沈浩：数据新闻正聚焦改变的能量

在3月14日中国人民大学的一次讲座中，主讲人是中国传媒大学教授、数据挖掘研发中心主任、调查统计研究所所长、中国市场研究行业协会会长沈浩，他分享了《大数据时代的数据挖掘与可视化传播》这一命题的精彩内容。数据新闻，又叫数据驱动新闻，是基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式，目前我们对于数据新闻的研究仍然处于探索阶段，为此小编特意对沈浩教授进行了一次专访，从他的耐心解答中，我们可以看到大数据时代，新闻界更多的改变正蓄势待发。

R＝RUC新闻坊

S＝沈浩（中国传媒大学教授、数据挖掘研发中心主任、调查统计研究所所长、中国市场研究行业协会会长）

R：您在上次中国人民大学的讲座中提到，通过大数据的挖掘，人类行为的93%是可以预知的，那么这种可预知性会不会对新闻领域产生什么比较大的影响呢？

S：是有影响的。首先，在以前我们的新闻领域面对的是大众，很难具体到某一个实体的消费者或者受众上，但是进入到大数据时代以后，“人类”就可以指名道姓，曾经IBM做过一个研究，说如果可以获得你的200条微博或者Twitter，那么就可以知道这个人的性格，等等，这是一方面。

可预知性对新闻领域的影响来自于比如个性化推荐，通过社交媒体或经过媒体融合之后，新闻工作者可以直接触达受众。第二个就是我们过去的大众传播现在落地了人际传播，所以我们能够感知到我们传播的效果，比如在微博上我们可以感知到受众在社会上的影响，那么从研究的角度来讲呢，就意味着可以在社会这个层面上去研究原子论，通过个体的行为特征来感知他。新闻媒体现在已经发展到了多对多这样的传播模式了，大数据的挖掘显然对新闻媒体以后的影响是巨大的。

R：“您在讲座中提到了计算机新闻，它又叫自动化新闻，它跟传统的新闻创作方式不同，是基于后台数据的挖掘和分析进行新闻创作，而且可以针对不同的受众产生不同版本的新闻，那么这是否说明新闻的定制化程度将会大大提高？”

S：“关于这个问题，首先我们要考虑的是，计算机新闻是否能够替代我们传统的新闻生产方式，这个显然在某些领域已经出现，第一个就是在我们的地震预报，或者是财经类新闻、体育赛事等等，也就是先写好新闻的大体框架，只不过随着数据的增加可以把新闻发出去，我认为这是机器人或者计算机写作的第一个阶段。

第二个阶段就是，机器可以通过大量的策划，包括对文本、语言等等进行分析，然后自动加工成为一份完整的新闻报道，这比刚才所说的填表式的新闻更加先进，它已经具有了组织语言的能力。

第三个阶段才是我最想说的，就是计算机可以基于你的个性、你的偏好写出适合“你”的新闻报道题材，突出你更加关心的新闻要素。机器人写作跟个性化推送不一样，机器人写作指的是内容的生成，而不是推送目标受众的问题。计算机可以成为专家，但是计算机很难成为杂家，很难涵盖所有的领域。”

R：“您提到在大数据时代，大数据挖掘出来的很多是不能靠直觉发现的东西，甚至有时候违背人的直觉，这是它与以往传统的调查性报告比较大的差别吗？这是否说明，在大数据时代我们更有可能出独家新闻，新闻的时新性也会有所提高？”

S：“这个问题很多人不好理解，实际上我们之所以说大数据挖掘会变成新闻，是因为我们挖掘出来的东西很多是事先不知道的，如果说不知道而且挖出来的东西往往新奇有趣，这时候它就具有了新闻的时新性。

相比于以往的调查报告，在过去，做一个时政研究，一个调查报告，你可能很长时间才能出报告，而且可能做出来的结果也是你事先就想好的，相比之下这些东西都不具有新鲜性，而数据挖掘最大的特点就是挖出来你事先不知道的东西，比如说女性爱看韩剧这样的信息，是不用我们去挖掘的。

我们每个人的知识有限，而数据发现的知识是你所不知道的。独家新闻在传统的新闻视角上，是具有特殊意义的，数据新闻的报道自然也是有特殊的意义的，数据新闻目前来说还是一个比较新鲜的事物，我们很难说新闻媒体是不是为了独家去采用大数据挖掘。”

R：数据新闻其本身就是深度报道吗？如果说是，那么它与我们传统的深度报道有没有什么比较大的不同呢？

S：深度报道是新闻报道的一种主要形式，过去的深度报道指的是我们的记者深入追查、实地调查事件的发展，相对于传统的新闻消息，深度报道不是把一条消息播发出去，而是追踪事物发展的内在逻辑。

那么今天数据新闻它本身就具有从数据中深度发掘内在规律的模式，这种模式本身也是属于深度报道。另外，我们有可能不一定只是从数据，而是从大量的资料，比如大量的文本、语言中去寻找内在逻辑，这个也是非常重要的一个方面，基于大数据的挖掘能力、对繁杂数据的分析，包括多元数据、异元数据、异构数据的分析。

另一个方面，跟传统深度报道不同的是，我们的内容大多来自于互联网上、全球数据库中、还有从搜集到的数据中去深入地挖掘，一个事件，比如说天津大爆炸事件，可能有人去深入在现场持续报道、追究原因，也有人从大量的报纸去寻找线索，这些都是深度报道的形式。

R：“数据新闻的兴起是一种必然的趋势，那么随着定制化新闻的增加，会不会加深受众的“信息偏食”？比如说越来越关心自己感兴趣的信息，而相对忽略可能重要但自己不感兴趣的信息？”

S：“任何事物都是要一分为二地看的，就像我们说的，没有报道出来的新闻也是新闻，但是对于受众来讲，他的信息量可能过载，或者说在信息碎片化时代，用于有效的决策或者说对受众有用的信息又往往淹没在数据中，所以本身数据新闻就是在帮助受众去解读，但是不同的受众都具有其个性，而我们的个性化推荐随着技术的改进也会越来越好。

但是关于“信息偏食”这个问题很难说，换句话说有可能你也不知道你自己喜欢什么，想要什么样的信息。打个比方，你喜欢吃糖，家长就会给你吃很多糖，但你从没吃过辣，你自己也不知道辣的美味，等从此以后有个人带你吃辣的，你就开始喜欢辣，所以我们要具体情况具体分析。”

R：“在信息碎片化时代，人们更多地接触到新媒体，那么数据新闻的把关是不是显得尤其重要呢？”

S：“首先呢，在大数据时代，数据新闻的把关需要更加专业的机构或者更加专业的人士来进行，第二，在我们国内的数据新闻依然需要非常严格的把关，要有新闻敏感。

所以说作为把关人来说，在数据新闻领域依旧要坚守一个原则，包括我们坚守国内的话语权问题，这个把关也能够帮助我们更好地去理解数据背后的意涵，因为数据具有天生的说谎能力，我们不能盲目地去迷信数据，正是因为相信，所以它才会容易变成谎言。”

R：“数据新闻学其实是一门交叉学科，数据新闻的兴起也给传统的新闻工作者提出了挑战，您认为在这样的背景下，新闻工作者的哪些媒介素养是最有待提高的呢？”

S：“这个事情其实在国内外都有争论，特别是在国外其实很早就流行了。对于现在的记者要不要去学编程，我曾经写过一篇文章，叫做《谈媒体人的数据素养》，有人说未来的新闻是数据分析，当我们面对着这么大的信息，要帮助受众去挑选的时候，我们所说的数据素养，这个数据不光是我们看到的数据，还包括文本、图像、语音、视频等等的分析能力，因为现在一切都是数据，所以随着新媒体的融合以后，我们对记者在这些方面的要求应该说是越来越高。

现在的新闻记者很多人，一问就是文科出身，觉得只要掌握文笔就好了，但实际上现在的新闻人越来越多地被技术、工科人才代替，比如说《今日头条》如果有100个员工，99个都是在做计算的功夫。我们要求记者在未来增强这方面的能力，这是第一。

第二，如果记者的能力不增强，那么就需要有一个团队的合作能力，新闻团队既要有技术的工匠，也需要有数据挖掘的专家和会讲故事的新闻人，这是一个合作的过程。未来会不会有这样具备多种良好媒介素养的人把这些活儿都做了呢，我们期待有。

所以我们现在成立了数据新闻报道的实验班或者专业，其实在国外这类人才的培养并没有那么严格，国外的综合性人才比较多，国内由于文理科分科比较明显，这种转变还是需要时间。相比于学界，业界总是走在我们前面的，很多的电视台、新媒体都已经意识到这个问题，学界也要更多地向业界学习。”

R：在大数据时代，数据新闻的创作会不会更多地从微博、微信这样的连接强弱关系的社交媒体平台中去获取有意义的数据？如果会，用户的信息安全问题是不是更难处理？

S：关于新闻来源，在我们国家，稳定的新闻来源一般不会来自于社交媒体，比如说你提到的微信、微博。但是新闻的线索来自于社交媒体平台，这个却已经是不争的事实。比如我们大量的新闻线索来自于微信、微博的爆料或者热点，然后我们的记者再去深入地追踪，这是第一点。

第二方面，如果打破了传统的官办形态的话，那么我们许多人获取的信息都会主要来自己于微信、微博这样的社交媒体，特别是微博，它成为了一个信息的入口，目前来说，很多的舆情都来自于此，但是新闻不会直接来自于此。

对于用户的信息安全问题不好说，首先在信息时代，为了获得更好的服务，用户需要让渡一些个人隐私，这些个人隐私其实是非常个性化的东西，在这方面，有的人可能就希望直播了，有的人希望别人什么都不知道，所以对于我们来说制定这样的一个底线，比如企业和媒体要有社会责任，社会责任决定了保护用户隐私的底线，而这种底线又要靠技术实现。

所以大数据既是定义了什么是隐私，同时也是暴露隐私和保护隐私的重要手段。在这个背景下，每个消费者会更加注重个人隐私，也会有更好的技术手段去保护自己的个人隐私，这是一个不断博弈的过程。

数据新闻的涌现已经成为新闻传播领域的一个趋势，在大数据时代，进行数据新闻的尝试与探索已经成为新闻领域必须呼应的诉求，目前我国数据新闻的实践仍然处于较低的阶段，我们期待更加优质的数据新闻的出现。