数据再“大”无用武之地等于零，要搜集“慢数据” “活数据”
互联网上每时每刻都在产生数据，人们生活中无所不在的各种设备，比如电脑、手机、智能电器、感应器等等，都能时刻留下人的行为痕迹，实时产生数据，这些呈几何级增加的数据沉淀在网上，成为大数据。这些大数
数据再“大”无用武之地等于零，要搜集“慢数据” “活数据”
互联网上每时每刻都在产生数据，人们生活中无所不在的各种设备，比如电脑、手机、智能电器、感应器等等，都能时刻留下人的行为痕迹，实时产生数据，这些呈几何级增加的数据沉淀在网上，成为大数据。这些大数据有多大用？
2014年5月29日，百度董事长兼CEO李彦宏在第九届百度联盟峰会上预测了“未来5年有非常大的发展”的两大产业机会，这两大产业是 “BAT(百度、阿里巴巴、腾讯）三者都不会涉足的领域”：1.新型企业级软件，解决企业从内部到外部链接的问题；2.挖掘新的有价值的“慢数据”，发掘 个性化的预测信息，为用户寻找真正有价值的新数据。
李彦宏的分析有权威性、有说服力——在用户规模扩大、流量激增的情况下，目前互联网企业面临尴尬：搜集上来真正有价值的数据很少，无价值数 据增多，有价值数据积累并不比传统企业更有优势。“比如最近比较火的智能硬件，手环、眼镜，搜集很多的数据，但这些数据拿过来，总觉得用不上，没法分 析。”为此，他建议企业通过搜集“慢数据”来获取真正有价值的数据，找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。这一判断，对报业这样的传统企业来说既是 一种安慰，更是鼓舞。
另一个与之印证的观点是，阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣最近有一篇长文分析说，大数据最重要的特征不在大小，而在死活。数据的死活决定一切，从数据的管理到数据的运用，数据必须能活起来，开始跑通迭代，才能产生持续价值。
既然传统媒体与新兴媒体及很多大企业一样，对如何用好大数据基本站在同一起跑线上，对报业来说，如何利用自身优势和资源去发掘、应用好“慢数据”“活数据”，让大数据成为报业未来的一大新增长点，就成为迫切需要研究解决的重要课题。
报业在大数据产业中的一席之地在哪儿？
《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，他描述了大数据价值链的三大构成：第一种是基于数据本身的公 司，这些公司拥有大量数据或者可以收集到大量数据。第二种是基于技能的公司，它们通常掌握了专业技能，但并不一定拥有数据，往往是技术供应商、分析公司或 者咨询公司。第三种是基于思维的公司。
在互联网上，任何主动收集庞大数据的行为，其成本都难以想象。因此，基于数据本身的第一种公司在价值链中处于最核心的位置，比如美国的谷 歌、苹果、Facebook、亚马逊，中国的腾讯、阿里巴巴、百度。他们的优势是大数据聚合和模型构建，他们也想方设法把自己打造成基础设施和平台，使大 数据在自己的平台上发挥出最大效用。
比如，2014年4月百度正式发布了大数据引擎，将核心大数据能力开放，向外界提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力，以更好地帮助传统行 业挖掘数据价值，加快传统行业转型升级。百度联盟将基于“开放云”“数据工厂”“百度大脑”三级开放平台，推进“人找信息”向“信息找人”的变革，为媒 体、DSP、广告主、代理商提供更简单、高效的推广及变现平台。
而具有数据思维和数据技术的公司，在未来竞争中也处于有利地位，围绕着数据化变革，将衍生出新的商业模式。一是数据资产存储，二是数据资产定价，三是数据资产中介，四是数据资产管理，五是数据驱动的解决方案。①
从价值链和报业传统优势的角度分析，报业即使在采集、处理、储存、传播等各方面完全数字化后，即使数据量再大，与那些互联网入口企业相比、 与真正生成大数据的公司相比，那点数据还远远不够大，因此不可能去做基于数据本身的公司。比较理性、可行的选择是，传统报业对大数据的运用着力点应是数据 资产中介、数据资产管理、数据驱动的解决方案三大类。
数据资产中介——这个应用领域对媒体来说并不陌生，比如彭博社、路透社和《朝日新闻》、日本经济新闻社等新闻机构，收集免费的数据制成数据库，通过数据的加工和组合、分析产生新的价值，再卖给有需求的企业、机构。这是一些大通讯社和财经专业媒体的强项。
数据资产管理——听起来有点儿抽象，但其中可操作的内容对报业并不陌生。比如，网络上每天产生各种新闻、信息，特别是负面新闻、评论，无论 对机构、企业和个人而言都是正面或负面资产，既然是资产，如何管理就是一门生意。舆论监督本就是报业的核心功能之一，加之媒体对舆论危机公关比较擅长，由 此延伸到数据资产的管理，角色跨度并不很大，不失为基于报业资源优势的一种务实选择。
再看数据驱动的解决方案——对报业来说其应用领域相当广泛。未来，媒体在做好社会记录者与信息传播者外，更应定位成社会解读者和分析预测 者，做好信息和数据的深度加工、深度解读和去伪存真的服务，而大数据无疑能成为报业进行全面深刻洞察的一大利器。 下面将具体分析。
据有多大用？
2014年5月29日，百度董事长兼CEO李彦宏在第九届百度联盟峰会上预测了“未来5年有非常大的发展”的两大产业机会，这两大产业是 “BAT(百度、阿里巴巴、腾讯）三者都不会涉足的领域”：1.新型企业级软件，解决企业从内部到外部链接的问题；2.挖掘新的有价值的“慢数据”，发掘 个性化的预测信息，为用户寻找真正有价值的新数据。
李彦宏的分析有权威性、有说服力——在用户规模扩大、流量激增的情况下，目前互联网企业面临尴尬：搜集上来真正有价值的数据很少，无价值数 据增多，有价值数据积累并不比传统企业更有优势。“比如最近比较火的智能硬件，手环、眼镜，搜集很多的数据，但这些数据拿过来，总觉得用不上，没法分 析。”为此，他建议企业通过搜集“慢数据”来获取真正有价值的数据，找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。这一判断，对报业这样的传统企业来说既是 一种安慰，更是鼓舞。
另一个与之印证的观点是，阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣最近有一篇长文分析说，大数据最重要的特征不在大小，而在死活。数据的死活决定一切，从数据的管理到数据的运用，数据必须能活起来，开始跑通迭代，才能产生持续价值。
既然传统媒体与新兴媒体及很多大企业一样，对如何用好大数据基本站在同一起跑线上，对报业来说，如何利用自身优势和资源去发掘、应用好“慢数据”“活数据”，让大数据成为报业未来的一大新增长点，就成为迫切需要研究解决的重要课题。
报业在大数据产业中的一席之地在哪儿？
《大数据时代》的作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”，他描述了大数据价值链的三大构成：第一种是基于数据本身的公 司，这些公司拥有大量数据或者可以收集到大量数据。第二种是基于技能的公司，它们通常掌握了专业技能，但并不一定拥有数据，往往是技术供应商、分析公司或 者咨询公司。第三种是基于思维的公司。
在互联网上，任何主动收集庞大数据的行为，其成本都难以想象。因此，基于数据本身的第一种公司在价值链中处于最核心的位置，比如美国的谷 歌、苹果、Facebook、亚马逊，中国的腾讯、阿里巴巴、百度。他们的优势是大数据聚合和模型构建，他们也想方设法把自己打造成基础设施和平台，使大 数据在自己的平台上发挥出最大效用。
比如，2014年4月百度正式发布了大数据引擎，将核心大数据能力开放，向外界提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力，以更好地帮助传统行 业挖掘数据价值，加快传统行业转型升级。百度联盟将基于“开放云”“数据工厂”“百度大脑”三级开放平台，推进“人找信息”向“信息找人”的变革，为媒 体、DSP、广告主、代理商提供更简单、高效的推广及变现平台。
而具有数据思维和数据技术的公司，在未来竞争中也处于有利地位，围绕着数据化变革，将衍生出新的商业模式。一是数据资产存储，二是数据资产定价，三是数据资产中介，四是数据资产管理，五是数据驱动的解决方案。①
从价值链和报业传统优势的角度分析，报业即使在采集、处理、储存、传播等各方面完全数字化后，即使数据量再大，与那些互联网入口企业相比、 与真正生成大数据的公司相比，那点数据还远远不够大，因此不可能去做基于数据本身的公司。比较理性、可行的选择是，传统报业对大数据的运用着力点应是数据 资产中介、数据资产管理、数据驱动的解决方案三大类。
数据资产中介——这个应用领域对媒体来说并不陌生，比如彭博社、路透社和《朝日新闻》、日本经济新闻社等新闻机构，收集免费的数据制成数据库，通过数据的加工和组合、分析产生新的价值，再卖给有需求的企业、机构。这是一些大通讯社和财经专业媒体的强项。
数据资产管理——听起来有点儿抽象，但其中可操作的内容对报业并不陌生。比如，网络上每天产生各种新闻、信息，特别是负面新闻、评论，无论 对机构、企业和个人而言都是正面或负面资产，既然是资产，如何管理就是一门生意。舆论监督本就是报业的核心功能之一，加之媒体对舆论危机公关比较擅长，由 此延伸到数据资产的管理，角色跨度并不很大，不失为基于报业资源优势的一种务实选择。
再看数据驱动的解决方案——对报业来说其应用领域相当广泛。未来，媒体在做好社会记录者与信息传播者外，更应定位成社会解读者和分析预测 者，做好信息和数据的深度加工、深度解读和去伪存真的服务，而大数据无疑能成为报业进行全面深刻洞察的一大利器。 下面将具体分析。
借优势和公信，做优质数据服务商
数据驱动的解决方案至少可以覆盖三大方面：一是个性化定制、精准推送内容和广告；二是通过对大数据深加工，进行舆情、信息的分析、研判和预测；三是数据新闻制作。
其一，量身打造个性化资讯内容，私人定制、精准推送内容、广告。
传统报业是粗放型、广种薄收的传播，把所有的新闻信息向所有人传播，缺乏针对性、精确度。即便是网络媒体，也如腾讯网总编辑陈菊红所说， “目前门户网站之间、网络媒体之间同质化非常严重。未来的媒体和门户网站应充分利用大数据和关系链，在为用户筛选、推荐最适合的内容，提供近乎量身打造的 新闻资讯的同时，使他们体验社交媒体的感受。”
大数据时代，基于用户兴趣生产和传播将是重要趋势。根据用户上网的习惯、浏览的痕迹、参与的话题以及评论的内容，对其相当长时间的浏览数据 进行分析，便可获知其上网习惯、喜好等等，根据这些数据，在最合适的时间以最恰当的方式向用户推送其最感兴趣的新闻，更进一步就是定制新闻。“理论上每一 个用户都可以被画出一幅网络肖像，拥有一个属于自己的UID（user identification用户识别）号，个人的兴趣图谱一旦构建，就成为新闻生产的基础。而基于个人UID特征和兴趣图谱进行的新闻生产不仅目标明 确，让用户更有黏度，而且有利于整合新闻资源，甚至自动生成匹配，达到高效精准的效果。”②要做到这一点，就必须借助大数据技术和相关分析软件，建立可挖 掘、可分析的用户资源数据库，通过对数据的整合和分析，针对不同的用户需求，推出满足用户个性化和专业化需求的各类内容产品。
不仅是新闻生产，在广告经营、活动营销等各个环节，都须借助大数据和云计算，以数据为核心优化内容、产品，进行市场分析、策划、投放、营销 决策、效果监测。利用数据技术帮助客户定位目标用户，并建立用户数据库，进行精准营销。这对传统报业粗放式的发展，无疑是一个颠覆性的重构。
其二，信息深加工、趋势分析和舆情监测，应是传统报业的优势项目。
全球复杂网络研究权威艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西曾指出：在大数据背景下，人类的很多行为都是可被预测的。③但是，海量的数据沉淀在网上，没有精准而靠谱的分析和应用，就没有价值。
以海量的政府信息为例，交通运输部网站2013年就发布信息12万余条，食品药品监管总局网站主动公开基础数据库43个，数据量166万 条；国家统计局网站数据库包含统计指标3万多个、数据量600多万笔……如此海量的信息和数据中蕴含着多少更有价值的判断、趋势？谁去收集、整理、分析、 挖掘这些并提供给公众？受众期待媒体提供的，不单是“易碎品”新闻，而是范围更广的信息类产品。媒体不能满足于当政府信息的二传手，而要从数据库中深度发 掘有用信息，进行趋势分析。④
舆情研判显然是大数据时代报业可一展身手的另一个领域。媒体本来就是舆论工具。社交媒体大发展后，网上舆论环境越来越复杂，网络已经成为舆 论主战场。要全面、快速地掌握网上传播态势，可以借助云计算对散布于各类网站、论坛、微博、SNS社区、微信的所有内容的浏览量进行实时监测，深度挖掘传 播内容的变异和传播参与者的特性，即时监测、分析，提出应对预案或相关预测，供政府机构、企业甚至人个决策或应对时参考。
运用大数据进行舆情监测、趋势分析，在媒体已有不少成功案例。比如，英国《卫报》对伦敦骚乱事件的报道，美国《纽约时报》关于美国大选的预 测和报道。在中国，很多媒体也开始做舆情分析。比如，南京日报社新媒体中心就对2014年“南京小护士被打事件”这一热点事件的微博传播进行了舆情分析。
2月25日凌晨，“南京小护士被打事件”发生后，网上围绕这一事件出现各种质疑和声音。《南京日报》法人微博@南京日报 针对“小护士被打 事件”，分别在2月27日及3月5日发出打人现场的视频报道和后续处理报道。两条微博分别覆盖50111171人次及5198413人次。其中，2月27 日转发层级有七层，第一层转发有698人，直到第六层还有认证微博的转发，到第七层还保持有10人的转发，说明事件的吸引力非常强。在转发本条微博的粉丝 中，粉丝10000以上的达到69人，微博达人和认证用户转发量达到413人，官方及“大V”的转发是事件发酵的一大力量。3月5日17点54分，@南京 日报 发出了对“小护士被打事件”处理进展的通报，这条微博转发量达到了3614次，覆盖达到5198413人次，比第一条微博关注程度更高。仅@马伯庸 的转发就被再转发了1400次。在传播力上，无论是第一条还是第二条微博，“大V”和名人的转发让事件的传播速度相当之快，基本在24小时之内迅速热 炒。
这类还是最基本的分析，借助相关软件，分析和判断还可以深入到更深层次，并可提出应对热点的相应举措。而真正在复杂的舆论环境中用好大数据技术还要假以时日。应该说，这类大数据应用对传统媒体来说，是优势所在，是可以大有作为的领域。
其三，数据新闻为未来新闻内容打开充满想像的空间。
数据新闻，指的是对数据进行分析与过滤，从而创作出新闻报道的方式。是在上世纪60年代菲利浦·迈耶的《精确新闻》与《新精确新闻》的基础 上发展起来的。它可以解放新闻生产的思维方式，也创新了新闻的叙事形式，通过挖掘和展示数据背后的关联与模式，运用丰富的、互动性的可视化手段，帮助公众 理解正在发生的事件及其影响。数据新闻可以大大提高新闻报道的科学性和真实性，使媒体从支离破碎的信息和数据中发现规律和趋势，使新闻报道达到以往达不到 的广度、深度，获得对社会更深刻的洞察、解读与预见，使新闻更具有厚度、宽度。
数据新闻制作正在全球媒体中进行程度不一的尝试，除了做得较早也很具代表性的英国《卫报》外，美国的《纽约时报》《华盛顿邮报》也都有很多 尝试。在中国，央视“晚间新闻”从2014年1月25日起正式推出大数据报道形态，从《“据”说春运》到《“据”说春节》《“据”说两会》等等，到3月 15日共播出23期，成为国内最早系统、持续地通过大数据技术改进电视新闻播出形态的栏目，受到广泛的关注，提高了收视率。
为了鼓励数据新闻制作，由“全球编辑网络”和谷歌共同组织“数据新闻奖”于2012年5月31日首次颁出，共计51个国家286个参赛项 目，最终6件作品获奖。获奖作品分三大类：数据驱动的新闻调查；用数据可视化讲述新闻故事；数据驱动的新闻应用，包括移动设备和网页。第二届在2013年 6月颁出，8件新闻作品从300多个参赛作品中脱颖而出，获得了“数据新闻奖”。
数据新闻网联合创始人马金馨认为，数据新闻制作包括了海量资料的收集和整理，以及后期编程的实现，包括社科研究方法、计算机数据处理、平面与交互设计、网络编程等多个领域，投入非常大。“就现阶段来看，公众的关注度并不高”“数据新闻很小众，但很重要。”
数据新闻的制作仅仅才是开始，呈现出来的产品层次也参差不齐，比如英国《卫报》实际操作中使用最多的主要是数据地图、时间线和交互图表；我 国一些媒体的数据新闻探索还停留在数据的可视化操作上。随着技术的进一步发展和软硬件的升级，以及传统媒体与新媒体的全方位融合，生产、分析、解读数据， 探索一条为受众和用户提供分众化服务和体验的发展之路，应是报业立足未来的一项功课。
眼下，我国已有报业集团布局大数据领域。浙报集团2013年开始投资数据分析项目，获取用户平台，将目光放在了未来社交网络的数据深度挖掘 上。今年4月，广州日报传媒股份有限公司（下称“粤传媒”）与甲骨文（中国）软件系统有限公司签定战略合作协议，粤传媒将与甲骨文进行数据共享与研究，有 望在软硬件方面提升大数据的捕获、组织、分析和决策能力，培育开放型的传媒大数据系统。并将与甲骨文公司展开多样化的数据库营销合作，建立有效的数据库体 系，实现数据库营销方面的收入拓展。
“新闻的未来，是分析数据。”——这是“互联网之父”蒂姆·伯纳斯·李描述新闻未来的方向。现在看，这确实是传统报业值得重点布局的领域， 但看到这点还远远不够，姜奇平说：“数据量的快速增长，需要在带宽和存储设备等基础设施方面加大投入，这令很多媒体进退维谷。”如何切入大数据领域，做优 质数据服务商，不同的媒体也许会给出不同的答案。（本文为江苏省第四期“333高层次人才培养工程”资助科研项目的部分内容；作者是《南京日报》编委兼总 编办主任、新媒体中心主任）