大数据背景下融媒体转型策略

2023-08-22王娉

卫星电视与宽带多媒体 2023年15期

王娉

【摘要】大数据背景下，传统媒体面临着巨大的挑战和转型压力。随着互联网和移动互联网的不断发展，人们获取信息的渠道和方式发生了变化，傳统媒体的影响力和传播效果逐渐减弱。为了适应这种变化，传统媒体行业开始了融媒体转型，即通过整合各种媒体资源，打破媒体门户的界限，实现全媒体、全渠道的传播。本文结合大数据背景下传统媒体的发展现状，探索如何应用多样化的大数据技术提升融媒体转型发展的效率。

【关键词】大数据；传统媒体；融媒体；转型发展

中图分类号：TN94 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2023.15.036

大数据背景下融媒体转型是传统媒体发展的必然趋势，是实现媒体转型和创新的重要途径。受到新媒体传播环境的影响，传统媒体在新闻采编、传播渠道和新闻互动方面已经呈现出明显的颓势，新闻受众流失严重，导致新闻影响力和公信力受到影响，难以在互联网传播中发挥出应有的作用。传统媒体需要通过数据驱动、技术手段和组织架构等方面的创新，实现从传统媒体到融合媒体的转型，以满足用户需求和适应市场变化。

1. 大数据技术与融媒体转型

1.1 大数据的概念

大数据是指数据量巨大、种类繁多、传统数据处理方式难以处理的数据集合。这些数据可能来自于各种渠道，包括社交媒体、传感器、移动设备、互联网搜索、在线购物等等。由于这些数据集合的规模庞大，因此需要新的技术和方法来收集、存储、处理和分析这些数据。大数据是一个不断发展和演变的概念，它的定义也在不断地扩展和深化。大数据的出现和发展，将会对我们的生产生活产生深远的影响。

1.2 融媒体转型与大数据的关系

融媒体转型的核心是数据驱动。在大数据背景下，传统媒体需要借助数据分析技术，对用户行为、内容偏好、流量变化等数据进行分析和挖掘，以便更好地满足用户需求，提高用户黏性和留存率。同时，传统媒体还需要通过数据分析，深入了解用户的兴趣爱好和需求，为其提供个性化服务，提高用户满意度和忠诚度。

融媒体转型还需要通过技术手段实现。传统媒体需要采用新一代的技术平台，包括云计算、大数据、人工智能等技术，以实现数据分析、智能推荐等功能。同时，传统媒体还需要加强与社交媒体、移动互联网等新媒体的融合，提高媒体的覆盖范围和传播效果。

融媒体转型还需要实现组织架构和人才的转型。借助大数据技术的力量，传统媒体需要重新构建组织架构，强化多媒体、跨媒体的组织形式，实现内容的共享和协同。同时，传统媒体还需要加强人才培养，引进新媒体技术人才，提高媒体人的数字素养和创新能力。

2. 大数据背景下传统媒体面临的困境

随着互联网和移动互联网的不断发展，传统新闻传播面临着巨大的挑战和转型压力。传统新闻传播在大数据背景下面临着种种挑战和困境。传统媒体需要在新闻内容、精准度、可信度等方面进行创新，加强与新媒体的融合，实现全媒体、全渠道的传播。同时，传统媒体还需要加强技术投入和人才培养，深入挖掘大数据的价值，实现新闻传播的转型和创新。在大数据背景下，传统新闻传播面临的困境主要表现在以下几个方面：

2.1 传统新闻传播模式的瓶颈

传统新闻传播模式主要包括报纸、广播、电视等传统媒体，其传播方式主要是通过纸媒、电波等传统媒介向受众发布信息。随着互联网的普及和移动互联网的发展，人们获取信息的渠道和方式发生了变化，大量的用户开始通过网络、社交媒体等新媒体获取信息，传统媒体的影响力和传播效果逐渐减弱。传统新闻传播模式的传播效率和传播范围都出现了瓶颈，无法满足现代社会对信息快速获取和传播的需求。

2.2 新闻内容的同质化和低质化问题

随着媒体竞争的加剧和信息传播的快速发展，新闻内容的同质化和低质化问题越来越突出。传统新闻媒体为了迎合受众需求，采用热点事件、花边八卦等内容进行新闻报道，而忽略了深度报道和专业性内容的传播。此外，随着互联网和移动互联网的发展，大量的新闻信息被网民自行发布和传播，这些信息质量参差不齐，存在着虚假信息、低俗内容等问题，严重影响了新闻传播的品质。

2.3 新闻传播的精准度和效果问题

在大数据背景下，新闻传播需要更加注重精准度和效果问题。传统新闻媒体在信息收集和传播过程中，往往只能根据人工经验和猜测进行内容的选择和发布，无法真正满足受众的个性化需求。而大数据技术的应用可以帮助传统新闻媒体更加精准地了解受众的需求和偏好，从而提高信息传播的效果和精准度。但是，传统新闻媒体在大数据应用方面的投入和技术水平相对较低，导致其在新闻传播方面的竞争优势不足。

2.4 新闻传播的可信度和公信力问题

在大数据背景下，新闻传播需要更加注重可信度和公信力问题。随着互联网和移动互联网的快速发展，虚假信息、误导性信息等问题越来越突出，这些问题严重影响了新闻传播的可信度和公信力。传统新闻媒体需要采用更加严谨的新闻采编流程，加强新闻信息的核实和审查，提高新闻报道的准确性和客观性，从而提高新闻传播的可信度和公信力。

2.5 传统新闻媒体的转型困境

在大数据背景下，传统新闻媒体在转型过程中面临着种种困境。传统新闻媒体需要在技术、人才、组织架构等方面进行转型，但是在实践中往往会遇到种种阻力。例如，传统新闻媒体在技术转型方面的投入不足、人才队伍缺乏相关技能、组织架构过于僵化等问题，都会导致转型难度加大，甚至出现转型失败的情况。

3. 大数据理念在新闻传播中的应用分析

随着信息技术的发展，大数据技术逐渐得到广泛应用。在新闻传播领域也不例外，大数据技术的应用为新闻传播提供了更多的手段和路径，以便更好地服务于公众和社会。本文就探讨大数据理念在新闻传播中的应用，从数据采集、数据处理、数据分析和数据应用四个方面进行阐述。

3.1 数据采集

数据采集是大数据应用的第一步，主要是通过各种手段获取各种数据。在新闻传播领域，数据采集的主要方式包括以下几种：

⑴搜索引擎。搜索引擎是一种常用的数据采集方式，通过搜索引擎可以获取到各种新闻、社会事件、舆情等相关信息。目前，百度、谷歌等搜索引擎已成为数据采集的主要渠道之一。

⑵社交媒体。社交媒体是另一种重要的数据采集方式。如微博、微信、抖音等社交媒体平台不仅可以获取用户个人信息，还可以获取用户的评论、转发、点赞等信息，这些信息对于新闻传播有着重要意义。

⑶传统媒体。传统媒体包括报纸、电视、广播等媒体，这些媒体提供了大量的新闻报道、评论、专题报道等，可以作为新闻传播数据的重要来源。

3.2 数据处理

数据处理是将采集到的数据进行清洗、整理、标注等处理，以便后续的数据分析和应用。在新闻传播中，数据处理的主要任务包括以下三个方面：

⑴数据清洗。数据清洗是数据处理的第一步，主要是对采集到的数据进行去重、去噪、过滤等处理，以保证数据的质量和正确性。

⑵数据整理。数据整理是对清洗后的数据进行整理、归类、标注等处理，以便后续的数据分析和应用。例如，将新闻按照时间、地域、主题等分类整理，可以更好地进行新闻研究和分析。

⑶数据标注。数据标注是对数据进行人工标注或自动标注，以便后续的数据分析和应用。例如，在新闻传播中，可以通过对新闻进行情感分析、事件分类等标注，以更好地了解公众的情感、态度和需求。

3.3 数据分析

数据分析是将处理后的数据进行统计、分析和挖掘，以发现数据中隐藏的规律和信息，为新闻传播提供更好的支持和服务。在新闻传播中，数据分析的主要任务包括以下几个方面：

⑴舆情分析。舆情分析是对公众舆情进行分析、监测和預测，以便及时了解公众的态度、情感和需求。例如，通过对社交媒体上的评论、转发、点赞等进行分析，可以了解公众对某一事件的态度和情感。

⑵事件分析。事件分析是对事件的起因、经过和结果进行分析，以便了解事件的本质和影响。例如，通过对新闻报道、社交媒体等进行分析，可以了解某一事件的背景、原因和影响。

⑶用户画像。用户画像是对公众进行分析和分类，以便了解不同用户的需求和兴趣。例如，通过对用户的搜索记录、浏览行为、兴趣等进行分析，可以了解不同用户的需求和兴趣。

3.4 数据应用

数据应用是将分析后的数据应用于新闻传播中，以提供更好的服务和支持。在新闻传播中，数据应用的主要任务包括以下几个方面：

⑴新闻推荐。新闻推荐是将根据用户画像和兴趣推荐合适的新闻，以提高用户体验和满意度。例如，通过对用户的搜索记录、浏览行为等进行分析，可以推荐与用户兴趣相关的新闻。

⑵新闻编辑。新闻编辑是将数据分析的结果应用于新闻报道和编辑中，以提高新闻报道的质量和效率。例如，通过对社交媒体上的评论、转发、点赞等进行分析，可以获取公众的意见和反馈，从而更好地指导新闻报道和编辑。

⑶新闻监测。新闻监测是对新闻报道和舆情进行监测和分析，以便及时发现和处理不实信息和谣言。例如，通过对社交媒体上的评论、转发、点赞等进行监测和分析，可以及时发现和处理不实信息和谣言。

4. 大数据背景下融媒体转型的建议

4.1 大数据算法融入新媒体传播

做好大数据算法推送在融媒体传播中的应用，需要具备专业的技术和团队支持，进行数据采集和分析，并建立相应的推荐算法模型和评估机制，通过多渠道推送和用户反馈交互，不断优化和改进推荐效果，以满足用户的个性化需求和提高内容传播效果。具体应用策略如下：

⑴数据采集和分析。要做好大数据算法推送，首先需要进行大量的数据采集和分析，包括用户行为数据、社交媒体数据、搜索数据等，以了解用户的兴趣、需求和行为模式。

⑵算法模型的建立。根据采集的数据，建立相应的算法模型，以实现个性化推荐。这需要具备专业的算法团队和技术支持，以保证推荐算法的准确性和有效性。

⑶推荐结果的评估。推荐算法需要不断优化和调整，以提高推荐结果的质量。因此，需要建立相应的评估机制，对推荐结果进行监测和评估，以发现和解决问题。

⑷多渠道推送。在融媒体传播中，需要将推荐内容通过多种渠道进行推送，包括网站、APP、社交媒体等。需要根据不同的渠道进行针对性的调整，以保证推荐效果的最大化。

⑸用户反馈和交互。用户反馈和交互是推荐算法优化的重要途径。需要建立相应的用户反馈机制，对用户的反馈进行监测和分析，以优化推荐算法和改进推荐效果。

4.2 构建全媒体新闻采编体系

首先，在大数据背景下，传统媒体要具备数据采集和分析能力，采用先进的大数据技术和算法，对各种数据源进行收集、整理和分析，从而获取更准确、更全面的信息。在此基础上，构建多媒体内容的生产能力，包括文字、图片、音频、视频等多种形式的内容。这需要配备专业的内容生产团队和设备，以满足受众对多元化内容的需求。

其次，传统媒体要形成强大的跨平台分发能力，全媒体新闻采编体系需要能够实现跨平台分发，将内容推送到不同的媒体平台和社交媒体上，这需要具备先进的分发技术和策略，以最大限度地扩大受众覆盖范围。同时，在融媒体转型中以数据为驱动，通过数据分析和挖掘，发现新闻事件的背后故事，为新闻报道提供更深入、更全面的角度和视角。

最后，传统媒体要借助大数据技术，与各方建立开放式合作机制，包括与社交媒体、专业机构、学术界等建立合作关系，共同打造更具价值的新闻内容，将新媒体环境中的各类资源融于一体，不断进行技术创新和业务拓展，以适应不断变化的市场需求和受众需求。

4.3 加强大数据在新闻传播中的应用

⑴挖掘数据价值。融媒体转型需要依托大数据技术，通过对受众数据的分析和挖掘，了解受众的需求和兴趣，从而调整内容策略和传播方式。新闻机构可以通过数据分析工具对用户行为、社交媒体数据等进行监测和分析，以便更好地了解受众需求和舆情动态。

⑵构建数据平台。融媒体转型需要建立一个完善的数据平台，以便实现多媒体内容的生产和传播，以及对受众数据的采集和分析。新闻机构可以通过建立数据仓库、数据采集和处理系统等，实现对多种数据源的集成和管理。

⑶整合各种媒体平台。融媒体的核心是多媒体内容的生產和传播。新闻机构需要整合各种媒体平台，包括传统媒体、社交媒体、移动端应用等，实现多媒体内容的生产和传播。这需要新闻机构拥有一支多媒体内容生产和传播的专业团队，以及先进的技术支持。

5. 结束语

大数据理念在新闻传播中的应用不仅可以提高新闻传播的效率和精准度，还可以帮助新闻机构更好地了解受众需求和舆情动态，从而更好地服务于大众。随着技术的不断进步和数据量的不断增加，大数据在新闻传播中的应用将会越来越广泛和深入。

参考文献：

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