国外媒体数据应用变迁探究

近年来，媒介技术迅猛发展，不断改变着媒体的发展方向，给人一种技术决定一切的幻象，更让人容易忽视决定媒体变迁的其他因素。因此，纵观传统媒体的技术适应史，对于认清媒体未来发展之路有一定的意义。

欧美等国外媒体受到新媒体技术冲击远较国内媒体来得早、影响也更为深刻。因此，收集欧美主要媒体的应对策略尤其是技术应用和内容生产策略，具有较大意义。对各类影响因素的对比分析表明，数据应用可能是国外媒体机构突破新媒体技术冲击的一个重要领域。强调数据意识，一方面在于数据利用能有效提高技术门槛，避免自媒体的冲击；另一方面在于数据能有效加工处理传统碎片化信息，使得数据处理可能成为社会的中心，从而为媒体重返中心提供可能。当然，能否重返中心，取决于媒体应用能力、应用范围以及其他支持因素。

一、数据对后期制作的改造：内容呈现数据化

早在20世纪60年代，美国即已产生精确新闻学理念，其理念上主要源自科学理念，目标上强化新闻的客观性。进入新世纪以来，社交媒体使得挑战媒体生存的来源从“价值倾向”变为“自媒体”和“媒体平台”，利用数据进行呈现方式的转变成为媒体的首选。国际上主要媒体都意识到这一点，2011年3月1日，为促进数字革新，由《华盛顿邮报》（美国）、《国家报》（西班牙）、《世界报》（法国）、《晚邮报》（挪威）、《卫报》（英国）、《号角报》（阿根廷）等倡导，全球超6 000名主编组成全球编辑网络，重点推进编辑实验室、数据新闻奖和新闻创业公司三项内容，其中编辑实验室的目的在于打破编辑团队与技术团队间的界限［1］。

（一）信息可视化降低用户接受成本

相对于文字而言，用户理解图形的难度较小，其接触可能性容易增加。于是，漫画、图片、示意图、图表纷纷与信息相结合，呈现出新的形式，进入自媒体时代后，其应用规模和应用范围极大提高。这些新的应用主要聚焦于两个方面：一是新闻搭配可视化。手机界面和移动阅读要求更加便捷易懂的阅读体验，传统媒体不仅在传播内容时增加可视化程度，而且还在此过程中发展出专门的机构，如墨西哥公司Pictoline就专门将新闻与漫画结合起来，展现给用户，漫画色彩搭配鲜明，加上简单的图文便成为了漫画新闻。二是新闻内容可视化。这种内容可视化主要体现在政治新闻以及其他影响重大的新闻之上，其目标在于降低阅读的难度，增强可读性。2012年，《纽约时报》推出数字化专题报道《雪崩》，在整个新闻界产生巨大影响；2013年该新闻获得普利策新闻奖，成为引领媒体发展的风向标。实际上，无论是美国《纽约时报》《华盛顿邮报》，还是英国的《卫报》、BBC，各媒体都在不断地探讨数字与新闻的融合方式。

（二）可视化新闻叙事发掘社会深层现实

信息碎片化时代，新闻除了要做好提供信息这一基本职能之外，还需要能够从海量的信息中找出有价值的信息，为社会提供预警功能，大数据的利用为这种功能的实现提供了可能。由此，可视化的新闻并不能停留于知识与信息加工，它需不断地挖掘社会深层现实，从而推动社会进步。以加拿大《环球邮报》的可视化新闻《无据可依》为例，该报道目的在于揭示国内公众关注的社会治安问题，通过数据分析，最终得出结论：在加拿大有1/5的性侵案件被警方视为“无据可依”驳回，作品推出之后引发舆论风潮甚至还影响警方的处理态度。英国BBC则通过可视化的形式让用户参与。用户只需要在其可视化作品上输入一些数据便可知道自己到底在汽油泵上花费了多少钱，这在促进交通改革方面起了很大作用。在2012年全球编辑网络评出的第一届数据新闻奖中，尚有“新闻故事”一项，其后则取消，变化表明在某种意义上故事并非数据应用的核心。此后该奖评奖项目不断变化，至2017年，该奖项分数据可视化、调查报道、新闻数据APP、数据开放、数据新闻网站、突发新闻数据使用、个人代表作品集、团队作品集、青年和学生数据记者、小新闻编辑室、公共选择等11个奖项［2］。从会员单位的分布来看，奖项基本上展现了全球媒体在新闻数据化方面的探索和努力。对该奖的部分获奖作品分析表明，对复杂问题的简化、内容友好化是其核心，故事化降到了一个并不是很重要的地位，数据在某种意义上已经完成了对传统“新闻故事”的改造。

（三）多元化数据强化用户情感体验

近年来随着媒体对技术的进一步重视，传统翻页式的H5已经不再是可视化作品的主要阵地，数据的广泛性和规模化处理能力将媒体的创造力提升到了一个新的水平。对此，我们从2017年全球数据新闻奖获奖作品《围栏》可窥见一斑。该作品考察了三大洲八个国家，利用文字、视频和声音考察这些国家和人民之间的分歧。图表作为该作品的一个元素，展现出欧洲国家面对难民潮的涌入，并未采取开放态度而是建立围墙，如匈牙利沿克罗地亚边境建造了一个长达109米的围墙，一直对难民持欢迎态度的奥地利也采取了另一种方式，开始考虑建立围墙。视频也是其中的一个重要元素，通过采访难民，以及相关部门对建立围墙的态度，利用灰色的视频主色调，为用户传递出悲观的情感体验。图表数据取代文字在这个可视化作品中扮演着重要的解释作用。由此，视频、文字和数据图表的相互式展现共同完成叙事任务，相比于传统H5以及单一的图表呈现显然更具震撼力。

二、数据对采写过程的改造：新闻采写智能化

自媒体所带来的冲击主要来自内容生产，于是媒体组织开始向另一种发展方向转换，强化数据分析、强化机器人采写新闻信息，逐步利用一些结构化的信息，制作出新闻内容，以在速度、规模和工作量上突破自媒体的冲击。

（一）数据分析技术形成数据驱动型新闻

相比于依靠经验和认知判断事实，新闻记者若依靠数据分析能够预测事物的走向以及未来的发展趋势，这不仅对于当下有着实践意义，对新闻的未来发展走向也具有深远意义。从用户的角度来说，自媒体时代人们的思考容易被情绪左右，依据情绪做出的决策难免不理性。若能够依托数据预测趋势发展，未尝不是一件好事。

在数据驱动预测新闻方面，其中具有代表性的是美国《纽约时报》旗下的“538”博客站点。该站点的创始人通过引入经验性的统计学方法，成功预测了全美50个州中49个州的总体选举结果。在2016年的美国大选中，用户在其网站上通过简单的鼠标操作就能够知道两人支持率的变化，同时也能够收听数据分析师的解读。BBC制作的《1999—2010年英国每一条道路上的每一起死亡》可视化新闻，利用图像的动态化和交互化，通过两天撞车事件回顾分析，让用户知道该如何更好地预防车祸的发生。

值得注意的是，社交媒体上的数据也成为重要的资源，尤其在灾害预警方面。在日本和海地发生巨大地震的时候，社会大数据实时监控系统Social Big Board抓取社交大数据，特别是Twitter，实时分析灾情相关推文，在地图上显示灾难问题和趋势。

（二） 机器人与AI成为新闻报道的支持工具

在新闻报道中，机器人实际上指的是一种稿件自动撰写软件。通过机器人，媒体可以在短时间内完成大量稿件的撰写，从而提高效率。机器人写稿在某些领域已经成为媒体运行的一种常态。

目前，机器人写作主要是利用现有的数据进行整合。这种写作方式只需要结构化数据，通过预先设置的新闻模板就可以完成。目前国外各大媒体基本上都开发出相应的写作机器人，如《华盛顿邮报》的写作机器人Heliograf能对赛事进行实时的简单消息报道，谷歌数字新闻协会投资的英国通讯社的机器人Radar一个月可以完成三万条新闻报道，美联社机器人记者WordSmith在很短时间内就可以完成一篇美联社报道。

除了机器人写作成为各大媒体的标配之外，AI协助写稿也正在成为一大趋势。AI在新闻报道层面的应用主要在自动收集新闻线索、写稿以及视频剪辑方面。英国体育媒体Give Me Sport利用AI技术Breaking Data对Twitter的内容进行扫描，这些扫描结果会被编进各个新闻类别当中，成为记者利用的素材；谷歌目前正在开发两款工具：一款工具可以从英国公共数据库中自动抓取信息，另一款则可以为报道自动匹配图标、图片以及视频。

不过机器人以及AI技术在写作中呈现出来的短板也一直被诟病。它们所创作出的内容缺乏深度与情感，其呈现的内容模板化倾向严重，很少打动人心。

（三）利用传感器创建数据进行新闻叙事

2014年，哥伦比亚大学“传感器新闻”工作小组共同编写了《传感器新闻》一书，以总结美国出现的新的新闻操作模式。依据该书，传感器新闻指的是利用传感器来生成或收集数据，然后分析，可视化，使用数据来支持新闻报道。

传感器新闻主要扮演着两个角色：信息采集和用户反馈［3］。新闻记者利用传感器采集数据，形成有价值的新闻报道。这种新闻报道最大的特点在于将用户纳入新闻采写的主体，用户从信息接收者变成信息叙事者。其中纽约公共广播电台“蝉鸣”项目教听众自制传感器，从而将这些数据做成时间轴，形成一篇篇科普新闻。此外，Air Quality Egg项目利用传感器检测空气污染，地球新闻网络可以提供使用低成本的传感器检测新闻质量。

在用户反馈方面，传感器可以采集用户数据，准确测量用户对某些信息的反应。这些反应有利于个性化信息的制定，比如利用手机APP以及相应的一些传感器设备，可以知道用户的心跳、脂肪率等一些健康信息。当样本足够庞大，便可以利用这些数据更好地进行科普新闻的传播，也可以为公众健康制定更加科学的决策。

三、数据对媒体结构的改造：编辑部数据化

编辑部是进行新闻报道的重要阵地之一，编辑部结构的变化在一定程度上也展现了媒体的变革。

（一）建立数据管理平台，弥补记者技术短板

无论是可视化、机器采集数据还是利用数据进行写作，其数据往往是结构化的，难以大规模复制，离真正占据极大优势的中心地位尚有差距。另外，这些数据的处理工作极为繁重，他们需要不断处理来自多方面的需求。由此媒体在不断发展变迁过程开始逐步瞄准建构数据平台，获得竞争优势。

通过数据平台的建立，不擅长技术的记者也能够随时使用和调取数据。Buzzfeed建立一个叫作Looker的数据管理平台，员工可以直接从平台上搜集数据，直接观察内容和传播效果。数据平台的建立还能够让记者减轻工作量，不再致力于这些重复性的工作。比如路透社开发出一套内部工具，这套工具可以实现数据采集，自动抓取相关元数据，还能够自动将关键字翻译成多种语言。此外，路透社还开发了一款仍在测试当中的News Tracer平台，记者可以第一时间通过算法获取Twitter上的相关线索集合，并通过算法来分析可信度，以确保这些线索真实准确。

（二）利用数据优化媒体产品质量

传统编辑部不再局限于采编，数据的使用成为媒体的关注点，尤其是对数据的价值进行最大程度的挖掘。在浩如烟海的数据中，寻找出有价值的数据以及对这些数据的处理成为首要的关注点。

一方面，媒体利用用户提供的数据对自己的产品进行数据分析，从而改善媒体产品，提高用户体验。《华盛顿邮报》利用一种链接分析，这种工具可以用来分析人们是如何评价他们所使用的产品和服务。比如《华盛顿邮报》评论，这种链接分析可以用来分析来自匿名读者和实名读者的评论。使用这种链接分析，《华盛顿邮报》得出结论比那些来自实名制和区域性的读者评论的质量更高。由此，《华盛顿邮报》便取消了匿名评论的选项。

另一方面，媒体编辑通过利用技术与其他竞争对手进行纵向比较，根据数据结果加以改进。如《华盛顿时报》利用Breakfast Alert可以将自身的媒体产品与《纽约时报》《华尔街日报》《今日美国》《赫芬顿邮报》和CNN进行比较，实时显示六大媒体在新闻发布时间、重大新闻覆盖、垃圾信息占比等方面的数据，并随时更新排名。

（三）建立新闻实验创新产品

当前，对传统媒体的冲击主要来自于技术，技术思维与传统新闻产品思维不一样的地方在于技术往往通过严格的实验不断总结归纳问题，提出解决方案；而新闻产品思维则强调头脑风暴，忽视严格的调查、科学的设计和严谨的实验论证。当技术对传统媒体出现冲击之时，不少媒体开始反思应对之策，对技术加以研究，媒体的新闻实验室开始出现。

全球编辑网络的一个核心任务便是促进建立编辑实验室，以此推动媒体革新，打破传统编辑与技术之间的藩篱。在媒体新闻实验室的建设方面，国外媒体实验室建设目标从早期的预测媒体行业变化、探索新的报道方式、进行相关工具开发到发掘新的内容生产者的变迁。无论如何，设立实验室而非简单的内容研究机构对于媒体而言是一次巨大的进步，意味着媒体的技术思维越来越浓厚。

四、数据对传受关系的改造：构建反馈机制迎合用户使用

尽管媒体发展的理想状态是形成社会的数据中心，成为公众获知社会运行状况的信息源。然而从近期运行来看，媒体首先要解决的是完善用户数据，彻底了解自己和客户。

（一）个性化推送，考虑用户接收习惯

用户的主体性在互联网时代越来越受重视，如何推送用户喜欢的内容已经成为各大媒体要考虑的事情。无论是媒体算法推荐功能，还是与用户的交互式互动，这些都在考虑用户的接收习惯。

在大数据时代，个性化推送是取悦用户的最常用方式之一。社交网络和移动互联网的发展，每个人的行为与习惯得以记录，由此通过对庞大数据的分析，使得个性化推送成为可能。英国《金融时报》收集数据的目的是通过这些数据理解读者的内容偏好，与读者更加亲切地交流。当读者接触订制化服务、APP和第三方应用时，能够看到FT所展现的内容。不仅如此，FT还能根据使用者使用的不同设备，了解用户复杂的使用习惯，进而进行相应的推送。

针对用户的数据分析便能找到更加符合受众需求的推送，但是这些推送有时候也并非随时都适用。《纽约时报》对其网站和APP个性化推荐的改造中就遇到了阻碍。公众认为《纽约时报》推送的新闻开始一味地迎合受众，而不再坚持新闻专业主义精神。在个性化内容匹配与严肃新闻平衡的问题上，CNN利用技术挖掘“人群的智慧”，以实现公平和平衡的新闻报道。CNN与波士顿科技公司——Jana合作开展与新闻事件有关的民意调查，从而实现快速高效地完成民意调查。

（二）分析用户行为实现价值变现

2016年，辜晓进对美国12家媒体进行观察和访问，结果发现传播数据监测与分析已经完全进入媒体编辑部，美国媒体开始像生产普通商品一样对自己的生产内容在市场上的表现有即时的了解［4］。这些数据来源十分广泛，包括用户浏览页面的次数、分享转发次数以及用户评论等。这些零散的数据通过整合，能够反映出媒体产品是否得到用户青睐，从而更好地实现媒体产品的价值变现。如Gravity是一家科技公司，这家公司通过用户浏览网页行为来确认用户兴趣，《华盛顿邮报》通过与其合作，从而了解用户是通过何种平台进入设备，达到帮助其改善用户体验的目的。

除了基于数据工具的分析之外，一些媒体甚至在直接发展受众团队，通过邮件和简报来加强与受众的联系。CNN发展了15人的受众专攻团队，包括数据科学界和分析专家。CNN成立团队的目的是通过数据分析，培养下一代用户的新闻习惯，了解受众参与度、日活跃用户和视频观看时长，从而实现更好的价值变现。英国《卫报》也不甘落后，作为《卫报》数字化进程的一个重要组成部分，Ophan是一个内部数据分析系统。它能把一些相关应用或网页的链接与独立的文章联系起来，从而可以查看每篇报道的用户流量及其实时变化，借此分析出哪些报道在《卫报》网站上得到了较好的关注。

五、反思：技术在媒体变革中到底能发挥多大力量

媒体存在的前提是它能成为社会发展和社会交往的中介，这种中介功能主要体现在三个方面：一是作为信息传播渠道的媒介，二是群体交流的中介，三是作为专业信息采集和发布载体。新媒体对传统媒体的冲击也体现在三个方面：一是新媒体技术对传统媒体媒介功能的冲击，二是社交媒体平台替代传统媒介成为群体交往的中介，三是自媒体内容生产体系和社交网络传播挤压专业信息采集和发布。一言以蔽之，当前媒体遭遇困境主要源于技术，但是否解决了技术问题，媒体组织就能安然处之？

PEST分析模型认为，政治、经济、社会和技术共同决定一个企业生存。因此，新媒体技术给传统媒体技术带来的不仅仅是技术替代问题，而是社会结构、社会思维和社会文化的彻底改变，是对传统媒体中心观的颠覆。传统媒体是以公信力建构为主的新闻生产，而目前技术推动的媒体则是以想象力和创新思维为核心的精神产品生产。与单纯物质生产不同的是，精神产品的消费带有明显的消费主义痕迹，其为创新而创新、为想象力而想象力的消费观念浓厚。从这个意义上来说，仅从技术层面对传统媒体的思维理念进行革新虽有部分效果，但是肯定无法扭转这个社会思潮。

当前，国内媒体正由“内容搬迁”“流程再造”发展至“平台建设”［5］，技术革新理念已然形成，传统媒体信息生产的组织效能正在逐步显现。但是媒体革新的核心不仅是重新建构以组织为中心的信息生产观，更为重要的是建构以公信力为基础的内容生产观，或者说使媒体的想象力和创新思维为公信力的建构服务。公信力的建构本质上是一个政治活动，脱离了政府的宏观把握，仅靠技术思维、单靠媒体一己之力，实难完成。就此而言，我国正在进行的培育和践行社会主义核心价值观为媒体公信力的建构提供了良好基础。同时，日渐健全的网络内容管理体系，也会让网络内容风清气正，使自媒体的想象力和创新思维与社会需要的公信力有机融合，最终培养出媒体领域高度的文化自信。

注释：略

（作者单位：江西师范大学传播学院）

中国编辑 zgbjwx