新闻传播要素变革
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一、大数据的研究动态
2013年，一个与大数据相关的新兴学科出现，2013年甚至被有关媒体称为“大数据元年”。2014年，大数据获得迅猛发展，影响着各行各业。2015年，大数据技术的影响持续发酵，新闻业同大多数行业一样，无法摆脱时代思潮对它的影响。数据科学的技术权威——维克托•迈尔-舍恩伯格，在他的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中描述：“如今，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启……”。2015年8月30日，在CNKI中国期刊网上，以大数据为主题词搜索，共有约550602条结果。按照学科分类，大数据涉及的范围广泛，计算机、经济、金融、图书、电信等等学科类别。各个领域都试图搭上大数据的快车，起源于计算机学科的数据研究也不断地向其他方面加以扩散，大数据对于新闻的生产与传播的影响亦是不容忽视。
美国学者H.拉斯维尔在《传播在社会中的结构与功能》一文中提出构成传播过程的五种基本要素，即“五W模式”或“拉斯维尔程式”模式。五大要素的提出构成了传播学的五大研究领域，大数据时代对媒介生产的影响，最重要的表现就是对媒介生产传播各个环节要素的变革：从传播者、受众、传播的内容、再到传播媒介，都将因为大数据技术的发展与应用而发生重大变化。
1、控制分析——控制力的重构与数据解读能力的要求
传播者在整个传播过程之中担任起点和中心角色，在传统的新闻生产和传播里，传播者通常以占主导性地位的控制者身份存在。大数据的时代背景，给了媒体更广阔的空间去搜寻信息，整合内容。大数据研究者维克托•迈尔-舍恩伯格，在他的《大数据时代》一书中指出：“大数据涉及思维变革、商业变革和管理变革。在各领域中，决策将日益基于数据和分析作出，而并非基于经验和直觉。”换言之，记者的经验和敏感度或许并不是做出好新闻的决定因素，基于各种数据做出的新闻选题反而可能具有更好的传播效果，大数据时代为传播者带来的数字化新闻和数字化传播，一定程度上重构着传播者的控制能力。在大数据时代，新闻所涉及的已不仅仅是消息、评论、通讯等各种体裁的新闻形式，而是各种各样的数据呈现。处在传播过程之首端的传播者必须以新的姿态面对新的信息生产和传播方式，以更全面的素质承担信息传播的职能，掌握生产、分析、解读数据的能力乃是传播者职业技能的题中之义。同时，传播趋向于因人而异、因时推送，大数据技术须满足新闻个性化服务的需要，实现“定制化”新闻内容的传播。编辑要多从受众的角度考虑问题，多以数据图表、图示等形式传达新闻、吸引受众，使新闻报道更具有说服力与表现力。在新闻生产与消费模式变革的新媒体环境下，数据解读、分析能力于记者的重要性不言而喻。
2、受众分析——参与性与影响力的提升
互联网的重要优势之一便是数据的存储与记录。互联网上的受众，他们的每一个反馈行为都可以被分析与解读，每一个点击、“赞”与“踩”、互动评论等任何形式的反应行为都累计于数据新闻的生产之中。同时，大数据可实现受众需求的精准传达。例如，现在众多的移动新闻客户端都设有基于用户订阅的个人栏目，客户端通过用户自身的搜索痕迹向其推荐可能感兴趣的内容。并且，还有基于用户位置定位的地区性新闻专栏。大数据技术使媒体与受众（用户）的联系更为紧密，交互性的传播形态使定制化的新闻成为新趋势。传统的新闻策划与选题通常是基于经验而来，制作流程很少受到受众的干预，而在大数据时代，新闻生产和传播过程中更多的环节开始由组织化向社会化转移，数字技术的使用，能够充分地挖掘和解读受众需求，使得选题策划在效果上有新突破的可能性，通过数据分析“受众最关注的是什么”、“受众了解多少”以及“受众还想了解什么”再确定新闻选题，能够更为精准的契合受众的需求，受众行为影响新闻生产的能力大大提升。
3、内容分析——新闻报道新范式
传播内容是传播活动的重要内容。大数据对新闻报道内容的影响更加明显，顺应时代的新闻报道范式便应运而生。从大数据库中挖掘数据信息，可以形成数据新闻。数据新闻是利用数据挖掘、数据分析、数据统计等技术手段从海量数据中发现新闻线索，通过可视化技术呈现新闻故事的新闻报道方式。数据新闻改变了传统的新闻表达方式，新闻呈现不局限于单一的文字、图片、视频与音频内容，多种表现形态日渐融合，各种可视化的图表，以及音乐图文等新形式的表达也日益增多，增加了新闻报道的范式，丰富了新闻的表现形态。在新闻报道方面，利用大数据技术分析，能够将原本碎片化的数据信息,形成自动化新闻、人机协作新闻、预测性新闻、众包式新闻等多种新形式的新闻。
（1）自动化、半自动化新闻大数据催生了计算机直接写作的新闻，和人机合作的半自动化新闻（又称人机协作新闻）。“人机协作新闻又称为计算机辅助报道，是计算机在记者写作中，利用大数据技术进行背景资料的搜索与获取、数据资源的整合与分析的报道形式。”美国《连线》的记者史蒂芬•列维甚至表示，未来机器人能代替人生产90%的新闻。语言甚是夸张，但在一定程度上能够体现出大数据对新闻报道的重大突破。在美国，已经出现利用计算机分析撰写报道的先例。Narrative是一家拥有大约30名员工的美国公司，它运用NarrativeScience算法，大约每30秒就能够撰写出一篇新闻报道。协作新闻是一种人机合作的成果,是对传统的、单纯记者写稿的报道方式的变革。
（2）预测性新闻预测性新闻不是今天才有，但并非依据经验总结而是技术数据分析产生预测内容将更具竞争力。数据新闻的出现冲击着传统的新闻生产理念。新闻价值的要素之一——新鲜性，即事实发生的概率越小越有新闻价值。舍恩伯格在书中论述大数据的核心是预测。对于数据新闻而言，似乎事实发生的越频繁就越有新闻价值。众多新闻媒体从微博的热门话题中进行新闻的选题策划便可窥见一二。正如黄蔚在《“大数据”“微文化”时代的深度报道》中指出，大数据技术既是参照物，又成为专业媒体的方法和工具，深度报道记者借助大数据进行预测与分析，提升了专业媒体的报道水准。为了牢牢把握住受众的眼球，媒体有必要借助新的大数据技术、凭借自身强大的数据库资源，做到一些准确度高的预测性报道，预测性新闻在大数据技术的支持下必将走的更远。
（3）众包式新闻大数据技术使新闻生产具备众包模式的可能。世界上第一家由用户自己生产内容和众包集成商业模式的报纸是《卫报》，该报认为分享内容能够帮助开启新的服务和收入来源。《卫报》总编拉斯布里杰想让《卫报》的文章、图像和数据集在博客圈、社交网络和其他一些流行的目的地中也变成一个无所不在的特色。记者罗杰斯在接受采访时谈到，“众包是他们制作数据新闻的主要手段。”比如，《卫报》做的对国会议员开销的调查的经典案例，促成了众包式的调查性报道。
4、媒介分析——推进媒介融合进程
（1）电视媒体与网络媒体的融合不管是“三网融合”的推进，还是有线电视的数字化建设，都促进了PC端以及手机和平板上收看电视的受众的日益增多，使得受众日渐养成跨屏收看的习惯，传统收视率调查的技术和方法面临挑战。通过互联网浏览和收看纪录，可以解决收视率调查过程中样本量过小、收视统计和标准不统一的问题。大数据技术的应用，使得媒介在收集、存储和处理数据方面更加高效与科学，传统收视率评估体系将有新的突破。李国杰、程学旗在《大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域》一文中指出，“大数据促使现有产业升级，同时推动新的产业诞生，这也就解释了为什么媒体纷纷建立数据平台、进行跨媒体融合了。”
（2）纸质媒体与网络媒体的融合在美国，报纸比其他媒体更倾向于在报道中使用数据分析，报纸的网站更是数据新闻的积极倡导者和推动者。大数据的兴起，以及以互联网为代表的社会化媒体的崛起，颠覆了此前传统媒体在传播中占主导性地位的格局，将进一步推进传统媒体与新媒体的融合。高静在《报纸如何迎接大数据时代》一文中指出，大数据时代报纸媒体要想生存发展，就无法离开大数据技术，因为它贯彻到新闻生产的全部过程当中,离开大数据报纸将失去市场竞争力从而无法存活。面对大数据时代的信息低水平泛滥，拥抱大数据媒介融合大潮，是时代对新闻传播媒介的必然要求，如此，新旧媒体方能各显其长。
三、结语
大数据的时代背景，给各个领域都带来了一系列的变化，在新闻传播过程中各个要素也发生了相应的变革，适应时代潮流，抓住时代机遇，在传播的各个环节中充分利用新技术更好地为新闻传播服务，才能最大限度发挥大数据的价值。当然，我们也不能盲目依赖于大数据技术，应用大数据技术的同时，也存在着一些新的问题，如人文主义本质淡化、侵犯隐私权等弊端同样值得我们深思。面对大数据浪潮，只有趋利避害，才能最大限度发挥大数据的价值。
作者:刘思文 单位：湖北大学新闻传播学院
