大資料時代傳統報業如何占位？

資料再「大」無用武之地等於零，要搜集「慢資料」 「活資料」

互聯網上每時每刻都在產生資料，人們生活中無所不在的各種設備，比如電腦、手機、智慧電器、感應器等等，都能時刻留下人的行為痕跡，即時產生資料，這些呈幾何級增加的資料沉澱在網上，成為大資料。 這些大數

資料再「大」無用武之地等於零，要搜集「慢資料」 「活資料」

互聯網上每時每刻都在產生資料，人們生活中無所不在的各種設備，比如電腦、手機、智慧電器、感應器等等，都能時刻留下人的行為痕跡，即時產生資料，這些呈幾何級增加的資料沉澱在網上，成為大資料。 這些大資料有多大用？

2014年5月29日，百度董事長兼CEO李彥宏在第九屆百度聯盟峰會上預測了「未來5年有非常大的發展」的兩大產業機會，這兩大產業是 「BAT(百度、阿裡巴巴、騰訊）三者都不會涉足的領域」 ：1.新型企業級軟體，解決企業從內部到外部連結的問題；2.挖掘新的有價值的「慢資料」，發掘 個人化的預測資訊，為使用者尋找真正有價值的新資料。

李彥宏的分析有權威性、有說服力——在使用者規模擴大、流量激增的情況下，目前互聯網企業面臨尷尬：搜集上來真正有價值的資料很少，無價值數 據增多，有價值資料積累並不比傳統企業更有優勢。 「比如最近比較火的智慧硬體，手環、眼鏡，搜集很多的資料，但這些資料拿過來，總覺得用不上，沒法分 析。 」為此，他建議企業通過搜集「慢資料」來獲取真正有價值的資料，找准並挖掘能真正説明使用者解決問題的新資料。 這一判斷，對報業這樣的傳統企業來說既是 一種安慰，更是鼓舞。

另一個與之印證的觀點是，阿裡巴巴集團執行副總裁曾鳴最近有一篇長文分析說，大資料最重要的特徵不在大小，而在死活。 資料的死活決定一切，從資料的管理到資料的運用，資料必須能活起來，開始跑通反覆運算，才能產生持續價值。

既然傳統媒體與新興媒體及很多大企業一樣，對如何用好大資料基本站在同一起跑線上，對報業來說，如何利用自身優勢和資源去發掘、應用好「慢資料」「活資料」，讓大資料成為報業未來的一大新增長點，就成為迫切需要研究解決的重要課題。

報業在大資料產業中的一席之地在哪兒？

《大資料時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大資料商業應用第一人」，他描述了大資料價值鏈的三大構成：第一種是基於資料本身的公 司，這些公司擁有大量資料或者可以收集到大量資料。 第二種是基於技能的公司，它們通常掌握了專業技能，但並不一定擁有資料，往往是技術供應商、分析公司或 者諮詢公司。 第三種是基於思維的公司。

在互聯網上，任何主動收集龐大資料的行為，其成本都難以想像。 因此，基於資料本身的第一種公司在價值鏈中處於最核心的位置，比如美國的谷 歌、蘋果、Facebook、亞馬遜，中國的騰訊、阿裡巴巴、百度。 他們的優勢是大資料聚合和模型構建，他們也想方設法把自己打造成基礎設施和平臺，使大 資料在自己的平臺上發揮出最大效用。

比如，2014年4月百度正式發佈了大資料引擎，將核心大資料能力開放，向外界提供大資料存儲、分析及挖掘的技術能力，以更好地説明傳統行 業挖掘資料價值，加快傳統行業轉型升級。 百度聯盟將基於「開放雲」「資料工廠」「百度大腦」三級開放平臺，推進「人找資訊」向「資訊找人」的變革，為媒 體、DSP、廣告主、代理商提供更簡單、高效的推廣及變現平臺。

而具有資料思維和資料技術的公司，在未來競爭中也處於有利地位，圍繞著資料化變革，將衍生出新的商業模式。 一是資料資產存儲，二是資料資產定價，三是資料資產仲介，四是資料資產管理，五是資料驅動的解決方案。 ①

從價值鏈和報業傳統優勢的角度分析，報業即使在採集、處理、儲存、傳播等各方面完全數位化後，即使資料量再大，與那些互聯網入口企業相比、 與真正生成大資料的公司相比，那點資料還遠遠不夠大，因此不可能去做基於資料本身的公司。 比較理性、可行的選擇是，傳統報業對大資料的運用著力點應是資料 資產仲介、資料資產管理、資料驅動的解決方案三大類。

資料資產仲介——這個應用領域對媒體來說並不陌生，比如彭博社、路透社和《朝日新聞》、日本經濟新聞社等新聞機構，收集免費的資料製成資料庫，通過資料的加工和組合、分析產生新的價值，再賣給有需求的企業、機構。 這是一些大通訊社和財經專業媒體的強項。

資料資產管理——聽起來有點兒抽象，但其中可操作的內容對報業並不陌生。 比如，網路上每天產生各種新聞、資訊，特別是負面新聞、評論，無論 對機構、企業和個人而言都是正面或負面資產，既然是資產，如何管理就是一門生意。 輿論監督本就是報業的核心功能之一，加之媒體對輿論危機公關比較擅長，由 此延伸到資料資產的管理，角色跨度並不很大，不失為基於報業資源優勢的一種務實選擇。

再看資料驅動的解決方案——對報業來說其應用領域相當廣泛。 未來，媒體在做好社會記錄者與資訊傳播者外，更應定位成社會解讀者和分析預測 者，做好資訊和資料的深度加工、深度解讀和去偽存真的服務，而大資料無疑能成為報業進行全面深刻洞察的一大利器。 下面將具體分析。

據有多大用？

2014年5月29日，百度董事長兼CEO李彥宏在第九屆百度聯盟峰會上預測了「未來5年有非常大的發展」的兩大產業機會，這兩大產業是 「BAT(百度、阿裡巴巴、騰訊）三者都不會涉足的領域」 ：1.新型企業級軟體，解決企業從內部到外部連結的問題；2.挖掘新的有價值的「慢資料」，發掘 個人化的預測資訊，為使用者尋找真正有價值的新資料。

李彥宏的分析有權威性、有說服力——在使用者規模擴大、流量激增的情況下，目前互聯網企業面臨尷尬：搜集上來真正有價值的資料很少，無價值數 據增多，有價值資料積累並不比傳統企業更有優勢。 「比如最近比較火的智慧硬體，手環、眼鏡，搜集很多的資料，但這些資料拿過來，總覺得用不上，沒法分 析。 」為此，他建議企業通過搜集「慢資料」來獲取真正有價值的資料，找准並挖掘能真正説明使用者解決問題的新資料。 這一判斷，對報業這樣的傳統企業來說既是 一種安慰，更是鼓舞。

另一個與之印證的觀點是，阿裡巴巴集團執行副總裁曾鳴最近有一篇長文分析說，大資料最重要的特徵不在大小，而在死活。 資料的死活決定一切，從資料的管理到資料的運用，資料必須能活起來，開始跑通反覆運算，才能產生持續價值。

既然傳統媒體與新興媒體及很多大企業一樣，對如何用好大資料基本站在同一起跑線上，對報業來說，如何利用自身優勢和資源去發掘、應用好「慢資料」「活資料」，讓大資料成為報業未來的一大新增長點，就成為迫切需要研究解決的重要課題。

報業在大資料產業中的一席之地在哪兒？

《大資料時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格被譽為「大資料商業應用第一人」，他描述了大資料價值鏈的三大構成：第一種是基於資料本身的公 司，這些公司擁有大量資料或者可以收集到大量資料。 第二種是基於技能的公司，它們通常掌握了專業技能，但並不一定擁有資料，往往是技術供應商、分析公司或 者諮詢公司。 第三種是基於思維的公司。

在互聯網上，任何主動收集龐大資料的行為，其成本都難以想像。 因此，基於資料本身的第一種公司在價值鏈中處於最核心的位置，比如美國的谷 歌、蘋果、Facebook、亞馬遜，中國的騰訊、阿裡巴巴、百度。 他們的優勢是大資料聚合和模型構建，他們也想方設法把自己打造成基礎設施和平臺，使大 資料在自己的平臺上發揮出最大效用。

比如，2014年4月百度正式發佈了大資料引擎，將核心大資料能力開放，向外界提供大資料存儲、分析及挖掘的技術能力，以更好地説明傳統行 業挖掘資料價值，加快傳統行業轉型升級。 百度聯盟將基於「開放雲」「資料工廠」「百度大腦」三級開放平臺，推進「人找資訊」向「資訊找人」的變革，為媒 體、DSP、廣告主、代理商提供更簡單、高效的推廣及變現平臺。

而具有資料思維和資料技術的公司，在未來競爭中也處於有利地位，圍繞著資料化變革，將衍生出新的商業模式。 一是資料資產存儲，二是資料資產定價，三是資料資產仲介，四是資料資產管理，五是資料驅動的解決方案。 ①

從價值鏈和報業傳統優勢的角度分析，報業即使在採集、處理、儲存、傳播等各方面完全數位化後，即使資料量再大，與那些互聯網入口企業相比、 與真正生成大資料的公司相比，那點資料還遠遠不夠大，因此不可能去做基於資料本身的公司。 比較理性、可行的選擇是，傳統報業對大資料的運用著力點應是資料 資產仲介、資料資產管理、資料驅動的解決方案三大類。

資料資產仲介——這個應用領域對媒體來說並不陌生，比如彭博社、路透社和《朝日新聞》、日本經濟新聞社等新聞機構，收集免費的資料製成資料庫，通過資料的加工和組合、分析產生新的價值，再賣給有需求的企業、機構。 這是一些大通訊社和財經專業媒體的強項。

資料資產管理——聽起來有點兒抽象，但其中可操作的內容對報業並不陌生。 比如，網路上每天產生各種新聞、資訊，特別是負面新聞、評論，無論 對機構、企業和個人而言都是正面或負面資產，既然是資產，如何管理就是一門生意。 輿論監督本就是報業的核心功能之一，加之媒體對輿論危機公關比較擅長，由 此延伸到資料資產的管理，角色跨度並不很大，不失為基於報業資源優勢的一種務實選擇。

再看資料驅動的解決方案——對報業來說其應用領域相當廣泛。 未來，媒體在做好社會記錄者與資訊傳播者外，更應定位成社會解讀者和分析預測 者，做好資訊和資料的深度加工、深度解讀和去偽存真的服務，而大資料無疑能成為報業進行全面深刻洞察的一大利器。 下面將具體分析。

借優勢和公信，做優質資料服務商

資料驅動的解決方案至少可以覆蓋三大方面：一是個人化定制、精准推送內容和廣告；二是通過對大資料深加工，進行輿情、資訊的分析、研判和預測；三是資料新聞製作。

其一，量身打造個人化資訊內容，私人定制、精准推送內容、廣告。

傳統報業是粗放型、廣種薄收的傳播，把所有的新聞資訊向所有人傳播，缺乏針對性、精確度。 即便是網路媒體，也如騰訊網總編輯陳菊紅所說， 「目前入口網站之間、網路媒體之間同質化非常嚴重。 未來的媒體和入口網站應充分利用大資料和關係鏈，在為使用者篩選、推薦最適合的內容，提供近乎量身打造的 新聞資訊的同時，使他們體驗社交媒體的感受。 」

大資料時代，基於使用者興趣生產和傳播將是重要趨勢。 根據使用者上網的習慣、流覽的痕跡、參與的話題以及評論的內容，對其相當長時間的流覽資料 進行分析，便可獲知其上網習慣、喜好等等，根據這些資料，在最合適的時間以最恰當的方式向使用者推送其最感興趣的新聞，更進一步就是定制新聞。 「理論上每一 個使用者都可以被畫出一幅網路肖像，擁有一個屬於自己的UID（user identification使用者識別）號，個人的興趣圖譜一旦構建，就成為新聞生產的基礎。 而基於個人UID特徵和興趣圖譜進行的新聞生產不僅目標明 確，讓使用者更有黏度，而且有利於整合新聞資源，甚至自動生成匹配，達到高效精准的效果。 」②要做到這一點，就必須借助大資料技術和相關分析軟體，建立可挖 掘、可分析的使用者資源資料庫，通過對資料的整合和分析，針對不同的使用者需求，推出滿足使用者個人化和專業化需求的各類內容產品。

不僅是新聞生產，在廣告經營、活動行銷等各個環節，都須借助大資料和雲計算，以資料為核心優化內容、產品，進行市場分析、策劃、投放、行銷 決策、效果監測。 利用資料技術説明客戶定位目標使用者，並建立使用者資料庫，進行精准行銷。 這對傳統報業粗放式的發展，無疑是一個顛覆性的重構。

其二，資訊深加工、趨勢分析和輿情監測，應是傳統報業的優勢專案。

全球複雜網路研究權威亞伯特·拉斯洛·巴拉巴西曾指出：在大資料背景下，人類的很多行為都是可被預測的。 ③但是，海量的資料沉澱在網上，沒有精准而靠譜的分析和應用，就沒有價值。

以海量的政府資訊為例，交通運輸部網站2013年就發佈資訊12萬余條，食品藥品監管總局網站主動公開基礎資料庫43個，資料量166萬 條；國家統計局網站資料庫包含統計指標3萬多個、資料量600多萬筆...... 如此海量的資訊和資料中蘊含著多少更有價值的判斷、趨勢？ 誰去收集、整理、分析、 挖掘這些並提供給公眾？ 受眾期待媒體提供的，不單是「易碎品」新聞，而是範圍更廣的資訊類產品。 媒體不能滿足于當政府資訊的二傳手，而要從資料庫中深度發 掘有用資訊，進行趨勢分析。 ④

輿情研判顯然是大資料時代報業可一展身手的另一個領域。 媒體本來就是輿論工具。 社交媒體大發展後，網上輿論環境越來越複雜，網路已經成為輿 論主戰場。 要全面、快速地掌握網上傳播態勢，可以借助雲計算對散佈于各類網站、論壇、微博、SNS社區、微信的所有內容的流覽量進行即時監測，深度挖掘傳 播內容的變異和傳播參與者的特性，即時監測、分析，提出應對預案或相關預測，供政府機構、 企業甚至人個決策或應對時參考。

運用大資料進行輿情監測、趨勢分析，在媒體已有不少成功案例。 比如，英國《衛報》對倫敦騷亂事件的報導，美國《紐約時報》關於美國大選的預 測和報導。 在中國，很多媒體也開始做輿情分析。 比如，南京日報社新媒體中心就對2014年「南京小護士被打事件」這一熱點事件的微博傳播進行了輿情分析。

2月25日淩晨，「南京小護士被打事件」發生後，網上圍繞這一事件出現各種質疑和聲音。 《南京日報》法人微博@南京日報 針對「小護士被打 事件」，分別在2月27日及3月5日發出打人現場的視頻報導和後續處理報導。 兩條微博分別覆蓋50111171人次及5198413人次。 其中，2月27 日轉發層級有七層，第一層轉發有698人，直到第六層還有認證微博的轉發，到第七層還保持有10人的轉發，說明事件的吸引力非常強。 在轉發本條微博的粉絲 中，粉絲10000以上的達到69人，微博達人和認證使用者轉發量達到413人，官方及「大V」的轉發是事件發酵的一大力量。 3月5日17點54分，@南京 日報 發出了對「小護士被打事件」處理進展的通報，這條微博轉發量達到了3614次，覆蓋達到5198413人次，比第一條微博關注程度更高。 僅@馬伯庸  的轉發就被再轉發了1400次。 在傳播力上，無論是第一條還是第二條微博，「大V」和名人的轉發讓事件的傳播速度相當之快，基本在24小時之內迅速熱 炒。

這類還是最基本的分析，借助相關軟體，分析和判斷還可以深入到更深層次，並可提出應對熱點的相應舉措。 而真正在複雜的輿論環境中用好大資料技術還要假以時日。 應該說，這類大資料應用對傳統媒體來說，是優勢所在，是可以大有作為的領域。

其三，資料新聞為未來新聞內容打開充滿想像的空間。

資料新聞，指的是對資料進行分析與過濾，從而創作出新聞報導的方式。 是在上世紀60年代菲利浦·邁耶的《精確新聞》與《新精確新聞》的基礎 上發展起來的。 它可以解放新聞生產的思維方式，也創新了新聞的敘事形式，通過挖掘和展示資料背後的關聯與模式，運用豐富的、互動性的視覺化手段，説明公眾 理解正在發生的事件及其影響。 資料新聞可以大大提高新聞報導的科學性和真實性，使媒體從支離破碎的資訊和資料中發現規律和趨勢，使新聞報導達到以往達不到 的廣度、深度，獲得對社會更深刻的洞察、解讀與預見，使新聞更具有厚度、寬度。

資料新聞製作正在全球媒體中進行程度不一的嘗試，除了做得較早也很具代表性的英國《衛報》外，美國的《紐約時報》《華盛頓郵報》也都有很多 嘗試。 在中國，央視「晚間新聞」從2014年1月25日起正式推出大資料包道形態，從《「據」說春運》到《「據」說春節》《「據」說兩會》等等，到3月 15日共播出23期，成為國內最早系統、持續地通過大資料技術改進電視新聞播出形態的欄目 ，受到廣泛的關注，提高了收視率。

為了鼓勵資料新聞製作，由「全球編輯網路」和谷歌共同組織「資料新聞獎」于2012年5月31日首次頒出，共計51個國家286個參賽項 目，最終6件作品獲獎。 獲獎作品分三大類：資料驅動的新聞調查；用資料視覺化講述新聞故事；資料驅動的新聞應用，包括行動裝置和網頁。 第二屆在2013年 6月頒出，8件新聞作品從300多個參賽作品中脫穎而出，獲得了「資料新聞獎」。

資料新聞網聯合創始人馬金馨認為，資料新聞製作包括了海量資料的收集和整理，以及後期程式設計的實現，包括社科研究方法、電腦資料處理、平面與交互設計、網路程式設計等多個領域，投入非常大。 「就現階段來看，公眾的關注度並不高」「資料新聞很小眾，但很重要。 」

資料新聞的製作僅僅才是開始，呈現出來的產品層次也參差不齊，比如英國《衛報》實際操作中使用最多的主要是資料地圖、時間表和交互圖表；我 國一些媒體的資料新聞探索還停留在資料的視覺化操作上。 隨著技術的進一步發展和軟硬體的升級，以及傳統媒體與新媒體的全方位融合，生產、分析、解讀資料， 探索一條為受眾和使用者提供分眾化服務和體驗的發展之路，應是報業立足未來的一項功課。

眼下，我國已有報業集團佈局大資料領域。 浙報集團2013年開始投資資料分析專案，獲取使用者平臺，將目光放在了未來社交網路的資料深度挖掘 上。 今年4月，廣州日報傳媒股份有限公司（下稱「粵傳媒」）與甲骨文（中國）軟體系統有限公司簽定戰略合作協定，粵傳媒將與甲骨文進行資料共用與研究，有 望在軟硬體方面提升大資料的捕獲、組織、分析和決策能力，培育開放型的傳媒大資料系統。 並將與甲骨文公司展開多樣化的資料庫行銷合作，建立有效的資料庫體 系，實現資料庫行銷方面的收入拓展。

「新聞的未來，是分析資料。 」——這是「互聯網之父」蒂姆·伯納斯·李描述新聞未來的方向。 現在看，這確實是傳統報業值得重點佈局的領域， 但看到這點還遠遠不夠，姜奇平說：「資料量的快速增長，需要在頻寬和存放裝置等基礎設施方面加大投入，這令很多媒體進退維谷。 」如何切入大資料領域，做優 質資料服務商，不同的媒體也許會給出不同的答案。 （本文為江蘇省第四期「333高層次人才培養工程」資助科研專案的部分內容；作者是《南京日報》編委兼總 編辦主任、新媒體中心主任）