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王小喬為什么要用2萬條數據做新聞

发布时间:2019-10-12 15:54:49

  不管你愿不愿意,大数据已经无孔不入,很多行业都被卷入了它的冲击波中,带来行业趋势甚至操作准则的改变

  媒体业这两年就冒出来一种用大数据做的报道形式动不动就几十万条数据,不明觉厉的样子,最近就有一篇关于 铁路运行图大调整 的数据火了,标题就写着 2万条铁路数据,在今日头条等资讯平台上刷出了上百万的阅读量

  为什么要用这么庞大的数据来做?难道不应该是采访采访采访然后写故事吗?不过这条还真是引发了上万条热情洋溢的评论

  比如这样的:

  还有这样的:

  还有两篇也是同一卦的,看起来DT财经这家第一财经去年新做的数据新媒体用这 2万条数据弄了一整组报道

  附:我们用 2万条铁路数据,给中国未来 算了一卦

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  2万条铁路数据揭示:那些地域鸿沟和偏见,十年来未曾改变

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  为什么要用 2万条数据来做一条?这和我们常见的不太一样,传统报道写故事讲道理,用的是有代表性的个案,偶尔用一些小样本的定量分析;现在外部环境变了,人们和社会的各种行为都以大数据的形式记录了下来,新技术催生新的媒体形式,我们现在就处于这个转折点,在操作层面也需要全新的方法论,来做新环境下的记录历史者

  从小样本到大数据,这是时代催生的方法论,它不是颠覆而是丰富和延展了的视角与价值 DT财经主编王小乔解释道, 比如铁路运行图调整这条,往常基本就是便民信息和一些通稿了,但爬了 2万条数据并分析之后,我们看到的则是铁路运行调整背后所反映的区域经济和人口变化,这是传统报道难以挖掘到的点

  这种报道你爱不爱看?自认为客观理性、讲逻辑,很少读到这种从数据视角来看待事件与社会话题的,还有酷酷的可视化图表,反正是被touch到了

  当然这种操作方式目前还有局限性,业有三方交叉验证消息源的原则,但数据挖掘目前还没法完全做到交叉论证因为目前整个大数据行业还处在摸索阶段,数据安全和数据所有权的模糊使得交叉验证数据目前还很困难

  DT财经在实际操作中是这么处理的能获取全数据的当然冲着全数据去,比如铁路大调图;不能获取全数据的,则会选取该领域内占比最大的机构或公司留存的数据,比如房产、交通等领域,并尽量寻找其它定性层面的信息相互验证当样本量达到一定数量级,它只会更接近现实

  这也是DT财经做时的两大类数据来源,一个是第三方数据提供方,确定选题和维度后,向这些数据持有方提取数据,然后进行分析和成文;另外一块就是源数据,尽可能地接近源数据,依照符合规律的、自行建立的原则来进行数据挖掘、数据清理和数据分析

  提取数据和清理数据的原则怎么确定?你要懂技术,从传统的调查到统计、从设计到编程的若干个专业领域,狗现在都得学起来了;更要有丰富的从业经验,技术和从业者的经验判断结合起来才能产生更好的价值

  应该说,数据挖掘和数据分析技术现在在生产中越来越重要了但需要强调的是,数据挖掘和分析是用来把做得更好,而不是用来炫技的最擅长数据挖掘和分析的,当然也不是媒体人,但媒体人最主要的优势,是在长期实践过程中形成的判断力和经验,知道哪些更有传播价值和公共价值

  正因为此,DT财经主编王小乔表示,未来除了会继续用以上几种数据挖掘的方法做,更希望能把DT财经孵化成数据新媒体的一个平台级入口,在这里聚集一批爱数据玩数据的机构和个人 6月 日我们要办一场 寻找数据侠 的线下活动,目的就是罗各种玩转大数据的高人,同时在APP上建立一个 数据侠 栏目,为隐秘在各条战线上的数据大侠们,提供传播大数据价值的平台让更多精通数据的人参与进来,发挥他们的优势,让数据展现更大的价值

  听起来不明觉厉~~

  大数据似乎在云端,离我们比较远作为普通受众,如何接触到这些数据,怎样更好的了解数据背后的含义是最重要的问题,DT财经在如何满足受众需求的 最后一公里 这个问题上也许有一定的借鉴意义

  号外:前面提到的6月 日 寻找数据侠 活动,也是上海开放数据创新应用大赛(SODA)第一弹,各行各业的数据大牛,共同打开通往数据时代的大门你还犹豫什么,赶紧点击活动链接,参与报名吧~

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