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喻国明:从精确新闻到大数据新闻——关于大数据新闻的前世今生学术前沿 | 反思大数据新闻的思维逻辑 今日资讯

更新时间:2021-10-14 02:51:19点击:

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作为一种技术,大数据只是计算机数据分析技术新发展的一环。但就其对于***传播的影响或者意义而言,国内外研究者对大数据的内涵和外延都已进行了从自然科学到人文社会科学的思想跃迁和现象学式的想象,并将其价值和功能无限延宕。

2.点标题下蓝字“考***”——关注。

笔者认为,所谓大数据***传播,实质可视为计算社会科学的一个新发展,它要求***发现、生产与传播范式由传统意义上的以经验、理论和计算为中心转变到以数据处理为中心的新范式,这也就是我们所说的用数据思维产制***,即电脑化***模式,与传统的人脑(或人工)***模式相并立。

与传统文字叙述为主的***报道相比,大数据***主要通过数据统计—数据分析—数据挖掘等技术手段发现***线索,并用逻辑化的数据拓展既有***主题的广度与深度,最后以图表、数据为主,辅之以必要的少量文字的可视化方式加以呈现,从而致力于***报道的客观、系统和可视体验。这种想象和设计十分契合现代科学追求数字化、量化,把一切都还原为数学方程式的思维逻辑。按照这种思维逻辑的设定,***文本只要从纷繁芜杂的数据海洋(现象)中找到某种所谓的本质的东西,比如自然科学的公式,那么信息世界就尽可把握了,如是乎?作为一种认知***事物的思维程序,大数据***认知的普遍性逻辑必然会抽离个别***事物的具体性,其特征是一步一步地撇开个体***事物身上道德的、功用的、审美的和哲学的等意义,以还原为最为抽象的同一性。这种***生产逻辑必然会遗漏与特定本质属性缺乏关联的非本质***属性,从而使个别***事物的整体形象和全部意义无法得到认知与传播,最终导致大数据***的本质和客观性既不能深刻反映社会意义的原型结构,更不能反映超自然的、高位阶的社会信息需求。也就是说大数据本身是一种理性的表现,但还需要更大的理性——人文法则的观照。依据狄尔泰的看法,人文科学乃至生活世界中的客观性,在于解释与反思一系列视域和融贯性内的诸种关系。一般认为,这些意义、关系越融贯为一体,生活世界和人文科学中的客观性便越是客观的、真实的、具体的。对于大数据***而言,如何实现这些关系的内在融合,以实现***客观性、真实性和具体性之人文内涵,必须澄清当下“大数据”给我们在如下关系领域内造成的混乱。

关于大数据***的前世今生

作者:喻国明

喻国明:从精确新闻到大数据新闻——关于大数据新闻的前世今生学术前沿 | 反思大数据新闻的思维逻辑 今日资讯(图3)

进入20世纪以后,客观性和真实性已被***业界确认为***报道的基本信条,并且成为贯穿整个世纪***业演化的关键线索。从解释性报道到新***主义,从新***主义到调查性报道,从调查性报道再到精确报道,在不断的偏失与纠正之间,标准得以重新设定、意义得以重新诠释;在一个不断试错与纠错的过程中,***报道在朝着更客观、更真实、更易读的方向曲折前行。精确***报道的需求,促进了社会科学量化研究方法在***报道领域的广泛应用;计算机技术的提高与普及,推动了用数据库来挖掘***专题和数据驱动型报道的发展;大数据时代来临,则为个性化信息推荐和趋势预测性报道提供了更多可能。

20世纪30年代,解释性报道虽然注重挖掘并运用背景材料对***事实进行阐释,同时也不可避免地把主观性因素加入到报道中,对客观性原则形成巨大冲击;在60年代混乱且动荡不安的社会背景中,新***主义和调查性报道两种截然不同的报道形式同时出现:新***主义擅长用文学创作的手法对报道内容进行渲染,虽然丰富了***写作的视角,却彻底抛弃了对***报道客观性的追求。在《华盛顿邮报》记者因虚构***人物而被收回已颁发的普利策***奖后,新***主义最终受到激烈批判而退出主流***报道领域;调查性报道则是面对暗杀、冲突、示威、战争、犯罪等社会阴暗面,强调从多个方面来搜集证据,以达到对事实最大限度的还原,无形中促进了***报道对于数据和证据双重要求的提高。但是,即便如此,仍然缺乏系统性和科学性的范式来完成对***客观性的重塑,因此,在经历了半个世纪的发展过程后,精确***报道应需而生,这也是大数据***的源起。

(一)重普遍性而轻个体性。

对于大数据***人文与科学态度的划分,就是以强调个体性还是强调普遍性为基本依据的。因为人文科学强调的是个体性的人生价值意义而自然科学强调的是普遍性的规律。从大数据的实践层面看,一般认为大数据的时代其实是弘扬理性精神的时代,但如果大数据分析和使用在于满足非正义的事情,那么,这正好说明大数据本身不完全等同于理性,更大的理性是人文法则。最后,大数据***从自然之物到文化之物的转化过程,实际上就是普遍性本质转化为个体性本质的过程,也是一个由重共同性到重特异性的转化过程。因此,对于大数据***中的人物或者事物,我们都既可以从自然科学的角度来分析和报道,也可以从人文科学的角度来分析和报道。至于大数据如何推动社会进步,这种进步的速度有多快,或者进步的同时是否还会倒退,这些都取决于我们自己。

精确***报道:重建科学式的客观

精确***报道(Precision Journalism),又称精确***、精确***学,是基于科学的量化研究的***报道。精确***报道兴起于20世纪60年代的美国。1967年,底特律市黑人暴动骚乱蔓延,记者菲利普·迈耶在计算机的辅助下,对437位黑人的抽样访问调查结果进行了分析,在此基础上写出了系列报道《十二街那边的人们》,并于1968年获得了普利策***奖,这就是精确***报道的开端。随后这种报道形式逐渐在世界各国的***界得到认可并推广。

1973年,菲利普·迈耶在其著作《精确***学:一个记者关于社会科学方法的介绍》中,正式把精确***学定义为:“将社会科学和行为科学的研究方法应用于实践***的报道。”迈耶认为:“精确***是一种扩大记者的工具包的方式,使记者可以接触到以前无法了解的,只能粗略访问的,或是受到***审查的主题。这对于了解少数民族和持不同政见者团体代表起了很大作用。”①在经历过新***主义对客观事实的忽视与扭曲后,精确***重新回到了对客观性的追求上来,特别是在20世纪60年代以后,抽样技术和计算机技术在***媒体领域的广泛应用,为***报道提供了更高的精确度和效率。

计算机辅助***(CAJ):从调查统计到4Rs

(二)重关联性而轻因果性。

20世纪90年代,随着计算机技术的普及应用,计算机辅助***在调查报道中的比例日益增加,也有助于精确***报道在技术上和精确度上有更多提高。计算机辅助***起源于20世纪50年代,美国有媒体记者利用大型计算机对政府提供的数据库中的信息进行分析,以发现和调查***事实;1952年,哥伦比亚广播公司在计算机的辅助之下,对当年的总统选举结果进行预测。这一系列的报道促使计算机辅助***(Computer Assisted Journalism)兴起,记者们开始不断尝试运用科学的调查统计方法,从公共数据库中寻找需要的数据信息,来完成调查性报道,履行监察政府、服务公众的使命。1967年,菲利普·迈耶基于底特律黑人骚乱的系列报道为社会带来了极富价值的公共服务,并为以后的数据驱动型报道打下了良好基础。

20世纪90年代以后,计算机辅助***在技术上和形式上更加丰富和细分化。人们继而把其内容概括为4R:计算机辅助报道(Computer Assisted Reporting);计算机辅助调查(Computer Assisted Research);计算机辅助参考(Computer Assisted Reference);计算机辅助聚谈(Computer Assisted Rendezvous),它们又常常可以缩写为4Rs。②有了电脑的辅助,记者获取数据和信息的途径更丰富,分析处理数据的效率和能力都有所提高,并且能够通过在线交流、在线访谈等形式发现和收集社会舆论,发现新的***线索。

数据库***:基于数据集的专题挖掘

上世纪90年代,继计算机辅助***以后,西方***界又陆续提出了诸如***采写2.0、数据库***等概念。表明在科技化进程的推动下,***报道从生产方式到报道形态都逐步发生了颠覆性的转变。在21世纪初,记者们开始尝试从一些数据库中找一些数据集,挖掘***专题,这些数据库既包括政府公开数据库,也包括媒体自己的数据库。在早期的数据库***里,没有基于数据的价值挖掘,也没有深度分析,只有对于原始数据的初步整合。报道中的数据只是作为***报道文字内容的辅助说明,即文字为主,数字为辅,没有更深的价值挖掘。与大数据时代数据驱动型的调查性报道和深度报道有本质上的区别。此外,还有数字***、数字化***等,都是在内容和形式上对计算机辅助***的补充。

数据驱动***:数据过滤+可视化图表

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》中指出,随着人们看待数据的方式的变化——从局部变为全部以及从纯净变为凌乱,思维方式也应该转型,即从因果关系转向相关性。或者说,只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这观点有些类似于休谟怀疑论的知识论。休谟指出,对象之间并没有可以发现的联系,我们之所以能根据一个对象的出现推断另一个对象的存在,并不是凭着其他的原则,而只是凭着作用于想象上的习惯。这里休谟将因果关系归因于一种未经反思的心理经验,认为一切的抽象以及逻辑推理都是这种心理经验的派生物。这种“想象上的习惯”的关联方式无异于这个经典的社会学考题:冰淇淋的销量和强奸案的发生率存在线性关系,即一个增长,另一个也增长。不过,两者之间显然没有因果关系,而只有相关关系。另一个变量,即天气变暖,才是两者之间的真正桥梁。所以,舍恩伯格这种放弃因果关系而只考察相关性的思路,与其说是一种进步,倒不如说是一种思维紊乱。因为它不利于我们消除不确定性而进行下一步预测,也无法采取行动。研究者辨明因果关系并非来自统计,而是来自研究者的理论和假设。但是大数据分析更关注数据的相关性测量和商业应用价值。大数据是发现那些不能靠直觉发现的信息和知识,甚至是违背直觉的,有时候越是出乎意料可能越有商业价值。

数据驱动***即“数据***(Data Journalism)”,是基于数据挖掘与分析思维的***报道,也是数据驱动型的调查性报道或深度报道。2010年8月,首届“国际数据***”圆桌会议在荷兰阿姆斯特丹举行,对这个概念做出了如下界定:“‘数据***’是一种工作流程,包括下述基本步骤: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,可视化地呈现数据并合成***故事。”③与计算机辅助***、数据库***相比,数据***已经从根本上改变了***生产的思路与流程。

(三)重信号而轻噪声。

大数据***重要的功能之一就是减少或消除不确定性,以预测未来事态。信息的指数型增长有时被人们视为万灵药,以至于人们根本分辨不清大数据中的信号和噪声。纳特·西尔弗在《信号与噪声》一书中指出,在任何一个数据丰富的领域,寻找预测模式都很容易。关键是要分辨出这些模式到底是噪声还是信号。他举了天气预报、政治选举预测、地震预测、棋牌游戏、股市、恐怖袭击等多个领域的例子,认为我们对未来的预测,应该基于可能性,以概率的方法思考问题,在不断试错中进步。从某种意义上说,大数据***传播也必然在预测和证实(证伪)之间有其独特的实践逻辑设计。但该认知逻辑必由两个组合的构成因素所支配:一个是***实践成功的程度所必须的认知资源,如信息、时间和计算能力。另一个是***实践推理主体所瞄准的认知目标的高度。由于这两个因素有程度之别,因此,某一具体的***实践行为是一个相对的、可比较的概念,而不是一个绝对的、没有参照物的死物。按此观点,只有当大数据***推理者心中拥有的认知任务和其可利用的认知资源相匹配时,推理才是正确的。对于传统***主体而言,认知的信息、时间和计算能力资源与作为高层次的大数据***推理者相比较而言,相对不丰富,因而,传统***主体的认知目标相对适中。尽管如此,我们可能还会以对自己有利的方式对这些数据进行分析和解释,而这些方式很可能与这些数据(所代表)的客观现实不相吻合。数据驱动预测机制可能会成功,也可能会失败。一旦我们否认数据处理过程中存在着主观因素,失败的概率就会增加。因此,在1970年出版的《未来的冲击》一书中,阿尔文·托夫勒对他所说的“信息超负荷”的一些后果进行了预测。他认为,尽管世界本身正走向分化,变得更加复杂,但人类仍会以坚持自身看法的方式使这个世界变得简单,这便是我们的防御机制。

(四)用事实说话和用数据说话。

  首先,从数据采集量上来说,数据***所采集的数据量已经远远不只是几个数据库或者是若干个图表这么简单,而是基于社交网络和移动互联网终端的海量信息采集;其次,***报道也脱离了过去文字为主、数字和图表为辅的表达形式,以数据和可视化图表作为***的主要内容和呈现方式,通过对数据的过滤和视觉化处理来讲故事,提升了数据和***的双重价值;最后,也是最重要的,数据***为***报道提供了人性化生产的可能:***生产者可以通过各个应用终端收集用户的信息,针对用户的兴趣偏好提供个性化信息推荐,让读者真正拥有“我的***”。

大数据***:“悦读”体验+定制内容+预测性报道

大数据时代既要用事实说话,也要用数据说话,这句话是没错,但关键在于应该说清楚用事实说话是用具体的、抽样的个体性事实说话,而用数据说话是用抽象的、普遍性规律说话。前者是必然的理由,后者具有或然性。因为大数据样本不仅需要更多的时间去分析今日资讯,它们往往还包含被抽样的所有个体的许多不同信息,从统计学的角度讲,这意味着这些样本是“高维的”。更多的维度增加了发现欺骗性关联的风险。比如,在医学研究中,可能会将某种药物的疗效与病人的身高联系在一起。但是这可能仅仅是因为大数据包含方方面面的信息,从身高、体重到眼睛的颜色等等。需要考虑的维度如此之多,有些维度显得重要似乎只是出于偶然。因此,用数据说话是媒体在大数据时代展现权威性、公信力的重要手段,但不是必不可少的手段。

(五)重传者分析而轻受众理解。

时下西方媒体惯常于通过对数据挖掘的方式进行***报道,通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式,笔者试问:这些发现的所谓常规***中不能体现的逻辑,真的能帮助读者对***事件进行深度解读吗?当然,无可厚非的是计算机领域的科学家通过开发出卓越的计算能力和信息存储技术,让大数据的积累成为可能。但是收集数据及存储信息与理解这些内容并不是一回事。了解大数据的真正意义并不等同于对小数据进行解读。对于广大非专业的受众而言,对大数据分析结果的理解绝不应是简单回忆,而是具有历史的连续性和非连续性特点,即尽管过去了的东西其本身不可能原样再现和重演,这是讲的非连续性。但历史事件一旦过去,它总会给后人留下对它的某种理解,这理解就是给出历史事件的意义,正是这理解才使得一去不复返的历史事件持存着、继续着,而这也就是历史连续性的具体内涵。而大数据***因为过多的强调非结构化序列的连续性而割裂***事件历史意义的非连续性传承,从而使得***历史意义空洞化,从而加大其随机性定义生成的可能性,使得***总体上缺乏历史必然性的观照。

综上,(自然)科学视域下的大数据***以探索统一性的、普遍的本质为己任,其***客观性逻辑就是最大普遍性,最大的同一性就是最大的客观性。而人文科学视域下的传统***在于追求个体性的人生意义,其客观性诉求在于将普遍意义与丰富的个体性的人文意义统一起来。具言之,大数据***客观性来源于对一个个具体的个体所持有的丰富意义域向普遍性方向进行抽象的结果,其特征是一步一步地撇开个体身上道德的、功用的、审美的和哲学的意义等,以至最终达到最为抽象的同一性。反其道而行之,传统***客观性则在于首先以抽象的同一性意义为逻辑起点,超越但不抛弃抽象走向具体,通过把功用的、审美的和道德的意义与普遍意义融贯在一起,构建一个包括所有这些意义在内的有机统一体。这就是大数据***实践更大的理性——人文法则所必须遵循的根本逻辑和基本途径。这无疑也应该是当下大数据***研究的基本方向和进路。那些一味坚持大数据***普遍本质的自然科学研究范式,既不能深刻反映社会意义的原型结构与超自然的高位阶的社会信息需求,也不是大数据理性的完满表现。因为,对于人类社会而言,超越大数据理性的更大的理性原则是人文法则,是人生的根本意义。

作者,胡华涛,岭南师范学院 本文系广东省高等学校学科与专业建设专项资金项目(2013WYXM0082)阶段性成果

大数据***是基于大数据分析思维的***报道,是数据驱动***更高一级的形态,代表了未来***发展的一种趋势。目前的大数据***更多是停留在实验性阶段,预计在2020年以后或者更晚一些时间,大数据***的规模化生产会逐步到来。随着大数据分析在信息提纯和数据挖掘技术方面的提升,***生产在广泛嵌入性和规模化处理信息方面的能力也会水涨船高,把媒体报道的范围和创造性提升到前所未有的新水平,并以实践项目促进***职业理念创新。这种创新维度主要表现在数据驱动的调查性***、数据可视化叙事、数据驱动的应用三个层面,关系到从社会表层现实的关注到社会深层现实的挖掘,有助于提供可靠的洞见和预测;可视化***叙事可适应受众理性认知和感性认知整合的需求。社会科学研究的方式会促进探寻事实及其背后的联系,采用的数据和分析数据的技术都是相对公开和客观的,这有助于媒体建立面对复杂社会问题时进行***报道的透明性。

中国社会科学报

http://www.cssn.cn/zx/201509/t20150908_2150448.shtml

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大数据***是基于互联网逻辑的***报道,将逐步走向跨领域、跨平台的开放式、众包式合作生产,并将之从目前先锋实验性质的形态转变为***报道的常态。***内容的价值来自于对数据价值的深度挖掘和关联性分析。大数据***的关键不在于数据本身,而在于用数据讲故事的能力,能否基于读者的不同地域和兴趣图谱,来进行个性化推荐和***定制,以及对未来趋势的预测性报道三个方面。当***阅读变成更加愉悦的体验,当定制***成为受众接收***的常态,当***报道可以对事件发展趋势做出更精准的预测时,大数据***的春天,才算真正到来。

【本文节选于由中国人民大学出版社出版的专著《***传播的大数据时代》(专著作者:喻国明、李彪、杨雅、李慧娟)】

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