Las funciones y ventajas del periodismo de datos
En la actualidad, entre los medios internacionales que han acumulado experiencia en la producción de noticias con big data se encuentran The Guardian, el New York Times y el Washington Post, pero también se encuentran en la etapa exploratoria. Al estudiar las prácticas de noticias de big data de los medios representativos nacionales y extranjeros, podemos resumir las cuatro funciones de las noticias de big data, a saber, descripción, juicio, predicción y personalización de la información.
El 5 de enero de 2012, el sitio web "Guardian" publicó un informe de noticias de big data sobre la "Primavera Árabe". El informe utiliza gráficos dinámicos y una línea de tiempo como línea principal para describir un movimiento político que tuvo lugar en 17 países árabes en el año comprendido entre diciembre de 2010, cuando un tunecino se prendió fuego, y diciembre de 2011. A través de este informe dinámico de cuatro dimensiones, los internautas pueden comprender claramente las diferentes manifestaciones de la Primavera Árabe en diferentes países, desde lo macro hasta lo micro. Hay botones para presionar y tirar de tiempo en la parte superior del gráfico. Los internautas pueden presionar y tirar hasta el momento que desean ver, y pueden ver claramente eventos relacionados que sucedieron en diferentes países al mismo tiempo. En la parte inferior de la pantalla hay etiquetas para cada país. Los internautas también pueden usar las etiquetas de los países para seguir la evolución política de un país específico en la línea de tiempo vertical. Los diferentes eventos políticos están marcados con diferentes colores: verde para protestas masivas, azul claro para reacciones internacionales relevantes, amarillo para eventos políticos y rojo para cambios de régimen. Si los internautas quieren conocer el contenido específico de un evento, pueden hacer clic en los íconos de diferentes colores para obtener enlaces a informes detallados. Este método de presentación de noticias presentará la compleja "Primavera Árabe", que involucra a más de una docena de países y dura hasta un año, de una manera clara y dinámica. Es difícil que los informes de texto puro logren tal efecto de comunicación.
El periodismo de big data también puede describir procesos invisibles a corto plazo, como la forma en que se difunden los rumores en las redes sociales. The Guardian rastreó y analizó 2,6 millones de tweets y utilizó gráficos dinámicos visuales para describir todo el proceso desde el comienzo del rumor hasta el final de su refutación. También utiliza el tiempo como eje, utilizando tamaños de círculos y cambios de color para describir todo el proceso. Los círculos verdes representan tweets que difunden rumores, los círculos rojos representan tweets que corrigen los rumores, los círculos grises representan tweets de evaluación neutral y los amarillos. Circles es un tuit escéptico ante los rumores. El tamaño del círculo representa el grado de influencia del tweet. Cuanto más grande es el círculo, mayor es la influencia. Si quieres conocer el contenido específico, haz clic en qué círculo, e inmediatamente se mostrará junto al círculo información como el editor del tweet representado por el círculo, la fecha de publicación, el número de personas que lo retuitearon, etc. pantalla. A través de este proceso de evolución dinámica, la gente puede ver claramente que las redes sociales no son, como generalmente se imagina, un lugar para difundir ciegamente noticias falsas. De hecho, poco después de que apareciera la noticia falsa, aparecieron en las redes sociales diversos rumores que desmentían los rumores.
Se puede ver en estos dos ejemplos que el método de presentación de noticias de big data puede proporcionar una visión más clara y completa de un evento a nivel macro, el complejo proceso de evolución del evento y todos los aspectos. de este proceso. Todo descrito de forma intuitiva e interesante. En agosto de 2011, la policía detuvo a un musulmán negro mientras tomaba un taxi en las calles de Londres. Se produjo un tiroteo y el hombre murió en la calle. Dos días después, unas 300 personas se reunieron en una comisaría del centro de Londres para una protesta que se convirtió en días de disturbios, en los que los manifestantes incendiaron coches, tiendas y autobuses. Esa noche se produjeron ataques similares contra agentes de policía, robos e incendios provocados en otras zonas de Londres. Algunos comentarios de los medios señalaron que esto está relacionado con la brecha entre ricos y pobres. En una entrevista, el Primer Ministro británico Cameron afirmó que los disturbios no tenían nada que ver con la brecha entre ricos y pobres.
El periodista del "Guardian" británico utilizó los resultados del análisis de big data para realizar una serie de informes sobre este incidente. Uno de los temas de los informes fue si existe una conexión entre los disturbios y la pobreza. . El periodista utilizó Google Fusion Chart para marcar la información de residencia de los alborotadores (puntos amarillos), las ubicaciones reales de los disturbios (puntos grises) y la distribución de las áreas pobres (cuanto más rojas, más pobres) en el mapa de Londres. área. Según este mapa del centro de Londres, los internautas pueden ampliar el mapa para ver toda el área del Gran Londres, o pueden centrarse en barrios específicos y acercarse para observar de dónde viene el flujo de personas en cada punto de disturbio marcado y adónde van. , viendo así claramente una cierta conexión entre pobreza y disturbios. La expresión de esta relación es más clara y convincente que un simple informe de texto. Durante el feriado del Día Nacional de 2013, un gran número de turistas quedaron varados en Jiuzhaigou y provocaron incidentes masivos.
Si los medios de comunicación o las autoridades de turismo hubieran podido utilizar los big data locales de China para realizar informes predictivos antes, estos incidentes masivos podrían haberse evitado por completo. Porque los medios pueden utilizar estos grandes datos para informar de antemano cuántas personas irán a Jiuzhaigou y desde qué lugares durante un período de tiempo específico, incluidos cuántos hombres, mujeres, ancianos, niños, etc.
Este es sólo un pequeño ejemplo. Los big data pueden predecir todos los aspectos de la sociedad y de la vida diaria de las personas. Al extraer big data, los medios técnicamente pueden producir gráficos visuales e interactivos para informar muchos asuntos. Los microscópicos, como la aparición de enfermedades epidémicas y la congestión del tráfico; los macroscópicos, como los cambios en los índices económicos, la llegada de algún tipo de crisis social, etc. Baidu ha abierto una página web "Baidu Forecast", lanzada con el lema "Big Data, Know the World". Los productos previstos incluyen exámenes de ingreso a la universidad, Copa del Mundo, taquilla de películas, etc. Los productos que tienen previsto lanzar más adelante se han ampliado a campos más amplios, como previsiones financieras, previsiones inmobiliarias, etc. Utilizar los resultados del análisis de big data para satisfacer las necesidades de información personalizada de los internautas es el último intento de los medios extranjeros. Por ejemplo, el blog de datos Five Thirty Eight lanzó una nueva columna para las cartas de los lectores "Dear Mona" el 23 de mayo de 2014. El propósito explicado en la frase inicial del primer número es: "Empecé esta columna para ayudar a los lectores a responder algunas preguntas importantes o serias de la vida, como si soy normal, en qué parte del mundo estoy, etc. El propósito no es para responder las preguntas de los lectores o decirles lo que deben y no deben hacer. Al contrario, proporciono datos para explicar y describir su experiencia”.
Al mirar esta columna, los lectores han preguntado una variedad de preguntas. preguntas, más serias como: "¿Cuántas personas en los Estados Unidos nunca han bebido una gota de alcohol?" "¿Cuántos asistentes de vuelo hay en los Estados Unidos?". También hay preguntas más personales como: " ¿Con qué frecuencia debo cambiarme los calcetines?" "¿Vivir juntos antes del matrimonio provocará el divorcio?", etc. El columnista utiliza big data en todo Estados Unidos para informar inmediatamente a las partes sobre los resultados del análisis, pero evita dar opiniones orientativas y solo informa los resultados del análisis de varios datos, lo que permite a los internautas lidiar con los problemas que enfrentan en función de los resultados del análisis. Esta columna es diferente de la columna tradicional de cartas de lectores de medios impresos. No proporciona respuestas al estilo sopa de pollo a través de signos del zodíaco, tipos de sangre, fechas de nacimiento o pretender ser expertos experimentados.
Estos intentos no son infrecuentes en los medios. En 2011, la emisora de la BBC trabajó con KPMG para crear una calculadora de presupuesto basada en el presupuesto gubernamental de 2012. Los usuarios solo necesitan ingresar cierta información diaria, como cuánta cerveza comprar, cuánta gasolina usar, etc., para calcular el presupuesto. nuevo presupuesto. ¿Cuántos impuestos pagará y su vida será mejor el próximo año?
Proporcionar servicios de big data personalizados basados en las necesidades del usuario es la tendencia de desarrollo futuro. Estos informes tienen una cierta naturaleza. Los medios apuestan por centrarse en las necesidades de los usuarios, utilizando big data para explicar el impacto de los fenómenos macrosociales en los usuarios o para responder a sus preguntas confusas. Los medios se pueden posicionar con precisión y, mediante cálculos en segundo plano, ofrecer servicios a los usuarios en función de sus hábitos de recepción, de trabajo y de vida.