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用大數據挖掘常態新聞選題的新意

責任編輯:editor006

2014-07-25 16:02:32

摘自:今傳媒

大數據時代下傳統媒體在新聞業務上面臨新的挑戰和機遇,如何利用新技術實現報道形式和內容的創新是傳媒新聞媒體亟待解決的問題。春運這幾天里展現了中國人最深刻的親情:親人間的牽掛思念、生活的酸甜苦辣,都在每個人回家的路程上體現。

大數據時代下傳統媒體在新聞業務上面臨新的挑戰和機遇,如何利用新技術實現報道形式和內容的創新是傳媒新聞媒體亟待解決的問題。本文以央視綜合頻道《晚間新聞》欄目中推出“據說春運”專題報道為例,總結了該報道在運用大數據上的經驗,以期為同類媒體和報道提供借鑒和分析。

春運歷年來都是國內各大媒體在春節期間著力進行策劃報道的選題,縱觀2014年媒體在春節期間的報道表現,央視綜合頻道《晚間新聞》欄目中推出的“據說春運”專題報道受到了廣泛的關注和好評,這檔利用百度大數據以直觀圖像形式向觀眾展示全國春運遷徙情況的特別節目,在生成機制、內容選題和報道方式等方面都具有創新意義。

一、新聞生產實現臺網合作,大數據為報道創新提供了契機

《據說春運》主持人顧國寧曾在節目中說:“30多年來中國春運大軍從1億人次增長到36億人次,這36億人次在這么短的時間內是如何遷徙的,過去很難想象全國會是怎樣一番景象,但是通過大數據的收集、解析,并最終以可視化效果呈現在電視屏幕上,可以給每一個觀眾帶來最直觀的感受。”這檔專題報道從2014年1月25日開始,在《晚間新聞》中播出,每期的時間在3到4分鐘左右,其中的新聞報道內容采用了互聯網平臺上的資源,信息直接來源于百度,由百度地圖等相關產品提供的大數據。報道中引入百度地圖LBS定位大數據,在屏幕上直觀地向觀眾展示全國范圍內春運人潮流動情況,新穎的報道讓觀眾感嘆:“布滿了亮線的地圖,像煙花一樣綻放的遷徙軌跡,讓人一目了然人口遷徙的最新動態”[1]。這種報道方式使央視一改以往派出記者在全國各地車站蹲點報道春運的舊形式,以大數據真實反映中國春運期間現實的人口流動,使觀眾耳目一新。《據說春運》專題報道創新的基礎來自于中央電視臺與百度這個互聯網核心技術型公司的合作。

數據新聞是新聞媒體對大數據進行信息挖掘并以可視化的形式呈現的新聞,數據可以是數據新聞的來源,也可以是講述新聞故事的工具。由于自身在網絡技術上的限制以及編輯記者的專業限制,傳統媒體在數據新聞報道上面臨不少挑戰,哪怕是中央電視臺這種無論在硬件設施和人力資源都處于國內前列的媒體,在大數據的搜集和挖掘上并無優勢。

雖然,央視可以依托旗下索福瑞公司(CSM)做電視收視市場研究,但是,該公司的數據收集處理范圍局限在觀眾調查服務和收視行為研究上,要報道春運這種人類歷史上規模最大的、周期性的人類大遷徙,在短短幾天時間內就會涉及近30多億人次的人口流動,還需要借力更專業的互聯網平臺,所以百度所擁有的服務器集群、云計算等先進的數據處理技術,是這次“據說春運”專題報道生成的關鍵。

例如觀眾評價的反映最熱烈的“百度遷徙地圖”就完全來自于百度的數據搜集和呈現,該圖制作的原理是:百度地圖擁有過億裝機量和其他13個過億用戶數的App,百度地圖LBS開放平臺為數十萬款APP提供免費定位服務,日處理定位請求近35億次,百度地圖通過用戶手機操作獲取用戶經緯度,并上傳到百度地圖請求解析為地址信息[2],因此,觀眾看到的遷徙圖是由兩億多部智能手機畫出的一條條美麗的亮線。傳統媒體新聞報道的原則是“用事實說話”,在大數據時代,“用數據說話”既是傳統媒體新聞報道內容創新的契機,也是挑戰,只有與互聯網公司合作,掌握大數據分析和處理的核心技術,實現有效的跨界合作,才能發現更準確、全面的事實,增加報道可信性和權威性。

二、新聞選題接地氣,用大數據準確感知社會情緒

春運報道年年有,在選題上要創新,需要回歸到春運報道的本質,春運報道不僅要發布春運期間全國交通流動的信息,更要展現這些信息數據背后的文化價值。無論是以前春晚的《常回家看看》,還是2014年的《時間都去哪兒了》,這兩首因為春晚一炮走紅的歌曲,都是因為切中了中國人春節的情感重點——“回家”和“親情”。同樣的道理,春運新聞報道的選題重點,也是中國人文化傳統價值的核心體現。

春運這幾天里展現了中國人最深刻的親情:親人間的牽掛思念、生活的酸甜苦辣,都在每個人回家的路程上體現。從1月25日開始,春運哪天進入高峰,哪些城市和線路最熱門,圍繞春運都有哪些話題,春運路上有哪些動人的故事?《據說春運》的選題正是聚焦在承載著“回家”和“親情”的返鄉路,才使得數據和事實相得益彰。

此外,由于具有更大的樣本量,采用了百度數據平臺統計,這些科學量化的研究方法,也讓《據說春運》的報道視角更全面和完整,報道中發現了2014年春運中的規律和趨勢,聚焦了一些新鮮的春運現象。

例如,1月25日報道的“逆向遷徙?老人去孩子城市成熱點”,以前過年時北京、上海、廣州這些大城市幾乎都會成為“空城”,但2014年從成都到北京的路線熱度卻是一直排名靠前,數據說明更多的父母來到孩子工作的城市陪孩子過年。有些行業工作人員在春節期間也得工作,不能離開工作城市,這些孩子的父母為了和孩子團聚成了春運“逆向流動”的根本原因。

再例如,1月26日報道的“上海至滁州一度成為全國最熱門線路”,把滁州,德州、郴州等二三線城市成為全國熱門線路的前十名的信息傳遞給觀眾,這是以前大家很少關注的春運地區,報道還對為什么會形成這樣的現象做了解釋:這些城市的相同特點是開通了高鐵,距離北上廣等一線城市不到2個小時的路程,高鐵一方面促進了這些城市當地經濟的發展,另一方面也讓當地人到大城市工作更加方便,由于高鐵大大縮短了城市之間的距離,外出務工者選擇工作地時不用再遠離家鄉,而是就近選擇大城市就業,大城市與周邊城市的短途遷徙打工有望成為一個新趨勢。

還有1月28日報道的“春運神器排行”,根據百度指數提供的數據和春運相關的檢索詞當中,上升速度排名第一的就是“春運神器”,而淘寶指數顯示購買“春運神器”的消費者來自深圳、上海和北京這些大城市的最多,具體的神器有馬扎、睡眠寶、睡眠支架和鴕鳥枕等等,這些用在旅途上的“神器”真實體現了春運路程中人們的艱辛和堅定。類似這樣的報道內容都以數據為依托,展現了今年春運中最實時和鮮活的現象,并為觀眾解讀了數據背后的社會意義。

三、報道敘事延伸人情味,大數據背景下更要突顯對個體的尊重和關懷

數據新聞的內容來源于樣本量巨大的集群研究和調查,這種量化的研究方法雖然可以以全景式的視域觀照事實整體,但因為數據信息大,新聞生產過程中容易出現數據缺乏可理解性和生動性的問題,整體中的個性特征會被數據分析過程中的集群研究所取代,但是在新聞報道中,有血有肉的個體故事更能引起觀眾的心靈共鳴。春運報道涉及的人群量次往往多達數十億,報道中科技使用量高,制作絢爛的“遷徙圖”固然可以吸引受眾的目光,但最終打動他們心靈的是真實人物的經歷和他們的思想,春運報道要實現新聞價值的接近性,需要展現春運洪流中代表性的人物,要防止把數據新聞報道停留在簡單的數據描述上,要用細膩生動的新聞故事闡釋數據中隱含的人情味和深層次的社會問題。

《據說春運》報道很好地注意到這一點,每期報道中除了數據圖表新聞,還有很多深入春運旅途的人物故事,例如1月27日報道的在佛山打工的小王一家七口人,分別搭乘火車、汽車和摩托車,殊途同歸,就為回重慶老家同吃年夜飯。沒買到車票的網友“阿鈴”,舉著“一路向家”的牌子,歷經兩個晝夜,終于搭著順風車從廣州回到成都。這樣的故事代表了奔波在路上的人們的心聲:路再難,也擋不住游子回家的心。再如1月29日報道的“春節不回家的人”,報道借用了網絡媒體上的信息,呈現了因為各種原因不能回家的過年的特殊人群,網友用投影記錄下家人的合影,再把自己放進去,拍攝下一張特殊的全家福,每一位游子背后,都有正在思念他的親人,每張合影都讓人更加珍惜與親人團聚的時光。1月29日報道中有個選題是“打電話對父母說我愛你,看看他們有什么如何反應”,記者用鏡頭真實記錄了兒女打電話對父母說“我愛你”時父母的反應,中國人向來不善于對親人直接表達感情,報道中有的父母熱烈回應,有的父母含蓄平靜,兒女打電話時也是有笑有淚,短短幾十秒的信息,卻立體生動地展現了多個普通中國人的情感寄托和家庭觀念。

《據說春運》所具有的電視新聞報道的特點也在這次數據新聞的嘗試中發揮了優勢,主持人的語言表現力和感染力使報道中的數據和新聞故事更明晰準確的傳播給觀眾,使數字背后的人情、人趣更立體地呈現,關照到觀眾多面的感知體驗。數據新聞特征之一是很多信息圖表的使用,雖然信息圖表本身也具有形象化、可視化的特點,但受眾要捕捉到最有價值的信息還需要思考和解讀,在展示信息圖表時配合播報員簡練生動地分析,能夠起到要點提示、關系揭示、情景再現的作用,例如1月26日報道的“回家過年帶啥好呢”,主持人顧國寧在介紹完春運途中人們帶著各種年貨的情況之后,重點介紹了一個年輕人的故事,在報道中這樣解說道:“這位嬌小的鄧柳柳姑娘,帶著60.5公斤的年貨回家了。

放心,沒人說他超重,因為這是柳柳姑娘的男朋友,第一次上門接受親戚們打分。[3]”短短的兩句話中運用了懸念、數字,幽默地展現了人物故事。在《據說春運》中,主持人的解說是對數據和事實的再加工,更好地傳達、解釋了事實內容,也展示了電視媒體在做數據新聞報道時可以發揮主持人視聽結合、導讀指引的優勢。

大數據時代傳統媒體在新聞報道領域挑戰與機遇并存,數據新聞這種新興的報道方式成為媒體新聞報道創新的熱點,《晚間新聞?據說春運》成為這類創新中的一個成功范例,因為關注和反響熱烈,央視在后續的報道中還推出了“據說春節”系列內容。央視的這次春運報道也證明了傳統媒體只要善于利用新技術,順應媒介融合發展的大環境,依然可以實現常規性新聞報道在內容和形式上的革新。

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