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基于媒体大数据的新闻线索挖掘、精准推送、合规分析等,数据质量是关键

来源:网络整理 编辑:admin 时间:2019-08-17

    

在大数据时代,数字内容生产和数据挖掘分析成为常态,新闻领域也不例外,从用户服务模式到内容生产方式,再到媒体行业本身,无不在经历着颠覆与重塑。新闻传媒业作为一个高信息产业,面临着极大的机遇和挑战。 

大数据新闻去伪存真?数据质量是关键

当前,新闻业的竞争已经从“今日新闻今日报”发展到“现在新闻现在报”,新闻时效的竞争更加激烈,如果追求全样本、反映复杂现实,忽略了高效的阈值,必然影响新闻时效性。解决好阈值问题可以节约新闻生产成本、提高新闻生产效率,否则大数据新闻会沦落为“奢侈品”。TOW数字新闻研究中心的研究者尼克·蒂亚克普洛斯认为:数据自身并不意味着真实。是的,我们通过诚实的推理过程可以在数据中找到真相,但是也可找到多个真相,甚至是完全的假相。运用最新的大数据分析和人工智能技术,可获取实时的新闻信息,进行内容特征词的抽取计算,快速地提取发现新闻线索,排除无效内容并判断消息的真伪性,从新闻时效性和真实性上提升内容质量,而这一切都基于高质量的事实数据。

内容与用户的“智能匹配”成传统媒体转型核心挑战

在信息过载时代,每个用户每天即使花费3个小时的时间也难以搜寻到基本满足自己需求的高质量信息,信息的过度充裕和满足于用户个性化、定制化需求的信息的极度匮乏之间的矛盾突出,用户生活在信息的汪洋大海中,但又找不到有效信息。传统媒体在各种新的传播媒介和方式上不断探索进行媒体融合,通过手机报、网络媒体和客户端、官方微博等方式,积极进入各种渠道和终端,但是一直不能解决至关重要的盈利模式问题,而根本问题是缺乏高质量数据,其提供的内容难以有效匹配给用户。

面向不断变化的市场和用户需求,基于大数据技术,可以通过快速、精准、智能的数据匹配和挖掘,在第一时间进行消费者洞察、精准匹配目标受众、智能选择投放渠道,帮助媒体企业获得最好的营销效果及价值。但在传统媒体中,大数据能力显得较弱。一是我国的大部分传统媒体还依然是小、散、弱的现状,导致很难形成大型的高质量的信息平台。二是由于同质化等原因,导致信息大量重复,也给信息的筛选和提炼带来了很多困难。三是大数据分析高度依赖于用户规模和技术,而各数据终端平台并未互联互通,数据孤岛情况严重,这些都是传统媒体的短板。

用户隐私问题亟待解决

随着媒体技术的加速迭代以及用户隐私条例的逐渐出台,传媒产业在迅速发展的同时,也产生了一系列新的问题,信息质量、隐私和安全、信息茧房、公共性和导向性等问题成为学界和社会关注的热点。

在传统的新闻采访和报道中,个人隐私权的保护就是一个时常被提出的问题。当下IT行业技术公司的数据收集者,一般会与用户签署某种形式的网络协议,以达到告知的效果。但由于新闻媒体不是数据的收集者和拥有者,它们只是作为第三方去借用商业公司的数据信息,这其中就涉及是否做到知情同意、是否侵犯隐私的问题。此外,网络公司使用大数据信息大多只用于自己的商业开发,一般不会将信息随意外泄。但是新闻媒体使用这些数据进行报道时,却很可能在不经意间将一些用户的个人信息数据公开,这也容易造成侵犯他人隐私的问题。甚至,任何新闻媒体只要是以第三方的身份从信息技术公司获取这类个人数据信息,因为并非与用户达成网上告知协议的责任人,哪怕最终没有写成报道或者报道没有见诸媒体,都有侵犯个人隐私之嫌,尤其是在个人信息保护法律法规不断出台的当前,新闻媒体使用社会公众的大数据信息存在着一定的侵权隐患风险。如何快速识别合规数据,规避侵权风险,也是当前媒体需要重视的问题之一。

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2019年9月5日,由北京大学、国家电网全球能源互联网研究院与华矩科技三家产学研代表联合发起的第三届大数据•数据质量管理国际峰会将在北京举办,峰会以“数以质造•质造未来”为主题展开深入探讨与交流,荟萃技术发展与产业升级,汇聚国内外数据质量学术大拿、技术大拿、行业应用及技术创新者,不仅从更新更全的角度剖析数据质量的前沿发展,而且更贴合各行业各领域深度的业务场景,提供全新的视角与思考。

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