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数据大屏与数据分析在媒体融合中的应用

DataHunter | 数据分析和商业智能服务提供商 2021/11/20 11:59

导语: 什么是【媒介融合】和【媒体融合】?

1、【媒介融合】:在通讯技术、网络技术、数字技术等技术的基础上,通过媒介所有权的融合,实现不同媒介内容传播形态的融合,传播渠道的融合,媒介终端的融合。即各种媒介呈现出多功能一体化的趋势。

2、【媒体融合】:媒体增加新闻和信息平台的数量,使稀缺的媒体资源得到最优配置。使一个传媒集团拥有多个媒介平台,实现内容的多平台出口,让传播能力最大化,是其典型特征。

纵观全局,我们不难看出,以上两种融合都将是现在乃至未来我们所要积极推动的方式。作为互联网时代的产物,其发展必然离不开技术的进步。以下DataHunter将从新闻策划指挥、新闻素材采集、新闻内容编辑及新闻数据运营四个方面来展开介绍技术给媒体融合带来的帮助。

新闻策划指挥

新闻的策划与指挥是新闻生产的源头所在,在传统媒体时代,新闻的策划和编辑往往分属不同部门,在沟通交流环节耗费大量时间和精力。而随着媒体融合在主流媒体间发展,新闻的策划只会逐渐转向“中央厨房模式”,形成一体化快速策划、指挥。

中央厨房模式

 “中央厨房”这一概念源于连锁餐饮业,是企业集中采购、集约化生产成品或者半成品的场所。在新闻传播领域,中央厨房是媒体融合的一种模式,“中央厨房”指将记者采集的素材纳入全媒体数据库,进行二次加工和编辑,使之成为新闻半成品,再由各平台根据其传播特性进行再次深加工。最后的终端产品,通过不同渠道多次发送的内容生产机制和数字化传播模式。实现重大报道“一次策划,一次采集,多种生成,多元传播,全天滚动”。

最为突出的案例是《人民日报》将这种模式引进新闻传播领域,形成特有的新闻“策采编发”模式。中央厨房运行机制主要有以下特点: 第一,构建适应融媒体生产的“策采编发”网络,再造“策采编发”流程;第二,改革采编部门设置,强化各媒体总编室职能;第三,强化绩效考核,创新激励约束机制。中央厨房是新旧媒体融合的产物,是传统媒体生产机制和方式创新发展的一个重要抓手,也是传统媒体借机激活内部要素的一个重要手段。

在《人民日报》实现“中央厨房”模式的过程中,数据大屏起到了关键作用。人民日报大楼10层大厅内,在宽11米长的LPD大屏上炫酷展现“中央厨房”大屏。满足日常和重大事件现场指挥两个场景,并可供业内单位参观学习。

新知达人, 数据大屏与数据分析在媒体融合中的应用

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图: 人民日报中央厨房

这块数据大屏内核源自于DataHunter自主研发的企业级数据可视化大屏配置工具: DataMAX ,Data MAX 基于组态技术,通过简单的组件拖拽配置,即可完成数据的可视化呈现展示,真正实现新闻信息一次采集、多种生成、多元传播,达到由相加到相融。

而在人民日报的数据大屏上,分布排列着舆情监测、传播效果、民生热点、用户画像等3个部分,共13个模块,将“内容生产制作,实时热点新闻,内容传播效果”无缝整合起来,监控中央厨房媒体运行全流程,建立了多维度新闻指挥中心可视化平台。

此外,DataHunter还为天津市委宣传部“津云”中央厨房、内蒙古日报中央厨房指挥中心和中国教育日报社等媒体机构定制了具有鲜明个性特征的中央厨房大屏,提高了媒体内容制作水平、增强内容采集和传播时效性,为向新媒体时代转型迈出决定性一步,助力媒体融合的真正实现。

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图: DataMAX“中央厨房”大屏案例

新闻素材采集

在传统新闻时代,新闻素材的采集往往依赖于记者现场记录、读者来稿等途径,时效性差、传达效率低、应对突发时间能力弱。而在媒体融合时代,通过各类技术的运用,不仅使新闻素材在获取渠道上得到了极大的拓宽,同时在时效性上也实现了质的飞跃。

传感器技术

传感器新闻(sensor journalism)是指利用传感器来生成或收集数据,然后分析、可视化,将其以一定的方式融入新闻报道,进而完成“讲故事”的新闻生产模式。传感器进入新闻生产领域,为专业媒体的报道提供更为丰富、可靠的数据,甚至可以为选题的发现提供线索。

D ata Hunter 所研发的 Data Analytics 帮助多家媒体搭建了一站式的新闻数据可视化分析平台,提供从新闻素材采集、数据处理、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案。例如在天津市委宣传部 “津云”中央厨房大屏上,通过接入天津民生实时数据,对民生和市民问题反映进行重点关注、实时监测,对于热点内容进行智能编排、展示,同时对民生数据进行可视化展示。在河南日报报业集团数据可视化大屏上,通过集成H.264流媒体模块, 对多路视频进行并发展示,方便指挥中心实时监控、调度。

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图:天津 “津云”中央厨房可视化分析平台、河南日报报业集团中央厨房大屏

GIS地图技术

地理信息系统GIS(Geographic Information System)是一种基于计算机的工具,它可以对空间信息进行分析和处理。GIS 技术把地图这种独特的视觉化效果和地理分析功能与一般的数据库操作,如增加数据、查询数据等集成在一起,对指定区域存在的现象和发生的事件进行成图和分析。

在新闻生产领域,GIS地图技术的运用主要体现在对紧急新闻事件的快速响应上。通过GIS地图技术,可以方便的在交互式视觉分析中使用地理空间数据,便于指挥中心依据数据大屏及时准确的采集新闻发生地点、获取高清摄像机现场画面和调度现场记者。

DataHunter在与各家主流媒体合作的过程中,也为中央厨房大屏配备了GIS地图。例如在河南日报报业集团数据可视化大屏上,集成了新闻位置定位、人员实时定位、视频通话功能。同时将视频通话SDK集成到记者app和服务器端,达到实时定位、实时通话。

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图:内蒙古日报 “中央厨房”大屏调度地图模块

 新闻内容编辑与运营

新闻内容的编辑与运营作为新闻发布最重要的环节,一直以来都是记者的基本素养之一,但是在互联网时代,随着人工智能技术不断地在各个领域延伸发展,新闻内容编辑的主体不再局限于记者,智能编写机器人、新闻编辑实时纠错系统等工具开始广泛应用在各大主流媒体的新闻生产线上。在新闻运营方面,全媒体发布、大数据统计和传播效果分析也被技术深刻影响着,逐步朝着可视化、智能化的方向发展

人工智能技术

人工智能是当下十分火热的概念,关于人工智能的内涵和发展可以参看DataHunter公众号上一篇的内容。近年来随着人工智能技术的不断成熟,算法新闻和数据新闻逐渐走入大众视野。

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算法新闻(algorithmic journalism)又称机器人新闻(robot journalism),是指“建立在算法、人工智能程序平台以及自然语言衍生技术基础上的新型新闻生产模式。算法新闻通过抓取数据、处理数据、分析数据,最终由语言衍生得到新闻作品,并推送至目标受众。在这一过程中,不仅能减少人力成本、提高新闻出品的效率,更能根据目标受众的喜好推送分众化的新闻作品,满足新闻消费市场的需求。目前,算法新闻在体育、财经、气象类新闻领域已经十分接近高水平新闻新闻记者的写作能力。

数据新闻(data journalism)则是通过反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据,聚焦专门信息以过滤数据,可视化的呈现数据并合成新闻故事的一种新方式。数据新闻通过对数据进行整合,实现对新闻的挖掘。

DataHunter 作为一家耕植于数据领域多年的软件产品和服务提供商,所研发的 Data Analytics 采用自助式探索式分析模式,无需进行复杂的数据建模,系统就可以根据现有的业务数据特点,智能推荐可视化呈现方式。同时  Data Analytics 支持丰富的交互方式,包括动态关联分析、全维 度数据钻取、协同过滤等,使得业务人员或决策者可以自由地进行深度探索和分析,从而快速发现业务问题。

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图: Data Analytics

基于此,DataHunter为所合作的各家媒体配置的数据大屏上包含了用户画像、新闻事件分析、传播效果分析等模块,利用DataAnalytics对采集到的数据内容进行自动探索分析,以可视化词云、柱状图或饼状图等形式展现在中央厨房大屏上。

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图: DataAnalytics 可视化模块展示

其中, 用户画像分析 模块通过记录跟踪用户的浏览历史以及社交记录,对用户信息进行标签化,分析出用户的社会属性、兴趣爱好图谱,推测出用户的信息全貌,以此来匹配新闻与用户画像的相似度,将相似度最高的新闻推荐给用户。 传播效果分析 模块则主要针对新闻的点击率、阅读量、转发量、评论数和点赞等数据进行可视化展示和智能分析,以此为依据,对新闻的关注度和读者反馈进行实时监控。 热点词云模块 通过借助机器学习技术,对大众感兴趣的新闻事件关键词和人物进行可视化展示。

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图:天津 “”津云“可视化词云

而这些数据和分析内容都可以按需、灵活地展示在中央厨房大屏上,为决策者提供优质的决策依据来源。

结语

媒体融合的大环境下,技术已经成为主流媒体发展必不可少的推动力。通过构建中央厨房模式实现多维度新闻指挥中心可视化平台的搭建;借助GIS地图技术、传感器技术实现新闻素材的多角度获取和实时监控;利用人工智能技术对实现自动新闻编辑、用户画像分析和传播效果分析等功能。都使得新闻生产效率大幅提升,形成了与读者间更好的良性互动。当然,在利用技术方便新闻生产的同时,也应该意识到技术可能带来的隐私侵犯、伦理丧失等问题,把握住底线。

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