大数据时代广播电视编导专业多元化应用型人才培养模式研究

邢丽梅

(常州工学院人文社科学院，江苏 常州 213002)

进入21世纪以来，我国政府对宣传工作和传媒人才的培养给予了高度重视，高等影视艺术教育受到了广泛关注。国内相继开办了多所影视艺术学校。在1998年修订的《普通高等学校本科专业目录》颁布后的十几年里，广播电视编导专业雨后春笋般发展起来，除了中国传媒大学、浙江传媒学院、北京师范大学、北京大学、上海戏剧学院、湖南大学、吉林大学等985、211重点高校以外，仅2011年到2012年两年共有47所院校开设了广播电视编导专业。据不完全统计，截至2013年底开设此专业的学校已有近百所(这一数据还在逐年上升)。近几年来，教育部已加强对此专业的限报及管理，广播电视编导专业出现了就业饱和，供需双方无法完全对接的现象。

2012年以来，大数据成为各行各业的热词，有人形象地比喻在大数据时代，一个家庭产生的数据相当于一个北京图书馆。对于大数据，现在人们已经不把它作为一种概念来界定，而会把它描绘成一种社会状态，在大数据时代，我们既可以从大数据中获取所需要的信息，又可以在大数据中完成信息的统计和对社会状态的预测。在大数据时代，人人离不开数据，同时也被数据所覆盖。谁拥有数据资源，谁具备数据处理分析能力，谁就会处于社会的主导地位。大数据时代，各行各业都面临着极大的冲击，广播、电视作为信息传播的前沿行业，它所面临的冲击和挑战更是前所未有。2012年世界“数据新闻奖”的颁布，引起了新闻传播业的巨大震动。业界的改革和重塑势必会带动学界的改革，如若缺少改革的及时性和紧迫性，必定导致供需双方的脱节，导致高校新闻教育的失败。高校广播电视编导专业的教师要充分认识到这是一次难得的机遇，适应大数据时代的需求，改变现有的人才培养模式，培育出适合时代要求的广播电视编导专业多元化应用型人才是当务之急。

一、大数据时代编导人才数据素养的培育

广播电视编导专业是一门实践性、应用性较强的专业，地方高校的广播电视编导专业更强调动手操作能力的培养。其人才培养的核心理念有两方面:“编”和“导”。“编”，主要侧重于广播电视创作的前期工作，主要是指广播电视节目的创意策划、采编写作、剧本编写等，需要有一定的采编能力和写作能力。“导”，主要是指广播电视节目的中后期工作，一般有采、编、拍摄、制作、合成等。可见广播电视编导专业培养的人才既要具备实际工作的操作能力，还要具备节目整体驾驭能力;既要具备对影像故事化构建的艺术素养，还要有全面的人文素养。2012年世界“数据新闻奖”的颁布，给媒体带来了巨大的冲击，改变了广播电视传统的传播理念，进一步深化了媒体融合趋势。广播电视编导的专业的人才培育必须在大数据时代走在前面，培养出适应时代需求的广播电视编导人才。

(一)大数据分析能力培养

北卡罗来纳大学教堂山分校的名誉教授菲利普·梅耶(Phihp Meyer)曾说在信息极大丰富的当今，记者已无需为信息源发愁，反而会对过于庞杂的信息的选取投放更多的精力。那么信息的选择处理应该如何进行呢?首先，可以通过大量的数据找到相关的信息意义聚集点，其次是在数据中找到受众的关注点并选取信息的重要性和相关性密集的信息指向。经过数据分析处理过的信息会更具科学性。在信息发达的大数据时代，媒体出现新的工作群体，他们大都精于计算机技术，通过数据平台获取大数据，反复抓取、筛选、过滤和重组大量数据，从而发现大量的客观的官方文件中关联性数据，找到新闻与受众的联系。这一系列数据处理过程中，记者会更好地找到受众需要的新闻故事和新闻视角。现在的科技飞速发展，社交媒体生活化，尤其是在维基解密事件之后，开放知识、开放信息成为可能，媒体从业者在数据时代，应充分利用数据作为从业的工具。国外著名的新闻人曾预言，未来利用数据生成的新闻将占媒体新闻的半壁江山，并且在未来5年内将会有数据新闻获普利策新闻奖。虽然这种预言还有些争议，但信息公开成为越来越多民主政府的选择，开放性的数据平台改变了人们的生活，也改变了新闻业的制作方式。

在技术和理念的双重支撑下新闻业应作出相应的变革。高校作为新闻人才的培养机构，迫切需要改变现有的教学模式，培养学生以下几方面能力:

(1)从大数据分析中做好舆论引导的能力。近三年来微博尤其是微信席卷而来，这种社交媒体的出现促使大量的信息涌现并快速传播，形成传播范围广、传播速度快的态势，对传统主流媒体构成威胁。同时也渐渐形成社交媒体广泛传播信息主流媒体不断纠偏的局面。人们发现社交媒体中也会有一些机构和个人通过数据挖掘和分析得出结论，并迅速传播，这些信息对社会产生较大的影响。但是无论何时主流媒体的权威纠偏功能是其他任何社交媒体都不可取代的。大数据时代，媒体如何代表舆论、主导舆论、影响舆论是媒体数据分析人员担负的重任。广播电视编导人员需具备节目策划能力、主题把握能力和舆论引导能力。把握节目的舆论方向和政治敏感度是广播电视编导专业能力培养的关键。

(2)“信息预测”和“信息预警”敏感分析能力。在大数据时代，一些有价值的信息预测因有数据的支撑成为可能，数据分析人员可通过对群数据的分析处理，从而完成超出人类经验范畴的精准化的预测。这除包含自然事件的预测外还包含社会事件的预警。在大数据时代，人们的行为方式、心理活动、人际交往及话题的关注度都可作为有效的数据提供给数据分析者，任何时间、任何话题都可作为分析的对象。在微博、微信上追踪每一个人的动态，由此来感知整个群体社会的情绪，在此种情况下进行情感挖掘、意见挖掘，通过这些大数据的捕捉分析，来感知社会情绪。其结果不仅可以预测话题的内容，还可预测事态的发展和可能发生的行为。数据分析人员对舆情预测、预警和判断能力是广播电视编导专业人才培养的重要环节。

(二)大数据可视性操作能力培养

所谓“数据可视化”是指依据大量的数据组合完成数据图形或图像，人们可以更加方便直接地以感性的图像观察来获取信息，并从图形或图像中观察隐含的不显露的信息。数据可视化概念自提出以来一直在不断进化中，数据可视化的分析处理工作，启动了对此类人才的大量需求，同时对广播电视编导人才的培养提出了更高的要求。

2014年1月30日，中央电视台《新闻联播》节目炫了一把大数据带来的震撼。中央电视台首次采用百度地图定位大数据，用百度指数来解读春运、办年货、年夜饭等新闻。新闻中，2．5亿智能手机用户画出的动态迁徙轨迹像璀璨的烟花一样绽放在百度迁徙图中。2014年2月2日大年初三22:00点的晚间新闻中，百度景区热力图通过央视这一平台再一次以2亿多用户的行动轨迹为晚间新闻栏目提供了春节期间热门景点、商圈人流流动数据。央视第一次将冰冷的数据化作直观的具有温度和情感的图形展示给受众，似乎比往年记者深入车站和路口看到的人头攒动景象更让人震撼动容。数据的可视化让人们深切感受到，大数据带给我们的社会变革已悄悄改变了我们的生活。

2012年一条《1999—2010英国每一条道路上的每一起死亡(Every death on every road in Great Britain 1999—2010)》新闻，在首届数据可视化类别中入围，并引起人们的关注。此条新闻即用视觉化手段报道了英国的车祸问题，在这条新闻中BBC以数据可视化方式总结了十年中每一条道路上的车祸死亡人数概况。在新闻中利用数据图形对每一条道路上汽车驾驶员、摩托车驾驶员和自行车骑行者的死亡人数的百分比作了分析。分析得出发生车祸较高的几条道路，并用具体车祸事件警醒当地居民，对如何预防车祸提出建议。

这种变化让新闻业界感到数据可视化操作已是传播能力的必不可缺的一部分，同时教育界对这一变化有了极强的紧迫感，促使高校新闻教育特别是广播电视编导专业除关注艺术教育外，要快速高质量培养大数据可视性操作人员，以适应业界对此类人才的需求。

(三)数据分析支撑下故事化构建能力培养

广播电视编导专业人才培养中最注重的能力培养是故事化叙事能力培养。故事化叙述逐渐成为中国电视节目叙述的基本结构。它带给电视节目叙事情节化和电视节目审美化的理念更新。大数据时代，数据改变了广播电视编导传统的工作方式，在这新时代背景下培养的人才，必须懂得用大数据来解剖社会，分析处理问题。通过数据的分析完成故事化构建。

当数据分析人员在大数据中观察到有价值的信息事件时，采编人员会根据提供的信息再到相关的网络平台进行整理搜集，并通过对数据的进一步分析处理筛选出有用的信息帮助大众理解故事和数据，完成故事的叙述。

2012年首届数据新闻奖入围的另外一个作品是《预算计算器:2012年财政预算将如何影响你?》，一般民众很难从庞杂的政府财政预算数据中找到与自己生活的关联度。BBC的“计算器”简便实用，人们只要在政府给出的信息界面中输入个人信息，如家中所购买的物品如香烟、食物、衣服等，再输入家庭收入就会自动计算出新的国家政策会让你节省多少税金，未来一年的生活是比现在过得更好还是更差。这样的直观数字远比从感觉上判断“你幸福吗?”更贴近生活。这种新闻构建的方法要比一个记者对一个专家面对面的采访分析更直接更可靠，这种感性的直观的方法更易被人们接受。可以说，数据分析支撑下的故事叙事更有说服力。

二、进一步改革课程设置

在大数据环境下工作的媒体人，更应具备大数据的采集、分析和整合能力。数据新闻的兴起对媒体人尤其是广播电视媒体人提出了更高的要求，然而学界对大数据的关注和研究才刚刚起步，各地方高校广播电视编导专业应根据当今社会的需求和发展，重新构建知识结构和相关课程设置，以适应业界的迫切需求。广播电视编导要充分认识到所从事的工作不仅仅是艺术本身，还要利用科学的传统方法和先进的传播技术将内容有效地传播出去。但当前的现状是，广播电视编导教育基本是按艺术教育模式定位，传统教育模式既没认识到位也没真正完成学科建构。应用型人才培养仅停留在音视频的编辑和技术设备的简单运用上，对广播电视编导教育的意义和教育内容认识模糊，课程设置大多是校际相互模仿。大数据时代，广播电视编导的课程应在新环境、新技术、新需求中进行改革。将应用型人才培养的相关课程纳入核心课程中。

(一)增加数据信息课程

目前高校广播电视编导专业课程设置中，一般是以信息技术课程和计算机应用课程为信息处理的主干课程。主要学习信息的获取、加工、编辑、传输的技能。而在媒体工作中媒体人在大数据时代要完成新闻信息的采集加工，并需从庞大的数据库中寻找出可靠的有科学依据的信息进行整理传播。现有的信息技术课程难以满足业界的需要。未来的广播电视传播是在信息技术支撑下的数字化新闻传播，传统的采、写、摄、录、编技能面临大数据的冲击和挑战。在大数据时代，广播电视媒体人采访的是数据库而非采访人，大数据的应用能力成为广播电视媒体人的重要技能。西方媒体已要求记者要能够从庞大的数据中筛选出有价值的新闻选题，并从数据中整理出新闻故事，预测洞察数据背后隐匿的现象。很难想象，不会使用计算机和网络、不会利用大数据技术的广播电视编导如何完成相关任务。只有熟练掌握数据应用技巧，具备一定的数据分析处理能力，才能适应当前媒体发展的需要，才能快速、高效、准确地完成广播电视编导任务。

现在高校广播电视编导本科专业的课程群中，信息技术及计算机应用仅仅作为通识基础课程，占较小的学分比重。社会需要通晓两门或两门以上计算机专业知识，精通两种或两种以上专业操作技能，并能在多门知识、多种技能的交叉、重叠中取得创造性成果和获得突破性进展的复合型人才。在未来的专业课程中需要补充和加强信息技术专业技能课程，将数据筛选、数据分析、数据可视化操作等能力，作为广播电视编导数据素养培养的重要内容。复合型多元化人才的培养则是广播电视编导专业培养的目标。

(二)借鉴成熟的外来课程设置经验

香港城市大学媒体与传播学院的祝建华教授总结出美国大学开设数字新闻专业课程的四种路径，我们可以加以借鉴和利用。

这四种路径分为制作型和分析型两种类别。

一是个案导向的制作型教学(Casc-driven Production)(密西根州立大学为代表)。其课程重点是:数字叙述;3D动画;互动游戏。

二是个案导向的分析型教学(Case-driven Analytical)(乔治敦大学、加州大学对地亚哥分校为代表)。其课程重点是:数字研究;数字人文;数字伦理。

三是数据导向的制作型教学(Data-driven Production)(犹太州大学为代表)。其课程重点为:数据可视化;数据保存;信息图形设计。

四是数据导向的分析型教学(Data-driven Analytical)(华盛顿州大学、波斯顿大学为代表)。其课程重点是:数据挖掘;社会网分析;网站分析。

在这四种路径中，数据制作型更值得国内高校广播电视编导专业课程借鉴。但面临的难题也随之出现，就是师资问题，上文提到的美国代表性大学近10年来一直在招聘相关学术背景的教师。我国高校现在不仅遇到课程改革的难题，师资培训、引进也成为迫在眉睫的问题。

三、进一步完善实践培训模式

广播电视编导专业实践性、操作性较强。传统课程实践中，节目摄录技术的掌握，非线性编辑系统(索贝、大洋、苹果、EDIUS、premiere、新奥特等二维动画软件、三维动画软件、图像处理软件和音频处理软件)的熟练操作和运用，计算机、多媒体等软件 (After Effects、3d max、maya、Photo-Shop、Combustion等节目包装系统)的包装应用，现场编导技巧(场面调度、节目编排技巧等)的掌握，文本写作技巧(分镜头脚本、节目、栏目策划写作等)等是课程实践不可缺少的部分。此外，校内外的社会实践更是专业养成的必要实践环节。但在大数据时代除这些必要的实践外，要充分利用数据带来的教学变化，改变原有的实践模式。

(一)数据实践实训贯穿整个教学过程

广播电视编导专业的实践大部分包含在核心专业课程实践中，以“电视新闻采编实践”“电视纪录片创作实践”“电视文艺节目创作实践”三门独立开设的实践课程进行阶段性实践教学，由于课程的实践大多因无法完全与媒体的实践相结合，导致实践效果不甚理想，尤其是一二年级实践课程相对薄弱。大数据时代会使我们的实践教育充满新的活力和创新力，为学生的实践学习提供前所未有的条件。大数据时代具有信息资源丰富、资源共享、时空不限、人机交互等特点，在课程实践中应构建数字媒体时代互动化协作学习、常态化实践模式，充分利用微博、微信和网络资源，开拓学生的视野，锻炼学生的思维，促使学生掌握全方位的媒体技术，提高其数据的获取与运用、虚拟技术运用等能力。广播电视专业实践教学的改革探索，使师生提高了常态化实践教学的认识，培养了学生的数据素养和创新思维能力。

广播电视编导四年的本科教学中，数据能力的培养应该贯穿在整个教学过程中，数据分析能力的培养应成为常态化的实践在教学中得以体现和检验。

(二)形成校媒联合模式

媒体不仅仅成为学校学生实践基地，学生还可为媒体做大量的数据提供和数据分析工作，实现校媒联合，相互受益。西方媒体与学界已建立互动联合模式。如美国媒体已与哥伦比亚大学建立合作关系，主要是大学向媒体提供大量的数据分析，媒体为大学的毕业生提供宽松的实践平台。我国现阶段高校广播电视编导专业常常在实践过程中单方面向媒体输入，有时媒体会因无力接受更多实习者而拒收，从而出现了学界依靠媒体而媒体不屑与学界联合的尴尬情形。大数据时代，会极大地改变学界和媒体的这种状态，教育界应利用数据分析能力和数据可视化操作能力较强的优势与媒体实践相结合，真正形成校媒联合模式。

(三)打通不同课程的实践通道

由于有大数据的支撑，课程的课内实践会改变以往无米下锅的状况，利用大数据的公共平台，完成数据的整理和分析，培养学生发现新闻价值的能力，使课程课内实践不仅仅是纸上谈兵，还可以完成数据新闻的撰写实践。从首界数据新闻获奖情况分析中可以发现，数据分析下的调查性报道、可视化的数据新闻、数据新闻应用成为人们关注的焦点，也将成为新闻媒体未来发展的趋势。

大数据时代新闻的工作团队呈现高效精干的特点。大数据新闻比拼的是数据分析应用能力，以及敏锐的新闻捕捉能力。具备较强的操作能力和思维能力才是媒体取胜的关键。从美国大学新闻专业的课程设置中我们可以发现，数字叙述、3D动画、数据挖掘、数据可视化、数据保存、信息图形设计等课程的设置，仅仅依靠自身专业现有的师资是远远不够的，要打通与信息技术、计算机、管理学、设计学等多种学科的通道，完成多学科的实践整合。

大数据时代，对广播电视行业的影响是极为深刻的。数据新闻的兴起已经对广播电视媒体人提出了新的要求，但是我国高校的广播电视编导专业对这一巨大变化的关注、研究才刚刚起步。目前，教育界面临的关键问题是要迅速及时地改变现有的广播电视编导的教学模式，在数据素养的养成教育中，在课程设置和专业实践中，及时有效地更新知识结构，弥补现有教学现状的不足，以适应新传播环境的变化，培养出适应时代发展的多元化的应用型编导人才。

［1］ 中涛．连线杂志:未来新闻90%以上将为电脑化新闻［EB/OL］．(2012 － 05 － 03)．http://tech．qq．com/a/20120503/000271．htm．

［2］ 彭兰．“大数据”时代:新闻业面临的新震荡［J］．编辑之友，2013(1):6－10．

［3］ 马建光，姜巍．大数据的概念特征及其应用［J］．国防科技，2013(2):10－17．

［4］ 祝建华．大数据时代的新闻与传播学教育:专业设置、学生技能、师资来源［J］．新闻大学，2013(4):129－132．

［5］ 仇筠茜，陈昌凤．大数据思维下的新闻业创新:英美新闻业的数据化探索［J］．中国广播电视学刊，2013(7):12－14．