新闻传播学#2017新闻传播学考研究生考点之大数据与新闻报道

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时间：2016-12-1618:13:08

以下是三人行2017新闻传播学考研考点？之大数据与新闻报道 ，以供考生参考复习。

一、基础知识

(一)大数据定义

大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行抓取 、管理和处理的数据集合
，又称巨量资料 。

(二)大数据的特点

1
、Volume:数据体量大，一般在10TB或跃升PB级别的规模
。

2、Variety:数据种类繁多 ，如网络日志 、视频、图片
、地理位置信息等。

3、Veracity:价值密度低 。

4 、Velocity:数据处理速度快。

(三)数据新闻的定义

数据新闻，又叫数据驱动新闻
。是指基于数据的抓取
、挖掘、统计 、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。数据新闻是在大数据的技术背景下产生的 。数据新闻是随着数据时代的到来出现的一种新型报道形态
，是数据技术对新闻业各方面渗透的必然结果，它的出现在一定程度上改变了传统新闻生产流程
。

这种报道方式主要包括四个环节：对原始数据的收集
、对数据的分析和过滤 ，将数据可视化、形成具体的新闻报道。

(四)大数据与精确新闻的区别

大数据新闻有别于精确新闻和数字新闻 。精确新闻由美国学者 、新闻记者菲利普·迈耶在20世纪60年代提出
，指记者在采访新闻时运用调查
、实验和内容分析等社会科学研究方法来收集资料、查证事实，从而报道新闻
。它的特点是用精确的具体数据分析新闻事件 ，以避免主观的 、人为的错误。它侧重于微观的具体调查
、实验和内容分析 。而数字新闻
，则指以数字、公式 、字母等静态形式来辅助文字报道
。现在所说大数据新闻，显现的是对大数据的挖掘与处理的结果 ，可以经过复杂的交互式、动态化的图片和视频来呈现这类新闻。

二
、出题角度

(一)大数据新闻的功能与优势

目前
，在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》、《纽约时报》 、《华盛顿邮报》等，但它们也出于探索阶段 。经过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究 ，可以总结出大数据新闻的四个功能
，即描述
、判断、？ 、信息定制
。

1
、新闻叙事

大数据新闻以交互式、动态化的图片和视频呈现新闻，能取得纯文字报道难以达到的传播效果。大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与各方面 ，事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面都能描述得直观且有趣 。

2 、事实判断

2011年8月，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截
，双方发生枪战，该男子当街死亡。两天后 ，约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议
，后来演变成持续多天的骚乱事件，抗议者引燃了汽车
、商店和公交车
。当天夜里 ，伦敦其他地区也发生了类似袭警、抢劫 、纵火等时间。一些媒体评论指出
，这与贫富差距有关 。英国首相卡梅伦接受采访时，声称骚乱事件与贫富差距无关
。

英国《卫报》记者利用大数据的分析结果 ，做了关于这一事件的系列报道
，其中的一个报道主题，便是骚乱与贫困有没有关联。记者利用谷歌融合图表 ，在伦敦地区地图上标记处骚乱分子的居住地信息(黄色点)
、实际发生骚乱的地点(灰色点)、以及贫困地区分布(越红色表示越贫穷) 。根据这张伦敦市中心的图
，网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看，也可以聚集到具体的街区放大来看 ，观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来，到哪儿去
，从而清楚地看到贫苦与骚乱之间的关联
。这种关系的表达，比起单纯的文字报道来 ，表现清晰
，说服力强。

3 、？走向

大数据能够？社会和人们日常生活中的各个方面 。经过挖掘大数据，传媒在技术上可以制作出可视化、交互的图标 ，告知很多事项
。微观的如流行疾病来袭
、交通拥堵情况宏观的经济指数的变动、某种社会危机的来临等等。百度开辟了“百度？”网页
，以“大数据，知天下 ”的口号推出 ，？的产品有高考 、世界杯
、电影票房等等 。

4、信息定制

利用大数据的分析结果
，满足网民的信息个性化要求，是国外媒体最新尝试
。例如Fivethirtyeight数据博客 ，在2014年5月23日开辟读者来信专栏“亲爱的莫娜
”。其第一期开篇语阐述的目的是：“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者颜色的问题
，比如我是不是很正常，我处在世界的那个地位层面等等 ，目的不是为了给读者答疑解惑，不是告诉读者应该做什么和不应该做什么 。恰恰相反
，我提供数据来解释 、描述你的经历。”

纵观这个专栏，读者的提问五花八门 ，比较严肃的如美国有多少男性空乘人员
。也有比较私人的如我多久应该换一次袜子?专栏作者利用美国范围内的大数据
，即刻将分析结果告知当事人，但避免给出指导性意见 ，仅告知各种数据的分析结果
，让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同，不是经过星座
、血型、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家 ，来提供这些心灵鸡汤式的回答
，只用数据说话 。

根据用户需求提供个性化的大数据服务，是未来的发展趋势
。这些报道有一个共性 ，媒体都致力于以用户的需求为中心
，理由大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。媒体可以精准定位 ，经过后台计算，按照用户的接收习惯 、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前 。

(二)如何科学地运用大数据做新闻

1
、数据的各方面性和客观性

大数据不等于全数据、真数据
。记者既要保证从不同信息源拿到足够多的数据
，也要对这些数据的客观性进行考察。与传统的抽样同济相比，大数据的优势在于拥有足够多的原始数据 。互联网时代的人际关系 、社会活动
、地理位置等一切信息都可以被转换为数字 ，因而为各方面获取数据提供了可能性
。大数据的来源有甚多
，新闻报道、门户网站 、搜索引擎、社交网站
、政府和企业的统计、物联网和传感器的检测，都是获得数据的来源。各方面获取数据 ，是将大数据分析运用于新闻报道的必要基础 。

获取了足够多的数据之后
，要对数据做客观的判断
。一般人习惯默认数据是客观的，是真实世界不容置疑的数字表征。事实上 ，正如《原始数据只是一种修辞》一书的作者莉莎·吉特曼所说：“数据从来都不可能是原始存在的
，因为它不是自然的产物，而是依据一个人的倾向和价值观念被构建出来的 。我们最初定下的采集数据的办法已经决定了数据将以何种面貌呈现出来。数据分析的结果看似公正客观 ，其实价值选择观察了构建到解读的全过程
。 ”

数据并不是完全客观的
，如果用推特的数据分析社会时间或者社会动态，记者要注意到推特的用户主要为高收入的年轻群体 ，它并不能反映一定范围内所有人的全貌。如果报道调用警察局的犯罪记录数据库，要同时考虑到为了降低犯罪率而可以不把某些案件记录在案的事情时有发生 。

记者面对数据
，要多问几个为什么或怎么样，拿到元数据(关于数据的数据)
。不仅了解数据是什么 ，还要了解数据的产生过程。

2 、科学地分析数据

拿到所有的数据之后
，需要做的下一步工作是建立运算模型，经过大数据的分析 ，还原客观的趋势或现象 。做这类叙事报道的数据分析
，重在建立准确的分析模型，谨慎的出结论
。数据自己不能说话 ，记者需要借助一系列算法在数据中挖掘出意义。算法不等于判断
，从数据世界进入现实世界是一个充满风险的过程，稍有不慎就可能做出错误的报道 。

2014年央视和百度合作的大数据电视新闻“据说春运”就犯了这样的错误
。节目中主持人利用了这样一组根据大数据得出的分析：春节期间 ，搜索相亲的人中
，78%是男性，这中间 ，20-39岁的人数占79%。因此，该节目得出结论
，这个年龄段的人群，可能正在路上 ，心里盘算着怎么躲过父母安排的相亲呢 。事实上
，20-39岁中搜索相亲的男性，他们都是未婚人群吗?如果未婚 ，搜索相亲一定代表他们在谋划着如何躲过父母的相亲吗?在利用数据还原现实时
，如果记者带入太多随意和武断的推论，新闻的客观性将受到置疑
。

现在传媒可以经过对大数据的分析做出？型报道。？是否准确 ，关键就在于数据呈正态分布 。但是
，我们生存的世界是一个复杂的系统，“黑天鹅事件
”时有发生。黑天鹅事件指的是偶发的重大稀有时间 ，它在意料之外
，却又改变一切
。经济危机
、革命、“9·11”事件都属于黑天鹅事件。黑天鹅事件不可？ 。记者用大数据做报道时，应该对自己运用的工具抱有几分怀疑 ，对现实世界再多几分敬畏
。

3 、遵循新闻职业道德

现在各方面的大数据庞大且易得，以前几乎不可能获得的信息
，例如特定人群的行为习惯
、社交活动、健康状况等等都有可能获得。虽然掌握着用户大量数据的主体不是传统媒体，但媒体和掌握各方面大数据的组织可以建立以利益为背景的合作关系 。当特定的题目设计用户隐私时 ，媒体有可能违背职业道德
，利用这层关系获取数据
。

(三)我国利用大数据新闻需要做的三件事

目前，国内利用大数据做新闻还处于起步阶段。与国外媒体的大数据新闻实践尚存在较大差距 。有鉴于此 ，现在需要做的三件事是：

1 、打破传统思维
，选题出新

选题上思路打不开，是目前大数据新闻难以引发人们关注的显在问题
。着眼点应是：哪些是以前不敢想象的报道
、不能做到的报道?这些方面 ，国外一些媒体的实践已经给我们提供了很多参照系。

2、呈现新闻告别静态图表
，与先进制作技术接轨

利用动态图表和交互式图表，生动展现新闻事件全貌 ，提高用户参与度和界面友好度
，是大数据新闻呈现的重要优势 。只要想到，对目前青年一代新闻工作者来说 ，做到应该不是难事
。

3 、新闻专业人员与IT专业人员结合，组成大数据新闻团队。

根据国际同行的经验
，大数据的新闻团队均由新闻专业人员与产品研发人员
、数据分析人员组成，后者充分融入媒体生产流程 ，其情形如同《芝加哥贴吧报》的新闻应用团队所说
，他们就像潜入新闻编辑部的一支快乐黑客团队，常在与记者面对面的交谈中找到他们需要做的东西 。

4、提高记者的数据素养

　　作为大数据新闻记者 ，一定要有高超的数据素养
，具有敏锐的数据感觉和分析能力，在海量的数据库信息中 ，能够分辨出有价值的数据
，挖掘背后的故事，拟成有价值的新闻选题 ，在此基础上
，如果能够基于数据库和数据分析建立一个数据模型，就能够对同类的信息进行检测 ，从而写出？性的新闻报道，进一步提升新闻的价值。一 、基础知识

(一)大数据定义

大数据(bigdata)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行抓取、管理和处理的数据集合
，又称巨量资料
。

(二)大数据的特点

1
、Volume:数据体量大，一般在10TB或跃升PB级别的规模。

2、Variety:数据种类繁多 ，如网络日志 、视频
、图片、地理位置信息等 。

3 、Veracity:价值密度低
。

4
、Velocity:数据处理速度快。

(三)数据新闻的定义

数据新闻
，又叫数据驱动新闻 。是指基于数据的抓取、挖掘 、统计
、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式
。数据新闻是在大数据的技术背景下产生的。数据新闻是随着数据时代的到来出现的一种新型报道形态，是数据技术对新闻业各方面渗透的必然结果 ，它的出现在一定程度上改变了传统新闻生产流程 。

这种报道方式主要包括四个环节：对原始数据的收集、对数据的分析和过滤
，将数据可视化 、形成具体的新闻报道
。

(四)大数据与精确新闻的区别

大数据新闻有别于精确新闻和数字新闻。精确新闻由美国学者
、新闻记者菲利普·迈耶在20世纪60年代提出，指记者在采访新闻时运用调查、实验和内容分析等社会科学研究方法来收集资料 、查证事实 ，从而报道新闻 。它的特点是用精确的具体数据分析新闻事件
，以避免主观的、人为的错误
。它侧重于微观的具体调查
、实验和内容分析。而数字新闻，则指以数字、公式 、字母等静态形式来辅助文字报道 。现在所说大数据新闻 ，显现的是对大数据的挖掘与处理的结果
，可以经过复杂的交互式
、动态化的图片和视频来呈现这类新闻。

二、出题角度

(一)大数据新闻的功能与优势

目前，在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》 、《纽约时报》
、《华盛顿邮报》等 ，但它们也出于探索阶段
。经过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究，可以总结出大数据新闻的四个功能
，即描述、判断 、？
、信息定制。

1、新闻叙事

大数据新闻以交互式 、动态化的图片和视频呈现新闻，能取得纯文字报道难以达到的传播效果 。大数据新闻的报道方式能够在宏观上对某个事件看得更加清楚与各方面 ，事件复杂的演进过程以及这个过程中的各个方面都能描述得直观且有趣
。

2
、事实判断

2011年8月
，一个黑人穆斯林男子乘出租车在伦敦街头遭到警方拦截，双方发生枪战 ，该男子当街死亡。两天后
，约300人聚集在伦敦市中心的警察局进行抗议，后来演变成持续多天的骚乱事件 ，抗议者引燃了汽车、商店和公交车 。当天夜里
，伦敦其他地区也发生了类似袭警 、抢劫、纵火等时间
。一些媒体评论指出，这与贫富差距有关。英国首相卡梅伦接受采访时 ，声称骚乱事件与贫富差距无关 。

英国《卫报》记者利用大数据的分析结果
，做了关于这一事件的系列报道，其中的一个报道主题 ，便是骚乱与贫困有没有关联
。记者利用谷歌融合图表，在伦敦地区地图上标记处骚乱分子的居住地信息(黄色点)
、实际发生骚乱的地点(灰色点)、以及贫困地区分布(越红色表示越贫穷)。根据这张伦敦市中心的图
，网民可以将图扩展到整个大伦敦地区来看，也可以聚集到具体的街区放大来看 ，观察每个被标记的骚乱点的人流从哪里来
，到哪儿去，从而清楚地看到贫苦与骚乱之间的关联 。这种关系的表达 ，比起单纯的文字报道来
，表现清晰，说服力强
。

3 、？走向

大数据能够？社会和人们日常生活中的各个方面。经过挖掘大数据 ，传媒在技术上可以制作出可视化
、交互的图标
，告知很多事项 。微观的如流行疾病来袭、交通拥堵情况宏观的经济指数的变动 、某种社会危机的来临等等。百度开辟了“百度？ ”网页，以“大数据 ，知天下
”的口号推出
，？的产品有高考
、世界杯、电影票房等等
。

4 、信息定制

利用大数据的分析结果，满足网民的信息个性化要求 ，是国外媒体最新尝试。例如Fivethirtyeight数据博客，在2014年5月23日开辟读者来信专栏“亲爱的莫娜” 。其第一期开篇语阐述的目的是：“我开这个专栏是为了帮助读者回答一些生活中重要的或者颜色的问题
，比如我是不是很正常，我处在世界的那个地位层面等等 ，目的不是为了给读者答疑解惑
，不是告诉读者应该做什么和不应该做什么
。恰恰相反，我提供数据来解释
、描述你的经历。 ”

纵观这个专栏 ，读者的提问五花八门
，比较严肃的如美国有多少男性空乘人员 。也有比较私人的如我多久应该换一次袜子?专栏作者利用美国范围内的大数据，即刻将分析结果告知当事人 ，但避免给出指导性意见
，仅告知各种数据的分析结果，让网民自己依照分析结果来处理自己面临的问题
。这个专栏与传统的纸媒读者来信专栏不同 ，不是经过星座、血型 、生辰八字或伪装成阅历丰富的专家
，来提供这些心灵鸡汤式的回答，只用数据说话。

根据用户需求提供个性化的大数据服务 ，是未来的发展趋势 。这些报道有一个共性，媒体都致力于以用户的需求为中心
，理由大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题
。媒体可以精准定位 ，经过后台计算
，按照用户的接收习惯
、工作习惯和生活习惯将服务推送到用户眼前。

(二)如何科学地运用大数据做新闻

1、数据的各方面性和客观性

大数据不等于全数据 、真数据 。记者既要保证从不同信息源拿到足够多的数据，也要对这些数据的客观性进行考察
。与传统的抽样同济相比 ，大数据的优势在于拥有足够多的原始数据。互联网时代的人际关系、社会活动
、地理位置等一切信息都可以被转换为数字
，因而为各方面获取数据提供了可能性 。大数据的来源有甚多，新闻报道、门户网站 、搜索引擎
、社交网站、政府和企业的统计 、物联网和传感器的检测 ，都是获得数据的来源。各方面获取数据
，是将大数据分析运用于新闻报道的必要基础
。

获取了足够多的数据之后，要对数据做客观的判断。一般人习惯默认数据是客观的 ，是真实世界不容置疑的数字表征 。事实上
，正如《原始数据只是一种修辞》一书的作者莉莎·吉特曼所说：“数据从来都不可能是原始存在的，因为它不是自然的产物 ，而是依据一个人的倾向和价值观念被构建出来的
。我们最初定下的采集数据的办法已经决定了数据将以何种面貌呈现出来。数据分析的结果看似公正客观，其实价值选择观察了构建到解读的全过程 。
”

数据并不是完全客观的
，如果用推特的数据分析社会时间或者社会动态，记者要注意到推特的用户主要为高收入的年轻群体 ，它并不能反映一定范围内所有人的全貌
。如果报道调用警察局的犯罪记录数据库
，要同时考虑到为了降低犯罪率而可以不把某些案件记录在案的事情时有发生。

记者面对数据，要多问几个为什么或怎么样 ，拿到元数据(关于数据的数据) 。不仅了解数据是什么
，还要了解数据的产生过程
。

2
、科学地分析数据

拿到所有的数据之后，需要做的下一步工作是建立运算模型 ，经过大数据的分析
，还原客观的趋势或现象。做这类叙事报道的数据分析，重在建立准确的分析模型 ，谨慎的出结论 。数据自己不能说话
，记者需要借助一系列算法在数据中挖掘出意义
。算法不等于判断，从数据世界进入现实世界是一个充满风险的过程 ，稍有不慎就可能做出错误的报道。

2014年央视和百度合作的大数据电视新闻“据说春运”就犯了这样的错误 。节目中主持人利用了这样一组根据大数据得出的分析：春节期间，搜索相亲的人中
，78%是男性，这中间 ，20-39岁的人数占79%。因此
，该节目得出结论，这个年龄段的人群 ，可能正在路上
，心里盘算着怎么躲过父母安排的相亲呢
。事实上，20-39岁中搜索相亲的男性 ，他们都是未婚人群吗?如果未婚
，搜索相亲一定代表他们在谋划着如何躲过父母的相亲吗?在利用数据还原现实时，如果记者带入太多随意和武断的推论 ，新闻的客观性将受到置疑。

现在传媒可以经过对大数据的分析做出？型报道 。？是否准确
，关键就在于数据呈正态分布
。但是，我们生存的世界是一个复杂的系统 ，“黑天鹅事件 ”时有发生。黑天鹅事件指的是偶发的重大稀有时间，它在意料之外
，却又改变一切 。经济危机、革命 、“9·11
”事件都属于黑天鹅事件
。黑天鹅事件不可？。记者用大数据做报道时，应该对自己运用的工具抱有几分怀疑 ，对现实世界再多几分敬畏 。

3
、遵循新闻职业道德

现在各方面的大数据庞大且易得
，以前几乎不可能获得的信息，例如特定人群的行为习惯、社交活动 、健康状况等等都有可能获得
。虽然掌握着用户大量数据的主体不是传统媒体 ，但媒体和掌握各方面大数据的组织可以建立以利益为背景的合作关系。当特定的题目设计用户隐私时
，媒体有可能违背职业道德，利用这层关系获取数据 。

(三)我国利用大数据新闻需要做的三件事

目前 ，国内利用大数据做新闻还处于起步阶段
。与国外媒体的大数据新闻实践尚存在较大差距。有鉴于此
，现在需要做的三件事是：

1
、打破传统思维，选题出新

选题上思路打不开 ，是目前大数据新闻难以引发人们关注的显在问题 。着眼点应是：哪些是以前不敢想象的报道、不能做到的报道?这些方面
，国外一些媒体的实践已经给我们提供了很多参照系。

2 、呈现新闻告别静态图表，与先进制作技术接轨

利用动态图表和交互式图表 ，生动展现新闻事件全貌，提高用户参与度和界面友好度
，是大数据新闻呈现的重要优势
。只要想到，对目前青年一代新闻工作者来说 ，做到应该不是难事。

3、新闻专业人员与IT专业人员结合
，组成大数据新闻团队 。

根据国际同行的经验，大数据的新闻团队均由新闻专业人员与产品研发人员
、数据分析人员组成 ，后者充分融入媒体生产流程
，其情形如同《芝加哥贴吧报》的新闻应用团队所说，他们就像潜入新闻编辑部的一支快乐黑客团队 ，常在与记者面对面的交谈中找到他们需要做的东西
。

4、提高记者的数据素养

作为大数据新闻记者
，一定要有高超的数据素养，具有敏锐的数据感觉和分析能力 ，在海量的数据库信息中
，能够分辨出有价值的数据，挖掘背后的故事 ，拟成有价值的新闻选题，在此基础上
，如果能够基于数据库和数据分析建立一个数据模型，就能够对同类的信息进行检测 ，从而写出？性的新闻报道
，进一步提升新闻的价值。