京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
伦敦德比大数据:切尔西往绩占优 降盘不降水
面对大数据的考验,传统媒体站在十字路口。一方面,新闻的内容正在发生变化,数据可以拓展新闻报道的内容,挖掘有价值的联系和规律。另一方面,新闻的呈现方式也在发生变化,可视化的程度更高。然而,利用大数据做新闻,记者还面临着一系列值得注意的问题。而我国新闻媒体运用大数据报道新闻方面尚处于初级探索阶段,需要借鉴国际同行的经验。
大数据新闻报道魅力何在?
【背景】今年春运期间,在央视综合频道《晚间新闻》栏目中,一则名为“据说春运”的专题报道引发观众好评如潮。随着HTML5的异军突起,数据新闻的表现形式越发多样化。而从2009年开始,包括英国《卫报》、财新传媒在内的国内外媒体已先后组建了数据新闻团队,可视化新闻已经从“配角”变为“主角”,从“噱头”变为“看头”。
主持人:与传统新闻相比,大数据新闻有何特色?
郭俊义:对大数据的采集和挖掘,为新闻报道开辟了一个全新的领域。从新闻报道的内容来说,传统的新闻报道是需要有记者去实地采访,形成文字稿,或者视频片,然后再经过编辑后期的加工才能出来。但是大数据新闻基本不需要用传统的采访方式,它通过跟拥有大数据源或者大数据挖掘技术的互联网公司合作,就能从中挖掘出新闻。另外从新闻报道的表现方式来看,大数据新闻是通过可视化的方式来呈现,这些可视化手段让以往单调和抽象的数据更易被受众接受。
沈浩:我们身处移动互联网时代,每个人的上网行为,比如购物、社交、看新闻、出行等数据都可以被实时抓取,这些都为大数据新闻提供了丰富的新闻素材。此外,相比于传统新闻报道,大数据新闻更加善于抓住每个个体,比如像今日头条,它能更多地为每个个体进行新闻的“私人定制”,实现点对点的传播,而不再是传统的点对面的新闻传播。
喻国明:传统的新闻报道本身有它自身的价值,它对个体的观察,对现场的描述等都是它的长处,但有限的样本调查报道会影响新闻报道的客观性。比如说一个政策公布之后,一名记者如果用传统的方式,去走访一些他认为比较有代表性的采访者,例如教师、干部、群众、工人、农民等等,把他们的意见采集到一起进行整理,并认为这样就很有代表性了,能够反映各界人士的心声。但其实这样的采访方式由于带有太多的主观因素,得出的结论很容易产生偏差。大数据新闻报道则基于对大量庞杂数据的分析,样本会更加全面,使报道结果能相对客观一些。
数据一定不会说谎吗?
【背景】在当今互联网普及的社会中,几乎每一个人都会和统计数字接触,但有时貌似精确的统计数字在被人利用后,也会成为迷惑他人的工具。美国统计学家达莱尔·哈夫的《统计数字会撒谎》一书被中国网友称作“数据打假手册”,他在书中建议,在看到统计数字后,你应当首先问自己5个问题:“谁说的”“他是如何知道的”“遗漏了什么”“是否有人偷换了概念”“这个资料有意义吗”。
主持人:相比于传统的新闻报道,大数据新闻在样本选择上要庞大得多,这是否意味着大数据新闻报道一定比传统新闻报道更加客观?
郭俊义:与传统新闻一样,大数据新闻报道同样面对新闻的真实性、规范性等新闻伦理的问题。甚至在一些大数据新闻报道中,也需要用传统的新闻报道介入以核实信息的准确性。比如我们在《据说春运》的制作过程中,有一期百度大数据显示,从成都流向北京的人流量非常大,但按常理说,过年人流都是从大城市流向中小城市的,于是我们立即请成都站的记者去实地进行采访和拍摄,结果发现车上很多都是老年人,原来他们是从成都出发去北京的孩子身边过年。
喻国明:并不是所有的数据新闻都是准确客观的。数据新闻在制作的过程中会有指标选择、样本采集、分析方法、表述方式等一系列步骤,在此过程中都会面临一些主观因素的干扰。
沈浩:在大数据研究中有一个词叫作“脏数据”。比如在社交网络上存在大量的“水军”,通过“注水”发帖来扰乱网民的真实想法。那我们在研究中如果使用了因此而得来的数据,就会造成数据分析结果的偏差。
能否成为常规报道方式?
【背景】9月5日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,其中指出,到2018年底前,建成国家政府数据统一开放平台,率先在信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化等重要领域实现公共数据资源合理适度向社会开放。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。
喻国明:大数据新闻报道目前还处于起步阶段,面临很多挑战。第一是大数据的来源是受限制的,一些政府的统计数据,尤其是涉及民生的,目前很多都没有开放给公众。第二是数据来源的单一性,大数据不仅仅是数据的规模大、量大,大数据信息还涉及品类的多样性,比如你要研究人的社会活动,那你不仅仅是要看他的交往数据,而且最好还能看到他的购买数据等等。可以说,全世界到目前为止,针对大数据新闻报道,并没有找到一个完整、统一的规范和彻底的解决方案。
郭俊义:大数据新闻在未来会有越来越多的用武之地,特别是在很多跟民生密切相关的领域。比如上海外滩踩踏事故中的调查报告提到,当天执勤的民警曾经用肉眼看到过人流量过于密集,后来我在想,如果我们当时能有一个人流量的数据流动图,或许以后再遇到此类状况就能避免悲剧的发生。事后我找到腾讯公司,跟他们要到了当天在外滩的人流量数据图,并且对比事故发生的前一天和后一天,做了一个GIF人流量变化的动图,对比非常明显。如果以后的媒体能更多地跟大数据公司合作,会更好地彰显新闻的服务功能。
沈浩:新学期开学我们迎来了中国传媒大学第一届数据新闻专业的学生,这些新生在未来4年除了要学习传统的新闻知识,还要学习统计、编程、数据可视化制作等针对数据新闻的专业知识。其实放眼全球,必备的统计、编程、制图技能已经成为优秀记者的“标配”,这是一个未来的发展趋势。其实我们两年前就已经在校内开设了针对大二学生的数据新闻的实验班,虽然他们明年才正式毕业,但已经被很多媒体提前预订,这证明这类人才非常有市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19