數據新聞編輯：一個新興的高薪職業誕生！

未來5年，小編或將被機器人代替？

近年來，騰訊新聞、新華社率先啟用機器人寫稿，漸漸地，關於人工智慧的討論越來越多，這令許多媒體的編輯、記者們發覺人工智慧似乎正在威脅到自己的職業未來，於是開始憂心自己是不是離失業不遠了。

事實上，隨著時代變遷、互聯網、人工智慧技術快速發展，以及龐大的市場需求，令一個更有前途的職業變得炙手可熱起來，那就是數據分析師。

那麼，對於小編們而言，該如何實現職業生涯的轉型，成為一名媒體領域的數據分析師，即數據新聞編輯呢？

3月18日，由海量大數據分析學院、數據工場、清華大數據產業聯合會合辦「當小編遇見大數據」沙龍在清華大學舉行。

在活動現場，數據工場創始人黃志敏，海量公司董事長、海量大數據分析學院院長郝璽龍，先後分享了大數據時代，小編如何應對，以及大數據分析在媒體領域的應用價值和原理，為媒體人的轉型提供了一條可供參考的路徑。

數據新聞，核心價值在於「分析力」

在國外，福布斯網、彭博社、紐約時報等媒體，很早就已經採用機器人寫稿，主要涉及體育賽事、財報、天氣預報等，寫出來的文章也還不差。

為何人工智慧可以在這些方面遊刃有餘？因為，這些都是最基礎的「數據驅動的新聞」，很格式化，利用大數據可以形成模板，並能快速而高效地進行批量處理。

但同時，這也是機器人寫稿的局限。事實上，更多的數據新聞，需要人工進行信息採集、穿引、連接，需要強大的邏輯判斷與分析力，其製作流程可謂相當專業而複雜。

在活動現場，郝璽龍給大家分享了數據新聞製作的四個主要步驟：「首先，要觀察全網信息，對數據進行採集、標引；其次，要建立結構化模型，多維度考量，並形成模板；第三，要匯總多維度數據，進行分析、監測；最後，產出可視化新聞，考慮其文案結構、設計感。」

近年來在國內外獲得十多個數據新聞獎項、堪稱「數據新聞第一人」的黃志敏老師，對數據新聞的製作有著非常深入的研究。他在交流活動上強調：「我們可以從數據背後找到數據的故事和邏輯。而這也正是編輯暫時無法被人工智慧取代的地方。

許多熱點新聞，如果是純粹的文字報道，讀起來會很枯燥，必然會使傳播量受阻，一旦利用數據製成可視化新聞來呈現，並經過專業分析和解讀，其可讀性與傳播力將會大大提高。

比如馬航失事事件，讀者可能記不住其中具體細節，但通過一張圖表就能記住它的飛行路線。再比如美國大選，讀者分不清哪些是搖擺州，但通過數據地圖便可一目了然。」

不過，數據新聞也分「大數據」和「小數據」。很多數據新聞還停留在「小數據」階段。而海量的大數據分析能力，通過其旗下多款產品已摸索出一套成熟的應用模式。

海量旗下的「海納大數據媒體」平台，可實現在線數據挖掘與批量轉載；「保10潔」，可實現敏感詞監測；「紫藤」，聚焦熱點新聞評論的追蹤；「風信子」，負責突發事件的挖掘與分析。

這樣的產品布局，令海量在多起突發、民生大事件方面，發出了不一樣的聲量。

數據新聞，增強報道深度與廣度

我們一直有一個誤區，認為百度搜索收錄的就是全部的相關信息，其實不然。郝璽龍解釋道：「百度搜集頁，最多顯示78頁，像人民網一天大約發布2.5萬條新聞，但百度一天從那兒抓取到的不超過5000條，剩下的2萬條去哪裡了？也就是說，實際上網路底層的數據非常龐大，而我們靠常用的搜索引擎是搜不到全部的 。」

真正有價值的底層信息，需要大數據的深度挖掘與分析。對此，郝璽龍舉了幾個具體的案例。

在2014年兩會期間，海量曾策劃過一個話題：當網民談兩會時在談些什麼。其中，海量通過大數據，詳細分析了新華網、人民網、新浪微博的用戶所關心的十大話題，直觀地體現了不同渠道不用人群的側重點各有不同。這顯然是百度搜索，或者各平台人肉手動搜索無法實現的。

兩會中，網民最關注的十大熱門話題

人民網和新浪微博用戶關於熱門話題關注度對比

大數據的首要優勢就是龐大的信息監測與採集。以「風信子」系統為例，其監測的信源以微信、微博為主，信源總數達幾百萬個，能實時發現異常情況，效率非常高。

高到什麼地步呢？

比如去年，北京某處發生火災，事發后10分鐘內信息已被監測到並上報。這還不是最快的速度，2015年，天津8·12火災，信息從監測到上報僅花了40多秒。

在這類重大突發事件中，信息的傳播極易走偏，8·12火災也不例外，一時間謠言四起。海量大數據監測平台再次發揮作用：溯源和追蹤。針對每一條謠言，海量通過大數據，均能找到詳細的文字、圖片原始來源，同時還可以和歷史數據進行對比，來判別到底是不是謠言，這個謠言曾經在哪個時期出現過。所以，在8·12火災期間，海量極大提高了天津網的闢謠效率，也增加了官方媒體的可信度。

再比如，在「北京聯考英語減50分」新聞事件中，海量的「紫藤」，迅速抽取了網友的身份、地域、觀點、情緒，對新浪網友的2212條評論進行深度分析，製成了一條極有意思的數據新聞，讓我們從中看到，各地不同的人群對於該條新聞截然不同的反應，增加了新聞事件的深度與廣度。

在這一事件中，「紫藤」的數據採集量超過100萬條，來源自微博、資訊、貼吧等多種渠道。

數據新聞案例：聯考改革，網友情緒反應

有意思的是，通過數據分析，結合深入的思考，我們還能從中發現更多耐人尋味的信息。比如，在北京捷運漲價新聞事件中，除了分析網友評論之外，海量更是通過數據曲線發現，在某一個時間節點上，網友的憤怒情緒一度被推向頂點，是因為網評員的態度被媒體放大，起到了推波助瀾的作用。

數據新聞案例：北京捷運漲價后百姓情緒波動

當然，大數據不僅可以應用在媒體領域，它正迅速走進多個行業領域，房地產、金融、醫療，營銷、企業管理等，這些領域都需要龐大的數據去探測市場動態，研究行業趨勢。

海量很早就意識到，自己有責任肩負起大數據應用的先行者與開拓者的使命，並已協助包括海爾、狗大夫、海福鑫等在內的多家公司做出有價值的商業決策。

提升小編綜合技能，打造複合型人才

總體來說，大數據在各領域的價值，尚未被真正挖掘，尚且需要一個循序漸進的過程。究其原因，一方面是戰略層面，很多公司還沒有意識到大數據分析的應用價值；另一方面是大數據分析領域的人才稀缺。

「這也是我們成立海量大數據分析學院的初衷，為社會發掘、培養和發展一批大數據分析專業人才，促進大數據分析技術在不同領域的應用與發展，進而推動大數據產業的不斷創新與發展。」郝璽龍表示。

「隨後即將開班的數據新聞編輯特訓營，將會是我們啟動大數據分析人才培養的第一步。」郝璽龍說，「3年後，寫簡單快訊稿的工作將會被全面替代。傳統媒體要向信息服務業轉型，而記者、編輯們面臨著向新聞數據分析師轉型，這個大趨勢不可逆轉。而數據分析師將會成為未來5年一個新興的高薪職業。」

正如黃志敏所強調的：「做數據新聞不賺錢，但是一旦你具備了做數據新聞的能力，這種能力就能賺錢。做數據新聞之所以賺錢，是因為你不僅要懂新聞，有敏感度和洞察力，會寫作，還要懂數據分析和視覺設計，最好還要懂點編程技術。」這種複合型的跨界能力必然是需要一個時間過程來積澱和培養的。

一個數據新聞團隊的構成 來自黃志敏的PPT

所以，各位編輯、記者與其擔憂未來的飯碗，不如把著眼點放在提升自身職業技能上。不妨先從學習製作數據新聞入手，訓練自己的數據觀察能力、分析能力、呈現技巧和表達能力。

數據新聞技能樹 來自黃志敏的PPT

未來，會湧現越來越多的複合型人才。誰擁有的交叉技能越多，他獲得職業成功的可能性就越大，而且永遠不用害怕在某一個領域失業。

身在優勝劣汰的職場，如同逆水行舟，不進則退。當別人正在加速度學習和成長時，如果你選擇了安於現狀，未來必將會失去可持續發展的職業競爭力。

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