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大数据时代网易“数读”栏目数据新闻研究

发布时间:2017-06-22 10:04

  本文关键词:大数据时代网易“数读”栏目数据新闻研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:物联网及各种电子终端设备的普及为大数据的生成提供了前提,数据遍及人们生产、生活的每一个地方。当今社会的行业组织,谁能较早觉悟到大数据的应用潜力和价值,谁就能较早占有相对优势,新闻传播行业也不例外。以网易“数读”栏目为例探讨我国数据新闻实践的发展现状、不足之处及未来的改进,将具有重要意义。本文在广泛阅读已有数据新闻作品的基础上,介绍了大数据的概念、特点,数据新闻的定义和功能意义。数据新闻在寻觅新闻线索、制作流程和媒体从业者的角色等方面改变着传统新闻。对网易“数读”栏目的数据新闻作品操作路线的阐述,采用了从一般到具体的论述方式,包括网易“数读”在数据获取、数据挖掘分析、可视化呈现等方面的具体情况。数据是数据新闻制作的源泉,数据的公开性、权威性等方面都是亟需克服的难题。数据分析的技术核心是可视化工具的全方面熟练操作,信息图可视化呈现的动态性方面是我国数据新闻实践有待改进的地方。为促进数据新闻出精品,本文针对其存在的不足之处,一一提出了解决措施。数据库建构从加大数据公开度和进行数据众包探索着手;提升数据可视化水平首先要掌握并熟练应用各种可视化软件,其次是积极向国外优秀的数据新闻实践学习;提高专业人员的数据素养一方面要从高校着手,设置数据新闻专业,培养学生的数据素养,另一方面要加快传统记者的转型,组建数据新闻团队。数据新闻作为后起之物,它是在互联网技术发展的背景下应运而生,传统新闻报道方式虽然存在不足之处,但并不是说传统新闻就是落后的,我国的数据新闻也需在数据来源、数据分析技术及数据新闻人才等方面改进,才能进一步发展和提高。理论研究来源于已有的实践活动,分析实践活动中的不足,提出改进意见后再运用于实践中,以促进实践活动的发展。传统新闻报道与数据新闻的出现有先后顺序之分,但其最终目的都是为人们的生产、生活而服务,只有在发展过程中正式不足,秉持着开放、包容、共享的心态,互相学习,彼此促进,才能促进我国新闻事业向着更高一层次迈进。
【关键词】:大数据 数据新闻 网易“数读”
【学位授予单位】:河北经贸大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G210.7
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 1 引言9-15
  • 1.1 研究背景和意义9-11
  • 1.2 国内外研究现状综述11-14
  • 1.2.1 国外研究现状11-12
  • 1.2.2 国内研究现状12-14
  • 1.3 研究方法14
  • 1.3.1 内容分析法14
  • 1.3.2 个案分析法14
  • 1.3.3 文献分析法14
  • 1.4 创新点14-15
  • 2 大数据时代的数据新闻概述15-26
  • 2.1 大数据15-18
  • 2.1.1 大数据的由来15
  • 2.1.2 大数据的概念15-17
  • 2.1.3 大数据的特点17-18
  • 2.2 数据新闻18-23
  • 2.2.1 数据新闻的发展18
  • 2.2.2 数据新闻的定义18-19
  • 2.2.3 数据新闻的功能19-23
  • 2.3 数据新闻改变传统新闻的生产23-26
  • 2.3.1 新闻线索的获取23
  • 2.3.2 新闻内容的制作23-24
  • 2.3.3 传媒工作者角色的转变24-26
  • 3 网易“数读”数据新闻作品操作路线26-33
  • 3.1 网易“数读”数据新闻概况26-27
  • 3.2 网易“数读”数据新闻作品操作路线27-33
  • 3.2.1 网易“数读”作品的数据来源27-28
  • 3.2.2 网易“数读”作品制作的核心:数据挖掘与分析技术28-29
  • 3.2.3 网易“数读”作品的呈现:静态信息图表29-33
  • 4 网易“数读”数据新闻作品存在的不足33-40
  • 4.1 挖掘的数据质量不高33-35
  • 4.1.1 数据公开程度低33-34
  • 4.1.2 数据来源缺乏权威性34-35
  • 4.2 预测性报道匮乏35-37
  • 4.3 数据作品动感不足,与读者的互动性有待提高37-40
  • 5 网易“数读”数据新闻作品的改进40-48
  • 5.1 创建高质量数据库40-42
  • 5.1.1 数据众包40-41
  • 5.1.2 数据开放41-42
  • 5.2 运用机器人生产制作新闻42-44
  • 5.3 提高专业人员数据素养44-48
  • 5.3.1 高校设置数据新闻专业,培养学生数据素养44-45
  • 5.3.2 组建数据新闻团队,提高新闻从业者数据素养45-48
  • 结语48-49
  • 参考文献49-53
  • 后记53-54
  • 攻读硕士学位期间的科研成果清单54

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