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在大数据时代下，你再不了解数据新闻就out啦！
数据新闻是指基于数据的抓取、挖掘、统计、关联性的分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。 数据新闻的出现丰富了内容生产，创新了报道形式，扩宽了传播途径，对传媒业具有深刻的现实意义。
一、数据新闻的现实意义
（一）新闻内容采集：丰富信息来源降低采集成本
数据新闻采集的数据量是基于社交网络和移动端所获取的海量信息，在横向上突破空间限制，涵盖各领域各地区，在纵向上贯连古今，表现动态变化。
大数据加持下的新媒体具备舆情监测系统，通过实时监控，系统自动抓取热门的关键词。 （案例加持！ ）
比如新华社与阿里巴巴联合研发的“媒体大脑”在两会报道中，仅用15秒便完成了自动分析舆情、生成可视化图表、配音、配图、剪辑等工作，生成了全球首条关于两会内容的MGC视频新闻。
此外，基于大数据的新闻众包模式使新闻信息的采集者已经从专业记者扩展到普通受众，从而可以扩大选题和新闻领域。
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如纽约公共电台的群蜂追踪器项目邀请受众一起用温度传感器做一个研究“蝉鸣”的联合实验报道。并且，大数据可以作为核查工具检验信息的真实性。
（二）新闻内容制作：以数据为核心驱动力，内容呈现可视化、可听化
数据新闻脱离了过去文字为主、数字和图表为辅的表达形式和叙事模式，以数据和可视化图表作为新闻的主要内容和呈现方式，通过对数据进行结构化、知识化处理，探索有意义的数据联系，将孤立的“新闻事件”扩展为“情景报道”，丰富新闻内容生产，增强报道说服力。帮助人们更好地了解事物的整体面貌和深层表现，理解事物的内在联系。
（案例加持 ）
而且，今天的技术已经不满足于“可视化”的数据呈现方式，正在向“可听化”等方向拓展。如获得“信息之美”数据可视化大奖的《倾听维基百科》使人们在大珠小珠落玉盘似的视觉与听觉感受中，亲眼目睹维基百科的成长历程。
（三）新闻内容分发：与算法推荐结合实现个性化匹配
我们正在离开信息时代，迈入推荐时代。喻国明认为，大数据新闻的关键不在数据本身，而在于用数据讲故事的能力，能否基于读者的不同地域和兴趣图谱，来进行个性化推荐和新闻定制。
通过大数据可以收集和分析用户的信息，描绘用户画像，从而按照用户的信息接收、阅读习惯进行服务。这一机制既能满足信息过载的时代下对优质内容的需求，也有利于新闻信息的高效分发，更有助于使用与满足范式下用户地位的升级。
（四）新闻生产目的：服务公众利益，解释宏大事件与个人的关联
服务公众利益是数据新闻的出发点，所有数据的处理和呈现归根究底是为了让公众理解我们所处的大数据时代中数据变迁的内涵，了解宏观数据如何影响个人。
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如英国《卫报》“解读骚乱”项目通过数据收集及相关分析手段，对骚乱产生的原因及影响进行了深层研究，揭示了贫富因素与骚乱之间的相关性。
二、数据新闻的未来发展空间
（一）提高数据素养，消除数据偏见
陈力丹认为，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。 只有提高新闻从业者和公众的数据素养，才能使其对数据持质疑态度，避免产生确定性偏见。数据素养应包括对数据的批判性思维、对数据的敏感性、收集数据的能力、分析处理数据能力以及利用数据决策的能力。
（二）提高数据共享，加强数据监管
未来，媒体要更好地共享数据资源，提高数据库的开发程度和交互性，以实现媒体间的互利共赢。在数据监管方面，可以通过网站分享、与专家合作、与同行交流等方式层层把关，对数据的真实性进行监管、检阅和评定。
（三）发展数据专业主义，打造优质数据产品
媒体应建立专业化数据新闻平台，自主控制内容，为专业性报道提供事实的数据支撑以及多样化的呈现方式。实现各类数据收集的全面化、细分化，促使数据新闻产品的个性化、定制化趋势愈加明显，同时注重数据产品的游戏化元素开发，增强新闻作品与读者的互动，提升用户的阅读体验。
（四）注重数据新闻理论体系建构，创新人才培养模式
大数据引发的新闻编辑室革命正在倒逼新闻人才培养理念的转变，明确新闻记者的核心技能尤为重要。
熟悉数据和统计知识、具备“分析和整合大量数据的能力”以及“视觉化的叙事能力”是记者必须掌握的重要技能。
这要求在现有师资队伍的基础上，建立跨学科教学体系，广纳跨学科教师，引进新闻一线记者、编辑，完善教育教学体系，建立学界与业界多学科、交叉学科联合的复合型人才培养模式。
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如纽约时报的可视化报道“雪崩”制作中，该团队耗时数月，各成员担任数职，通力合作才完成一个优秀的作品。
舍恩伯格在“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。”
面对这样的大环境，新闻媒体应该勇于拥抱技术，同时警惕大数据等技术带来的新闻伦理困境，在技术的辅助下，更好地做好人的工作。
（作者：1037新传考研站二筒学姐）
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