大數據視角下的對外傳播

對外傳播自誕生之日起，便含有其內在的價值取向，所謂完全脫離價值觀的對外傳播是不存在的。但是，由於對外傳播需要深入別的文化圈，就必須考慮其價值觀是否為受眾所理解、接受，這將直接影響到傳播的質量和效果。作為典型的跨文化傳播活動，對外傳播過程中最大的障礙就是“文化折扣”。不同國家和地區受眾的文化背景差異，導致其在認同甚至是理解其他文化產品的程度上有所降低，對外傳播過程也會遇到同樣的問題。

而互聯網時代的對外傳播，可以說是挑戰和機遇並存。互聯網重構了時空，讓不同國家地區的人可以在互聯網這個開放的平台上接收信息並表達交流，過程中產生的信息就是UGC（User Generated Content）。將UGC加以收集、整理、分析，就得到了能提高對外傳播能力的大數據。佔有和應用數據在對外傳播中的重要性不言而喻，如何應用大數據於對外傳播也引發了廣泛的討論和探索。

利用大數據優化傳播元素

所謂大數據，就是多渠道數據的總和。我們可以對研究對象進行細化分類，分區域甚至是分平台進行研究，對信息內容、呈現方式、傳播語態甚至是發布時間等傳播元素進行細致的挖掘和分析，對傳播元素進行逐個優化，最終實現傳播效果的最大化。

其中，跨文化傳播的一個重要命題就是傳播過程的本土化。以往學者提出的經驗，大多是要雇佣當地的新聞採編人員，以實現內容呈現方式的本土化。然而對於當下的網絡環境而言，本土化不僅僅是語言表達習慣符合當地情況，還要與時俱進，巧妙使用當下的網絡熱詞。以我們本國為例，微博上同樣權威的主流媒體，更能熟練使用當下網絡熱詞（如：厲害了，freestyle等）的，更能贏得網友的關注及點贊。在對外傳播過程中，即使是當地人員，其網絡詞匯也不一定能保証與時俱進、貼近網民。此時我們可以利用大數據進行詞頻計算，得到被頻繁提及的網絡熱詞，在報道中加以使用。不僅可以解決內容的本土化問題，還能夠克服我們對外傳播過程中嚴肅的官方腔調對受眾造成逆反心理。

利用大數據進行多維度的受眾分析

新媒體環境下，受眾的媒體接觸習慣發生改變，傳統的調查方法依賴於受眾的自我回憶，導致採集到的數據誤差較大，而大數據能准確記錄受眾對於新媒體的接觸習慣，為多維度受眾分析提供更准確的數據。

對外傳播所面臨的一個重要問題就是受眾的異質性，因此把握其認知心理在傳播過程中尤為重要。互聯網時代，傳統意義上的廣泛傳播已經捉襟見肘，而針對受眾進行精細化分類的傳播才能保障大眾傳播的有效進行。為了應對這種趨勢，媒體需要通過數據來描繪自己的受眾畫像，從而找准自己的定位。同時還需要了解到受眾所關切的問題，以受眾利益為導向，否則我們的傳播都是“答非所問”，無法和受眾達成真正意義上的交流。

多維度的受眾分析，首先要了解到不同受眾的媒體接觸習慣，以便在傳播渠道的選擇上更能迎合受眾。其次是對受眾所感興趣內容的量化分析，把握其心理需求。同時還要關注其傳播行為，比如不同受眾會轉發什麼樣的內容，熱議什麼樣的話題等等。在了解到受眾的渠道偏好和信息需求之后，就可以對自身的傳播行為做出適當調整，以實現傳播效果最大化。

此外，根據互聯網准確記錄的傳播行為信息，我們可以探查到傳播關系網絡，識別出關注中國問題、觀點得到大家普遍認同的意見領袖，以便發揮多元主體在對外傳播中的協同作用。

利用大數據把握媒體議程設置

通過對自然語言處理和數據挖掘分析，在海量信息中提取出高頻出現的關鍵詞，如人物、機構、主題、國家（地區）、城市等，進而感知國外媒體對中國的興趣點所在，並反思我們是否忽視外國受眾的關注點，我們的對外傳播才能做到有的放矢。

此外，我們還可以根據議題來進行相應的數據庫建立與大數據分析。基於我們以往的研究經驗，一些頗受關注的議題，如“中國威脅論”、環保、人權、民主、經濟等往往被歪曲報道，以致公眾產生負面認知。基於此前提，我們可以把境外的社交媒體，新聞網站等各種數據庫合並后，再精確關鍵詞進行分類和數據挖掘，把握話題方向，進行議程設置。比如2008年3月14日，西藏發生打砸搶燒的嚴重暴力事件，就有外國媒體對此進行歪曲報道，當時是由網民進行駁斥，澄清事實。同樣的事件放在當下，我們通過大數據對各類議題的分析，發現某一議題熱度明顯上升，再查看相關內容中的高頻重復詞匯，就能知道具體是何事件對何議題產生了何種影響。從而在第一時間進行議程設置，澄清事實並進行危機公關。