"빅 데이터" 기술 미디어 어떻게 처리 한다?

2011 년의 "큰 데이터" 서쪽의 이론 큰 데이터의 학술 토론의 연속으로, 선 풍 처럼 지식인 통해 휩 쓸. 미디어 불 같은 저 어, 시끄럽게 결론, 신화의 모든 종류의 전체의 모든 종류, 구글 13多亿条 보고서 및 의견의이 측면을 했다. 중국의 IT 산업과 언론 또한 토론, 실시 하 고 다양 한 기사, "데이터 기반 뉴스" 서양 출판 (데이터 기반 저널리즘), "언론의 자유를 확인 하기 위해 데이터" (자유롭게 말할 수 있도록)의 국내 인기에 인수. 많은 기사 주장 하는 경우 언론과 익숙하지 큰 데이터의 급류 제어, 운명, 이어질 것입니다 뉴스 보고의 고유의 법률을 전복 것입니다.

"빅 데이터 시대"의 소설

"빅 데이터 시대"의 개념 (MGI)는 세계적인 컨설팅 회사 맥킨 지에 의해 처음 제안 했다. 우리의 세계에 있는 데이터의 볼륨, 폭발 및 큰 데이터 분석의 새로운 생산성 성장을 지원 하기 위해 경쟁의 기반 됩니다 맥킨 지의 연구에서 밝혔다. 데이터는 생산의 한 요소가 되 고, 그리고 대규모 데이터 기술 사용 하 여 생산성 성장의 새 풍조 및 소비자 잉여에 상승 헤럴드 것 이다.

큰 데이터 기술 사회 의미에서 위의 변화는 새로운 시대의 시작을가지고? 빅 데이터 시대와 정보화 시대 사이 근본적인 차이가?

"시간"의 개념을 사회 문명 형태로 사용 하는 경우 그것은 사회의 얼굴 전체 소재 생산, 정치 시스템 또는 특정 시간과 공간에서 문화적인 변화에 의해 변경 되 의미 합니다. 사람들은 특정 단계에서 인기 있는 생각 또는 행동의 시대를 표시할 수 있습니다, 하지만 그것은 절대로 엄격한 과학적 개념, 하지만 단지 습관적 인 인사말. 역사, 인간 사회는 석기 시대, 구리 나이, 청동 시간, 철기 시대, 증기 세, 전기 세, 무지, 계몽의 나이, 사회주의 시대, 자본주의 시대, 봉건 제도 시대, 노예의 나이의 나이에 출연 하 고 있다 모든 소재 생산, 정치 시스템을 참조 또는 시간 나이, 동일 하지 않습니다 없으며 어떤 새로운 가제트, 유니버설의 출현 새로운 시대의 문을 열었다.

큰 데이터 정보 기술, 시대의 새로운 특성을 갖도록 않습니다 소재 생산 및 사회 관리의 자연 없는 대량 정보의 통계 분석 방법만의 부분 집합 이다. 정보 경제 시대의 불가결 한 부분으로 큰 데이터는 "데이터 순환, 정보 기술 및 정보 노동 전체 경제의 거 대 한 비율을 차지 하 여 제품 순환을 촉진"의 정보 생산 형태를 초과 하지 않습니다. 이므로 정보 시대, 아니 새로운 경제 형태 또는 사회 형성의 특성 중 하나는 큰 데이터 나이의 개념은 소설의 전체.

한 국내 말한다 "빅 데이터는 선회 우리 새로운 종," 그것은 내부자. 우선, 큰 데이터 변경 우리의 사고 방식, 그리고 우리 인과관계의 캐스케이드 생각에서 상관 관계의 병렬 생각으로. 두 번째, 큰 데이터 변경 우리의 생산 모드, 소재 제품의 생산에 뒷자리, 정보 제품의 처리 주요 생산 활동을 될 것입니다. 셋째, 큰 데이터가 변경 우리의 삶의 방식, 그리고 우리의 정신적, 물리적 세계는 큰 데이터에 건설 될 예정 이다. "④가이 결론은 큰 데이터는 시간의 기능으로, 신화의 맛은 강력한." 첫째, 지구의 온도, 자기장, 대기 산소 및 자외선 광선 그대로, 우리 걸리는 수백만 년 변경 하는 경우에 새로운 종이 될 수 없습니다. 두 번째, 큰 데이터는 두 번째 장소로 강등 소재 제품의 생산을 할 수 없습니다. 우리만 음식, 물, 주택, 의류, 공기 및 운송 및 생존을 위해 다른 물질에 의존 하 고 있습니다, 그리고 소재 제품의 생산 항상 첫 번째 장소에서, 큰 데이터 기술 또는 정보 제품 처리의 개발 생산 효율과 제품의 품질 소재, 결코 선도적인 위치를 개선 하기 위해. 기아도 사람들이 안전한 집에 살고 수 있도록 자체는 큰 데이터도 만족.

Meiernberg 및 Kukir는 더 터무니 없는 결론: "빅 데이터 시대에 가장 큰 변화는 원인에 대 한 욕망을 포기 하 고 대신 사회의 다양 한 관계에 초점을 것입니다." 당신이 알고 무엇 '은' 고 하지 '왜' 알아야. 이 년의 수천에 대 한 인간의 생각 연습을 서명 수 있으며 인간의 인식에 새로운 도전과 세계와의 통신 방법 앞으로 넣어. "대용량 데이터 기술 인류만 하는 경우 ⑤ 무엇 인지", 거기에 더 이상 목표를 탐구 하는 필요 법률을 "왜", 다음 큰 데이터 수만 사물의 표면 현상에 너무 무지, 그 인간으로 유지 하는 사람들의 이해는 과학 연구의 제거 궁극적으로 사회 퇴보로 이어질 추구 그래서, 큰 데이터의 "시간" 체중 무엇입니까? 사실, "큰" 데이터 분석 플랫폼 뿐만 아니라 사람들이 무슨 "" 이지만, 또한 때로는 "왜" 아는 사람 수 있습니다, 그리고 그렇지 않으면 값이 없는 중요 한 기 악, 특히 뉴스 미디어에 대 한.

"빅 데이터"의 두 측면

큰 데이터 열풍, IT 업계에서 뿐만 아니라 정치, 상업, 사회 및 기술의 다른 분야에서 되고있다. 생각의 모델 및 그것을 적용 하는 방법에 대 한 기술 변화의 새로운 라운드의 강한 사운드 되고있다. 그러나 큰 데이터 기술에는 양면이 있다.

긍정적인 측면에서 큰 데이터는 실제로 데이터 왕국의 본선 해지고 정보 연구의 다음 주요 개체입니다. 미디어, 소셜 미디어와 다양 한 경제 및 사회 분야 중 큰 데이터, 대용량 데이터, 건물 큰 데이터 전문가 육성, 신흥 산업의 큰 데이터의 상업적 가치가 평가 사회 변화와 경제 발전 추진 크게 올바른 사용 하는 방법. Gari 김, 하버드 대학에서 사회학 교수는 말했다: "이것은 혁명, 그리고 거 대 한 데이터 리소스 이끌어 모든 분야에서 정량화 과정 여부 학계, 사업 또는 정부." "

가상 세계는 무 진 장의 자원, 그리고 데이터 자산 재산으로 변형 될 수 있다. 그것은 혼자 미국 의료 서비스에 큰 데이터 기술의 응용 프로그램 값의 약 $300 십억 년, 만들 것입니다 글로벌 개인 위치 서비스의 궁극적인 가치는 $ 700 십억 조 이상 될 것 이라고 예측 이다. 매일, 다양 한 단체, 개인 및 많은 수의 미디어 분기 그림, 문서, 비디오 및 음성, 혼돈, 주기, 인간 오랫동안 제어 하지 못하고. 그리고이 정보는 인간의 활동의 진정한 기록, 인간의 심리적 수준 및 인간 존재의 대용량 데이터 분석을 통해 사회 조직의 내부에서 많은 수는 완전히 복잡 하 고 숨겨진 사회와 자연 현상, 이해 수 그래서 급속 한 개발 기간에 대 한 과학적 연구는 과거를 알 수 없는 영역 수 완전히 인류에 의해 해결.

부정적인 측면에서 큰 데이터 기술 이다 전 능, 모든 문제를 해결할 수 없습니다, 그것은 단지 양적 의사 결정. 옳 고 그 른 것을 이해 하 고 인간 정신에 따라 더 중요 한 필수입니다. 이 전제 없이 큰 데이터는 뿐만 아니라, 하지만 그것은 또한 착오에 대 한 지원 데이터를 찾을 수 있다.

일부 기사 말: "큰 데이터의 시대는 실제로... 합리적인 시대 정신 앞으로 수행" 미국 데이터 분석, 데이터와 데이터 혁신 미국 정부에서이 지역에 더 많이 하 고 있다. "⑦ 미국 않습니다 값 데이터, 그것 되었습니다 설문 조사 또는 다른 경험적 조사와 사회 문제를 연구 하는 80 년 전통 보다 더," 고 말했다. 하지만 2008 년 금융 위기 5 년 이상 되었습니다, 그리고 그것의 경제 결정 숲, 그것을 확인 하지 및 정보 서비스에 의해 수집 된 데이터의 대부분은 false (예를 들어, 이라크의 대량 살상 무기, 국제 원자력 기구, 등 거짓 정보 제공); 미국에서 연속 행정 주요 실수를 만들었습니다. 미국 갤럽 여론 조사는 미국 총선거 일반적으로 수집 및 분석 Chendovan 데이터 때마다, 하지만 여러 번 오류를 예측 예측 합니다. 큰 데이터 자체는 하지 합리 성, 결정 데이터 분석 보다는 경험과 직관에 따라 크거나 합리적인 식 이지만 큰 합리 인간의 법 이다. 그건 모든 민족의 문화와 존엄성 인간의 자유, 평등 그리고 권리에 대 한 존중을 유지 하는 사람들의 일반적인 요구 사항에 주의 하. 역사와 인종 차별, 국가의 관심사를 알고 하 고 타인의 관심을 고려 하지 않는 연습을 다른 민족의 관습을 존중 하는 실패는 일부 국가 (예: 민간인의 무차별 살해)의 일반적인 사람들에 게 돌이킬 수 없는 피해를 일으키는 내부 및 외부 업무에 좌절을 겪는 미국 정부가 발생 했습니다.

사회 윤리, 인도주의 정의 및 정의 평등과 상호 혜택, 친절 한 원칙에 따라 데이터를 분석의 지침 서입니다. 데이터 범주는, 그것은 사실, 사람들 클래스 찬성에 찬성 사람들 지원의 대부분은 사회 전체를 위하여, 데이터 자체 거기 이다 특정 모호함. 이해 하는 것을 주로 사회 문제에 큰 데이터를 추출 하는 사람들에 따라 사람들의 대다수의 의견 결론, 만족 하지만 큰 데이터 및 사람들의 수는 정확 하 게 동일. 주류 의견을 반영 하 고 정확 하 고 정확한 보고서를 만들기 위해 미디어에 대 한 데이터에 의존 하는 충분 하지 않습니다.

인터넷, 매스 미디어와 매일 소셜 미디어에서 제공 하는 정보의 광대 한 금액은 무 겁 게 중복, 거짓과 유해 정보와 다른 사람들의 개인 정보 보호 권리를 위반 하는 이미지, 생존 및 정신 건강은 만연 하 고 "의 낮은 값입니다." 인간 수 없는 보물로 큰 데이터 뿐만 아니라 또한 침착 하 게 데이터의 두 가지 측면에서 보고 삭제 유해 하 고 쓸모 없는 정보 데이터 분석 값과 법적인 수준에 전문 시간과 에너지를 낭비 하지 않도록 되도록.

컴퓨터 저장 및 분석 하는 것은 어려운 경우에 데이터가 저장 되는 1 십억 2-3mb의 데이터를 포함, 전문가 수 완전히 액세스, 삭제 하 고 쓸모 없는 정보는 대용량 데이터 처리의 중요 한 원칙을 잊지. 책에는 Meiernberg로 "삭제: 디지털 시대의 잊혀진된 미 덕" 디지털 기술과 글로벌 네트워크를 재정의 우리가 우리의 자연적인 기능을 잊지 하 고 우리가 잊고 돌아갈 수 있다. 조치는 인간의 해야한다 "디지털 제어, 정보 개인 정보 보호, 디지털 개인 정보 보호 인프라, 인류, 양성 정보 생태학, 전체 문맥을 건물의 기존 인식의 조정의 건설의 보호", "대용량 데이터의 선택" 왼쪽, 의미 제거의 의미를 두고 하는 것입니다. 단지 큰 데이터에 필요한 그리고 그것을 판단 하는 방법 이해 함으로써 추정할 수 왜 원치 않는 제거 하는 데 필요한 이해. "⑧

Ⅲ. 미디어의 응답 "빅 데이터" 기술

뉴스 미디어 제어 큰 데이터 뉴스를 찾을 수 있는 중요 한 방법입니다. 미래 뉴스 자료 뉴스 정보는 끝 없는, 하지만 좋은 및 혼합, 클라우드 컴퓨팅 "정화"는 선택 뉴스 사실 주요 수단 일 네트워킹 인터넷과 소셜 미디어에서 주로 온다. 매일 "정보 촬영"의 처리 (그냥 발굴된 새로운 데이터를), 최고의 신선도 유지 하기 위해 뉴스 자료 악화, 긴장의 미디어 작품을 조금 총구, 더 거 대 한 백로그 정보, 미디어 데이터와 질 식의 심 연으로 뛰어들었다.

데이터는 지속적으로 생산, 다른 데이터의 큰 숫자에 분산, 확산 상태, 및 포함을 보여주는 뉴스 뉴스 미디어 데이터 식별, 처리 정밀 속도 정보 처리의 주요 성능. "정화" 인지 객관적인 세계의 목표, 뉴스 정보 추출 후에 해야 포괄적이 고 실시간, 정화, 정화, 뉴스 사실의 정확도 달성 하기 위해. 큰 데이터에서 뉴스 자료는 핵심 리소스, 뉴스 "공백", 또는 "간접 리소스". 지역 뉴스, 현장 인터뷰, 많은 수의 기자 들에 대 한 원래 아직도 필수이, 큰 미디어에 대 한 액세스는 외국, 오프 사이트 파견 상주 기자 여전히 필요 합니다.

데이터 이벤트는 큰 데이터 통계, 뉴스 가치, 포함 하 기자는 큰 뉴스를 찾을 수 있습니다. 이벤트, 현상 소식은 하지, 보고 가치가 값이 데이터에 따라 뿐만 아니라 더 중요 한 기반으로 판단을 내릴 뉴스 가치 이론. 뉴스 가치 이론 보고서 법의 요약, 큰 데이터 조사 뿐만 아니라, 그것을 대체할 수 없다 하지만 또한 그것의 지시에 의해 올바른 인식 만들 수 있다. 중요성, 신선도, 재미 또는 뉴스 사실의 근접 뉴스, 값만 뉴스 자체의 값이 아닌 파생 수 있습니다. 뉴스 가치 요소는 유용 하 고, 유익한 청중의 삶의 지침을 포함 하 여 관객의 이념적, 도덕적 동기를 개선 하 고 엔터테인먼트와 만족의 관객의 기질 육성을 청중에 게 효과적입니다. 이 세 뉴스 가치 될 뉴스 데이터 분석의 "엔진" 보다는 단순히 데이터와 뉴스 가치를 결정 그것은 나타납니다.

기자는 조금 알려진 이벤트 (이야기) 하 고 새로운 관점에 대 한 보고를 하자 완전 한 이야기, 큰 데이터 맞춤된 정보를 제공 하는 특히이 이야기를 재현할 수 있습니다. 데이터베이스, 신문 잡지 쓰기의 어떤 형태로 변형 될 수 있다 시각적 형식으로 뉴스의 명확한 설명을 만드는. 스토리 텔 링 요소는 언론인의 이전 판단 또는 누락 검색 하 이벤트의 결과 설명 하기 위해 사용 하거나 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이야기는 검증, 데이터 원본, 데이터 집합, 데이터 품질 및 데이터 형식을 검토 하 고 포함 될 수 있는 이벤트 (이야기)의 잘못 된 부분을 발견 하지만 어떤 특정 사실 및 세부 정보는 거짓을 결정 하기가 어렵습니다. 만 필드에 이벤트를 확인 하 여 수 있는 우리가 더 현실적으로 뉴스의 진위를 파악, 기대 데이터를 완전 한 신뢰성을 제공 하 고 너무 많은 위험을 포함.

더 중요 한 것은, 뉴스 이벤트에 큰 데이터 다양 한 판단과 결론, 여부 아이디어, 특히 바로 아이디어, 의심할 여 지 없이 부정적 이다 제공할 수 있습니다. 그것은 임의의 결론을 만들 수: 대용량 데이터는 보편적인 진리 판사. 언론 뿐만 아니라 진리 판단을 생각을 독립적으로 생각 하 고 독점 의견을 남기려면 뉴스의 사실의 원칙에 따라도 필요 하지만 큰 데이터를 제공 하 게 해야 합니다. 독일 학자 허먼 메인 한 번 말했다: "진실, 진정한 보고서를 만들기 위해 대 중 언론의 높은 기준에 대 한 존중." "⑨의 진실 뉴스 기반 현실 및 객관성, 하지만 그것은 아니다 사실이 고 목적 자체, 그것을 과학적인 연습. 확인은" 인간의 정의와 사회의 진실을 보고 하는 방법의 반복 무게 인 간에 게 무해 한 수. 잭 Kesser, 저명한 프랑스 신문 인, 강조 했다: "사실의 질문은 매우 간단, 기자는 진실을 말할 해야 합니다 그리고 사실을 왜곡 하거나 진실을 배신 저널리스트가이 직업의 가치입니다." 하지만 진실에 대해 침묵 하는 사람 비난 해야? 우리 뿐만 아니라, 정확 하 게 정보를 요청 하는 주문 이러한 질문에 대답, 하지만 또한 여부 정보를 적절 한. "이에 대 한 ⑩, 큰 데이터만 일부 참조 제공할 수 있습니다, 그리고 미디어의 올바른 값은 첫 번째."