“大数据”时代新闻传播人才培养模式的探讨

来源：今传媒

作者：楚小艳

大数据技术能够广泛抓取各类信息，这对新闻传播行业来说是个重要的变革方向，但是当前的新闻传播人才对该技术的应用、核心了解程度普遍较低，导致传播人才无法应用该项技术提升工作效率。就人才培养模式来看，当前各级院校以及新闻传播企业对这方面的培养存在欠缺，或培养模式落后，在今后的人才培养中，需要对这些问题提高警惕。

大数据时代对新闻传播人才的要求

数据抓取能力

随着互联网的深入发展，当前网络上的新闻数据水涨船高，对于新闻传播工作者来说，在面对大量数据时往往会有很强的不适应感，导致这些数据无法被有效提取。另外对于新闻传播工作者来说，需要对这些数据有很强的敏感性，才能应用大数据技术有效获取各类新闻数据。所以对于从业者来说，需要通过大数据技术的应用让其对符合新闻传播价值的数据进行有效提取，这对从业者的个人能力和从业素质提出了很高要求，这种要求不但包括自身的专业素质，还涉及各类软件的应用。所以对于新闻传播人才来说，今后的一个重要培养方向为让其具备深厚的数据意识，从而让其能够更好地进行数据抓取。

数据分析能力

通过对各类网络资源数据的分析能够让从业者更好地了解时事热点，同时通过数据分析也能了解新闻传播受众的关注重点和偏好的新闻接收方式，所以对于新闻传播人才来说，需要具备极强的数据分析能力。虽然将大数据技术与云计算技术进行融合能够实现对数据的有效抓取和分析，但是由于新闻传播的特殊性，需要深度考虑人文因素对新闻传播效果的影响，当前的各类技术显然不能满足这种智能化数据分析要求。所以对于新闻传播人才来说，其自身也要拥有很强的数据分析能力，从而按照新闻受众的思维体系对新闻传播效果进行研究与分析，提升新闻的传播效率与效果。另外对于新闻传播来说，对即时性的要求很高，对于新闻传播人才来说，还需要具备很高的即时数据分析能力，从而让其能够采取合理措施提升新闻的传播效果和速度。

数据可视化能力

数据可视化能力是指将各类数据制作成图表、图片甚至是视频的能力，在当前的新闻传播中，新闻的叙述方式已经由定性描述逐渐转变为定量描述，这种新闻描述方式的转变与我国民众教育水平的提升不无关系，但是只单纯进行数据撰写趣味性很低，降低新闻传播效果。所以对于新闻传播人才来说，需要能够将各类新闻中的数据进行可视化操作，最大限度提升新闻传播过程中的趣味性，另外这种数据可视化也能够积极扩宽新闻传播渠道，例如可以将新闻制作成各类视频，实现新闻的高质量传播。对于大数据技术来说，该过程中需要向从业者提供大量数据，由从业者进行深度分析才可进行数据处理，在保证数据科学性的同时让数据变得更富趣味性。

大数据时代新闻传播人才的培养模式

对于新闻传播人才的培养过程来说，培养的人才包括两个方面，其一，为各院校对学生的培养，对于这类人才培养模式，需要让其夯实各项基础，提升学生的个人素质；其二，为各媒体机构中的新闻从业者，这类人才已经对新闻传播的内涵有深入了解，故而，培养的主要内容为让其提升对大数据技术的应用水平，从而推动企业更好发展。

建设学习平台

建设学习平台对于不同阶段的新闻传播人才来说，教育的侧重点也有很大差异。对于在校学生来说，学习平台可以由学校组建，这种在线教育平台中涵盖数据分析、数据挖掘等内容，在当前的很多学校中，已经建成了这种在线学习平台，但是通过对这些平台的研究和调查可以发现，这类平台中的知识通常不涉及大数据技术的讲解和应用，导致学生无法通过大数据技术进行数据抓取和分析。所以在今后的人才培养过程中，需要在学习平台中加入这类知识，让学生对大数据技术的应用手段有深入认识。

对于新闻行业的在职工作人员来说，学习平台的侧重点为大数据技术的应用方式，原因在于这类人才经过多年工作，已经具备了基本的数据挖掘和数据处理能力，但是传统的数据挖掘方式工作效率很低，也在很大程度上降低了新闻传播的效率和效果。所以在教育平台的建设过程中，可以由企业投入平台建设资金，根据工作人员的实际情况确定教育平台中需要拥有的重点知识，让工作人员能够应用各类先进技术进行数据分析。需要注意的是，在学习平台的运行过程中，不能只涵盖一种知识体系，需要就新闻传播所需能力进行知识体系的合理架构，让每一名工作人员都能进行深度学习。

提升数据素养

通常情况下，提升数据素养是针对新闻传播的在校人才而言的，原因在于当前的很多院校并未开设专门的数据挖掘和分析课程，导致学生在入职后的数据分析能力不足，所以对于院校教育来说，在今后的人才培养中需要加强对学生这方面的教育。数据素养包括三个方面，即数据抓取能力、数据分析能力和数据可视化能力。对于数据抓取能力，需要让学生能够熟练应用大数据技术，实现对数据的广泛获取，为新闻分析以及稿件撰写打下数据层面的基础。对于数据分析能力，需要在数据抓取之后完成，学校可以帮助学生建设一套数据分析标准，即按照数据类型以及数据内涵进行数据整合，在整合的基础上进行数据分析，最大程度提升数据分析的科学性与准确性。对于数据可视化能力，不要求学生拥有很高的艺术素养，但是学生需要能够区分数据表述方法的合理程度，所以教师在授课过程中，可以将同一组数据用不同的方式进行表述，让学生区别不同表述方式的优劣，最终让其能够应用最佳方案进行数据可视化操作。

媒意见编辑：李捷思

媒意见美编：许琳莎