人类进入“大数据”智能制造无线网络革命三场技术变革

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　 　2012年1月，美国《华尔街日报》刊文称，人类进入“大数据”、智能制造、无线网络革命三场宏大技术变革的开端。2012年2月13日《纽约时报》网站宣称，“大数据时代”业已来临。近年来，随着传播科技的快速发展，特别是信息获取技术、物理信息系统、互联网、物联网和社交网络等技术的突飞猛进，人类社会各种数据的规模呈现爆炸式增长的发展态势，人类进入前所未有的大数据时代。目前，大数据的巨大影响业已波及多个行业，作为数据重要使用者的传媒产业，特别是高度依赖各种数据的经济新闻产业，其业态环境、内容生产、业务流程、运营方式以及人才培养等多个方面，都面临着前所未有的冲击和挑战，长期形成的生产模式正在被悄然颠覆和重构。
　　一、什么是大数据
　　根据维基百科的解释，大数据（Big Data）是指无法在一定时间内用通常的软件进行捕获、管理的数据集合。大数据，首先是指信息或数据量的巨大（常在 10TB 至 1PB甚至以上）。数据的单位，从过去常用的千字节（KB）、兆（MB）、吉（GB）、太（TB）和拍（PB）升级到EB、ZB、YB等计量单位（1K=1024Byte，1M=1024K，1G=1024M，1T=1024G，1P=1024T，1E=1024P，1Z=1024E，1Y=1024Z）。其次，大数据时代也意味着数据的挖掘、处理、分析、分享等能力得到空前的提升，不同行业、领域之间的数据交换和利用也变得十分频繁。此外，除了数量，数据产生的速度及种类等也与过去迥然不同。因此，Volume（数量巨大）、Varity（数据类型多样）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）即“4V”，是业界对海量化、非结构化和半结构化、实时处理等大数据主要特点的高度概括和浓缩。
　　1.大数据的主要来源
　　一般而言，大数据的来源主要有几种：一是媒体数据，特别是互联网、社交媒体运行产生的数据，包括网民浏览网页的日常记录等；二是各类企业的生产、经营、管理等信息；三是政府部门发布的数据；四是物联网、各种传感器捕捉的数据，以及未联网的摄像头摄取的信息；五是个人、家庭的文字及音像数据等民众个人留存的数据。正因来源广泛，人们在制造业、能源、服务业、交通运输业、医疗卫生等多个领域，积累了TB级、PB级乃至EB级的巨量级数据。作为当下信息社会的“石油”和“软黄金”，它们对经济、社会和科学研究等多个方面都具有重要战略意义，国家未来的核心竞争力将极大地取决于将数据转化为信息及知识的速度与能力，而这又极大程度地取决于大数据方面的技术水平和科研力量。因此，美国等发达国家都相继制定和启动了调用大量资金支持的大数据研究计划，大数据由此成为政府、学界和业界普遍关注的热门话题。
　　2.大数据与经济新闻
　　新闻传播界是数据的重要使用者，在当代媒体的经营、传播实务等各个方面都离不开大数据和数据挖掘技术（Data Mining）。西方媒体机构出现了不少专门与数据打交道的记者，他们通过数据挖掘等手段寻找新闻选题、组织材料，生成新闻报道，在繁杂琐碎的非结构化数据中，发现常规新闻所不能体现的内在逻辑，帮助受众对新闻事件进行深度解读。这种新闻实践给予人们的启示是，正在或刚发生的、读者普遍关注的重大新闻事件，通过数据挖掘手段得出的独特视角，能够有效丰富受众对于事件的认知。同时，数据挖掘也可用于日常的新闻报道，可帮助受众通过这种新闻对现实世界做出更为独到、深入的解读。
　　因此，传媒业特别是高度依赖于各种数据的经济新闻业，已是受到大数据冲击较大的主要行业之一。尽管就目前的情形而言，大数据及其价值，更多地还只是被IT业和企业营销界所关注。
　　二、大数据对传统经济新闻生产方式的颠覆
　　在大数据时代，数据已经成为重要的生产资料和社会资源，但对于经济传媒业而言，却是巨大的冲击与挑战。
　　1.颠覆了传统的生产模式
　　从经济类媒体的内容生产来看，大数据技术直接渗透到经济新闻生产的关键环节，颠覆了传统的生产模式。过去只有受过经济新闻专业训练的人士才能承担的经济新闻报道工作，在大数据及相关技术的影响下，开始部分地转移到了计算机及其他传播设备身上，使得经济新闻的生产模式发生了前所未有的质的变化。
　　一方面，开始对经济类媒体直接构成威胁和挑战的，是作为大数据重要来源之一的社交媒体和智能手机。在社会化媒体盛行的大数据时代，人人都是记者，个个都有麦克风，一部手机就是一个移动的新闻媒体，经济新闻、财经资讯的发布已经不再是媒体人的专利。这种以用户为中心的社交媒体通过提供原创资讯及观点进行原创性生产，通过提供经济新闻线索进行启动性生产，通过提供经济报道素材及背景进行资源性生产，通过扩散经济新闻实现增值来进行增值性生产，通过网民与新闻当事人或嘉宾的互动交流来进行互动性生产，通过选择、整合、重编经济新闻来进行整合性生产，它们凭借这些多样化的方式，自主地生产公民新闻，与专业媒体的经济新闻生产分庭抗礼。
　　与此同时，以智能手机为代表的移动传播终端，正颠覆和改写着经济新闻生产的时空观念。移动终端不仅是受众的信息消费渠道，也是他们便利即时的新闻生产设备，在移动状态下，可以即时、快捷地进行新闻的发现、判断、生产与传播。这就意味着，传统经济新闻生产的时间被大幅压缩，在此状态下如何保证经济新闻的质量，这不仅是对专业新闻人的威胁，也是对媒体现有经济新闻生产流程的挑战。此外，手机也使得经济新闻生产的空间发生了变化，以文字、图片、视频为手段的经济新闻现场直播成为常态，大数据时代，在线的网民和各种电子记录装置（如摄像头）散布在社会各个角落，不间断地捕捉和上传实时情报，在经过网民的“分布式”集体选择后，便可形成热点新闻。也就是说，时效性最强的经济新闻来自“在现场”的人，而非“到现场”的记者。大数据时代，来自现场的经济新闻将占据越来越大的比例和份额，真正的“独家经济报道”将越来越少，这对传统经济新闻的生产方式而言，同样是一种挑战。
　　另一方面，专业新闻工作者淡出，机器将取代人智能化、高效率地写作经济新闻。美国《连线》杂志记者史蒂芬·列维发文说，计算机将代替人生产90%左右的新闻，文章以Narrative公司为例。这家约30名员工的美国小公司，运用Narrative Science算法，每约30秒便可撰出一篇新闻报道。这种机撰新闻可以是美国篮球赛消息、某公司的盈利声明，也可以是据微博信息综合撰出的金融产品交易资讯。这样的文章曾在《福布斯》等著名出版机构网站发表。虽然可能没有专业评论员写得生动，但却能将最新资讯快速传给受众。通过把iPhone手机用户在GameChanger应用程序中输入的比赛数据搜集起来，Narrative Science就能写出一篇体育报道。2011年，该软件写出了少年棒球联盟的新闻报道约40万则，2012年达到150万则。
　　Narrative写作新闻的基本模式是：首先，通过搜索引擎收集数据；接着，根据报道题材选择报道风格模式，按照资深记者组成的元作者团队提供的词汇来组成句子。元作者团队负责创建多种报道题材的模板，Narrative技术工程师与之密切合作，使计算机具备从不同“角度”识别相应数据的能力。在克里斯蒂安·哈蒙德（Kristian Hammond）这位Narrative联合创始人兼首席技术官看来，未来电脑生成的新闻可能会占到媒体新闻的90%，并且，这样的新闻未来5年内还可能获得普利策新闻奖。这一案例表明，过去被“人”垄断的新闻采写，开始受到机器的“挑战”。
　　目前，尽管电脑采写新闻仅限于某些特定领域，但金融、证券、体育等诸多产业中的经济新闻，都关乎大量波动性很强的数据，并且新数据还源源不断。而且，这类领域的新闻写作已有若干成型的固定模式，很容易建起相应的写作模板。因此，人力写作经济新闻被机器部分取代，完全可行。而且，未来一个主要的发展趋势业已明朗，那就是大数据技术与社会化媒体相契合，这是未来经济新闻生产的一种重要方式，这将成为经济类媒体人工新闻写作的重要补充。
　　2.弱化了传统的媒体信息
　　从经济类媒体的产出品来看，经济类媒体的新闻和评论，最强调的是原创和深度，但其数量相当有限，极易在数量上被大数据时代的海量数据所淹没。一家经济类百年老报所能累积的文字及图片信息不过数十个GB，而大数据时代的网民能以极低的成本，瞬时产生以EB计的文字及音视频信息。因此，传统经济类媒体如何生产、搜集大量而有影响力的数据，是应对大数据时代无可回避的挑战。
　　3.解构了传统的业务流程与盈利模式
　　从经济类媒体具体的采编流程来看，传统的业务流程和生产链条完全被大数据所解构。首先，就经济新闻线索与选题发现的角度而言，大数据时代的经济记者和编辑发现重要的经济新闻，更多地需要借助媒体自身或合作机构的数据库。经济新闻的发现，甚至可能直接由“机器”来完成。而专业的财经媒体人需要做的，只是在计算机提供线索的基础上，进行更深层次的深入采访和经济数据的再度挖掘。其次，从经济信息的采集、新闻要素发现的角度来看，体育、金融、证券及未来物联网技术广泛运用的行业等，这些具有连续数据形成能力的行业或领域，将实现信息采集的自动化，专业财经媒体人的任务，就得从收集事实更多地转向解释原因和分析影响。再次，从新闻作品的角度来看，机器撰写的经济新闻将在常态的新闻报道中占据较大的比重，而重大题材的报道，媒体人仍将扮演主要角色，特别是图片、音视频类经济报道，媒体人的角色短期内难以被机器所替代。最后，从经济新闻编辑的角度来看，经济类媒体将会利用类似谷歌新闻、百度新闻的搜索技术和计算机算法，进行日常经济新闻稿件的筛选与整合，这种全新的新闻编辑自动整合模式，将被受众逐步接受和习惯。
　　从经济类媒体从业者的角度来看，记者编辑面临着如何适应大数据的时代需要，面对技术和能力不足的挑战。他们不仅要求熟练使用文字、图像，还要熟悉大数据技术，懂得如何根据需要收集、整合、挖掘和分析数据。
　　从经济类媒体的盈利模式来看，传统媒体长期形成的“从优质内容（经济新闻、财经评论等），到获得受众及广告客户良好的口碑，到经济信息的广覆盖（发行量、收视率、收听率、点击率表现突出），再到可观的广告收入”的盈利模式，在大数据时代向数字化转型的过程中正面临着难以持续的产业困境。
　　三、大数据时代经济新闻生产方式的
　　创新与重构
　　面临大数据的巨大冲击和前所未有的压力，同时伴随着人们对于大数据巨大价值的认同，经济类传统媒体、网络媒体、社交媒体等逐渐意识到大数据所带来的巨大变革，开始探索着向大数据时代迈进，经济新闻的生产在观念和操作层面上，都出现了较大程度的变革与创新。
　　1.重塑了经济新闻的质量评价标准
　　由于缺乏参照系，在传统媒体垄断经济新闻业的时代，受众很难对经济报道的客观性、全面性、深刻性作出评估，因此相应的要求也较低。现在，社会化媒体已是一个重要的参照物。社会化媒体在报道的反应速度、内容的丰富程度等方面甚至超过了专业经济媒体。此外，在大数据技术面前，无论是反映全局性经济事实还是趋势性的变化规律，传统经济媒体现有报道方式与报道成果的缺陷都易于暴露和评估。因此，大数据技术是检验专业经济媒体质量好坏的另一个参照系。
　　过去，平面纸质经济类媒体依靠传统的纸质平台，很难用客观数据对经济新闻报道的质量（单篇报道的受欢迎度）进行评估，但若借助大数据时代的网络媒体、社交媒体平台，通过挖掘、分析这些平台所转载的原创经济新闻的点击率、转发率等数据，便可予以有效把握。目前，国内大量主流媒体都开通了“微博”。借此平台，传统经济媒体采编人员可据“微博”评论量及转发率轻松判断一条经济新闻的好坏，并据此调整新闻采编的角度与方向。可见，大数据技术既是参照物，又可成为专业媒体可靠的方法与工具，凭借这一技术，专业媒体的经济报道水准和新闻质量将得到有效的提升。
　　2.促进了经济新闻生产的跨界合作与全媒体化
　　在此技术的促进下，经济新闻不同传播介质之间出现了融合与互渗。经济类纸媒作为一种以文字为载体的传播媒介，有着深度化、便于保存和长久流传的特性，便于对相关数据进行分析，实现价值的二次挖掘。但纸媒如若希望自己的数据能被大量快捷地分析和利用，必须首先完成由传统编辑平台向电子平台的转变，使之能够利用电子平台的大数据分析功能对新闻事件进行分析和预测，因为大数据本身就是建立在云计算等大存储量的基础之上的。由于大数据关注的只是事物与事物之间的相关性，而非其因果关系，它根据的是已获得的客观数据，而非主观判断，因此，大数据是一种基于相关分析法的预测方式。利用这种预测功能，可有效把握受众兴趣，分析市场走向。同时，它优于一般市场调查样本分析的特点是，其样本量极其巨大，因此数据的误差较小，更加客观真实，由此得出的受众偏好数据也更为可信。纸质经济类媒体如能与网络平台合作，便可准确获取这些信息。网络媒体虽有获取海量数据的优势，但信源的不可靠也将严重阻滞其发展。而纸质经济媒体，信源和数据的可靠性却较高。因此，二者跨界合作，才可扬长避短。
　　大数据时代的经济类媒体受冲击最大的应该是电视，因为网络视频的迅猛发展正严重挤占电视媒体的市场空间。因此，谋求与网络媒体合作势在必行。当前，“多屏融合”的合作方式已在某些电视台试水，在此模式下，电视机、计算机、手机不同的平台可以跨界合作及视频资源共享。对于经济类网络媒体而言，其最大的发展瓶颈在于缺乏原创内容。随着人们版权保护和信息源维权意识的提高，大数据及其经济效益被人们所认可，零费用转载、转播传统媒体内容的网络媒体，必然遭遇内容匮乏及成本高启的困境。因此，为了避免内容和数据枯竭，它们必须和传统媒体联手。
　　3.推动预测性新闻和深度报道的增加
　　过去，传统经济媒体的报道选题源于正在或新近发生的经济事实，如今社会化媒体凭借其优势已在此领域对传统经济媒体构成了强力冲击。传统经济媒体只有利用大数据技术，扬长避短，把主要精力放在对经济发展趋势的预测上，才能在公民新闻难以企及的高度上，实现自身价值的重塑。因此，深度经济报道仍将是传统主流经济媒体追寻的重要目标，但与传统调查性报道不同的是，未来越来越多的深度报道是建立在大型数据挖掘与分析基础之上的深度经济揭示与解析，是西方学者所说的数据新闻（Data Journalism）或“数据驱动的新闻”（Data-Driven Journalism）。因此，传统经济媒体必须建起数据挖掘与分析的长效机制，数据分析师、数据挖掘师类应成为常设岗位，与专业公司或机构的合作也应常态化。数据分析人员除了分析解读数据，更应承担新闻策划的职责，为经济报道提出选题方向，为数据采集和处理设计方案。这对长期习惯文字或图像思维的传统新闻人和习惯数据思维的技术人，都将是一个全新的挑战。目前，国内外一些媒体已经尝试开设以问卷调查为基础的类似“精确新闻”这样的数据新闻栏目，但大数据相关技术的应用，也将使其面临挑战，它们必须大步升级。
　　4.重构了传统经济新闻的采编方式
　　当大数据业已成为经济新闻生产核心资源时，与其相关的统计、分析及挖掘技术，亦便成为经济新闻生产的重要抓手和支持工具。因此，在经济类媒体发展的过程中要充分发挥大数据的优势，必须突出技术在新闻生产中的地位。美国Narrative公司机器生成报道的做法有必要借鉴，人机合作的新闻采编方式，必将极大地变革传统经济新闻的采编方式。
　　人机合作采编新闻，可在专业的数据采集平台录入音频及图片数据，而后经后台完成数据抓取和新闻编撰工作。其操作模式是：记者在采访中录下所需音频数据，并在数据末端输入特殊符号，而后经专业数据抓取平台获取有关数据予以分析，再由计算机后台按特定模版撰写报道，经记者确认后即可提交。这种采编方式如能付诸实用，必将大大提高经济类媒体的发稿速度。
　　5.提升数据呈现、分析及解读能力
　　大数据技术使得数据成为经济新闻报道的重要资源，但经济新闻报道并非数据的简单堆砌，而是对信息要有更加清晰的呈现、更加深层的分析和更加准确的解读。目前，国内外一些专业经济媒体，已开始让信息图表（Infographic）扮演重要角色。将数字型、文本型信息进行形象化、可视化的处理，是这种信息图表的主要功能。其主要作用体现为再现数据、呈现关系、表达要点、图解进程、描述情状、整合内容、传达意见、分析解读等。这种图表的广为运用，使得经济媒体进入了全新的读图时代。对于经济类媒体人而言，这种信息的可视化加工，是一种全新的能力，而要全面提升此种素质，绝非一日之功。因此，对于经济新闻教育界而言，大数据为我们提出了诸多新的课题和人才培养的新要求。
　　（作者单位：中央财经大学新闻传播系）
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