互联网时代 看路透社如何玩转数据新闻

　　什么是数据新闻？简单来讲就是利用真实有效的数据来发现、辅证和讲述新闻故事。举个最简单的例子，人的身体需要各种各样的营养，缺乏维生素B1可能导致消化不良，缺少维生素C可能导致抵抗力下降。

　　事实上，我们的身体也可以被理解为一个永不休息的数据新闻记者，随时做到搜集身体营养的数据并向大脑报告发现的问题。当如此的“健康报告”不再关乎一个人，而是一群人的时候，就随之促成了所说的数据新闻。

　　如今，可视化数据已经成为数据新闻的饕餮盛宴，例如《卫报》的数据新闻博客，采用图表、地图以及互动效果图等不同形式，既有量化数据也有质性数据，还有两者兼顾的混合数据。可是路透社对这一形式的数据新闻并不感冒，不论是数字堆砌出来的路透社财经新闻，还是技术搜集获得的平民新闻，路透社追求的永远是数据本身所蕴含的道理，而不是对数据做过多的视觉化修饰。

　　路透社的网络编辑迪恩·赖特表示：“在辩论和真相方面，媒体已经不再是垄断力量了。所以对于数据新闻，我们只是在做一种服务，更多的是做一个收集的渠道，运用我们的技术进行最准确的分析，为大众提供了一个互动、交流的平台。”

　　“我们需要做的就是减少各种数据噪音，以便为客户提供更有价值的数据。”编辑克雷格说，“随着社交媒体增多，人们获取免费数据的途径也越来越多，此时如何挖掘出值得信赖的、客户需要的数据，才是最有价值的。”所以说，路透社数据新闻，就是用原生数据来做大数据时代的“过滤器”。

　　数字技术为美国选举加码

　　据悉，路透社与SAP(全球领先的企业管理软件解决方案提供商)合作，发布了名为《Reuters White House Run》的iOS移动游戏，让选民模拟美国总统候选人和竞选选举。路透社说，用户可以建立自己的候选人，并通过声明对相关问题的立场进入选举，这可以测试游戏用户的时事知识。

　　候选人的选择是由路透/益普索调查数据（2012年，路透社设置了美国政治话题的题目，并与益普索公司合作，通过预先筛选，在线调查，电话普查等多种形式开展调查和收集。三年多来，每个月调查人数超过11000人）来确定，用用户的舆论来选择美国的下一任领导人，享受一番真实的体验。在游戏外，用户也可以在应用程序内获取当前路透社政治新闻，并可以进行投票和查看投票结果。执行主编Reginald Chua表示：“‘白宫运行’使用户与路透社丰富的调查数据结合在一起，将政治新闻与数字技术相结合，是对数据新闻一种新尝试。通过投票结果，用户可以把自己的看法与民意相比较，以及他们如何应对这些政治问题的立场都会在投票中公布。”

　　数字技术正在改变政治和选举，使美国选民转变成数字选民。SAP北美总裁珍妮弗·摩根说：“能够直接访问实时数据驱动的信息和公众的情绪，不仅能让记者们创建引人入胜的和令人信服的内容，而且还赋予消费者和公民提供独特的见解的机会。”

　　丹尼尔·曼德尔，路透社媒体的首席执行官说：“选民依靠我们的报道做出明智的决定。通过建立这样一个数据分享平台，让‘我们’把最公正、最原始的新闻和信息交付给读者，这正是路透社的期望。” 路透社的数据新闻从来没有富于表现力的信息图来讲述错综复杂的新闻故事，也没有交互的、有趣的视觉化图表来吸引读者。可是路透的数字新闻却永远不缺读者，原因实在耐人寻味。

　　数字新闻的核心竞争力

　　数据新闻既要处理数据，又要不断检验数据的可信度与价值，并通过多种手段和渠道完成报道。英国伯明翰城市大学教授布拉德肖依照传统新闻学“倒金字塔”结构理论，提出数据新闻采编流程“双金字塔”结构。

　　倒金字塔部分自上而下包括数据搜集、清洗、情境化、合并等四个环节，以传播为纽带，形成一个自上而下包括视觉化、叙事、社交化、人性化、个性化和应用化等六个环节的正金字塔结构。他强调，数据新闻通过可视化形成新闻故事之后在各种平台发布实现社交化，读者可根据个人的兴趣和需求对新闻作品加以应用。尽管上述说法各异，但数据新闻生产流程都离不开数据搜集、数据处理和数据呈现三个阶段。而这三个阶段最重要的就是搜集和整理。如何把搜集到的数据不断的提炼，把原始数据转换成有意义的信息，才是数据新闻的核心竞争力。

　　早在2006年，路透社与牛津大学合作创办了路透研究所（Reuters Institute)，研究所的目的就是通过数据搜集、观察、为长期问题提供理论分析。一直以来，路透研究所的报告都是业界和学界对新闻研究的重要参考资料，因为该报告既权威又全面。

　　它的研究结果是通过大量的调查，对不同的国家、国内外知名媒体的长期观察，依靠强大的数字技术和专业人士分析得到，基于数据搜集及价值挖掘这一核心逻辑关系的战略选择，路透数据新闻才能有今天的影响与知名度。但许多业内人士表示，路透社这种只依靠强大数据能力的数字新闻，路并不会走多远，将来会是怎样还有待于进一步探讨。

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　　大数据改变媒体的点点滴滴

　　精准掌握受众趣味

　　例如，美剧《纸牌屋》的成功让人们将焦点聚集在数据分析对媒体的应用层面。这部收视火爆的美剧出自影片租赁提供商Netflix。Netflix对2700万名美国订阅用户、3300万名全球订阅用户的评分、观看记录、好友推荐等信息进行深度挖掘，从而找出用户喜欢的视频风格、内容风格、导演和演员，利用这些关键信息确定了观众喜爱的体裁、演员、导演。

　　多屏互动的实现

　　随着互联网的快速升级和智能终端的发展，用户收看渠道从单一媒体到多终端整合。全媒体、全渠道、全终端，已成为媒体发展自身的必然趋势。目前，较多电台将自己的品牌节目，放到自己的PC、移动互联网、IPTV和OTT等平台进行播放，并且开设微博、微信公众平台，通过与观众的亲密互动，把握他们的观看需求。

　　新媒体触发的基础

　　大数据的云计算能力可以为手机APP、微博、微信等移动终端提供大数据服务，成为媒体融合的底层平台基础，微博的推荐用户、搜索引擎的相似关注都是在大数据的支持下实现的。新媒体的大数据系统需要具备信息采集的功能，根据用途的不同，设计系统的日信息处理量，对信息进行过滤、去重、相似性聚类、情感分析、文摘、自动分类等处理。

　　手机APP投放推送

　　大数据可以使APP应用实现精准推送，并借助APP互动的环境对用户爱好进行挖掘。例如电商会透过不同的生活服务APP，对每位消费者产生的支付数据进行估量和测评，然后量体裁衣地对自身的商品实施推送。无论是购物类APP、团购类APP还是咨询类APP，用户规模越大，数据采集时间越久，对用户的需求分析就越精确。有人预言未来的几十年，数据将会成为人类最宝贵的财产之一，大数据对新媒体的作用是否能持续发酵，值得期待。

　　微信个性化

　　微信的公众账号管理平台可以实时统计每个自定义菜单的点击量、分析每次推送消息的点击率，并自动进行客户分层，从而为不同的客户推送个性化的服务内容。

　　佚名

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