[摘 要]2012年以来，大数据概念虽然成为这一时期的热点词汇，却没有一个统一的定义，与其说它是一种新兴技术，莫不如说它更是一种业界现象。有观点认为：大数据在传统意义上是指本身超出了日常使用的数据汇总，主要功能包括存储、管理和分析能力等。本文探讨了大数据对媒体传播的影响，并分析了其相关技术在媒体融合中所起到的作用。
[关键词]大数据；媒体传播；融合
一、大数据时代发展现状
互联网作为近十几年来逐步建立发展的传播平台，本身具有媒体的特点，却又不是媒体，既改变了信息的传播形式，也改变了受众对于信息的接受方式。从传播形态上分析，主要可分为三个类别。
复合型传播。互联网传播所引起的最大变化，就是在互联网平台上将传统公共媒体的形式进行整合。人们通常所理解的传统媒体大致可划分为报纸、期刊、电视、广播等平台。而如今在互联网平台，网络能提供的是将其他媒体的内容通过文字、图片及视频等形式进行传播，并将信息保存，供读者随时浏览。这种传播形式带来的影响是：互联网平台本身与传统媒体属于竞争关系，而众多媒体之间在互联网平台中的竞争更加激烈。
全员型传播。在网络传播尚未兴起时，读者们在传播过程中一直处于单方面接收信息的状态，而在如今的网络环境中，大家在主动搜索信息的同时，也在传播信息，不同的受众之间往往存在交叉传递的情况，是一种全员型的传播。伴随着互联网技术的愈发成熟，用户自己创造内容成为了常态，所有的用户能共同提供内容。
无边界传播。理论上来说，通过互联网发布的内容是面对所有平台使用者的，而与此相对的传统媒体则由于介质的限制，往往都是特定范围内的传播，如报纸发行、地方台电视播出等。而互联网平台除非受制度等人为管理上的限制，在网上发布的内容都是面向全平台的使用者的，即通过网络获取信息这一点来看，所有读者们正逐渐成为一个整体。
二、大数据对媒体传播的影响
随着计算机技术及互联网平台的发展，不得不承认大数据时代已经到来，其主要标志就是信息过载。一方面由于大量的自媒体平台的出现，映入眼帘的自媒体内容数不胜数；另一方面由于互联网所独有的特性，使得受众可以不受传统媒体时代中传播介质的篇幅影，能在各种类型的互联网平台中获取信息。因此，新闻及其他资讯信息的稀缺性大大降低，其价值也被进一步压榨，越来越多的平台难以通过收费来维持生存。可以说，在大数据的影响下，媒体的整体格局正在迅速发生着变化。
如今，大数据技术的飞速发展突破了诸多行业之间的界限，并使之汇总、聚合，产生了全新的生态模式及结构。传媒业也是如此，如传媒与通信及IT可融合成新的信息服务业，并由此可见，未来信息服务的前置条件必然是大数据的发展已趋于成熟。
而目前随着媒体之间竞争的加剧，无论是传统媒体还是新媒体，竞争的关键都从内容及产品的比拼上升为生态系统的较量。在这个竞争层面，媒体自身推出的产品甚至平台都只是大环境下的一个标配，虽然仍属于自身发展的必需品，但已不是媒体获取收入的主要手段。可以说，媒体的整体生态系统是自身内容、产品及平台的高级形态。
三、新时期大数据媒体传播的变革
在大数据时代，内容资源变得唾手可得，可供媒体选取的信息大量增加，那么如何选取恰当且适合自身的信息呢？今后往往就要通过自身的大数据技术进行研判。过去在相关技术未曾充分发展时，媒体行业经常挂在嘴边的是“内容为王”，即无须关注其他方面，只要打造过硬的新闻内容，就能令读者青睐。而如今该情况将逐渐被颠覆，今后传媒业提倡的将是“服务为王”。即便是网络媒体，如果不能找到读者们对服务的“痛点”，纵使自身内容做得再出色，也不会引起关注，很快将被互联网平台上海量的内容覆没。也就是说，过去那种单纯一门心思做好内容的方式如今是行不通的，读者们不光对内容有要求，对其他服务类型的要求更是与日俱增，不光包括内容的发布时间及平台，还将包括资讯的样式、类别等。
今后在互联网平台，所有内容及相关信息都能够进行数据化操作，而在新闻的生产过程中，如果能够辅以大数据技术进行内容的深度挖掘，并进行相关数据分析，那么就可以极大地丰富内容展现形式，从“新媒体新闻”成功过渡为“数据化新闻”。可以说，这一新型新闻模式的产生，基本指明了新闻行业在今后的重要发展方向，虽然不会彻底替代原有的新闻生产形式，但一旦媒体将自身强大的文字能力同数据图表有效地结合起来，这种报道形式将逐渐成为媒体手中的“制胜法宝”。
那么如何来生产数据化新闻呢？今后的主要步骤大体可分为三步：首先，设置关键词，利用数据搜寻和处理技术整理相关素材；其次，对收集的数据进行汇总分析，并对其中潜在的新闻点进行深度挖掘；最后，将新闻作品进行文字及图表处理后，以可视化的形式进行呈现。
随着互联网平台的逐渐发展及社交媒体的宽泛化，用户遗留的各类数据将越来越多，因此，媒体今后的发展趋势之一便是收集、整理海量的用户数据，然后利用大数据技术进行分析、归纳，并根据用户自身的喜好推送不同的内容。可以说哪些媒体能够通过数据挖掘逐渐掌控大部分用户的需求，就能够在今后的大数据时代占得先机。
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