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中国报业如何在网络数据时代中取胜?
2015-10-27 浏览次数:82 文本来源:网络

       

        数据再“大”无用武之地等于零,要搜集“慢数据” “活数据”

  互联网上每时每刻都在产生数据,人们生活中无所不在的各种设备,比如电脑、手机、智能电器、感应器等等,都能时刻留下人的行为痕迹,实时产生数据,这些呈几何级增加的数据沉淀在网上,成为大数据。这些大数据有多大用?

  2014年5月29日,百度董事长兼CEO李彦宏在第九届百度联盟峰会上预测了“未来5年有非常大的发展”的两大产业机会,这两大产业是 “BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)三者都不会涉足的领域”:1.新型企业级软件,解决企业从内部到外部链接的问题;2.挖掘新的有价值的“慢数据”,发掘 个性化的预测信息,为用户寻找真正有价值的新数据。

  李彦宏的分析有权威性、有说服力——在用户规模扩大、流量激增的情况下,目前互联网企业面临尴尬:搜集上来真正有价值的数据很少,无价值数据增 多,有价值数据积累并不比传统企业更有优势。“比如最近比较火的智能硬件,手环、眼镜,搜集很多的数据,但这些数据拿过来,总觉得用不上,没法分析。”为 此,他建议企业通过搜集“慢数据”来获取真正有价值的数据,找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。这一判断,对报业这样的传统企业来说既是一种安 慰,更是鼓舞。

  另一个与之印证的观点是,阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣最近有一篇长文分析说,大数据最重要的特征不在大小,而在死活。数据的死活决定一切,从数据的管理到数据的运用,数据必须能活起来,开始跑通迭代,才能产生持续价值。

  既然传统媒体与新兴媒体及很多大企业一样,对如何用好大数据基本站在同一起跑线上,对报业来说,如何利用自身优势和资源去发掘、应用好“慢数据”“活数据”,让大数据成为报业未来的一大新增长点,就成为迫切需要研究解决的重要课题。

  报业在大数据产业中的一席之地在哪儿?

  《大数据时代》的作者维克托•迈尔•舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”,他描述了大数据价值链的三大构成:第一种是基于数据本身的公司, 这些公司拥有大量数据或者可以收集到大量数据。第二种是基于技能的公司,它们通常掌握了专业技能,但并不一定拥有数据,往往是技术供应商、分析公司或者咨 询公司。第三种是基于思维的公司。

  在互联网上,任何主动收集庞大数据的行为,其成本都难以想象。因此,基于数据本身的第一种公司在价值链中处于最核心的位置,比如美国的谷歌、苹果、Facebook、亚马逊,中国的腾讯、阿里巴巴、百度。他们的优势是大数据聚合和模型构建,他们也想方设法把自己打造成基础设施和平台,使大数据在自己的平台上发挥出最大效用。

  比如, 2014年4月百度正式发布了大数据引擎,将核心大数据能力开放,向外界提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力,以更好地帮助传统行业挖掘数据价值,加快 传统行业转型升级。百度联盟将基于“开放云”“数据工厂”“百度大脑”三级开放平台,推进“人找信息”向“信息找人”的变革,为媒体、DSP、广告主、代 理商提供更简单、高效的推广及变现平台。

  而具有数据思维和数据技术的公司,在未来竞争中也处于有利地位,围绕着数据化变革,将衍生出新的商业模式。一是数据资产存储,二是数据资产定价,三是数据资产中介,四是数据资产管理,五是数据驱动的解决方案。

  从价值链和报业传统优势的角度分析,报业即使在采集、处理、储存、传播等各方面完全数字化后,即使数据量再大,与那些互联网入口企业相比、与真 正生成大数据的公司相比,那点数据还远远不够大,因此不可能去做基于数据本身的公司。比较理性、可行的选择是,传统报业对大数据的运用着力点应是数据资产 中介、数据资产管理、数据驱动的解决方案三大类。

  数据资产中介——这个应用领域对媒体来说并不陌生,比如彭博社、路透社和《朝日新闻》、日本经济新闻社等新闻机构,收集免费的数据制成数据库,通过数据的加工和组合、分析产生新的价值,再卖给有需求的企业、机构。这是一些大通讯社和财经专业媒体的强项。

  数据资产管理——听起来有点儿抽象,但其中可操作的内容对报业并不陌生。比如,网络上每天产生各种新闻、信息,特别是负面新闻、评论,无论对机 构、企业和个人而言都是正面或负面资产,既然是资产,如何管理就是一门生意。舆论监督本就是报业的核心功能之一,加之媒体对舆论危机公关比较擅长,由此延伸到数据资产的管理,角色跨度并不很大,不失为基于报业资源优势的一种务实选择。

  再看数据驱动的解决方案——对报业来说其应用领域相当广泛。未来,媒体在做好社会记录者与信息传播者外,更应定位成社会解读者和分析预测者,做好信息和数据的深度加工、深度解读和去伪存真的服务,而大数据无疑能成为报业进行全面深刻洞察的一大利器。 下面将具体分析。

       借优势和公信,做优质数据服务商

  数据驱动的解决方案至少可以覆盖三大方面:一是个性化定制、精准推送内容和广告;二是通过对大数据深加工,进行舆情、信息的分析、研判和预测;三是数据新闻制作。

  其一,量身打造个性化资讯内容,私人定制、精准推送内容、广告。

  传统报业是粗放型、广种薄收的传播,把所有的新闻信息向所有人传播,缺乏针对性、精确度。即便是网络媒体,也如腾讯网总编辑陈菊红所说,“目前 门户网站之间、网络媒体之间同质化非常严重。未来的媒体和门户网站应充分利用大数据和关系链,在为用户筛选、推荐最适合的内容,提供近乎量身打造的新闻资 讯的同时,使他们体验社交媒体的感受。”

  大数据时代,基于用户兴趣生产和传播将是重要趋势。根据用户上网的习惯、浏览的痕迹、参与的话题以及评论的内容,对其相当长时间的浏览数据进行 分析,便可获知其上网习惯、喜好等等,根据这些数据,在最合适的时间以最恰当的方式向用户推送其最感兴趣的新闻,更进一步就是定制新闻。“理论上每一个用 户都可以被画出一幅网络肖像,拥有一个属于自己的UID(user identification用户识别)号,个人的兴趣图谱一旦构建,就成为新闻生产的基础。而基于个人UID特征和兴趣图谱进行的新闻生产不仅目标明 确,让用户更有黏度,而且有利于整合新闻资源,甚至自动生成匹配,达到高效精准的效果。”②要做到这一点,就必须借助大数据技术和相关分析软件,建立可挖 掘、可分析的用户资源数据库,通过对数据的整合和分析,针对不同的用户需求,推出满足用户个性化和专业化需求的各类内容产品。

  不仅是新闻生产,在广告经营、活动营销等各个环节,都须借助大数据和云计算,以数据为核心优化内容、产品,进行市场分析、策划、投放、营销决 策、效果监测。利用数据技术帮助客户定位目标用户,并建立用户数据库,进行精准营销。这对传统报业粗放式的发展,无疑是一个颠覆性的重构。

  其二,信息深加工、趋势分析和舆情监测,应是传统报业的优势项目。

  全球复杂网络研究权威艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西曾指出:在大数据背景下,人类的很多行为都是可被预测的。但是,海量的数据沉淀在网上,没有精准而靠谱的分析和应用,就没有价值。

  以海量的政府信息为例,交通运输部网站2013年就发布信息12万余条,食品药品监管总局网站主动公开基础数据库43个,数据量166万条;国家统计局网站数据库包含统计指标3万多个、数据量600多万笔……如此海量的信息和数据中蕴含着多少更有价值的判断、趋势?谁去收集、整理、分析、挖掘这 些并提供给公众?受众期待媒体提供的,不单是“易碎品”新闻,而是范围更广的信息类产品。媒体不能满足于当政府信息的二传手,而要从数据库中深度发掘有用 信息,进行趋势分析。

  舆情研判显然是大数据时代报业可一展身手的另一个领域。媒体本来就是舆论工具。社交媒体大发展后,网上舆论环境越来越复杂,网络已经成为舆论主 战场。要全面、快速地掌握网上传播态势,可以借助云计算对散布于各类网站、论坛、微博、SNS社区、微信的所有内容的浏览量进行实时监测,深度挖掘传播内 容的变异和传播参与者的特性,即时监测、分析,提出应对预案或相关预测,供政府机构、企业甚至人个决策或应对时参考。

  运用大数据进行舆情监测、趋势分析,在媒体已有不少成功案例。比如,英国《卫报》对伦敦骚乱事件的报道,美国《纽约时报》关于美国大选的预测和报道。在中国,很多媒体也开始做舆情分析。比如,南京日报社新媒体中心就对2014年“南京小护士被打事件”这一热点事件的微博传播进行了舆情分析。

  2月25日凌晨,“南京小护士被打事件”发生后,网上围绕这一事件出现各种质疑和声音。《南京日报》法人微博@南京日报 针对“小护士被打事件”,分别在2月27日及3月5日发出打人现场的视频报道和后续处理报道。两条微博分别覆盖50111171人次及5198413人 次。其中,2月27日转发层级有七层,第一层转发有698人,直到第六层还有认证微博的转发,到第七层还保持有10人的转发,说明事件的吸引力非常强。在 转发本条微博的粉丝中,粉丝10000以上的达到69人,微博达人和认证用户转发量达到413人,官方及“大V”的转发是事件发酵的一大力量。3月5日 17点54分,@南京日报 发出了对“小护士被打事件”处理进展的通报,这条微博转发量达到了3614次,覆盖达到5198413人次,比第一条微博关注程度更高。仅@马伯庸 的转发就被再转发了1400次。在传播力上,无论是第一条还是第二条微博,“大V”和名人的转发让事件的传播速度相当之快,基本在24小时之内迅速热炒。

  这类还是最基本的分析,借助相关软件,分析和判断还可以深入到更深层次,并可提出应对热点的相应举措。而真正在复杂的舆论环境中用好大数据技术还要假以时日。应该说,这类大数据应用对传统媒体来说,是优势所在,是可以大有作为的领域。

  其三,数据新闻为未来新闻内容打开充满想像的空间。

  数据新闻,指的是对数据进行分析与过滤,从而创作出新闻报道的方式。是在上世纪60年代菲利浦•迈耶的《精确新闻》与《新精确新闻》的基础上发 展起来的。它可以解放新闻生产的思维方式,也创新了新闻的叙事形式,通过挖掘和展示数据背后的关联与模式,运用丰富的、互动性的可视化手段,帮助公众理解 正在发生的事件及其影响。数据新闻可以大大提高新闻报道的科学性和真实性,使媒体从支离破碎的信息和数据中发现规律和趋势,使新闻报道达到以往达不到的广 度、深度,获得对社会更深刻的洞察、解读与预见,使新闻更具有厚度、宽度。

  数据新闻制作正在全球媒体中进行程度不一的尝试,除了做得较早也很具代表性的英国《卫报》外,美国的《纽约时报》《华盛顿邮报》也都有很多尝 试。在中国,央视“晚间新闻”从2014年1月25日起正式推出大数据报道形态,从《“据”说春运》到《“据”说春节》《“据”说两会》等等,到3月15 日共播出23期,成为国内最早系统、持续地通过大数据技术改进电视新闻播出形态的栏目,受到广泛的关注,提高了收视率。

  为了鼓励数据新闻制作,由“全球编辑网络”和谷歌共同组织“数据新闻奖”于2012年5月31日首次颁出,共计51个国家286个参赛项目,最 终6件作品获奖。获奖作品分三大类:数据驱动的新闻调查;用数据可视化讲述新闻故事;数据驱动的新闻应用,包括移动设备和网页。第二届在2013年6月颁 出,8件新闻作品从300多个参赛作品中脱颖而出,获得了“数据新闻奖”。

   数据新闻网联合创始人马金馨认为,数据新闻制作包括了海量资料的收集和整理,以及后期编程的实现,包括社科研究方法、计算机数据处理、平面与交互设计、网络编程等多个领域,投入非常大。“就现阶段来看,公众的关注度并不高”“数据新闻很小众,但很重要。”

  数据新闻的制作仅仅才是开始,呈现出来的产品层次也参差不齐,比如英国《卫报》实际操作中使用最多的主要是数据地图、时间线和交互图表;我国一 些媒体的数据新闻探索还停留在数据的可视化操作上。随着技术的进一步发展和软硬件的升级,以及传统媒体与新媒体的全方位融合,生产、分析、解读数据,探索 一条为受众和用户提供分众化服务和体验的发展之路,应是报业立足未来的一项功课。

  眼下,我国已有报业集团布局大数据领域。浙报集团2013年开始投资数据分析项目,获取用户平台,将目光放在了未来社交网络的数据深度挖掘上。 今年4月,广州日报传媒股份有限公司(下称“粤传媒”)与甲骨文(中国)软件系统有限公司签定战略合作协议,粤传媒将与甲骨文进行数据共享与研究,有望在 软硬件方面提升大数据的捕获、组织、分析和决策能力,培育开放型的传媒大数据系统。并将与甲骨文公司展开多样化的数据库营销合作,建立有效的数据库体系, 实现数据库营销方面的收入拓展。