大数据时代新闻生产方式的变革
大数据的影响几乎包括媒介生产的所有环节：从新闻采集到新闻报道，再到新闻呈现，都将因为大数据技术的出现和普及而发生重大变化，我们将采集、储存和报道分为以下三个部分进行分析。
（一）新闻采集
由于大数据时代数据资源的极大丰富，可以为新闻生产提供大量的新闻线索。记者可以利用大数据挖掘传统媒体、网络媒体、社交媒体上的数据信息，发现受众的关注点，从而找到新闻线索。大数据时代，云计算技术可以为新闻采集提供“提纯”技术，将符合新闻媒体的数据资源从海量的数据信息中提取出来，并通过相关性的搜索和整合形成新闻。
（二）数据存储
大数据时代的数据存储与以往不同，呈现出碎片化、低密度、结构多样的特点。新闻媒体随时接收到大量的、复杂的、随机产生的、实时的数据信息，把这些不同格式的非结构化数据存储下来加以分析利用是一项非常庞大且困难的工作，这要求新闻媒体的数据存储形式产生变革，能够高效实现集约化和结构化是媒体对数据存储技术提出的两个要求。
目前，由于大数据技术还没有完全解决数据存储方面的难题，因此，想要在新闻传播领域落实这一变革还需要一定的时间。随着大数据技术的发展，新闻媒体的数据存储手段将会产生重大变革，低成本、高效率、集约化、结构化将成为媒体数据存储技术的新标准。
（三）新闻报道
与新闻采集相衔接的阶段是新闻报道，大数据技术对新闻报道的变革作用更加明显，出现了计算机直接写作的新闻，人机合作的半自动化新闻等。未来机器人能代替人生产90%的新闻。虽然这个预言有些夸大了大数据的作用，但不可否认的是，大数据技术已经在新闻报道方面实现了变革和突破。
机器写作新闻稿困难很大，但人机协作的新闻，难度则大为降低，因此，会在大数据时代率先普及。人机协作的新闻又称为计算机辅助报道，是计算机在记者写作中，利用大数据技术进行背景资料的搜索与获取、数据资源的整合与分析的报道形式。这种报道形式多用于深度报道。记者获取新闻线索、确定新闻选题之后，利用计算机和大数据获取数据信息写作新闻稿，大数据主要提供背景材料、预测分析、相关报道等，稿件内容的逻辑关系和编排布局由记者完成，因此，协作新闻是一种人机合作的模式，是对传统的、单纯记者写稿的报道方式的变革。
除了深度报道和计算机报道以外，大数据技术还将广泛应用于趋势预测性报道和个性化报道。两者都是在充分的数据挖掘的基础上，了解受众喜好和关注点，在大数据技术的驱动下进行的，将为受众提供更加具有时效性和个性化的新闻报道。