试论大数据与新闻生产相结合的路径
浅谈大数据时代下的新闻传播学
浅谈大数据时代下的新闻传播学大数据时代下，新闻生产面临着更加复杂的挑战。
传统上，新闻部门主要通过采访、报道来获取新闻。
但是，随着互联网的出现，人们可以通过社交媒体、博客、论坛等渠道发布并传播新闻。
这种情况下，要想获取新闻，新闻部门就需要更加敏锐地观察社会、关注热点话题以及了解社会舆论的变化。
大数据技术能够帮助新闻部门实现这个目标，通过对社交媒体、微博等大量的数据进行分析，可以找到最热门的话题和最有价值的信息，从而快速获取新闻。
在大数据时代下，新闻发布面临着更多的选择。
传统上，新闻部门主要是通过报纸、电视、广播等传统媒体来发布新闻。
但是，随着互联网的出现，新闻部门可以通过新媒体渠道如微博、微信、网站等来发布新闻。
新媒体的带来的最大特点就是实时性，可以更快速地发布新闻，从而更好地服务读者。
同时，随着智能手机普及，移动互联网已成为了人们获取信息的主要途径。
基于大数据的新闻发布可以很好地利用这种趋势，向读者提供更符合他们需求的新闻。
在大数据时代下，新闻传播不再局限于传统媒体，网络、移动设备等媒介也成为了重要的传播渠道。
作为新闻传播学的重要研究领域，网络传播已经成为了研究热点。
大数据在新闻传播中也发挥着很重要的作用。
大数据技术可以帮助我们了解信息的传播路径、研究信息传播的规律、了解受众需求，从而更好地做好新闻传播工作。
传统新闻的价值主要体现在权威、真实、公正、客观等方面。
但是在大数据时代下，新闻的价值不仅包括这些，还要加上数据分析、数据呈现和数据可视化等方面的内容。
例如，新闻媒体通过数据分析，可以了解用户的阅读习惯，从而针对读者需求提供更有价值的信息。
同时，大数据技术也可以帮助新闻媒体进行数据呈现、数据可视化等工作，从而更好地向读者展现信息。
总之，大数据时代为新闻传播学带来了新的机遇和挑战，同时也对新闻传播学提出了更高的要求。
作为新闻从业者，需要积极地学习数据分析技术，了解大数据技术对新闻传播学的影响，更好地应对大数据时代的机遇和挑战。
媒体融合时代的新闻生产方式和方法
媒体融合时代的新闻生产方式和方法随着移动互联网的普及和发展，人们获取信息的方式已经发生了巨大的变化。
传统媒体的霸主地位已经被互联网新媒体所取代，这种新兴的媒体形态正在逐渐重构着整个社会生态。
在这样的背景下，媒体融合已经成为了一个不可避免的趋势。
在这篇文章中，我们将介绍媒体融合时代的新闻生产方式和方法。
一、多媒体报道多媒体报道是指在新闻报道中采用图片、音频、视频等多种方式，向读者呈现信息。
与单纯的文字报道相比，多媒体报道的方式更加直观、生动，能够更好地吸引读者的眼球，提高新闻的阅读量和分享率。
同时，多媒体报道也能够更好地满足读者的需求，使其能够更加全面地了解新闻事件。
因此，在媒体融合时代，多媒体报道已经成为了新闻生产中的一种必要方式。
二、社交媒体社交媒体是指以社交功能为核心的网络媒体，既具有传统媒体的信息发布功能，也具有用户互动功能。
在社交媒体上，人们可以自由发布自己的观点，吸引一定数量的粉丝，形成自己的影响力。
在新闻生产中，社交媒体也扮演着越来越关键的角色。
通过社交媒体，新闻记者可以更快地获取最新的资讯，掌握社会热点事件的动向；而发布新闻到社交媒体上，也能够更好地扩大新闻的传播范围。
三、数据新闻数据新闻是一种基于数据分析的新闻报道形式。
在数据新闻中，记者会对大量的数据进行挖掘和分析，从而得出新闻报道。
这种报道方式除了具备传统新闻报道的内容外，还能够为读者提供更加详细的数据分析和可视化效果。
随着大数据时代的到来，数据新闻也成为了新闻报道中的重要组成部分。
四、移动新闻生产在移动互联网的时代，新闻生产也需要适应这种新的环境。
移动新闻生产是指记者利用手机等移动设备录制新闻素材，及时发布新闻到网站和社交媒体上，从而实现新闻的迅速传播。
在移动新闻生产中，记者可以利用手机拍摄图片、录制视频，通过社交媒体发布新闻，从而更快地满足读者的需求。
五、虚拟现实和增强现实虚拟现实和增强现实技术是指利用计算机和传感器等技术，将虚拟世界与现实世界进行结合，为用户提供更加真实的体验。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着大数据时代的到来，新闻媒体生产方式也发生了巨大的变革。
传统的新闻生产方式通常是靠记者与现场的互动进行新闻采编，印刷媒体通过纸质媒介向广大读者传递新闻。
在大数据时代，新闻生产面临着新的挑战和机遇。
大数据时代的新闻生产大大提高了新闻的实时性。
通过大数据分析，新闻媒体可以迅速获得全球范围内的新闻动态，及时将新闻事件传递给读者。
在突发的自然灾害或重大事件发生时，新闻媒体可以通过收集并分析社交媒体上的相关信息，及时发布相关新闻，以便读者了解最新的消息。
这种实时性的新闻生产方式不仅提高了新闻的时效性，更使读者能够第一时间获取到最新的新闻资讯。
大数据时代的新闻生产提供了更加个性化的新闻服务。
通过大数据分析，新闻媒体可以获取读者的个人信息、兴趣爱好和搜索记录等数据，从而可以有针对性地向读者推荐相关的新闻。
当一个读者对某个话题特别感兴趣时，新闻媒体可以通过分析该读者的搜索记录和兴趣爱好，向其推送该话题的相关新闻。
这种个性化的新闻服务能够帮助读者更快速地获取到自己感兴趣的新闻，并提供更好的阅读体验。
大数据时代的新闻生产还加强了新闻的多媒体特性。
传统的新闻媒体通常是通过文字和图片来传达新闻信息，而在大数据时代，新闻媒体不仅可以使用文字和图片，还可以通过视频、音频等多种形式来传达新闻。
通过大数据分析，新闻媒体可以了解读者对不同形式新闻的偏好，从而根据读者的需求生产适合他们的多媒体新闻。
这样的多媒体特性不仅提升了新闻的传播效果，更让读者能够以不同的方式去了解新闻。
大数据时代的新闻生产也面临着一些挑战和问题。
新闻生产的实时性和个性化可能带来信息过载的问题。
当新闻媒体通过大数据分析向读者推送大量的个性化新闻时，读者可能会被信息淹没，难以获取到真正有价值的新闻。
大数据时代的新闻生产可能会引发隐私问题。
新闻媒体在获取读者个人信息时，需要严格遵守隐私权保护的规定，确保读者的个人信息得到妥善保护。
大数据时代的新闻生产在提高新闻实时性、个性化和多媒体特性等方面带来了巨大的变化。
大数据背景下数据新闻可视化传播模式与路径优化
胡盼弟 1 杨 凯 2
（作者单位：1. 山东大学新闻传播学院；2. 山东亿和维创文化传媒有限公司）
摘 要：微信作为一种新的自媒体传播平台，受众十分广泛，具备了天然的传播优势。在阅读、传播方式等方面，出版社的 需求与微信等平台的目标具有高度一致性，因此，利用自媒体传播将会使新闻得到有效传播。传统媒体与新媒体的运营观念存在 一定的偏差，因此如何发挥自媒体的传播优势，转变传统传播观念，利用自媒体提供的大数据做出分析，是目前传播媒体需要解 决的难题。 关键词：大数据；传播模式；路径优化
视化的内容包括数据、信息、知识等多 个层面的内容，将图形学理论和图像技
数据新闻的可视化可以让创作者与平台的 受众产生交流与互动，并且结合线下了解 的数据进行创作工作，实现数据新闻可视
பைடு நூலகம்
化的延续，不仅降低了信息传播的成本， 并且挖掘出更多有价值的新闻信息。 ３ 数据新闻可视化的路径优化 ３．１ 提升交互体验 数据新闻的可视化在叙述形式下，利 用多种途径，如微信等平台吸引受众，对 新闻进行深入的解读，更多的采用交互式 的图标、视频短片等展现方式，能够让信 息在网络平台中得到更好的传播，借助动 态化的形式吸引受众的注意力，满足受众 参与的需求，进一步提升用户的体验。 ３．２ 挖掘新闻价值 新闻媒体的数据来源在大数据背景下 具有较多选择，因此，为了更好地提升新 闻可视化效果，需要对新闻选题及其蕴藏 价值进行挖掘。对于一些大事件，新闻媒 体需要在第一时间通过大数据的分析和筛 选，让观众能够从新闻中了解到更多有价 值的信息，借助可视化工具增强新闻的说 服力，进而完成数据可视化叙事，提高新 闻传播效果。 ４ 结语 实践证明，优化数据新闻的可视化路 径可以进一步提高新闻传播的质量，借助 大数据的分析技术可以收集到更多社交网 络中的受众信息和反馈的数据，进一步提 升数据新闻的传播效果。因此，新闻媒体 需要打造数据可视化专业团队，通过培养 团队成员数据分析、信息挖掘等能力，进 一步扩大数据新闻的可视化的影响范围。 参考文献： [1] 陈 硕 . 大 数 据 背 景 下 数 据 新 闻 可 视 化 传 播 模 式 与 路 径 优 化 [J]. 出 版 广 角 ,2017(10):62-64. 作者简介：胡盼弟 （1990—） ， 女， 汉族，
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着大数据时代的到来，新闻生产也发生了巨大的变化。
传统的新闻生产模式已经无法满足当今社会对新闻的需求，人们对新闻的获取途径也发生了变化。
现在，互联网的普及和大数据技术的发展，使得新闻生产变得更加便捷和多元化。
本文将从新闻生产的角度探讨大数据时代的新闻生产。
大数据技术为新闻生产提供了更多的数据来源。
传统的新闻报道往往是基于记者的现场采访和调查，但是随着大数据的产生和互联网的普及，新闻生产可以通过收集和分析大量的数据来获取信息。
在金融报道中，可以通过分析股票交易数据和经济指标来预测市场走势。
在政治报道中，可以通过分析社交媒体数据和选举数据来揭示人们的政治倾向和态度。
通过大数据技术，新闻生产者可以更加准确地把握社会的动态和趋势，提供更加全面和深入的报道。
大数据技术改变了新闻的呈现方式。
传统的新闻报道主要是通过文字和图片来传达信息，但是在大数据时代，新闻的呈现方式更加多样化。
通过大数据技术，可以将新闻以可视化的形式展示出来，比如通过图表、地图和动画等方式，将新闻更加生动地呈现给读者。
随着人工智能技术的发展，新闻生产中也出现了虚拟主播，其可以通过大数据分析生成的人工智能模型来模拟人类的行为和语言，可以更加准确地传达信息。
大数据技术也改变了新闻的编辑和推送方式。
在过去，新闻编辑主要依靠自己的判断和经验来选择和编辑新闻，但是在大数据时代，新闻编辑可以通过分析大数据来辅助决策。
通过大数据分析工具，可以实时地跟踪和分析新闻的传播效果和受众反馈，以便及时调整新闻的发布策略和内容。
大数据技术也为新闻推送提供了更加个性化的方式。
通过分析用户的兴趣和偏好，可以向用户推送更加符合其需求的新闻内容，提高用户的阅读体验和满意度。
大数据技术还促进了新闻生产的创新和多元化。
在过去，新闻生产主要由媒体机构来控制，但是随着大数据技术的发展，任何人都有可能成为新闻生产者。
通过社交媒体和个人博客等平台，个人可以自主地发布和传播新闻信息，使得新闻生产更加多样化。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产在大数据时代，信息已经成为了一种重要的资源，而新闻生产也随之迎来了巨大的变革。
随着互联网的快速发展，信息的传播速度和范围也在不断扩大，这为新闻生产带来了巨大的机遇和挑战。
大数据技术的应用，正在深刻改变着新闻的采编、发布和传播方式，开创了新闻生产的全新模式。
1、数据驱动的新闻生产在传统的新闻生产模式中，记者和编辑主要依靠自己的经验和专业知识来选题、采访和编辑新闻报道。
但是在大数据时代，大数据技术的应用使得新闻生产更加科学和智能化。
通过大数据分析技术，可以实现对受众的兴趣和需求进行精准把握，从而更好地选择新闻题材和角度。
大数据还可以帮助新闻媒体实现对信息的快速搜集和分析，加快新闻报道的生产速度。
2、个性化的新闻生产在大数据时代，人们对新闻的需求也越来越个性化，他们希望看到的不再是一刀切的信息，而是与自己兴趣爱好相关的个性化新闻内容。
大数据技术可以帮助新闻媒体实现对用户行为和兴趣的精准追踪，从而实现对不同用户的个性化定制新闻内容。
这种个性化的新闻生产模式，可以更好地满足受众的需求，提高新闻的传播效果。
1、真实性和准确性在大数据时代，新闻生产的速度和范围都得到了极大的提升，但是也面临着真实性和准确性的挑战。
大数据分析虽然可以实现对海量信息的快速处理，但是其中也存在着大量的虚假信息和谣言。
新闻媒体在利用大数据进行新闻生产时，需要更加谨慎地对信息进行筛选和核实，确保新闻报道的真实性和准确性。
2、个人隐私保护大数据技术的应用，使新闻媒体可以更好地把握受众的兴趣和需求，实现个性化的新闻生产。
但是在这个过程中，也涉及到个人隐私的保护问题。
新闻媒体在利用大数据进行新闻生产时，需要严格遵守相关的法律法规，尊重受众的隐私权，确保信息的合法使用和保护。
3、技术应用和人才培养大数据技术的应用，对新闻媒体提出了更高的技术要求，需要有更多的专业人才来进行技术支持和运营。
而目前新闻行业在大数据技术方面的人才储备相对不足，因此在大数据时代，新闻媒体需要加强对技术应用人才的培养和引进，以适应新闻生产模式的转变。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着数字技术的飞速发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
在新闻行业中，大数据的应用也越来越多。
大数据时代的新闻生产，不仅改变了新闻的生产方式和传播方式，也带来了新闻内容的多样化和个性化。
大数据技术为新闻生产提供了更多的信息来源。
通过收集、分析和处理大量的数据，新闻工作者可以获取更多的信息，提高新闻报道的准确性和全面性。
新闻报道中常常需要引用统计数据和研究报告，而这些数据和报告往往是通过大数据技术得到的。
大数据分析还可以帮助新闻工作者发现新的话题和热点，及时调整新闻报道的方向。
大数据时代的新闻生产也带来了新闻内容的多样化和个性化。
传统的新闻报道通常是按照传媒机构的编辑和选择进行的，新闻工作者只能根据他们自己的判断来决定报道哪些新闻和如何报道。
而在大数据时代，新闻内容可以更加精确地满足不同受众的需求。
通过大数据分析，新闻机构可以了解读者的兴趣和偏好，根据不同读者的需求进行新闻内容的定制。
这样一来，新闻内容更加多样化，读者也可以更加容易地获取到自己感兴趣的新闻信息。
大数据时代的新闻生产也存在一些挑战和问题。
大数据的使用可能带来信息过载的问题。
由于大数据可以提供大量的信息，新闻工作者在处理和使用这些信息时可能会感到束手无策。
他们需要花费大量的时间和精力来筛选和整理信息，以便进行有效的新闻报道。
大数据的使用也可能引发隐私和安全问题。
大数据中包含着大量的个人信息和敏感信息，如果这些信息被不法分子获取和滥用，将对个人和社会造成严重的影响。
新闻机构在使用大数据时需要加强数据保护和隐私保护措施。
大数据技术为新闻生产带来了许多机遇和挑战。
它可以帮助新闻工作者获取更多的信息，提高新闻报道的准确性和全面性。
也可以提高新闻报道的效率，提供更多样化和个性化的新闻内容。
新闻机构在使用大数据时需要注意信息过载和隐私安全问题，保护读者和个人的权益。
只有在平衡利益的基础上，大数据才能发挥其在新闻生产中的最大价值。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产在大数据时代，新闻生产的方式发生了很大的改变。
由于大数据技术的进步，人们可以获取并处理比以往更多、更复杂的数据。
这些大数据可以帮助新闻人员更好地了解市场、社会和政治发展趋势，避免盲目性地报道新闻。
与此同时，新闻传播渠道也随着互联网、社交媒体和移动设备等技术的发展而发生了重大变化。
在这一变革的背景下，新闻制作人员必须适应并利用大数据技术来改善新闻生产的效率和质量。
在大数据时代，新闻生产必须更加注重数据分析。
随着大数据技术的发展，采集和分析大规模数据成为可能。
新闻制作人员可以通过大规模数据的收集和处理，更好地理解和解释事件的发展趋势。
通过这些数据分析，新闻制作人员可以精确预测事件发展方向，为新闻报道提供更加准确和深入的信息。
例如，新闻生产者可以收集和分析主题相关的数据，包括社交媒体的活动、网站流量和市场趋势等，以便更好地理解新闻事件的影响和意义。
并使用这些数据分析的结果，制作出更深入、更全面的新闻报道。
此外，在新闻生产过程中，大数据也可以用来改善新闻质量和准确性。
新闻制作人员可以使用大数据工具来验证信息来源的可信度，减少不必要的错误和谣言。
此外，新闻制作人员还可以使用大数据工具来更好地控制新闻报道的质量，并追踪新闻报道中的错误和缺点，以便及时改进和调整报道的方向和内容。
另一方面，新闻传播渠道的发展也为新闻生产带来了变化。
互联网和社交媒体等新媒体平台成为新闻传播的主要渠道。
与此同时，新闻制作人员也必须适应新媒体平台的特点，并利用大数据技术来优化新闻内容的生产和传播。
例如，使用大数据来监测和分析用户的浏览习惯和兴趣点，以便根据用户的需求量身定制新闻内容和传播途径。
在大数据时代，新闻制作人员还需关注增长和维护受众数。
通过分析巨大的数据来源，新闻发布者可以更好地理解用户需求，提供受众所感兴趣的信息。
新闻发布者还可以通过大数据技术来跟踪用户的交互并根据用户的反馈改进新闻报道，从而提高受众数。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着信息技术的发展和社会网络的普及，大数据已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
大数据的应用范围越来越广泛，其中就包括新闻生产领域。
在大数据时代，新闻生产不再是依靠记者个人的观察和采访，而是通过大数据分析来获取信息、实现新闻生产的一种新方法。
正是由于大数据的运用，媒体机构能够更有效地了解社会舆论、用户需求和行为，从而更加准确地定位新闻报道的方向，提高新闻生产的效率和质量。
本文将围绕大数据时代的新闻生产展开讨论，探讨大数据在新闻生产中的应用及其带来的影响。
一、大数据对新闻生产的影响1. 提供更准确、即时的信息在以往的新闻生产中，记者需要通过实地采访、调查来获取信息，而这种方式往往会耗费大量的时间和人力成本，也可能无法获取全面的信息。
随着大数据技术的发展，媒体机构可以通过数据挖掘技术、网络舆情分析等方式，实时监测社会事件、用户行为和舆论动向，帮助记者更准确地把握新闻事件的发展，获取更多的信息素材。
这不仅可以提高新闻的时效性，还可以降低新闻的制作成本。
2. 实现个性化新闻推荐在大数据时代，媒体机构可以通过分析用户的行为数据、偏好等信息，为用户个性化定制新闻内容。
通过推荐系统的应用，用户可以更加方便地获取到自己感兴趣的新闻内容，提高了新闻的传播效率。
用户个性化的需求也能够促使媒体机构不断改进新闻内容的质量和多样性，以满足不同用户的需求。
3. 增加新闻生产的多样性大数据的应用能够帮助媒体机构更好地了解用户的需求和关注点，从而开发更多样化、细分化的新闻产品。
这样一来，不同类型、不同领域的新闻报道将更加丰富多彩，更好地满足不同用户的需求，进一步提高了新闻产业的竞争力。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术在新闻生产中扮演着至关重要的角色。
通过对大量的数据进行分析，媒体机构可以发现数据中的规律和趋势，从而找到热点话题、新闻事件和用户需求。
这样一来，记者和编辑能够更快地发现新闻线索，并进行深度报道。
2. 网络舆情分析网络舆情分析是一种通过监测网络上的舆论动向来判断新闻事件的影响程度和用户关注度的方法。
数据新闻：大数据时代新闻报道新模式
数据新闻：大数据时代新闻报道新模式一、本文概述随着大数据时代的到来，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
在此背景下，数据新闻作为一种新型的新闻报道模式，逐渐崭露头角。
数据新闻，顾名思义，是以数据为核心的新闻报道方式，它运用大数据的分析和可视化技术，将复杂的数据转化为直观易懂的信息，以此揭示新闻事件的真相和内在规律。
然而，数据新闻在发展过程中也面临着一些挑战和问题。
本文旨在探讨数据新闻的特点、优势以及存在的不足，并提出相应的改进策略。
我们将概述数据新闻的基本概念和发展背景，然后分析数据新闻在新闻报道中的独特价值和优势。
接着，我们将深入探讨数据新闻在实际操作中遇到的困难和挑战，包括数据的获取、处理、分析和可视化等方面的问题。
我们将提出解决这些问题的策略和建议，以期推动数据新闻的健康发展。
通过本文的研究，我们期望能够为新闻从业人员和广大读者提供一个全面而深入的数据新闻视角，帮助大家更好地理解和应用数据新闻，以更加科学和准确的方式揭示新闻事件的真相和内在规律。
二、数据新闻与传统新闻报道的区别在大数据的时代背景下，数据新闻已经逐渐成为新闻报道的一种新模式。
这种新模式与传统的新闻报道有着明显的区别，主要表现在数据的选取与处理、新闻报道的视角与方式以及信息传达的效果上。
从数据的选取与处理上看，数据新闻所依赖的核心是大量的、多元化的数据。
这些数据不仅仅是事件的记录，更是现象背后深层次的反映。
相比之下，传统新闻报道通常依赖的是单一的、结构化的信息，侧重于事件的描述和报道。
数据新闻通过对海量数据的挖掘和分析，能够揭示出隐藏在数据背后的深层次信息，为新闻报道提供更为全面、深入的视角。
从新闻报道的视角与方式上看，数据新闻注重以数据为核心，通过数据的可视化处理和解读，将复杂的数据转化为易于理解和接受的信息，从而帮助读者更好地理解和把握新闻事件。
而传统新闻报道则更侧重于文字描述和口头讲述，以叙述和解释为主要方式。
数据新闻通过数据驱动的方式，使新闻报道的视角更为广阔，报道方式也更为丰富和多元。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着信息技术和互联网的快速发展，大数据时代已经到来。
在这个时代，大数据已经成为新闻生产的重要组成部分。
大数据的出现给新闻生产带来了革命性的变化和机遇。
大数据为新闻生产提供了丰富的信息资源。
传统的新闻生产过程中，记者需要耗费大量的时间和精力进行调查采访，收集各种信息资料。
而在大数据时代，大量的数据可以通过计算机和互联网自动采集和整理。
新闻媒体可以利用大数据分析工具，从海量的数据中提取有价值的信息，为新闻报道提供了更加全面和深入的资料支持。
大数据分析技术可以帮助新闻媒体进行热点分析和舆情监测。
大数据时代，每天都会产生大量的数据，包括新闻稿件、社交媒体帖子、评论等。
利用大数据分析技术，新闻媒体可以快速了解社会热点，掌握舆论动向。
通过对大数据的分析，新闻媒体可以及时调整新闻报道的方向，抓住时机，提供更具针对性和吸引力的新闻内容。
大数据还可以帮助新闻媒体进行个性化推荐。
在传统的新闻生产中，新闻媒体通常按照板块和分类来组织和展示新闻内容。
而在大数据时代，利用用户行为数据和兴趣特征，新闻媒体可以实现对用户的个性化推荐。
通过分析用户的浏览记录、点击行为和社交网络数据，新闻媒体可以给用户提供更符合他们兴趣和需求的新闻内容，提高新闻的阅读体验和用户参与度。
大数据也带来了新闻数据的可视化呈现。
传统的新闻报道通常采用文字和图片来呈现。
而在大数据时代，通过数据可视化技术，新闻媒体可以将抽象的数据信息通过图表、地图、动画等形式直观地展示给读者。
这不仅可以增加新闻的吸引力和趣味性，也可以帮助读者更好地理解和理解新闻内容。
大数据时代的新闻生产也面临一些挑战和问题。
大数据的采集和处理需要具备专业的技术和人才。
新闻媒体需要投入大量的人力和物力来处理海量的数据，这对于一些小型新闻机构来说可能是一个困难。
大数据的分析结果需要被有效地传达给读者。
新闻媒体需要将复杂的数据分析结果转化为简洁明了的新闻呈现，让读者能够容易理解和接受。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着科技的飞速发展，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用，包括新闻生产领域。
大数据时代的新闻生产，不仅改变了传统的新闻生产方式，还对新闻传播和用户体验产生了深刻的影响。
本文将讨论大数据时代对新闻生产的影响，并探讨如何利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验。
在大数据时代，新闻生产过程中各个环节都受到了影响。
首先是新闻采集环节。
以往的新闻采集依靠记者的人工调查和报道，而在大数据时代，新闻采集可以通过网络爬虫和数据挖掘技术实现。
这些技术可以快速收集海量的数据和信息，帮助记者了解社会舆论和热点事件，提高新闻采集的效率和及时性。
其次是新闻编辑和制作环节。
在传统的新闻编辑和制作过程中，编辑需要从大量的信息中筛选出有价值的新闻素材，然后进行文字和图片的编辑制作。
而在大数据时代，编辑可以利用大数据分析工具，从海量数据中挖掘有价值的信息和观点，帮助编辑快速了解社会热点和舆论趋势，提高新闻内容的质量和深度。
最后是新闻传播和用户体验环节。
在大数据时代，新闻传播和用户体验变得更加个性化和精准。
通过大数据分析用户的浏览行为、兴趣偏好和社交关系，新闻媒体可以为用户提供个性化的新闻内容推荐和定制化的信息服务，提升用户对新闻的满意度和忠诚度。
二、利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验在大数据时代，新闻媒体可以利用大数据技术提升新闻生产效率和用户体验。
首先是通过大数据技术优化新闻采集和编辑制作流程。
利用网络爬虫和数据挖掘技术，新闻媒体可以实现新闻自动采集和内容自动生产，提高新闻生产效率和成本效益。
利用大数据分析工具，新闻媒体可以发现用户感兴趣的新闻话题和热点事件，帮助编辑深入挖掘新闻素材，提升新闻内容的深度和观点的独特性。
最后是通过大数据技术实现新闻内容的跨平台传播和智能交互。
在大数据时代，新闻媒体可以利用大数据技术实现新闻内容的跨平台传播和智能交互，为用户提供一站式的新闻内容和服务。
通过大数据分析用户的社交关系和互动行为，新闻媒体可以实现新闻内容的智能推送和互动交流，提升新闻传播效果和用户体验。
新闻生产环节中的大数据技术运用
新闻生产环节中的大数据技术运用随着网络媒体和传统媒体的高速发展，新闻生产的规模不断扩大，数量不断增多，同时随之而来的也是大量的数据信息。
如何快速、准确、科学地获取这些数据并将其转化为生产力，一直是新闻生产的重要研究领域。
新闻生产环节中的大数据技术的应用，值得我们深入研究和探讨。
一、新闻生产的基本流程新闻生产是一个系统工程，它包含了信息的收集、编辑、传播和展示等多个环节。
新闻生产的基本流程如下：1.新闻收集：包括新闻采访、网络搜集、舆情监测等多种方式，获取新闻原始数据。
2.新闻编辑：包括信息分类、信息处理、信息分析等多种编辑操作，为新闻加工打下基础。
3.新闻生产：包括新闻写作、新闻摄影、新闻制作等多种方式，将新闻从生命到出版，生产出新闻产品。
4.新闻传播：包括信息发布、传媒借助等多种形式，加速新闻传播和宣传。
二、大数据技术在新闻生产中的应用1.数据收集在新闻生产的第一环节，数据收集是最为关键的一部分。
通过大数据技术，可以准确而且快速地获取全球范围内的新闻相关数据，包括各类新闻网站、社交网站、微信公众号等大量的网络新闻信息。
同时，对于传统媒体，也可以通过公开渠道获得大量的政府信息、社会信息，以及其他新闻有关信息。
大数据技术的应用能够让新闻生产者更为精准地预测、了解新闻客户的需求，获得最新的业界动态，从而为新闻编辑和新闻生产提供更为科学、准确、丰富的资源。
2.数据处理在新闻编辑过程中，数据处理是至关重要的一部分。
利用大数据技术，新闻编辑可以根据不同领域数据的特点，对其进行分类、分析，从而得出更为清晰的结论。
在之后的论文撰写过程中，可以通过引入相应的新闻分析软件，强化新闻的责任传播、准确性和及时性的原则。
3.新闻生产当数据收集完毕并经过处理后，新闻的生产就开始了。
无论是文字新闻、图片新闻、视频新闻，都需要进行相应的新闻撰写、摄制、制作等过程，以实现个性化新闻生产和全方位新闻报道。
然而，人工编辑所需的成本和时间都很高，而大数据技术的应用可以大大缩短新闻的生产过程和提升生产效率。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产随着信息技术的发展和普及，大数据时代已经到来，给新闻生产带来了前所未有的变革。
传统的新闻生产方式面临着很大的挑战，需要适应大数据时代的变化，运用大数据技术来提高新闻的质量、深度和广度，让读者更好地理解和掌握新闻事件。
新闻生产中的大数据应用主要包括以下几个方面：一、新闻信息采集在大数据时代，新闻信息的采集已经不再依靠传统的方式，而是依靠人工智能和机器学习技术，通过自动化和智能化的方式采集信息。
这样可以有效提高采集的效率和准确性，将更多更准确的信息传递给用户。
二、新闻事件分析大数据技术可以帮助新闻从大量的数据中分析并挖掘出新闻事件及其背后的情况、规律和趋势。
通过对用户行为、社交媒体、政府数据等各种数据资源的挖掘和分析，可以更好地发现事件信息的思路、故事性和价值。
三、新闻内容推荐依靠大数据技术，新闻媒体可以把用户的兴趣、需求和行为等信息加以分析，从个性化角度推荐适合用户的新闻内容和主题。
通过对用户甚至是个人的兴趣和需求进行分析和统计，以定制化和个性化的方式服务用户，提高用户的阅读体验和新闻消费的满意度。
四、新闻发布和传播在新闻发布和传播环节，新闻媒体可以运用大数据技术进行策划、管理和评估。
基于用户行为、数据分析等各种信息，新闻媒体可以更加有效地确定新闻发布的时间、地点、形式和跨媒体传播的策略。
同时，也可以通过数据分析来评估并反馈效果，及时调整发布策略，维护新闻媒体的公信力和形象。
总之，大数据技术的应用可以有效改善新闻生产中的各个环节，提高新闻的质量、深度和广度，增强新闻媒体的竞争力和影响力，进一步加强和提高新闻媒体在大众传媒和公共舆论中的重要性和地位。
同时，大数据技术也提示我们，一方面，新闻业需在遵守法律法规、保护隐私和信息安全等方面加强自身自律，不断提高自身服务质量和道德标准；另一方面，政府、社会和相关机构应加强约束、监督和保障，确保大数据技术的合理应用，异化消极影响，推进科技发展和社会进步。
关于大数据的新闻内容生产创新探讨
关于大数据的新闻内容生产创新探讨摘要：随着大数据的不断生成和的发展，传媒功能以及内容生产方法发生了诸多高边，新闻内容需要与时俱进地生产。
为了解决传统广播新闻的诸多瓶颈，新闻工作人员要转变观念，在内容生产过程中坚持创新原则，灵活应用大数据技术以及网络平台，保证新闻生产的精确化与技术化。
本文结合大数据分析了新闻内容产生现状，提出了新闻内容产生创新策略。
关键词：大数据；新闻内容；生产创新大数据被视作巨量资料，利用不同的渠道能够将庞大数据整合在一起，具有真实性、实时性等特征。
在大数据时代的影响下，新闻生产方式发生了一系列变革，用户能够从网上获取相关的信息，及时掌握实时新闻。
要想满足用户的多样化需求，新闻内容的生产应该围绕用户思维，持续性提升大数据应用性，开展的新闻传播活动要精准且细致，在此基础上也要对广播新闻进行深入探索，创新新闻的生产方式，以此推动广播媒体行业的发展。
一、大数据下新闻内容产生现状（一）新闻失实时有发生在我们的日常生活中每天都会生成诸多的数据，不仅对我们的生活和思维带来了一系列改变，也会直接影响人们对新鲜事物的判断及认知能力。
对于新闻工作人员来说，面对冗余的数据，他们的工作思维以及方法也会发生很多变化，在信息资料的收集和整理方面遇到了新的挑战，如果不能够有效识别虚假信息很容易对新闻的内容的产生造成负面影响[1]。
对于大数据而言，与传统数据具有很大的差异性，现阶段信息的传播和转换需要依赖于网络，这就需要客观地分析网络中的信息数据，而现实情况并非如此，在新闻内容方面很容易出现错误，所报道的新闻内容不属实。
（二）大数据分析方式有待创新在大数据时代背景下，作为新闻媒体工作人员需要高效的应用大数据来生产新闻内容，在获取相关信息数据之后，需要对获取的内容进行分析和总结。
在现阶段来看，对新闻内容进行公布时往往比较零散，不少内容之间缺少内在联系，人们在新闻获取途径上也比较单一。
不少新闻工作人员为了能够提升新闻浏览量，他们对新闻内容往往未能够严格地把控说，报道的新闻质量也不够理想，尤其是在真实性方面无法保障。
大数据背景下数据新闻的研究——理念、生产方式与应用
大数据背景下数据新闻的探究——理念、生产方式与应用随着大数据时代的到来，数据已经成为当今最珍贵的资源之一。
数据的快速增长和广泛应用，使得数据新闻成为了媒体行业中的一个热门话题。
本文将从理念、生产方式以及应用三个方面，探讨大数据背景下数据新闻的探究状况。
数据新闻作为一种新兴的新闻形式，其理念主要包括两个方面：数据驱动和可视化呈现。
数据驱动是指新闻报道和解读以数据为基础，通过对大量数据的收集、分析和开掘，揭示问题的本质，评判事物的真实状况，使新闻报道更加客观准确。
可视化呈现是指通过图表、地图、动画等形式，将数据转化为可视化内容，使读者更容易理解和吸纳信息。
数据新闻的生产方式主要包括开放式数据采集、数据处理和可视化制作。
开放式数据采集是指通过网络、数据库等途径，广泛得到各类数据资源。
数据处理是指将得到的原始数据进行整理、筛选、清洗等处理过程，以便于分析和开掘。
可视化制作则是将处理后的数据通过图表、地图、互动页面等形式进行可视化呈现，使得读者通过直观的视觉效果更容易理解。
数据新闻在各个领域中的应用广泛而多样。
在政治领域，数据新闻可以通过分析选民投票习惯、政策的实施效果等数据，为政府决策者提供决策依据。
在经济领域，数据新闻可以通过分析市场数据、企业财务报表等数据，揭示经济状况和趋势，为投资者和企业提供参考。
在社会领域，数据新闻可以通过分析社会保障、医疗卫生等数据，揭示社会问题和现象，引发社会关注。
在科技领域，数据新闻可以通过分析科技探究效果、专利数据等，揭示科技进步动态和趋势，推动科技创新。
在教育领域，数据新闻可以通过分析教育数据、同砚表现等，评估教育质量和改革效果。
但是，数据新闻在实际应用中面临一些挑战和问题。
起首，数据的真实性和可信度是数据新闻报道的重要问题。
数据往往是源自各个数据来源，其中可能存在错误数据、偏差数据等。
其次，数据的处理和分析能力是数据新闻从业者的重因素养。
数据需要经过筛选、清洗、分析等复杂过程，需要相关专业知识和技能。
大数据与人工智能技术在新闻传播中的应用研究
大数据与人工智能技术在新闻传播中的应用研究随着信息时代的到来，新闻传播行业越来越依赖技术手段来提高效率和质量。
近年来，大数据和人工智能技术的应用逐渐成为新闻传播领域的热门话题。
本文将探讨大数据和人工智能技术在新闻传播中的应用研究，并分析其现状和未来发展趋势。
一、大数据技术在新闻传播中的应用研究大数据技术是指对大量结构化和非结构化数据进行收集、分析和整理的一种技术。
在新闻传播中，大数据技术的应用可以帮助新闻机构收集、整理和分析海量的数据，提高新闻内容的可靠性和价值。
一方面，大数据技术可以帮助新闻机构从互联网、社交媒体等渠道收集新闻资讯。
通过将各种数据源进行整合，可以更准确地把握新闻热点和趋势，从而更快地捕捉新闻线索。
另一方面，大数据技术还可以帮助新闻机构制定更为准确的新闻报道策略。
通过对读者需求和互联网搜索数据的分析，可以制定更符合读者需求的新闻报道计划，提高新闻阅读量。
在应用大数据技术方面，今日头条是一个好的例子。
他们利用大量数据处理和算法技术，融合推荐算法、搜索引擎和自然语言处理技术实现用户态势的实时监测和分类，真正实现精准推送，满足个性化需求。
此外，今日头条还通过对用户行为和兴趣进行分析，帮助自媒体和新闻机构定位受众群体和推送最受欢迎的内容，增加了新闻阅读量。
二、人工智能技术在新闻传播中的应用研究人工智能技术是指模拟人类智能的一种技术，主要包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。
在新闻传播中，人工智能技术的应用可以帮助新闻机构实现自动化和智能化生产，提高新闻传播效率和质量。
人工智能技术最广泛的应用方式之一是自然语言处理。
通过对语言的理解和分析，可以帮助机器自动化生成新闻稿件，从而提高新闻传播的效率。
此外，自然语言处理技术还可以帮助新闻机构分析评论、问答和讨论等社交媒体数据，精准把握新闻热点和趋势。
人工智能技术在新闻传播中最成功的应用之一是美国自动新闻机器人Quakebot。
它利用人工智能技术和自然语言处理技术，可以从美国地震研究所的数据中识别地震信息，并自动化生成新闻稿件。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产
随着大数据技术的不断发展，新闻生产方式已经发生了巨大的变化。
大数据时代的新
闻生产面临着巨大的机遇和挑战。
在这个时代，如何利用大数据技术提高新闻生产的效率
和品质，将是新闻从业者需要面对的关键问题。
利用大数据技术，可以实现新闻生产的自动化。
采取自动化生产新闻的方式，可以快
速地生成大量新闻内容。
基于大数据技术的自动化新闻生产系统已经有很多，例如可以通
过大数据分析来自动生成新闻报道。
这些新闻报道凭借其高度的时效性、全面性和客观性，能够满足用户的追求，有效提高了新闻传播效果。
利用大数据技术，还可以对新闻生产的质量进行监控和改进。
通过收集用户反馈、分
析用户喜好等数据，可以为新闻生产者提供精准的指导，帮助他们生产符合用户需求的新
闻内容。
利用大数据技术，可以实现从用户角度出发的新闻生产，达到更好的用户体验效果。
同时，在大数据时代的新闻生产中，还必须注意数据安全问题。
新闻是公众的知情权
与表达自由的重要渠道，因此新闻数据的安全保护是极其重要的。
在大数据时代，新闻机
构需要加强对新闻生产和存储环节的安全控制，防范黑客攻击和数据泄露等安全风险。
在实际应用中，大数据技术需要与传统新闻生产方式相结合，才能发挥出最好的效果。
大数据技术能够提供新的数据来源和分析工具，为新闻生产提供更广阔的视野和更精准的
信息。
在这个基础上，新闻从业者需要结合传统的新闻生产方式，进行深入挖掘和优化，
才能够生产出更具有价值和观点性的新闻报道。
大数据时代的新闻生产
大数据时代的新闻生产近年来，随着互联网技术的快速发展和智能设备的普及，大数据时代正在到来。
大数据的出现对于新闻生产带来了深刻的影响。
新闻生产基于数据的智能化正在逐渐成为一种趋势，这也促使新闻媒体进入了大数据时代。
1. 实现新闻内容的个性化定制大数据能够快速地获取并处理大量的信息，能够根据用户的兴趣和需求进行相关内容的定制，满足用户的个性化需求，使得新闻评论越来越受到青睐。
2. 降低新闻生产的成本传统的新闻生产需要记者的采访和编辑等复杂流程，而随着大数据时代的到来，采集、分析和处理数据的成本大大降低，因此，新闻生产的成本也随之降低。
3. 提高新闻思考深度大数据分析可以帮助新闻工作者更好地了解某个热点事件发生的根本原因，帮助媒体更深入地挖掘事件背后的故事，使得新闻报道更加专注和有深度。
二、大数据技术在新闻生产中的应用方式1.数据挖掘数据挖掘是一项数据处理技术，它可以对大量数据进行搜索，以发现数据之间的联系和差异，并从中提取出有用的信息。
媒体可以利用这样的技术和信息，加深理解和研究，为新闻的发现和报道提供支持。
2.社交媒体分析社交媒体已经成为新闻传播的重要渠道，社交媒体上的评论、转发和点赞都能够反映出用户的需求和兴趣。
新闻工作者可以对社交媒体上的数据进行分析，根据用户在社交媒体上的行为反应，来制定新闻发布的策略。
3.智能推荐智能推荐是一种技术，可以通过分析用户行为模式、需求和偏好，为用户推荐相关内容。
媒体可以运用智能推荐技术，将新闻内容推荐给用户，使得用户更加便捷地接触到自己感兴趣的内容。
1.虚假信息的泛滥大数据时代下，虚假信息的传播越来越普及，新闻生产也面临虚假信息的严峻挑战。
媒体需要制定相应的策略，加强对于信息的核查和验证。
2.用户个性化需求的多样性由于数据的个性化定制特征，用户对于新闻内容的需求变得越来越多样化，这也给新闻工作者带来了前所未有的挑战，让他们需要不断拓宽新闻的思路和范围，确保新闻内容的质量和准确性。
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试论大数据与新闻生产相结合的路径作者：王涛来源：《中国广播》2014年第11期【摘要】大数据的勃兴开启了时代转型之门，随着信息技术的发展，海量的数据不仅影响着人们的工作和生活，对于传统媒体的新闻生产方式也产生着巨大影响。
本文就新闻人如何在大数据时代利用好大数据并使其与新闻生产更好地结合进行了分析，提出大数据与新闻生产相结合的路径：掌握数据，挖掘数据；掌握专家库，解读数据；亮出观点，提供思想。
【关键词】大数据新闻生产专家库观点【中图分类号】G221 【文献标识码】A“这是最好的时代，这是最坏的时代；这是智慧的时代，这是愚蠢的时代……人们面前有着各样事物，人们面前一无所有……”（狄更斯《双城记》）在网络上，这段被广泛引用的名言，也从某种角度描摹出当今的互联网景象。
随着信息技术的飞速发展，新媒体的崛起、碎片化新闻的涌现、来自自媒体的冲击以及大数据的勃兴，一时间，传统媒体风声鹤唳。
“新闻已死”“传统媒体必亡”的悲观论调，开始充斥着网络空间和社交平台。
在大数据时代，新闻还有用武之地吗？碎片化信息时代，新闻该怎么做？大数据来袭，传统的新闻内容生产如何应对挑战？笔者认为，应从三方面做好大数据与新闻生产的结合：掌握数据，挖掘数据；掌握专家库，解读数据；亮出观点，提供思想。
一、掌握数据，挖掘数据——大数据时代做好新闻的首要任务什么是大数据？在百度百科搜索“大数据”一词可以得出如下内容：大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理并成为帮助企业经营决策达到积极目的的资讯。
而在维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schönberger）所著的被誉为国外大数据研究先河之作的《大数据时代》一书中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。
大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
进一步来看，大数据时代的核心特征是“一切皆可量化”。
我们已经进入了大数据时代，大数据也在影响着人们的生活和工作。
比如我们日常使用的语言文字、图片影像、娱乐方式、运动轨迹、地理坐标等都可以通过数据的形式来记录，甚至连人与人之间的各种关系、情感和经历，也都可以通过数据来呈现。
1.数据将成为未来新闻报道的重要来源作为新闻人，我们必须直面这样一个事实，大数据已经对媒体的新闻生产方式产生了深远影响。
那为何不好好利用它，让数据成为新闻报道的来源呢？首先，要利用新技术充分地挖掘数据，使其成为新闻生产的有力帮手和支持工具。
国外已经出现了利用计算机的数据算法来撰写新闻的案例。
美国有一家名为Narrative的公司，规模不大，仅有30名员工，它的新闻生产就是运用了一种自动技术完成的。
据统计，Narrative公司运用Narrative Science算法，大约每30秒就能够撰写出一篇新闻，而借助于这种算法写出的新闻还发表在了《福布斯》的网站上。
①这个案例看上去有些“遥远”，但是思路足以让国内新闻人有所启发。
目前，国内谈论大数据，大多应用在精准营销和用户个性化的分析中，但很少涉及大数据与新闻生产的结合。
大数据可以成为未来新闻报道的重要来源，因为它的精准性和预见性比人的主观判断更强。
很多情况下，数据对于某一事件发生的原因和进程的呈现往往比记者的观察与调查更为准确，更具说服力。
而记者在新闻现场进行信息采集、现场观察与新闻分析等工作，也会因为数据的出现而变得更为快捷。
2.挖掘数据背后的新闻，对新闻人提出新要求在大数据时代，新闻生产比拼的不仅仅是团队规模，更看重具有新闻敏感和数据分析能力的复合型人才来实现数据的新闻化呈现。
这给传统媒体未来的生产流程与人才结构也提出了全新的要求。
对广播来说，传统的采编播工种将可能产生颠覆性的变化，对广播从业人员的知识和能力提出了更高的要求。
可以预测的是，未来国内媒体将会出现更多专门与数据打交道的记者，他们将通过数据挖掘的方式来进行新闻报道。
他们将引领帮助受众去挖掘出隐藏在纷繁复杂的数据之后的事件逻辑关系。
通过数据挖掘呈现的新闻报道，往往比传统途径下生产的新闻报道更有深度也更有力度。
②二、解读数据，提供观点——数据与新闻生产相结合的关键环节数据与新闻生产相结合的关键，是掌握专家库，提供独到而精准的数据解读。
数据挖掘是“通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程”。
对于新闻实务从业者来说，挖掘这个过程很重要，但是更重要的是，如何将挖掘出来的数据更有效地送达受众。
换一个说法，就是如何更有效地提供新闻产品。
因此，挖掘数据之后，更关键的步骤是解读数据。
今天，互联网的普及几乎让人们查找任何数据都变得触手可及，而在一些专业的金融数据机构，数据往往更易获取，归类方式也更为合理。
比如炒股人想获取股票市场的数据，只需要打开浏览器登录互联网。
因为每个上市公司都将公司的重大调整上报到股票交易所，每季度也要对外公开财报，这些数据在网上随时可以搜索查找。
对于广播媒体来说，单纯的数据对于听众来说就像空中飞过的鸟儿，如何在听众头脑中留下痕迹？广播媒体不能提供彭博社《今日图表》那样直观的数据表述，广播媒体的数据新闻生产最重要的依然是对数据的解读方式和切入点。
掌握专家库对于广播媒体来说，是数据新闻生产的核心部分。
中央人民广播电台经济之声经过十多年的努力，目前已经建立了拥有五百余名经济学家及证券分析师的庞大专家库，当有受众关注的新闻事件或经济热点出现时，经济之声有能力在第一时间寻找到专业对口的人士进行解读。
同时由于专家库的丰富性，确保了能够找到最合适、最优秀的人进行点评，从而为受众提供最权威、最有效的观点。
这也是经济之声《央广财经评论》节目收听率与口碑一直保持稳定和颇受好评的原因之一。
三、亮出观点，提供思想——观点比资讯更重要随着互联网时代的到来，新闻传播已经大面积地进入到了主观传播时代。
数据和资讯对于任何媒体和媒体人都是平等和相同的，不同的是我们提供的选择和亮出的观点。
以前，做新闻就是陈述事实，可是显然，现在仅仅陈述事实是不够的，因为事实摆放在那里，每个人都看得到。
过去新闻媒体的竞争强调的是事实为王和独家新闻，独家新闻到现在为止都深深影响着传媒人。
过去我们迷恋于某条新闻是否首发、是否独家，但现在人们每天面对互联网上的海量信息和资讯，似乎已经很难界定谁是首发、谁是独家。
中央电视台主持人白岩松在一次公开讲座中说过这样一件事：中央电视台曾做过一个调查，央视新闻频道刚推出时，每天新的资讯量达到200多条，后来的目标是争取达到首发新闻1000条。
于是，一个有趣的现象出现了：从200多条向500多条挺进的时候，新闻条数的增加和收视率的增加成正比；超过500条之后，收视率不再提高。
由此可以理解为，量在一定的时间段是有效的；但到了某个阶段，量就失去了意义。
从社会学和心理学角度来说，受众每天核心关注的新闻其实不超过三条，一个频率（频道）和一张报纸提供了多少新的资讯量是基础，对人们最关心的东西施行了多少有穿透力、个性化和让人信服的、高质量的报道，这才是关键。
量不是核心竞争力，核心竞争力是对人们当下最关注的那三条新闻的质的穿透。
《周末画报》上刊登过一篇对美国著名记者彼特·阿内特（Peter Arnett）的专访。
彼特长期给美国著名新闻节目主持人沃尔特·克朗凯特（Walter Cronkite）做撰稿人，过去十年一直在汕头大学新闻传播学院当教授。
彼特接受采访时说：新闻已经发生了很大的变化，让事实去说话的传统新闻观念已经死亡了。
他强调的是“事实从不说话，用新闻去推动时代进步的不是你提供的事实本身，而是你的选择和你的观点”③。
当然，新闻学最核心的新闻客观性的前提依然要坚守，在这个基础上，对客观性的理解应该顺应时代有一些变化：第一，事实必须是真实的；第二，客观不是由单篇报道构成的，而是由多种不客观但是都能为它提供声音的平台而最后形成的总体客观。
这就比如同样的一个新闻事实，不同的记者到现场，截取的侧面和角度不一样，最后的报道也是不一样的。
美国广播公司（ABC）《晚间新闻报道》（也译做《今晚国际新闻》《晚间世界新闻报道》等）主播比特·詹宁斯（Peter·Jennings）在接受中国媒体采访时说过，《晚间新闻报道》每天的核心工作是两件事：确定什么是头条和新闻播报顺序。
他说，百分之二三十的头条是天生的。
除去天生的头条之外，剩下的头条是要根据传媒的价值观和其他媒体竞争的比较、掌握的素材和进入的深度等来确定头条。
接下来他的一句话非常重要，他说：“其实我们每个新闻人都有能力也有权利来确立属于你自己的头条，困难的是当你确立完这样的头条之后，如何去操作，如何让这个头条具有极大的说服力，让受众接受你的选择是对的，这才是最大的挑战。
”④正如詹宁斯所说，这也是大数据时代对于每一个传媒人的冲击和挑战，敢不敢亮出自己的声音和解读？观点比资讯更重要。
注释①《连线：未来超90%新闻电脑撰写威胁新闻人员》，中国广播网 http：///kjxw/sytj/201205/t20120504_509550309.shtml.②陈昌凤《大数据时代如何做新闻》，载《新闻与写作》2013年第1期。
③《霍斯特·法斯：留下不止一道轨迹》，载《周末画报》2012年第702期。
④王英《ABC〈今晚国际新闻〉主持人詹宁斯的一天》，载《新闻与写作》1986年第5期。
参考文献1.【英】维克托·迈尔·舍恩伯格肯尼思·库克耶著盛杨燕周涛译《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，浙江人民出版社，2013年第1版。
2.王光宏蒋平《数据挖掘综述》，载《同济大学学报（自然科学版）》，2004年第2期。
（作者单位：中央人民广播电台经济之声）（本文编辑：吕晓虹）。