大数据时代新闻工作者需具备的专业素养

2020-08-04 16:38彭吉雄
视界观·下半月 2020年5期
关键词:新闻工作者专业素养大数据

彭吉雄

摘要:大数据时代下,新闻工作得到了很多先进技术的支持,在新闻信息收集、新闻信息分析、新闻内容呈现等方面都出现了较为明显的变化,这虽然能够有利于整个新闻行业的发展,但却对新闻工作者的专业素养提出了更高的要求。基于此,本文对大数据时代下新闻工作者需要具备的专业素养进行了分析,同时提出了一些新闻工作者专业素养提升的有效策略。

关键词:大数据;新闻工作者;专业素养;

随着大数据时代的到来,专业新闻机构开始逐渐被技术部门所替代职业新闻工作者的传播地位也因此受到了很大的冲击,甚至遭遇了身份危机,面对这一形式,新闻工作者必须要对大数据时代下的专业素养要求进行重新认知,并据此找到正确的专业素养提升路径,才能够实现专业素养的有效提升,尽快适应大数据时代下的新闻工作环境。

一、大数据时代下新闻工作者应具备的专业素养

1.技术工具意识

在大数据时代下,社会数据呈现出了爆炸式的增长趋势,新闻工作者在日常工作中不仅要接触各种各样的新闻信息源,同时还需进行很多新闻报道的发布,如果单纯依靠人力,显然是很难完成这—工作任务的。因此大数据时代的新闻工作者必须树立灵活的技术工具意识,学会利用或尝试利用各种技术工具来解决工作问题,并提高工作效率与工作质量,这样才能够提高新闻媒体的影响力,使其在其他媒体的竞争中占据有利地位。例如在互联网高度普及的今天,相比于单一的文字报道,融入图片、视频等多种类型信息的可视化新闻显然对受众更具吸引力,而要想制作出令观众满意的可视化新闻,则恰恰需要视频剪辑软件、绘图软件等技术工具进行应用。

2.新闻预测意识

对于新闻工作者来说,新闻报道的时效性往往与其影响力直接相关,如果能够在新闻发生后的第一时间发布新闻报道,或是在新闻发布时间上领先于其他媒体,那么在其他媒体新闻报道发布前,就能够为媒体吸引到大批受众。因此,大数据时代下的新闻工作者还需准确把握时代特征,具备新闻预测意识,利用大数据技术来对新闻报道的海量相关数据展开分析,进而准确预测出新闻事件的后续走向或是完成对复杂新闻事件的直观解析,这样凭借着在内容或时效性上的优势,新闻报道自然就能够轻松从同类新闻报道中脱颖而出。例如21世纪初期,英国的交通安全问题并未受到社会的关注,相关新闻报道对英国人的吸弓I力也并不大,但在2010年BBC广播公司却利用大数据技术及虚拟成像技术,对过去10内英国发生的240起交通事故进行了整合与可视化呈现,从全新视角完成了对英国交通安全问题的报道,使英国人意识到了国内交通安全问题的严重性,而该篇报道也在社会上获得了广泛关注。

3.按需发布意识

从目前来看,由于人们获取新闻信息的渠道比较多样,每天接触的各种新闻信息也非常多,因此新闻受众的喜好与兴趣点也逐渐呈现出了多样化的变化趋势。基于这一现象,大数据时代下的新闻工作者还需具备较强的按需发布意识,主动了解新闻受众的个性化新闻需求'并根据其新闻需求来展开针对性的新闻报道,并为其提供不同类型、不同主题的新闻信息,这样新闻信息能够与受众新闻需求更加契合,而受众在自身新闻需求得到满足后,对新闻媒体的认可度与忠诚度也会大大提升。

二、大数据时代下新闻工作者的专业素养提升路径

1.明确自身优势

大数据、云计算为新闻工作提供了很大帮助,但当前对这些技术的应用形式却比较单一,如果新闻工作者盲目效仿他人对各种技术工具进行应用,那么即便其具备了良好的技术工具意识,也很难在与其他媒体的竞争中占据优势。因此对于新闻工作者来说,技术工具意识的提升并不能够通过模仿、学习他人来实现,而是要明确自身相对于其他同行业竞争者的优势,并以自身优势为基础完成对各种技术工具的灵活应用,使自身优势能够尽可能的放大跚。

2.建立数据分析团队

新闻预测并非是简单的新闻事件分析,而是要以海量新闻数据为基础展开整合分析,并得出具有新闻价值的分析结果。由此可见,新闻工作者要想实现新闻预测意识的提升,还需建立专业化的数据分析团队,以提升自身的新闻数据分析能力,并为新闻预测结果的运用提供支持。

3.重视新闻数据收集

在受众新闻需求多样化的情况下,新闻报道的按需发布虽然能够有效满足受众新闻需求,但要想准确把握受众需求,仍然需要通过对海量数据的分析来实现。因此新闻工作者要想提升自身的按需发布意识,就必须要做好新闻数据的收集工作,将新闻受众的新闻阅览数据整合起来,并从中获取准確的受众需求信息,这样才能够使自身内的按需发布意识得到锻炼,并为按需发布的实现创造良好基础。

三、结论

总而言之,大数据时代下的新闻工作者要想做好新闻工作,还需具备良好的新闻预测意识、按需发布意识及技术工具意识,而要想使自身的专业素养得到有效提升,则还需明确自身优势所在,提高对新闻数据收集工作的重视,并建立专业化的数据分析团队。

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