基于大数据背景的新闻编辑数据素养培养探究

尹丛丛

[费县融媒体中心（费县广播电视台），山东 临沂 276000]

大数据时代背景下，新闻编辑的转型与固守成为从业者必须面临的现实问题，但无论朝向何种方向发展，都离不开数据的基本应用，离不开基本数据素养的培养。良好的数据素养，能够让新闻报道具有可视化、深层化特征，能够更好地提升受众群体关注度和黏度，能够有效提升新闻媒体核心竞争力，为媒体创新发展起到积极促进作用。

1.概念解析

1.1 大数据技术及对新闻媒介的影响

基于媒介角度理解大数据技术，可以将其认为是数字媒介和模拟媒介发展过程中所需要技术群的组成部分，但是从相反角度出发，大数据技术的应用又使得媒介从根本上改变了传统运行模式，新闻媒介要适应新形势而进行创新性应对。首先，新闻媒介的创编和展示形式方面，更加注重海量数据应用而非随机个案，新闻报道更注重客观价值水平并采用交互模式展现新闻内容，在为读者提供多元新闻的同时，还能够通过数据贡献的方式，成为新闻编辑的组成者。其次，大数据技术的应用，使得新闻编辑内容处理更加注重于要素内容的相关关系而不是因果关系，并且能够通过读者的阅读特征数据，挖掘出新的新闻内容。再次，新闻编辑形式更加注重于可视化图表和视频的应用，而非简单的文字描述，驱动新闻编辑形式朝着多样化方向发展。[1]最后，新闻编辑工作者核心竞争力的提升，更加注重数据技术的应用，而非单一的文字技巧水平，数据素养水平提升，成为从业者必须要实现优化的基本素质。

1.2 数据素养概念及特征

汉语言文体中的素养，是指平日的修养，而在职业体系中，素养则是指一种习惯、准备，以及准备就绪的状态或特定行为方式的倾向。素养是客观存在的，并不是自发的，而是在不断培养过程中逐步形成的。基于大数据范畴内的数据素养概念，在我国理论层面的研究起始于2011年前后，当前在各个与大数据相关的行业中，都已经形成对数据素养较为完善的认识，数据素养培养重要性不断提升。数据素养特征主要体现在如下方面：一是数据素养具有时代性特征，其概念产生和基本要求是随着大数据技术不断发展而形成的，是时代发展驱动的必然要求。二是具有基础性特征，数据素养是实现大数据技术应用，核心竞争力充分体现的重要基础。三是具有动态化特征，数据素养能够通过针对性的培训而不断提升，反之又为职业发展起到积极推动作用。四是具有系统性特征，数据素养不是指的某一方面的能力，而是个体和团队整体上所体现出来的结构体系。

2.新闻编辑数据素养的基本构成

2.1 数据管理与决策

在新闻编辑数据素养体系中，数据管理和决策是最为基础的组成部分。由于大数据本身所具有的海量性特征，使新闻编辑人员在具体工作中需要面临超出实际应用要求的多元化数据，每一项数据层面在编辑工作中具有的权重明显不同，只有在做好数据全面管理的情形下，才能够妥善保管体系庞大、类型复杂的媒体数据信息，并应用于具体工作流程。[2]数据决策则是新闻策划阶段新闻编辑所应当具备的基本素养，也就是都能够利用现有数据内容，通过数据关联分析，探究数据运行规律，以高度的新闻敏感和数据敏感意识，找出最重要、最具有开发潜力的选题，以满足新闻编辑具体工作开展要求。

2.2 数据获取与解读

在选题确定后，还需要对相关数据进一步获取，以确保新闻编辑内容时效性。在网络新闻高度发展背景下，新闻内容时效仅能维持2～3天甚至更短时间，仅是基于现有数据内容，必然会造成时效性的进一步削弱。利用大数据技术获取最新的关联信息，是新闻编辑人员所应当具备的基本能力。数据解读是将抽象的、固化的数据内容转变为具有价值的、活的新闻内容的基本流程，是实现数据价值和意义的基本流程。大数据时代背景下，数据处理技术水平不断提升，数据处理形式更加多元化，不同的解读水平，对受众群体接受程度具有直接性影响。因此要确保数据价值的充分体现，就要求新闻编辑能够基于通俗化语言对数据进行解读和报道，让受众群体能够快速、准确、深入、全面地理解数据传达的信息，并实现与传播媒介的互动。

2.3 数据处理与传达

数据处理可以被认为是新闻编辑数据素养的核心组成部分，如何对大量的、复杂的、抽象的数据进行有效的抽取、分析、重构、变换和推导，提炼出对目标受众群体有价值的数据，是新闻编辑工作开展的基本要求。通过高水平的数据处理，不仅能够有效提升新闻编辑工作质量，还能够充分体现新闻应有的舆论导向，实现新闻内容应有的社会价值。[3]数据传达是指在新媒体时代背景下，新闻编辑人员如何以最为优化的方式将数据传达出去，并实现数据共享水平的提升，是有效提升新闻价值的基本路径。大数据时代背景下，新闻媒介主体类型更加多元化，各个媒体都产生了具有特色的受众群，维护并拓展受众群，也是新闻编辑应当具备的基本能力。

2.4 数据伦理

虽然数据伦理并不属于大数据应用技术体系的组成部分，但是其对新闻编辑自身素养具有极为重要的影响。简言之，数据伦理是在新闻编辑利用大数据技术进行新闻采编过程中所应当遵循的社会道德规范和行为准则。大数据技术应用实现了新闻编辑运行体系的根本变革，但与此同时也出现了侵犯个人隐私、虚假数据、错误数据等方面问题。这些问题的存在，不仅违反新闻工作应当遵循的基本伦理要求，甚至还会出现违法违规事件。因此在新闻编辑应用大数据技术过程中，要将数据伦理纳入自身素养体系，成为真正意义上负责任的新闻人。

3.新闻编辑数据素养缺失的影响因素

3.1 大数据采集公开路径缺失

大数据技术应用的基础，是能够获取海量的公共数据资源，并能够通过有效的方式对这些资源进行技术处理。在大数据技术全面推广应用近十年来，政府和社会层面不断加强在大数据方面的投入力度，尤其是部分地方政府，更是将大数据平台构建作为地方经济转型和基层治理体系完善的基本支撑条件，有效促进大数据产业的高速发展。[4]但是由于大数据技术应用本身处于运行发展的摸索阶段，各个行政主体之间的权益和权限无法平衡，在缺乏法律法规体系规范要求情形下，使得新闻编辑还无法完全通过公开取得获取所需的数据内容，进而对数据获取与管理素养完善造成负面影响。

3.2 新闻编辑学术背景偏差

传统的新闻编辑工作队伍中，多数编辑人员都是以新闻学、传播学及汉语言文学等学科为专业背景下，在计算机及网络知识学习方面，仅限于基础应用方面，在数据基础层面的认知明显缺失，更无法实现数据挖掘、处理与应用。部分媒体为了更好地应用大数据技术，多是以团队形式进行运作，虽然能够满足数据应用的基本要求，但是在整体上依然与数据应用的思维要求存在差距，存在数据不敏感、逻辑思维不完善等现实问题。

3.3 数据素养教育与培训滞后

受到新闻编辑从业者专业背景方面影响，要实现数据素养水平不断提升，必须采用多元化的方式，对新闻编辑进行针对性地培训。但是受制于新闻编辑工作岗位工作特点的影响，媒体平台通常无法为编辑提供系统化、全面性的培训。在高校相关专业教学中，大数据技术应用方面的教育体系相对还不够完善，并且需要学生具备良好的计算机和数学基础知识。[5]社会层面专门针对新闻编辑岗位进行大数据培训的机构更是明显缺失。客观条件的限制，使得新闻编辑只能利用网络途径进行散化的自主性学习，学习过程不够系统、知识体系不够完善，难以实现数据素养的有效培养。

3.4 缺乏对数据应用的正确认知

对新闻编辑而言，数据应用是数据素养的关键组成部分，但是由于大数据在新闻媒介行业的应用时限较短，数据技术本身依然处于高速发展阶段，使得多数新闻编辑从业人员明显缺乏大数据思维，简单地将大数据技术应用等同于数据处理或数据可视化，限制了大数据应用的基本价值。而部分新闻编辑在利用大数据技术进行新闻内容编辑时，还存在较为明显的盲从心理，数据质疑精神不足，没有追踪二手数据原始来源，也没有对数据准确性进行求证，导致数据处理失真，失去新闻编辑的严谨性。新闻编辑数据培养又具有长期性特征，在新闻编辑日常工作较为繁琐的情形下，多数新闻编辑人员不愿意主动学习数据处理和应用方面的知识，也是造成新闻素养培养实效性欠缺的重要因素。

4.新闻编辑数据素养培养路径

4.1 革新新闻编辑大数据应用理念

理念革新是行动的先导，对新闻编辑工作人员来说，要真正实现数据素养的全面提升，就必须从思想层面入手，构建自身大数据思维体系，创新大数据应用理念。一方面，要能够主动学习与大数据相关的基础理论知识，弥补自身专业背景层面的不足，推动自身知识结构的优化。[6]另一方面，在日常编辑工作中，要强化对数据信息应用的重视程度，先行采用一些较为简单的处理技术进行操作实践，逐步培养自身应用习惯，并强化应用思维的培养，为新闻编辑数据培养奠定良好基础。从思维体系方面而言，应当具体培养系统性思维、视觉性思维、关联性思维等。

4.2 完善大数据技术应用环境

在新闻编辑数据素养培养体系中，完善大数据技术应用环境是亟须解决的现实问题，是有效完善新闻编辑知识结构体系的重要路径。这方面问题的解决，可以从如下层面入手：首先是完善大数据应用的行业规范，在遵循国家法律法规前提下，针对当前大数据技术在新闻传媒行业中应用不足，明确新闻采编流程中数据应用的素养要求、技能水平要求及规范要求等。其次是政府层面应当以服务型政府建设理念为指导，提升数据公开程度，构建完善的公开运行和应用机制，从技术层面消除“信息孤岛”现象，为大数据技术应用提供多元化的数据资源。再次是要创新大数据应用交流分享形式，提升新闻编辑人员大数据应用实践能力，创新新闻内容增值或再生方式，提升大数据技术应用效能，逐步培养新闻编辑人员大数据思维。

4.3 构建线上线下相结合的培训模式

构建线上线下相结合的培训模式，是大数据技术应用本身所具有的优势，针对新闻编辑岗位工作特征，优化岗前和岗中培训工作模式，采用明确要求、优化内容、强化目标、自主学习的培训机制，在做好新闻编辑线下培训工作的同时，提供更多的线上培训资源。以中国大学MOOC平台应用为例，可以将大数据技术原理与应用、Python大数据分析、大数据思维与技术、媒体大数据挖掘与案例实战、数据库原理与应用、网络与新媒体应用模式等课程，模仿课堂校园学分管理制度，由新闻编辑在要求时间内依托平台完成学习和考核，真正推动数据素养水平提升。在高校教育体系中，应当针对新闻传播类和相关社科类专业学生，开设基础性的大数据课程，为新闻编辑培养奠定良好基础。

4.4 完善新闻编辑职业发展体系

依据马斯洛的层次需求理论，在新闻编辑素养不断提升，工作能力不断增强的情形下，必然会在个人与社会价值层面产生新的诉求，因此媒介平台还应当遵循人性化管理要求，强化对新闻编辑的激励，完善新闻编辑职业发展体系，为新闻编辑成长提供良好空间。在职业发展过程中，目的不是为了将新闻编辑成为数据挖掘和分析方面的专业人才，而是通过系统性的大数据思维体系构建，成长为具有高水平数据素养的新闻编辑人才，创新我国媒体行业发展模式，为受众群体提供更加优质的新闻服务，承担起媒体应有的社会责任，推动社会进步发展，为构建具有中国特色的新闻行业起到积极的促进作用。

4.5 坚守新闻编辑职业要义

坚守新闻编辑职业要义，以法律、职业操守和伦理原则为基本底线，是新闻编辑基于大数据模式工作的基本前提。在数据采集过程中，要坚决规避侵犯公众隐私权和新闻作品著作权，避免产生不应有的法律纠纷，或者对部分社会公众群体个人生活的影响。在数据决策与处理过程中，应当注意鉴别数据真实性，坚决避免出现虚假数据、错误数据的情况，在出现问题时，要能够及时予以纠正和解决，避免对受众群体带来错误导向。在数据传达环节，要能够向受众群体告知数据的局限性，明确数据处理可能与现实情况有不同程度偏差，避免受众群体根据数据得出错误结论。在日常工作中，还应当充分认识自身在大数据技术应用方面的不足，强化与团队成员的合作交流，完善工作机制，全面提升实践应用水平。

4.6 完善数据素养激励机制

数据素养激励机制的构建，需要从三个基本层面入手。一是最为基本的薪酬及物质奖励，对具有高水平应用能力的新闻编辑，提升整体激励水平，引导新闻编辑强化对大数据技术应用的重视程度，推动自主性学习和创新应用水平。二是岗位激励模式，在岗位提拔或新频道开拓时，优先考虑数据素养较高的新闻编辑，并完善对应的团队管理机制，激发新闻编辑团队工作能力，承担更大的工作责任。三是社会价值激励制度，通过行业内宣传，参加行会等形式，充分体现新闻编辑的社会价值，满足个人高层次心理需求，从而为个人成长起到更为明显的驱动作用。

结语

未来新闻编辑行业的创新发展，必然离不开大数据技术的支撑，对相关编辑人员来说，要适应时代发展要求，采用多元化的学习和应用模式，全面提升自身数据素养，以此才能够在实现自身成长的同时，创作出更加优秀的新闻作品，为新闻传媒行业发展做出更大贡献。