习近平总书记强调：“全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战。”要实现共融互通，催化融合质变，媒体需要推动流程优化、平台再造，以及对媒介资源和生产要素进行整合。作为这一系列融合发展的内在驱动力之一，“数据能力”已然成为媒体转型升级、融合发展，做好党的新闻舆论工作的关键因素。近几年，传统媒体虽然认识到数据新闻的重要性，但在新闻数据化方面依然面临诸多挑战。
新闻生产遭遇“数据中梗阻”
作为新闻报道的重要组成部分，数据新闻对传统媒体而言并不陌生。但大数据时代带来的改变，并不只是数据类新闻素材的增加，而是一种认知世界的全新方式。
一直以来，媒体对新闻事件的报道主要依赖于记者的采访和观察。在这种模式下，一旦记者的视角和选择的个案不具备普遍代表性，那么该报道就无法展现出事件的整体面貌，甚至会明显偏离事实本身。大数据的应用极大地弥补了传统媒体信息采集的短板。如今，媒体既能够避免用单一样本来臆测整体，也不需要借助科学抽样来推测整体。在基于全样本的大数据技术下，新闻从业者可以直接获得整体性的数据，从而让报道更为全面精准。
但值得注意的是，对于传统媒体来说，数据技术用得越多，其“数据能力”不足的瓶颈就越发明显。当前各家传统媒体既不掌握大数据，也没有能力做好数据挖掘；既验证不了大数据的真伪，也缺乏数据可视化的足够能力。
从数据来源上看，除了国家统计局开放的数据资源以及上市公司披露的有法律效力的数据信息可以被媒体直接使用，大量行业的数据都分布在相关的平台之上。如共享出行的数据多为滴滴等平台占有；线上餐饮的数据主要分布在美团、饿了么等大型平台；网络零售的大数据多为阿里、京东、拼多多等占据；在线旅游的数据主要集中在携程、途牛等平台。作为企业竞争力和盈利能力的重要构成部分，这些具备极高商业价值的数据被企业充分保护起来。行业数据的分布呈现出“数据孤岛”的态势，既不对外开放，也不彼此连接，让媒体无法触及。
在这种情况下，无法获得原始数据的媒体，只有在相关企业基于品牌形象塑造的考虑发布相应行业报告时，才有机会一窥行业数据的样貌。但问题在于，企业所展示的往往是加工后有利于其品牌形象的数据，拿不到原始数据的各家媒体根本无从验证结论的真伪。更为尴尬的是，即便企业愿意开放原始数据，事实上也没有太多媒体具备数据挖掘的能力。
由此可见，当前舆论场中大数据的话语权往往为占有、生产数据的企业所控制，媒体使用大数据很多时候都只能扮演“传声筒”的角色。虽然一些媒体已经成立自身的数据新闻部门或者数据新闻实验室，但是相较于市场机构、科技类企业对大数据的挖掘和应用，媒体在新闻生产方面的数据能力还亟待提升。
内容分发面临“数据卡脖子”
从报纸到广播电视，从门户网站到社交媒体，在传媒业发展变革的过程中，技术的进步和演变发挥着至关重要的作用。对于媒体来说，当前最受关注的技术手段莫过于人工智能技术的运用。近年来，以“今日头条”和“一点资讯”等为代表的分发平台快速崛起，对传统媒体构成极大的冲击。虽然从表面上看，传统媒体进驻“今日头条”这样的资讯平台，开设专门的媒体账号，通过“借船出海”的方式，扩大了传播内容的影响力。但这种影响力的获取更多是一种“饮鸩止渴”的效果。
为什么内容影响力的扩大对传统媒体来说可能反而是坏事？原因就在于算法这一“把关”机制上。在传统的传播结构中，报纸、广播和电视的受众是一个相对稳定的群体。媒体知道自己的内容可以影响哪些人，或者说，自己在为哪一部分群体“把关”信息。从广告业务的角度来讲，媒体的稳定受众群会成为其影响力构建的关键要素。媒体可以将这一部分影响力转化为广告议价能力，从而进一步推动新闻业务的发展。
但在基于“算法”的分发模式下，传统的“传—受”结构被打破。媒体生产的内容会被算法推送给“可能感兴趣”的读者。这意味着，媒体所传播的不同内容会到达有着不同“兴趣标签”的群体。因此，在内容分发平台上，传统媒体不再拥有稳定的受众群，其既丧失了稳定的舆论影响力，也丢失了可以变现的广告资源，最终可能沦为算法平台的“内容民工”。
全方位提升媒体的数据能力
传统媒体在新闻生产和新闻分发上面临的瓶颈和挑战，让媒体从业者感受到构建“数据能力”的紧迫性。在这种情况下，传统媒体以及媒体从业者可以从三个方面着手，全方位提升数据能力。
首先，在思想上要高度认识数据能力培养的重要性。在媒体融合的大潮下，推进媒体转型，推动新媒体发展已经成为传媒业的大势所趋。但也应看到，许多传统媒体所谓的转型，就是简单地将其以往内容平移到新媒体平台上，利用新的渠道增加影响力。这种模式下的转型往往很快遇到困境。因为信息传播技术所产生的改变不仅仅是出现了新的渠道和新的终端，而是整个舆论生态的重构。传统媒体必须基于新的生态带来的新要求，对自身新闻采集、新闻生产、新闻分发以及效果反馈这一系列的环节，整体性地进行数据化的重构和优化，才有可能在新形势下站稳脚跟，更好地推进党的新闻舆论工作。
其次，在行动上要把数据能力建构摆在紧迫位置。传统媒体要突破的数据瓶颈，不仅仅是在新闻生产方面增强数据获取、挖掘和呈现能力，还必须在内容分发和反馈上，对相关受众进行数据化的管理和分析，从而全面提升信息传输的精准度。
在当前“算法”带来的信息获取“便利”已经为受众普遍接受的情况下，传统媒体要做好舆论工作，自身也必须拥有可控、可靠的“算法”。这种“算法”除了研究受众喜好以外，更需要加入主流价值观的引领。因为“算法”的构建并非通过“技术引进”就可以一步到位，只有通过不断的数据积累和学习提升，对应的“算法”才会越来越“聪明”。另外，传统媒体如果不快速推动数据能力建设，就有可能在人工智能时代被技术类媒体越抛越远，将其对舆论的影响力拱手相让。
再次，在人才培养上要围绕数据能力做好工作。媒体竞争关键是人才竞争，媒体优势核心是人才优势。随着人工智能行业热度的持续提升，相关企业围绕着数据人才的争抢已然开始。相较于科技类企业，媒体对数据人才的需求丝毫不弱，但对数据人才的吸引力明显不足。在这种情况下，如何千方百计引入数据人才，是媒体实现融合发展必须解决的前提条件。在引进专业的数据人才的同时，传统媒体也亟待通过开展培训，强化从业者的数据意识，推动存量优化；并从数据采集、数据挖掘、数据呈现等多方面，全面提升从业者的数据能力。
在当前不断深化的媒体融合大潮下，“数据”已然成为传统媒体必须掌握的新知识、熟悉的新领域、开拓的新视野。在新时代，要打造一支政治过硬、本领高强、求实创新、能打胜仗的宣传思想工作队伍，媒体和媒体从业者必须全方位提高自身的“数据能力”。
（作者单位：中国新闻社经济部、中国人民大学新闻学院）
