数据时代的变与不变：广播内容生产的“数字化”生存
陈佳沁 高昊
【摘要】大数据时代的新闻传播领域，从新闻生产到广告营销，从舆情监测到公关推广都面临着重大的变革。本文从大数据技术与广播对接的角度入手，以数据时代广播内容生产为主体，对广播内容生产如何使用大数据技术进行探讨，分析大数据与广播嫁接的成功经验与存在的问题，进而为大数据新闻生产提供有用的借鉴。
【关键词】数据时代大数据新闻生产新闻传播广播内容
在当前的新闻实践中，不论是新兴媒体还是传统媒体都开始尝试在新闻内容的生产中使用数据挖掘的技术。例如网媒“今日头条”就通过挖掘其自身的用户数据来分析受众对于新闻的阅读行为和偏好行为，进而定制报道的内容。而传统媒体方面，例如日本放送协会（NHK）在回顾2011年发生的东日本大地震的纪录片中，使用日本移动通信数据还原了地震发生后民众的生活路径，给观众带去了非常直观的视觉体验。其他传统媒体，如《华盛顿邮报》在对奥巴马就职典礼进行报道的时候就通过数据挖掘技术将民众的态度呈现在报道中。而2014年，中央电视台在《新闻联播》中推出了“据说”春节和春运系列报道，这其中也创新地使用了数据挖掘技术，成为我国电视使用大数据的经典案例。
在大数据浪潮的推动中，最早开始利用大数据的广播媒体应当是美国公共广播网（NPR）。而国内广播对于大数据的使用则处于不断摸索之中，其中一些节目开始了与大数据的融合与对接，例如江苏广播电视总台（以下简称江苏台）新闻广播的《新闻夜分享》栏目。本文从大数据技术与广播对接的角度人手，以数据时代广播内容生产为主体，对广播内容生产如何使用大数据技术进行探讨，并结合江苏新闻广播《新闻夜分享》的例子，对广播内容生产的“数字化生存”进行讨论，分析大数据与广播嫁接的成功经验与存在的问题，进而为大数据新闻生产提供有用的借鉴。
一、大数据时代的媒体之变——媒体生产的巨大变革
大数据时代的来临，给传统媒体的生产模式带来了巨大的冲击。不论是传统媒体的新闻生产，抑或是剧集、娱乐节目的生产，大数据都带来了全新的生产途径。如美国奈飞公司（Netflix）在电视剧生产中通过收集用户的基本数据和收看偏好，将数据挖掘的结果应用于电视剧的选材、剧本写作、拍摄等各个环节，制作了受到市场欢迎的电视剧。大数据对媒体的运作和内容生产带来了革新，具体表现在以下三个方面。
（一）大数据革新了传统媒体的操作思维
大数据的应用，对于传统媒体业而言，最先带来的冲击是“大数据思维”对于传统媒体操作思维的冲击。传统媒体的生产思维基于现代媒体的组织架构和内容生产习惯，以新闻生产为例，当前的新闻生产是伴随着新闻事实发生后的采访与报道活动。而大数据则让“发现新闻”成为可能，因为“预测”是数据挖掘的重要功能之一，而大数据“更在发现知识，预知未来，为探索未知的社会现象带来机遇”。这对于传统媒体的生产来说，在向受众提供发生了什么以外，还可以向受众提供具有前瞻性与规律性的内容。
（二）大数据革新了传统媒体的内容生产
大数据给媒体内容的生产环节带来了多重革新。首先，在内容的选择上，媒体除了追逐新闻点与热点来制作节目外，可以通过在海量数据中进行搜索和解读来发现独家热点。近年来，随着互联网对传统媒体内容生产模式带来冲击，媒体所能获得“独有内容”的机会不断变少，而大数据则重新为媒体提供生产“独有内容”的可能，即通过深入的数据挖掘技术，探索海量数据中的内在逻辑联系，形成媒体独到的内容与观点；另一方面，在内容的呈现方式上，大数据也给媒体带来了全新的形式。传统媒体所生产的内容以文字、音视频为载体，来适应传统的媒体形式。而大数据内容在呈现上，则要求传统媒体用数据来讲故事，传统的文字、音视频的编写方式在呈现数据上并不占有优势，因此数据新闻也推动了媒体在数据可视化方面的不断强化。
（三）大数据革新了传统媒体对受众构成认知
在大数据时代，媒介对于受众结构的分析变得更为便捷而精准。通过分析社交网络中的关键词使用情况，分析社交网络中关注某个媒体的用户数量及其人口学构成就可以形成一份受众构成报告，而这份报告的精确程度远远高于传统调查手段的结果。而且随着互联网使用人数的不断增加，各行业在数据共享上不断深化，媒体本身的数字化事业也在不断展开，大数据已不仅仅通过社交网络来获得，传统的各类产业、通信行业都成为数据挖掘的一个部分。媒体对于受众的构成，以及在过去一段时间中受众在媒介的使用上发生的变化，甚至在未来一段时间中，受众的构成变化与使用习惯的变化都能够更精确地进行测量与预测，因此，對于传统媒体来说，受众将不再是一张模糊的“集体照”，这张照片将不断变得更为清晰。
二、大数据时代的广播之变——《新闻夜分享》的大数据新闻实践
广播媒体对于大数据的使用在国内外都已有了不少先例，例如NPR在美国中期选举中就将大数据引人到广播内容之中，通过实时监测民众态度，以网页动态图表的形式将选举数据提供给受众，这次尝试中美国公共广播网获得了来自受众的良好反馈。中央人民广播电台在2014年12月澳门回归15周年的时候也推出了特别节目《与澳门有关的数字》，运用图表、连环画等形式，直观地呈现了澳门回归以来社会、经济等各方面的发展。但是，不论是美国公共广播网的选举，或是央广的尝试，都是对于大数据应用的一次探索，并没能形成常态。在这个背景下，江苏台新闻广播频率从常态化大数据新闻的角度切入，打造了一档大数据新闻《新闻夜分享》，本文以本节目为例，考察大数据的广播节目是如何操作的。
（一）定位之变一《新闻夜分享》的改版新生
《新闻夜分享》栏目是由江苏台广播传媒中心新媒体部策划、制作的一档大数据新闻分享平台，每周一至周五晚间22：00～23：00在江苏新闻广播播出，是国内首家运用大数据思维、使用大数据进行内容架构的广播节目。与其他广播节目不同的是，该节目制作与播出是由不同部门来完成的，新媒体部负责节目的内容制作，新闻广播负责稿件的审查和播出。节目改版前名为《新闻夜精华》，原本定位为一档以微博内容分享的新闻栏目，改版后成为将大数据引入广播的常态节目《新闻夜分享》。从“精华”到“分享”虽然只是两个字的差异，但是折射出的是从“人为选择的精华”到“数据驱动的分享”的思维变化。
节目改版之所以将大数据引入其中，主要出于以下三点考量：一是在大数据时代，以百度为代表的互联网数据公司的数据挖掘工具，如百度排行、百度指数、百度预测等，为新闻业界提供了另一种新闻价值判断的模式，即以数据驱动新闻的模式；二是受近年来国内外新闻传播业界大数据新闻报道的成功经验所触动，考虑能否将大数据思维引入广播媒介，从而进行实践性的探索；三是在与新媒体融合的发展理念下，江苏广播近年来已经具备相对丰富的与网络媒体、社交媒体等新媒介形式融合的創作经验，拥抱互联网技术发展的大数据也是广播发展的趋势。因此，江苏广播将原先以微博分享为主要内容的新闻栏目《新闻夜精华》改版为《新闻夜分享》。
从节目的播出时间来看，晚间这一时段中最活跃的人群当属年轻人。从节目内容构成来看，栏目以互联网海量新闻数据作为新闻来源，节目内容的呈现从某种程度上与互联网用户的关注程度和选择结果相关，大部分为互联网使用主力军年轻人关注的话题。从节目主持人的特征来看，主持人为典型的90后“工科男”，具备数据思维，熟练使用网络社交工具、音频及多媒体制作软件；在播报、点评新闻时，更多采用互联网式的轻松诙谐的语言，其目的也是为了拉近与年轻受众的距离。
（二）构成之变——《新闻夜分享》的子栏目构成
在将大数据引入节目的前提之下，改版后的节目主要由《主题关键词》《全网最搜索》《小编精彩推荐》及《歌曲推荐》等板块构成。
节目开始部分为《主题关键词》环节，主持人使用相关网络数据分析和解读网络热门关键词。如：在2015年11月12日节目中，节目开头的关键词为“‘双11淘宝购物节”，主持人向听众介绍“双11”淘宝购物节的相关数据，并分析从数据而显现出来的购物节的新特征；节目结尾的关键词为“光棍节”，介绍“光棍节”一词最早出现时间及由来，以及网络盘点出的古今中外的“光棍大咖”。据介绍，这一环节主要使用的是“淘宝指数”挖掘工具，其目的是为了从网络购物中反映当下网民生活关注的热点，在夜间时段增强节目的生活气息。
《全网最搜索》是栏目的主打板块，以新闻排行的方式介绍互联网关注度最高的十大新闻。由主持人先介绍每条新闻的大致内容，后播放来自于网络、电视和其他广播媒体的音频内容，主持人针对新闻再进行点评。该板块主要使用的是“百度排行”挖掘出的数据，但是考虑到使用单一挖掘工具的局限性，栏目也会综合参考其他网站的排行工具；考虑到传统媒体对于新闻价值的判断和新闻导向的正确，栏目会对挖掘出的排行数据进行取舍和编辑。总体而言，栏目在最大程度上保持挖掘出的数据原貌。
《小编精彩推荐》板块，播报由百度、网易、新浪和腾讯等公司的编辑推荐的精彩新闻。当然从新闻的选择和音频的制作上，大多数由上述公司的编辑完成。然而在实践的过程中，会发现传统媒体与新媒体在新闻价值判断层面存在差异，在部分新闻内容的选择上由双方编辑共同商定完成。《歌曲推荐》环节，播放由合作互联网公司基于数据挖掘结果而推荐的当天热门歌曲。
（三）内容之变——《新闻夜分享》中的大数据应用
1.“海量”数据驱动播出内容。从新闻来源的角度而言，节目中所有的新闻都来源于互联网海量的新闻数据。与其他互联网资讯类栏目不同的是，栏目基本上依赖于互联网所挖掘出的数据结果，即依据百度等互联网公司的挖掘工具对互联网使用者新闻点击频率的排行数据来确定节目播出的新闻内容，是在数据驱动下而做出的新闻价值判断。而其他网络资讯节目则是通过人工选编的方式来确定新闻，由编辑的价值判断作为主导来确定播出内容。由数据驱动新闻的播出，是大数据新闻区别于其他类型新闻报道的重要区别。
2.可视化的图文“悦读”和音频传播的嫁接。栏目开设了微信互动平台“新闻分享”，在节目直播前推送“图文日报”，以图文的方式将当天“全网最搜索”的10条新闻呈现给用户。数据可视化叙事是大数据时代新闻生产的重要创新。可视化新闻叙事可适应受众理性认知和感性认知整合的需求。采用微信平台图文日报推送的方式，一方面是顺应了大数据时代新闻播报的可视化叙事模式；另一方面实际上是对传统广播媒介单一声音传播缺陷的弥补。受众在使用传统广播、互联网平台等渠道收听广播节目的同时，可以阅读相关信息的图片和文字，使得受众的信息接收变得更为具象，产生更好的效果。更重要的是，栏目的微信平台也嵌入了直播收听节目的模块，为微信订阅用户收听节目提供了更为直接和便利的方式。这既是大数据元素的体现，更是传统媒体与互联网传播平台融合的体现。
3.新闻内容的“数据”视角。如前文所述，《新闻夜分享》所播出的新闻主要依赖于数据公司的数据发掘结果。在确定播出的内容后，栏目在新闻编辑层面也尽量凸显“数据”视角，即尽量挖掘新闻中的数字元素，以及事实表述和观点呈现的数据论证。如：2015年11月14日，节目介绍“剩男”，先从我国男女比例的数据说起，得出“剩男”这一群体存在的规模；后又介绍“剩男”主要集中的年龄段、学历层次、收入水平等数据，随后又介绍“剩男”主要特点和成为“剩男”主要原因的调查结果。接着，主持人使用我国主要城市结婚成本数据，从另一个侧面佐证“剩男”群体存在的客观现实。这种充满数据思维的报道方式，也是栏目主创人员所倡导的一种方式。据主创人员介绍，虽然不要求每条新闻都体现数据、指数，但是会要求编辑尽可能在挖掘出的新闻中凸显数据特征。
4.预测性报道的尝试。被誉为“大数据时代预言家”的牛津大学网络学院互联网研究所治理与管理专业教授维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor MayerSchnberger）认为：“大数据的核心就是预测，不是要教机器人思考，而是要把数学计算运用到海量数据上，来预测事情发生的可能性。”应用在新闻传播领域，预测性报道将成为大数据时代新闻报道的核心诉求。栏目在2014年9月曾基于互联网挖掘的数据，就流感爆发的趋势和“十一”长假旅行目的地热度进行预测，取得较好的效果。目前，对于栏目而言，预测性报道尚处于实验阶段，还未成为常态内容。
5.基于互联网逻辑的合作模式。大数据新闻是基于互联网逻辑的新闻报道，将逐步走向跨领域、跨平台的开放式、众包式合作生产。一般而言，一档大数据广播新闻栏目，单靠传统的广播媒介是无法完成的，传统广播媒介本身很难具备数据挖掘的能力。因此，大数据广播节目的播出，首先需要实现合作生产。就《新闻夜分享》而言，节目采用與百度等互联网公司联合制作的方式，使用由这些公司所挖掘的新闻排行数据，获取当日最热新闻，从而实现媒体与数据公司的跨领域合作。在此基础上，节目制作或选播来源于互联网及其他广播电视媒体的音频，实现广播式的内容传播，加之微信平台的图文日报推送，栏目实现了多种媒介形式传播的融合。此外，栏目的《小编精彩推荐》环节，也实现了编辑、播报层面的跨媒体合作。
三、内核之不变——如何挖掘数据中的“声音”
从《新闻夜分享》栏目的实践来看，实际上是广播常态节目拥抱大数据的一次尝试。从互联网普及起，传统广播就开始与网络进行融合，广播行业一边探索一边转型。然而，不管广播转型的方式与方向，“声音”是广播的本质。从目前广播与大数据融合的各种尝试来看，大数据在节目中的应用尚处于摸索阶段，在实际操作层面也存在着不少困惑与瓶颈。这些困惑，实际上体现的正是广播的内核与大数据呈现上的矛盾，具体表现在以下四个方面。
（一）理性数据与感性声音的矛盾
大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个媒体机构上的应用，实际上还加速了媒体融合的步伐，然而在媒体融合不断加快、加深的今天，广播的核心——“声音”又应当如何保留，如何突出重围呢？早在美国广播黄金时期的上世纪30年代，罗斯福用“炉边谈话”向世界证明了声音的独特属性——“感性”。广播以声音作为本质内核，可以称得上是现有媒介形式中最为“感性”的媒体形式，而大数据所带来的恰恰是更为理性的内容呈现，在这两者的碰撞之中，广播的声音内核应当如何挖掘呢？进一步来说，传统的广播媒体单一的声音传播渠道，在与大数据嫁接时，其存在的弱点有所放大，即在提倡数据视觉化呈现的大数据时代，广播的声音元素无法实现这一功能。传统广播媒介必须借助互联网、电视等可视化媒介进行数据的视觉化呈现。如何立足广播媒介传播的特征，借助媒体融合之势更好地发挥广播媒介的优势功能，应该是大数据时代广播媒体及其工作者认真考虑的问题。
（二）数据真的能讲实话吗
大数据的内容，依赖于数据量的多少，以及数据挖掘者在挖掘与分析数据时的能力，因此，对于传统媒体而言是否应该完全信任互联网数据挖掘的结果呢？在实际操作的过程中，往往会遇到互联网数据所呈现出来的热点新闻与媒体舆论导向存在矛盾的情况。在我国现有的媒体政策规定下，一些网友关注的热点问题不适合在传统媒体平台中播出。而大数据报道（节目）的本质要求是完全在数据驱动下进行的，新闻报道应当是数据结果的一种还原。目前，栏目处理的方式是对数据进行了人工干预的方式，以确保舆论导向的正确。另外，不同的数据公司因为算法和统计指标的差异，对同一主题所挖掘的结果也会出现差异，就栏目而言，如何科学地呈现新闻排行，仍然是一个难题。
（三）大数据对技术的高度要求与广播媒体现状存在矛盾
从国内外大数据新闻报道的实践经验来看，成熟的数据新闻报道往往高度依赖技术条件。条件成熟的媒体自身配备数据挖掘和开发小组，随时满足大数据新闻的要求。就新闻排行选择而言，若媒体能够研发出集结众多挖掘工具的相对科学的工具，将会大大提升大数据新闻的科学性和精准性，甚至能够促进预测式报道的常态化。然而，对于国内大部分广播媒体而言条件尚不够成熟，这对媒体未来的发展思路也是一个提醒。
（四）如何实现与受众的有效互动
在大数据时代，新闻媒体与受众的互动将进一步升级。根据受众相关数据而进行有针对性的个性化订阅新闻已经成为现实；利用集体智慧来搜集、核实信息，进行新闻报道的众包式新闻生产，也有成功的案例。因此，已经不能使用传统的思维来考虑与受众互动的问题。就《新闻夜分享》而言，虽然节目开设了官方微信的订阅平台提供可视化的图文日报，但是尚停留在将内容“推送”给受众、让受众在听广播的同时阅读的层面，依旧是自上而下的传播方式，与大数据时代倡导的自下而上式传播、个性化订阅服务的理念仍存在一定的差距。
