大数据技术与广播电视新闻采编的融合

潘丹

摘 要 电视新闻的采编方式受到大数据的影响，传统的广播电视新闻采编手段发生了很大的变化，针对新闻线索，可以对新闻进行准确的预测，结合受众的行为，分析受众获取信息的习惯。结合不同受众对新闻感知，对受众进行准确的定位。大数据技术背景下，结合数据分析的方式，可以促进广播电视新闻采编的效率。在广播电视新闻采编中，以大数据技术作为支撑，可以满足受众的多元化需求。

关键词 大数据技术；广播电视新闻采编；融合

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）212-0122-02

如今，传统的新闻传播媒介受到很大的冲击，新闻传播主要是通过互联网、物联网和PC端，借助移动终端和数据终端的方式，实现全天候的新闻信息传递，及时的实现数据共享，满足用户的多元化需求。如今，新旧媒体共存，人们的生活也越来越离不开大数据技术的支撑。大数据主要是在各类应用软件、空间网络和移动信息设备中，不仅仅包括图片、文字和视频信息，也包括人们平时生活中产生的信息。在电视新闻领域中，传统的新闻信息采集方式已经不能切实满足人们的需求，借助大数据技术，创新广播电视新闻采编的方式，才能更加高效的传递有价值的新闻信息。

1 大数据技术的概念和特征

大数据技术主要依托互联网和移动终端，实现软件的集成，对大量的数据进行挖掘和分析，从而挖掘有价值的信息，是一种以互联网为依托的数据分析机制。我国深受经济全球化的影响，数据资源在各个领域都有涉及，大数据在各行各业都有使用，人们对某个行业的信息进行挖掘中就是采用大数据技术，通过数据分析，人们可以及时制定决策。大数据技术提升了数据分析的效率，节省了数据整合的成本，有效降低决策片面化发生。人们的生产就是大量的数据传递和交互，随着科学技术的进步，人们通过自己的方式整合数据，提升数据的利用价值。在大数据背景下，新闻采编业务的流程实现了再造。在传统的电视新闻生产方式一般是以记者和编辑人员为主体的，新闻记者结合编辑的文稿进行有针对性的采访工作。如今，人们进入到网络信息时代，技术使得信息傳播的成本下降，新媒体的采编业务已经打破了壁垒，传播渠道更加广阔。集成性的融媒体对新闻生产环境产生很大的影响，打破了传统的新闻采编形式，形成了一体化的传播模式。新闻采编组织实现了重组，电视新闻采编组织的形态是以栏目组的形式存在，如今，新媒体与新闻组独立，节约了大量的人力资源，确保新闻生产资源得到自然的流动。

2 大数据技术背景下广播电视新闻采编的优势

2.1 增强了社会化媒体定制化新闻投送的准确性

在大数据技术背景下，广播电视新闻媒体信息的定制化使新闻的投送准确性提升。在新闻传播中，要结合受众的特征，为他们推送适合他们的新闻，结合群体的需求，及时分析受众需求的变化，从而完善新闻的传播体系，为用户提供他们认为有价值的新闻。大数据技术结合新闻采集机制，对用户的实际需求进行判断，还能结合不同的消费群体，对新闻的使用方式进行定位。受众作为社会上的个体，他们的具体需求会存在很大的差异，他们接收信息的习惯也有很大的差异。要想切实提升电视新闻的采集效果，提升新闻推送的准确性，就要借助大数据技术，对受众的新闻阅读趋势进行分析，发现新闻的小众群体和个性化群体。结合不同的社交媒体和网站，对受众的浏览痕迹进行分析，及时掌握用户的需求变化。在大数据背景下，不仅仅要提升新闻投送的精确性，而且广告和娱乐信息的投送也要结合大众的喜好。受众的喜好对电视新闻的采编形式有决定性作用，在大数据技术在，要对受众的喜好进行详细统计，分析受众的价值观和社会状态，从而改善采编模式，优化新闻传播路径。

2.2 基于全样本受众分析的信息数据

在大数据技术背景下，采用全样本受众分析，使新闻信息数据更加客观有效，分析的结果更加精确。与传统的平面媒体比较而言，社会化媒体时代的传播活动是从单向信息传递朝着多向信息互动，在信息活动中受众是中心。在先进的设备支持下，借助大数据的方式，了解受众的阅读习惯。受众的信息传递方面会在社交媒体上留下痕迹，这些数据可以全面揭示受众浏览信息的习惯，可以对受众的需求倾向进行全面了解。

2.3 完善新闻信息关联性数据分析

在大数据技术应用环节中，关联性数据分析可以提升新闻的可预测性，推动电视新闻朝着数据化的方向发展，使新闻工作者的电视新闻采编形式得到创新，结合用户的喜好进行新闻采编。大数据结合相关性数据分析，使数值之间的逻辑关系被量化，了解不同数值之间的逻辑关系。在进行百度搜索中，输入关键词后，就会有相关的关键词同时出现，针对数据化信息可以提前做出决策，这些逻辑关系就是借助不同数据之间的量化关系实现。在各种数据判断中，电视新闻采编才能更加具有针对性。很多时候获取的数据是碎片化的，不具有新闻价值，但是通过对其具有逻辑性的事件分析，可以挖掘新闻价值。大数据技术在新闻采编中应用，可以将看似毫无价值的海量数据联系在一起，从而对新闻事件进行预测。

3 当前广播电视新闻采编存在的问题

3.1 采编工作和新闻制作脱离

我国广播电视新闻采编工作中，采编工作和新闻工作不能结合起来，尽管这两个环节具有一定的独立性，但是二者也是相互配合，否则新闻就很难实现时效性。

3.2 采编视角缺乏全面性和客观性

在广播电视新闻采编工作中，采编人员不能完全的以客观的态度去报道新闻事件，导致新闻信息的公正性和全面性大打折扣。新闻采编中缺乏科学的理解，导致后期新闻制作的质量很难得到提升。

3.3 采编形式单一

我国广播电视新闻采编中，采编形式僵化，还是不能在传统落后的采编方式中解放出来，新闻报道形式和制作方式单一，相关的技术比较滞后，在内容表达上缺乏创新，新闻的多元化不能充分体现。采编人员在新闻信息搜集环节中，不能结合大数据分析，导致很多素材不完整，限制了新闻的后期制作，不能充分迎合用户的需求，不能及时得到受众的关注。

4 大数据技术下广播电视新闻采编工作的创新

4.1 建立集中化数据分析体制

如今，传统媒体受到信息化时代的冲击，应该结合大数据技术，从而可以有效的整合数据，从数据分析中提升新闻采编的针对性。大数据时代中，新闻采编应该与时代同步，建立灵活的新闻采编体制，才能切实提升广播电视新闻行业的竞争力，在最短的时间内获取新闻，对新闻内容进行制作。在大数据分析体系基础上，结合互联网和移动设备，采编人员在不同时段和不同平台中挖掘信息，结合用户的不同需求，確定新闻主题，结合采编人员的工作经验，提升信息采用的效率。

4.2 结合数据资源进行挖掘

新闻采编工作要提升数据挖掘的针对性，大数据平台面向主题，但是其服务的针对性不强，采编人员面对海量的数据很难提升采编效率。所以，在大数据时代，应该在对用户需求分析的基础上，提升数据的挖掘深度。广播电视新闻应该在集群环境下进行数据分析，找出数据的相关性，将不同结构的数据进行整合，按照群体目标和新闻传播形式等，找出数据之间的联系，对新闻进行整合，找出有价值的新闻。结合受众的阅读习惯和内容，新闻采编要对受众进行分类，从而针对不同的受众群体采用不同的新闻。在大数据信息获取中，具有很强的指向性，在这种定向性特征中，要切实提升采编人员的数据分析能力，在主题搜索环节中，呈现出新闻价值。采编人员平时要着力提升自身的基本素质，强化信息搜索的能力，才能找到信息与信息之间的联系。

4.3 新闻采编要变革理念

在大数据时代，为了充分借助多元化的新闻传播形式，新闻采编要不断变革，结合大数据技术，对新闻采编的模式创新。大数据技术在新闻采编环节中对传统的新闻采编方式产生很大的冲击，在科学技术发展的情况下，传统媒体呈现出局限性。在大数据背景下，新闻采编人员要革新自己的观念，适应新媒体环境，在大数据技术发展的同时，充分利用大数据，增强数据预测的应用。新闻采编工作者要在思维上实现突破，打破传统的采编模式。新闻价值是新闻质量衡量的标准，采编人员要结合新闻本身的内容，结合大数据技术，及时为用户提供有价值的信息。

5 结论

大数据结合了互联网和各类智能化技术，实现了数据资源的整合，为人们提供有价值的信息。新闻采编人员应该提升数据分析能力，挖掘数据之间的联系，使新闻内容更有可看性。

参考文献

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