地方电视台数据新闻的发展困境与对策研究

张收鹏

2017年07月31日16:24  来源:今传媒
 

摘 要:在大数据时代,“数据即信息”已成为共识。通过大数据分析,生产可视化、具有交互性的数据新闻,成为衡量媒体新闻专业能力的重要指标。由于覆盖先天不足,人财物投入匮乏,国内地方电视台在数据新闻实践中力不从心,投入度、参与度和出产的成果都比较少。本文对国内地方电视台在数据新闻实践中存在的问题进行分析,并尝试提出发展的对策,以期对我国电视媒体数据新闻发展能有所贡献。

关键词:大数据;数据新闻;地方电视台;困境

一、大数据给广电机构带来机遇和挑战

大数据早已在金融、军事、工业等领域得到充分运用,对行业发展起到预测、预警、指引等作用。换句话说,大数据将其精准、客观、科学的价值转化为一种生产要素,渗透到传统行业的各个环节中去,从而带来多层的(甚至是本质上的)变革。对于亟需创新、求变的传统广电行业而言,大数据的积累与挖掘应该说正当其时[1]。

(一) 大数据给视听内容制播带来的机遇

大数据使广电行业的传统价值链发生逆转,从以传播者为中心转变为以用户为中心,节目生产与传播、广告营销、版权采购等都依赖可信度更高的用户行为数据。因此,广电行业应从战略高度来认识用户,通过海量数据分析,来更好满足用户需求,来构建广电新的发展模式与运营思维。

在视听内容生产领域,一个经典的案例是美国在线视频运营商Netflix公司通过对其注册用户的上亿次评分、搜索等行为数据,按照用户的意愿来找剧本、找导演、找演员进行生产,陆续产出了《纸牌屋》《超感八人组》等叫好又叫座的美剧。这种用数据计算取代感性直觉的做法,给广电行业的影视剧生产带来重要启示。反观国内,视听内容的生产严重依赖个别明星,对明星效应的倚重虽然也是粉丝大数据的应用体现,但这种使用层面显然较低,对明星的押宝也常常出现滑铁卢事故,这种局面亟待广电行业通过真正的大数据应用予以改观。

(二) 大数据给电视新闻生产带来的挑战

数据新闻是指通过计算机算法和统计,对与新闻主题相关的海量的数据进行分析、处理后,通过计算机可视化技术手段展现出来的一种新的新闻报道方式。与传统的新闻报道方式不同,数据新闻这种新的报道方式依赖的是对海量数据的统计、分析与挖掘,从数据变化和关联中发现新闻线索,能够大大深化新闻的广度和深度,提升新闻报道的价值[2]。

然而,数据新闻的报道和呈现,需要数据挖掘与分析方面的专业人才,需要具备互联网产品生产与思维能力的人才,也需要具备良好设计能力和可视化素养的人才,传统广电组织在这三方面的人才储备均有所欠缺,导致体现专业化和创新能力的数据新闻报道在国内电视新闻中并不多见。值得重视的是,数据新闻一定是下一阶段电视媒体在新闻报道层面进行创新和升级的发力点。

(三) 国内电视媒体数据新闻实践

当前,广电媒体在数据新闻方面的探索,最具代表性的就属央视了。2014年春节,中央电视台创新推出数据新闻专题报道——“据说春运”,这一专题报道利用百度的基于地理位置信息的海量数据,完成了一张《中国人的迁徙地图》(如图1所示),由春运大军身上携带的两亿多部智能手机上定位数据,通过计算机分析处理后画出来的,清晰展现出春运期间国内迁徙的重点区域和热门的迁徙线路。该专题报道是中央电视台在数据新闻领域的首次尝试,获得了广泛好评[3]。

图1 央视《新闻联播》之“据说春运——大数据展现大迁徙”

2015年国庆期间,由中央电视台采用大数据及可视化技术制作的《数说命运共同体》特别报道(如图2所示),节目以“一带一路”沿线国家海量的数据资料、视野宏大的电视呈现、虚实结合的场景变化为呈现形式,在大数据及可视化技术运用等方面创造了中国新闻专题报道的多个“第一”,开创了中国电视媒体运用大数据技术实现重大主题宣传报道的先河。

图2 央视一带一路特别报道《数说命运共同体》,2015年10月3日播出

中央电视台在国内电视界具有不容忽视的风向标作用,不少地方电视台紧随其后进行数据新闻的实践和尝试。据不完全统计,目前国内已有十多家地方省级电视台推出数据新闻专题报道。如江苏卫视的《大数据看迁徙》《大数据说消费》,浙江卫视的《大数据看春运》《大数据看出行》,湖北卫视的《湖北大数据》。这些地方电视台多围绕“春运”“两会”以及“五一”等节假日和社会热点事件,用动画、3D视效、虚拟互动等富媒体表现形式进行数据新闻报道。

2016年5月16日,广东电视台在全国率先推出全国首档大数据电视新闻栏目《新闻大数据》(如图3所示)。栏目定位用数据说话,用数据观察新常态,用数据解析新政策,用数据引领新生活。栏目围绕宏观经济数据CPI、PPI、行业数据如房价走势、气象变化等,对海量权威数据进行分析研判,以数据新闻的形式发布出来,为政府施政、企业生产、大众生活,提供决策参考依据。

图3 广东电视台《新闻大数据》栏目

(责编:马潇(实习)、宋心蕊)

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