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新闻业的各个方面都已被大数据渗入，它将获取、处理以及传播信息样式全然改变。要是记者们依旧沿用老办法一成不变，很快便会在海量与智能的数据及算法面前落后。

大数据重塑新闻生产流程

过去的时候，记者找寻线索依靠的是人脉以及偶然情况，如今呢，大数据工具居然能够实时去扫描整个网络。在2016年美国举行大选的期间，好多媒体借助对社交媒体数据展开分析，提前就发觉了传统民调没能捕捉到的民意动向。

这些工具不但能够发觉热点，而且还能够预估趋势。比如说，经过剖析特定区域的搜索数据以及消费记事，媒体能够早早地发出经济或者社会问题爆发的警报，使得报道从“记录已发生之事”转变为“预警即将发生之事”。

对记者数据素养的新要求

现今的记者，务必要拥有看懂数据图表的能力，还得理解基础的统计概念。举例来说，当着手打理一份经济报告之际，得能够分辨出增长率究竟是环比还是同比，数据样本是不是具备代表性 。

再进一步的要求便是，能够借由数据把故事讲得精彩。身为记者，得把冷冰冰的数字，换成公众能够领会的、引人入胜的讲述，就如同借助交通流量数据去阐释城市拥堵出现的缘由， 通过消费数据去勾勒生活方式发生的变化这么做。

跨学科知识成为必备技能

在当前，新闻报道所涉及的领域正变得越发错综复杂，其中金融、科技以及公共卫生等各类议题，均是需要专业知识方可支撑的，当进行一场公共卫生事件的报道时，如果记者拥有流行病学方面的基础，那么便能够较为精准地去解读诸如感染率、传播系数等这类关键信息 。

就这种知识储备而言，其对判断信息的真伪以及权重能助一臂之力。在针对气候变化议题进行报道之时，那些对气候科学有所了解的记者，能够更为高效地实施信息筛选行为，进而避免遭受片面或者被夸大的数据的误导。

从被动记录到主动挖掘

被大数据给予了这种能力的各位记者，能够主动去设置议题，借助对公共数据库展开的剖析，记者可独自发觉那些系统性议题，像教育资源在分配方面存在不公正的情况，以及市政工程在效率呈现上的相关问题，并不需要等着官方把信息发布出来才有所行动 。

此种挖掘能够促使社会向前迈进，众多调查报道于国内外展开，其起始点恰恰在于记者针对政府公开数据集所进行的长时间追踪以及深入剖析，借此将那些隐匿于常规报告背后的故事予以揭示 。

技术工具的具体应用场景

实践操作里，记者会借助网络爬虫搜特定议题消息，运用地理信息系统造交互式地图，呈现事件空间分布，像污染企业地理位置同居民健康数据的关联 。

用于寻找规律的是数据分析软件，通过对法院公开的判决文书数据展开分析，有此类情况，即在这种状况下，记者能够发现某类案件于不同地区所呈现出的判决尺度方面的差异，进而得以做出更具深度的法治报道 。

构建持续学习与实践的体系

媒体机构得构建起常态化的培训机制，比如说，要定期去邀请数据科学家或者资深数据新闻记者来开展工作坊教学，其内容包含从数据清洗一直到可视化的整个流程 。

尤为关键的是于实战当中实现成长，激励记者投身跨部门项目，跟技术同事协作，以小型数据报道为起始点，一步步积攒处理复杂数据以及掌控大型叙事的本领。

当人工智能已然能够自行产出新闻报告之际，此刻存在这样一个问题，那就是对于当下而言，记者那最为不可被其他事物取代的核心价值究竟身处何方呢？欢迎诸位于评论区域剖析并分享各自的观点见解，与此同时，一定记得要做出点赞这一行径，还有将这一篇文章进行一番转发之举哦。 。