2015年歲末，清華大學愛潑斯坦對外傳播研究中心聯合美國哈佛大學尼曼新聞實驗室(Nieman Journalism Lab)約請世界各地的新聞學院院長、知名教授和媒體一線人士對2016年全球新聞傳播的新趨勢發表了看法。我們對訪談記錄進行了整理，編譯成中文以饗讀者。

　　摘要

大數據的采集和使用，將幫助新聞工作者準確預測到正在發生甚至是還未發生的事件，并幫助創建有依據的預測性新聞報道。在2016年，數據新聞、計算新聞學將在財經新聞、新聞世界、醫療新聞、天氣新聞等方面觸發新的新聞變革。

“通過大數據技術的使用，新聞工作者將能夠準確地做出預測，甚至能夠有依據地寫出第二天的新聞頭條和報道。”

推特(Twitter)的聯合創始人Biz Stone有一次津津有味地給觀眾們講了一個故事：有一次，他通過一條推文得知在距他60公里的南方某處發生了地震，在幾秒鐘之后，他才真正感覺到了這場地震。這個小故事說明了數據信息采集的力量，數據可以讓我們洞察到一些我們甚至還沒有意識到自己或許將需要它的東西。

大數據的集聚，使我們可以在事情發生之前準確預測到它。當前，數據新聞(依靠數據創建和填充新聞內容)已被廣泛使用，計算新聞學(依靠機器人及程序創建新聞報道)也已越來越普遍，我的觀點是：預測性新聞報道將會很快出現。通過大數據技術的應用，新聞工作者將能夠準確地做出預測，并據此生產出第二天的新聞頭條和內容。

讓我們來看一些日常新聞報道的片段，看看大數據怎樣讓新聞工作者預估出正在發生的新聞——甚至是在新聞發生之前就捕捉到它。

財經新聞：我們能夠預測下一次金融危機嗎?金融業的風云詭譎、變化莫測是眾所周知的，但在大數據的幫助下，金融公司可以從微觀層面，得到更多關于高風險客戶和欺詐活動的參考信息。在微觀層面，大數據技術讓金融公司得以管理大量的數據，并且時刻監督市場運行，這也能夠讓新聞工作者在經濟衰退大潮來臨之前就捕捉到信號。

世界新聞：從內戰到氣候變化，我們能否預測人類的群體行為將會如何影響未來?人類的思維無跡可尋，但人類的行為是更容易通過程序預測的。例如，最近兩個麻省理工學院的學生編寫了一個叫做“數據科學機器”的程序，它的運行模式據稱接近“人類思維”。這個程序可以在2到12個小時內通過數據建模去預測人類的行為，如果通過人工去做這些預測，可能要耗時數月。這些科學技術將會幫助新聞工作者預測到人們的行為帶來的影響，并對哪里將會發生暴亂或能源危機做出預測。

醫療新聞：當談到數據公開，醫療新聞因為過于分散的數據來源及嚴格的法律法規監管，往往會遇到很多問題。但是，通過大量數據工具(類似于ARGO，一種流感追蹤工具)，可以幫助新聞工作者預測一座城市是否會被傳染性疾病或病毒入侵，并據此做出新聞報道。

天氣新聞：Watson, IBM的認識計算機系統，一直在努力分析從Weather.com得到的天氣數據。這些信息目前是任何人都能得到的，新聞工作者可以利用這些數據預測區域事件、及時調整旅行計劃，或預知交通堵塞的日期。

娛樂信息：Selena Gomez和Justin Bieber 是否會復合?當然了，也有一些事情是大數據無法預測的。

2016年，我很期待看到大數據技術被應用于創建預測性新聞。

H·梅克特是《德克薩斯論壇報》的前首席技術官，目前擔任可視化信息網站Umbel的首席執行官。

注：本文由全梅君編譯，系清華大學新聞與傳播學院2014級碩士生。授權網易新聞學院發布。