大数据技术与广播电视新闻采编的融合创新路径探讨

杨光植

摘要：大数据时代下，广播电视新闻采编工作者应当具备较高的新闻敏锐性与较强的大数据技术应用水平，在新闻思维与新兴技术的支持下及时捕捉民生民情、政务服务、生态环境、城市建设等方方面面的舆情信息，并将其采编、制作为高价值新闻，扩大广播电视新闻的宣传面与影响力，培养忠实的受众群体。本研究着眼于大数据技术在广播电视新闻采编工作中的融合创新，提出了一系列应用举措，可以更好地适配社会民众的个性化新闻需求。

关键词：大数据技术；广播电视新闻；创新路径

数据获取方式的优化与发展使得数据生产、采集、获取的速度日益加快，海量、多元、动态、异构的数据孕育并加快了大数据时代的到来。对于广播电视新闻而言，一方面大数据的出现以及现代信息技术的发展极大地改变了人们的阅读习惯与知识获取方式，传统的广播电视采编模式未能快速升级、适配现代民众对于精神文化的高要求，给广播电视新闻采编工作带来了极大的挑战与威胁；另一方面大数据技术所包含的云存储技术、云计算技术、深度学习算法、人工智能技术等为广播电视新闻的采编工作升级与效率提升提供了坚实的技术支持，为广播电视新闻的可持续发展，提升其对个性化精神文化需求的契合度奠定了良好的方法支撑，是广播电视新闻发展的重要机遇。

一、大数据技术与广播电视新闻采编融合的必要性

（一）提高新闻推送的准确性

物质生活水平不断提高的同时，社会民众对精神文化的需求也不断高涨。面对海量的新闻信息，个性化推荐与推送成为了大数据时代媒体营销的重要研究内容。个性化新闻是指通过算法把关、个性化推荐、协同过滤等方式推送给用户的新闻内容。其通过“个性化推荐”，结合大数据对用户阅读习惯的捕捉，结合个人的兴趣、偏好、社会属性及行为特征等，对用户阅读兴趣进行预测和推断，为其推送更符合需求的新闻内容[1]。简而言之，个性化新闻就是基于“用户洞察”的个性化信息智能匹配，根据个性化需求聚合相关的信息和应用，以满足用户需求的个性化内容[2]。因此，个性化需求打破了用户主动寻找信息的情况，转变为利用“推荐”的形式为内容找到与其相匹配的用户，以较高的新闻推送准确性满足了新闻受众的个性化新闻需求[3]。

（二）提高新闻信息的真实性

真实性是新闻的核心要求，也是新闻可信度最本质的特征[4]。广播电视新闻在真实性考证方面多采用现场调研与实地考察的方式，这在一定程度上延误了广播电视新闻采编、制作与报道的时间，影响了广播电视新闻的时效性[5]。大数据技术的出现为新闻真实性考证提供了技术支持，借助互联网平台以及数据过滤分析技术，对有关该新闻事件的各类舆情信息进行汇总，辅助广播电视新闻采编工作者分析与研判新闻的真实性[6]。因此，大数据技术与广播电视新闻采编的融合可以有效剔除不真实的舆情信息，将真实、客观、可靠的舆情信息加以整合，使得新闻的准确性更高，新闻采编的时效性更高。

（三）提升新闻采编的创新性

广播电视新闻中应用大数据技术，可以提高新闻采编的可预见性与预测准确性，进而提升新闻采编工作的创新性。一方面，大数据技术从海量数据中过滤、整合、分析、挖掘、提取出新闻事件的特征与规律，从而辅助判别新闻事件的发展态势，预测新闻事件的发展方向，并及时给出前瞻性应对方案，这在医疗卫生、交通出行、财经投资等对预见准确性要求较高的热点领域成效突出[7]；另一方面，大数据技术中的关联分析技术可以对广播电视新闻事件内容的语义特征构建特征向量，分析不同事件的语义关联性，从而引入类似事件的发展轨迹，准确预测该新闻事件的发展态势，做出应对的决策，提高新闻采编的创新性与针对性。

二、广播电视新闻采编工作中存在问题分析

（一）采编模式单一

当前广播电视新闻采编模式存在单一化问题，新闻采编方式陈旧，创新性与灵活性不足，新闻采编流程为采访部撰稿、主持部配音与口播、新闻采访与拍摄、摄制部合成采访与配音并输出成品、新闻审核与包装、新闻报道与推送等。受到传统广播电视新闻采编思维与工作思路的束缚，新闻的采访方式、制作方式与报道方式仍旧沿用传统方法，如采访方式多为现场采访或电话连线，制作方式多采用广播电视台内部的制作平台或软件，报道方式也多经由电视台或电视台的官方社交网络账号，对技术的创新性研究与应用不足[8]。此外，由于新闻采编模式未能高度融合大数据技术，使新闻采编内容单薄，表达形式单一，难以给予用户视觉与听觉刺激，吸引力不高。

（二）采编与制作分离

广播电视新闻的采编与制作工作受到单位内部组织机构体系所限，其采编工作与制作工作通常是独立且分离的状态，以保证不同工作之间不受干扰、按流程开展。但是，广播电视新闻的创作工作无法独立切割为一个个环节，采编与制作工作之间存在着一定的关联性与重叠性，将两个环节从管理体系、工作内容上强行切割，会影响新闻创作的时效性与新闻产出质量。例如，在新闻创作过程中，若采编部与制作部之间存在意见相左的情况，新闻的编辑工作将出现搁置，新闻的时效性将受限于两个部门协商的效率，不利于激发广播电视台各部门的工作与创新积极性，不利于广播电视新闻的有效创作与及时报道推送。

（三）采编视角狭隘

在广播电视新闻的采编过程中，新闻采编视角的客观性与全面性是影响甚至决定新闻播出反响以及受众忠实度的重要因素。但是在实际新闻采编过程中，采编人员或个人观念狭隘，或看待事物不够全面，导致新闻事件以及新闻中所呈现的态度与观念偏离实际真相或者主流价值观，这在一定程度上会影响用户的阅读体验，难以与其产生情感共鸣。同时，对新闻事件存在偏差的解读与观念将会降低用户对广播电视台的信任度与忠实度，用户对新闻乃至背后创作平台的质疑对广播电视台而言将是发展的致命性打击。

三、大数据技术与广播电视新闻采编工作的融合应用

（一）建立与完善集中化数据分析体系

大数据时代，各类新兴技术带给传统广播电视新闻采编工作重重冲击与挑战。在海量信息的堆叠下，如何筛选出有价值的新闻信息，是广播电视新闻采编工作的重点。完善的数据分析体系是实现海量无序舆情信息分类、整合、统计、挖掘的重要保障。广播电视新闻采编工作应积极引入大数据技术，建立与完善集中化数据分析体系，打破传统现场调研与素材收集对时间与空间利用的局限性，借助互联网与社交网络平台实现舆情信息的实时获取、动态更新，为海量舆情信息的集中与汇合提供存储平台[9]。同时，数据分析体系的建立有助于帮助广播电视新闻采编工作者将多平台、多渠道收集到的舆情信息进行梳理、整编、挖掘分析，快速攫取最具社会价值与思想深度的新闻作为报道内容。此外，集中化的数据分析体系是个性化新闻创作与推送的前提，依托受众的用户画像技术以及新闻个性化推荐系统，将集中化的数据分主题、分时间、分兴趣，提高用户对个性化新闻的接受度。

（二）利用大数据技术深入挖掘新闻事件信息

大数据时代，数据具有海量、多元、异构、动态、价值密度低等特征，需要从海量数据中提炼与挖掘出潜在的高价值信息与规律，为广播电视新闻采编工作增添创新性服务色彩。例如，广播电视新闻采编工作者可以根据受众对某类新闻的阅读时间，挖掘受众对不同新闻主题的关注度，分析用户与新闻主题之间的相关性，结合集群环境与大数据分析技术提炼出受众的新闻偏好。此外，对数据进行二次开发，挖掘深层次的新闻内涵与数据联系，基于数据新闻中所包含的大量数据信息，进行分析预测，在向受众传递信息时，同期产生“增值”的服务效果，如用户通过新闻中所呈现的数据、信息，产生一定的对诸如投资、创业生成引导性和指向性的结论，并由此获得经济收益。利用大数据技术深入挖掘新闻事件信息，不仅可以提高新闻采编工作者的信息整合与大数据挖掘分析能力，更可以为新闻采编工作增值。

（三）基于大数据实现新闻采编多样化转变

广播电视新闻中，单一的模式化数据图表会带来审美疲劳，弱化数据新闻原本的优势特征。大数据时代下，融合各类高级信息图（如词云、气泡图、矩形树形图、热力图、地图等）及组件（如时间、音频、视频、文件、网页、动态文本等），推动广播电视新闻的表达形式朝着多元化的方向发展，更多的数据可视化手段带给用户更加有趣、更有参与感的数据新闻阅读体验。尽管可交互式和视频化的形式受到欢迎，但丰富而详尽的信息内容只有文字和静态图表才能更全面地进行阐述，使用户能全面整体了解新闻信息。传统意义上的数据新闻多以静态图片为主，可视化效果的手段较为单一。大数据时代下，广播电视新闻通过数据图表和动态图示，凭借其可视性、交互性等特点，将枯燥的数据变得动态且有趣，使用户更加直观地理解新闻。在大数据时代，人们通过内容和形式交互的数据新闻可以深入理解数据背后隐藏的信息，也促进了用户之间的探讨和交流，使得可视化数据在反馈中得到进一步的升华。广播电视台可以将新闻结合方便高效的视觉化技术，配上直观的音视频基础，制作出视频化数据新闻，降低用户的阅读压力，以动态的形式传达更多的信息，吸引用户观看。

（四）结合大数据技术创新广播电视新闻选题

广播电视新闻选题一般包括七个部分：时政、社会、民生、环境、教育、军事和科技。在应用集中化数据分析体系及相关软件的基础上，广播电视新闻采编工作者需将收集到的海量舆情信息对应映射到相应的新闻选题分类中，或者根据舆情信息中的关键词进行自然语言处理与语义分析，创新新闻选题，从中提炼出新的热点话题。这种结合大数据技术创新广播电视新闻选题的举措一方面可以极大地促进新闻报道的传播力提升；另一方面在对新闻信息进行综合研判的基础上，利用敏锐的洞察力与前瞻的态势预测能力对新闻中的论点加以解剖，从中提炼出主流价值观、策划正向选题、聚焦新闻主题，并通过源源不断的优质内容持续性推进新闻议题发酵，在尊重事实的基础上引领社会舆论、把握舆情话语权、转移公众视线、化解社会矛盾与舆论压力。

四、大数据技术与广播电视新闻采编融合注意事项

（一）保证新闻内容的真实性

将大数据技术与广播电视新闻采编融合应用的过程中，应注重保证新闻内容的真实性，从根本上保证新闻的准确性与时效性。大数据时代，海量的数据纷繁复杂、真假难辨，广播电视新闻采编工作者应当充分利用集中化数据分析体系，对海量信息的真实性进行考证与研判，确保新闻素材的真实性与客观性。广播电视新闻采编过程中，需要切忌采用狭隘的观点或片面的数据信息对新闻事件进行猜测与播报，这种歪曲背离真实事件或现象的新闻制作行为严重损害了新闻的真实性，不利于受众基于真实新闻事件发表客观评论。

（二）保证新闻内容的新颖性

大数据时代下，人们的阅读习惯较之以往发生了较大的变化，“短平快”的阅读行为特征以及碎片化的阅读时间对个性化新闻推荐提出了更高的要求。广播电视新闻采编工作应注意新闻的新颖性与新鲜感，着力挖掘用户不断变化的个性化需求，为其匹配更适合其当前阅读的新闻，让新闻采编成为一项贴心的个性化服务工作，让新闻报道成为满足人们个性化精神文化需求的一项享受型服务。

（三）保证新闻信息的引导性

在信息碎片化与快餐化时代，人们更乐于阅读“短、平、快”的信息，其视线与关注度很大程度上会受到话题的影响，在一目十行的阅读习惯下，夺人眼球的标题可以拥有更多的关注与流量，引发人们的广泛讨论，从而推动舆论发酵、聚合、扩散、传播。因此，新闻标题的设置在很大程度上决定了社会公众的关注目标与关注程度，广播电视新闻采编工作者应充分认知标题的引导性作用。在策划新闻标题时，应考虑到新闻传播者与新闻标题关注者的平民视角，避免程式化、居高临下式的表达，可结合用户的兴趣点优化标题表达方式，让标题接地气、接民气。

五、结语

近年来，随着互联网、物联网和云计算等传播技术的发展，大数据被越来越广泛地提及，成为当今时代的热词。随着大数据所引发的信息传播方式的变革，数据统计、信息生产和目标精确等已经悄然改变了传统新闻传播理念和新闻生产方式，基于对新闻素材进行数据的统计、分析与挖掘，经过滤后再以形象化、可视化方式呈现，大数据时代下的广播电视新闻新型采编模式便产生了。广播电视新闻采编工作者不仅要从战略性新闻采编与制作角度挖掘互联网中的大数据资源，还应关注受众的个性化新闻需求，从而提升新闻信息的接受度。

参考文献：

[1] 赵超.大数据技术与电视新闻采编深度融合发展分析[J].新闻研究导刊，2020，11（9）：178-179.

[2] 兰京.大数据技术与电视新闻采编的融合发展[J].卫星电视与宽带多媒体，2020（6）：168-169.

[3] 盖如峰.关于大数据技术与广播电视新闻采编的融合研究[J].传播力研究，2020，4（3）：83+85.

[4] 熊瑞琴.大数据技术与电视新闻采编的融合发展问题分析[J].记者观察，2020（3）：101.

[5] 孙东昊.浅析大数据技术与电视新闻采编的融合发展[J].新闻文化建设，2020（1）：51-53.

[6] 马宰华.分析电视新闻采编中大数据技术的应用[J].传播力研究，2019，3（17）：116.

[7] 陈玉红.浅谈大数据技术与电视新闻采编的融合发展[J].传播力研究，2019，3（2）：92.

[8] 黄琴华.大数据技术与广播电视新闻采编的融合体会[J].新闻研究导刊，2018，9（21）：144.

[9] 郎大鹏.浅谈大数据技术与电视新闻采编的融合发展[J].视听，2018（2）：115-116.