时间：2015年7月27日

地点：上海交通大学闵行校区陈瑞球楼100号

主讲人：谢耘耕

传媒领袖大讲堂（第六辑）

谢耘耕

谢耘耕，文学博士，现为上海交通大学媒体与设计学院副院长、上海市哲学社会科学创新基地——新媒体与社会研究中心主任，上海市人民政府决策咨询研究基地谢耘耕工作室首席专家。教授、博士生导师、国家社科基金决策咨询点首席专家，中央宣传部舆情直报点首席专家，国家社科基金重大项目、重点项目首席专家。

复旦大学新闻传播学博士后（2002～2004年），复旦大学管理学院博士后（2007～2009年）。曾先后在湖北人民广播电台、上海东方卫视工作，有二十年的新闻采编和媒体经营管理经验。所负责的上海交通大学舆情研究实验室是国家互联网信息办公室在高校建立的唯一的互联网舆情研究基地。

主持人：各位同学大家好，今天将要为我们带来精彩演讲的是谢耘耕教授。谢教授现为上海交通大学媒体与设计学院副院长、上海市哲学社会科学创新基地——新媒体与社会研究中心主任，上海市人民政府决策咨询研究基地谢耘耕工作室首席专家，国家社科基金决策咨询点首席专家，中央宣传部舆情直报点首席专家，国家社科基金重大项目、重点项目首席专家。让我们以热烈的掌声欢迎谢教授！

谢耘耕：各位老师、各位同学，大家上午好。今天我的演讲主题是《大数据背景下媒体生产和传播面临的转型与发展》。2011年6月，麦肯锡全球研究所对美国行业信息量进行测量，发布了《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告，报告指出，美国传媒业位居第三位，拥有715PB的数据量，仅次于离散式制造业966PB的数据量和美国政府848PB的数据量。传媒业是围绕信息生产和传播的产业，从内容创作、受众选择到传播效果测量，都需要丰富的信息提供支撑。“大数据”本身指向海量数据信息，以及对于海量数据的高端、专业化处理，使产生的数据具有海量、迅速等特点。互联网时代的媒体生产和传播，正试图积极运用新技术、融合新思维，进行颠覆性的重建。

随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。除了互联网以及移动互联网涌动着大量数据以外，包括传统媒体和新媒体在内的生产和传播过程本身也蕴藏大量数据。近年来，报纸、杂志、IPTV、有线数字电视、电视盒子、互联网等新旧媒体传播形态在不断拓展媒体的边界，也赋予媒体挖掘更多数据的能力。传统的收听率、收视率以及网络点击率、到达率监测、抽样调查，传媒业的数据呈指数增长。大数据时代，信息源更加多元化，个性化用户群体对媒体内容生产和传播提出了新的需求。随着以数据为基础的竞争力的提升，对于媒体的创新需求增加，媒体面临着机遇和挑战。今天我主要从以下三个方面与各位同学进行交流：第一，大数据时代下媒体的机遇和挑战；第二，大数据成为媒体应对竞争挑战的新工具；第三，大数据时代媒介组织结构的变革。

第一个问题，大数据时代下，媒体面临着诸多机遇和挑战，主要表现在以下三个方面。

首先，信息源多元化。大数据时代，新闻生产中的信息源突破了原有的传统模式，产生了多元的信息来源。从业人员作为单一的新闻生产主体，转变为从业人员、用户共同提供信源，生产者和用户之间的界限不断模糊。胡正荣教授指出，从传统意义上来讲，我们获取新闻，在过去是报纸、杂志、广播、电视，现在获取新闻的主要载体是微信、微博，或者是手机报、其他社交网站，这对于国内以新闻见长的传统媒体来说是一个巨大的冲击。互联网支持的社会化媒体推动了普通人的信息生产能力，从社区论坛、博客、播客到微博、微信，丰富的社会化媒体形式提供了用户生产内容的软件，便捷和低廉的移动终端则提供了足够的硬件设备。所以，媒体生产内容的原动力需要从更广泛的社会用户等群体中汲取有价值的信息与智慧，避免局限于从业者自身的单一力量，从而提升产品的格局、丰富创作内容、吸引更多受众。

其次，个性化用户群体对媒体的内容生产提出新需求。在新媒体高度发展的时代，尤其在社会化媒体出现以后，基于共同爱好、相同特征的消费者群体在很大程度上降低了聚集的难度，更加容易相聚、沟通和深度交流，从而形成个性化的分众市场。由此，能否发现并满足分众化的需求，成为大数据时代媒体所面临的挑战之一。对于媒体从业者而言，用户诉求不仅是内容生产、制作和运营的依据，也成为媒体从业者采取行动的推动力和环境压力。比如，传统的媒体新闻，受众仅从中了解和知晓新近发生的事情。但是个性化的数据新闻，变革新闻叙事模式，构筑与用户之间的对话空间，加强互动，带动消费者对社会问题进行深层审视和探究，使受众知晓事实，从而推动用户参与新闻生产和创作，采取可视化的方式了解感兴趣的话题和现象。这种互动也为媒体新闻从业者增加了丰富的信息和社会资源，也能够提高作品质量，更好地满足受众需求。

最后，对于媒体创新的需求，随着以数据为基础的竞争力提升而增加。互联网不仅是创新的空间，也提供了借鉴和仿效的平台。当海量信息呈指数增长，节目产品内容和形式被仿照和借鉴的可能性增加，同时仿效者的能力也迅速增长。所以当海量数据和信息提高了竞争门槛，创新成为媒体安身立命的方式之一。对于海量信息的筛选、整合和挖掘，媒体能够更加准确地了解用户的需求，定位自身角色，判断市场发展动向，使数据成为一种科学、有效预测的工具。

第二个问题，大数据成为媒体应对竞争挑战的新工具。当前，对用户的数据采集、筛选、整合、统计、分析挖掘技术迅速发展，多维度的社会生产和实践逐渐融入大数据技术。大数据已经成为媒体应对行业竞争和打破发展“瓶颈”的新工具。

第一，大数据丰富新闻信息源，拓展节目表现形式。

在釆集新闻方面，大数据的海量信息和数据，有助于为媒体新闻的内容生产提供资源丰富的信息源。媒体从业者能够采取大数据挖掘的方法，筛选和整合传统媒体和新媒体的海量数据，发现更多的新闻线索。尤其在社会化媒体中，每一个用户都是可能产生新闻线索的信息源，作为受众的消费者群体规模巨大，极多的小力量聚集和整合，即可能超越专业媒体工作者的大量工作和努力。云计算将纷繁复杂的大量数据进行筛选、提纯、整合，提取出有价值的数据，或者发现原来看似毫无关联的数据之间的关系，打通多领域、多类型的局部数据，进行交叉分析，发现蕴藏的巨大新闻价值，创作出高质量的新闻作品。

一些媒体，通过大数据技术收集在微信、微博上的热点信息，用于帮助记者和编辑了解用户需求，再运用大数据技术加工制作成数据新闻，提供给用户。比如媒体开通自己的官方公众账号，可以利用发起投票的形式让受众投票决定接下来的节目，围绕哪些主题来进行，主创人员根据最后的投票结果来决定节目最终呈现的形式。然后内容制作完成后，再在官方公众账号上与粉丝提前互动，让粉丝了解即将推出的节目。在网络媒体百度贴吧中汇集了众多领域的大规模粉丝，其中的“娱乐明星吧”根据用户关注度对明星人气进行了排名。由此，百度贴吧中的排名即成为具有价值的新闻线索，一些国内以娱乐为主题的电视节目就可以根据贴吧的明星人气排名选择邀请嘉宾制作节目。这样一方面可以利用明星的粉丝效应，提前捕获一批电视受众，可以通过贴吧提前宣传；另一方面可以在贴吧与粉丝交流，听取粉丝的意见从而指导节目制作。

目前，媒体运用大数据的来源主要来自：第一，媒体自身的点击率、收视率和收听率；第二，通过采集多元化媒体中的使用信息，比如通过互联网点击率、搜索关键词、浏览时间、社会化媒体中用户之间的交流、互动信息，以及用户地理信息、受众人口学信息等，推动媒体获得信息线索，从而进行科学预判，设置受众关注的议题。此外，物联网以及商业领域中的数据、大规模社会调查数据，可预测社会发展趋势，为新闻采编提供更多的信息源和数据支撑。

在新闻报道和内容制作方面，大数据技术的应用影响日益增加。目前，计算机写作、人机合作已经成为媒体新闻报道中的创作手段。2012年，美国知名IT杂志《连线》记者史蒂芬·列维发表评论认为，计算机能够通过程序控制编写新闻报道已经成为现实，甚至可能成为职业记者的潜在竞争对手。计算机新闻写作早期由美国Narrative Science公司研发，这种技术能够实现半分钟编写一篇新闻稿。

计算机编写稿件通常需要做到：第一，通过收集海量具有价值的信息和数据作为新闻线索。这也是Narrative Science公司将技术应用于经济和体育领域的原因之一，经济和体育行业中涉及比较多的数据，并具有波动性，新数据更新速度较快，所以这些数据资源有助于使用大数据技术编写新闻稿。第二，搜集、整合新闻主题的社会背景以及事件进展，按照一定的时空逻辑程序或者模板进行新闻数据布局和编排，从而迅速生产稿件，提升新闻的时效性。2014年3月18日，美国加州发生4.4级地震，3分钟后《洛杉矶时报》网站使用计算机写作引擎技术发布了消息。

目前在新闻实践中，单一的机器写作仍然存在一定的难度，包括作品的个性化、深度思考等难以完成。但是人机协作则为新闻报道创作提供了巨大的便利。这种写作也被称为“计算机辅助报道”，其主要的运作模式体现在媒体从业者采取云计算等大数据挖掘技术对于海量新闻背景数据进行收集、筛选、整合与预测分析，记者在此基础上对于材料进行深度组合、厘清逻辑关系、加工和润饰文字，由此在很大程度上降低新闻报道创作的难度，同时提高媒体作品的独特性。

在新闻呈现和表达方面，新闻形式在大数据时代也迅速发展和演进，“可视化”“读图”是数据新闻呈现的巨大变革。文字、图片通常难以呈现社会事件的深层逻辑以及发展动向，所以表达的局限性推动新闻内容的表达形式倾向于逻辑的可视化，将更多的图表、视频进行新型表达形式融合。

英国《卫报》在关于2011年伦敦骚乱的新闻报道中，运用谷歌Fusion Tables的大数据计算，以不同的颜色标识出事件发生地的严重程度，并通过与地域的经济发展程度进行交叉分析，以图表和颜色将分析结果显示出来。同时将骚乱的原因也通过可视化的表达方式呈现出来，比如对于骚乱中谣言传播的研究，报社数据新闻团队和研究所共同对260万条Twitter数据进行统计分析和挖掘，进行可视化表达，显示出谣言在其中的作用与规律。

在关于用户调查的新闻作品中，原有的处理方式是以抽样为基础进行调查；而运用大数据方法，可以在大数据中进行处理，提高效率和科学性。美国在线视频网站Netflix通过运用大数据技术对3300万受众信息和数据进行统计、分析和处理，以分析结果作为创作根据，拍摄作品《纸牌屋》一举成功。

近年来我国媒体在新闻报道的呈现中运用大数据的频率明显增加。以电视媒体为例，从在综合频道尝试数据新闻到在专业类节目和频道普遍采用，大数据被运用到新闻报道表达方式中已经成为一种常态。比如央视综合、经济、新闻等频道，其中的典型节目有《新闻联播》《新闻直播间》《第一时间》《新闻30分》等，覆盖经济、政治、文化、社会保障等关注度较高的话题。如《晚间新闻》从2014年“据说春运”到2015年的“据说过年”，使用“百度迁徙”报道春运等社会民生问题，以及“据说两会”，呈现出数据新闻实践的迅速发展。

第二，通过大数据发现受众需求点，调整节目编排，开发新的产品类型。

大数据可以提高受众“能见度”，分析受众需求交叉点，开发新的节目类型。大数据时代，媒体受众调查和效果评析方法发生了巨大的变化，原有的收视率、收听率、问卷等方式已经被实时云计算技术所取得，以全方位、全样本的调查和信息处理获取受众信息，在解决传统调查样本量小、反馈滞后等问题的同时，也带来了新挑战，当数据在快速被生产的过程中，数据仓库存储的爆炸式增长对信息整合提出较高要求。但是媒体必须做到细分受众以实现生产内容和受众的匹配。

一方面，大数据使得媒体对用户需求的了解更加准确。在数据被广泛运用的过程中，通过用户主动反馈信息，媒体可以更加准确了解用户的需求，从而根据用户的意见生产出符合其专门需求的产品内容，从而提高受众满意度。比如一些媒体节目或者频道在微信中进行的新闻推送，都是定制新闻内容的实践，使得用户能见度实现明晰化。爱奇艺通过百度搜索的大数据信息，获取到百度搜索中对于100种家常菜的每天搜索频率高达16万次，甚至超过一些热播剧或者电影，但是符合这种搜索需求的有效信息量较小。爱奇艺据此生产出《美食美课》，制作了100集每集两分钟左右的视频，讲解家常菜做法。对于受众反馈的信息整理，显示出没有经过推广的iPad移动终端带来的流量在全部流量中占比20%。这一数据说明《美食美课》已经被部分受众所接受，并用以在厨房现场学习。

另一方面，通过大数据技术，可以整合、交叉分析受众需求信息，创新内容生产。云计算的优势之一是发现信息之间的逻辑性和相关性，将原本表面上没有相关的数据信息整合、交叉分析、重新组合，从而发现新联系。根据新联系指导节目创作和内容生产。利用大数据信息进行节目制作的著名案例《纸牌屋》，源于Netflix公司对受众使用习惯进行数据挖掘，交叉分析受众习惯的数据，发现1990年版《纸牌屋》的粉丝也是著名演技派凯文·史派西的粉丝，同时又是导演大卫·芬奇的粉丝。据此数据，Netflix整合剧本、演员和导演的三个用户需求点，拍摄新版《纸牌屋》，此剧不仅获得高收视率，也获得了巨大的经济利益。

另外，通过有效的多维度预测，还可以调整媒体节目编排。大数据运用比传统数据信息处理拥有的优势之一，体现于能够实现对于未来趋势的有效预测。如对于一档产品的接收率，能够通过对用户搜索数据、关键词、内容点击量、社会化媒体中的信息频率、用户情绪等数据进行计算和分析，从而预测未来的接收效果，并及时进行编排调整。

事实上，媒体的传统分析也可以引入大数据技术进行提升。比如对受众在观看电视节目期间何时调换节目，浏览网页的时间和点击选择偏好，可以利用受众行为数据信息进行计算分析，发现是否由于某一种节目特征或者插播广告、弹跳广告窗口等行为引发受众兴趣转移。从而通过数据分析，调整节目内容编排或节目时间等。准确推送媒体节目内容，也是数据预测功能在调整节目编排中的应用之一。通过对受众的人口学等属性、接收习惯，以及受众社会关系、节目属性、内容等进行信息整合，根据受众倾向，推送所需节目。比如利用智能EPG向受众推荐个性化内容。

第三，通过大数据实现精准定位，提高广告接受率，获取良好传播效果。

大数据环境中，用户使用媒体等媒介行为的数据信息都被后台记录，计算和分析这些数据能够精确了解用户的欲求。媒体可以将符合用户欲求点的广告定向推送给用户。另外，媒体通过云计算等数据挖掘技术，将用户进行细分，可以根据广告主的要求，对广告投放对象进行精准定位，实现广告效果最优化。

受众定位包括基于受众心理层面的广告定位，以地理位置为根据的定位等。大数据环境中，物联网和互联网合成一体，用户的社会生活与数据紧密相关。媒体受众的大多数社会行为能够被计算分析出用户心理，同时随时随地产生地理信息，被物联网记录和分析。基于这些数据，广告主能够在最大程度上选择合适的时间，将合适的广告投放给合适的用户，收到良好的传播效果。比如，奥巴马竞选总统期间，打破传统的在《60分钟》等收视率高的新闻节目中投放广告的方式，为了实现对特定地区的中年女性选民的良好传播，奥巴马竞选团队根据大数据信息，将竞选广告置于中年女选民这一目标用户群爱看的电视剧之间的时间段，实现了有效传播。此外，竞选团队还利用大数据技术对选民所关注的网络社区进行竞争，奥巴马曾经到中间派所关注的Reddit等社会化新闻网站与网民交流，回答问题，有效赢取了目标受众的支持。

最后跟大家探讨一下，大数据时代媒介组织结构的变革，主要有三点。

第一点，要建构互动的信息平台，注重数据积累。

新闻媒介要进入大数据时代，面临的首要问题是数据从哪里来？单向度的传播难以获得数据，因此，要建立一种机制，传者和受众充分互动，由互动产生更多具有价值的数据信息。数据是大数据时代的重中之重，没有数据，一切都是无源之水。

媒体在运营中需要抓住新媒体时代的发展机会。比如微信公众账号、官方微博、官方贴吧、进驻各新闻客户端、开发独立APP，这些能用到的新媒体互动形式，媒体从业者应该主动尝试和进一步探索。从不同平台全面推进，一方面使产品内容分发打开更多渠道，另一方面也帮助媒体积累起更多的数据资源，以辅助内容产品的研发、立项、运营，乃至精准化营销与商业拓展，大大强化媒体的核心竞争力。

就媒体而言，数据积累应该包括受众个人信息、内容偏好、收入情况等。个人信息方面，在数字电视、微信等媒体中，数据本身就会被记录。内容偏好度，可以通过新媒体渠道的点击浏览量来呈现。至于收入情况，通过有奖问答、投票、互动讨论等提高用户参与度的活动，也可以获得。有了这些内容使用数据、消费行为数据、人口统计数据，接下来要做的只是对这些数据进行分析。在美国，已经有媒体成立数据支持部门，对数据库中的数据（既包括媒体本身，也包括广泛的互联网平台）进行挖掘，为内容创作人员提供新闻线索以及话题热点导引。至于互联网上的分发渠道，尤其显得重要，有实力的传媒机构都会配置专门的编辑人员，负责与用户沟通，了解他们的内容喜好。

第二点，媒介组织要勇于破除自身边界。

互联网和移动互联网的普及是一场深刻的革命，重要体现之一就是各种传播形态的融合，这要求媒介组织勇于破除自身边界。简而言之，报纸不应该只是报纸，它有可能是一个实时滚动的数字信息传递点。杂志不应该只是杂志，它有可能是一个打通垂直领域且线上线下结合的社交平台。电视不应该只是电视，它有可能是一个基于互联网的视频品牌。在此基础上，媒体的产业链构成也会发生变化，原来的媒体只是简单的内容生产输出机构，现在要变为集数据生产传输、数据产品服务为一身的新型全媒体传播组织。

媒介组织要拥抱变化，与其他数据平台合作，合作开发媒介数据资源。2012年，浙报传媒集团收购了浩方网络平台，看中的是后者2000多万用户的数据价值。湖南卫视从2008年推出自有视频平台芒果TV，通过多年发展，已经形成包括芒果TV（互联网电视、PC、Phone、Pad）、湖南IPTV以及移动增值业务等全终端业务。2015年春节联欢晚会，则是媒体与互联网公司的一次完美合作。春晚的传统品牌效应，加上微信红包这种基于手机端的新型互动形态，迸发出巨大的威力。根据微信官方提供的数据，除夕当日微信红包收发总量达到10.1亿次，20点到零点48分，春晚微信摇一摇互动总量达到110亿次，互动峰值出现在22点34分，达到每分钟8.1亿次。在那一刻，上亿人共同参与本身就是一场巨大的传播事件。

对央视而言，经由与腾讯的合作，不但精确掌握用户各项数据，还获得了极大的经济收益。红包资金由赞助商提供，进入红包供应商目录的，自然是央视的战略合作伙伴。此外，发放红包这一活动本身，也是对央视品牌的一次强化。除了腾讯这样的大互联网公司帮助提供大量数据，有数据分析能力的专业机构也是新闻媒介的合作伙伴。后者虽然不拥有大数据，但是在数据处理方面有优势，这就能够为媒介组织的领导者、内容制造者提供决策依据。

第三点，必须重视大数据人才。

媒体的大数据化最终需要专业人员来推动，专业人员的素质决定着媒体未来的传播水准。之所以冠以大数据之名，就是有别于传统的新闻采访和媒体内容制作，发挥强大的数据挖掘技巧，分析数据背后隐藏的事实，用一种浅显易懂的形式呈现出来。

首先，从枯燥的数据中挖掘出新闻是一项技术含量很高的工作。大数据时代，新闻工作者更多依赖数据库报道新闻，但往往在海量数据中，只有极少数适合进行新闻报道。这就要求从业者有敏锐的眼光、综合的知识面、高效的执行力。

其次，数据需要以直观方式呈现。假设挖掘出来的数据反映了重大命题，但呈现方式索然无味，传播效果大打折扣，也是一件很可惜的事情。适应大数据时代的人才，要善于利用图表、动画、音频等形式阐述数字背后的新闻，甚至用数据讲故事。

最后，新闻的专业性需要优秀的大数据人才坚守。从业者既要有新闻敏感性，还要能够判断数据来源是否权威，数据分析手法是否合理，数据是否具有典型性。媒体需要搭建新的人才培养机制，培养自己的产品经理、数据分析师、交互设计师等。

总体而言，大数据时代对于媒体是挑战，也是机遇。在一定程度上，大数据是社会、经济、科技发展的必然要求和未来趋势。我国社会处于转型时期，市场经济体制有待于进一步完善，数据信息市场的成熟和规范也需要进一步推动和提升。媒体的转型和发展，需要结合自身特色和优势，在符合社会发展规律、传播规律的道路上前行。至今，中国媒体已经在大数据领域进行了创新实践，但必须注意到，媒体与大数据的契合仍然存在许多问题，有待于进一步探索和实践。