徐建 周源源 盧嵐

摘? 要：面對全國新冠疫情的暴發(fā)與奮戰(zhàn)，各媒體單位堅守崗位，并通過借助媒體大數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)與應(yīng)用，輔助智慧媒體編輯器完成相關(guān)報道任務(wù)。本文抽取相關(guān)典型案例，介紹其應(yīng)用實踐結(jié)果，剖析其業(yè)務(wù)價值。

關(guān)鍵詞：媒體大數(shù)據(jù);智慧媒體;輿情

當(dāng)前媒體，已從“中央廚房、融合報道指揮、融合生產(chǎn)平臺、移動優(yōu)先”為代表的報業(yè)、廣電機(jī)構(gòu)自身融合發(fā)展階段，跨越以“區(qū)縣融媒體中心建設(shè)”為代表的媒體融合縱深發(fā)展階段，逐步進(jìn)入以“全媒體、5G、4K高清、移動短視頻、人工智能、AR/VR、物聯(lián)網(wǎng)”為代表的智慧媒體新階段。

面對全國新冠疫情的暴發(fā)、奮戰(zhàn)，各媒體單位紛紛堅守崗位，持續(xù)報道相關(guān)國家政策、衛(wèi)健委通告，隨時關(guān)注各地民生、交通，應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)上各種輿論和突發(fā)事件。

作為智慧媒體新階段所最具代表性的特征，媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)的普及與應(yīng)用，在整個疫情發(fā)展過程中，為相關(guān)媒體單位提供了大量精準(zhǔn)、及時、有效的新聞素材、線索與資訊，輔助智慧媒體編輯部完成相關(guān)報道任務(wù)。

1.定向的疫情大數(shù)據(jù)專題服務(wù)

通過龐大的互聯(lián)網(wǎng)采集矩陣所積聚的海量新聞資訊與消息，為新冠疫情下的各媒體單位提供定向的專題數(shù)據(jù)服務(wù)。

通過智能標(biāo)簽技術(shù)，可以將所采集的數(shù)據(jù)自動進(jìn)行地域、領(lǐng)域、人物、機(jī)構(gòu)、媒體、分級、敏感度等分為諸多智能標(biāo)簽，通過這些標(biāo)簽，可以在業(yè)務(wù)場景需要聚合新冠疫情數(shù)據(jù)的時候，快速從海量數(shù)據(jù)中按需將其篩選出來。

如上圖所示，可以按照地域?qū)傩?，自動匯聚本省、本市或本地區(qū)與新冠疫情相關(guān)的新聞資訊，快速聚合為“本地區(qū)播報”頻道，還可以細(xì)分為官方媒體相關(guān)報道和非官方媒體報道，供相關(guān)采編人員在其中選取有價值的新聞線索或選題，并可以根據(jù)信源判斷新聞素材的可靠性與真實性。

如果采編人員希望直接轉(zhuǎn)載有價值的新聞報道，建議按照系統(tǒng)提前標(biāo)記好的網(wǎng)信辦白名單，篩選出相關(guān)權(quán)威媒體單位和權(quán)威政府所發(fā)布的權(quán)威信息，可以極大減少編采人員選取素材、求證真?zhèn)蔚墓ぷ髁俊?/p>

在媒體報道工作中，經(jīng)過一段時間對媒體大數(shù)據(jù)所提供數(shù)據(jù)服務(wù)的使用，一線采編人員逐步對數(shù)據(jù)提出了更為細(xì)分的要求，并通過系統(tǒng)的自定義功能，逐步將目標(biāo)數(shù)據(jù)分為與報道選題相對應(yīng)的類別，針對如辟謠、防治措施、交通運輸、在線教育等設(shè)置更為細(xì)致的數(shù)據(jù)專題，服務(wù)于相關(guān)選題的責(zé)任編輯。

通過實際采編人員對定向推送的疫情專題數(shù)據(jù)的使用，讓大數(shù)據(jù)供稿服務(wù)在智慧媒體編輯部起到真正使用的價值。后續(xù)，針對如兩會等重大黨政事件、體育重大賽事、國家級或地方重大活動，依然可以采集以上數(shù)據(jù)專題服務(wù)，協(xié)助智慧媒體編輯部快速匯聚稿源，提高新聞報道的工作時效。

2.疫情事件數(shù)據(jù)分析

本次新冠疫情期間還有一個重大特點，就是經(jīng)常會在網(wǎng)上產(chǎn)生關(guān)注度極高的疫情熱門事件，可以是針對某個人、某個機(jī)構(gòu)，甚至是某件事。

通過智慧媒體編輯部所提供的熱點事件追蹤分析能力，可以快速構(gòu)建相關(guān)熱門事件的追蹤服務(wù)，全方位對該事件進(jìn)行跟蹤與深入分析。

我們通過對部分新冠疫情期間熱門事件進(jìn)行了數(shù)據(jù)追蹤與深入分析，其中可以觀察到微博、微信這類社交媒體平臺成為事件熱議的主要渠道。

其中，因為無法監(jiān)控微信朋友圈和群聊信息，微博成為推動事件爆炸式傳播的最主要渠道。諸多熱門議題都因為微博里的知名博主、大V轉(zhuǎn)發(fā)，而產(chǎn)生更為廣泛的影響。

和以往不同的是，近期相關(guān)事件中傳統(tǒng)媒體提高了發(fā)聲量，尤其是中央級、省級媒體的發(fā)聲量都顯著提升。其中人民日報、新華社、央視新聞、紫光閣、中青報等知名媒體也一直積極參與熱議話題之中。

從事件演化趨勢上可以看出，每個熱門話題都有明顯的傳播軌跡特征，都因為某個不太準(zhǔn)確、但極具吸引力的“標(biāo)題黨”特征而進(jìn)入大眾視角，因為是疫情期間，文章的感染力和煽動性都高于標(biāo)準(zhǔn)值，其中約65%呈負(fù)面情緒，35%呈正面情緒。

相關(guān)熱議話題很容易引發(fā)二次傳播或多次傳播，并在短短四五個小時內(nèi)達(dá)到傳播頂峰，甚至形成互聯(lián)網(wǎng)的輿情事件。這與疫情期間，民眾、讀者長期封閉在家中，情緒上相對更加焦慮、敏感有很大關(guān)系。

不同的熱點事件，其發(fā)展路徑及最終結(jié)果卻是各不相同。其中疫情早期關(guān)于武漢封城、紅十字會相關(guān)的話題，相對傳播更廣泛、無序，其中夾雜諸多不實謠言信息，造成一定社會負(fù)面情緒。

疫情中期關(guān)于李文亮醫(yī)生病逝、男神張文宏主任、武漢病毒所等相關(guān)話題，其傳播特征為廣泛但更有序，出現(xiàn)不實謠言信息也會及時有辟謠披露，整體看正負(fù)面情緒是平衡、穩(wěn)定的。

疫情后期關(guān)于監(jiān)獄發(fā)生感染、鉆石公主號郵輪等熱門話題，其傳播特征為短平快，快速成為熱點，也因為披露信息全面，當(dāng)事人處理果斷且及時通報，沒有給不實謠言留出發(fā)酵時間，民眾對其持續(xù)關(guān)注度都有所下降。

通過這些熱門事件的持續(xù)追蹤與深入分析，我們也發(fā)現(xiàn)，作為智慧媒體編輯部更應(yīng)該積極參與熱門事件發(fā)展、傳播的過程中來，隨時掌控事件演化趨勢，從更合理的角度去切入話題，有效引導(dǎo)公眾情緒向正面發(fā)展，及時對不實信息進(jìn)行積極、有效地辟謠，配合相關(guān)網(wǎng)信、公安機(jī)關(guān)打擊那些互聯(lián)網(wǎng)上的不法分子，盡媒體人的責(zé)任與義務(wù)。

3.疫情數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的嘗試

之前，智慧媒體編輯部大多采用通過媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺獲取相關(guān)線索、資訊新聞，自己組織稿件編寫，或者從大數(shù)據(jù)平臺獲取新聞直接在新媒體渠道進(jìn)行轉(zhuǎn)載。

本次新冠疫情期間，全國超過半百媒體也在嘗試新的數(shù)據(jù)新聞發(fā)布方式。通過媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)的精確篩選與聚合，直接形成一個完整的大數(shù)據(jù)資訊服務(wù)平臺，將相關(guān)資訊、熱點、新聞、數(shù)據(jù)、辟謠、媒體排行等信息進(jìn)行快速組裝，為廣大讀者提供一個完整的專題新聞。

這種全新的數(shù)據(jù)新聞發(fā)布方式，首先要求所發(fā)布數(shù)據(jù)的權(quán)威性。比如上面有關(guān)疫情數(shù)據(jù)發(fā)布，要全部直接來自國家衛(wèi)健委機(jī)構(gòu)的權(quán)威發(fā)布，對數(shù)據(jù)要進(jìn)行如實的匯聚與展現(xiàn)。包括百度、騰訊、新浪、搜狐等互聯(lián)網(wǎng)新聞門戶網(wǎng)站都提供了相關(guān)的H5微網(wǎng)站。

此外，為保證所發(fā)布新聞的可靠性，除本地新聞外全部采用中央級、省級媒體等網(wǎng)信辦白名單媒體單位的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)聚合直接呈現(xiàn)，因為沒有轉(zhuǎn)載復(fù)制、重新發(fā)布的環(huán)節(jié)，減少工作量的同時也降低出錯風(fēng)險。

在技術(shù)實現(xiàn)層面，疫情數(shù)據(jù)服務(wù)平臺采用當(dāng)下流行的微組件架構(gòu)，通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口調(diào)用實現(xiàn)前后端分離，快速形成一個標(biāo)準(zhǔn)的H5微網(wǎng)站，即可以在諸如微信這樣的社交平臺上傳播，也可以嵌入新聞客戶端，成為其中一個疫情專題頻道。H5頁面可以自動適應(yīng)手機(jī)端，并進(jìn)行屏幕大小適配，也可以增加點擊、縮放、滑動等手機(jī)端適用的操作。這種方式也有一些不足，比如數(shù)據(jù)加載量要大一些，需要使用者的網(wǎng)絡(luò)為4G或WIFI。

在內(nèi)容組織層面，疫情數(shù)據(jù)服務(wù)平臺首先考慮到數(shù)據(jù)的通用性，將衛(wèi)健委所發(fā)布實時疫情數(shù)據(jù)、全國各省疫情聚合熱點、媒體發(fā)稿等進(jìn)行整合與組裝，盡量提升內(nèi)容的閱讀價值，提升讀者閱讀體驗。同時，根據(jù)各具體應(yīng)用單位的建議，增加了諸多大家所關(guān)注的話題、欄目，比如辟謠通告、交通信息、民生資訊、醫(yī)務(wù)人員報道，各地封城信息，以及復(fù)工信息。

在內(nèi)容展現(xiàn)形式上，有交互地圖，有移動端主流的下拉列表和圖冊模式，有走馬燈式滾動新聞，也有微博、微信的瀑布流展示方式，都盡量遵循手機(jī)操作習(xí)慣，降低閱讀者的學(xué)習(xí)成本。

在后臺數(shù)據(jù)控制層面，系統(tǒng)采用多種AI技術(shù)進(jìn)行文章內(nèi)容分級，自動去除黃賭毒及廣告信息，去除敏感圖片與視頻。稿件優(yōu)先選取和展示積極、陽光的正能量、主旋律報道，或?qū)⑵鋬?yōu)先展示。

作為智慧媒體的體現(xiàn)，疫情數(shù)據(jù)服務(wù)平臺自帶用戶訪問統(tǒng)計功能，對訪問用戶進(jìn)行時段、地域等多維度監(jiān)控與分析。在一個典型的省級APP案例中，日訪問量可以達(dá)到8～10萬人次，在地市級APP案例中，日訪問量也可以做到3～5萬人次。這些數(shù)據(jù)為相關(guān)媒體單位運營提升新媒體個性化服務(wù)能力，都可以提供相關(guān)數(shù)據(jù)支撐。

4.媒體大數(shù)據(jù)在輿論導(dǎo)向的價值

前文我們探討過，通過媒體大數(shù)據(jù)對熱門事件進(jìn)行追蹤、分析，協(xié)助智慧編輯部判別事件發(fā)展趨勢，及時實現(xiàn)民眾輿論導(dǎo)向的引導(dǎo)工作。

針對熱門、敏感事件，其輿論導(dǎo)向的發(fā)展也是可以通過媒體大數(shù)據(jù)的分析模型去尋找其中的規(guī)律，在事件演化的初期盡早發(fā)現(xiàn)，中期有效引導(dǎo)，末期合理規(guī)避負(fù)面情緒的醞釀，預(yù)防民眾情緒的矛盾激化。

依然以“紅十字會”和“病毒所”兩個熱門事件為例進(jìn)行比對。

前者，從輿情事件模型看，屬于缺乏有效干預(yù)，未及時披露有效信息，任由民眾情緒醞釀、激化，其中前后出現(xiàn)了大小十多個敏感點、敏感話題，急劇增加了民眾的不信任感，對后期輿論引導(dǎo)增加了極大的壓力與成本，直至全國紅十字總會宣布骨干人員來現(xiàn)場督導(dǎo)工作，才逐漸使輿情演化逐步回歸正常情感曲線，相關(guān)負(fù)面情緒文章逐漸消失。

后者，本身處于新冠疫情大背景的后期，從輿情事件模型看，相關(guān)“謠言”出現(xiàn)后，互聯(lián)網(wǎng)上24小時內(nèi)就會出現(xiàn)類似的、不帶有任何情緒引導(dǎo)的、相對合理與科學(xué)的有效信息披露，降低公眾對所謂“真相”的好奇心，兩微公眾平臺也推出了官方信息辟謠通告，因此事件演化僅出現(xiàn)短期負(fù)面波動，大部分演化時間都在正常情感曲線范圍內(nèi)，相關(guān)負(fù)面情緒文章和評論都相對較少。

通過兩個事件更進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析，我們明顯發(fā)現(xiàn)后者的聲量中機(jī)構(gòu)媒體占比要多近一倍，因此事件演化過程中機(jī)構(gòu)媒體對輿論導(dǎo)向的把握性要強(qiáng)于前者，能在辟謠信息出來后及時擴(kuò)大傳播占比。

通過媒體大數(shù)據(jù)的追蹤，大約有不少于23家機(jī)構(gòu)媒體單位將“病毒所”事件選為采編選題進(jìn)行分析與追蹤報道，前后發(fā)稿超過200篇，相關(guān)稿件總轉(zhuǎn)載量超過10萬篇次，占總體事件聲量的40%以上。通過這些分析數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)該事件沒有像前者那樣演化為負(fù)面信息，這與機(jī)構(gòu)媒體的積極參與有很大關(guān)系。

以上兩個案例的詳細(xì)剖析，使我們看到了，對于一個智慧編輯部，及時、有效地發(fā)現(xiàn)有新聞報道價值的選題、話題是非常必要的。之前更多依賴于有經(jīng)驗的編輯或主任編輯去判斷，而在智慧編輯部，完全可以依靠相關(guān)媒體大數(shù)據(jù)分析技術(shù)去自動篩選，再輔以編輯判斷，即可快速定下相關(guān)選題。

在事件追蹤、分析與參與報道的階段，智慧編輯部需要及時看到各方信息，包括當(dāng)事人相關(guān)發(fā)聲，相關(guān)機(jī)構(gòu)聲明或通告，政府單位或機(jī)構(gòu)相關(guān)披露或通告，以及對可能不實“謠言”的全方位發(fā)聲，甚至由系統(tǒng)自動溯源，協(xié)助編輯部做判斷。相關(guān)報道都要有明確的來源，并通過AI模型對信源可信度、情感值、閱讀熱度等維度指標(biāo)進(jìn)行提示。最終，將所有素材進(jìn)行合理組織與歸類，便于相關(guān)編輯采寫、發(fā)稿。

結(jié)語

當(dāng)前全國主要機(jī)構(gòu)媒體，大多處于媒體融合建設(shè)的初期和中期階段，部分有代表性媒體單位已經(jīng)初具智慧媒體雛形，大家都在或多或少應(yīng)用媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)。在本次新冠疫情期間，面對全國新冠疫情的暴發(fā)、奮戰(zhàn)，各媒體單位也在紛紛挖掘自身編輯潛能，配合國家及地方政府進(jìn)行新聞播報與有效輿論引導(dǎo)。

在整個疫情發(fā)展過程中，媒體大數(shù)據(jù)服務(wù)的普及與應(yīng)用，為相關(guān)媒體單位提供了大量精準(zhǔn)、及時、有效的新聞素材、線索與資訊，輔助智慧媒體編輯部完成相關(guān)黨政宣傳與報道任務(wù)。各家媒體單位正在逐步邁入媒體的智慧時代。

[1]鄭偉 . 方正電子助推媒體融合演進(jìn) 四項參建項目榮獲“王選獎”一等獎 [N]. 中國日報，2019-12-02.

作者簡介：徐建（1976-），男，陜西，北京北大方正電子有限公司產(chǎn)品總監(jiān)，研究方向：大數(shù)據(jù)在媒體的應(yīng)用;周源源（1992-），男，湖北，北京北大方正電子有限公司開發(fā)工程師，研究方向：大數(shù)據(jù)在媒體的應(yīng)用;盧嵐（1976-），女，青海，北京北大方正電子有限公司大數(shù)據(jù)事業(yè)部副總經(jīng)理，研究方向：大數(shù)據(jù)在媒體的應(yīng)用。