新冠疫情下媒体大数据应用研究

下面是小编为大家整理的新冠疫情下媒体大数据应用研究,供大家参考。

新冠疫情下的媒体大数据应用研究

摘要：面对全国新冠疫情的暴发与奋战，各媒体单位坚守岗位，并通过借助媒体大数据相关服务与应用，辅助智慧媒体编辑器完成相关报道任务。本文抽取相关典型案例，介绍其应用实践结果，剖析其业务价值。

关键词：媒体大数据；智慧媒体；舆情

当前媒体，已从“中央厨房、融合报道指挥、融合生产平台、移动优先”为代表的报业、广电机构自身融合发展阶段，跨越以“区县融媒体中心建设”为代表的媒体融合纵深发展阶段，逐步进入以“全媒体、5G、4K高清、移动短视频、人工智能、AR/VR、物联网”为代表的智慧媒体新阶段。

面对全国新冠疫情的暴发、奋战，各媒体单位纷纷坚守岗位，持续报道相关国家政策、卫健委通告，随时关注各地民生、交通，应对互联网上各种舆论和突发事件。

作为智慧媒体新阶段所最具代表性的特征，媒体大数据服务的普及与应用，在整个疫情发展过程中，为相关媒体单位提供了大量精准、及时、有效的新闻素材、线索与资讯，辅助智慧媒体编辑部完成相关报道任务。

1. 定向的疫情大数据专题服务

通过庞大的互联网采集矩阵所积聚的海量新闻资讯与消息，为新冠疫情下的各媒体单位提供定向的专题数据服务。

通过智能标签技术，可以将所采集的数据自动进行地域、领域、人物、机构、媒体、分级、敏感度等分为诸多智能标签，通过这些标签，可以在业务场景需要聚合新冠疫情数据的时候，快速从海量数据中按需将其筛选出来。

如上图所示，可以按照地域属性，自动汇聚本省、本市或本地区与新冠疫情相关的新闻资讯，快速聚合为“本地区播报”频道，还可以细分为官方媒体相关报道和非官方媒体报道，供相关采编人员在其中选取有价值的新闻线索或选题，并可以根据信源判断新闻素材的可靠性与真实性。

如果采编人员希望直接转载有价值的新闻报道，建议按照系统提前标记好的网信办白名单，筛选出相关权威媒体单位和权威政府所发布的权威信息，可以极大减

少编采人员选取素材、求证真伪的工作量。

图一：定向的专题数据服务

在媒体报道工作中，经过一段时间对媒体大数据所提供数据服务的使用，一线采编人员逐步对数据提出了更为细分的要求，并通过系统的自定义功能，逐步将目标数据分为与报道选题相对应的类别，针对如辟谣、防治措施、交通运输、在线教育等设置更为细致的数据专题，服务于相关选题的责任编辑。

通过实际采编人员对定向推送的疫情专题数据的使用，让大数据供稿服务在智慧媒体编辑部起到真正使用的价值。后续，针对如两会等重大党政事件、体育重大赛事、国家级或地方重大活动，依然可以采集以上数据专题服务，协助智慧媒体编辑部快速汇聚稿源，提高新闻报道的工作时效。

2. 疫情事件数据分析

本次新冠疫情期间还有一个重大特点，就是经常会在网上产生关注度极高的疫情热门事件，可以是针对某个人、某个机构，甚至是某件事。

通过智慧媒体编辑部所提供的热点事件追踪分析能力，可以快速构建相关热门事件的追踪服务，全方位对该事件进行跟踪与深入分析。

图二：热点事件追踪分析

我们通过对部分新冠疫情期间热门事件进行了数据追踪与深入分析，其中可以观察到微博、微信这类社交媒体平台成为事件热议的主要渠道。

其中，因为无法监控微信朋友圈和群聊信息，微博成为推动事件爆炸式传播的最主要渠道。诸多热门议题都因为微博里的知名博主、大V 转发，而产生更为广泛的影响。

和以往不同的是，近期相关事件中传统媒体提高了发声量，尤其是中央级、省级媒体的发声量都显著提升。其中人民日报、新华社、央视新闻、紫光阁、中青报等知名媒体也一直积极参与热议话题之中。

从事件演化趋势上可以看出，每个热门话题都有明显的传播轨迹特征，都因为某个不太准确、但极具吸引力的“标题党”特征而进入大众视角，因为是疫情期间，文章的感染力和煽动性都高于标准值，其中约65% 呈负面情绪，35% 呈正面情绪。

相关热议话题很容易引发二次传播或多次传播，并在短短四五个小时内达到传播顶峰，甚至形成互联网的舆情事件。这与疫情期间，民众、读者长期封闭在家中，情绪上相对更加焦虑、敏感有很大关系。

不同的热点事件，其发展路径及最终结果却是各不相同。其中疫情早期关于武汉

封城、红十字会相关的话题，相对传播更广泛、无序，其中夹杂诸多不实谣言信

息，造成一定社会负面情绪。

疫情中期关于李文亮医生病逝、男神张文宏主任、武汉病毒所等相关话题，其传播特征为广泛但更有序，出现不实谣言信息也会及时有辟谣披露，整体看正负面情绪是平衡、稳定的。

疫情后期关于监狱发生感染、钻石公主号邮轮等热门话题，其传播特征为短平快，快速成为热点，也因为披露信息全面，当事人处理果断且及时通报，没有给不实谣言留出发酵时间，民众对其持续关注度都有所下降。

通过这些热门事件的持续追踪与深入分析，我们也发现，作为智慧媒体编辑部更应该积极参与热门事件发展、传播的过程中来，随时掌控事件演化趋势，从更合理的角度去切入话题，有效引导公众情绪向正面发展，及时对不实信息进行积极、有效地辟谣，配合相关网信、公安机关打击那些互联网上的不法分子，尽媒体人的责任与义务。

3. 疫情数据服务平台的尝试

之前，智慧媒体编辑部大多采用通过媒体大数据服务平台获取相关线索、资讯新闻，自己组织稿件编写，或者从大数据平台获取新闻直接在新媒体渠道进行转载。

图三：疫情数据服务平台案例展示

本次新冠疫情期间，全国超过半百媒体也在尝试新的数据新闻发布方式。通过媒体大数据服务的精确筛选与聚合，直接形成一个完整的大数据资讯服务平台，将相关资讯、热点、新闻、数据、辟谣、媒体排行等信息进行快速组装，为广大读者提供一个完整的专题新闻。

这种全新的数据新闻发布方式，首先要求所发布数据的权威性。比如上面有关疫情数据发布，要全部直接来自国家卫健委机构的权威发布，对数据要进行如实的汇聚与展现。包括百度、腾讯、新浪、搜狐等互联网新闻门户网站都提供了相关的H5 微网站。

此外，为保证所发布新闻的可靠性，除本地新闻外全部采用中央级、省级媒体等网信办白名单媒体单位的数据，通过数据聚合直接呈现，因为没有转载复制、重新发布的环节，减少工作量的同时也降低出错风险。

在技术实现层面，疫情数据服务平台采用当下流行的微组件架构，通过标准数据接口调用实现前后端分离，快速形成一个标准的H5 微网站，即可以在诸如微信这样的社交平台上传播，也可以嵌入新闻客户端，成为其中一个疫情专题频道。H5 页面可以自动适应手机端，并进行屏幕大小适配，也可以增加点击、缩放、滑动等手机端适用的操作。这种方式也有一些不足，比如数据加载量要大一些，需要使用者的网络为4G 或WIFI。

在内容组织层面，疫情数据服务平台首先考虑到数据的通用性，将卫健委所发布实时疫情数据、全国各省疫情聚合热点、媒体发稿等进行整合与组装，尽量提升内容的阅读价值，提升读者阅读体验。同时，根据各具体应用单位的建议，增加了诸多大家所关注的话题、栏目，比如辟谣通告、交通信息、民生资讯、医务人员报道，各地封城信息，以及复工信息。

在内容展现形式上，有交互地图，有移动端主流的下拉列表和图册模式，有走马灯式滚动新闻，也有微博、微信的瀑布流展示方式，都尽量遵循手机操作习惯，降低阅读者的学习成本。

在后台数据控制层面，系统采用多种AI 技术进行文章内容分级，自动去除黄赌毒及广告信息，去除敏感图片与视频。稿件优先选取和展示积极、阳光的正能量、主旋律报道，或将其优先展示。

作为智慧媒体的体现，疫情数据服务平台自带用户访问统计功能，对访问用户进

行时段、地域等多维度监控与分析。在一个典型的省级APP 案例中，日访问量可以达到8~10 万人次，在地市级APP 案例中，日访问量也可以做到3~5 万人次。这些数据为相关媒体单位运营提升新媒体个性化服务能力，都可以提供相关数据支撑。

4. 媒体大数据在舆论导向的价值

前文我们探讨过，通过媒体大数据对热门事件进行追踪、分析，协助智慧编辑部判别事件发展趋势，及时实现民众舆论导向的引导工作。

针对热门、敏感事件，其舆论导向的发展也是可以通过媒体大数据的分析模型去寻找其中的规律，在事件演化的初期尽早发现，中期有效引导，末期合理规避负面情绪的酝酿，预防民众情绪的矛盾激化。

依然以“红十字会”和“病毒所”两个热门事件为例进行比对。

前者，从舆情事件模型看，属于缺乏有效干预，未及时披露有效信息，任由民众情绪酝酿、激化，其中前后出现了大小十多个敏感点、敏感话题，急剧增加了民众的不信任感，对后期舆论引导增加了极大的压力与成本，直至全国红十字总会宣布骨干人员来现场督导工作，才逐渐使舆情演化逐步回归正常情感曲线，相关负面情绪文章逐渐消失。

后者，本身处于新冠疫情大背景的后期，从舆情事件模型看，相关“谣言”出现后，互联网上24 小时内就会出现类似的、不带有任何情绪引导的、相对合理与科学的有效信息披露，降低公众对所谓“真相”的好奇心，两微公众平台也推出了官方信息辟谣通告，因此事件演化仅出现短期负面波动，大部分演化时间都在正常情感曲线范围内，相关负面情绪文章和评论都相对较少。

通过两个事件更进一步的数据分析，我们明显发现后者的声量中机构媒体占比要多近一倍，因此事件演化过程中机构媒体对舆论导向的把握性要强于前者，能在辟谣信息出来后及时扩大传播占比。

通过媒体大数据的追踪，大约有不少于23 家机构媒体单位将“病毒所”事件选为采编选题进行分析与追踪报道，前后发稿超过200 篇，相关稿件总转载量超过10万篇次，占总体事件声量的40%以上。通过这些分析数据，可以发现该事件没有像前者那样演化为负面信息，这与机构媒体的积极参与有很大关系。

以上两个案例的详细剖析，使我们看到了，对于一个智慧编辑部，及时、有效地发现有新闻报道价值的选题、话题是非常必要的。之前更多依赖于有经验的编辑或主任编辑去判断，而在智慧编辑部，完全可以依靠相关媒体大数据分析技术去自动筛选，再辅以编辑判断，即可快速定下相关选题。

在事件追踪、分析与参与报道的阶段，智慧编辑部需要及时看到各方信息，包括当事人相关发声，相关机构声明或通告，政府单位或机构相关披露或通告，以及对可能不实“谣言”的全方位发声，甚至由系统自动溯源，协助编辑部做判断。相关报道都要有明确的来源，并通过AI 模型对信源可信度、情感值、阅读热度等维度指标进行提示。最终，将所有素材进行合理组织与归类，便于相关编辑采写、发稿。

结语

当前全国主要机构媒体，大多处于媒体融合建设的初期和中期阶段，部分有代表性媒体单位已经初具智慧媒体雏形，大家都在或多或少应用媒体大数据服务。在本次新冠疫情期间，面对全国新冠疫情的暴发、奋战，各媒体单位也在纷纷挖掘自身编辑潜能，配合国家及地方政府进行新闻播报与有效舆论引导。

在整个疫情发展过程中，媒体大数据服务的普及与应用，为相关媒体单位提供了大量精准、及时、有效的新闻素材、线索与资讯，辅助智慧媒体编辑部完成相关党政宣传与报道任务。各家媒体单位正在逐步迈入媒体的智慧时代。

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