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近两年来，“大数据”一词越来越引起关注，但媒体谈论大数据却很少提及它对自身的影响。2012年2月，纽约时报发表《大数据时代(The Age of Big Data)》一文，列举很多案例说明大数据对社会多个部门产生的影响，却没谈新闻业乃至整个传媒业会受到怎样的影响。来势汹涌的大数据潮流对于传媒业究竟意味着什么，国内已有学者对这个问题进行了思考，中国人民大学彭兰教授在《社会化媒体、移动终端、大数据——影响新闻生产的新技术因素》一文中，从新闻生产的技术因素角度对大数据带给传媒业的影响进行分析，认为数据将成为新闻的“富矿”与核心资源。本文意在抛“砖”，探讨大数据给传媒业带来的挑战和机遇，提出应对建议与看法，以引出学界业界的金玉之言。
数据时代的来临
什么是数据，什么是“大数据”？
在汉语中，数据原指用于统计、计算的数值、数字。计算机出现后，数据则指“一切以电子形式存储的记录”。
“大数据”概念最早源于80年代，但真正火爆是在2011年5月麦肯锡全球研究所发表专门研究报告《大数据：下一个创新、竞争和生产率的前沿》之后。计算机、互联网、社交媒体、智能手机、物联网相继出现，通信技术与互联网技术结合，传播技术不断推陈出新，各种以“电子形式存储”的数据以几何级数增长，其数量之大，已经无法计算，只能进行估算。一般认为，人类现在一年生产的数据量是上年的150%。
大数据的来源主要有这样几方面：一是媒体数据，特别是互联网、社交媒体产生的数据，包括人们浏览网页的数字化记录等；二是各类企业的生产、销售、管理等等数据；三是政府部门的数据；四是物联网、各种传感器产生的数据，以及未联网的各种摄像头拍摄的数据；五是民众个人留存的数据，包括个人、家庭文字及音像数据。但是，这几方面所产生的海量数据还不能称之为大数据，大数据的特性之一是数据的完整性和综合性；特性之二是数据的开放性和公共性，完整的、综合的大数据必然产生于一个开放的、公共的网络环境之中；大数据的特性之三是数据的动态性和及时性。①大数据还包括巨量数据的处理技术，随着数据总量成几何级数增长，处理数据的技术将跨越式提升，“算法”会更加高明、高效，不仅软硬件升级，人类对数据的认识也不断深化。数据量扩展并不等于一个公司或机构具备拥有和利用大数据的前景，能够进行数据的深度发掘与关联性建构才能称得起拥有大数据。
数据与信息不能完全等同。涂子沛在《大数据》一书中专门谈到数据与信息的区别：“很多情况下，‘数据’和‘信息’两个词经常替换。但严格地说，数据和信息这两个概念有很大区别。数据是对信息数字化的记录，其本身并无意义；信息是指把数据放置到一定的背景下，对数字进行解释、赋予意义。例如：‘1.85’是个数据，‘奥巴马身高1.85米’则是一则信息。但进入信息时代之后，人们趋向把所有存储在计算机上的信息，无论是数字还是音乐、视频，都统称为数据。”②
信息是有确定意义的，人脑可以理解、接纳、处理；数据只是信息的数字化的记录，它实际上是符号，人脑是难以处理的，要借助电脑、用各种算法进行处理。数据时代是信息时代的发展，是后信息时代，是信息超级膨胀的时代。在这样的时代，数据是时代的标志、时代的主角。
“大数据”不只是一个概念，实际上是对一种社会状态的描述。在大数据时代，数据成为重要的社会资源和生产资料，如何开放、收集、保存、维护、管理、整合、分析、共享数据，是个人、企业、政府的共同课题，通过分析、挖掘数据可以获得新的知识，可以创造价值，学习、工作、生产、投资、理财、管理都离不开数据，人人都要收集数据、使用数据，管理社会、治国安邦更需要用先进技术处理庞大的数据。谁拥有数据、掌握数据、主导数据并加以整合应用，谁就在社会中占据着重要地位。
人类文明经历了许多“时代”，如石器时代、青铜时代、铁器时代、蒸气时代、电气时代、信息时代。大数据的兴起是否可以说人类从信息时代进入了数据时代呢？
大数据时代对传媒业的冲击与挑战
大数据时代，是一个全新的时代，个人、群体、企业、社会组织、社会活动产生大量数据，各种存储设备、各类数据仓库、云端服务器保存着海量数据，提取、转换、整合、联机分析、数据挖掘等等变成常态性工作。大数据时代对各行各业都是冲击，对每一个人都是挑战。新闻传媒业作为信息传播的前沿行业，它所面临的冲击和挑战是显而易见的。
从媒体的内容上看，社交媒体与智能手机已经对媒体构成挑战。智能手机普及、社交媒体发达，人人都是记者，手机便是媒体，新闻报道、信息发布已经不再是媒体人的专利了。“我在现场”曾经是传媒业及其从业人员倍感骄傲的事情，时效性也成为业内比拼最为激烈的指标。大数据时代，联网的网民和各种电子记录设备(如摄像头)散布在社会各个角落，不断观察和上传实时情况，在经过网民们的“分布式”集体选择后，形成热点新闻。成都公交车失火、卡扎菲被杀，都说明最有时效的新闻来自“在现场”的人，而不是“到现场”的人。如今，真正的“独家新闻”已越来越少，媒体追求的首发，也许只能抢到分、秒间的优势。
从媒体的产出品来看，媒体的新闻报道、评论强调原创、深度，数量有限，在大数据时代容易在数量上被海量数据淹没。网民以极低的成本，共同产生以EB③计的文字、音频、视频内容，如熔岩般四处蔓延，而一家百年老报所积累的所有文字和图片信息也不过数十个GB，量级上的巨大差异让新闻淹没其中。相比于海量的数据，媒体的各类报道、评论的存储也不过是沧海一粟，新闻报道是重要的数据，但同时也是数量微小的数据，媒体如何生产、收集大量的、有影响力的数据是大数据时代无可回避的挑战。
从媒体从业人员来看，记者编辑主要同文字、图像打交道，而在大数据时代，记者编辑不仅要熟练使用文字、图像，还需要懂得如何收集、整合、挖掘和分析数据。媒体从业人员面临着如何适应大数据时代需要的挑战。大数据时代，最重要的是数据的开放性，数据被垄断的可能性很小，公共“云”、公共数据库到处存在。媒体既要生产自己的数据，更要会用、用好公共数据。
从媒体的舆论工具特性看，大数据时代，媒体如何代表舆论、主导舆论、影响舆论面临挑战。社交媒体的出现，微博、微信等大量转发网民的言论，已经开始对传统媒体的舆论工具作用产生抗衡。大数据时代，机构、个人通过数据挖掘、数据分析得出的各种结论会不胫而走。因为它以数据为依托，其说服力、影响力、冲击力不可小觑。
当然，媒体在大数据时代如何经营、赢利是更为根本性的挑战。传统媒体长期形成的“依靠优质产品(新闻、评论等)→良好信誉→广覆盖→多广告”的赢利模式，在向数字化转型过程中正面临难以持续的困境。在大数据时代，什么样的赢利模式是适合媒体业的呢？
大数据时代正在来临，媒体面临的冲击与挑战才刚刚显现，完全明朗还有待时日。
大数据时代如何做传媒？
功能理论认为传媒在一个社会发挥着监视环境、融合社会、传承文化和休闲娱乐的职能。这四项基本功能是任何一个社会正常运转所必需的。因此，不管社会如何发展，也不管数据时代中“数据”如何称王，传媒业都将继续存在，问题在于，大数据时代如何做媒体？这必定与以往有所不同。
大数据时代，媒体要有强烈的数据意识，要善于收集数据、分析数据、使用数据。媒体业本身是信息产业，并且是信息业的前沿，在大数据时代拥有先天优势。麦肯锡全球研究所曾对美国17个行业拥有的数据量做了估算，离散式制造业居首位，拥有966PB数据总量；美国政府居第二位，拥有848PB的数据总量；传播与媒体业居第三位，共有715PB数据量。可见，媒体在大数据时代是有数据优势的。④
媒体在做好社会记录者与信息传播者外，更应定位成社会解读者和分析预测者，深度解读和去伪存真本是媒体的重要职责，而大数据赋予的全面深刻的洞察恰好能为传媒再添一双慧眼。媒体数字化转型正在进行中，从采集、处理、储存、传播，完全地数字化后，媒体产生的数据量将急速增大，成为大数据的重要生成与应用行业。在上世纪60年代精确新闻的基础上，近年来，“数据驱动新闻”(data-driven journalism)等依赖数据挖掘的信息产品方兴未艾。也是从60年代开始，诸如朝日新闻、日本经济新闻和路透社等新闻机构开始从事数据库的制作，至今已有近50年的历史与数据处理经验。
大数据时代，媒体要深入了解自身优势所在，扬己之长，成为大数据时代不可替代的一极。社交媒体注册用户不断扩大后，媒体的时效性优势正在丧失。在大数据时代，媒体应从广度和深度两方面拓展自身。“广度”是指，媒体不仅要有自己的采编队伍，有自己的原创新闻、原创评论，还应该围绕自身优势建立一个数字化的平台——一个互动的、社交化的、拥有广泛人气、能够容纳广大网民上贴、交流、讨论的平台。它可以汇聚各方信息，形成庞大的、拥有巨量信息与数据的平台。做出“深度”则是依靠训练有素的、专业的采编队伍，面对良莠不齐、真假莫辨的信息，能够追根溯源，披沙拣金，写出透过表象见真章的深度报道，写出廓清谣言、求真求证的文章，因此，传媒业完全有潜力成为大数据时代的一个引领者，利用对大数据的挖掘获取对社会更深刻的观察、解读与预见，在保有“宽广度”的同时，在“纵深度”上取得突破。
大数据时代，传媒业还要避己之弱，补足自身发展的短板。大数据时代要求人们具备三种能力：数学运算与建模的能力、网络工程与分析能力、能够洞见事物本质的能力。麦肯锡咨询公司报告预测，到2018年，仅美国将面临14万到19万高级数据分析师短缺的情形。中国的短缺情况应相去不远。但是，专业的工程师、数据挖掘师擅长数据处理技术，对国情、社会及社会问题、对政治经济的了解却并非长项。传媒从业者与人与社会打交道，以整个社会为思考对象，对人对事有特殊的洞察力，因此媒体需着力培养数据时代的媒体专家：让编辑记者尽快了解大数据，掌握基本的机器学习、各种算法及数据分析方法，懂得用大数据技术分析解剖社会问题，分析处理民众关注的社会热点、难点、焦点问题；让数据工程师熟悉社会、了解社会，认清国情，增强政治辨识能力，培养社会洞察力，拥有这样一批“全才”，传媒业才有更大的发展潜力。
大数据时代，既要用事实说话，也要用数据说话。媒体要用事实说话，这是新闻本身的要求所决定的，但在大数据时代，既要用事实说话，也要用数据说话。数据也是事实，大量的历史数据、不同角度不同方面的数据经过用科学方法来分析，可以获得表面看不到的东西，这是更深刻的事实。例如，单次航班的延误时间似乎是随机的、无规律的，但是，当数据累积到一定程度时，航班延误时间的长短就会在统计上呈现出一种秩序和稳定。美国有程序员利用全美航班起飞、到达、延误的数据，开发了一个航班延误时间的分析系统，向全社会免费开放。由于其简单、实用，获得了全美多个新闻报刊的报道和关注，成为很多人乘机、候机的行动指南。
用数据说话比用事实说话更难。数据只是数字化的记录，是符号，结构化、非结构化的，有序的、无序的数据堆在计算机、数据仓库里，不用大数据技术去分析、处理它们，就像一堆稻草、一片乱石，毫无价值。用数据说话，需要使用服务器集群，用云技术、先进的数据处理技术，去整合、挖掘、分析，从而发现更接近实质的事实。用数据说话，是媒体在大数据时代展现权威性、公信力的重要手段。
大数据时代，新闻传播将更有针对性，更精准，传播将更有效果。大众传播是粗放型、广种薄收的传播，把所有的新闻信息向所有人传播，缺乏针对性、精确度。受众必须从众多新闻信息中寻找自己需要的、感兴趣的内容。新闻媒体自产生以来，都是以大众传播为主，综合性报纸、综合性的广播电台电视台都是传播界的王者。能做大做强的，都是面向大众的综合性媒体。大数据时代，情况将发生变化，人们上网浏览都会留下“足迹”——各种数字化记录，即浏览数据。对一位受众——固定IP地址或同一终端浏览器上的所有浏览数据或相当长时间的浏览数据进行分析，便可获知其上网习惯、喜好等等，根据这些数据，在最合适的时间以最恰当的方式向他推送最感兴趣的新闻，这就是精准传播、“长尾营销”，这样的新闻不仅不会被当做垃圾，还很可能被定制。随着大数据时代的发展，精准传播会越来越普及，越来越受欢迎。
同样，将所有的新闻信息、广告、贴文的浏览数据与内容、发布方式、表达方式、表现形式等等进行对应、对比的分析研究，还可以发现什么新闻、什么表现方式表达方式，什么样的广告，对什么人能达到最优的传播效果，从而做出有效的改进、调整。
大数据时代，将带来传播方式方法的改变改善，新闻数据化、数据图视化将成为受欢迎的传播方式。在现有的图文、音视频传播之外，将会出现数据的可视化。2010年10月，《福布斯》杂志对100多年来各项诺贝尔奖的获奖情况做了一个可视化的展示。这是一个以时间为横坐标、以大奖得主的国籍为纵坐标的散点图。从此图可以看到：1940年以前，德国是世界科学和文化的中心，二次世界大战后，美国取代了德国。这个可视图显示：美国的崛起首先在物理领域，其次是医学，接着是经济学。1970年以前，没有美国人获得经济学奖，1970年后，美国人几乎囊括了全部的经济学奖。有了这个可视图，历史的发展，一目了然。⑤
媒体也将产生可视化工程师，他们既懂得数据分析，又精通构图，能把数据变成图像，用直观的图像来讲故事。这样的从业者将远多于现在平面媒体的美术编辑、广播媒体的音响师、电视媒体的化妆师。
总而言之，大数据时代的来临，对媒体业来说既有挑战也有机遇。媒体需要未雨绸缪，及时制定明确的数据战略，勇敢迎接挑战，抢抓机遇，迎难而上，在大数据时代抢占有利地形，占据更大市场空间，从而掌握主导性的话语权。
注释：
①谢文：《大数据——“三维”空间的有机融合》http://yjy.people.com.cn/n/2012/1105/c245081-19502283.html
②涂子沛：《大数据》，广西师范大学出版社2012年7月第一版，第35页。
③EB及后文的GB都是计算机使用的数据存储单位。Bit(比特)，表示信息量的最小单位，只有0、1两种二进制状态。8个bit组成一个Byte(字节)。KB是千字节，以下各存储单位均以千倍递进：1024KB=1MB，1024MB=1GB,1024GB=1TB,1024TB=1PB,1024PB=1EB,1024EB=1ZB,1024ZB=1YB。
④McKinsey Global Institute,Big Data:The next frontier for innovation,competition and productivity,May 2011,p19.
⑤Bruner,Jon,American Leadership in Science,Measured in Nobel Prizes,blogs.fobes.com/jonbruner.,oct.15,2011,http://www.forbes.com/sites/jonbruner/2011/10/05/nobel-prizes-and-american-leadership-in-science-infographic/.