大數(shù)據(jù)時代新聞業(yè)面臨的新震蕩

“大數(shù)據(jù)”時代新聞業(yè)面臨的新震蕩

今天的新聞業(yè)正在受到前所未有的挑戰(zhàn)。一方面，社會化媒體的興起使得公民新聞在一定程度上侵蝕著過去專業(yè)媒體的領(lǐng)地；另一方面，在大數(shù)據(jù)技術(shù)等的支持下，計算機(jī)這樣一種“機(jī)器”，也在對媒體人形成直接的沖擊。關(guān)于社會化媒體的影響，學(xué)界和業(yè)界已有很多關(guān)注，但對于大數(shù)據(jù)時代技術(shù)對媒體的影響，我們的關(guān)注還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。而在未來，它的影響將超乎我們的想象。一、從“計算機(jī)輔助報道”到大數(shù)據(jù)時代計算機(jī)數(shù)據(jù)分析技術(shù)與新聞報道的結(jié)緣并非新鮮事。20世紀(jì)50年代，美國就有媒體記者利用大型計算機(jī)對政府提供的數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)和調(diào)查新聞事實。[1]之后，在西方，計算機(jī)輔助報道(ComputerAidedReporting，簡稱CAR)逐漸興起，在這樣一個新的領(lǐng)域內(nèi)，人們不斷探討著以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)挖掘新聞、解釋新聞的方法。那些或公開或隱蔽的數(shù)據(jù)，成為記者發(fā)現(xiàn)新聞選題、拓展新聞深度的重要資源。但在計算機(jī)輔助報道技術(shù)啟動之初，媒體能利用的資源是有限的，來源主要是政府機(jī)構(gòu)、企業(yè)等發(fā)布的數(shù)據(jù)。而互聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)等新媒體的發(fā)展，使得計算機(jī)輔助報道能獲得的數(shù)據(jù)日益豐富。今天的時代已經(jīng)被稱為“大數(shù)據(jù)”時代?！按髷?shù)據(jù)”(BigData)這一概念，首先是指信息或數(shù)據(jù)量的巨大。數(shù)據(jù)的單位，已經(jīng)從G和T發(fā)展到P、E、Z、Y等為計量單位。計算機(jī)中存儲信息的基本單位是字節(jié)(Byte)。一個西文字符用一個字節(jié)存儲，一個漢字需要兩個字節(jié)存儲。其他單位及其相互間的關(guān)系分別為：1K=1024Byte,1M=1024K,1G=1024M,1T=1024G,1P=1024T，1E=1024P，1Z=1024E，1Y=1024Z。有資料稱，2011年全球的數(shù)據(jù)量達(dá)到1.8Z。[2]大數(shù)據(jù)時代的出現(xiàn)，與很多因素相關(guān)，除了政府機(jī)構(gòu)、媒體、企業(yè)等提供了更多的數(shù)據(jù)外，用戶數(shù)據(jù)、社會化媒體平臺上的UGC、移動終端的地理信息、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展等，也使信息的數(shù)量急劇增長，而后者是大數(shù)據(jù)時代更重要的數(shù)據(jù)來源。這樣的新環(huán)境，對大型數(shù)據(jù)的挖掘、處理、分析、分享等能力提出了全新的要求，此外，“大數(shù)據(jù)”時代也意味著不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)之間的交換和相互利用也變得十分頻繁。大數(shù)據(jù)時代，強調(diào)的是對大規(guī)模數(shù)據(jù)的綜合處理能力。提到大數(shù)據(jù)特點，業(yè)界通常會將其歸納為四個“V”，即多樣性(Variety)、體量(Volume)、速度(Velocity)和價值(Value)。IBM網(wǎng)站關(guān)于大數(shù)據(jù)四個特點的界定中，則用真實性(Veracity)替代了“價值”。(參見/software/data/bigdata/)總體來看，大數(shù)據(jù)意味著多樣化的數(shù)據(jù)來源、巨大的數(shù)據(jù)量、快速的處理。而對于大數(shù)據(jù)的價值，人們的解釋角度不盡相同。雖然對大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效加工會產(chǎn)生巨大的價值，但大數(shù)據(jù)本身卻有著價值密度低的特點，也就是說單位數(shù)據(jù)的價值并不高，要在大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的數(shù)據(jù)或者將低價值的微小數(shù)據(jù)集聚成有價值的大數(shù)據(jù)，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)要解決的一個主要問題。目前，“大數(shù)據(jù)”的概念及其價值更多的是被IT業(yè)和企業(yè)營銷領(lǐng)域所關(guān)注，但事實上，傳媒業(yè)也將是受到大數(shù)據(jù)時代沖擊的主要行業(yè)之一。二、大數(shù)據(jù)技術(shù)對新聞生產(chǎn)模式與機(jī)制的影響大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅使數(shù)據(jù)成為新聞報道的更重要的資源，而且在全面地影響現(xiàn)有的新聞生產(chǎn)模式與機(jī)制。(一)大數(shù)據(jù)技術(shù)滲透到新聞生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)。在大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)的影響下，過去只有受過專業(yè)訓(xùn)練的人才能承擔(dān)的新聞報道工作，開始部分地轉(zhuǎn)移到了計算機(jī)身上。Narrative是一家擁有大約30名員工的美國公司，它運用NarrativeScience算法，大約每30秒就能夠撰寫出一篇新聞報道。2011年該軟件通過收集相關(guān)信息寫出了大約40萬則關(guān)于少年棒球聯(lián)盟的新聞報道。2012年這一數(shù)字預(yù)計將達(dá)到150萬。Narrative的新聞撰寫的基本模式為：首先，通過系統(tǒng)的搜索引擎收集大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；其次根據(jù)報道題材決定文章的風(fēng)格模式，再按照元作者提供的詞匯來組成句子。所謂元作者是由資深記者組成的團(tuán)隊，他們負(fù)責(zé)創(chuàng)建一系列報道題材的模板，他們同Narrative技術(shù)工程師密切合作，使計算機(jī)能夠從不同“角度”來識別相應(yīng)數(shù)據(jù)。[3]Narrative聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官(CTO)克里斯蒂安·哈蒙德(KristianHammond)認(rèn)為，未來機(jī)器生成的新聞將占到媒體新聞的90%，并且在未來5年之內(nèi)，這樣的新聞有可能獲得普利策新聞獎。[4]盡管目前我們還無法判斷哈蒙德的說法是虛妄的豪言，還是有遠(yuǎn)見的預(yù)測，但是，Narrative公司的實踐至少說明，新聞采訪寫作這樣一個過去被“人”壟斷的領(lǐng)域，開始受到機(jī)器的“入侵”。當(dāng)然，機(jī)器進(jìn)行新聞的采集與撰寫，目前還局限于特定的領(lǐng)域，在Narrative，機(jī)器生產(chǎn)的新聞目前僅限于金融業(yè)和體育產(chǎn)業(yè)。這兩個產(chǎn)業(yè)都涉及大量波動性很強的數(shù)據(jù)，新數(shù)據(jù)總是源源不斷。另一方面，體育和金融題材，在新聞寫作中已經(jīng)有若干固定模式，建立相應(yīng)文章模板，也就比較簡單。事實上，2004年開始，谷歌、百度的新聞(或資訊)頻道，就已經(jīng)依賴搜索技術(shù)和計算機(jī)算法來進(jìn)行新聞的整合以及在網(wǎng)頁上的呈現(xiàn)。它們可以說是計算機(jī)技術(shù)用于新聞生產(chǎn)的更早的探索。無論未來技術(shù)如何發(fā)達(dá)，計算機(jī)也不會完全取代人完成一切新聞報道，但兩者之間的結(jié)合一定會更加緊密，正如哈蒙德指出的，計算機(jī)的優(yōu)勢在于記憶無差錯，并能夠快速訪問各類數(shù)據(jù)。而人工記者在進(jìn)行采訪過程中，能夠做到“直奔主題”，在獲得相關(guān)材料后，再將撰寫文章的任務(wù)交給計算機(jī)。隨著計算機(jī)處理此類任務(wù)次數(shù)的增長并能夠獲得更多數(shù)據(jù)，計算機(jī)的“敘事”技巧也將越來越高。[5]Narrative生成新聞報道的很多數(shù)據(jù)來自于社會化媒體，這也反映了未來一個主要趨勢，大數(shù)據(jù)技術(shù)與社會化媒體的結(jié)合，是未來新聞生產(chǎn)的一種重要方式，它們將成為專業(yè)媒體的人工式新聞生產(chǎn)的一種重要補充。普通用戶在社會化媒體中生產(chǎn)的內(nèi)容，是專業(yè)媒體需要充分利用的一種重要的資源，但目前媒體和受眾面臨的一個共同困境是，來自于個體的內(nèi)容往往是碎片式的。盡管這些碎片中存在著很多具有重要價值的內(nèi)容，它們一旦被發(fā)掘出來并且與專業(yè)媒體的內(nèi)容整合在一起，將能發(fā)揮重要的作用，但是，由于信息量的巨大，碎片的篩選、挖掘和整合，也變成一件難事。大數(shù)據(jù)技術(shù)，也許可以在一定程度上解決這一問題。大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也密切相關(guān)。作為物物相連的網(wǎng)絡(luò)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)意味著，在未來，只要需要，任何物體的狀態(tài)數(shù)據(jù)可以由它們自身所攜帶的裝置向互聯(lián)網(wǎng)傳送，這些數(shù)據(jù)也將成為未來新聞報道的重要來源——無論是從新聞線索的提供還是新聞要素的揭示角度來看。與記者的個人觀察得出的判斷相比，這些直接的采集自物體本身的數(shù)據(jù)，將更為精確。因此，在社會化媒體、物聯(lián)網(wǎng)以及其他相關(guān)技術(shù)的共同作用下，新聞生產(chǎn)的幾個基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，都可能會發(fā)生一定的變化。從新聞線索與選題的發(fā)現(xiàn)的角度看，記者與編輯需要更多地利用媒體自身或合作機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫，來發(fā)現(xiàn)重要的新聞。也有些情況下，新聞的發(fā)現(xiàn)，甚至可能是由“機(jī)器”來完成的。專業(yè)媒體人需要的是在計算機(jī)提供的線索基礎(chǔ)上，進(jìn)行更深層次的采訪與數(shù)據(jù)挖掘。從新聞信息的采集、新聞要素的發(fā)現(xiàn)角度看，對于那些具有持續(xù)的數(shù)據(jù)形成機(jī)制的行業(yè)或領(lǐng)域(如上文提到的體育、金融業(yè)等以及未來物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)廣泛運用的那些行業(yè))，信息(包括核心要素信息)的采集將在較大程度上實現(xiàn)自動化，媒體人的職責(zé)，需要從梳理事實更多地轉(zhuǎn)向解釋事實發(fā)生的原因及分析影響方面。從新聞作品的角度看，機(jī)器寫作的稿件將在常態(tài)的新聞報道中占據(jù)越來越大的比重，而重大題材的報道中，媒體人仍扮演主要角色。對于圖片、音視頻類的新聞報道來說，媒體人的角色可能在短期內(nèi)難以被計算機(jī)替代。從新聞編輯的角度看，對日常的新聞稿件的篩選與整合，類似谷歌新聞、百度新聞這樣的自動整合模式，具有一定的價值，當(dāng)然，它們不會取代人工編輯。但是一部分受眾會逐步接受這樣一種新聞?wù)夏Ｊ健?二)大數(shù)據(jù)技術(shù)重樹新聞質(zhì)量標(biāo)桿。在專業(yè)媒體壟斷傳媒業(yè)的時代，人們對媒體的要求往往是能作出報道就行，至于報道的客觀性、全面性、深刻性等，由于缺乏相應(yīng)的參照系，受眾往往難以作出評價，所以相應(yīng)的要求也相對較低。而今天，專業(yè)媒體的周圍已經(jīng)出現(xiàn)了多個參照物，其中最主要的一個是社會化媒體。社會化媒體在某些事件的反應(yīng)速度、內(nèi)容的豐富度等方面甚至?xí)^專業(yè)媒體。專業(yè)媒體雖然總是聲稱自己可以做得更專業(yè)，但是，僅靠豪言壯語并不能真正解決問題。媒體要在社會化媒體的包圍下突圍，需要在報道模式、報道手段方面找到突破。大數(shù)據(jù)技術(shù)是檢驗專業(yè)媒體質(zhì)量的另一個參照物，在大數(shù)據(jù)技術(shù)面前，無論是在反映全局性事實還是趨勢性規(guī)律方面，媒體現(xiàn)有報道方式與報道成果的缺陷都日漸暴露。但大數(shù)據(jù)技術(shù)既是參照物，又可以成為專業(yè)媒體未來的方法與工具，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，專業(yè)媒體的報道水準(zhǔn)將得到有效的提升。無論多么優(yōu)秀的記者，他對于事物的觀察都只能是受制于個人的視野與立場，即使是相對深入的，也未必是全面的、充分的。而與記者在某一個視野有限的觀察點上對事物進(jìn)行的觀察與分析不同的是，有效加工的大規(guī)模數(shù)據(jù)可以揭示更大范圍內(nèi)的或更接近事實的情狀，從而也為報道的深入提供了基礎(chǔ)。2011年夏天英國的騷亂發(fā)生后，Twitter等社會化媒體被認(rèn)為是導(dǎo)致騷亂的“罪魁禍?zhǔn)住敝?。但英國《衛(wèi)報》進(jìn)行的一項調(diào)查結(jié)果顯示，實際上在此期間Twitter在應(yīng)對騷亂事件方面也扮演了重要角色?！缎l(wèi)報》對250多萬條Twitter消息進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)有20.6萬條消息是市民呼吁清理騷亂后的大街上的雜物，占所發(fā)送消息總量的8%。[6]雖然這一分析并不能排除Twitter在騷亂中的負(fù)面影響，但至少它推動人們更全面地認(rèn)識Twitter在騷亂中扮演的角色。大數(shù)據(jù)不僅在某種程度上比媒體的個別角度、個別層面的觀察更為有效，也在一定意義上比傳統(tǒng)的問卷調(diào)查更為客觀。例如，基于社會化媒體數(shù)據(jù)的分析，是以人們自發(fā)的信息與情緒披露為基礎(chǔ)的，盡管這些信息與情緒未必百分之百真實，但是，相對人們被動接受調(diào)查的情形，人們自發(fā)的披露，通常還是更能反映他們的狀態(tài)與意愿。對于趨勢的預(yù)測，也是大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值所在?？茖W(xué)家的研究，已經(jīng)越來越清晰地揭示出，人類行為多數(shù)是可以預(yù)測的，正如《爆發(fā)——大數(shù)據(jù)時代預(yù)見未來的新思維》書中所指出的：各種各樣的記錄人類行為的數(shù)據(jù)庫，雖然給人類帶來了前所未有的風(fēng)險，但“同時也創(chuàng)造了一個歷史性機(jī)遇——它第一次毫無偏見地為我們提供了成千上萬人，而不是少數(shù)人的詳細(xì)行為記錄。在過去幾年里，這些數(shù)據(jù)庫為各大實驗室提供了不少幫助，使很多計算機(jī)學(xué)家、物理學(xué)家、數(shù)學(xué)家、社會學(xué)家、心理學(xué)家以及經(jīng)濟(jì)學(xué)家得以在強大的計算機(jī)和新技術(shù)的支持下，對某些問題進(jìn)行仔細(xì)研究。實驗的結(jié)果令人振奮。他們有充分的證據(jù)證明，人類的大部分行為都受制于規(guī)律、模型以及原理法則，而且它們的可重現(xiàn)性和可預(yù)測性與自然科學(xué)不相上下”。[7]同時，在人類行為與社會的變化之間，也存在著密切的關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)分析有可能將那些隱藏著的深層關(guān)聯(lián)揭示出來。社交媒體監(jiān)測平臺DataSift監(jiān)測了FacebookIPO當(dāng)天Twitter上的情感傾向與Facebook股價波動的關(guān)聯(lián)。例如，在Facebook開盤前Twitter上的情感逐漸轉(zhuǎn)向負(fù)面，25分鐘之后，F(xiàn)acebook的股價便開始下跌。而當(dāng)Twitter上的情感轉(zhuǎn)向正面時，F(xiàn)acebook股價在8分鐘之后也開始了回彈。最終，當(dāng)股市接近收盤時，Twitter上的情感轉(zhuǎn)向負(fù)面，10分鐘后Facebook的股價又開始下跌。最終的結(jié)論是：Twitter上每一次情感傾向的轉(zhuǎn)向都會影響Facebook股價的波動，延遲情況只有幾分鐘到20多分鐘。[8]聯(lián)合國推出了一個名為“全球脈動”(GlobalPulse)的項目，希望利用數(shù)據(jù)分析來了解人們的生存狀況，對可能發(fā)生的危機(jī)進(jìn)行預(yù)警。這個項目著重對實時的數(shù)字化的信息進(jìn)行分析，用來了解某些地區(qū)人們的境遇，有關(guān)政策或項目的執(zhí)行情況，并以相關(guān)信息指導(dǎo)援助項目。(參見/)其中一個嘗試是，項目組與技術(shù)公司SAS進(jìn)行合作，SAS用軟件自動提取了2009年6月至2011年6月間含有“失業(yè)、被解雇”等關(guān)鍵詞的博客、論壇和新聞網(wǎng)站內(nèi)容，過濾精選后歸入“住房”“交通”“教育”等多個類別中，再借助語言分析工具對每一條目表達(dá)的“情緒”定性，比如“焦慮”“疑惑”“快樂”等，然后將人們情緒和討論話題的逐月變化趨勢與官方失業(yè)率統(tǒng)計數(shù)字進(jìn)行比較。SAS發(fā)布的研究結(jié)果顯示，在美國失業(yè)率出現(xiàn)上升趨勢的4個月之前，網(wǎng)民的“郁悶”情緒就開始上升；在愛爾蘭，“焦慮”情緒和“疑惑”情緒上升分別出現(xiàn)在失業(yè)率出現(xiàn)上升的5個月和3個月之前。另外，在美國，失業(yè)率出現(xiàn)上升2個月和3個月后，網(wǎng)民討論住房不保和汽車置換開始增多；在愛爾蘭，失業(yè)率出現(xiàn)上升的同時，網(wǎng)民討論改換交通方式開始增多，3個月和8個月之后則取消旅行和置換住房的討論開始增多。[9]目前媒體報道中關(guān)于某一事物走向的判斷主要來自于個別專家的分析，但這種方法的局限性顯而易見。如果媒體能廣泛借助大數(shù)據(jù)技術(shù)來進(jìn)行重大趨勢的預(yù)測與分析，那么，它的預(yù)測的準(zhǔn)確程度可能得到有效提升，它對社會的影響力就能得到提升。(三)大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)一步提升受眾反饋的價值。對于媒體內(nèi)容的受眾反饋，在很多時候，也是以大規(guī)模數(shù)據(jù)的形式體現(xiàn)的。對于這些數(shù)據(jù)的挖掘，可以使受眾的意見、態(tài)度得到更充分的呈現(xiàn)，也可以使得這些反饋的價值得到更好的發(fā)揮與利用。在印度，有一個非常受歡迎的電視節(jié)目——SatyamevJayate(《真相訪談》)。該節(jié)目談?wù)摰亩际怯《犬?dāng)?shù)乇容^受關(guān)注的社會話題，每期播出之后都會在網(wǎng)絡(luò)上引發(fā)激烈討論。為了讓節(jié)目產(chǎn)生更大的社會影響力，節(jié)目組找到了一家名為PersistentSystem的IT咨詢公司來幫助管理和分析“大數(shù)據(jù)”。該公司設(shè)計了一個系統(tǒng)，幫助搜集網(wǎng)絡(luò)上與每期節(jié)目話題相關(guān)的信息，并對其進(jìn)行分類、貼標(biāo)簽，以及根據(jù)興趣水平和情感指數(shù)評分，這些數(shù)據(jù)都會以信息圖的形式公布在節(jié)目的官網(wǎng)上。這些數(shù)據(jù)并不只是揭示了受眾的整體情緒與意見，還作為社會輿論的反映被政府所關(guān)注。在以女性墮胎(將未出生的女嬰作流產(chǎn)處理)為話題的第一期節(jié)目播出后，有99.8%的觀眾認(rèn)為執(zhí)行這類手術(shù)的醫(yī)生應(yīng)該受到懲處。這一結(jié)果被提交給印度政府之后，據(jù)節(jié)目組的人稱，政府“幾乎立即就同意了改善審判系統(tǒng)”。[10]大數(shù)據(jù)技術(shù)有可能使受眾反饋直接轉(zhuǎn)化為民意，這將使媒體在反映與傳達(dá)民意方面的功能進(jìn)一步增強。(四)大數(shù)據(jù)技術(shù)拓展用戶分析廣度與深度。雖然受眾分析早就成為媒體的基本工作，但以往的受眾分析是以傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查手段為主，由于調(diào)查對象的有限性，這樣得出的研究結(jié)論，未必能全面反映受眾市場，且它們更多地關(guān)注的是“受眾”語境下的孤立的媒介使用習(xí)慣(如閱讀、收看、點擊等)，而忽略了用戶的綜合行為習(xí)慣以及這些習(xí)慣對他們的媒介使用的影響，例如人們的社交關(guān)系圈子或者人們的網(wǎng)上購物行為對于他們在新聞內(nèi)容消費方面的影響等。而大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上的用戶分析，將不僅關(guān)注媒介行為習(xí)慣本身，還會關(guān)注用戶的整體行為，并從中尋找影響他們內(nèi)容消費行為的相關(guān)因素。同樣，這樣的研究不是強迫用戶對他們的行為習(xí)慣以問卷的方式作出回答，而是對他們?nèi)粘５淖园l(fā)行為本身進(jìn)行分析，因此，能更真實地反映用戶的需求、偏好以及行為模式。大數(shù)據(jù)也不僅僅將注意力放在用戶整體分析上，它同樣注重對于每一個用戶的個性化需求的分析，未來媒體所要提供的個性化服務(wù)，也需要對用戶在各種平臺各種行為中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體連接并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行挖掘與分析。2012年，騰訊發(fā)布了面向營銷的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，它將調(diào)動騰訊7億活躍賬戶數(shù)據(jù)去服務(wù)門戶，來打造基于用戶社交關(guān)系鏈的“下一代騰訊網(wǎng)”。騰訊將從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘、分辨出用戶的行為模式、興趣偏好等，更準(zhǔn)確地向用戶推薦合適內(nèi)容。[11]在這樣一個戰(zhàn)略中，我們看到的是，社會化媒體中的用戶活動等看上去與門戶平臺上內(nèi)容消費相對分離的行為數(shù)據(jù)，已成為影響門戶網(wǎng)站的發(fā)展模式的重要依據(jù)，以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的個性化的信息服務(wù)也成為門戶網(wǎng)站發(fā)展的目標(biāo)。騰訊的做法也將被越來越多的媒體借鑒。三、大數(shù)據(jù)時代的新聞業(yè)務(wù)發(fā)展趨向在大數(shù)據(jù)技術(shù)以及社會化媒體的共同作用下，專業(yè)媒體需要重新尋找自身的定位，謀求新的價值。而新的定位與新的價值，必將通過業(yè)務(wù)形態(tài)的變革體現(xiàn)。在未來，新聞業(yè)務(wù)的主要調(diào)整方向也許會體現(xiàn)在如下方面：(一)趨勢預(yù)測性新聞和數(shù)據(jù)驅(qū)動型深度報道分量的增加。以往媒體的選題更多地來源于正在發(fā)生或已經(jīng)發(fā)生的事實，但公民新聞已在這個方面對專業(yè)媒體形成強有力的沖擊。如果媒體能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，把更多的注意力放在對未來趨勢的預(yù)測上，那么，就有可能在公民新聞難以達(dá)到的高度上，來實現(xiàn)媒體價值的重塑。此外，深度報道仍然會是媒體的主要追求，但與以往建立在個體記者的調(diào)查、采訪能力基礎(chǔ)上的調(diào)查性報道不同的是，未來越來越多的深度報道將是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，是基于大型數(shù)據(jù)的挖掘與分析實現(xiàn)的對新聞事實的深度揭示與解析。這意味著，媒體要成立專門的部門，或者依靠與外部的合作，建立起一個數(shù)據(jù)積累與分析的常規(guī)機(jī)制。數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)挖掘師這樣的職位，也應(yīng)該成為媒體的一個常設(shè)崗位，當(dāng)然他們的職責(zé)不僅僅是對已經(jīng)形成的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析解讀，更需要提出選題方向和數(shù)據(jù)采集、處理的方案。無論是對于只習(xí)慣文字、圖像等思維的傳統(tǒng)新聞人，還是只習(xí)慣于數(shù)據(jù)思維的技術(shù)人，這都會是新的挑戰(zhàn)。進(jìn)行跨學(xué)科的人才培養(yǎng)，是