大数据背景下的大众传播变化研究

大数据背景下的大众传播变化研究

　　摘 要 随着数据储存和分析技术的不断发展，大数据开启了一次重大的时代转型，也让大众传播迎来一场彻底的、跨媒体的、转换思维的“大变革”。

　　关键词 大数据（Big Data）；大众传播；传统媒体；新媒体；融合

　　中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）166-0037-01

　　1 大数据时代已经来临

　　近年，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据从急剧增长演变为膨胀、甚至是爆炸。海量数据从一方面反映了人类社会生活活动的活跃性，另一方面，也给各行各业带来了前所未有的挑战。因此，面对已经来临的大数据（Big Data）时代，数据本身定将彻底颠覆人们的社会生活状态。

　　国际数据公司（IDC）界定了大数据的4个特征，即数据的规模（Volume）、快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）、多样的数据类型（Variety）、巨大的数据价值（Value）。如今，大数据常常被划分为网络大数据和其它线下大数据。网络大数据指的是，“人、机、物”三元世界在网络空间（Cyberspace）中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据[1]。尽管网络大数据因为计算机、技术处理、互联网公司/商业模式等等原因，显示出巨大的价值，并改变着人们的社会生活活动。同时，相比起其它线下大数据，网络大数据更易获取且颇成规模，像腾讯公司就有腾讯大数据（Tencent Big Data），主要用于记录所辖产品的内容和接入量等数据信息。然而，网络大数据并不是“万能”的，它只是大数据库中的一部分。网络大数据是部分的、不完整的数据。如果我们仅针对这些数据进行开发和利用，是根本无法反应事物的全貌，更无法进行基于数据的预测。在大数据时代，我们需要的是所有的数据，即“样本=总体”。

　　由此，我们需要对更多的数据加以分析。在特定情况下，我们可以处理和某个特别现象相关的所有数据。这也是大数据时代赋予我们的一项新任务、新挑战。诚如麦肯锡报告所述，大数据是革新、竞争、生产力的下一个前沿。因此，大数据的利用，也是基于对更多样、更广泛、更隐秘信息进行挖掘和探索的过程。当社会各行各业处在对大数据进行了解和利用的竞争当中，大众传播领域也自然不会错失这次机会。

　　2 大数据对大众传播的影响

　　由于广播、电视等电子媒介的诞生和发展，它们成为20世纪以来最广泛、最具影响力的大众传播方式。进入21世纪，网络新媒体为大众传播提供了新媒介，并革新了大众传播的传播特点。在新媒体的帮助下，大众传播能够最大程度的超越时空的局限，汇集来自世界各地的信息，日益显现出文化传递、沟通、共享的强大功能。

　　进入大数据时代，媒介和民众之间通过大数据技术建立起一种新的交互型传播关系，使得媒介能够更好地完成反映和传达民意的功能。这相比起新媒体的所带来的影响，更具有普遍性和共享性。由此，大众传播可以跨越语言和文化障碍，用更直接和简洁的方式进行传播。而数据在整个传播过程当中，充当着不同的角色和功能：它既是接收者，又是接受者，同时也是信息本体。在大数据时代，大众传播变得更为数据化。

　　同时在大数据时代，大众传播的内容、形式和思维模式也在发生着变化。和以往使用部分数据相比，大数据更具混杂性。舍恩伯格提出，只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。对于大众传播来说，传递和反馈的内容会变得更加多样化、复杂化；而整个传播过程，也增加了更多的不确定性。此外在大数据中，相关关系变得更为重要。通过应用相关关系，我们可以比以前更容易、更快捷、更清楚地分析事物。具体到大众传播来说，我们可以找到一个现象的良好关联物，然后利用相关关系帮助我们捕捉现在和预测未来。也就是说，大数据背景下的大众传播，跳脱出了根据结果找原因或因一个事件去分析所产生的结果，这种传统的因果关系思维模式，而建立起一种，在相关关系分析法基础上的预测方法。这种预测最大限度的开发了单个零散数据的价值，也为人们排除了传统思维模式里隐含的刻板印象障碍。对大数据的相关关系进行分析，让事物变得更有前瞻性和可控性。大众传播的效果也将随之增强。

　　3 大数据迫使大众传播力重构：提供媒体融合新方向

　　而具体衡量大众传播的效果，我们需要着眼于它的传播力。大众传播力的核心是媒体传播的能力，也就是媒体到达受众并产生效果的能力[2]。这对于广播、电视等传统媒体，以及网络新媒体来说，都显得尤为重要。尽管大数据分析技术不断成熟，但需要承认的是，再快的信息传播能力、再广泛和多样的信息都会出现偏差。

　　在大数据时代，我们接受信息混杂、不精确、难控的同时，也就承认了大众传播力会受此消极影响。而大众传播的效果也会有所削减。

　　在这种情况下，我们不能回避大数据时代的来临。相应的，我们需要对大众传播进行调整，提高大众传播的3种能力，即整合优选大数据的能力，发掘大数据信息价值的能力，进行精确、快速、实时传播的能力。这在提高大众传播效率的同时，也对其传播质量和传播方式提出了更高的要求。由于大众传播对数据的交换、流动和传递容量巨大，因而它对大数据处理的适应程度，直接反应出它的传播效果优劣状况。

　　在大数据时代，社会公众、各种组织团体加入到了信息生产与提供的环节中，创造了海量的数据信息，成为媒体从业人员发现传播信息的重要资源。这种“人人都是媒体人”的功能定位，在网络新媒体中更容易实现。由于网络新媒体自身互动强、速度快、碎片化、零散化等特点，让它的受众随即成为信息生产者和提供者。而在新媒体受众出现并成型的同时，他们也自然成为了大数据之一。因此，在大众传播中，我们不能忽视这些新媒体受众和大数据本身所产生的“反应”。同时，在大数据背景下，广播、电视等传统媒体的监督和导向功能也被放大。一方面，大数据的混杂性和不确定性更要求传统媒体对大众传播进行更有力的引导，以达到大众传播的最佳效果；另一方面，传统媒体也为公众提供了对大数据进行认知和运用的最易获取的平台。

　　因此，大数据背景下的大众传播需要传统媒体和网络新媒体进行融合新尝试。具体来说，就是交叉利用这2类媒介各自的传播特性和优势，从而实现“数据化大众传播”。如果我们将世界看成是由信息组成的，那么所有的信息都是可以量化的。量化的文字、沟通、世间万物让大众传播更为集中、简洁、审慎和深刻。同时，结合数据调查、“全样本”统计和多元数据交叉关联分析，有利于媒体做出更加准确的预测报道。[3]而这些报道，更有利于在不同平台间进行传递和播出，即为媒体交叉利用搭建有效通路。为了满足这个要求，大众传播的过程还需要引入一个新的主体，即数据分析师。数据分析师可以帮助数据进行可视化处理。而可视化是“数据化大众传播”得以实现的基石。在“数据化大众传播”中，单一数据并不具有意义，只有数据集群由媒体从业者择选，并进行分析后；数据集群才会显现出其独特的价值，并可以对社会生活进行说明和预测。由此，大众传播会更加丰富，且更具前瞻性。

　　参考文献

　　[1]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与展望[J].计算机学报，2013，36（6）：1125-1138.

　　[2]姚林.大众媒体传播力分析.传媒，2006（9）：20-21.

　　[3]彭兰.大数据时代——新闻业面临的新震荡.编辑之友，2013（1）：6-10.

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/48c1592791c69ec3d5bbfd0a79563c1ec5dad7ce.html