媒体大数据“热”中的矛盾与前景空间

本刊特约评论员

■ 沈 阳清华大学新闻与传播学院教授、博士生导师

大数据的本质是一种更加精准、精确、精妙描绘世界和改造世界的认知方法。从数据到信息、从信息到知识、从知识到智慧，这是人类在智能互联网时代的认识和表达逻辑。这个逻辑的实现，源于数据生产力的大幅度提升，也源于数据生产关系的进一步理顺。

数据生产力的变化体现在人类所获数据的量级持续上升，2020年将达到100ZB。当前，互联网公司对个人的刻画维度达200万个，人脸识别公司正从身份识别走向情感和情绪识别。人类由单纯积累数据向深度开发利用数据的阶段过渡。由数据统计到信息归纳是一次飞跃，由知识到智慧更意义非凡。前者主要依靠大数据，后者需要人工智能解决。

媒体的数据属性正在持续深化。就媒体运营的各个环节而言，数据所起到的作用日益显著。选题阶段，编辑和记者仅凭自己的专业能力便可判断一个选题的价值，甚至偶得佳作。 但数据支持能够使阅读量、正面传播效果、时度效表现等情况愈加明晰。写作阶段，基于大数据的辅助写作系统渐趋成熟，机器新闻在财经、地震、体育等细分领域已达实用化水平。传播阶段，数据有助于描画不同平台投放、不同介质触达等情况。评估阶段，数据分析作为辅助手段已非常普遍。以此观之，数据在当今媒体全流程中发挥的价值已经不小，大数据和人工智能的进一步成熟将使之发挥更大作用。

现在，网络游戏里的人物和任务已全部可量化显示。未来，如果专家的采访、受众的分析、事件的解剖也能全量化，其精确性将有质的飞跃。

媒体大数据近年来取得突飞猛进的发展。一是新媒体乃至传统媒体的运营和成长初步建立了多套评估体系。微博、微信以及各类客户端的单一和融合传播指数层出不穷，代表了行业的强劲需求。二是各类媒体融合大数据平台，如中央厨房、媒体大脑、媒体云等，实现了集中化数据分析、多介质分发管理和全流程逻辑控制。三是人工智能和大数据在媒体领域的运用如火如荼。用户洞察、受众分析、机器新闻、侵权追踪、辅助写作等明显进步。四是智能推荐逐步成为各类App的标配，且其对用户兴趣的理解水平达到了新的高度，这也是未来智能互联网人机交互的起点。

然而，媒体大数据也暴露出诸多弊端。一是纯数据评估缺乏专业意见和价值判断，虽然实现了评估自动化，但可能无法真实反映行业发展。二是媒体融合大数据平台的实用价值、使用频度、人机交互友好性等还不尽如人意，尚存较大提升空间。三是细分领域的应用虽然持续深入，但还没有形成整个行业的普遍应用，通用性、易用性、普及化程度有待提高。四是某些智能推荐平台虽然获取了海量用户，但低俗内容把控不严导致受众信息茧房现象突出，智能化和反低俗化之间仍待权衡。记录真实、发现美好、强化监督、感知风险，真正实现媒体的社会价值，还需持续探讨。

除了媒体大数据本身的问题，大数据应用的共性矛盾也在凸显。一是数据造假现象较为突出。从阅读量、日活量、发行量等数据的不可靠性，到机器ID、虚假账号、拟人操作的盛行，互联网灰暗产业的体量已较为庞大。二是数据产权保护意识不到位。如何在数据的积极利用和产权保护方面取得平衡，也是亟待解决的矛盾。三是个人隐私泄露严重。目前部分互联网公司掌握机器ID所关联的用户数据。人脸识别成熟后，生物ID所关联的用户数据也将进一步被挖掘，受众持续让渡自己的隐私权。

这些矛盾需要管理部门、网络平台、专家学者、广大网友在媒体发展中逐步解决。方兴未艾的媒体大数据尚需支持、鼓励和批评！