大数据背景下电视新闻短视频转型研究

张峰

受到新媒体传播的影响，电视媒体的收视率、影响力受到了明显冲击，通过融合转型实现电视媒体的品牌形象重塑，是当前电视媒体从业人员面临的重要问题。大数据技术和算法推送在新媒体传播中的应用，为电视媒体转型短视频新闻传播创造了新机遇，也带来了新的挑战，是电视新闻媒体实现新发展的重要契机。本文结合大数据技术对新闻传播的重要性分析，深入探讨短视频传播融入电视新闻转型的创新策略。

大数据与新闻传播

在新闻传播领域，大数据是指通过对大量的数据进行收集、存储、处理和分析，从中提取出有价值的信息和洞察力的一种方法。这些数据可以来自于各种来源，包括社交媒体、新闻网站、电视广播、移动应用程序等。大数据在新闻传播领域的应用，可以帮助新闻机构和新闻从业者更好地了解受众的需求和偏好，从而优化新闻内容的生产和传播。以下是大数据在新闻传播领域应用的几个重要方面：

受众分析：通过大数据分析，可以对受众的兴趣、消费习惯、行为模式等进行深入理解。新闻机构可以利用这些信息来调整新闻内容的定位和风格，以更好地满足受众的需求。通过大规模数据的归集、分析和应用，构建了用户画像，这是媒体应用大数据的基础。

内容推荐：借助大数据分析，新闻机构可以根据受众的个人偏好和历史浏览记录，向他们推荐相关的新闻内容。将有价值的新闻推送给需要的人，才能实现新闻内容的精准传播，实现传播效率的提升，这不仅有助于提高用户体验，还可以增加新闻网站的点击率和留存率。

事件跟踪：通过对大数据的分析，可以及时发现和跟踪重要的新闻事件，大数据可以对全网信息进行监控和分析，对有价值的信息做出快速反应，比如新闻聚合、净赚传播、追踪报道等。新闻机构可以利用这些信息来迅速报道事件的最新进展，提供及时、准确的新闻报道。

舆情监测：大数据分析可以帮助新闻机构了解公众对某一事件或话题的态度和情感倾向。这对于新闻机构来说非常重要，因为它可以帮助他们更好地把握公众的舆论导向，避免出现误导或偏颇的报道。

由此可见，大数据在新闻传播领域的广泛应用，能够为新闻机构和新闻从业者提供了更深入的洞察力和更准确的数据支持，还可以帮助他们更好地了解受众需求，优化内容生产和传播策略，提高新闻报道的质量和效果。

大数据对新闻传播发挥作用的机理

为新闻传播提供数据驱动决策的支持。新闻机构可以通过收集和分析大量的数据，了解用户的兴趣爱好、浏览习惯、阅读行为等，从而为新闻报道的选择和策略提供科学依据。例如，通过分析用户的浏览和点击数据，新闻机构可以了解哪些新闻内容受到用户的关注和喜欢，进而调整新闻报道的方向和内容，提高用户的满意度和黏性。

实现新闻内容的精准推荐。通过对用户行为数据的收集和分析，新闻机构可以了解用户的个性化需求和偏好，从而对用户进行个性化的内容推荐。这种精准推荐的方式能够提高用户对新闻内容的接触率和阅读率，增加用户的黏性和忠诚度。同时，精准推荐还可以帮助新闻机构提高广告的点击率和转化率，实现精准营销。

进行舆情分析和危机处理。通过对社交媒体、微博、微信等平台上的大数据进行实时监测和分析，新闻机构可以了解公众对某一事件或话题的态度和情绪，及时调整报道的角度和方式，避免引发公众的不满和抵制。同时，大数据技术还可以帮助新闻机构快速发现和处理突发事件，提高新闻报道的及时性和准确性。

实现新闻传播的数据支撑。新闻传播需要大量的数据支持，包括新闻事件的监测、舆情分析等。大数据技术能够对海量的数据进行存储和处理，实现对新闻事件的实时监测和分析，为新闻机构提供准确的数据支持，帮助他们更好地把握新闻动态，及时调整新闻报道的方向和策略。

电视新闻转型短视频传播的必要性

短视频新闻传播是电视媒体开展融合转型的重要方向，也是满足受众阅读需求的必然路径。大数据算法推送背景下的短视频新闻传播，呈现出个性化推荐、碎片化传播、多样化内容和社交化传播等特点。这些特点能够更好地满足观众的个性化需求，提高用户体验，同时也能够扩大新闻的传播范围和影响力。在未来的媒体发展中，大数据算法推送将继续对短视频新闻传播产生深远的影响，电视媒体从业人员需要密切关注大数据、短视频、电视新闻转型等关键点，推动电视媒体发挥更重要的舆论引导能力。

作为主流媒体的电视新闻媒体开展融媒体转型，是应对当前数字化时代媒体环境的需求，以适应观众的多样化需求和媒体形式的多元化发展趋势。在融媒体转型中，采用短视频新闻传播的模式具有以下几个重要原因：

短视频新闻具有更好的传播效果。现代社会人们的注意力越来越短暂，短视频以其简明扼要的特点能够迅速吸引观众的注意并快速传达信息。相比于传统的文字和电视新闻，短视频能够通过图像、声音、文字等多种传播手段来展示新闻事件，并且更加简洁，方便在移动载体和社交平台上传播，更好地展示事实真相，增强信息的可信度和感染力。此外，短视频的传播方式更符合观众的浏览习惯，能够迅速吸引观众的兴趣，提高新闻传播的点击率和观看时长。

短视频新闻能够更好地满足观众的多样化需求。随着移动互联网的普及和网络带宽的提升，观众对于媒体内容的需求越来越多样化。短视频以其形式多样、内容丰富的特点，能够更好地满足观众对于多样化媒体内容的需求。例如，有些观众喜欢轻松娱乐的内容，可以通过短视频来传播有趣的小故事、搞笑视频等；有些观众则更关注社会热点和时事新闻，短视频可以通过快速、简洁的形式传递重要信息，满足观众对于即时新闻的需求。

短视频新闻更适应移动互联网时代的需求。移动互联网的普及使得人们可以随时随地通过手机等移动设备获取新闻信息，观众对于新闻的获取渠道要求更加便捷、快速。短视频作为一种移动优先的传播形式，可以通过社交媒体、短视频平台等多种渠道进行传播，更好地适应观众的移动获取需求。同时，短视频的传播形式也符合观众的碎片化时间特点，观众可以在短暂的碎片时间内欣赏短视频内容，提高新闻传播的时效性和便捷性。

短视频新闻有助于增强媒体的竞争力和品牌形象。在当今信息爆炸的时代，电视媒体机构需要不断创新和提升以保持竞争力。采用短视频新闻模式可以使媒体机构更好地与观众互动，提高品牌形象和影响力。

大数据算法推送背景下的短视频新闻传播特点

个性化推荐。基于大数据算法的个性化推荐系统可以通过分析用户的浏览历史、兴趣偏好等数据，为用户提供与其兴趣相关的短视频新闻内容。这种个性化推荐能够更好地满足观众的个性化需求，提高用户体验。例如，用户经常观看体育新闻，系统会根据用户的兴趣推荐相关的体育新闻短视频，提高用户对于新闻内容的关注度和点击率。

碎片化传播。大数据算法推送背景下的短视频新闻传播更加注重碎片化的传播形式，由于观众的时间碎片化特点，短视频新闻的时长通常较短，一般在几十秒到几分钟之间，以更快速、简洁的方式传递信息。观众可以在短暂的碎片时间内欣赏短视频内容，提高新闻传播的时效性和便捷性。

多样化内容。根据大数据分析用户的兴趣和需求，短视频新闻可以涵盖不同领域的内容，满足观众对于多样化媒体内容的需求。例如，有些观众喜欢政治新闻，系统会推送与政治相关的短视频新闻；有些观众喜欢娱乐新闻，系统会推送与娱乐相关的短视频新闻。这种多样化的内容可以吸引更多观众的关注和参与。

社交化传播。观众可以将感兴趣的短视频新闻通过社交媒体、短视频平台等渠道分享给他人，从而形成传播效应。社交化传播能够扩大新闻的影响范围，增加新闻的传播速度和广度。同时，观众也可以通过社交媒体与其他用户进行互动，评论、点赞、分享等互动行为可以增强观众的参与感和粘性。

管理可塑性。大数据算法推送是以“大数据”为底层逻辑，这在打击虚假信息、实现舆论引导方面具有十分重要的意义，并且管理方式更加灵活，适合全天候监管和自动排查。通过大数据分析和算法应用，可以将危害他人权益和公共安全的信息加以严格管理，尤其对突发重大事件后，个别账户利用AI 违规发送内容等问题，大数据可以利用算法推送的后台管理模式，及时进行风险排查和规避。

大数据背景下电视新闻转型短视频传播策略

在大数据的加持之下，算法推送为新闻传播带来了深刻影响，在当前的融媒体环境下，商业媒体平台、社交媒体平台及主流媒体的新闻客户端，都对大数据技术、算法推送、用户画像等理念产生了巨大依赖性，这些是实现当前新媒体高质量传播的重要基础。在电视新闻转型短视频传播过程中，大数据技术可以发挥重要作用，提高电视新闻的融媒体转型效率。结合近年来的媒体工作经验和对短视频传播的研究，提出以下几个方面的转型策略：

通过大数据分析用户需求

电视媒体转型短视频传播，需要依靠大数据技术来实现精准传播。通过分析用户的观看历史、兴趣偏好、行为数据等，可以了解用户的喜好和需求，从而针对性地制作和推送短视频新闻内容。大数据分析发现用户对特定的新闻感兴趣，电视新闻可以根据这一数据调整内容策划，增加相关短视频新闻的推送数量，精准地满足不同群体的阅读需求，从而提高用户的观看率和满意度。这样可以解决传统电视新闻“点到面”的传播效率问题，实现“点对点”的精准传播。

通过大数据挖掘热点话题

大数据技术可以对社交媒体、新闻平台等海量的数据进行分析，挖掘出当前的热点话题。电视新闻可以根据这些热点话题确定新闻选题和策划主题，并根据传播需要来制作相应的短视频新闻内容，吸引更多观众的关注和参与。在大数据的应用中，一般包括以下几个方面：一是数据收集和整理：首先需要从各种数据源收集新闻相关的数据，包括社交媒体数据、搜索引擎数据、新闻网站数据等，然后对收集到的数据进行整理和清洗，以便进行后续的分析。二是关键词分析：通过分析用户在搜索引擎中输入的关键词，可以了解到当前受众最关注的话题和热点事件，利用关键词分析工具来帮助确定受众的关注点，并及时调整新闻报道的重点。三是社交媒体分析：社交媒体平台是用户表达观点和分享信息的重要渠道，通过分析社交媒体上的讨论和互动，可以获取到用户对各种话题的态度和情感倾向，这些数据可以帮助新闻编辑了解公众对某一事件的反应，从而更好地把握报道的角度和口吻。四是用户行为分析：通过分析用户在新闻网站上的行为，如浏览量、点击量、留存时间等，可以了解用户对不同新闻主题的兴趣程度，这些数据可以帮助新闻编辑确定哪些话题更受关注，从而及时调整新闻报道的内容和形式。

通过大数据优化推荐算法

电视新闻可以借助大数据技术优化推荐算法，提高短视频新闻的个性化推荐效果。通过分析用户的兴趣、行为等数据，可以建立用户画像，了解用户的偏好和习惯，从而更准确地向用户推荐短视频新闻，并可根据某一群体的阅读相似性，构建具有社群传播特征的精准化推送。例如，用户经常观看时政新闻，电视新闻可以根据用户的兴趣推荐与时政相关的短视频新闻，提高短视频平台对用户推送时政新闻数量和精准度。此外，利用协同过滤算法，可以根据用户的历史行为和兴趣，推荐相关的新闻内容。这种个性化推荐可以增加用户对新闻的关注度和参与度。

通过大数据分析视频观众行为

通过分析观众在观看短视频新闻时的行为数据，可以了解观众的观看习惯和偏好，从而优化短视频新闻的制作和推送策略。例如，大数据分析显示观众在观看短视频新闻时更喜欢快节奏、精彩刺激的内容，电视新闻可以根据这一数据调整短视频的制作风格和内容形式，提高观众的观看体验和满意度。

通过大数据监测传播效果

电视新闻可以借助大数据技术对短视频新闻的传播效果进行监测和评估。通过分析观众的观看时长、转发量、评论数等数据，可以了解短视频新闻在社交媒体上的传播影响力和用户反馈，从而及时调整制作和推送策略，提高传播效果。例如，通过大数据分析发现某一短视频新闻的观看时长较低，电视新闻可以通过优化制作和推送策略提高观众的观看时长。

大数据技术可以在电视新闻转型短视频传播过程中发挥重要作用，提高转型效率。通过分析用户需求、挖掘热点话题、优化推荐算法、分析观众行为以及监测传播效果等方式，可以更准确地制作和推送短视频新闻内容，提高用户体验和满意度。在未来的媒体发展中，大数据技术将继续为电视新闻转型短视频传播带来更多的新机遇，助力电视媒体在新媒体传播中形成主流的影响力和公信力。

（作者单位：青岛市广播电视台）