数据驱动下的广播电视新闻编辑决策与品牌塑造

钟清鸿 钟镇怀

［摘要］文章阐述数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的重要性，分析广播电视新闻编辑决策数据化对提高决策质量及塑造品牌的正面影响，指出数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的不足，如数据支撑不足、难以建立评价、决策与品牌的闭环等，并提出搜集多源新闻数据支撑决策，建立评价、决策与品牌的全闭环等数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的路径。研究表明，数据驱动可以显著提高广播电视新闻编辑决策效率与质量，并能够有效塑造卓越的品牌形象。

［关键词］数据驱动；新闻编辑；品牌塑造

在数据爆炸的数字时代，广播电视媒体正在经历深刻的变革与重构。面对信息过载和用户碎片化的双重挑战，广播电视媒体如何实现精细化洞察用户、提高内容价值密度、建立稳固的品牌、提高传播影响力，是亟待解决的难题［1］。在此背景下，大数据和智能算法被应用于广播电视新闻传播领域，为内容生产提供了更丰富的信息源和更科学的数据分析手段。同时，越来越多的研究表明，广播电视媒体运用数据思维重构新闻编辑决策，将是其在数字变革中塑造良好品牌，实现立足与行进的必由之路。

一、数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的重要性

（一）数据驱动为优质广播电视新闻编辑决策提供支撑

用户数据能够为新闻编辑决策提供宝贵的资源，在一定程度上反映了用户对不同议题或新闻报道风格的偏好。广播电视媒体通过分析用户数据，可以更好地了解什么样的新闻能够吸引用户的注意力以及他们更关心哪些方面的内容，便于根据用户兴趣设定版面结构和内容策略，为用户提供更具吸引力和相关性的内容报道。搜索热词数据是判断事件影响力和趋势的有力工具，广播电视媒体通过分析搜索引擎热门关键词，可以迅速了解哪些事件正在引起用户广泛关注、哪些事件可能会持续发展，从而及时跟进重要新闻事件，确保新闻报道的及时性和相关性。内容传播和互动数据则为广播电视媒体提供了用户对新闻报道有效性的重要见解，广播电视媒体通过监测内容的分享率、评论数量和社交媒体互动，可以了解新闻报道在社交媒体上的传播情况，从而发现新闻报道的成功之处和不足之处。基于这些数据，广播电视媒体可以迭代和优化新闻报道，提高内容吸引力和影响力。当前，对新闻报道的客观真实性，第三方机构提供的数据有利于验证新闻报道中的信息和事实的准确性，能够建立用户对新闻报道的信任，确保新闻编辑工作得到客观评价。另外，广播电视媒体综合利用数据还可以推动新闻制作流程的规范化和智能化，借助数据分析工具提高新闻编辑工作效率，如自动化内容标签系统可以根据数据为文章添加相关标签，提高检索性能和内容匹配度。

（二）数据驱动增强内容效果与品牌塑造

广播电视媒体可以充分利用用户数据，深入了解用户的兴趣和喜好，并将相关元素融入其品牌形象传播，以提升用户对品牌的认同感。例如，广播电视媒体可以采用特定的新闻报道风格、主题，以更好地迎合用户口味。内容传播范围和渗透数据是判断品牌影响力的关键指标。广播电视媒体通过监测新闻内容的传播范围和渗透度，能够了解自身品牌在不同用户群体中的影响力和知名度，决定是否需要调整自身品牌定位，以进一步扩大其影响范围或深化在特定领域的渗透度［2］。除了用户数据，来自业内专家和主流媒体的内容评价还可以提升品牌的美誉度，并作为品牌的荣誉和认可，以吸引更多一流的撰稿人等加入品牌内容建设，从而进一步提升新闻报道的质量和影响力。内容效果数据直接影响品牌策略，广播电视媒体可以通过分析哪些新闻报道或主题引起用户的广泛关注和参与，更有针对性地调整其品牌战略，更好地满足用户需求。这种数据驱动的新闻编辑决策使品牌识别更符合用户的认知，确保品牌形象与用户的期望一致。内容效果数据为广播电视媒体提供了品牌塑造的持续动力，有利于支持品牌的不断发展，确保品牌与时俱进，建立与用户的连接。广播电视媒体可以利用这些数据来叙述品牌故事，提高吸引力，以进一步提升品牌在市场中的竞争力。

二、数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的不足

（一）数据支撑不足

1.过于依赖主观经验

主观经验容易受到个人偏见和情感因素的影响，导致形成不客观的新闻编辑决策。广播电视媒体可能会倾向于选择符合自身偏好的新闻主题，在一定程度上忽视了更客观、更全面的内容报道，从而降低新闻的公正性和可信度，影响品牌形象。

随着社会、科技和文化的快速发展，广播电视媒体面临多样性、复杂性和不确定性的挑战，依赖主观经验的新闻编辑决策凸显独立性、缺乏协同性和一致性。这不利于广播电视媒体及时捕捉不断变化的新闻环境和用户需求，在一定程度上导致错失重要的报道机会或者生产过时的内容，不仅会降低广播电视新闻的竞争力，使广播电视媒体难以适应不断变化的媒体格局，也可能导致用户接收到混乱或不清晰的信息，从而降低广播电视媒体的整体品牌价值。

2.缺乏用户数据、舆情数据等的支持

当前，缺乏用户数据意味着广播电视媒体难以深入了解用户的偏好和行为，无法精确地调整内容，以满足用户需求。用户数据包括用户的地理位置、年龄、性别、兴趣等，对新闻内容的定制和市场细分至关重要。没有这些数据的支持，新闻编辑决策只能依赖猜测或经验，可能导致内容与用户脱节［3］。同时，缺乏舆情数据也会影响广播电视媒体对社会热点和舆论趋势的敏感度，不利于其迅速了解社会事件的发展和用户反应，从而把握新闻热点并及时调整新闻报道策略。没有这些数据的支持，新闻编辑决策可能会造成新闻报道失误，导致广播电视媒体错失关键的新闻报道机会，从而降低广播电视新闻的实时性和吸引力。此外，缺乏用户数据和舆情数据还会影响新闻编辑决策的效率，使广播电视媒体可能会花费更多的时间和资源在信息搜集和分析上，在一定程度上导致新闻编辑工作的低效率和高成本，降低竞争力。

（二）难以建立评价、决策与品牌的闭环

1.内容质量评价体系不完备

缺乏全面、明确的评价标准和指标，不利于广播电视媒体准确地衡量内容的质量，从而可能导致其过度采取主观性评估。缺乏明确的内容质量评价体系也会使新闻编辑决策更容易受到主观偏好和审美标准的影响，不利于广播电视媒体对用户需求和新闻价值的引导。而不完备的内容质量评价体系更可能无法充分反映用户对新闻报道的反馈和互动。在数字时代，用户的意见和互动已经成为内容质量的重要指标之一。然而，如果内容质量评价体系无法捕捉到用户的反馈、评论和分享等数据，广播电视媒体就难以全面了解用户对内容的感受和需求，从而导致新闻报道无法及时、有效，不利于提高用户满意度。此外，不完备的内容质量评价体系和不可量化的评估指标还会影响广播电视媒体对内容的改进和品牌的塑造，使其难以制订有效的策略、无法明智地分配资源和优化内容来提高品牌形象和用户忠诚度，导致新闻编辑决策的盲目性。

2.品牌数据缺失

缺乏品牌数据的支持意味着广播电视媒体可能无法全面了解其品牌在用户中的知名度、声誉和形象，导致新闻编辑决策与品牌价值不一致，不利于提升品牌形象。品牌数据的缺失也使得广播电视媒体难以测量品牌效果和用户反馈，无法对内容和战略进行精细化调整。品牌数据的缺失还可能影响品牌一致性，不利于广播电视媒体在不同的内容和媒体平台上保持一致性，而内容风格和传播策略的不一致会损害品牌形象和信誉，无法提高用户信任度和认可度，并限制广播电视媒体在市场竞争中的战略洞察力，不利于其了解竞争对手的品牌表现和用户互动，为新闻编辑决策提供有价值的市场洞察，制订更具竞争力的策略和战术。

三、数据驱动广播电视新闻编辑决策与品牌塑造的路径

（一）收集多源新闻数据支撑决策

1.搜集用户数据，指导内容优化

在构建以数据为驱动的新闻编辑决策与品牌塑造体系时，广播电视媒体应采取精细化的方法论，搜集与分析用户数据，以指导内容的创作与优化。这种方法不仅需要广播电视媒体收集广泛的数据，包括用户的行为数据、互动数据以及反馈数据，还需要广播电视媒体利用高度发展的技术工具和分析方法来确保数据的准确解读和有效利用。广播电视媒体可以通过在新闻平台的网站和应用程序中嵌入高级分析工具，如谷歌分析和社交监听工具等，实时追踪用户对不同内容的反应，包括传统的用户点击率和浏览时间、深入页面交互的热图分析，从而揭示用户对新闻内容的关注度和兴趣点。广播电视媒体也可以通过分析用户注册信息和行为，构建用户画像，这些画像包括但不限于用户的地理位置、年龄、兴趣等信息，使内容定制化和个性化推荐成为可能。

此外，广播电视媒体还可以通过开发基于机器学习的动态内容标签系统，更灵活地应对用户兴趣的变化，实时更新内容标签，以反映最新的市场趋势和用户关注点。这种系统不仅可以增强内容与用户的相关性，还有助于减少内容的同质化。为了进一步加深对用户体验的理解，广播电视媒体也可以采用自然语言处理（NLP）技术分析用户在社交媒体上的评论和反馈，自动识别用户的情绪和偏好，并结合用户调查和实时反馈渠道，如社交媒体互动和在线问答等，获得关于内容影响力和用户满意度的全面视图。

2.整合舆情数据，提高决策敏锐度

积极构建专业的舆情监测平台是广播电视媒体的一项至关重要的工作。通过该平台，广播电视媒体可以利用先进的技术和算法来实时监测各种信息源，包括社交媒体、论坛、新闻网站等，并设置热词算法和预警机制，迅速获取用户在不同平台上的反应，从而了解正在发酵的话题，包括它们的讨论规模和情感趋势。同时，广播电视媒体也可以借助搜索引擎指数等工具来测量话题的热度和关注度［4］，为新闻编辑决策提供有关话题范围和关注规模的重要线索，及时跟进突发新闻事件以及确定深度报道的话题来源。除了对单一事件的关注，广播电视媒体还可以通过科学汇总和分析海量舆情数据来发现更广泛的趋势和主题，更敏锐地把握时代发展的脉搏，准确地捕捉到用户需求的变化，在内容生产方面采取更主动的策略，既对单个事件进行追踪报道，也在更广泛的社会背景下为用户提供深入的分析和有洞察力的评论，从而不断提高新闻内容的吸引力和价值，加强自身与用户之间的联系，在竞争激烈的媒体环境中为品牌塑造提供助力。

（二）建立评价、决策与品牌的全闭环

1.创建量化的内容质量评价体系

在内容生产环节，广播电视媒体可以设置一系列量化指标来评估新闻内容的质量和报道效率。这包括每天或每周发布的新闻数量等产量指标以及内容规范性指标，用于测量新闻的文字数量、图像使用、标题结构等，从而帮助广播电视媒体了解新闻编辑工作内容以及效率是否符合既定标准。在内容传播阶段，用户参与度和传播范围等指标非常重要。广播电视媒体监测用户的点击率、分享率、评论数量以及新闻的社交媒体传播情况，能够了解哪些内容引起用户的兴趣，并确定哪些渠道最适合宣传内容［5］。为了获取定量反馈，广播电视媒体要进行用户调查，包括易读性、信息完整性、视觉吸引力等用户对内容体验的评价，从而了解用户喜好等有效信息。

对商业化内容，核心指标包括广告变现能力、用户转化率等，广播电视媒体要跟踪广告点击率、转化率以及付费订阅等商业化渠道的新闻传播效果，以确保新闻内容不仅具有质量，还具有商业价值。此外，广播电视媒体还要将大数据分析与人工评价相结合，通过大数据分析自动收集和处理大量的数据，如点击率分析和社交媒体反馈等，并利用人工评价进行更深入的分析和定性反馈，以补充量化数据的不足，并形成量化评价体系。基于量化评价体系，广播电视媒体可以进行内容测试，通过不断优化决策来找到最佳的新闻生产方案，不断提升新闻报道的内容质量和吸引力。

2.构建基于品牌数据的决策反馈机制

定期收集和评估品牌现状数据，包括用户对品牌的认知、好感度、忠诚度等关键指标。广播电视媒体应该制订明确的品牌目标，以便量化地衡量品牌在这些方面的表现［6］。这个过程涉及使用各种市场调研、消费者反馈和品牌监测工具，以获取准确的数据。在内容生产过程中，广播电视媒体需要实施定量监测和评估，包括分析用户对内容的满意度、与品牌相关的内容传播效果以及内容的影响力等，从而了解用户，分析是否达到既定的品牌目标。

基于品牌数据的对比，广播电视媒体应调整内容策略、优化资源配置，以更好地实现品牌战略。例如，如果品牌目标是提高用户忠诚度，广播电视媒体则需要改进内容，为用户提供更有价值的信息，提高用户互动性。这种定量闭环反馈机制不仅可以增强内容对品牌塑造的效能，还为广播电视媒体在竞争激烈的市场中建立差异化品牌提供有力的数据支持，从而使其更好地处理品牌与内容之间的关系，采取有针对性的措施，确保内容生产与品牌目标紧密一致。

四、结语

构建以数据为驱动的新闻编辑决策与品牌塑造体系，是广播电视媒体整合用户、传播和舆情等多源异构数据的基础。广播电视媒体应用数据挖掘、机器学习等前沿技术赋能新闻编辑决策，能显著提高决策的客观性和精准度，建立决策效果的全流程闭环评价机制，并与绩效考核挂钩，形成持续推动编辑决策优化的内在动力，从而确保品牌价值的最大化。值得注意的是，数据不是替代新闻编辑智慧和判断的“法宝”，而应成为新闻编辑的“第六感”，广播电视媒体应利用数据驱动，将专业内容和创造相互融合，提升新闻编辑能力，推动新闻品牌及文化影响力不断扩大。

［参考文献］

［1］沈峥，惠鑫，杜珂.媒体融合背景下广播电视大数据应用与发展探析［J］.广播与电视技术，2022（10）：142-144.

［2］谢蓓.大数据驱动：5G时代广电媒体的转型之路［J］.当代传播，2021（03）：70-72.

［3］黄卓伟.创新媒体智慧 数据驱动融合：访中央电视台技术管理中心工程管理部主任梅剑平［J］.现代电视技术，2019（09）：27-28.

［4］曾震.数据驱动：从量化到化理：以广播电视受众影响力为例［J］.中国广播，2017（01）：80-82.

［5］刘琳.大数据理念在广电新闻采编中的应用研究［J］.中国地市报人，2024（02）： 66-67.

［6］畅婕.大数据技术在新闻采编工作中的具体运用［J］.西部广播电视，2024（01）：177-180.