新闻发现环节，大数据怎么用？

对于实时意义上的新闻发现，大数据可以这么用

比如，中秋国庆黄金假期中的旅游热点是什么？通过利用网络和航空的开放数据，一些敏感的记者发现了旅游热点地区和游客出行偏好，从而形成具有预测性的假日旅游新闻，对于受众的出行安排有积极的指导价值。

对于大时段的新闻发现，大数据可做的事情更多

比如，在国际新闻领域，西方国家的大选周期以及特定党派的政策立场，对于国际关系可能产生的影响，如果新闻传播机构为记者提供相关领域的数据积累和基础性的检索与聚类手段，记者就可以在特定的时间节点前瞻性地发现新闻点，并且在新闻事件发生时结合历史背景进行深度解读和延展报道。

挖掘大数据中的关联分析，发现即将出现的新闻

通过分析公众在互联网平台上的行动集中度与特定现象或事件之间的关联方式，发现即将出现的新闻，甚至可以出现大数据时代的预测新闻。众所周知，某一地区的人群利用互联网搜索引擎对于特定关键词的检索密集程度，可以预示着某种事件的发生或变动趋势。

两个显著的例子，一个是谷歌研究人员对于某一地区流行性感冒发生前的预警研究；一个是国内外多家机构都已经开始尝试的旅游热点地区人流量集中度的预警和控制。这两种数据研究方法实际上都可以有效转化为媒体人新闻发现的手段。

新闻生产环节，大数据能做什么？

一是通过受众关注热点的发现，将新闻信息与之相勾连，为后一步新闻传播提供内容基础。在新闻事件爆发的前期，媒体人可以通过舆情监测与数据技术的结合，发现受众对于同一事件的多元信息需求。

以天津港危险品仓库爆炸事故为例，对于天津本地居民，安全性是第一位的；对于全国受众而言，同类事故隐患是不是在其他地方仍然存在，这一事故背后是不是有严重的安全责任，甚至是腐败问题；对于一些专业人士而言，可能还存在着危险品的安全管理、相关部门的职责划分、相关法律制度的执行是否到位等问题。针对这些特定的受众群存在的不同的关切点，媒体人可以进行新闻信息的深加工。

二是运用大数据处理和呈现手段提升新闻的视觉冲击力和新闻的整体生动性。将量化的数据与定性的判断、生动的细节相结合，可以让新闻生产的效率和价值都得到提升。

比如，各地新闻媒体都会有大量采访素材并未用于当时的新闻报道，成为“边角料”搁置在一边。大多数情况下，这些“边角料”都为记者所有，随着时间的推移，很大一部分会溢出当事人的记忆池，成为永远忘却了的经历。但是，如果在现代数据存储和检索技术的支持下，新闻媒体能够对这些边角料性质的新闻素材进行管理，那么，在大时间跨度的视野中，一些看似没有价值的素材可能会因为与特定的人、事、物的勾连而产生特定的新闻价值。这一点，曾经有人将不同时期的口号与时代特征相连接，形成别开生面的新闻报道，其价值基础就是历史数据的积累。

数据还可以类比为实际生活中可感知的对象。比如，说中国春运大军的人数之多，就类比为相当于让非洲、欧洲、美洲、大洋洲总人口搬一次家。然而，在面对更为复杂的数据关系时，这种类比就会有困难。比如，同样是春运，究竟人口流向究竟有什么规律，什么方向的人员移动最为密集等问题，百度地图与位置关系相联系而形成的热点图就可以呈现清晰且生动的画面。

新闻传播环节，大数据的优势在哪？

在新媒体时代，借助大数据的帮助，传播者可以根据受众的兴趣和习惯做更为精细的区分，甚至可以精确到每一个受众个体的特定需求。

以此为基础，一方面，对于受众需求的准确了解可以向前延伸至新闻生产环节，从而准确地选择具有受众期待的新闻热点。另一方面，可以将前期已做处理的新闻内容进行多渠道、多轮传播，从而实现新闻价值和传播效果的最大化。

比如，同样是中国女排多年后重夺世界杯冠军的消息，不同的人群的关注点会有差别，有人关注主教练郎平，有人关注中国女排究竟能走多远，有人关注中国体育事业的发展机制等，因此，除了对女排夺取世界杯冠军的相关消息进行全面报道之外，这些受众关注的话题也应该有充分地涉及。传统意义上，这些内容会归为花絮和深度报道类，而在新媒体环境下，就可以在大众传播渠道进行全面报道的基础上，在新媒体平台上，针对不同受众进行内容推送。

当然，大数据时代，新闻传播的内涵也发生了较大的变化，它不仅包含传统意义上通过传播渠道而实现的新闻传递过程，同时也包括接受作为用户的受众提供的反馈过程，甚至也包括通过多种手段获取受众表达兴趣和信息消费偏好的相关数据的过程。如果以这样的视角看大数据时代的新闻传播效率的提升，对于传统媒体人而言，恐怕还有许多基本功要做。（戴元初）