大数据热的冷思考 无法取代传统的新闻传播科研方法
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考
近年来，数据新闻成为了媒体界的热门话题。
数据新闻以数据为基础，通过数据可视化的方式呈现出来。
这种方式不仅使数据更加具有说服力，还能够帮助受众更快、更深入地理解数据背后的意义。
然而，除了这些显而易见的优点之外，数据新闻还涉及到一些冷门的问题，我们需要进行深入的思考。
首先，我们需要关注数据新闻的可信度。
由于在数据新闻中存在一定的主观性和误差性，如果数据的分析和解释不够严谨，就可能产生误导和错误的结论。
因此，我们需要仔细审查新闻中的数据来源和分析方法。
同时，在收集数据和分析数据的过程中，要始终坚持严谨的方法和准确的数据操作。
其次，我们需要关注数据新闻的价值与意义。
在数据新闻中，数据是信息之源，但是真正有价值的信息是通过对数据进行优化、分析和解释得到的。
因此，一个好的数据新闻不仅要具有精准的数据基础，还需要注重数据的文化、历史和社会背景，以及支持数据背后的深刻思考和分析。
第三，我们需要关注数据新闻的技术水平。
数据新闻的培训、工具和技术需要不断更新和改进，以适应不断变化的媒体环境和受众需求。
在新的数据挖掘和可视化技术问世的同时，我们也需要认真探讨它们可能对新闻报道的影响，以确保新闻报道的准确性和真实性。
第四，我们也需要关注数据新闻的知识版权和隐私问题。
在进行数据新闻报道的过程中，我们需要注意保护个人隐私和版权，尊重数据的来源，以及避免侵权行为。
同时，我们也需要充分理解数据的来源和意义，以避免误解和错误的解读产生。
大数据时代新闻传播学研究的重构与进路
大数据时代新闻传播学研究的重构与进路随着大数据时代的到来，新闻传播学面临着重构与进路的挑战。
大数据的出现使传统的新闻传播研究方法不再适用，需要重新思考研究对象、研究方法和研究价值。
本文将从以下几个方面探讨大数据时代新闻传播学研究的重构与进路。
在大数据时代，新闻传播学需要重新思考研究对象。
传统的新闻传播研究主要集中在媒体的内容、传播渠道和受众反馈等方面，但现在大数据的出现使得研究对象变得更加复杂和多样化。
在大数据时代，新闻不仅仅是由传统的媒体机构传播，还包括社交媒体、微博等互联网平台的传播。
新闻传播学需要重新审视研究对象，将传统媒体和互联网平台作为同等重要的研究对象，探索它们在信息传播中的作用和影响。
新闻传播学在大数据时代需要运用新的研究方法。
传统的研究方法在面对大数据时往往无法发挥作用，因为传统方法主要依靠样本调查、访谈等手段，而大数据的产生量庞大、速度快，不适合采用传统方法进行研究。
在大数据时代，新闻传播学需要探索运用数据挖掘、机器学习等技术来分析大数据，发现其中的规律和模式。
新闻传播学也可以借鉴其他学科的研究方法，如社会网络分析、情感分析等，来深入研究新闻传播的动态和趋势。
新闻传播学在大数据时代需要思考研究的价值与意义。
虽然大数据产生了巨大的信息量，但并不是所有的数据都对新闻传播学具有价值。
新闻传播学需要思考如何从大数据中筛选出具有研究价值的数据，如何分析和解读这些数据，以及如何将研究结果转化为实际应用。
新闻传播学还应关注大数据对新闻传播的影响，如大数据对新闻内容、传播渠道等方面的影响，以及大数据对新闻传播行业的变革等。
通过研究大数据对新闻传播的影响，可以为新闻传播学提供新的理论和实践价值。
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的到来，深刻地改变了人们的生活方式和社会运行方式，也对新闻传播学产生了深远的影响。
在这个时代，新闻传播学需要面对越来越复杂的信息传播环境，更需要借助大数据技术来提高传播效率和精准度。
本文将从大数据时代对新闻传播学的影响、大数据在新闻传播中的应用以及面临的挑战等方面进行探讨，以期为新闻传播学的发展提供一些新的思考和方向。
一、大数据时代对新闻传播学的影响1. 信息爆炸随着互联网的普及和移动设备的普及，人们获取信息的途径越来越多样化，这导致了信息的爆炸式增长。
大数据时代的信息传播不再局限于传统的媒体渠道，各类社交网络、应用软件也成为了信息传播的重要平台。
这种信息的快速传播，让新闻传播的速度也大大提升，新闻传播学需要研究信息如何在这个爆炸式增长的环境中传播，以及传播的规律和特点。
2. 用户行为分析在大数据时代，人们的行为和偏好可以被数字化和可视化，这意味着新闻传播学可以更深入地了解受众的需求和兴趣。
通过对用户行为数据的分析，可以精确地了解受众的关注点，从而为新闻传播提供更加精准的定位和策略。
这也要求新闻传播学家要学习数据分析技术，以更好地应对大数据时代的传播需求。
3. 内容个性化由于大数据技术可以对用户行为数据进行深度分析，可以通过个性化推荐算法，为用户提供更有针对性的内容。
这也意味着传统的媒体模式可能会被颠覆，用户不再需要被动地接受统一的信息，而是可以根据自己的兴趣和需求获取定制化的信息。
这对新闻传播学来说也是一个挑战，需要重新思考内容制作和传播的方式。
二、大数据在新闻传播中的应用1. 舆情分析大数据技术可以帮助新闻媒体分析舆情，了解社会热点事件的发展趋势和受众情绪，帮助新闻传播机构更好地把握社会动态，制定相应的传播策略。
通过对舆情数据的分析，可以更准确地预测社会事件的发展走向，以及受众的态度和行为，从而提高新闻传播的精准度和效果。
2. 用户行为分析大数据技术可以帮助新闻传播机构更好地了解受众的需求和兴趣，通过分析用户行为数据，可以发掘用户的阅读习惯、偏好和需求，从而有针对性地制定内容策略和传播策略，提高内容的精准度和吸引力。
大数据时代对新闻传播领域的影响探讨
大数据时代对新闻传播领域的影响探讨【摘要】在大数据时代，新闻传播领域面临着前所未有的挑战与机遇。
本文从大数据对新闻采集、新闻生产、新闻传播方式、新闻反馈机制和新闻价值观念的影响进行了深入探讨。
大数据为新闻行业的信息采集提供了更全面、及时的数据支持，加速了新闻生产的速度和效率，改变了传统的新闻传播方式，使新闻更加个性化和精准化。
大数据也促使新闻界重新思考新闻的价值观念，追求更加客观和真实的报道。
在大数据时代下，新闻传播领域需要不断创新和发展，应对挑战，把握机遇，实现数字化转型。
未来，随着技术的不断发展与成熟，新闻传播领域将迎来更多新的可能性和发展空间。
【关键词】大数据，新闻传播，影响，采集，生产，传播方式，反馈机制，价值观念，发展趋势，挑战，应对策略，未来展望。
1. 引言1.1 大数据的定义大数据是指规模巨大、结构复杂、更新快速的数据集合，由传统数据处理工具难以处理。
它具有三个特点：大规模性、高维性和非随机性。
大数据的处理通常包括收集、存储、处理、分析和应用等环节，通过数据挖掘、统计分析、机器学习等技术来发现数据中的规律和价值。
在新闻传播领域，大数据的应用不仅可以帮助新闻机构更快速地获取、处理和传播信息，还可以帮助新闻从业者更好地了解受众需求，提高新闻生产和传播效率。
通过大数据的分析，新闻传播领域可以实现更精准地定位目标受众、量化新闻传播效果、预测新闻热点等功能，为新闻产业的发展带来全新的机遇和挑战。
在大数据时代，新闻传播领域将迎来更多创新和变革，为信息时代的发展注入新的活力和动力。
1.2 新闻传播领域的重要性新闻传播是社会信息的重要传递途径，承载着新闻、资讯、观点、评论等内容，是人们获取信息、形成认知、参与社会互动的重要平台。
在现代社会中，新闻传播领域的重要性日益凸显。
新闻传播是民主社会中公民参与的重要途径，通过媒体传播信息，公民可以了解政治、经济、社会等各方面的情况，从而参与公共事务，行使民主权利。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考数据新闻是指通过数据分析和可视化技术，将大量数据转化为简洁、有趣、易懂的新闻报道形式。
这种新闻形式在当今信息爆炸的时代尤为重要，它能够帮助人们更好地理解社会现象，提供客观、准确及有价值的信息。
“热”的冷思考，意味着对于数据新闻所呈现的热点话题和热门事件，我们需要做出一种理性、全面、深入的思考。
在这篇文章中，我将从以下几个方面展开对数据新闻“热”的冷思考。
我们需要审视数据的真实性和可信度。
对于数据新闻报道，数据的来源和准确性是至关重要的。
有些数据可能是通过大量调查和调研得出的，而有些数据可能是通过模型和算法计算得出的。
我们应该关注数据的采集方式和分析方法，以及数据是否经过严格的验证和核实。
我们也要留意数据的局限性，不同的数据可能反映不同的侧面，我们需要对数据进行综合分析，避免片面和误导性的理解。
我们需要考虑数据对于问题本质的解读和分析。
在数据新闻中，我们经常会看到大量的图表和统计数据，它们给我们提供了对于问题的一种直观的认识。
光是简单地看图表和数据并不能完全理解问题的本质和背后的原因。
我们需要将数据与背景、历史和相关因素结合起来分析，找出其中的关联和规律。
只有在深入思考和分析的基础上，我们才能更好地理解和解决问题。
我们需要关注数据新闻的传播方式和影响。
数据新闻通过互联网和社交媒体的传播，可以迅速地传达给大众。
这种传播方式具有快速、广泛和高度互动的特点，但是也存在信息选择性和引导性的问题。
我们应该学会辨别信息的真实性和可靠性，不盲目相信一切所见，要保持理性思考和独立判断的能力。
我们需要思考数据对于我们个人的影响和作用。
数据新闻提供给我们大量的信息和见解，它们可以帮助我们更好地理解和解决问题。
我们也需要注意数据对于我们个人的影响。
数据的呈现方式和选择性，很容易引导我们对问题的认识和看法。
我们需要保持审慎和理性的态度，避免盲从和片面的观点。
数据新闻“热”的背后需要我们进行冷思考。
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新闻传播学作为传媒学的重要分支，在大数据时代下受到了巨大的影响和挑战。
在大数据时代，传统的新闻传播模式不再适用于当今的社会环境。
这是因为，随着互联网技术的不断发展和普及，人们获取信息的渠道越来越多样化，个体在传媒中的角色也发生了很大的变化，从而使得传统的新闻媒体面临着数量庞大、来源多样、传播速度快等挑战，导致了传统新闻媒体的信息传递难度大增。
而大数据的出现为新闻传播学提供了新的出路和发展方向。
大数据分析技术的出现使得新闻传播学可以更好地理解传播的过程和规律。
在大数据时代，新闻传播学需要重视新的数据来源，这些数据不仅仅是传统的媒体数据，还包括社交媒体、搜索引擎、移动应用、物联网等数据来源。
这些数据来源不仅在数量上比传统媒体多得多，而且包含更加复杂的数据形式，包括文本、图片、视频、音频等。
因此，新闻传播学需要学会如何从这些数据中提取出有用的信息来帮助传媒人更好地传播新闻信息。
另一方面，大数据的出现也让新闻传播学需要更加注重数据分析和数据挖掘的技能。
由于新闻数据形态多样且涉及信息量巨大，新闻传播学需要采用先进的数据分析方法来研究新闻数据的规律，揭示出新闻传播的动力机制和特征。
在新闻传播学的研究中，使用各种数据挖掘技术来进行新闻的分类、情感分析、事件预测等研究也是非常有必要的。
这些技术能够尽可能的利用大数据，从而發现更加有力的新闻曝光点，并以此加强新闻报道的权威性、时效性和新闻价值。
最后，新闻传播学在大数据时代下需要更加注重社会影响的研究。
新闻传播的最终目的是为了影响人们的思想和行为，由此推动社会的发展和变化。
而在大数据时代下，如何把控着大量传媒数据对社会的影响也是非常重要的。
例如在新闻报道中，依靠数据进行驱动能够更好的展现新闻的背景和全貌。
同时在数据模型中加入一些限制条件能够避免可能出现的信息偏差，从而提高新闻传播的精度和公正性。
在大数据时代下，新闻传播学需要致力于研究如何应对大数据带来的挑战，并将这种挑战的过程变成一种可控的社会影响环境，从而促进新闻媒体的发展和新闻传播的价值。
大数据时代下的新闻传播研究
大数据时代下的新闻传播研究随着互联网的普及和技术的飞速发展，大数据已经成为了新时代的关键词。
大数据能够帮助人们分析和处理数百万甚至亿级别的信息，从而洞察和预测趋势。
在新闻传播领域，利用大数据技术进行研究和应用已经成为了一个越来越重要的趋势。
本文将探讨大数据时代下的新闻传播研究的意义、方法和应用。
一、大数据时代下的新闻传播研究的意义随着社交网络等新媒体的兴起，新闻传播已经不再是传统媒体的专属领域，而是变得更加复杂和多元化。
同时，随着互联网技术的发展，媒体内容也更加个性化和定制化，消费者越来越难以预测他们想要看什么，新闻传播的受众特征和消费行为也越来越多变。
在这样的背景下，传统的调查研究方法已经不能满足对新闻传播学习的需求，因此需要引入大数据技术来分析和了解现代新闻传播的规律。
首先，通过大数据技术，研究人员可以获得更全面和更准确的数据匹配。
这一点尤其重要，因为人们往往依赖于标准的调查问卷来收集数据，但是由于代表性问题等因素，结果并不总是准确的。
而利用网络上的数据挖掘和分析技术，可以获得更全面和更准确的数据，对于新闻传播提供更重要的洞察和预测。
其次，大数据技术可以帮助挖掘并分析传统流行媒体和社交媒体信息的交集，从而了解不同媒体之间的有趣联系和消费者的交流行为。
除此之外，媒体数据也可以提供有关用户的个人信息，比如消费行为和趋势等，从而可以更好地了解用户的需求，并对内容进行定制化。
最后，大数据技术可以帮助分析和预测新闻传播趋势。
通过对新闻数据的分析和归类，我们可以了解公众的意见，从而预测世界大事和社会舆论的走向。
这可以更好地帮助政府和企业做出决策。
二、大数据时代下的新闻传播研究的方法目前，大数据时代下的新闻传播研究的实践方法主要包括以下内容：1、网络数据挖掘和分析：运用数据挖掘和分析技术，收集和处理网络上的大量数据，比如搜索引擎、社交媒体等，构建新闻传播中的网络生态系统。
2、社会网络分析：对新闻传播中的社交网络，如推特、微信等，进行网络结构分析，帮助了解网络关系和社会网络中的节点和连通性。
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随着信息技术的迅猛发展，大数据时代已经悄然而至。
在这个时代背景下，新闻传播学也迎来了前所未有的挑战与机遇。
传统的新闻传播学研究已经无法完全适应当下信息爆炸的局面，需要重新思考与调整。
本文将围绕大数据时代下的新闻传播学展开讨论，探索当下新闻传播学的新发展方向与趋势。
一、大数据时代的新闻传播学意义大数据时代给新闻传播学带来了前所未有的新机遇。
通过大数据分析，可以更加深入地了解受众的需求和偏好，为新闻传播提供更有针对性的内容。
大数据技术也可以帮助新闻媒体更好地理解社会热点事件的发展趋势，提供更加准确的报道和观点。
大数据技术也为新闻传播学研究提供了更多的数据支撑。
传统的新闻传播学研究多依赖于问卷调查和实地观察，但这种方式具有一定的局限性和难以获得大规模数据的问题。
而利用大数据技术进行研究，则可以从海量的数据中挖掘出更加深刻的规律和结论，为新闻传播学的理论研究提供更加坚实的基础。
二、大数据背景下的新闻传播内容分析在大数据时代，新闻传播内容的分析也呈现出了新的特点。
传统的文本内容分析已经无法满足当下海量多样的信息内容，需要借助大数据技术进行更加精细和全面的分析。
通过大数据分析，可以更好地了解不同话题的受众群体，为新闻传播内容的个性化定制提供更强有力的支持。
在这个背景下，新闻传播内容的实验与创新也变得更加迫切。
大数据时代中，新闻传播内容的生产和传播逐渐转向碎片化和个性化，媒体需要适应这一趋势进行内容改革。
媒体也需要不断进行实验和创新，以更好地适应受众的需求和社会的变化。
三、大数据技术在新闻传播中的应用大数据技术也可以帮助新闻传播媒体更好地进行舆情监测和分析。
通过大数据技术，媒体可以更加迅速地了解社会舆论的走向和趋势，为舆论引导和社会监督提供更为有力的支持。
四、新闻传播学研究的挑战和未来发展在大数据时代，新闻传播学研究也面临着新的挑战和机遇。
传统的新闻传播学研究多依赖于问卷调查和实地观察，但这种方式已经无法满足当下复杂多变的信息网络。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考数据新闻是指利用数据分析、可视化等技术手段，将复杂的数据信息转化为通俗易懂的新闻内容，以形式多样的数据图表呈现，从而实现新闻传播的方式。
随着大数据、人工智能、云计算等技术的不断发展，在媒体领域，数据新闻已经成为一种越来越受关注的形式。
然而，在热度之中，我们也要进行一些冷思考，以更好地规范数据新闻的发展。
首先，数据新闻应该更加重视数据的真实性和准确性。
在大数据时代，数据的来源渠道变得愈加广泛和多元化，但是，这也意味着数据的真实性面临着更高的挑战。
因此，我们需要更加审慎地考虑数据的准确性，尤其是在数据统计的方面。
在数据分析的过程中，更需要保证数据来源的可靠性和数据分析的严谨性。
这样才能够避免不准确的数据被用于新闻报道，给读者带来困惑和误导。
其次，数据新闻需要更加注重新闻价值。
数据新闻不是为了炫技术或者攀比数字，而是要服务于新闻的传递。
因此，我们在制作数据新闻的过程中，需要根据新闻内容的实际需求，决定哪些数据统计分析更有价值，哪些图表和可视化更能够突出新闻重点。
数据并不是新闻的全部，而是新闻的辅助工具，必须放在合适的位置，服务于新闻的主旨。
再次，数据新闻需要更加注重读者需求。
数据新闻要想引起受众的关注，必须满足读者的需求。
而读者的需求是多样化和个体化的。
因此，在制作数据新闻时，我们需要充分考虑读者的思维习惯和审美需求，制作出更吸引人、更易懂的数据图表和可视化形式，让读者更加容易理解和接受新闻的信息。
否则，数据新闻就只是一堆数字和图表，无法让读者真正理解新闻的实质和意义，也难以发挥数据新闻的实际作用。
最后，数据新闻需要更加注重数据可视化的创新和个性化。
数据可视化是数据新闻的一大特色和亮点，但不同的数据新闻可能需要不同的数据可视化方式。
因此，我们需要注重数据可视化的创新和个性化，根据不同的新闻需求和读者需求，选择新的可视化方式，寻找更加直观、生动、形象的表达形式，让数据新闻更加有趣和富有生命力。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考数据新闻具有直观呈现数据、生动展示问题的优势，近年来受到越来越多的关注和喜爱。
我们也需要对数据新闻“热”的冷思考，以便更加客观理性地对待数据新闻的报道和解读。
数据的真实性和准确性是数据新闻的核心问题。
过度追求热点新闻容易导致数据的编造、曲解和错误解读。
某些机构为了引起关注和炒作，可能会故意选择数据样本中的极端值或者利用统计学上的违反假设优化结果。
数据的收集、整理和分析过程中也存在一定的误差和主观因素。
我们在看待数据新闻时，需要对数据来源、采集方法和处理过程进行审视，不轻信一切数据。
数据的背后隐藏着多重解释和潜在偏见。
数据的本身是中性的，但是数据的解释和呈现往往存在多种可能性。
一组数据可以给出不同的结论和观点，而且这些观点必然会带有某种价值取向和背景假设。
我们需要具备批判性思维能力，深入研究数据背后的背景信息，了解数据突显的角度和倾向，以更加全面客观地理解数据新闻的含义。
数据的普遍性和个体差异是需要注意的问题。
数据是对一定范围和时间的总结和统计，因此容易忽略不同地区、不同群体和个体的差异。
数据可能无法反映特定环境因素、历史背景和社会差异。
某个数据显示全球平均气温上升，但是并不能说明每个地方都有同样的变化。
我们需要从总体特征和个体差异两个层面去思考数据的意义，不能简单地将数据推广到所有情境和个体。
数据的使用和解读需要清晰的背景和目的。
数据既可以用来支持观点，也可以用来引导观点。
多次报道出轨的例子表明，同一组数据可以产生不同的报道和观点。
我们需要关注数据新闻的背后目的和意义，分析数据的使用是否符合数据的原意和背景，以避免一味追求热点而忽略了数据的真实含义。
对于数据新闻的热，我们需要进行冷思考。
在接触数据新闻时，要注意数据的真实性和准确性，关注数据的来源和处理过程；要审视数据的解释和潜在偏见，具备批判性思维能力；要关注数据的普遍性和个体差异，避免将数据推广到所有情境和个体；要清晰背景和目的，避免数据的误用和曲解。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考近年来，数据新闻在媒体行业中展现出了强大的生命力。
随着互联网的迅猛发展和大数据的走红，数据新闻成为了记者们探索和报道现实世界的一种新方法。
我们也应该警惕数据新闻“热”背后可能隐藏的问题，进行一次冷思考。
需要提醒的是数据本身并不能完全反映真实情况。
数据往往只是一个抽象的数字，而真实世界却是复杂多变的。
在采集和处理数据的过程中，可能会面临许多挑战，比如数据的缺失、错误的统计方法等。
而且，即使数据是真实的，不同的解读方式也可能导致不同的结论。
数据只是提供了一个参考，而并非终极答案。
数据新闻往往只关注于表面现象，而忽视了背后的原因和动机。
很多时候，数据新闻只是对事实的一个描述，却忽略了事实背后的深层次问题。
当我们报道某个地区的犯罪率上升时，我们应该深入调查犯罪活动背后的原因，而不仅仅是关注于数据本身。
这样才能真正了解问题的本质，提出有效的解决方案。
数据新闻在传播过程中也可能受到个人偏见和利益的影响。
记者们往往会根据自己的观点和立场来选择和判断数据，以期望达到某种特定的目的。
这种选择和判断往往是主观的，可能会导致数据的歪曲和误解。
我们在接收数据新闻时应该保持怀疑的态度，主动思考数据背后可能存在的偏见和利益关系。
数据新闻的内容往往晦涩难懂，普通读者很难理解。
由于涉及到统计学、数学模型等专业知识，数据新闻的报道往往充斥着大量的数字和图表，对于普通读者来说很难理解。
数据新闻的内容还可能涉及到复杂的社会问题和政策争议，更增加了理解的难度。
媒体在报道数据新闻时应该尽量简化和解读数据，使普通读者能够更容易理解。
数据新闻虽然有其独特的优势，但也存在一些潜在的问题和挑战。
为了更好地利用数据新闻，媒体和读者们应该保持批判性思维，对数据的来源、处理和解读进行深入思考和分析。
媒体应该努力提高数据新闻的可读性，使更多的人能够理解和参与到数据新闻的报道和讨论中来。
只有这样，数据新闻才能真正发挥其应有的作用，为我们了解和改善世界提供有力的支持。
数据新闻热潮的“冷思考”
59 第1卷第2期 传媒观察一、数据新闻的“冷思考”数据新闻又叫数据驱动新闻，大数据时代“用数据说话”变成一种权威，但这就不得不引发我们的思考：数据新闻与传统新闻究竟是否同根同逻辑？传统的新闻专业主义是否依旧适用？数据新闻的到来对于从业者和媒介有何机遇和挑战等等，这都引发了我们无限的思考。
二、数据新闻重构新闻报道形式（一）数据新闻建立新的叙事逻辑传统的新闻叙事通过采访调查，运用细致的语言尽可能还原事实的原貌，来让用户了解事实真相。
而数据新闻却是通过大数据对事实进行多维全景式呈现。
数据新闻运用可视化呈现的诸多技术，使得新闻内容简练、明确，加之在互动性上的注重，用户可以快速了解事实的“前世今生”，由此新闻传播方式渐渐向数据时代发展。
数据新闻利用独特的制作方式实现了新闻在宏观和微观上交互的呈现，同时也实现了多维度跨时空的传播特点，这些都是传统新闻所不能比拟的。
其次，大数据挖掘的不一定是新近的事实，数据新闻从数据出发，寻找其相关性，从而对事件发展趋势做出科学预测。
更重要的是，大数据时代最大的转变就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系，承认数据的混杂性。
正如维克托·迈克·舍恩伯格所说：“在这个大数据时代我们没必要知道‘为什么’，我们只要知道‘是什么’就够了”。
（二）数据新闻弱化新闻个体特征数据新闻作为大数据时代在新闻领域的运用与延伸，预测性是其最备受关注的功能之一，不仅如此，在VR 全景技术日渐成熟的今天，数据新闻对事件能够进行全景式呈现的功能，让其向更加宏观的叙事道路迈进。
这也就造成了人们对宏观世界的重视，对于微观世界的现象和个体生活的远离。
当我们注重从庞大的数据中归纳宏观世界时，我们难免会忽视一些具有较大新闻价值的新闻小个体，这是数据新闻难以避免的弊端之一。
（三）数据新闻消解以文字为核心的新闻文本数据新闻之所以如此受众人欢迎，很重要的原因是数据图表、地图和互动图表、地图等丰富的可视化的呈现方式，文字从主角变成了配角。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考作者：王彤彤来源：《传播力研究》2019年第15期摘要：近些年来，大数据盛行，在此背景下，数据新闻也伴随着数据技术的渗透而被应用于新闻领域，在新闻如此依赖技术的今天，数据新闻可以说重新整合了整个新闻行业的生产流程，但在数据新闻如此“热”的今天，我们难免会对其进行重新审视与思考，本文就从此角度出发，对数据新闻进行分析以及对数据新闻所引发的问题进行反思。
关键词：数据新闻;新闻生产数据新闻又叫数据驱动新闻。
是指基于大数据收集、整理、分析，通过挖掘和展示数据背后的关联与模式，利用丰富的，具有交互性的可视化传播，创作出新闻报道的新方式。
一、数据新闻“热”的原因（一）大数据技术的强有力支撑数据新闻必定是离不开数据技术，在信息技术高速发展的今天，大数据已经被运用到社会的各个领域，大数据具有数据体量大，数据种类繁多，价值密度低，数据处理速度快的特点，其被运用到新闻生产中不仅是信息快速被公开，而且还可以作用于舆情监控以及预测趋势方面，因此，大数据凭借自身的强大优势深受当今新闻行业的喜爱。
数据新闻基于互联网的平台，以大量数据的采集和分析作为主要特征的新闻样式以及海量数据的支撑使当下新闻业蓬勃发展，使得新闻相较于之前更加复杂多样。
（二）媒体工作者的必然选择当今世界互联网技术飞速发展，大数据已势不可挡，尤其是在新媒体迅速崛起的时代，传统媒体正在遭受巨大冲击，许多媒体从业者都深感危机，传统媒体无时无刻不在新媒体面前寻找破冰之法。
大数据的出现可以说是必然，因此，数据新闻已经俨然成为媒体行业的必然之选，尤其是对于传统媒体而言。
传统媒体想要转型必然要依靠大数据，数据新闻的全景式叙事效果，清晰地实判断，预测新闻事件走向，满足个性化定制需求，提供新鲜解读视角以及发现新闻点与相关性的能力都是传统媒体所望尘莫及的，因此，在大数据面前，传统媒体工作者欲罢不能，纷纷搭乘数据新闻的快车谋求转型和生存空间。
（三）数据新闻满足受众需求由于数据新闻提供新闻的速度大大加快，保证了新闻的时效性，同时数据新闻又利用大数据的数据体量大的优势为受众提供源源不断地丰富且多元的信息，在此基础上，数据新闻又为受众提供了满足个性化定制的服务，这使得数据新闻方方面面满足了受众的需求，为受众带来了全新的新闻体验，不仅使受众更好的接受到更加全面的信息，同时在此过程中也使受众享受到更好的服务，更优良的资源，例如VR、H5运用到新闻领域，给受众带来了视听盛宴，使受众沉浸在数据新闻所创造的虚拟的世界中，接触新闻，感知新闻。
新媒体时代数据新闻热下的冷思考
新媒体时代数据新闻热下的冷思考作者：赵国宁来源：《今传媒》2015年第08期数据新闻的出现和发展正在悄悄改变着媒体的新闻生产格局，那么数据新闻到底是怎么产生的呢？其发展过程又是什么样的？目前数据新闻如此火热背后的原因是什么？以及数据新闻存在的潜在问题有哪些？本文对这些问题进行思考，并进行了初步的探索。
一、数据新闻的本质与发展演变数据新闻，又称数据驱动新闻，是大数据时代兴起的一种跨学科的新闻生产方式[1]。
是一种新型的数据生产方式，其基础就是数据的抓取、数据挖掘、数据分析以及数据的可视化呈现。
数据新闻的前身是精确新闻。
精确新闻指的是记者在进行采访新闻的过程中，运用多种社会科学研究方法，如调查、实验和内容分析等，来进行资料收集和事实查证，进而报道新闻的一种新闻生产方式。
精确新闻的特点就是“精确”二字，它用精确的数据和概念等来分析新闻事件，尽量避免一些主观和人为的错误，让新闻报道更加符合客观性原则和公正性原则，从而更加令人信服。
20世纪50年代，美国就有媒体记者利用大型计算机对政府提供的数据库中的信息进行分析，以发现和调查新闻事实[2]。
并且在20世纪70、80年代就掀起了一场“精确新闻”运动。
当下火热的数据新闻其实就是精确新闻在网络时代的发展。
在精确新闻时代，数据库有限以及数据处理存在较大局限等原因，使得其发展一直受到制约，虽然在新闻报道中出现了“精确新闻”这一类别，但是却一直未能大放异彩。
随着网络时代的到来，限制精确新闻发展的门槛逐一被打破，使得其有了充分发展空间。
并且还在这个数据极为丰富的时代和数据处理较为方便、高效率的时代发展成为了数据新闻。
网络时代的到来为数据新闻的发展至少提供了以下三方面的有利条件：首先就是数据库在网络平台的共享。
所谓数据新闻，首先要有数据才能在此基础上进行新闻的开发和挖掘。
在互联网时代到来之前，数据存储就是其发展一大瓶颈，因为所谓的大数据指的就是超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。
匡文波：大数据热的冷思考
匡文波：大数据热的冷思考作者：暂无来源：《中国传媒科技》 2015年第7期变？数据新闻的兴起会给传统媒体的新闻采编人员带来哪些挑战和机遇？6月27日至28日，“大数据与全球传播变革”国际学术研讨会在河北大学召开，来自中国人民大学新闻学院博士生导师匡文波、河北大学新闻传播学院教授陶丹等专家各抒己见，共商数据新闻引发的数据思考。
文｜匡文波匡文波：中国人民大学新闻学院教授、博士生导师。
大数据本是一个技术词汇，但是却成为了社会热点名词。
在这个大数据爆炸的时代，数据分析似乎无所不能，从商业、体育、医疗到军事领域，大数据分析都在大显身手。
但是，大数据不是万能的；而且大数据是把“双刃剑”，国家和企业因大数据获益的同时，个人隐私的保护却从此变得更加艰难。
1大数据非万能的上帝大数据技术给作战指挥带来新的机遇，但若认为“有数据就够了，数据会说话”则是片面的。
大数据的价值应该被认同，但不应被夸大，看到优势一面的同时也要看到劣势一面。
一句话，大数据不是万能的，如果我们盲从大数据，就容易产生“大错误”，出现大问题。
首先是结果不确定。
数据量的大幅增加会造成结果的不准确，来源不同的各种信息混杂在一起会加大数据的混乱程度，导致出现错误发现的风险增加。
其次是逻辑无规律。
大数据能够提高指挥效率、加快获取情报、加速信息处理，然而数据量的增大会带来规律的丧失和严重失真。
据运行过程中不同的数据会相互融合，发生变异得到新的数据，以至于很难发现事件背后的规律。
第三，大数据是对过去已发生的事件进行经验总结，本身不具备创新性。
数据偏爱潮流，忽视杰作。
当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。
第四，数据不懂社交。
人的大脑懂得社会认知。
计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。
大数据不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。
因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办工作上的那台机器。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考【摘要】数据新闻在当今社会备受关注，然而我们在追捧数据新闻的同时也需要冷静思考其优势与局限、存在的问题与挑战、可信度问题、应用场景以及未来发展方向。
数据新闻的发展需要更多深入思考，严谨态度和注重内容质量才能保证其可信度和影响力。
我们需要看到数据新闻不仅仅是一种“热点”，更是一种需要深度挖掘和思考的媒体形式，只有如此，数据新闻才能真正成为重要的舆论引导工具和传播方式。
【关键词】数据新闻, 概念, 发展, 优势, 局限, 问题, 挑战, 可信度, 应用场景, 未来发展方向, 深入思考, 严谨态度, 内容质量.1. 引言1.1 数据新闻的概念数据新闻是基于大数据技术和数据可视化技术的一种新型新闻形式，通过对大量数据的分析和挖掘，将数据结果以图表、地图、动画等形式直观地呈现给读者，帮助读者更好地理解新闻事件背后的原因和影响。
数据新闻的概念最早起源于美国，随着互联网和移动通信技术的快速发展，数据新闻逐渐在全球范围内蓬勃发展起来。
数据新闻不仅是一种新闻传播方式，更是一种数据驱动的新闻思维，它强调依托数据和事实展示新闻内容，提供更加客观、严谨的报道。
数据新闻的兴起，使传统新闻不再仅仅依靠文字和图片，而是更加注重数据支撑和可视化呈现，为读者提供更加全面、直观的信息展示。
数据新闻的概念带来了全新的新闻生产方式和传播形式，使新闻报道更加科学、准确，加深了读者对信息的理解和认识。
随着数据技术的不断创新和推广，数据新闻必将在新闻传播领域发挥更加重要的作用，成为未来新闻媒体发展的重要趋势和方向。
1.2 数据新闻的发展数据新闻的发展是一个相对较新的领域，随着信息化技术的不断发展和新媒体的兴起，数据新闻逐渐受到了广泛关注。
数据新闻最早起源于美国，随后在全球范围内快速传播和发展。
在21世纪初，随着大数据技术的兴起和传媒业的变革，数据新闻开始进入一个快速发展的阶段，越来越多的媒体和新闻机构开始重视数据新闻的制作和报道。
大数据背景下传播学研究方式的转变
大数据背景下传播学研究方式的转变相对于以抽样调查为主要方法的传统传播学研究，利用大数据进行传播学研究在方法上发生了革命性的变化。
本文在列举一些利用大数据进行传播学研究的案例基础上，比较传统传播学研究和应用数据挖掘技术进行传播学研究在研究目的、手段、逻辑等方面存在的区别，从而充分发挥大数据在传播学研究中的作用。
1. 大数据的全体数据代替了抽样调查的随机样本利用大数据进行传播学研究和传统的传播学研究最大的区别是，利用大数据进行传播学研究可通过对海量数据的“普查”代替传统的“窥一斑见全豹”式的抽样。
传统的传播学研究在测量受众态度、认知和行为时，多采取随机抽样或固定样本，以问卷调查、内容分析、实验法等定量研究或深度访谈等定性研究方法为主，但传统调查成本越来越高，难度越来越大。
互联网和社交媒体的广泛使用使人的行为和信息取向通过网络反映出来，在技术支持下，研究者通过对人们“电子踪迹”的识别、发掘和利用，直接将网民心理和行为转化为可识别的海量数据。
在社会多元化、受众个性化、传播渠道多样化等背景下，样本量有限的传统抽样研究难以捕捉到受众的细分信息，如传统调查中年龄30 岁以下、大学以上教育水平、年纯收入10 万元以上的城市女性观众就很少，甚至可能没有，而这种细分研究因为大数据技术而成为可能，使数据挖掘技术成为传统传播研究的有益补充。
需要强调的是，所谓利用大数据进行传播学研究所进行的“普查”并不等同于人口普查中的“普查”，而是针对某一特定对象或主题的数据抓取，如观看某一部影视剧的观众数据、某一类微博用户数据等等，使用较多的“滚雪球”式在线网民数据抓取得到的样本并非随机样本，其质量并不一定比传统抽样得到的样本质量高，因此数据挖掘并不能代替传统抽样调查。
2. 研究的目的差异传统的以抽样调查为典型研究方法的传播学研究，其首要研究目的是探索因果关系，因果关系的成立需满足三个必要条件: 第一，时间的先后顺序，即先因后果; 第二，因果变量的共变关系，即原因变量出现变化时，结果变量也要随之变化; 第三，非虚假关系，即因果变量之间的关系不是其他变量造成的。
关于数据新闻“热”的冷思考
关于数据新闻“热”的冷思考作者：宋艳丽，孙天启来源：《中国传媒科技》 2016年第7期摘要：《自卫报》在2009 年期间数据新闻报道的实践后，《纽约时报》等国外传媒机构也组建了专门的数据新闻报道团队，使得数据新闻报道这一新的报道形式得以开创。
大数据时代的到来，出现一种新型报道形态——数据新闻，它的出现使传统的新闻生产流程一定程度上发生了改变，使新闻的发现、报道、呈现更迅速精准，但同时也带来了许多问题。
文章从数据新闻本身的优劣势出发，对于数据新闻带来的双重影响进行论述，提出了数据新闻和传统新闻的博弈关系并对其进行针对性的分析。
关键词：数据新闻；数据驱动；新闻生产；博弈中图分类号：G209 文献标识码：A■文/ 宋艳丽孙天启“数据新闻就是未来”——由“互联网之父”蒂姆·博纳斯·李提出，记者需要成为数据通，记者通过各种渠道获取新闻，例如酒吧等公共场所，对于如今信息时代的到来可能会有时管用，但是数据，对于未来记者来说才是更重要的渠道，能够运用工具分析数据，找到其中有趣的部分。
记者还要正确地看待数据，帮助公众获知：哪些部分零散的数据可以进行整合，呈现整体情况。
这番论述说明，在“全民新闻”时代来临后，相对于传统的新闻生产方式来说，数据新闻对记者编辑有着更高的要求，因此数据的充分利用成为了专业媒体和职业媒体人竞争的法宝。
因此，有学者称数据新闻是“大数据时代新闻生产的核心竞争力”。
数据新闻正逐渐成为一种重要的新闻模式，在具体数据面前，新闻的真实性得到保障，报道模式得以改善，通过分析我们甚至可以对尚未发生的事物进行预测，然而，在数据新闻的讨论逐渐升温的背景下，媒体人理应冷静地分析数据新闻的功能及其带来的影响。
从功能和影响力来看，数据新闻同时拥有着促进作用的优势及抵制作用的劣势；从数据新闻与传统新闻的关系来说，二者之间存在着一种明显博弈的关系，因此在当下对数据新闻做出理性的冷思考十分必要。
1. 数据新闻为什么“热”偏于最近发生的事实是一般意义上的新闻的侧重方面，数据新闻则不相同，通过一些大量的数据中寻找新闻事件和线索，并对数据进行筛选和比较后，挖掘出一些对公众有意义和价值的新闻线索，呈现后凸显出其本身的数据特性。
对数据新闻“热”的冷思考
对数据新闻“热”的冷思考数据新闻是指通过数据分析、可视化和解读来讲述新闻的一种报道形式。
近年来，随着大数据技术的不断发展和普及，数据新闻在新闻传媒领域逐渐走红，成为热门的报道方式。
数据新闻的“热”也带来了一些问题和思考。
数据新闻的跨学科性质给记者带来了挑战。
数据新闻需要记者具备一定的编程和数据分析能力，但传统的新闻教育并没有涉及这些方面的培养。
记者们需要不断学习和更新自己的知识，掌握数据分析工具和技术，才能更好地应对数据新闻的报道需求。
数据新闻在可信性和公正性方面也存在一些问题。
数据本身并不具备真实性和客观性，数据的收集和处理过程中可能存在主观性和偏见。
尤其是在政治和社会敏感话题上，数据的选择、解读和呈现方式可能会受到人为因素的影响，从而导致数据新闻报道的偏颇和失实。
记者在采集和使用数据时需要保持审慎和客观的态度，不断进行数据验证和交叉验证，以保证报道的公正性和真实性。
数据新闻的可视化呈现也需要谨慎处理。
数据可视化是数据新闻的重要组成部分，它通过图表、图形和动画等方式将抽象的数据转化为直观的信息形式，提高读者的理解和洞察力。
有些时候数据的可视化呈现可能会夸大事实，误导读者。
在某个特定的时间段内，由于数据的波动性和个别异常值的存在，某项指标呈现出上升或下降的趋势，但如果将数据可视化时只显示这个趋势，而忽略了整体的波动情况，则可能给读者一个错误的印象。
数据可视化的呈现需要谨慎处理，要考虑到数据的全貌和背景。
数据新闻也存在着技术门槛高、专业性强、门槛高等问题。
尽管大数据技术的发展使得数据的收集和处理更加便捷，但要想真正掌握数据新闻的核心技术，则需要掌握一定的编程和数据分析能力。
而这些技能对一般的记者来说可能并不容易掌握，可能需要一些专业数据分析师和工程师的协助，从而增加了数据新闻报道的成本和周期。
数据新闻的“热”带来了机遇，也带来了挑战。
记者们需要不断学习和更新自己的知识，在数据新闻领域保持敏感和创新的思维方式，以适应信息时代的发展需求。
探讨大数据时代新媒体对传统新闻学的挑战
探讨大数据时代新媒体对传统新闻学的挑战摘要：大数据时代下新媒体给传统新闻学发展带来一定挑战，但也推动了传统新闻媒体创新和改革，传统新闻学以大数据技术为基础进行创新。
但大数据技术无法有效解决传统新闻学困境，所以在发展中应考虑一系列问题，并在未来一段时间内重视大数据时代下新媒体对于传统新闻学发展的挑战。
关键词：大数据时代；新媒体；传统新闻学；挑战1新媒体的优势1.1传播速度快时效性对新闻内容来说，是一个最基本的要求，因为新闻讲求的就是“新”，要使人们及时了解新闻，才能使新闻体现其意义。
新媒体具有极快的传播速度，能够将新闻在最短的时间内发布出来，不需要经过层层的审核或者排版等过程，能够使新闻内容更快被人们接收，保证新闻的时效性，符合公众的基本要求。
1.2传播范围广传统媒体可能会具有一定的地域限制，其内容传播一般只能在本地范围内，而且需要满足的传播条件非常多，不利于人们充分地满足自己的阅读需要。
而新媒体能够在传播过程中打破这一局限性，在不同地区之间随意进行新闻内容传递，使人们在家里就能够了解天下事，进一步扩大人们的阅读范围，帮助人们增长见识，满足心灵需要。
1.3传播内容多传统媒体发布新闻的限制较多，有些新闻内容会因为一些原因不能被发布出来，而新媒体就没有这个限制，往往能够接收来自多个渠道的新闻内容，在一定程度上促进了新闻内容的多样化，有利于帮助人们了解更多的新闻资讯，充实其日常生活。
1.4交互性强新媒体的出现，在内容的发布形式上与传统媒体相比有了很大的突破，人们在阅读完新闻后，可以随时发表自己对新闻内容的看法。
这是在媒体形式不断发展的过程中一次明显的突破与创新，使人们拥有了表达自己想法的平台，并使新闻信息的流动具有双向性，促进媒体行业进步与发展。
2大数据时代新媒体对于传统新闻学的挑战2.1性质挑战目前我国媒体发展势头较为良好，基础社会经济服务是传统新闻学的核心内容，新闻舆论机构引导舆论和传播信息过程中，应用新型的新闻手段，从而有效传播新闻信息，并在一定程度上引导舆论。
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大数据热的冷思考无法取代传统的新闻传播科研方法在网络传播技术高速发展的今天，“大数据”一词甚嚣尘上，在各行各业中都被热切地讨论。
传媒学界和业界对大数据具有各种美好的期待，作者：匡文波黄琦翔来源：国际新闻界|2017-01-03 08:44收藏分享古希腊哲学家毕达哥拉斯曾经提出“数是万物的本源”的思想，认为世界万物归根结底都是由某种数量关系决定的。
在历史上，人类量化世界的野心和尝试从未停止，而科技的进步则不断为这一目标提供越来越快捷的技术条件。
2012年，技术词汇“大数据”进入人们的视野，不同于传统意义上“数据=数字”的是，在互联网、物联网高速发展的今天，网购经历、视频节目、微信语音都是数据。
大数据技术量化一切的优势，使其在几年内成为每一个行业不可或缺的生产力，拥抱大数据时代到来的言论甚嚣尘上。
大数据时代，也意味着信息大爆炸时代的到来，是信息大传播的时代。
在传媒业，与其他传播技术相似，大数据的出现促进了整个行业的发展与变革。
新闻从业人员通过数据采集与挖掘获得了大量新闻素材，这不仅是人类认知世界的新角度与新方式，而且变革了新闻生产的全流程，“数据新闻”被视为新闻业未来发展的一大趋势。
智能化时代，能在分秒间生成新闻产品的“机器人记者”诞生了，受到了广泛关注。
同时，基于大数据的个性化推荐服务，不仅实现了新闻信息的精确定位，节省了用户搜索信息的时间，而且也重构了整个广告业格局，数据成为广告营销业实现精确定位消费者的重要依据。
然而，值得令人反思的是，在传媒业广为追捧大数据的今天，相关的管理规范、制度、法律却相对滞后，甚至缺失，由此带来了许多新的问题。
从数据分析角度来看，理论上讲，大数据应当是有别于抽样调查得到的小数据，是全样本数据。
然而，事实上大数据的采集与分析过程都难以穷尽所有数据。
而且这些收集到的数据还存在着混乱、真假难辨、可利用度低等新问题，需要传媒业重新审视它们的价值。
同时，通过数据追踪和收集，隐私问题成为大数据时代面临的最大问题和挑战。
尽管以Cookie 技术为基础的匿名化信息可能给用户的生活带来许多便利，如亚马逊网站根据用户个人喜好推荐相关书籍。
但是多个实例证明，他人借助这些匿名数据同样可以追踪到用户本人，只要用户连网，便无真正隐私可言。
新技术的诞生与发展也带来了许多令人担忧的社会影响，甚至可能威胁人类的安全与发展。
大数据不是完美的，大数据是一把双刃剑。
在促进行业快速发展的同时，也存在着种种隐患，亟待解决的问题非常多。
因此，对传媒业大数据热进行审慎、理性的反思非常必要。
一、大数据无法取代传统的新闻传播科研方法从简单的算数、度量，到如今的各种移动终端，数据向来是人类感知、认识以及表达世界的一种重要方式。
在小数据时代，由于技术手段有限，人们只能采用抽样的调查方法对事物进行分析，并将局部的研究结果延伸至总体。
传统的邮寄调查、电话调查、拦截面访等新闻传播学科的研究方法均是基于这个原理展开。
然而每一种抽样方法都存在一定不足，难以反映总体样本的全貌，调查人员一般会增加抽样的数量，以提高统计的精确度，但这也意味着调查成本的增加。
大数据技术轻而易举收集大量数据的能力，引发了人们对全样本、全数据的想象。
大数据的确具有不可替代的优势，但就此认为一种新兴的技术将完全取代人类数千年积累下来的科学发展成果，这无疑走进了大数据自大的怪圈。
随着大数据的不断发展，越来越多的实例证明，全数据分析具有不可替代优势的梦想在现实中并不容易实现，大数据只能对传统的新闻传播调研方法进行补充，却无法取而代之。
大数据对传媒业的价值有待重新考量。
(一)全数据是“乌托邦”在大数据浪潮势不可挡的今天，互联网应用推进了社会各个组织机构的信息化进程，物联网技术的发展得以让各种移动设备连接在一起，每一天都能轻易存储下令人惊叹的数据量，全球数据量平均每两年翻一番。
因此，区别于传统的抽样调查方法，有人提出全数据模式，它指的是借助大数据技术，获取样本量等于调查总体的数据总量，并进一步进行研究分析的方法。
但在现实中，全数据的实现遇到了许多问题，具有一定的理想性。
在我国，“信息孤岛”普遍存在。
除了考虑安全因素以外，更多的是因为组织部门之间的利益驱使而导致的。
目前，数据正在渗透各个行业，成为所有行业重要的战略资产和核心竞争力。
在“互联网+”、“大数据+”概念的引导下，几乎所有行业都意识到数据资产的重要性。
市场先进入者占据了大量数据资源，由于生怕日后被后进入者赶超，各个市场主体彼此之间不愿进行共享，形成数据割据的局面，甚至在同一个组织内的不同部门也是如此。
不同领域、行业、部门为了在“孤岛”内更完整地捕捉用户的信息，重复收集数据，既增加了数据采集的成本，又因为不同部门分析标准的不统一导致了分析结论的南辕北辙，造成数据过剩而分析结果却不准确的问题。
这个特征在科技公司领域尤为明显，例如：三大科技巨头公司BAT(百度、阿里、腾讯)之间经常发生互相屏蔽的事件：微信和淘宝之间进行相互屏蔽，用户的兴趣产品和购买记录等数据便无法跨平台进行共享。
每个公司据此得出的用户信息图景都是不完整的，这与理想中的全数据模式有根本的背离。
全数据应当具有数据量大且完整的优势，而“信息孤岛”带来的后果却是变相的大样本抽样调查，而且抽样的样本还不一定具有精确性和代表性，结果的准确性甚至不如传统的市场调查方法。
除了科技领域以外，随着大数据应用逐渐渗透到非科技领域，其他传统行业、部门也纷纷设立数据壁垒，进一步阻止了全数据模式的实现。
例如：政府部门之间的数据不流通，造成了公共服务领域和政府监管市场中协商与决策的不便与困扰。
所有的这些信息壁垒，及其带来的相关数据分析问题，不仅成为本行业发展的阻碍，也同时使传媒业丧失了大量潜在的新闻源。
大数据浪潮虽已呈不可逆转之势，但就目前看来，全数据模式的确是技术发展衍生的一个“乌托邦”，因此，不能盲目地相信大数据的分析结果，对这些结果采取审慎的态度非常必要。
促进数据的开放也是不断将“乌托邦”转化为现实的一个重要途径。
开放性本是大数据时代的应有之义，也是全数据模式得以成立的重要前提。
自2009年以来，美国奥巴马政府接二连三地签署、颁布了与开放数据相关的政策，这既提高了政府的执政效率，也为科技创新产业的发展添加源动力，数据的“二次利用”是一片更为广阔的蓝海。
(二)大数据处理过程中存在一定问题和风险大数据意味着信息爆炸，数据繁杂、混乱，这既加大了数据处理与分析的难度，也增加了出现数据错误的可能性。
在互联网领域，无价值数据远远多于有价值数据，这就需要分析人员对相关数据进行一系列的处理，主要包括数据采集、存储、清洗、分析、展现等若干步骤。
由于其中许多环节都存在一定的问题和风险，因此数据分析的最终结果也受到了一定影响。
首先，数据采集环节存在多样混乱、可靠性差、系统性低等问题。
大数据时代是一个信息过载的时代，人们从多个渠道、多种方式获取数据。
在互联网中，每一秒钟产生的信息量都是令人咋舌的。
每一天互联网产生800EB的数据量，需要1.68亿个DVD 光盘才可容纳(蒋均牧，2012)。
数据来源多元化导致许多依据不同标准收集的数据混杂在一起，而数据量极大又造成人工排查的困难。
同时数据的可靠性也难以保证，真假信息鱼龙混杂，致使数据分析结果的不确定。
虚拟空间的匿名性特点为谣言的传播提供了条件，网络空间中充斥着大量假消息，一些消息甚至是许多未经专业培训的人都难以分辨的，以这种数据出发而获得的分析结果也不具备真实性。
互联网中相当一部分的信息、评论是由“水军”、“自动发帖机”等发出的，不仅真假难辨，这种数据也是无意义的。
利益中的一方利用技术手段提升“好评度”，则难保另一方不会利用同样的手段增加“差评度”，数据统计便成为一种既无意义且耗成本的行为。
另外，目前网络媒体充斥着大量非结构性及半结构化数据，比如图片、视频、音频等数据，系统性较低。
传统的数据分析范式难以对其进行解释，新的数据分析范式仍然未有较为统一及有效的标准，数据分析更多的停留在平面，可利用价值较差，而更多的“数据宝藏”则深埋其中，未被发掘。
其次，数据存储面临能力薄弱、安全隐患等问题。
许多学者习惯上认为，与传统数据相比，大数据具有以下四个鲜明的特点：规模性(Volume)、高速性(Velocity)、多样性(Variety)和价值稀疏性(Value)，其中规模性是大数据区别于小数据的重要特征。
海量的数据要求数据库存储能力的提升，而数据来源的丰富性、数据类型的多样性以及历史数据的再利用性又进一步对数据库的存储能力有了更高的要求。
目前我国大数据的存储能力比较有限，许多传统的数据库仍然难以存储、整合如此庞大的信息量，数据库、数据仓库等领域的技术均落后于美国等国。
在信息的大传播时代，有效的数据得不到储存，则数据处理过程中断，意味着无法进一步发掘数据的价值，也就丧失了数据的产能优势。
在数据存储这一环节，还面临着安全隐患的问题。
政府、金融、医疗等特定领域对数据信息的安全性有较高的要求，但目前由于整个行业正处于初始发展阶段，对此类数据的保护能力以及保护意识都比较弱，数据泄露事件时有发生，国家安全与用户隐私时刻面临风险。
例如，2016年4月，土耳其国家数据库爆发重大数据泄露事件，约有5000万土耳其公民受到波及，占其国家总人口的7成左右。
攻击土耳其国家数据库的黑客获得了这些土耳其公民的姓名、身份证号码、父母姓名、出生地址及年月日等隐私信息，并指出了该数据库的三大漏洞，这说明土耳其政府对国家数据库的保护及安全防范意识都是非常薄弱的。
又如，2015年10月，国家互联网应急中心发布信息，网易邮箱的用户数据库遭到泄露，这导致许多用该邮箱进行支付宝注册或苹果ID注册的用户面临着用户密码被重置的风险。
在数据存储环节，无论是技术公司，又或是从“大数据+”概念中衍生出来的其他行业，都不仅应在安全意识上有所防范，而且更应在技术上持续提升数据库的存储能力和安保能力。
最后，数据分析存在逻辑不统一、轻易归因、机械性等问题。
尽管在过去的几十年间，科学技术的发展实现了对海量数据的收集、整合和储存，但大数据也不是万能的。
其中，数据分析环节是整个大数据处理过程中受到争议最大的一个环节。
首先，由于数据采集过程是不断进行的，但是大数据服务的主营业务的架构可能总是在变，收集数据的标准也可能随着时间总是在改变，这就容易在数据分析过程中出现前后逻辑不统一的问题。
相比之下，传统的科研范式要严谨得多，历史数据和新数据的采集标准有何异同，一目了然。
其次，采集的大数据是客观存在的，无法进行自我处理和分析，需要编写一定的算法，或者人脑直接对其进行进一步解释和分析。
在这个过程中，人为主观性将可能导致事实客观性的偏颇，进而产生对新闻客观性的挑战。
人们在翻译数据信息时存有偏见……记者群体容易滥用因果推理逻辑或相关性分析。