大数据新闻对传媒行业的颠覆与重塑
大数据在传媒业的运用
大数据在传媒业的运用近年来，随着科技的发展，大数据已经逐渐成为了各个行业发展的重要驱动力之一。
传媒行业作为信息传播的重要领域，其运用大数据也逐渐成为了行业的必备。
接下来，本文将从大数据对传媒行业的影响以及大数据在传媒行业的运用等方面进行探究和分析。
一、大数据对传媒行业的影响1.优化内容制作传媒行业的核心就是内容制作，而大数据的应用可以帮助传媒行业更好地优化内容制作。
通过大数据的分析，传媒机构可以了解用户的兴趣爱好和需求，以此来确定内容制作方向，提升内容质量。
例如，在新闻报道中，传媒机构可以利用大数据分析用户在社交媒体上关注的热点话题，以此为基础进行新闻报道的撰写，从而吸引更多的受众。
2.提升精准投放在传媒行业中，精准投放的重要性不言而喻。
借助于大数据的分析，传媒机构可以对用户的消费习惯、购买行为、兴趣爱好等多维度数据进行分析，从而更准确地进行广告投放。
这不仅可以降低广告投放的成本，还可以帮助广告主更好地进行品牌宣传。
3.提升用户互动度大数据的应用可以帮助传媒机构更好地了解用户的需求和反馈。
通过对用户数据的分析，传媒机构可以为用户提供更为个性化的服务和内容，从而提升用户的互动度。
例如，在影视行业中，传媒机构可以根据用户的点播历史和喜好推荐相关影视作品，从而引导用户互动、分享。
二、大数据在传媒行业的运用1.新闻报道中的大数据分析新闻报道是传媒行业中最重要的领域之一。
传媒机构可以通过大数据分析工具挖掘用户在社交媒体上的热点话题，以此确定新闻报道的切入点和重点。
例如，在某个事件爆发后，传媒机构可以利用大数据分析相关话题的传播趋势和受众反应，从而更好地进行新闻报道的撰写和发布。
2.用户画像的建立传媒机构可以通过对用户数据的采集和分析，建立用户画像，进而了解用户的兴趣爱好、消费习惯等多维度信息。
这可以帮助传媒机构更好地为用户提供个性化的服务和内容，从而提升用户的满意度和互动度。
3.精准广告投放传媒机构可以通过大数据分析用户的消费习惯、购买行为、兴趣爱好等信息，从而实现更精准的广告投放。
人工智能和大数据对传媒行业的影响与应对
人工智能和大数据对传媒行业的影响与应对随着人工智能和大数据技术的发展，传媒行业正在发生革命性的变化。
人工智能和大数据不仅可以提升传媒行业的效率和品质，还能够开拓新的业务领域，为传媒行业带来无限可能。
一、人工智能的应用人工智能在传媒行业的应用主要体现在信息处理、内容创作和人机互动等方面。
1. 信息处理传媒行业是信息处理的中心领域之一，而人工智能技术可以帮助传媒行业更快更准确地处理信息。
例如，人工智能可以通过大数据分析和机器学习技术，自动抓取新闻资讯、整理数据、挖掘新的信息等。
2. 内容创作人工智能技术可以辅助传媒行业进行内容创作。
自然语言处理技术可以将大量数据转化为可读可理解的语言，为新闻编辑和小编提供更精细化的素材和内容。
人工智能还能够进行图像识别、视频分析，辅助合成和后期处理等。
3. 人机互动人工智能技术能够为传媒行业带来更高效、更便捷的人机互动。
聊天机器人、语音交互等技术可以提供更为自然语言的互动模式，增强用户体验。
另外，通过机器学习和数据分析，传媒行业可以深入了解用户的偏好和需求，为其提供更为精准的服务。
二、大数据的应用大数据在传媒行业中的应用主要在信息处理、内容策划和营销推广等方面。
1. 信息处理与人工智能类似，大数据技术可以帮助传媒行业更为精准地处理信息。
通过大规模的数据收集和分析，传媒行业可以快速有效地了解新闻事件和社会趋势，以及读者的反应和意见。
同时，大数据还可以为传媒行业提供更为准确的预测和预警。
2. 内容策划大数据技术可以为传媒行业提供更为精细化的内容策划。
通过大数据分析，传媒行业可以了解读者的兴趣和需求，为其提供更为个性化的内容。
此外，大数据还能够进行文本挖掘、趋势预测、目标定位等技术，提供更为有效的信息分析。
3. 营销推广大数据技术能够为传媒行业提供更有针对性的营销推广。
通过大数据分析，传媒行业可以了解读者的兴趣爱好、消费习惯和行为路径，为其提供更为个性化的广告和推广策略。
浅谈大数据时代下的新闻传播学
浅谈大数据时代下的新闻传播学大数据时代的到来，深刻地改变了人们的生活方式和社会运行方式，也对新闻传播学产生了深远的影响。
在这个时代，新闻传播学需要面对越来越复杂的信息传播环境，更需要借助大数据技术来提高传播效率和精准度。
本文将从大数据时代对新闻传播学的影响、大数据在新闻传播中的应用以及面临的挑战等方面进行探讨，以期为新闻传播学的发展提供一些新的思考和方向。
一、大数据时代对新闻传播学的影响1. 信息爆炸随着互联网的普及和移动设备的普及，人们获取信息的途径越来越多样化，这导致了信息的爆炸式增长。
大数据时代的信息传播不再局限于传统的媒体渠道，各类社交网络、应用软件也成为了信息传播的重要平台。
这种信息的快速传播，让新闻传播的速度也大大提升，新闻传播学需要研究信息如何在这个爆炸式增长的环境中传播，以及传播的规律和特点。
2. 用户行为分析在大数据时代，人们的行为和偏好可以被数字化和可视化，这意味着新闻传播学可以更深入地了解受众的需求和兴趣。
通过对用户行为数据的分析，可以精确地了解受众的关注点，从而为新闻传播提供更加精准的定位和策略。
这也要求新闻传播学家要学习数据分析技术，以更好地应对大数据时代的传播需求。
3. 内容个性化由于大数据技术可以对用户行为数据进行深度分析，可以通过个性化推荐算法，为用户提供更有针对性的内容。
这也意味着传统的媒体模式可能会被颠覆，用户不再需要被动地接受统一的信息，而是可以根据自己的兴趣和需求获取定制化的信息。
这对新闻传播学来说也是一个挑战，需要重新思考内容制作和传播的方式。
二、大数据在新闻传播中的应用1. 舆情分析大数据技术可以帮助新闻媒体分析舆情，了解社会热点事件的发展趋势和受众情绪，帮助新闻传播机构更好地把握社会动态，制定相应的传播策略。
通过对舆情数据的分析，可以更准确地预测社会事件的发展走向，以及受众的态度和行为，从而提高新闻传播的精准度和效果。
2. 用户行为分析大数据技术可以帮助新闻传播机构更好地了解受众的需求和兴趣，通过分析用户行为数据，可以发掘用户的阅读习惯、偏好和需求，从而有针对性地制定内容策略和传播策略，提高内容的精准度和吸引力。
大数据时代对新闻传播领域的影响探究
大数据时代对新闻传播领域的影响探究随着科技的不断发展，大数据已经成为了当今信息时代的重要组成部分。
大数据的兴起不仅在商业领域引起了巨大的变革，同时也深刻地影响着新闻传播领域。
大数据技术的应用给新闻传播带来了前所未有的挑战和机遇。
本文将探究大数据时代对新闻传播领域的影响，并分析其带来的变革。
一、大数据对新闻采编的影响在大数据时代，新闻传播机构可以通过大数据技术对新闻事件的发生和传播进行更加精准的分析，从而更好地把握新闻报道的重点和热点。
通过数据挖掘和分析，新闻机构可以实现对用户兴趣和需求的理解，从而精准地为用户提供个性化的新闻信息。
以往的新闻采编往往是依靠记者的直觉和经验，而在大数据时代，新闻报道更加科学化和客观化，能够更好地满足用户的需求。
随着社交媒体、移动互联网的普及，用户获取新闻信息的渠道变得更加多样化和便捷化。
大数据技术使新闻机构能够更好地把握用户在不同平台上的行为和偏好，从而更好地进行内容传播和推广。
通过大数据分析，新闻机构能够更加精准地把握用户的浏览习惯和兴趣爱好，实现内容的个性化推送，提高传播效率和覆盖率。
四、大数据对新闻传播行业的变革在大数据时代，新闻传播行业也面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据技术的应用使得新闻传播更加数字化和智能化，提高了新闻报道的效率和质量。
大数据技术也催生了一批新型的媒体机构和传播模式，使得新闻传播行业呈现出更加多样化和个性化的发展趋势。
随着大数据技术的不断发展和应用，新闻传播行业也将迎来更加广阔的发展空间。
未来，随着人工智能、区块链等新兴技术的应用，新闻传播行业将进一步实现数字化、智能化和个性化发展，为用户提供更加丰富、多样的新闻信息。
新闻传播机构也需要加强数据安全和隐私保护，保障用户的信息权益，推动新闻传播行业健康、可持续发展。
大数据时代对新闻传播领域的影响是多方面的，不仅改变了新闻采编、传播渠道和内容生产的方式，也带来了新闻传播行业的深刻变革。
随着大数据技术的不断发展，新闻传播行业也将迎来更加广阔的发展空间和发展机遇。
数字化时代下的新闻传媒业态与变革
数字化时代下的新闻传媒业态与变革随着信息技术的快速发展，数字化时代给传统的新闻传媒业带来了巨大的冲击与变革。
新闻传媒业态的数字化转型，不仅改变了信息生产、传播和消费的方式，也反映出新闻媒体的角色定位、商业模式和内容呈现方式的深刻变化。
本文将探讨数字化时代下的新闻传媒业态变革带来的挑战和机遇，并分析可能的发展趋势。
一、数字化时代下的新闻传媒业态的挑战1. 门槛降低带来的竞争加剧数字化技术的普及使得信息的获取和传播更加便捷与高效，降低了新闻传媒业的进入门槛。
相比传统媒体，网络平台提供了更多新闻信息来源，并能够以更快的速度传播，这给传统媒体带来了前所未有的竞争压力。
2. 内容质量与可信度的下滑数字化时代下，大量信息泛滥和信息来源的不确定性给新闻传媒业质量和可信度带来了挑战。
社交媒体的普及使得谣言和虚假信息更容易传播，这对于新闻传媒业的公信力产生了负面影响。
3. 广告模式的转型随着数字化时代的到来，传统的广告模式面临着严峻的挑战，广告主开始更加倾向于线上广告投放，导致传统媒体广告收入的下降。
新闻传媒业需要适应新的广告模式，寻找新的商业模式。
二、数字化时代下的新闻传媒业态的变革1. 大数据驱动的新闻生产和传播数字化时代下，新闻传媒从传统的信息搜集方式转变为依靠大数据分析进行信息挖掘和生产。
通过分析用户行为和兴趣，新闻媒体可以为用户提供更加个性化的新闻服务，并且实时调整内容以适应读者需求。
2. 多媒体内容的呈现传统媒体依靠纸质和电视等单一方式进行新闻内容的传播。
而在数字化时代，新闻传媒业利用多媒体技术创造了更加多样化和互动性的内容呈现形式，如图文并茂、视频、音频等多媒体形式，从而提高了用户体验和吸引力。
3. 新闻媒体平台的创新数字化时代，新闻媒体平台的创新成为了行业变革的关键。
新闻传媒公司积极开展跨界合作，与互联网企业、移动通信运营商等合作，扩展业务领域，拓展用户群体。
三、数字化时代下新闻传媒业的发展趋势1. 移动端的新闻平台随着移动设备的普及，越来越多的用户倾向于通过移动设备获取新闻信息。
大数据引发传媒业的大变革
大数据引发传媒业的大变革2002年，有一部上映的科幻片——《少数派报告》，讲述的是在2054年的美国，谋杀已经消失，犯罪可以被预知。
有三个具有感知未来超能力的人——先知，可以在事前得到犯罪的信息，经过司法部的预防犯罪小组破译犯罪证据之后，罪犯在实施犯罪之前就会得到惩罚。
而这一切似乎将要变为现实，只不过电影中用的是超能力，而今运用大数据。
2009年，在甲型H1N1流感爆发的前几周，谷歌通过观察人们在网上的搜索记录就提前预测了流感的传播。
谷歌保存了多年来所有的搜索记录，每天收到来自全球超过30亿条的搜索指令，通过分析这些庞大的数据资源，而得出了这个结论。
世界著名咨询机构麦肯锡公司于2011年5月发布了《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告，掀开了大数据研究的序幕。
作为从经济和商业维度诠释大数据发展潜力的第一份专题研究成果，该报告系统阐述了大数据概念，详细列举了大数据的核心技术，深入分析了大数据在不同行业的应用，明确提出了政府和企业决策者应对大数据发展的策略。
一、大数据简介麦肯锡认为，“大数据”是指其大小超出了典型数据库软件的采集、储存、管理和分析等能力的数据集。
该定义有两方面内涵：一是符合大数据标准的数据集大小是变化的，会随着时间推移、技术进步而增长;二是不同部门符合大数据标准的数据集大小会存在差别。
目前，大数据的一般范围是从几个TB到数个PB。
大数据(big data)，究竟这个数据有多大。
很多人试图测量出一个确切的数字。
南加利福尼亚大学的马丁?希尔伯特(Martin Hilbert)试图得出人类所创造的、存储和传播的一切信息的确切数目。
据他估算，2007年，人类大约存储了超过300艾字节的数据[1]。
他预测，到2013年，世界上存储的数据能达到约1.2泽字节。
这意味着：如果把这些数据全部记在书中，可以覆盖整个美国52次，如果将其存储在只读光盘上，这些光盘可以堆成五堆，每一堆都可以延伸到月球[2]。
大数据应用 对传播和媒体行业的改变
大数据应用对传播和媒体行业的改变大数据应用对传播和媒体行业的改变随着科技的进步和互联网的普及，大数据应用在各行各业中引起了巨大的变革，传播和媒体行业也不例外。
大数据应用在传统的媒体业务中发挥着重要的作用，带来了诸多的机遇和挑战。
本文将探讨大数据应用对传播和媒体行业的改变与影响。
一、内容策划与推送的精确性提升大数据应用通过深度挖掘用户的行为数据、偏好和需求，为传播和媒体行业提供了更为精确和个性化的内容策划和推送。
传统的媒体渠道，如电视、广播和报纸，无法实现针对个体用户的差异化服务，只能以广播式的方式进行内容传输。
而大数据应用的出现，通过分析用户的浏览记录、点赞、评论等数据，能够更好地了解用户的兴趣和需求，根据个人喜好，量身定制推送内容。
这对于提高用户体验、锁定用户粘性以及提升传播和媒体行业的竞争力起到了重要作用。
二、精准广告投放的增加传播和媒体行业广告投放一直是主要收入来源之一，但是传统的广告模式往往无法有效地将广告投放给目标受众，效果有限。
而通过大数据应用，传播和媒体行业可以更加准确地识别目标受众群体，为广告主提供更为精准的广告投放方案。
大数据可以通过分析用户的人口统计学特征、兴趣爱好和消费行为等数据，挖掘出潜在客户群体并进行精准的广告投放。
这不仅提高了广告的点击率和转化率，还降低了广告主的成本，提升了传播和媒体行业的广告变现能力。
三、数据运营与决策的优化传播和媒体行业管理众多的内容和用户数据，如何高效地进行数据运营和决策一直是一个难题。
大数据应用为传播和媒体行业提供了强大的数据分析和挖掘能力，帮助企业更好地理解用户行为和市场趋势，从而进行更合理的决策。
通过对海量的数据进行挖掘与分析，媒体公司可以及时了解用户的偏好和需求，做出精准的节目调整和内容优化。
同时，利用大数据技术，可以实现对媒体传播效果的监测与评估，为企业提供科学依据，提高资源配置的效率和精确性。
四、新兴媒体的崛起与传统媒体的挑战随着大数据应用的不断推广，新兴媒体平台得到了迅速的发展，对传统媒体构成了严重的竞争压力。
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。
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大数据新闻对传媒行业的颠覆与重塑
1、大数据新闻有哪些应用形式？
2、大数据新闻的价值在何处？
3、大数据新闻存在哪些缺陷？
4、大数据时代传媒业有哪些转型之路？
一、大数据新闻有哪些应用形式？
1、新闻内容采集
（1）选题价值的精准判断
传统的新闻选题主要是头脑风暴和任务分派的结果，而将大数据引入选题
决策环节则使其更为客观、更有效率，真正让用户参与到新闻生产流程中。
以腾讯《事实说》为例，制作团队基于腾讯新闻调查入口，同时自制多个
H5社交产品，通过了解用户近期的关注点，来针对性地选择议题、策划内
容。大数据在发现选题、判断舆论趋势以及发现用户感兴趣的内容上，往往
比有经验的编辑更为有效和精准。
（2）信息来源的多样化
传统媒体时代，新闻信息主要靠记者采访、调查获得，而大数据时代，新闻
信息的采集者已经从专业记者向普通人转变，甚至从人向机器转变。
①众包：专业记者向普通人的转变
众包服务使得新闻来源从专业记者向普通人发生了转变，过去由记者调查
收集分析信息的任务被转移到用户身上，而记者完成的是内容的再聚合，
在这一过程中，新闻生产中的传播者和接收者的角色都被重构。
比如在调查国会议员开销时，由于文件数量众多，多达45万个，但时间有
限，于是卫报决定向读者开放项目，让读者帮忙翻看资料，寻找数据中的异
常，来发现有报道价值的故事。
当记者面临大量的文件、统计数字或者报告需要核查时，采用众包的方式就
成为了一个非常明智的选择，它可以高效地帮助调查记者完成任务、降低成
本、节约时间。但目前这种资料搜集与信息核实的众包服务在新闻领域还没
有被频繁地应用，同时，众包的公众平台与媒体之间还难以真正理解彼此的
需要和责任边界，因而合作并不像想象的来得那么容易。
②传感器与无人机：人向机器的转变
主要在于生产或收集数据，提供了大量的数据来源。记者可以利用实时数
据制作实时更新的动态图表，或者基于数据做预测性分析。
此外，传感器还开辟了许多过去由于数据不易获得而难以报道的领域。当然
它也有一些弊端，比如数据的质量可能会受到很多方面的影响，设备质量不
过关、缺乏统一标准或者被人为篡改等。
无人机
可以看作传感器的一种，是对人们视觉感官的延伸。无人机携带摄
像机从高空传回影像数据，记者将这些数据应用到新闻报道中。其他的传感
器更多的是数据上的直接回传，而无人机则提供更为直观的影像。
（3）信息可信度的验证
在新闻领域，目前此类应用主要有两种：一种是工具式的，比如谷歌搜索；
另一种则是专题和节目式的，定期推出专题确认近期内重要的或影响较大
的信息的真伪，以及指导记者进行识别谣言。
① 核查工具
一系列帮助人们核查图片真实性的工具应运而生。比如，记者们可以通过
图片反向搜索引擎
功能将图片与数据库进行比对，来核查其以前是否在网
上出现过。
② 核查专题(节目)
如哥伦比亚大学数字新闻中心开发的数字信源核实平台Emergement，该平
台将自己定义为实时的谣言粉碎机，除了关注政治领域外，还针对热门的
事件进行核查，找出所有能搜集到的来源和最原始的出处，并列出在各来源
中被分享的次数，最终打上True(真)、False(假)、Unverified(未核实)的
标签。
2、新闻内容制作
（1）自动化写作：机器人新闻
机器人新闻是指通过计算机程序将一些数据融入结构化的语言，从而生成新
闻报道或者个性化的文章。目前其主要应用领域是财经和体育两大类，因为
机器人新闻写作的方式主要是先创造好模板，然后通过计算机程序获取数
据后将其填入相关空格里。财经和体育等方面的信息比较程式化，自然成
为机器人新闻率先介入的领域。
但在目前条件下，机器人新闻写作依然有极大的局限性：新闻模板痕迹比
较严重，且语法生硬；人类丰富的情感，程式化的机器人难以习得和模拟；
最重要的一点，机器人新闻难以写出深度内容，想要挖掘数据背后更深刻的
关系，除了数据作为基础，还需要人工深入的采访调查。
（2）可视化呈现：数据新闻
大数据背景下的数据新闻中，数据成为新闻的本体，过去以文字为中心的
新闻叙事方式被改变。数据的可视化已逐渐成为目前数据新闻报道中不可
或缺的重要环节。
社交媒体
是数据的富矿，因而相继出现了很多专门针对各类社交媒体的数
据进行分析的网站和工具。
可视化
为我们提供了直观的数据分析结果，便于理解和想象复杂的数据结
构，不同的数据结构适用于不同的可视化表达方式。
（3）沉浸式体验：虚拟现实和增强现实
VR(虚拟现实)技术的使用主要在深度报道、突发报道和媒介事件三个方面。
如美国纽约时报2015年推出了手机应用NYTVR，并为订阅者邮寄发放了超
过100万个谷歌纸盒式VR眼镜。
目前国内，在深圳滑坡事故发生之后，新华社联合全景视频制作公司，乐视
联合财新传媒的VR团队在第一时间奔赴救援现场，录制了救援工作的全景
视频。
3、新闻内容分发
新闻内容的分发本质在于“信息与人”的匹配。用户时间有限，除了自己感
兴趣的话题，要在海量信息中甄别有用或潜在感兴趣的内容很难，因而用户
主动获取的信息只能是非常小的一部分。而移动互联网的发展使得推送越来
越便利，大数据算法使得推送的内容越来越精准。总体而言，目前的新闻内
容分发产品根据算法的使用程度呈梯度分布：一是依赖于与内容生产方合
作或者编辑选择；二是人工与算法相结合的推荐方式；三是几乎完全依据
算法推荐。
二、大数据新闻的价值在何处？
1、唤醒：重构沉寂的历史数据
大数据新闻报道最重要的数据来源就是那些来自政府、专业机构、社交媒体
网站的公开数据。这些数据犹如沉睡的宝藏。因此挖掘出公共数据、原始数
据之间的关联，或者只是简单地进行历时性的梳理，就可以让这些尘封的数
据焕发出新的生命力。
2、关联：连接当下的事实主体
大数据新闻的另一个功能在于透过纷繁复杂的数据，挖掘数据之间的关联性，
通过事实找到当下主体的内在联系。
3、预测：把握未来的信息走向
未来的大数据新闻报道，将会更加侧重于数据驱动型深度报道和
区域预测
性新闻
，利用大数据来预测事物的未来发展动向，满足受众的新闻期待。
4、“悦读”：展现信息可视化之美
能够更精准地监测环境，最大程度上消除社会的不安定感以及提供更丰富
更新鲜的社会知识，满足受众的求知欲望。最重要的是，以上这些内容都可
以通过提供更有趣的形式来呈现，同时不失严肃，这就是数据可视化图表
给新闻报道带来愉悦的阅读体验。
三、大数据新闻存在哪些缺陷？
1.数据的合法性
当企业使用用户在各个平台上的行为数据来为用户提供更具个性化的推送
时，用户所有的隐私都可能暴露无遗。在隐私权和个性化之间永远需要一
个平衡。要想达到平衡需要多方的努力：技术上，发展加密技术；道德上，
要求行业自律；法律法规上，在收集、存储和分析数据的软件中附上工程师
们编写隐私政策的要求，并且加强政府监管。
2.数据的代表性
除了冗余数据太多、价值密度低外，大数据样本的代表性也值得商榷。大样
本并不是全样本，甚至在绝大部分领域，它都不可能是全样本。来自于物
理世界的科学数据和来自于人类社会活动的行为与关系数据，二者的产生
和收集都存在很大的局限性，特别是社会生活中存在的“沉默的大多数”
会大大影响到相关数据的全面。在新闻生产过程中使用大数据时，需要对所
使用的数据保持审慎的态度，不能因为是大数据就笼统地认为它比传统的
随机抽样调查更具代表性。
3.数据会说谎
互联网本身就充斥着大量的虚假信息——虚假的个人信息、购买的粉丝、
雇人刷单的交易等等。另一种虚假则相对容易避免，它主要是源于对于数据
的处理、解读和呈现，对统计现象只看结果不重解释，很可能导致错误结论。
4.数据的解释性和预测性
大数据的解释力并不强，它只能说明相关关系，而无法表明因果关系。因此，
还需要通过人工调查、采访、分析等手段完成自身的逻辑链条，从相关推进
到因果。不仅如此，轻信大数据的预测也有一定的风险。这是个不确定的
世界，有许多决定性的影响因素都无法纳入模型之内，过分依赖大数据及
其预测模型是危险的。大数据依托的是已经存在的数据，是基于存量(过去)
的；但新闻是向前走的，是基于变量(未来)的。两者存在逻辑上的差异。
四、大数据时代传媒业有哪些转型之路？
1、数据团队与部门融合：新闻编辑部的功能转变
像赫芬顿邮报那样，把新闻采编环节和市场推广环节结合起来，以用户的需
求作为媒体内容生产和机构改革的动力之一。简言之，就是要
把各部门融
合起来，让数据团队入驻新闻编辑部
。此处所指的数据团队，就是基于部
门融合、跨领域合作的数据新闻创作团队。
2、跨界合作与产业升级：大数据时代媒体机构的自我颠覆
除了促进编辑部与其他媒体内部部门的融合外，媒体还需要加强与社会化
媒体、移动互联网的合作，把不同行业、领域和终端的数据进行聚合，进
行关联分析和价值挖掘，通过媒体融合及跨界合作，加速产业升级。不仅可
以降低成本，而且可以通过合作碰撞出新的火花。
比如说“据说春运”就是央视与百度搜索合作制作的大数据新闻报道，央视
负责专题选定和新闻制作，百度负责数据采集和挖掘，这对双方都是利好的
事情，后来的“据说两会”“据说就业”等也证明了这种跨界合作的可持续
性和良好的合作前景。