在大數據時代，必須承認，追求因果性的傳統媒體談稿會等形式已經落伍。無論多么優秀的記者，他們對于事物的觀察都受制于個人視野與立場，即使是相對深入的，也未必全面、充分。而與記者在某一個視野有限的觀察點上對事物進行的觀察與分析不同的是，有效加工的大規模數據可以揭示更大范圍內的或更接近事實的情狀，從而也為報道的深入提供了基礎，從而徹底改變媒體生態。
媒體人角色的新轉變
維克托·舍恩伯格所理解的大數據思維，即不再熱衷于尋找因果關系，而尋找事物之間的相關關系。這種觀點，意在顛覆此前“有限”數據時代的信息思維理念。傳統媒體在信息思維上的不足恰恰在于：只見樹木，不見森林。追求微觀精確，忽視宏觀把握。傳統媒體應該有大數據視野。有了這種視野，即便關注的是“點”上的微觀問題，看到的風景也會不同，不是孤零零的“點”的意義，而是具有“面”上價值的“節點”。
以世界首屆數據新聞獎的一個入圍作品為例，這是由英國廣播公司（BBC）和畢馬威會計師事務所聯合制作的《預算計算器：2012年財政預算將如何影響你？》。政府財政預算向來是一項專業和繁復的公共政策事件，媒體要解決的問題是如何有效解讀它對普通居民的生活影響。BBC的“計算器”簡便實用，用戶只需在界面上輸入一些日常個人信息，就能自動算出新預算會讓自己多付多少稅、明年的生活會比今年變得更好還是更差，等等。
在國內也有這方面的嘗試，去年國慶節，游客在天安門廣場留下大量垃圾，引發國人素質的大討論。從大數據分析的角度來看，把歷年來所有關于天安門廣場上垃圾的報道梳理出來。這樣把所有數據全部整合出來，就能發現垃圾數量和游客數字之間，其實不存在關聯性（事實上，天安門廣場出于安全需要，不設垃圾箱），人文素質也就無從談起。通過開掘數據，記者的工作建立在扎實證據基礎上，為讀者提供經過科學分析的洞見，把抽象的、宏觀的社會問題轉化為跟普通人相關、普通人容易理解的內容，還可分析復雜形勢中事物發展的規律和趨勢，給人們決策提供預見性內容。
在大數據時代，媒體人角色，就應該是意義生成者，主要工作內容是闡釋事件的影響。建立在大數據技術之上的事件分析和意義解讀，要比采訪專家和憑記者個人判斷更有可靠性。
戰略突圍要提前布局
為什么走在大數據前沿的都是一些互聯網公司，而不是傳統媒體或者出版機構？就在于技術原因起決定性因素，技術匯聚數據，數據的意義自現，才會有“相關性”一說，才會忽視因果聯系。這方面，傳統媒體業存在先天劣勢，不僅掌握的數據資源有限，掌握的人才和管理也基本為零。可以說，絕大多數媒體機構連傳統的流程、工具和方法都沒有掌握。
一個簡單的例子：中國最大的電視臺中央電視臺據稱擁有近40萬小時的節目資源，年播出總量為23.0248萬小時；而YouTube每分鐘就有72小時的視頻被上傳，更不用提每月10億獨立用戶的行為數據。數據量級相差懸殊。所以，傳統媒體深受大數據沖擊和影響，但又缺乏根基，難以出現顛覆性的創新，無法孵化出新的業務形態。
傳統媒體在大數據時代生存下去，除要對新聞業務本身進行變革之外，還要提前布局，積累數據資產，打牢根基。如浙江日報報業集團收購邊鋒浩方。邊鋒浩方擁有五六百款游戲，活躍用戶達2000多萬，最高在線人數150萬。圍繞這個平臺，浙報集團就可以建設數據分析系統為支撐，深入篩選捕捉用戶行為、習慣、偏好和需求，挖掘和積累可貴的數據資源。從其自身成長性和增值可行性來看，這個平臺對傳統媒體價值巨大。
另一方面，要加強數據能力的獲取。媒體應通過合作、購買、外包、孵化等方式，首先掌握傳統的數據處理能力，進而具備大數據應用的能力；引進和培養數據人才，包括擁有統計學、商業智能、機器學習、自然語言處理等多方面技能的“數據科學家”，也要有知曉如何通過運用大數據來設計產品和運營企業的分析師和管理者。浙報集團旗下傳媒夢工場就投資了知微、優微等項目，主要專注社交網絡的數據深度挖掘。
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