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    大数据应用正在影响任何行业，新闻报道也不例外，各种媒体纷纷成立数据新闻部来迎接这一新的机遇和挑战，对数据新闻的研究也日益兴盛。当深度报道碰撞大数据，业已形成的认识首先是：大数据为深度报道提供的不是最终结果，而是寻找结果的线索。

    对深度报道记者而言，数据就是一座座待挖掘的“富矿”，为深度报道记者提供了和当事人“对话”的可能。除提供信源之外，对这些“富矿”的有效挖掘和利用，还可能成为深度报道的题材，实现更多的突破。

    大数据改变了固有的新闻调查模式，当然，这些数据往往是分散、孤立的，需要进一步进行筛选和分析，深度报道记者也需要提高把人和数据信息打通的能力。

    用数据的广度揭示新闻的深度

    深度报道记者大都曾面临过普遍调查和个案选择的矛盾，尤其是围绕一些现象、问题而非事件展开调查的时候，常会疑惑：这个最有典型性吗？这个最能代表全面吗？甚至可能会感慨，以一己之力要调查清楚问题全貌真的很难。

    “用数据说话”将会减少这样的困惑。大数据的重要特征之一，就是对目标区域的时空全覆盖，变以往的采集“样本”为还原“本样”。从“样本”到“本样”逐步接近真相的过程，本是新闻报道尤其是深度报道的终极追求。

    英国《卫报》是全球最早涉足数据新闻领域的媒体之一。2011年伦敦发生暴乱事件，政府辟谣“暴乱与贫困无关”。而《卫报》团队选择并分析了260万条有关暴乱的推特内容，将信息与地图结合，展现出暴乱发生地区的经济情况，通过数据整合让人们更加清晰地了解经济状况与暴乱之间的紧密关联。

    深度报道的广度和深度是互为前提的，当从海量数据信息中挖掘出一些深刻的内在联系时，也必然会为最广泛的受众所关注。这样的思路已经开始为越来越多的媒体重视。深度报道的传播指向，在于揭示新闻事实背后的某种内在关联。由此，对大数据的运用，中山大学传播与设计学院院长张志安曾建议深度报道记者要能“看到庞大数据背后的简单特征，看到隐形数据背后潜藏的事实，看到复杂数据背后的意义关联”。

    用数据的规律拓展报道的空间

    尽管学界定义和实践中对深度报道的把握各不相同，但具体而言，深度报道至少还包括解释性报道和预测性报道，而这两者，在大数据时代，会有重要拓展。

    深度报道追求对复杂事件、复杂问题抽丝剥茧、去伪存真，不仅要告诉受众现实社会生活中发生了什么事，还应让受众知道何以如此以及将要发生什么。这样的深度报道也即解释性报道和预测性报道。

    一切社会活动都有规律可循，无论解释性报道还是预测性报道，都旨在通过报道，向读者提出符合客观事物发展规律的预见和对策，帮助广大受众分析研究各项改革发展的趋势。而应用好大数据，或者说做好大数据研究的目的，也在于要反映出很多原来不能发现的规律，体现深层次的价值。由此，大数据应用与上述两种报道文体有着天然的同一性。

    社会发展到今天，在很多方面，公众有着不太确定的风险感知。这种语境之下，环境、科技、健康、安全、气候等非传统深度报道题材频现，驾驭这些题材，需要记者在传统调查手段之外，多一些分析和预见，多尝试运用大数据所呈现的规律性。

    （作者单位：河北日报社）

    来源:中国新闻出版广电报