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摘 要：大数据的快速发展，促进了新闻生产方式和报道方式的变革。面对灾难性新闻，媒体应该充分挖掘，分析和利用大数据资源，向受众提供全面深度的客观报道和解析，并对事件走向进行合理预测，提升媒体的公信力。
关键词：灾难性新闻；大数据；可视化报道
大数据的快速发展，正在影响着社会生活的诸多方面。在IT，医疗，保险，百货商店购物等领域，大数据正被广泛运用。舍恩伯格认为：“大数据的核心是预测”。面对灾难性新闻，媒体必须及时获得有关灾情的准确数据，通过各种传播渠道传递给受众，发挥好传媒的预防警示作用。
1.灾难性报道的定义
所谓灾难性新闻，它是指对人类带来灾难的事件的报道。灾害，是指由于瞬间爆发的、不可控制和难以预料的破坏性因素引起的，突然的超越本地区防灾力量所能解决的，大量人畜伤亡和物质财富毁损的现象。灾难性事件一般包括自然性灾难和社会性灾难事件两类。灾难性报道给人类社会带来了巨大的灾难，新闻媒体应该提高灾难报道的精确度，根据以往事实、和最近变化着的事实，对未来事件的走向进行合理地预测性判断。
2.大数据时代给灾难性报道带来新视角
2.1大数据分析，为灾难性报道提高精确度
对于灾难性报道，同样具有精确度的要求。2015年6月1日，一搜名为“东方之星”的载有456名乘客的客轮突遇龙卷风，在湖北省内倾覆，造成重大人员伤亡。事件发生后，受众希望在第一时间了解事件的真相。对此，多家报纸利用数据图解的方式进行报道。《南方都市报》以长江航线图串联起各个相关时间点。航线图的起点旁边，罗列出客船信息与乘客信息。大数据等技术手段的应用提高了新闻报道的准确性和科学性，使信息的呈现方式更形象，具体和清晰。
2.2大数据技术，为合理的深度预测提供技术支撑
迈克尔苏德森指出，“在大数据与信息过剩的风险社会，真正有价值的新闻，应当是基于数据分析得出的预计明天将有暴风雨式的对公众的忠告指南通知预警。”2014年12月31日23时35分，上海黄浦区外滩陈毅广场发生踩踏事件，造成重大人员伤亡和严重后果。如果新闻媒体或者黄浦区政府相关部门能够提前运用大数据进行预测告知和报道，本可以避免此类事件发生。媒体可以利用大数据，提前报道哪个区域哪个时间段，有多少人前往陈毅广场，监测人口密集程度和人流量。灾难性新闻考验了媒体应对突发事件的能力。大数据时代下的新闻记者，应该具有数据运算和挖掘的基本能力，当灾难事件发生时，迅速作出反应，发挥好社会瞭望者的角色。
2.3大数据运用，为灾难性新闻报道提供新方式
在大数据背景下，除了对海量数据的及时汇集与更新，还需要对事件与事件之间的相关性进行分析，得出预测结果。2014年3月，美国华盛顿州发生了一场致使43人丧生的泥石流。《西雅图时报》团队运用数字化技术，探讨了此次泥石流是否能够避免。记者从本地数据库、州立数据库、联邦数据库中，搜集了1887-2014年这一百多年间，Oso地区的卫星图，展现了泥石流发生地的地形变迁、周围植被变迁等。此外为了使更多的受众了解泥石流悲剧发生的真正原因在于人们对大自然的破坏。在报道中，运用了交互式地图的形式，图解2006、2014年两次泥石流发生时，沿线530号公路的情况。受众通过左右滑动，可以看到2014年那场泥石流过后，530公路被拦腰截断的场景。这样震撼、有说服力的对比图，加上一百多年来该地区砍伐树木、建造房屋的事实资料，给观众带来了强烈的视觉冲击和心灵震撼。
2.4 大数据技术，影响新闻生产的核心环节
在大数据及相关技术的影响下，过去只有专业的新闻记者才能从事的新闻报道工作，开始部分地转移到了计算机身上。2014年7月美国加利福尼亚州发生了里氏4.4级的地震，3分钟后，《洛杉矶时报》就发出了一条消息，这篇消息的作者是一个名为“Quakebot”的机器人。它的设计者是《洛杉矶时报》的记者兼程序员Ken Schwencke。“机器人”记者Quakebot在地震发生后，将从地质勘探局获取的数据，输入特定模板并提交至采编系统，Ken Schwencke大致审阅后，按下“出版”命令，一篇消息就这样创作出来了。“机器人记者”的出现，可以弥补传统记者应对灾难性新闻的诸多不利条件，可以更准确和快速的获取数据。
2.4.1 新闻作品的内容生产环节
在社会化媒体、物联网以及计算机技术的共同作用下，新闻作品的内容生产环节可能会发生一些变化。财经，气象，地质，体育等领域的常规稿件写作，可能会由传统记者和“机器人”记者协作完成。而记者的工作将主要是审核把关算法的内容管理系统和推荐稿件。
2.4.2 新闻记者的现场采访环节
传统记者获取新闻线索的主要方式是调查采访，大数据时代的记者却不一定在新闻现场，他们将更多通过各种数据采集和分析工具去挖掘具有新闻价值的信息。这意味着大数据时代，传统新闻记者现场采访的重要性可能有所降低。
3.大数据时代传媒人的反思
大数据具有Volume（数据量大），Variety（数据类型多），Velocity（处理速度快），Value（价值密度低）的特点。大数据的复杂性，隐秘性使传媒的生态环境更加复杂。传媒业遭到了前所未有的挑战和机遇。大数据时代，传媒人应该深刻反思，以更好的应对现实的挑战。
3.1进行数据运算，提高预测能力
对于灾难性新闻的报道，体现了媒体人应对突发事件的能力。大数据下的新闻记者，应该具有运算数据的基本能力，深度挖掘新闻，提高预测的准确性，并及时作出反应。大数据下的记者，不应只满足于做受众的传声筒，而应该打破新闻现场的一般概念，努力挖掘新闻并进行关联性分析。哪里能够发现突破性的信息，哪里就是新闻现场。
3.2避免单独转战，发挥团队协作能力
大数据时代，一个记者难以获得全面的数据资源，需要团队其他成员的配合。一则优秀的数据新闻作品往往需要由具有新闻敏感的文字记者、具有创新思维的设计师和具有编程能力的“程序员”合作完成。2014年，财新传媒数据可视化实验室受到极大关注。其所制作的数据新闻《青岛中石化管道爆炸》获得亚洲出版业协会卓越新闻奖。这是中国新闻史上第一次程序员获得新闻奖。
3.3利用大数据，发挥新闻信息的公共服务功能
大数据时代的记者，需要通过挖掘数据从宏观层面把握事物发展的规律和趋势，提供令人信服的新闻信息服务。2014年4月，央视与百度联合发布了“五一黄金周旅游景点的舒适度预测”，提前预测哪些地区可能拥挤，哪些线路比较热门，哪些地区人少而舒适。央视还在新闻中提醒大家，如果目的地景区比较拥挤，可以运用百度预测进行路线调整等等。观众在选择线路时，就可以尽量避免这些热门线路以及高峰时段，缓解出游压力。在数据新闻报道中，媒体人需要添加更多人性化元素，关注民生，关注基层，发挥好新闻信息的公共服务功能。
4.结语
在自媒体冲击传统媒体的时代，预测性新闻的价值就在于其对大趋势的预测。大数据技术为预测性报道提供了一定的发展机遇，但这并不代表预测结果就完全精准。一些与大数据时代相融合的报道团队、数学模型尚未发展成熟，跨学科数据人才培养体系尚需完善。这些短板需要媒介机构在不断实践的过程中，逐渐完善，以期提升媒体的公信力和价值。（作者单位：河北大学）
参考文献：
[1] 刘海贵.新闻采访教程.上海.复旦大学出版社，2002.
[2] 马少华.《无法到达的新闻现场和尚未拥有的传播实力》. 搜狐网，http：//msh01.blog.sohu.com/301758100.html，2014.03.20.
[3] 喻国明.大数据对于新闻业态重构的革命性改变[J].新闻与写作，2014.10.
[4] 彭兰.《“大数据”时代：新闻业面临的震荡》.编辑之友，2003.01.
关键词：灾难性新闻；大数据；可视化报道
大数据的快速发展，正在影响着社会生活的诸多方面。在IT，医疗，保险，百货商店购物等领域，大数据正被广泛运用。舍恩伯格认为：“大数据的核心是预测”。面对灾难性新闻，媒体必须及时获得有关灾情的准确数据，通过各种传播渠道传递给受众，发挥好传媒的预防警示作用。
1.灾难性报道的定义
所谓灾难性新闻，它是指对人类带来灾难的事件的报道。灾害，是指由于瞬间爆发的、不可控制和难以预料的破坏性因素引起的，突然的超越本地区防灾力量所能解决的，大量人畜伤亡和物质财富毁损的现象。灾难性事件一般包括自然性灾难和社会性灾难事件两类。灾难性报道给人类社会带来了巨大的灾难，新闻媒体应该提高灾难报道的精确度，根据以往事实、和最近变化着的事实，对未来事件的走向进行合理地预测性判断。
2.大数据时代给灾难性报道带来新视角
2.1大数据分析，为灾难性报道提高精确度
对于灾难性报道，同样具有精确度的要求。2015年6月1日，一搜名为“东方之星”的载有456名乘客的客轮突遇龙卷风，在湖北省内倾覆，造成重大人员伤亡。事件发生后，受众希望在第一时间了解事件的真相。对此，多家报纸利用数据图解的方式进行报道。《南方都市报》以长江航线图串联起各个相关时间点。航线图的起点旁边，罗列出客船信息与乘客信息。大数据等技术手段的应用提高了新闻报道的准确性和科学性，使信息的呈现方式更形象，具体和清晰。
2.2大数据技术，为合理的深度预测提供技术支撑
迈克尔苏德森指出，“在大数据与信息过剩的风险社会，真正有价值的新闻，应当是基于数据分析得出的预计明天将有暴风雨式的对公众的忠告指南通知预警。”2014年12月31日23时35分，上海黄浦区外滩陈毅广场发生踩踏事件，造成重大人员伤亡和严重后果。如果新闻媒体或者黄浦区政府相关部门能够提前运用大数据进行预测告知和报道，本可以避免此类事件发生。媒体可以利用大数据，提前报道哪个区域哪个时间段，有多少人前往陈毅广场，监测人口密集程度和人流量。灾难性新闻考验了媒体应对突发事件的能力。大数据时代下的新闻记者，应该具有数据运算和挖掘的基本能力，当灾难事件发生时，迅速作出反应，发挥好社会瞭望者的角色。
2.3大数据运用，为灾难性新闻报道提供新方式
在大数据背景下，除了对海量数据的及时汇集与更新，还需要对事件与事件之间的相关性进行分析，得出预测结果。2014年3月，美国华盛顿州发生了一场致使43人丧生的泥石流。《西雅图时报》团队运用数字化技术，探讨了此次泥石流是否能够避免。记者从本地数据库、州立数据库、联邦数据库中，搜集了1887-2014年这一百多年间，Oso地区的卫星图，展现了泥石流发生地的地形变迁、周围植被变迁等。此外为了使更多的受众了解泥石流悲剧发生的真正原因在于人们对大自然的破坏。在报道中，运用了交互式地图的形式，图解2006、2014年两次泥石流发生时，沿线530号公路的情况。受众通过左右滑动，可以看到2014年那场泥石流过后，530公路被拦腰截断的场景。这样震撼、有说服力的对比图，加上一百多年来该地区砍伐树木、建造房屋的事实资料，给观众带来了强烈的视觉冲击和心灵震撼。
2.4 大数据技术，影响新闻生产的核心环节
在大数据及相关技术的影响下，过去只有专业的新闻记者才能从事的新闻报道工作，开始部分地转移到了计算机身上。2014年7月美国加利福尼亚州发生了里氏4.4级的地震，3分钟后，《洛杉矶时报》就发出了一条消息，这篇消息的作者是一个名为“Quakebot”的机器人。它的设计者是《洛杉矶时报》的记者兼程序员Ken Schwencke。“机器人”记者Quakebot在地震发生后，将从地质勘探局获取的数据，输入特定模板并提交至采编系统，Ken Schwencke大致审阅后，按下“出版”命令，一篇消息就这样创作出来了。“机器人记者”的出现，可以弥补传统记者应对灾难性新闻的诸多不利条件，可以更准确和快速的获取数据。
2.4.1 新闻作品的内容生产环节
在社会化媒体、物联网以及计算机技术的共同作用下，新闻作品的内容生产环节可能会发生一些变化。财经，气象，地质，体育等领域的常规稿件写作，可能会由传统记者和“机器人”记者协作完成。而记者的工作将主要是审核把关算法的内容管理系统和推荐稿件。
2.4.2 新闻记者的现场采访环节
传统记者获取新闻线索的主要方式是调查采访，大数据时代的记者却不一定在新闻现场，他们将更多通过各种数据采集和分析工具去挖掘具有新闻价值的信息。这意味着大数据时代，传统新闻记者现场采访的重要性可能有所降低。
3.大数据时代传媒人的反思
大数据具有Volume（数据量大），Variety（数据类型多），Velocity（处理速度快），Value（价值密度低）的特点。大数据的复杂性，隐秘性使传媒的生态环境更加复杂。传媒业遭到了前所未有的挑战和机遇。大数据时代，传媒人应该深刻反思，以更好的应对现实的挑战。
3.1进行数据运算，提高预测能力
对于灾难性新闻的报道，体现了媒体人应对突发事件的能力。大数据下的新闻记者，应该具有运算数据的基本能力，深度挖掘新闻，提高预测的准确性，并及时作出反应。大数据下的记者，不应只满足于做受众的传声筒，而应该打破新闻现场的一般概念，努力挖掘新闻并进行关联性分析。哪里能够发现突破性的信息，哪里就是新闻现场。
3.2避免单独转战，发挥团队协作能力
大数据时代，一个记者难以获得全面的数据资源，需要团队其他成员的配合。一则优秀的数据新闻作品往往需要由具有新闻敏感的文字记者、具有创新思维的设计师和具有编程能力的“程序员”合作完成。2014年，财新传媒数据可视化实验室受到极大关注。其所制作的数据新闻《青岛中石化管道爆炸》获得亚洲出版业协会卓越新闻奖。这是中国新闻史上第一次程序员获得新闻奖。
3.3利用大数据，发挥新闻信息的公共服务功能
大数据时代的记者，需要通过挖掘数据从宏观层面把握事物发展的规律和趋势，提供令人信服的新闻信息服务。2014年4月，央视与百度联合发布了“五一黄金周旅游景点的舒适度预测”，提前预测哪些地区可能拥挤，哪些线路比较热门，哪些地区人少而舒适。央视还在新闻中提醒大家，如果目的地景区比较拥挤，可以运用百度预测进行路线调整等等。观众在选择线路时，就可以尽量避免这些热门线路以及高峰时段，缓解出游压力。在数据新闻报道中，媒体人需要添加更多人性化元素，关注民生，关注基层，发挥好新闻信息的公共服务功能。
4.结语
在自媒体冲击传统媒体的时代，预测性新闻的价值就在于其对大趋势的预测。大数据技术为预测性报道提供了一定的发展机遇，但这并不代表预测结果就完全精准。一些与大数据时代相融合的报道团队、数学模型尚未发展成熟，跨学科数据人才培养体系尚需完善。这些短板需要媒介机构在不断实践的过程中，逐渐完善，以期提升媒体的公信力和价值。（作者单位：河北大学）
参考文献：
[1] 刘海贵.新闻采访教程.上海.复旦大学出版社，2002.
[2] 马少华.《无法到达的新闻现场和尚未拥有的传播实力》. 搜狐网，http：//msh01.blog.sohu.com/301758100.html，2014.03.20.
[3] 喻国明.大数据对于新闻业态重构的革命性改变[J].新闻与写作，2014.10.
[4] 彭兰.《“大数据”时代：新闻业面临的震荡》.编辑之友，2003.01.