大数据对媒体行业的影响

1.重建用户联系

媒介内容向移动端的转移成为新闻、视频、社交应用等内容领域共同出现的趋势。庞大的网民数量催生了海量的数据，也为他们提供了多样的传播信息源。大数据时代，过去单向传播的传收关系打破重构是毋庸置疑的。受众概念被解构，更多地使用“用户”一词来代替“受众”这一称呼。受众在信息的传播过程中的地位逐渐由完全被动转向平等互动，再到现在称为信息传播的逻辑起点。这一转变逐渐打破了传统媒体单向线性传播机制，向互动、联动化发展。受众的反馈能塑造新闻生产内容，成为新的内容驱动力。

移动互联时代，信息传播的成本降低，信息传播的权力转移到多数人手中，传统媒体的议程设置能力渐弱。社会化的新媒体消解了传统信息传播时代传播者与受众之间二元对立的关系。现有传播环境下，人人都有麦克风，人人都有发言权。今日头条、火山小视频、抖音等新媒体，成为多数人进行信息生产与传播的平台。新媒体平台通过与传统媒体以及自媒体合作，分享和利用内容资源，形成了新的传播生态系统，打破了固有信息传播格局。

2.优化新闻流程

在传播主体逐渐泛化后，如何利用大数据孵化优质媒介产品和实现更好的传播效果成为专业媒体人所要思考的问题。大数据在算法的加持下，对冗杂无形的数据内容进行分类标签化，化无形为有形，从复杂中见规律，使新闻信息采集更为简单快捷，信息来源也更加多元可信。多元化的信息源有利于全方位地还原新闻现场，同时为多类型的新闻创作提供充足素材。在数据的收集与扩张简约化后，媒体人可将注意力更多地集中在对数据的分析和解读之中，优化新闻内容，提升撰稿能力，从而增强新闻生产的专业性。

在新闻分发方面，“算法+新闻”模式日趋成熟。通过用户数据收集与分析，深度挖掘用户关系和用户行为，为受众画像，再通过智能算法实现精准推送，达到内容分发千人千面。这一技术提高了内容的匹配度与到达率，可以全面提升新闻生产能力，提高定向传播的精度，让内容生产与传播更具有针对性，让新闻宣传与舆论引导更具有精准度。^[22]大数据、移动互联网技术驱动内容、渠道和平台的融合使公众方便快捷地获取所需的信息。对新闻工作者而言，大数据有利于其在后台基于用户的内容点击与订阅等信息，辅以相关算法模型，分析用户行为，判定用户属性，抓住热点选题，助力新一轮的内容生产。

3.新闻模式丰富化

大数据时代的技术变革，对于重塑媒体行业具有重大作用，导致媒体融合的多个阶段都会产生不同的内容创新和模式创新。大数据时代，从最初依靠采集大量数据而生的数据新闻，到参与理念强化的“众包”新闻，再到透视事实本质的深度新闻，新闻生产模式不断丰富。数据新闻的模式的出现是大数据技术对新闻业最直接的渗透结果。最早的数据新闻可追溯到1821年卫报历史上关于曼彻斯特在校小学生人数及其平均消费统计。数据新闻致力于对某一类数据进行描述、判断，并对描述对象的未来走向进行预测，为受众进行信息定制，因此常被应用到体育和财经类新闻生产中。数据新闻的可视化平面表达以及丰富的数据构成，一方面能较快吸引受众注意力，另一方面扁平化的话语表达、有限的空间篇幅也制约了其内容的深度挖掘，难以在视觉与内容上达成两全其美的效果。随着传感器等技术的发展，智能终端的多元化丰富了数据新闻的表现形式，这一新闻模式又迎来新的发展机遇。

“众包”新闻的本质是用户生产内容（UGC），用户视角发表的观点与意见成为这种新闻模式的重点。在新闻报道过程中，媒体通过对公众意见的收集与整合，并将自身掌握的新闻资料与公众发布的社交评论进行结合，进一步跟进报道从“众包”中恢复新闻全貌。这一新闻形式能够弥补传统新闻在突发事件报道中的滞后性与片面性等缺陷。“众包”新闻的产生扩大了公众的舆论场，改变了过去新闻单向性的传播模式，增加了公众对社会议题的讨论和参与。但因为“众包”新闻的信息来源较为复杂且多样，有时难以及时查明真伪，容易形成虚假新闻和反转新闻。

前文提到，大数据可以帮助媒体重建用户联系，通过算法实现数据内容的标签化并为用户精准画像。过去记者在新闻生产中需要将大部分注意力放在新闻素材的采集之中，新闻生产周期长，以记者从业经验和个人感知为基础收集的数据往往也会使后续新闻生产不可避免地带上个人色彩。大数据技术的数据挖掘与采集技术为新闻生产提供快速全面的原始数据，在精准记录的同时可做到多次循环使用。聚焦于用户现实与舆论的大数据能够想用户所想，帮助用户在信息过载的世界中，迅速获取自身所需的关键信息。在财经、气象、环境等预测性新闻领域，大数据更能做到从一般中发现规律，弥补传统预测性新闻中的逻辑缺陷，在海量数据和强大计算能力基础之上发挥自己的算法价值。从这个意义而言，大数据提高了媒体信息采集的效率，扩大了新闻报道涵盖的选题范围，有助于新闻从业者从一系列数据中寻觅到重要的、隐藏的联系，发现容易被忽略的重要新闻线索，使新闻来源从以往的单向转变为多维度，拓展了媒体的发展空间。^[23]