技术与电视新闻采编的融合发展
2018-04-02郎大鹏
□ 郎大鹏
当前,以传统PC端互联网、移动互联网、物联网、移动互联网为主体的数据传媒体系成为了新闻信息传播的主要形式,利用移动终端、数据终端,依托互联网、物联网不仅能实现全天候、全地域新闻信息传输,还能实现移动数字共享,满足用户多元化的新闻信息需求。以互联网为载体的新旧媒体共存,让人们的信息生活步入了大数据时代。大数据主要是存储于各种应用载体、网络空间、移动信息设备中的大量信息数据,不仅包括传统意义上的文档、图片视频等一切线性信息数据,也包括人们日常生活中使用的各种非结构型的应用数据。在电视新闻视域中,传统形态的新闻信息采集方式已经不适应电视新闻制作、传播的需求,只有全面借助大数据技术对已有的电视新闻采编手段进行创新,才能让电视新闻适应未来社会信息化发展的需求。
一、大数据技术的概念及特征
大数据技术是依托互联网、移动互联网、软件集成技术产生面向互联网空间、移动存储空间信息数据进行管理、挖掘、利用、分析形成的信息数据技术,是基于互联网体系的数据分析机制。在经济全球化背景下,数据资源已全面渗入各个领域,军事、医疗、教育、金融、信息通讯都有大数据的身影,人们针对某个行业领域的信息数据挖掘、利用和分析,可以预测出未来行业的发展变化趋势,可针对可靠的预测结果提前做出决策,节省人工智力成本,避免战略决策失误。人类社会自产生以来,信息数据、信息传递、信息交互就是人们日常生产生活的重要形式,包括交流对话、飞鸽传书、奏折呈报都是信息传播的方法。伴随科学技术的进步,人类根据已有的信息数据,分析、挖掘、管理,可有提高数据资源的利用价值和效率,为各行业发展提供信息参考。
二、大数据技术影响下电视新闻采编的主要优势
(一)增强了社会化媒体定制化新闻投送的准确性
在大数据技术的引导下,以电视新闻为主的社会化媒体信息定制化增强了新闻投送的准确性。现代传播学认为:“最好的新闻传播方式是依据用户或者群体特性,量身打造的定制化服务模式,只有基于群体用户的需求特点,分析其需求变化,找到信息传递的途径,才能优化新闻传播体系,为用户提供更有价值的信息数据。”依托大数据分析技术形成的电视新闻采集机制,不仅能针对用户需求进行仔细的判定和分析,还能根据不同消费群体和生活群体对新闻信息的使用方式进行精准定位。社会个体用户的需求不同,其信息接收方式和习惯也不同,要想有效提高电视新闻的采集效果,就要更加重视新闻投递的准确性,依据用户需求,精准、快速投递。大数据技术使新闻采集由大众化的阅览趋势,逐渐转变为面向小众群体和个体化兴趣的新闻采集机制。通过对不同社交媒体、网站、搜索平台、数据库、社交平台等用户留存的数据痕迹进行仔细判定分析,能详细分析出用户的需求变化,根据用户特点,为他们精准投放新闻信息。大数据时代,不仅新闻投送的精准性要成为新闻采编的必备要素,广告、娱乐等信息的投送方式也要适应大众新的变化趋向。用户的兴趣和需求决定了电视新闻采编的形式,依托大数据技术对人口进行详细的统计,对其兴趣、价值观和社会状态进行精准定位获得有价值的数据结果,依据信息预测结果,创新新闻采编模式,优化新闻传播路径,才能提高新闻信息的客观性和价值性。
(二)基于全样本受众分析的信息数据更加准确
从当前大数据技术在电视新闻传播领域中的应用状态来看,基于全样本受众分析的新闻信息数据更加客观有效,分析结果更加准确。相较于传统的平面媒体而言,社会化媒体时代的传播活动从单向信息传递转变为双向信息的互动,观众成为信息活动的中心。在设备技术的支持下,利用大数据对观众的新闻信息阅读习惯和兴趣进行分析也变得越来越容易。受众的信息传受活动都会在社会媒体平台留下数据痕迹,这些数据肯定能全面揭露新闻受众新闻信息获取习惯和信息浏览兴趣,利用大数据中的网络爬虫技术、分词技术和议题聚合技术,能使数据痕迹的收集更加科学合理,针对这些数据痕迹仔细判断用户的需求倾向,可使新闻信息检索效率全面提高。
(三)强化新闻信息关联性数据分析
大数据技术中基于关联性数据分析有效增强了电视新闻的可预测性,不但推动了电视新闻向数据化方向转变,更有益于新闻工作者创新电视新闻采编形式,依据用户兴趣和习惯进行新闻采编。大数据利用相关性的数据进行逻辑研究,互相关联的数据,核心是两个可被量化数值之间的逻辑关系,通过对已有的数据结构进行量化分析,判断不同数值之间内在的逻辑含义。例如用百度搜索引擎搜索“流行性感冒”和“流感发生状”等关键字,百度搜索引擎能比政府医疗管理部门更早地预测禽流感爆发的地区及位置,能够针对这种数据化信息优势提前做出决策,并向政府部门提供数据源参考,引导政府快速作出部署。这种逻辑关系就是利用了不同数据之间的量化联系的关联性进行分析判断的。各种数据判断方法在电视新闻采编领域中也能得到具体应用,大多时候单个数据本身可能是个体化和碎片化的,不具有新闻价值和资源价值,但它背后所折射出来的事件关系和逻辑角度,却可能蕴含巨大的新闻价值。大数据技术对新闻采编的核心功能之一就是在海量数据中,找到看似毫无关联且信息中具有关键线索的新闻信息进行采集。这些分析结果甚至还能准确预测出某些行业可能发生的新闻事件,为媒体提供新闻线索,让媒体在竞争中占得先机。
三、当前电视新闻采编中存在的主要问题
(一)采编工作与新闻制作完全分离
从目前我国电视新闻采编工作的发展状态来看,采编工作与新闻制作完全分离,这样的情况虽然保证了两个不同环节的独立性,但是也忽视了两个不同环节的相互配合,很难保障新闻编辑的可靠性和实效性。如果两个独立运作的部门对新闻编辑及新闻采集出现意见不统一的状态,就会严重打击新闻工作者的积极性,降低新闻采编的效率和数量,影响后期新闻制作和新闻推送。
(二)新闻采编视角缺乏全面性和客观性
新闻采编视角缺乏全面性和客观性,也是限制现代电视新闻采编工作的主要因素。新闻采编工作中的基础是记者或者新闻采编人员能够站在完全客观、公正的立场上对新闻信息进行解读。事实上,在新闻采编工作中,很难有记者能够站在完全客观公正的立场对新闻信息进行采集,一方面缺乏公正性和全面性的新闻信息,会导致用户阅读兴趣的降低,很难满足新闻受众的个性化需求;另一方面,新闻采编缺乏科学的解读,对后期新闻制作及新闻编辑产生影响,难以促进新闻制作质量的提升,会导致新闻受众用户数量逐渐降低。
(三)电视新闻采编模式单一
从目前我国电视新闻的采编发展状态来看,目前电视新闻采编方式过于单一,缺乏灵活性。现代电视新闻采编模式仍然没有脱离传统思路的限制,其报道方式以及新闻制作方式不仅单一,而且技术落后,在内容表达上缺少创新,严重忽视了新闻的多元化角度。同时,记者在电视新闻信息搜集过程中缺乏对大数据进行分析运用的软硬件方面的技术和素养,这不仅严重限制了大数据技术在新闻素材收集过程中的应用,也限制了新闻信息后期制作,不能迎合用户需求制作出个性化、兴趣化的电视新闻信息,赢得用户的关注。
四、大数据技术支持下电视新闻采编工作的创新途径
(一)建立集中化数据分析体系
传统媒体应对信息化时代带来的挑战,要依据大数据分析技术,建立集成化、集中化的数据分析体系,从数据资源分析角度入手来提高新闻采编效率。大数据时代的新闻采编要建立起适应时代技术设备支持的新闻采编体系才能保证媒体能够在激烈的行业竞争中抓取有用的新闻信息,迅速获取新闻,生产制作新闻内容,并高速、高效地推送新闻信息。大数据分析体系的建立要依托于互联网和移动设备的支持,要与媒体采编人员的个人工作平台相结合,要分时段、分地域、分平台对数据进行精准挖掘,针对用户需求的不同选定新闻主题,结合新闻采编人员的个人工作平台,利用互联网将新闻信息快速回传到大数据分析服务器当中,全面提高数据中心的信息采集效率。
(二)针对数据资源进行挖掘
在信息时代,新闻采编要注重数据挖掘的针对性。大数据平台只是一个面向主题服务化的工具,其服务的不确定性、主题的针对性,限制了新闻信息的采编效率。因此,大数据时代,基于用户需求对数据进行深入挖掘是提高新闻采编效率的有效途径。电视台应利用集群环境下的统计分析和相关性分析等技术,将各类结构性数据和非结构性数据,按照群体目标、受众形式、新闻传播方式、媒介特征等多维角度分析其内在联系,对新闻信息进行综合的整合和管理,要从海量的数据中寻找有价值的新闻数据,为新闻采编在不同技术层面、不同平台系统提供信息资源支撑。同时,依据受众群体阅读习惯和新闻兴趣的不同,新闻采编要重视受众特征,寻找有价值的新闻数据源,大数据的信息抓取具有主题指向性,而这种定向性则依靠采编人员的数据分析能力为基础,从主题搜索到新闻价值的体现,都需要以新闻采编人员的基本素质作为参考,通过深化信息挖掘,强化信息搜集与整理,达到不同目标信息之间的内在联系。
(三)新闻采编要变革理念
大数据时代,为了迎合新闻信息传播形式的变化,新闻采编要变革采编理念,根据大数据技术创新新闻采编模式。大数据技术在新闻采编领域中的应用给传统的新闻采编方式带来了极大的影响,在科学快速发展的时代,传统媒体要认识到原有采编方法的局限性,结合大数据技术,改变传统信息采编理念,适应媒体行业的发展。新闻采编是生产新闻的前提和基础,需要以大数据技术发展和同步,运用大数据技术的预测分析,增强预测分析体系建设是传统媒体应对大数据技术带来变革的有效途径。同时,新闻采编要在思维上有所突破,在原有的采编模式有所创新。新闻价值是衡量新闻信息影响力的唯一标准,记者判断新闻价值不仅仅要依靠新闻事件本身的内容和自身的经验,也要根据大数据技术对用户的兴趣进行分析,根据用户的兴趣推送新闻。
五、结语
综上所述,大数据是集合互联网技术、智能集成技术、人工智能技术、数据资源形成的互联网信息分析与管理体系,面向用户提供有价值的新闻资源,不仅要求新闻采编人员要有很强的大数据分析能力和专业的数据化素养,也要从新闻采编与制作战略角度出发,科学合理、集中挖掘互联网空间的大数据资源,只有准确定位用户的个性化需求,分析用户的新闻信息获取方式、习惯,才能针对用户的个性化特征为用户提供精准的新闻信息,满足用户多元化的新闻信息获取需求,提高新闻信息采集效率。
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