大数据驱动与媒体融合创新发展之路

拓尔思信息技术股份有限公司 周强

大数据技术水平的提高，给新闻媒体行业发展提供了新的契机，与此同时，传统媒体受到了一定冲击，媒体融合成为当前新闻媒体行业的主要发展趋势，在大数据、人工智能等先进技术的驱动之下，新闻媒体行业的智能化水平、服务功能越发突出，深入探索大数据技术在媒体融合背景下的优势作用，能够进一步推动新时代媒体融合的创新发展。

1 大数据背景下媒体融合发展面临的挑战

1.1 内容无差别化

互联网行业的飞速发展，使得传统大众媒体在时效性方面的弊端逐渐显露，而且文字、语音、视频等多样化信息的传播形式极大地提升了新闻传播的丰富度，符合移动互联网时代人们浏览、获取和传播信息的习惯。在此情况下，传统媒体为重新占领舆论高地，以期能够以内容优势，激发群众对新闻信息的需求。但实际上，传统媒体与新媒体之间的竞争，不仅体现在内容方面，同时也是服务观念以及产品创新方面的竞争。相比之下，新媒体的高效性、时效性、互动性以及针对性更强，而传统媒体在内容生产、传播以及价值转化方面有着明显的弱势。在当前媒体融合发展的大趋势之下，传统媒体虽然能够结合自身新闻内容定位服务对象，但是缺乏对于群众真实需求、观点以及阅读习惯、偏好等方面的了解，导致发布的内容存在明显的无差别化特点，给媒体融合发展带来了极大影响。

1.2 新闻追踪不足

对于新闻媒体行业而言，保障新闻信息的时效性是行业发展的主要方向之一，虽然大数据技术以及媒体融合趋势使得新闻信息、热点事件的报道更加快速、及时，但同时，在互联网的支持下，各种新鲜热点新闻事件呈现出爆发增长态势，而且群众获取信息的习惯也表现出明显的碎片化、快餐式特点，这就导致在实际新闻生产和报道的过程中，新闻媒体人需要不断关注和报道最新的热点事件和信息，极大地削弱了对于专题事件的持续追踪能力。从群众角度来看，不仅需要及时了解时事动态，同时对于新闻信息也有着持续关注需求。而当前大数据背景下的媒体融合发展，对于专题事件报道的持续性、追踪性不足，降低了专题内容产品的质量，而且在纷繁、复杂、数量庞大的新闻信息之中，群众难以明确事态发展脉络，十分容易影响群众获取信息的准确性和清晰度。

1.3 数据服务较弱

大数据技术在媒体融合发展当中的主要作用就是数据服务，借助该技术，加深对于新闻媒体受众实际需求的了解，进而有针对性地展开新闻采编、生产，提升新闻信息质量，在激发群众认同感的同时，强化提升其对于媒体品牌的忠诚度。而就当前媒体融合实际情况来看，仍然存在以经验评估新闻价值的情况，数据服务应用水平相对较弱，这不仅会延长决策周期，增加决策成本，同时群众的忽视和忠诚度的下降，也会降低新闻媒体影响力，给盈利收入带来一定风险[1]。

2 大数据驱动与媒体融合创新发展方向

2.1 技术融合推动媒体融合

媒体融合并不单单指的是媒体内容方面的融合，还应该进一步将其延伸到技术手段融合。为充分发挥大数据等先进技术在媒体融合发展当中的驱动作用，应将新闻媒体领域的技术，与互联网领域当中的大数据技术进行有机、深层次地融合。技术融合的主要目的在于创新开发新的手段，形成新的媒体业态，以此提升新闻媒体行业的服务能力和水平，为广大群众和用户，提供优质的新闻内容，以及全新的媒体形态，提升其获取新闻媒体信息的体验和感受。对此，新闻媒体行业工作者，应积极加强对于大数据等新技术的学习和应用，以大数据驱动媒体融合纵深发展，并逐步形成新的合力。自新媒体出现以来，数据始终是其发展的重要基础，因此想要实现媒体融合，就需要从数据层面展开深入探索，以此形成媒体融合底层技术基础，通过打通传统媒体用户数据以及新媒体用户数据，切实驱动媒体业态融合发展。

2.2 用户数据整合健康使用

在大数据背景之下，用户数据信息的应用逐渐成为媒体融合的关键步骤，为促使用户数据的作用得到充分发挥，在进行媒体融合的过程中，应着重关注以下3 个方面。

（1）用户数据整合。以往媒体融合之下，用户数据被划分为旗舰客户端、微信、微博等多个社交新媒体平台，而同一个用户可能在不同平台当中有多个账号，这就使得用户的行为、特征之间是相互割裂的，为充分发挥大数据技术的作用，当前媒体融合创新发展应加强对于多渠道用户数据的整合研究，实现数据的联合计算分析，以此充分挖掘用户数据价值，推动媒体深度融合。

（2）数据健康使用。大数据不仅具有强大的信息挖掘作用，同时也具有极强的威力，因此在实际进行媒体融合的过程中，应加强对于数据资源风险防范的重视，健康合理地利用大数据，建立明确的数据治理以及整合应用规范，促进媒体融合健康发展。

（3）构建数据平台。为强化数据的利用，还应建立功能强大，性能良好的数据处理和分析平台，为数据的开发和利用奠定良好基础，提升数据应用水平[2]。

2.3 大数据推动新业态发展

大数据在推动新业态发展的过程中，主要优势作用如下。

（1）大数据技术改变了传统媒体无差别传播方式，实现了个性化、精准服务，极大地提升了新闻媒体行业的服务能力和水平，改变了群众对于传统新闻媒体的印象；（2）大数据改变了广告投放模式，在大数据技术的支持下，能够根据用户实际情况、特点以及需求，进行广告的精准投放和推送，新媒体广告得以快速发展，创造了新的媒体经营模式；（3）大数据技术的科学应用，能够帮助媒体工作者更加清晰、精准的了解受众实际需求以及喜好，通过有针对性地进行新闻信息服务，能够更好、更快地看到信息传播效果，并为决策提供可靠支持，赋能媒体融合发展。

3 大数据驱动与媒体融合创新发展的对策建议

3.1 建设大数据与新闻业务的一体化平台

技术是大数据作用发挥的基础，也是实现媒体深度融合的前提，对此，在实际展开媒体融合创新发展的过程中，应积极建设大数据与新闻业务的一体化平台，实现媒体数据以及信息资源的有效整合。以浙报集团“媒立方”技术平台为例，其数据库不仅容纳了全国1003 家数字报刊数据、异构化资源数据、互联网新闻数据，还包括政府门户数据、社交平台信息、新闻照片以及历史照片等多种类型数据资源，实现了底层数据源的一体化构建，在大数据技术优秀的存储、计算能力以及良好的数据整理、加工、流转功能的基础上，有效实现了数据信息的统一整合；同时，在自然语言处理以及机器学习技术等的支持下，还对相应数据信息进行了深入分析和建模，并由此构建热点追踪类、传播力分析类以及个性推荐类等多项新闻数据信息服务，能够帮助新闻采编人员更好地利用用户数据信息，并从中挖掘采编灵感。除此之外，还需进一步建设新闻业务平台，构建传统媒体与新媒体融合生产模式，并创建策划、采编、资源以及运营中心等，以此实现对于互联网舆情的快速、精准研判，和热点话题、时事新闻的采集、加工，并对新闻传播效果进行评估，全面实现智能化内容生产，促进媒体深度融合[3]。

3.2 借助大数据技术耦合新闻采编

通过场景化技术，实现对于新闻业务的多维选题策划、全媒体协同指挥，同时还能够对业务推进流程进行可视化监测，并在传统媒体、微博、微信、抖音等第三方平台等多个媒体渠道实现新闻信息的融合发布，以此实现大数据与新闻采编业务之间的紧密耦合。

在新闻策划过程中，可借助大数据进行热点搜索、追踪和深度挖掘，并对事件相关专题、话题等进行追踪，还能够将新闻传播热度以及民众反应等进行量化转变，以此帮助新闻采编人员更好地了解新闻的动态进展，深入挖掘新闻价值，助推内容创新。在新闻采集过程中，大数据资源库能够对新闻信息进行深度整理和归纳，并从新闻信息的可靠性、地域以及舆论场等多个角度对其进行分类标签，为新闻信息的编辑提供素材。在发布过程中，不仅能够进行多渠道融合发稿，而且还能够结合相应用户数据信息，构建用户画像，并有针对性地进行资源信息的精准投放。此外，还可应用大数据技术辅助进行新闻信息的评估反馈，通过阅读量、互动量以及转载量等，分析新闻信息的影响力，以此评价新闻产品的传播效果，同时，还能够为后续新闻信息的优化调整奠定良好基础，实现内容生产从线性到闭环的转变。

将大数据技术与新闻采编业务流程进行充分融合，切实实现了新闻媒体组织结构、工作机制的创新和改革，提升新闻媒体的智能化服务水平，对于推动媒体融合创新发展有着积极作用。

3.3 创新组织架构促技术业务融合

大数据技术的应用，不仅驱动了新闻业务创新发展，同时媒体融合下的新闻业务需求，也成了促进大数据技术平台建设发展的主要动力。为实现媒体深度融合，促使大数据技术作用得以充分发挥，还应进一步创新优化组织架构，为技术与新闻业务的融合发展提供基础支持。

一方面，应结合实际新闻业务开展以及技术平台建设需求，建立数据分析室，以此为新闻采编业务提供专业的数据服务，同时强化数据部门与业务部门之间的联系，主要收集采编需求，并反馈业务人员对于相应技术平台的使用建议，积极与产品中心进行沟通交流，促使技术平台功能、性能等能够满足实际业务需求，推动技术平台更新发展。

另一方面，针对技术平台建设，建立研发管理部门、项目质量管理部门、媒体采编部、视频采编部等多个部门，分别负责收集业务部门需求、需求分析、项目建设、产品质量管控、平台研发以及媒体云服务开发等，促使大数据技术得到更好的应用，充分满足媒体融合创新发展需求[4]。

3.4 以数据服务提升媒体运营能力

3.4.1 构建受众画像，推送个性信息

大数据技术应用之下，能够在传统媒体传播经验的基础上，深入了解读者的喜好、需求，构建受众画像，以此有针对性地进行新闻信息的推送，更有甚者会主动参与到新闻信息的传播当中，能够更好提升新闻信息的传播力和影响力，实现新闻信息健康、可持续的运转。在实际进行个性化信息推送的过程中，不仅要根据用户浏览内容，推荐相似内容，同时也应充分结合用户自身属性以及行为习惯等，全面构建用户画像，并建立群组，以此对高相似度的人群进行内容推送，不仅能够有效满足用户实际获取新闻信息的需求，同时也能够扩散阅读群体，提升新闻媒体影响力。

3.4.2 动态知识图谱，构建专题网络

在媒体融合背景之下，媒体对于新闻的追踪能力较弱，而且信息碎片化特点也使得群众难以全面掌握专题事件的动态，对此，可利用动态知识图谱，构建专题网络解决这一问题。通过动态知识图谱能够实现对于新闻事件当中人、物、时空等的组织和标识，并将其映射到数字世界当中，根据一定规律厘清不同元素之间的关系，帮助新闻工作者掌握、理解新闻内容以及事件的进展情况，同时促使用户了解事件原委。

3.4.3 借助数据指标，提升运营能力

媒体盈利的主要方式和途径就是广告，而大数据技术运用之前，广告的入驻主要是依靠广告商对于媒体的主观评价，存在决策时间长，科学性弱的问题。而应用大数据技术，能够实现对于媒体传播力和影响力的量化分析，并构建相应数据模型和指标，对新闻信息的传播追踪情况以及粉丝特点等展开智能分析，根据受众对新闻信息转发、评论以及浏览的数据情况，计算得出新闻信息的影响力指数，为广告商的投资决策提供可靠支持，进一步提升新闻媒体行业运营能力，切实驱动媒体深度融合和智能化发展[5]。

4 结语

综上所述，大数据对于媒体融合的驱动发展主要体现在技术融合、用户数据整合使用以及新业态创新发展三个方面，实际进行媒体融合创新的过程中，应加强建设大数据与新闻业务一体化平台，促进技术与业务有效融合，同时将大数据技术应用在新闻采编的各个环节当中，提升新闻业务的智能化水平，此外，还应优化调整组织架构为媒体融合提供良好基础和环境，最后，为强化数据应用效果，应借助大数据构建受众画像、建立动态知识图谱，实现新闻信息传播影响力的数据化转变，提升媒体运营能力，以此全面促进媒体融合创新发展。

引用

[1] 廖立东.长沙市广播电视台 数据引领融合 价值驱动未来[J].中国广播影视,2021(23):138-139.

[2] 南长森,张娜.学科发展与技术驱动:2020年新闻传播学科综述[J].长安大学学报(社会科学版),2021,23(6):56-70.

[3] 白叶楠.互联网大数据下如何实现传统媒体与新媒体的融合发展[J].西部广播电视,2020(10):47-48.

[4] 黄卓伟.创新媒体智慧 数据驱动融合——访中央电视台技术管理中心工程管理部主任梅剑平[J].现代电视技术,2019(9):27-28.

[5] 陈旭管.大数据技术驱动媒体融合发展:记2017年“王选新闻科学技术奖”特等奖项目浙报集团“媒立方”技术平台建设[J].中国传媒科技,2017(6):17-19.