大數據時代,記者的考驗

文/傅夢璇 世新大學資訊管理學系助理教授

10月19日世新大學新聞傳播學院、大數據中心、台灣立報與美國在台協會共同主辦一場精彩的專題演講「大數據在新聞傳播的應用」,演講者Dan Costa 是美國知名科技網站PC Magazine 總編輯。這場演講座無虛席,吸引了數百名世新大學的師生參與,臉書直播演講影片的不重覆觀看人數超過2000名,顯見大數據大勢所趨的魅力。Costa在演講中強調目前記者應當具備使用資料分析工具及分析軟體應用之能力,將其自身的實際經驗與聽講者分享,並在演講後與世新大學師生有熱烈的互動。以下是筆者聽講後的心得分享與個人淺見。

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網路媒體的大數據

現今是大數據的時代,科技的發展使得人人都可以輕易獲取並發佈資料,網路媒體的普及使用促使資料快速生成並傳播,大量的社群平台使用者隨時隨地製造新資料。相較於過去的資訊傳遞模式,現代資訊傳遞管道更為寬廣,尤其透過網路媒體、社群平台散佈資訊更為快速,而讀者對於資訊的回饋也更為即時,除了大量資料的特性外,資料型態多樣化亦為資料分析者的另一大挑戰。

新聞媒體常用的資料分析工具

Costa在演講中推薦了幾個傳播媒體領域常用的資料分析工具。Google analytics 基於日期呈現網頁流覽歷史記錄,並透過曲線圖表示不同面向的統計資料,是謂數位匯流資料分析的基準;Charbeat有即時分析的特點,動態提供網站流覽資料、訪客即時反饋資料,透過圖表呈現訪客參與度資訊;Buzzsumo即時監測文章在各個社群媒體平台的點閱統計資料,了解什麼議題正被熱烈討論、被快速散佈著。資訊在社群平台快速流通,透過資料分析工具能快速將分散於各平台的資料進行彙整以掌握快速變動的趨勢。

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人人都看過機器人寫的文章

目前體育報導、商品簡介等較有固定格式的報導多由機器人撰寫,如此可快速生成文章且大幅降低成本,Costa指出幾乎每個人都看過機器人寫的文章,但是大多數的人無法分辨文章是否由機器人所生成,因此作者如何撰寫吸引閱聽大眾的文章儼然成為一項考驗。

低自然觸達率的文章推送

社群平台主宰著文章及廣告的存取方式,Costa表示在Facebook上發佈的每一篇文章只有低於5% 的追蹤者可以看到,也就是說若一個社群擁有1萬名追蹤者,其中只有少於500人可以看到該篇文章,在Facebook 上文章的傳遞無法像廣告如此有效率。此外,Facebook會依據使用者反饋資訊推薦文章,因此使用者收到的建議是他較常回饋的文章類型,可能並非使用者真正有興趣的報導。

善用大數據資料

資料本身是真實的、純淨的、不加修飾的,原始資料可透過資料分析工具彙整為貼近讀者且容易閱讀的資訊,比方說使用者透過社群媒體平台直播時,讀者可點擊情緒圖示表達觀看內容時的感受,其中情緒圖示是原始資料,在收集大量由讀者主動給予的情緒圖示後,利用分析工具了解讀者對於該直播內容的情緒反應,包含分類、分析、甚至進行預測,並藉由視覺化工具將結論轉化為圖表型式,呈現較為直覺的資訊,吸引讀者的目光也提升易讀性。

資料素養與資料視覺化

現今社群媒體平台擁有大量使用者,符合大量資料、多元型態、及快速生成的大數據特性,資料在進化為資訊的過程,首先進行資料前處理,包含資料篩選、雜訊過濾、資料格式化,目的為更準確的進行後續的資料分析以獲取更準確的分析結果。然而,有些報導為突顯資料的某個部分而「挑選」資料,最後資訊難免因為資料的遺漏而產生偏頗,因此在現今資訊流通快速的時代,如何運用飽滿的資料透過視覺化軟體輔助寫出令閱聽者產生共鳴的文章會是寫記者的一項考驗。

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作者傅夢璇

世新大學資訊管理學系助理教授

成功大學資訊工程博士

經歷:

中原大學企業管理學系助理教授

中原大學研發處專案辦公室副主任

研究專長:

大數據分析、物聯網、資訊系統應用

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