传统媒体的大数据
大数据对媒体传媒行业的影响与改进
大数据对媒体传媒行业的影响与改进随着科技的发展和互联网的普及，大数据在各行各业中都发挥着重要的作用，媒体传媒行业也不例外。
本文将详细探讨大数据如何影响和改进媒体传媒行业，并介绍一些相关的案例。
一、大数据对媒体传媒行业的影响大数据技术为媒体传媒行业带来了许多积极的影响。
首先，大数据技术可以帮助媒体机构更好地了解受众。
传统媒体依靠传统的市调和观察方法来了解受众的需求，而大数据技术可以通过分析大规模的数据来深入挖掘受众的喜好、需求和习惯。
媒体机构可以根据这些数据来制定更加精准的内容策略，提供更符合受众需求的新闻和娱乐产品。
其次，大数据技术使媒体机构能够更加高效地运营。
传统的媒体工作流程繁琐，需要进行大量的人工操作和文件处理，而大数据技术可以帮助媒体机构实现自动化和智能化的运营管理。
例如，通过大数据分析，媒体机构可以实现新闻稿件的自动化生产和发布，提高工作效率和信息传播速度。
此外，大数据技术还可以帮助媒体机构实现数据驱动的营销和广告投放，提升广告收益和盈利能力。
最后，大数据技术为媒体机构提供了更多的商业机会。
随着互联网和移动互联网的普及，媒体传媒行业面临着严峻的商业挑战。
通过大数据分析，媒体机构可以挖掘用户行为和消费数据，为广告主提供更精准的广告投放和推荐服务，实现精准营销和个性化广告。
同时，媒体机构还可以利用大数据分析来开发新的商业模式和产品，如基于用户行为数据的定制化新闻服务、数据分析和咨询服务等。
二、大数据对媒体传媒行业的改进在大数据的驱动下，媒体传媒行业正在发生着深刻的变革。
首先，传统媒体正在加速转型为数字化媒体。
传统媒体主要依靠纸质媒介来传播信息，而大数据技术的发展促使媒体机构将内容、服务和营销转移到了互联网和移动互联网平台上。
数十家传统媒体已经推出了自己的新媒体平台，通过推送、直播、社交媒体等手段实现了内容的全媒体传播和传播渠道的多元化。
其次，大数据改进了媒体机构的内容生产和分发方式。
传统媒体需要花费大量的人力和物力来制作和发布内容，而大数据技术可以帮助媒体机构实现内容的个性化和定制化。
传统媒体的数字化转型
传统媒体的数字化转型随着科技的迅猛发展，数字化已成为当今社会的主要趋势。
在这个数字化时代，传统媒体面临着前所未有的挑战和机遇。
为了适应新的市场需求，传统媒体必须进行数字化转型。
本文将探讨传统媒体数字化转型的原因、挑战以及转型的策略。
一、数字化转型的原因1.1 变革市场需求数字化时代的到来，改变了人们获取和传播信息的方式。
互联网的兴起使得信息的传播变得更加自由和迅捷，这让传统媒体面临着观众流失和广告收入减少的风险。
因此，传统媒体必须进行数字化转型，以满足观众日益多样化的需求。
1.2 增强竞争力面对互联网媒体的崛起，传统媒体需克服其数字化优势带来的竞争压力。
通过数字化转型，传统媒体可以提高内容的互动性和个性化，增强用户粘性，从而提升竞争力。
1.3 拓宽收入渠道数字化转型不仅使传统媒体能够通过互联网平台触及更广阔的受众，还可以提供新的收入渠道，如移动应用程序、网络直播以及电商等。
这些新兴渠道对传统媒体的收入增长起到积极的推动作用。
二、数字化转型面临的挑战2.1 技术问题数字化转型需要传统媒体具备相关的数字技术能力。
然而，许多传统媒体在这方面的积累较少，技术基础较为薄弱。
在数字化转型过程中，传统媒体需要投入大量的人力、物力以及财力，在技术层面进行全面的改造和升级。
2.2 内容挑战数字化时代观众的需求更加多样化和个性化，这对传统媒体提出了极高的要求。
传统媒体要根据受众喜好，提供具有多样性和互动性的内容，以吸引观众的注意力。
这需要传统媒体进行创新，推出更具吸引力的内容形式。
2.3 人员培养数字化媒体对传统媒体的从业人员提出了新的要求。
传统媒体需要加大人员培训力度，提高从业人员的数字素养和互联网思维。
同时，传统媒体还需要招聘一批具备科技背景的人才，以推动数字化转型。
三、传统媒体数字化转型的策略3.1 创建数字化团队传统媒体应该成立专门的数字化团队，由技术人员、编辑人员和市场营销人员组成。
数字化团队负责推动传统媒体的数字化转型，整合技术、内容和商业运营，实现传统媒体的数字化升级。
传统媒体行业发展现状及未来发展
传统媒体行业发展现状及未来发展引言概述：传统媒体行业在过去几十年里向来扮演着重要的角色，但随着科技的进步和数字化时代的到来，传统媒体行业面临着巨大的挑战。
本文将从四个方面分析传统媒体行业的发展现状以及未来的发展趋势。
一、数字化转型1.1 媒体平台的多元化随着互联网的普及，传统媒体行业开始转向数字化平台。
传统媒体机构纷纷建立自己的网站、手机应用程序和社交媒体账号，以更好地吸引年轻受众和适应数字化时代的需求。
1.2 数据驱动的内容创作传统媒体行业开始利用大数据和人工智能技术来分析用户行为和兴趣，以提供更加个性化和精准的内容。
这种数据驱动的内容创作模式能够更好地满足用户的需求，提高用户黏性和转化率。
1.3 新媒体与传统媒体的融合传统媒体机构开始与新媒体平台合作，通过合作共赢的方式实现资源共享和优势互补。
传统媒体通过新媒体平台扩大传播渠道，新媒体平台则通过传统媒体的品牌影响力和专业报导提升自身形象。
二、内容创新与多元化2.1 多媒体形式的内容呈现传统媒体行业开始将文字、图片、音频和视频等多媒体形式相结合，以提供更加丰富多样的内容。
这种多媒体形式的内容呈现方式能够更好地吸引用户的注意力和提升用户体验。
2.2 用户参预和互动性的增强传统媒体行业通过引入用户评论、投票和互动等功能，增强用户参预感和互动性。
用户可以通过评论和互动来表达自己的观点和看法，与传统媒体进行更加积极的互动。
2.3 品牌内容的打造传统媒体机构通过打造独特的品牌内容，提升自身的竞争力和影响力。
品牌内容具有独特的风格和特点，能够吸引更多的用户和广告商，实现商业变现。
三、广告模式的创新3.1 原生广告的兴起原生广告是指将广告内容融入到媒体内容中，使其更加融洽和自然。
传统媒体行业开始采用原生广告的形式，以提高广告的点击率和转化率，同时减少用户对广告的抵触感。
3.2 数据驱动的广告投放传统媒体行业开始利用大数据和人工智能技术来分析用户行为和兴趣，以更加精准地投放广告。
互联网对传统媒体的影响和未来发展方向
互联网对传统媒体的影响和未来发展方向随着互联网的迅猛发展，传统媒体面临着巨大的挑战和机遇。
本文将探讨互联网对传统媒体的影响，并展望未来发展的方向。
一、影响1. 新闻传播速度加快：互联网的出现使得新闻的传播速度大大加快。
传统媒体在报道过程中需要经过编辑、印刷和分发等环节，而互联网媒体可以立即发布新闻，实时更新。
这使得读者可以第一时间获取到最新的新闻资讯。
2. 信息获取方式改变：互联网为人们提供了多种多样的获取信息的渠道，例如新闻网站、社交媒体和博客等。
传统媒体的读者逐渐转向互联网，通过搜索引擎、推荐算法等方式获取信息，使得传统媒体的发行和销售量受到一定影响。
3. 用户参与度增加：互联网媒体的一个重要特点是用户参与度高。
通过社交媒体，人们可以即时发表评论、分享观点，与媒体机构进行互动。
传统媒体需要更加关注读者的反馈和需求，提供更加个性化的内容。
4. 广告模式转变：传统媒体主要依靠广告收入维持运营。
互联网的兴起导致广告市场的模式发生了变化。
越来越多的广告主选择在互联网上投放广告，以获取更精准的受众群体。
传统媒体需要积极转变广告模式，寻找新的商业模式。
二、未来发展方向1. 多媒体融合：传统媒体可以利用互联网的优势，开展多媒体的融合报道。
通过图像、音频和视频等形式，为读者提供更加生动、丰富的信息。
同时，传统媒体也可以借助互联网的技术手段，提供更加专业、深入的报道。
2. 数据驱动报道：互联网时代，大数据正在成为一种重要的资源。
传统媒体可以利用大数据分析技术，深入了解读者需求和兴趣，进行精准报道。
通过数据驱动，传统媒体可以更好地满足读者的需求。
3. 与社交媒体的合作：社交媒体已经成为人们获取信息的重要渠道之一。
传统媒体可以与社交媒体平台合作，扩大影响力。
通过与社交媒体的结合，传统媒体可以更好地与读者互动，提供更有吸引力的内容。
4. 移动互联网的应用：移动互联网的普及使得人们随时随地都可以获取新闻信息。
传统媒体可以加大对移动互联网的应用推广，开发移动端的新闻客户端、移动网站等，提供更加便捷的新闻服务。
传统媒体的数字化转型挑战与策略
传统媒体的数字化转型挑战与策略在当今数字化时代，信息传播的方式和渠道发生了翻天覆地的变化，传统媒体面临着前所未有的挑战。
为了适应时代的发展，传统媒体纷纷踏上数字化转型之路。
然而，这一过程并非一帆风顺，充满了各种困难与挑战，同时也需要制定相应的策略来应对。
一、传统媒体数字化转型面临的挑战1、受众需求变化随着互联网和移动设备的普及，受众获取信息的习惯发生了巨大改变。
他们更倾向于个性化、即时性和互动性的内容。
传统媒体的线性传播方式和固定的节目安排难以满足这些需求，导致受众流失。
2、技术更新换代快数字化领域的技术发展日新月异，从大数据分析、人工智能到虚拟现实、增强现实等。
传统媒体在技术研发和应用方面往往滞后，难以跟上技术更新的步伐，影响了内容的创新和传播效果。
3、商业模式困境传统媒体的主要收入来源是广告，但在数字化环境中，广告市场竞争激烈，广告投放模式发生了变化。
数字广告的精准投放和效果评估对传统媒体的广告业务造成了冲击，导致收入下降。
同时，付费订阅等新的商业模式尚未成熟，盈利模式不清晰。
4、人才短缺数字化转型需要既懂媒体业务又掌握新技术的复合型人才。
传统媒体的从业人员在技术方面的知识和技能相对欠缺，而招聘和培养这类人才又面临着困难，制约了转型的进程。
5、平台竞争激烈社交媒体和新兴的数字平台凭借其强大的用户基础和算法推荐，占据了大量的用户时间和注意力。
传统媒体在与这些平台竞争时，往往处于劣势，流量和影响力受到挤压。
二、传统媒体数字化转型的策略1、以用户为中心，优化内容生产深入了解受众需求，利用大数据分析等手段实现精准定位，提供个性化的内容服务。
注重内容的质量和深度，打造独家、优质的原创内容，增强吸引力。
同时，增加互动元素，鼓励用户参与内容创作和分享，提高用户粘性。
2、加强技术投入与合作加大对新技术的研发和应用投入，建立自己的技术团队或与科技公司合作，引入先进的技术手段，提升内容制作和传播的效率与效果。
例如，利用人工智能进行内容推荐、自动化编辑，采用虚拟现实技术提供沉浸式的新闻体验。
传统媒体行业发展现状及未来发展
传统媒体行业发展现状及未来发展一、引言传统媒体行业是指传统的新闻媒体形式，如报纸、杂志、广播和电视等。
随着互联网的快速发展和新媒体的兴起，传统媒体面临着巨大的挑战和机遇。
本文将详细分析传统媒体行业的现状以及未来的发展趋势。
二、传统媒体行业的现状1.市场规模传统媒体行业在过去几十年向来是媒体行业的主导力量。
然而，随着互联网的普及和挪移设备的普及，传统媒体的市场份额逐渐下降。
尽管如此，传统媒体行业仍然具有庞大的市场规模。
2.广告收入传统媒体行业的主要收入来源是广告。
然而，随着互联网广告的崛起，传统媒体的广告收入也面临着压力。
许多广告主更倾向于在互联网上投放广告，因为互联网广告更具有精准投放和交互性的优势。
3.读者/观众数量传统媒体的读者和观众数量也在逐渐下降。
这主要是因为年轻一代更倾向于使用互联网和社交媒体获取信息和娱乐。
传统媒体需要与新媒体竞争，吸引更多的年轻用户。
4.内容创新为了应对竞争和满足读者/观众需求，传统媒体不断进行内容创新。
他们推出了更多的专题报导、深度报导和互动体验，以吸引读者/观众的注意力。
同时，一些传统媒体也开始与新媒体合作，共同推出创新的内容产品。
三、传统媒体行业的未来发展趋势1.数字化转型传统媒体行业需要进行数字化转型，将传统媒体与互联网相结合。
他们可以通过建立在线平台、推出挪移应用程序和开展社交媒体营销等方式，与读者/观众建立更密切的联系。
2.内容个性化传统媒体可以通过分析读者/观众的兴趣和喜好，提供个性化的内容推荐。
这可以通过大数据分析和人工智能技术实现。
个性化的内容推荐可以提高用户粘性和参预度。
3.多媒体融合传统媒体可以与新媒体进行融合，推出多媒体内容产品。
他们可以通过视频、音频和图象等多种形式，提供更丰富、多样化的内容，满足用户多样化的需求。
4.社交媒体营销传统媒体可以利用社交媒体平台进行营销和宣传。
他们可以与读者/观众互动，了解用户需求，并及时调整内容和服务。
社交媒体营销可以提高用户参预度和品牌影响力。
大数据对媒体行业的影响与应用
大数据对媒体行业的影响与应用随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据逐渐成为媒体行业的热门话题。
大数据以其巨大的规模和复杂的结构，为媒体行业带来了诸多机遇和挑战。
本文将探讨大数据对媒体行业的影响以及其应用。
一、大数据在媒体行业的影响1. 数据收集与分析能力的提升大数据技术的应用使得媒体行业能够更加高效地收集和分析海量的数据信息。
传统媒体在收集信息时，往往需要耗费大量的时间和人力，而大数据技术的引入可以通过自动化和智能化的方式，实时获取大量的数据信息。
同时，通过对这些数据进行深度分析，媒体可以更好地了解受众的需求和反馈，为其提供更加精准的内容。
2. 内容生产与推送的个性化大数据技术的使用使得媒体能够根据用户的喜好和习惯进行个性化内容生产与推送。
通过对用户数据的分析，媒体可以了解用户的兴趣爱好、点击行为等，从而精准地为用户定制内容。
这种个性化的服务不仅提升了用户体验，也增加了媒体的受众粘性和用户忠诚度。
3. 数据驱动的商业模式创新大数据的应用使媒体行业转变为以数据驱动的商业模式。
通过对用户数据和市场数据的深度分析，媒体可以更好地理解用户需求和市场趋势。
基于这些数据，媒体可以进行精准广告投放、产品定制等商业活动，从而实现增值服务和盈利增长。
二、大数据在媒体行业的应用1. 用户画像分析媒体可以通过大数据技术对用户数据进行分析，建立用户画像。
通过了解用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好等信息，媒体可以为不同用户群体提供量身定制的内容和广告，实现精准推送，提升用户体验。
2. 舆情监测与分析大数据的应用可以使媒体行业更好地了解社会舆论和用户反馈。
通过对社交媒体平台、论坛等海量数据的分析，媒体可以及时捕捉到热点事件和话题，并根据舆情的变化做出及时反应，提供准确的报道和解读。
3. 数据驱动的新闻编辑通过大数据技术的应用，媒体可以更加智能化地进行新闻编辑。
例如，通过自然语言处理技术对海量的新闻资讯进行挖掘和筛选，为编辑提供有价值的信息。
纽约时报传统媒体的数字化转型(案例)
纽约时报传统媒体的数字化转型（案例）纽约时报是一家享有盛誉的传统媒体，成立于1851年，长期以来以优质的新闻报道和深入的分析而闻名于世。
然而，随着数字化时代的到来，传统媒体面临着巨大的挑战，包括读者习惯的改变、广告收入的下降以及新兴数字媒体的竞争。
为了适应这一变化，纽约时报积极探索数字化转型的道路，并取得了一系列令人瞩目的成果。
一、多平台布局纽约时报意识到，数字化时代已经改变了新闻传播的方式，读者渠道的多样化已经成为必然趋势。
因此，为了更好地满足不同读者群体的需求，纽约时报积极布局多平台，包括网页、移动应用和社交媒体等。
通过在不同平台上提供内容，纽约时报扩大了新闻的传播范围，增加了读者的覆盖面。
二、付费订阅模式面对广告收入的下降，纽约时报意识到仅仅依靠广告收入已经难以为继。
因此，他们推出了付费订阅模式，为读者提供高质量的新闻内容，并采取了差异化定价策略。
通过提供独家报道、专题深度报道等特色内容，纽约时报吸引了大量忠实的付费用户，为公司带来了稳定的收入来源。
三、数据驱动的新闻报道纽约时报积极探索数据驱动的新闻报道模式，通过大数据分析和数据可视化等方式，更好地呈现新闻事实和趋势。
数据驱动的新闻报道不仅提高了新闻稿件的价值，还吸引了更多读者的关注。
纽约时报成立了数据新闻团队，专门负责数据分析和可视化应用，通过精准的数据呈现，提高了新闻报道的可读性和说服力。
四、与社交媒体平台合作纽约时报与社交媒体平台开展合作，通过在社交媒体上发布内容和与用户互动，增加了新闻的传播和影响力。
纽约时报在Facebook、Twitter等社交媒体平台上拥有庞大的粉丝群体，这些粉丝不仅能够直接获取新闻内容，还可以分享、评论和参与讨论，使新闻更具社交化和互动性。
五、技术创新纽约时报积极推动技术创新，不断改进和更新自己的数字化产品和服务。
例如，他们开发了一款名为“纽约时报VR”的虚拟现实应用程序，通过虚拟现实技术，提供沉浸式的新闻体验，吸引了大量用户的关注和下载。
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从“公共媒体”到“公众媒体”传统媒体环境下，兼顾服务公众和商业盈利两方面的公共媒体是主流媒体。
新闻生产体现为一种自上而下的专业化大规模的信息生产模式。
在这一过程中，媒体记者通常居于信息传播的核心位置，新闻报道由具有专业经验的人员把关，体现出一种精英意识，受众对信息干预能力较弱。
进入大数据时代，这一情况发生了颠覆性变化。
公众不仅参与能力增强，而且通过对数据的理解使用，使其影响力进一步扩大，促成了公共媒体向公众媒体的转变。
大数据作为一种资源，同时也是一种工具，它不仅是对过去的回忆，以期望有利于对当下社会进行观照，更重要的是人们能够通过它对未来进行预测。
公众参与其中，人人皆为主角。
它体现出一种彻底的平等性——不仅是时间、空间上平等，更是一种社会意义上的平衡。
被动的受众变为主动的公众，在事件中发挥举足轻重的作用。
新闻事件的讲述不再是唯一版本，而呈现出多样性，通过不同节点信息的整合，提炼出不同主题，从不同角度提炼出故事本质。
这不仅仅是数据上网，更重要在于数据之间创建“关系”联接，一旦联接，计算机和人都可以通过媒介技术平台对数据进行探索：通过一个数据发现另一个数据。
“表哥事件”中，杨达才在不同场合所带表有哪些？这只是一个数据，然后我们还可以查出全国佩戴这一品牌手表的人数，以及地域分布、职业分布等，如此人们即可判断出“表哥事件”是否具
有广泛性还是个别现象，由此凸显出事件、人物的意义与价值。
这在以往的媒体报道中往往需要动用多个部门协同实现资源整合，而大数据背景下通过对共享数据的调用，打破了部门编辑之间的障碍，实现全流程的数据开放交流，实现了公共媒体向公众媒体的转型。
从培养“全能记者”到提倡“数据协作团体”新闻从业人员的需求和培养也发生了变化。
在传统媒介环境下，传媒业界强调核心技能的培养，分工明确，如文字记者、编排人员、校对人员等。
进入Web1.0或Web2.0时代，新媒体技术的发展促使传媒业开始青睐于“全能记者”的培养，从头武装到脚，为记者配备了各种“先进”的技术工具，单一记者个体担负着多种角色：既擅长摄像，也精通文字写作，还是视频非线编辑能手，运用多种手段为报纸、电台、网络等不同平台提供不同的新闻作品。
实践表明这种一厢情愿的设想不具有实际操作性，反而丢失了媒体记者原有的优势，尚无成功案例。
这都体现出孤军奋战的新闻理念，不能适应新媒体技术发展的需要。
进入大数据时代，记者不再是单一个体进行工作，业界更需要专门的“数据协作团体”来从事具体新闻工作。
事件的报道不是简单地将过程复原，或者以超链接的方式，将类似事件“连在”一起，而是基于语义网上的数据的含义和属性，将数据之间内在的关系“联在”一起，对公众而言，这意味着“可以从一片数据自由地跳跃到其他数据——数据冲浪。
这个跳转，依靠的不是人为
的链接，而是本质关系上的联接。
”①这就体现出“数据协作团体”的作用。
随着大数据时代的到来，数据库中各种相关数据通过“元数据”相互联结，计算机将根据元数据，自动为我们搜寻、检索和集成网上的信息，而不再需要搜索引擎。
“数据协作团体”正是指通过对这些数据的分析、评论和反馈，由网络实践驱动，并通过网络不断获得的，赋予数据意义的节点聚合②。
一些传媒开始有意朝这一方向发展，在新闻报道实践中改变以往的运作流程，关注具有独特性网络节点聚合。
数据协作团体成为报道的主力，这也引发了下一个发展趋向。
从“制度化新闻生产”到“众包数据挖掘”众包（Crowdsourcing）是指利用集体智慧来搜集与核实信息，报道故事，或者在新闻生产中做出选择③。
范·哈克等人认为公众的普遍参与，以UGC（用户生成内容）的方式进行事实查证、过滤，并通过解释和分析来创造意义。
在大数据时代“众包”不仅局限于此，从更深层面来看，它是基于云计算而形成的一种可以传送的服务，如同自来水或电一样，即开即用，基于特定的情境，实现从数据到信息再到知识的转变，发掘数据关系，通过整合，发现潜藏在数据表面之下的规律，并对未来进行预测。
这一过程既可以是人，也可以由计算机来完成。
它所体现的是数据相关性对新闻报道实践的深刻影响。
这不同于Web1.0或Web2.0时代通过“人肉搜索”的方式获得所需要的内容，更多层面上是一种基于
数据分析上的获取。
数据是对信息的记录，沉积于数据仓库中。
单一数据不能说明什么，当个体把这一数据通过挖掘，赋予某种社会情境中时，它就构成了有价值的信息，媒体不仅仅是信息的聚合，而是从数据出发，提炼出某一规律的时候，它就具有真理性知识，这仍然没有止步，当这一次挖掘形成的知识运用于我们的日常生活、工作中时，它可以作为预测未来的重要依据。
即通过众包数据挖掘，对事件报道涵盖了过去、当下和未来三种状况。
如H7N9禽流感的报道中，传统报道往往关注发现患者的地点、时间和人数，这是报道的重点，通过众包人肉搜索技术可以得到详细的数据。
大数据时代的报道还不仅于此，它会将以往所有爆发流感（包括禽流感、普通流感）的数据进行整合，描绘出流感爆发的地域特点、季节特征、人群分布等。
同时，也还会联结到超市醋、盐的销量变化数据，药店普通感冒药的销量变化数据等等，寻找出其可能存在的相关性。
醋、盐作为日常生活必需品，人们在得感冒后一般会自己买些感冒药治疗而不是去看医生，在禽流感来临之前这些都会出现消费变化，在对各地这一消费变化数据挖掘，使得报道具有了前瞻性。
大数据时代的新闻报道更倾向于通过众包数据挖掘，发现与事实相关的更多内容。
从重视“信息采集”到关注“数据筛选”在传统媒体环境下，信息相对属于稀缺资源，信息采集是新闻报道的重要环节，媒体常常投入大量的人力物力资源，进行信
息采集工作。
获取的信息中只有少部分被采用，其他的被删除，通常不会再有被利用的价值和可能。
而在信息社会，在大数据时代，信息的稀缺性体现在针对特定事件报道情境。
信息数量爆炸性增长，不仅规模巨大，而且来源也多种多样，涵盖了人们生活的方方面面，而且这些信息通过各种媒介平台不断被传播、聚合，时刻生成新的数据洪流。
对于媒体及媒体记者而言，专业水准的信息采集转向专业水准的数据筛选。
在大数据时代，不仅数据规模大，而且交叉复杂、全息可见。
对于媒体来讲，对信息进行筛选整合成为关键所在，即不仅呈现新闻，而且要为针对受众不同需要提供最有价值的报道，让人们能够设身处地了解这些新闻。
如在“青岛油管爆炸事件”的报道中，人们不再满足于知晓这一事件的原因或经过等，还要知道类似隐患存在于哪些地方。
这就涉及到了自来水管道、天然气管道、供热管道以及其他管道部门的相关数据的筛选，从不同部门那里获取各种信息，并从新闻涉及的数据筛选中提炼出关于事件的关键部分，通过对数据的筛选整合，形成具有针对性的信息链条，并进一步形成具有启示意义的规律性内容，便于以后的相关或类似事件的报道具有连续性和可查性。
媒体的重点是更大范围的数据筛选，这完全不同于以往的信息采集。
从“客观性报道”到“沉浸式新闻”客观性报道和沉浸式新闻体现出大数据时代媒体和记者根本性转型。
为追求信息准确，更好地理解周围环境
的变化，媒体和记者将对事件、人物的客观报道作为一种职业操守，以至于将客观主义视为是新闻专业主义的核心。
这种依赖于媒体记者的报道体现出了信息被媒体垄断，进而产生了将部分媒体、记者的观点视为普遍观点的统一化倾向，西方媒体甚至认为：“世上根本不存在事实，一切都只是诠释。
”④因此，作为媒体记者职业理想的客观性报道不可能避免受到自身价值观、利益等影响，通过自身的利益和偏见这层有色玻璃来观察事物。
塔奇曼、甘斯等人在其研究中考察了这种报道生产的过程，阐明新闻机构运用大量的组织计划和预先处理，通过机械流程来收集、整理并发布新闻与信息。
这种报道其实质是一种媒体记者等少数信息制作者与大多数信息接收者界限分明的传播模式。
对于媒体记者而言，面对着颠覆性巨大变革，从根本上改变了精英式的客观报道方式，
提供沉浸式新闻以适应人们对于信息个性化、多元化的需求，成为发展的主流倾向。
大数据背景下，信息的共享、交流互动已经不再是最迫切的需求，人们沉浸在无时无刻不在生成信息所汇聚成的数据洪流之中，对数据的分析整合才是最大的挑战，因而对人物、事件的描述
性因果呈现向可视化的数据转换成为关键。
总之，面对大数据时代，媒体记者不仅要升级自身的技术能力，还要促进自身的理念提升，增强“大数据”意识，把握“大数据”这个
关键词，才能更好地发展，实现媒体记者能力发展质的飞跃。
（作者单位分别是：江苏师范大学传媒与影视学院、山东济宁学院）
【注释】
①涂子沛：《大数据》，广西师范大学出版社，2013年
版，第286页。
②本文认为某一数据被利用于特定的情境，对事件、人
物的过去、当下和未来具有某种解释和预测功能，才是有价值
的，否则是无效的。
同一数据在此事件中是无效的，但可能在
其他事件中是有效的。
因此，数据的无效是相对的，有效是绝
对的。
③参见范·哈克，米歇尔·帕克斯，曼纽尔·卡斯特
《新闻业的未来：网络新闻》，《国际新闻界》2013年第1期。
④【美】迈克尔·舒德森：《发掘新闻——美国报业的
社会史》，陈昌凤、常江译，北京大学出版社，2009年版，第
124页。