
大数据技术助力中青报全媒体转型
4月27日,中青在线、中国青年报社和清华控股集团联合主办的“创业正当时”大型网络活动正式启动,利用融媒体平台推动全国青年圆“创业梦”。
宁波中青华云总经理翁时锋听到这一消息,不禁连连叫好。他想起了自己的创业经历。
2002年,他还在清华大学国家重点实验室读模式识别和机器学习领域的博士时,参加了一个课题,从复杂网络的角度研究“水木清华”(教育网内知名的论坛)的一些统计特性,从此对网络信息的采集和分析产生了浓厚的兴趣,常常和同学一起研究网络信息的采集和分析模型。
毕业后,翁时锋先后在上海宝钢研究院、摩托罗拉中国实验室从事研究工作。但他一直关注网络信息监测和分析这一领域,一直想创办一家公司,专门做舆情分析和大数据研究。
2008年,他投资10万元注册成立公司,后来随着张剑峰(现任中青华云副董事长)和张英伟(现任北京中青华云总经理)的加入,商业模型越做越完善,特别在宁波本地的示范应用成功,公司在当地开始小有名气。后来还得到了科技部中小企业创新基金的支持。
2011年,为响应国家新媒体改革的号召,经团中央书记处审批,中国青年报组建了中青华云新媒体科技有限公司。中青舆情大数据新闻与分析成为《中国青年报》在全媒体转型与未来新闻竞争中的重要载体。
大数据时代颠覆传统采编思维
移动互联网正在改变世界,更改变我们的工作和生活方式,媒体也不例外。近年来,数据新闻与分析开始逐渐兴起,成为一种全新的报道形态。
在向全媒体转型过程中,中国青年报社和中青华云共同建立了中青舆情监测室,借助自主知识产权的大数据、云计算平台,加上报社采编人员的深度分析,写成“舆情观察”,全面报道热门事件。
2014年底,山东省交通部门宣布15条还贷到期高速公路将继续延期收费,同时,交通运输部也发布消息说,全国收费公路2013年亏损661亿元。针对这两则消息,中青舆情分析师第一时间撰写了舆情观察,以《高速公路延期收费 “亏损说”站得住脚吗》为题公开见报,文中依据大数据新闻和分析得出,98.8%的网民不信交通运输部的“亏损说”;全国高速公路延期收费,每名车主每年至少需要增加开支1639元。这篇舆情观察在《中国青年报》刊发后,被全国数百家网站转载。交通运输部部长杨传堂在2015年全国两会期间回应这个问题时表示,将对高速公路收费进行体制改革。
中青舆情监测室每月推出“中青月度舆情指数”,以问卷调研方式,从中青舆情指数样本调研库中,随机抽取专家学者、政府公务员、媒体人、意见领袖、普通网民5个群体,对每月重大公共舆情事件“打分”,再加上中青舆情监测室对网络热点事件的监测数据,经过加权处理后,转化成一系列衡量政府舆情应对能力的指标,记录全面深化改革时期网络社会的复杂图景。
如今,中青舆情大数据新闻与分析已经成为《中国青年报》在全媒体转型。中青在线PC端及移动客户端开设了中青舆情频道。北京中青华云总经理张英伟表示,为客户专门研发定制的移动客户端“舆情快递”,将与中国青年报官方移动客户端“冰点暖闻”舆情频道实现功能共享,开发舆情定制板块。
在网络舆论场上连接起网民和政府
在互联网时代,《中国青年报》一手抓新闻原创,一手抓数据新闻分析。目前,中青舆情监测室把全国3万多个论坛、2万多家新闻网站、10大主流博客站点、100多万个微博号、5万余个微信公众账号、1000多家纸质媒体等重要信息资源纳入监测范围,通过24小时在线数据监测,PC端、手机端等三级预警机制,舆情预警自动导控平台,可以完成数据预警、网媒关注、事件分析等功能,在整个网络舆论场上连接起网民和政府,成为国家和政府决策部门的天线和雷达。
有重大舆情事件发生中,中青舆情监测室第一时间向中央有关部委发出舆情专报。2013年6月7日厦门发生BRT公交车事件,国务院工作组赶赴厦门指导处置工作。中青舆情监测室在2小时之内向工作组提交了事件舆情专报,有关负责人在下飞机后根据相关舆情信息,进行了有效的工作指导。2014年3月1日昆明火车站发生暴力恐怖事件后,中青舆情在短短几天内给中央有关部委专报了30份舆情专报。
移动互联网时代的数据新闻与分析
北京中青华云总经理张英伟介绍说,目前国内市场的舆情机构很多,水平也参差不齐。总体来说,可以分为学院型、技术型和媒体型。“中青舆情是媒体型和软件型的混搭,同时也有学术型的支持。中青舆情应是清华大学等高校的理论学术研究自身技术积累,以及中国青年报媒体支持的结合。”
2015年全国两会期间,中央网信办委托中青华云对中央14家重点新闻网站,5家商业门户网站、31家省级新闻网站的两会报道传播力进行实时监测并发布专题报告。
2015年全国两会国务院《政府工作报告》提出推动移动互联网、云计算、大数据等发展战略,给大数据新闻和分析发展提供了千载难缝的机遇。中青华云副董事长张剑峰表示,随着后台数据规模的不断扩大,大数据的智能分析也在逐渐应用,在中国青年报的整体规划和领导下,公司将致力于建成国内领先的基于云计算的大数据服务公司。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02