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记者：大数据可以为媒体融合发展提供哪些支持?

叶蓁蓁：大数据对媒体融合将产生极为深刻的影响。

首先，传播效果是媒体的生命，大数据将为媒体融合的内容传播策略提供决策参考和方向指导。最直观、谈论得最多的就是大数据在媒体传播效果分析和新闻个性化推送、广告精准投放上的应用。通过数据挖掘，可以分析出受众的基本情况, 不断增强用户体验。

人民日报CEO叶蓁蓁

现在，只有一两种信息接收终端的受众非常少，他们可能既有智能手机，又有ipad，又看电视又听网络广播。用户的媒介使用行为更加多元化，人跟人之间的媒介使用习惯也越来越异质化，他们可以有很多种媒介组合，必须使用跨平台的大数据才能掌握。在媒体融合过程中，不能将人在不同媒介前的不同使用行为分开来考虑，而应该整体把握。相应的，也就不能在生产新闻内容的过程中分开去生产，而应该用“组合拳”，用一整套新闻方案满足受众的整体信息需求。

第二，大数据渗透到了选题策划、新闻产品、发布渠道、效果反馈、附加服务等等媒体所有的工作环节当中，大数据成为“媒体大脑”和“媒体参谋部”，让媒体融合有了核心抓手。在过去，媒体的选题往往是各频道自己报题，记者分头去找，但大数据既可以对网络热点进行大规模整体监控，也可以精确解决例如“山东省青岛市中心城区居民在25日上午最关注的经济话题是什么”这类问题。数据部门将成为“中央编辑室”制度的核心支持，为中央编辑室进行“信息赋权”，大数据带来的信息权力转移与集中，有助于媒体融合的进程和条块分割的打破。

第三，非常重要的是，大数据对整个社会环境信息化的改造、对非媒体行业的改造，会极大地改变媒体融合的社会背景环境，“倒逼”媒体融合。许多人更容易看到大数据对媒体融合的直接影响，而忽略大数据对媒体融合的背景环境的强力改造。

比如说公交大数据、电梯大数据、叫车服务大数据等等类似平台兴起以后，受众在“等待”中消耗的时间会越来越短，位移的效率会越来越高，那么基于“等待”所产生的公交站新闻、电梯外的短视频新闻、出租车上播放的电台新闻也统统都会受到影响，但是在叫车服务平台app上面推出的新闻却会变得容易到达受众眼前。

大数据在提高社会效率、改变普通人生活的同时，也迅速变革了人们接受信息的渠道和习惯。这种变化速度非常之快，如果媒体反应速度太慢，很可能转瞬就会被受众和广告主所抛弃，媒体也只有在资本、传播渠道等等方面的深入融合和互通，才能抵抗这种信息社会快速变革的风险。

媒介融合说到底，是一种信息场的重构以及媒介作用的再定位。信息即数据，大信息场对应的即是信息的高度融通和大数据的聚合碰撞，这一切都需要媒体融合来应对。

第四，从思维层面来说，大数据思维将给媒体融合带来数据化思考、算法驱动、“非可见现场”等新概念和新的行动逻辑。媒体融合归根结底需要的是“思维的融合”，各种传播渠道和手段都需要数据化、理性化地去分析传播背后的规律和逻辑，大数据在思维上是一个可能融通的切入点。

在过去，媒体融合之所以动力不足，有一部分原因是传统媒体普遍缺乏互动功能，很难有决定性证据来证明媒体融合后的有效性。但随着新媒体的发展，传播效果大数据不断促成新媒体内容的改进，而传统媒体由于受众反馈数据的缺乏，在内容层面一直没有飞跃。大数据用直观的数字和对受众更精准的分析，让人更明确地认识到媒体融合的重要性。

比如说在过去，我们起标题主要靠编辑的感觉，但现在可以通过对海量数据的挖掘去分析出“最受欢迎的标题”的基本特点和模式，而且由于受众日后检索新闻的入口主要集中在搜索引擎上，而搜索引擎的算法目前还不支持对模糊语言、比喻词的联想，那么如果编辑还继续起一些模棱两可、用词生僻、比喻义强烈的词语用作标题，可能搜索引擎的算法就无法理解，受众也无法搜索到这条新闻，最终影响传播效果。

再比如，在过去我们对新闻现场的理解就是“看得见摸得着”的现场，自从有了大数据以后，有些数据现场就是虚拟化、抽象化的了，传统的媒体记者可能很难理解和捕捉到这些“看不见的现场”的新闻线索，需要将看得见的现场和看不见的现场所发现的现象进行综合处理。

第五，在技术层面，一些影响媒体融合的关键技术也都跟大数据有关。比如自然语言分析、新闻数据库管理等等。大数据为媒体融合提供有效的技术支持。

第六，媒体数据的资产化运营将为媒体融合提供资金保障。媒体在运行过程中会积累大量用户受众，而有受众的地方就会有用户行为和相应的“数据资产”。而在过往，媒体的数据资产并没有被充分挖掘出来，一旦这些数据资产被激发，将为媒体创造一笔不小的直接或间接收入，从而支持媒体融合。

记者：大数据资源将如何转化为商业服务?

叶蓁蓁：人民日报媒体技术股份有限公司作为国内媒体技术和媒体融合的领航者、探索者，非常重视数据的价值和意义，大数据资源化甚至资产化都是未来的发展方向，我们正在积极布局和探索。

要将大数据资源转化成商业服务，有几点需要厘清：

第一点，媒体及媒体所辖公司的大数据资源优势究竟在哪里?我认为，主要优势在于媒体在传播中所产生的传播效果大数据，以及对整体舆情数据的深刻解读和前瞻性把握。换而言之，媒体拥有极为关键的传播数据和对传播数据的解读能力。其次，媒体尤其是进行数据新闻报道的媒体，能够链接到不同大数据公司和大数据资源，这种“链接”能力也是媒体大数据资源优势的重要部分。最后，大家往往容易忽略“人”的优势，其实富有经验的媒体记者恰恰是非常难得的“大数据意义解读专家”，他们也是媒体大数据资源的一部分。

第二点，媒体利用手中的大数据资源，究竟能够提供什么样的商业服务?

我认为，媒体必须始终牢记自己的媒体属性，媒体有市场化属性，但也有公共身份，媒体公司也毕竟有别于完完全全的商业公司。换而言之，对媒体及其公司来说，有些钱能赚，有些钱不能赚，有些钱也只有媒体能赚。

媒体的本质只有四个字“信息服务”，若要利用大数据资源，那么媒体还能提供的商业服务也就是“数据信息服务”，其他的技术服务、市场活动服务、智库服务等等，归根结底也都是“信息服务”的一部分深化、延展或者后台支撑而已。

媒体提供的商业服务应该旨在打破信息间隔，将各种信息以各种手段在最快的时间内更有效地传递给更广泛的受众。

第三点，媒体将大数据资源转化成商业服务的具体途径是什么?

最首先要做的，当然是充分挖掘媒体自身所有的传播数据和受众资源。这些传播数据不仅仅能帮助媒体改进新闻内容，更能为媒体之外的企业提供了解受众、分析市场的关键数据和决策参考。媒体需要将自身积累的传播数据挖掘成可供企业购买的产品，例如舆情监测系统、智库服务、媒体应对培训、市场分析报告等等。

其次，数据本身就是“信息”，媒体可以发挥自身的报道优势，抓住数据从产生、分析、发布到精准传播之间的各个环节，帮助数据信息更精准、更快速地传递到最需要它的人手上，减少数据信息在传播环节的损耗，实现“数据传播”的精准匹配。例如成立数据新闻的 报道 团队，就可以从采集数据源、协助进行数据分析、寻找最需要数据的人等等环节去进行数据信息的传播工作，为企业、政府、科研机构提供“数据信息服务”。

再次，媒体的品牌效应应该成为大数据资源对接的中立协调者，成为数据解决方案的提供商。目前，国内关于大数据的公司和服务林立，但大数据的分割情况还是比较严重，不同公司之间对自己的数据也都处在“渴望交换但也害怕交换”的阶段。媒体作为客观中立的中间人，应该在指数评价、提供综合解决方案等方面，扮演第三方评判者和综合协调人的角色，或可在数据信息沟通、交换、交易等方面提供平台服务。

再者，媒体应该利用大数据资源和资深记者团队，为企业提供成熟的数据分析产品和数据调查服务。最初始的数据就像是原始矿藏，虽然很值钱，但真正的附加值还不够高。媒体应该成为数据矿藏的分析、挖掘者，将抽象数据和真实世界的关系通过数据分析、现场调查等方式进行综合研究，将大数据资源转换成对企业直接有益的数据结论或分析报告产品。

最后，媒体所辖公司可以为大数据信息提供包装推广宣传服务。但为了保证新闻的中立性，这一业务可以跟媒体传统的采编业务分开。

记者：可否详述中央厨房的生态营造思路?

叶蓁蓁：中央厨房的生态营造可以分为几个层面：

首先是打造多工种协作、跨部门联动、多渠道产出、及时响应的新闻内容全新生产机制和模式，营造新闻生产的内容合作生态。在过去，媒体行业的条线分割、部门分割、工种分割都比较严重，中央厨房力求打造融合合作的媒体生产生态，突破分割限制。

其次是营造全渠道推广覆盖的开放传播的生态。在过去，各家媒体行业都只守住自己固有的渠道，有的做杂志的就只做杂志;还有的媒体只做自己的APP渠道，不愿意借助已有的内容传播平台。中央厨房秉持“开放传播”的理念，任何媒体在接入中央厨房平台之后，都可以主动提供内容素材，也可以在平台上取走自己想要转载的内容，形成“媒体超市”，营造“货品”齐全、取“货”方便的信息传播生态。

接着是营造技术先导、数据支撑的科技生态。中央厨房不仅为媒体内容提供发布平台，更希望在这个平台之上为各家媒体单位提供最先进、最前沿的媒体技术支持和数据支持，将数据和新技术迅速推广到媒体业务当中。我们人民日报媒体技术股份有限公司刚刚代表人民日报社与腾讯签订媒体融合发展创新战略合作协议，我们将在中国媒体融合云平台、媒体大数据合作、媒体平台融合等领域展开具体合作。

营造全面融合、技术驱动的社会生态。媒体是社会的镜子，更是社会前沿的倡导者，媒体格局和信息传播方式的转变将迅速对社会的整体氛围带来影响。一个高效、融合、科技化的媒体生态圈必将推动相应的社会生态圈的形成。

记者：作为一家媒体技术公司的决策者，您对哪些前沿科技有强烈兴趣?为什么?

叶蓁蓁：我比较感兴趣的前沿科技有云计算、区块链技术、VR和AR技术、量子通信等等。因为未来的媒体行业甚至整个社会的发展都越来越依赖于技术上的切实突破，技术上的突破也许会越来越轻易地颠覆一个行业的固有模式。