大數據時代傳感器新聞的生產模式探析

文/張湘鋒

2014年，全球科技領域資深記者羅伯特·斯考伯在其著作《即將到來的場景時代：移動、傳感、數據和未來隱私》中，預測了未來25年里場景時代的五種技術趨勢是可穿戴設備、大數據、傳感器、社交媒體和定位 系統(tǒng)，在場景時代，隨著媒體對數據需求量的增加，傳感器新聞將嶄露頭角，原因在于通過傳感器能夠收集更多的信息，為萬物媒介化的驅動提供可能。早在2004年5月，《休斯頓記事報》記者戴娜·卡皮耶洛為了確認當地一家化工廠是否釋放有害物質，特別向專業(yè)的研究機構訂購了徽章大小的物體監(jiān)測傳感器，將其布置在化工廠周圍，并分發(fā)給眾多的志愿者，通過傳感器的數據反饋，最終確認化工廠的確排放了有害物，借此完成了題為《身處險境》的新聞報道，這種新的新聞生產模式在美國新聞界引起了轟動。因此，通過使用傳感工具來收集新聞數據，可以幫助媒體查驗那些看不見、聽不到或摸不到的事物。2014年，美國哥倫比亞大學新聞研究生院托爾數字新聞中心在其著作《傳感器新聞》中，將傳感器新聞定義為：“傳感器新聞是在互聯(lián)網邏輯支撐下，依靠大數據形成的一種非獨立的新聞報道類型，是依托傳感器技術與互聯(lián)網技術相融合來抓取數據，可供新聞媒體進行新聞內容制作的一種方式?！?/p>

一、采集群體性數據，生產預測性新聞

通常來說，新聞事實包括一般性事實和趨勢性事實兩大類。因為一般性事實大多具有雷同性、重復性和平庸性，如學校的上課時間等，這些顯而易見的事實不具新聞價值，因而大多沒有被納入媒體的報道范圍之內，只有當一般事實包含令人關注的要素時才會被媒體發(fā)掘。而趨勢性事實則傾向于闡述事物的發(fā)展方向，因為從哲學角度而言，世間萬物存在著必然性聯(lián)系，因而趨勢性事實顯現出高度的集合性，在未來的某一時間節(jié)點通過集中爆發(fā)，引發(fā)事態(tài)產生顯著的變化，從而構成重大事件，成為新聞媒體報道的熱點話題?？傮w而言，由趨勢性事實為主體形成的預測性新聞能夠通過對事象及其元素的擷取，為受眾揭示其所關注問題的未來走向。

1943年，德國學者弗萊希泰姆首先提出了“未來學”概念，在20世紀60年代末“未來學”理論開始興起，進而推動預測性新聞發(fā)展成為媒體報道的一種獨立類型，并在20世紀90年代后期于我國一些傳統(tǒng)紙媒上有所呈現，以專欄、專版等為主要標志。與新聞的經典定義——“關于新近發(fā)生的事實的報道”不同，預測性新聞是一種根據已知事實（或數據）來推測未知、著眼未來的新聞報道形式，它關注事物的發(fā)展趨向、后果和未發(fā)生的事件。一般而言，該類新聞的生產依據是記者的新聞敏感度和專家的經驗判斷，而當前普遍存在的問題是很多媒體欠缺預知未來的能力，且有時專家之言又過于絕對，因此對于社會的洞察能力越來越需要以數據予以支撐，以解決預測性報道的失實問題。

美國雅虎公司首席專家鄧肯·J·瓦茨認為，得益于海量數據庫的發(fā)展，個人在真實世界中的活動記錄變得有跡可循，且這種記錄的力度很高，頻度也在不斷增加，為社會科學的定量分析奠定了基礎。比如，氣象組織是媒體組織的一個組成部分，它是借助地球衛(wèi)星這一傳感器來預測未來的天氣信息并及時向公眾傳遞。針對趨勢性事實存在著數據集合度不高導致結果存在偏差的問題，通過傳感器進行數據采集無疑更加科學精確，克服了隨機抽樣的弊端，因為當前智能手機和可穿戴設備等個人化終端得以廣泛使用，兼之植入其中的傳感器種類的增多，受眾數據信息的采集已變得相當便捷，進而龐大豐富的個人數據不斷匯聚成源源不斷的數據流，通過提取和分析，可以相對準確地預測未來某個階段即將發(fā)生的新聞事件，從而進行前瞻性的報道，進而在社會系統(tǒng)中擔任更為重要的角色，真正實現麥克盧漢意義上“人的延伸”。

二、強化參與理念，生產“眾包”新聞

“眾包”新聞的本質是UGC（用戶生產內容），英國《衛(wèi)報》作為數據新聞生產領域的代表，在“眾包”新聞領域的實踐無疑是成功的，其方式是整合公眾在社交媒體上對某事件的意見、觀點，改變了傳統(tǒng)媒體對突發(fā)性新聞“地毯式”簡單再現的尷尬局面，并結合自身掌握的新聞資料以調整版面位置與報道篇幅，根據公眾在社交媒體上發(fā)表的相關評論進行進一步跟進報道，而不是對評價內容的簡單復制?，F今，新聞媒體的數據收集模式不斷進化，出現了以傳感器為代表的“眾包”模式，通過動員公眾使用身邊的傳感設備，如智能手機和筆記本電腦中的傳感器，或者媒體發(fā)放的特制傳感器等，引導公眾完成數據的上傳工作。

同時，在“眾包”新聞生產過程中，應結合傳感器的特點和公眾的需求，并充分考慮新聞項目是否具備可操作性和共享性，即數據收集工作要簡單易行，且與公共環(huán)境和公共健康等公眾自身利益密切相關，只有同時具備了這些前提條件，才能吸引公眾主動參與并自愿分享數據。美國西弗吉尼亞大學在2014—2016年間發(fā)起了一項名為“溪流實驗”的項目，指導本校學生和社會公眾獨立制作水質感應器，并將其投放到河流當中以便近距離體驗傳感器新聞的內涵，同時媒體及時將收集到的數據予以發(fā)布，進而促進了媒體記者、環(huán)保組織和普通公眾加入到環(huán)境感知的行列當中，直面美國的水質污染問題。

“溪流實驗”的成功之處在于“參與式感知”，消除公眾對新聞生產的陌生感，進而激發(fā)起公眾參與的積極性。因而媒體在制作“眾包”新聞中應保持足夠的公開性和透明度，建立起媒體和公眾之間的高度信任感，通過交互時間軸將收集得來的數據呈現出來，讓參與報道的公眾能夠充分體驗到樂趣。因此，在數據新聞中，公眾不再被局限為被動接受的角色，而是演化為新聞生產的參與者，通過“共情效應”產生了強烈的沉浸感，能夠真正地體驗到新聞“溫度”，也同步提高了新聞報道的公眾關注度，從而提升了媒體的影響力和新聞的價值，最終吸引公眾持續(xù)關注事件的后續(xù)發(fā)展態(tài)勢，這是傳統(tǒng)報道形式很難實現的傳播效果。

三、拓展感知能力，生產深度新聞

傳感器新聞的生產基礎是數據收集，而傳統(tǒng)的數據收集方式是通過記者的感官觀察和從業(yè)經驗來進行的，且獲取的數據是靜止和陳舊的。因此，在數據裹挾的時代，要充分利用傳感器來發(fā)現事物背后隱藏的信息，當調查性報道和解釋性報道等深度報道“遇到”大數據時，必然會如虎添翼，傳感器的使用使新聞更接近現實驅動和輿論驅動，使抽象的事物變得具體可視，因為通過傳感器不僅可以準確、細致地記錄原始數據，還能夠重復再現，無疑拓展了信息采集的深度。

面對魚龍混雜的各種信息，公眾總會有一種不知所措的感覺，有著不太確定的風險感知，通過傳感器可以高效地從事物中發(fā)現這些規(guī)律，方便媒體及時為公眾總結、分析和報道，尤其在氣象、環(huán)境和科技等領域，數據處理更能發(fā)揮自己獨特的價值，成為深度報道一個至關重要的環(huán)節(jié)。傳感器獲取的影像數據可以通過軟件系統(tǒng)以像素為單位進行解讀，從而成為考量事態(tài)發(fā)展的依據，從這個意義而言，傳感器提高了媒體信息采集的效率，擴大了新聞報道涵蓋的選題范圍，有助于新聞從業(yè)者從一系列數據中尋覓到重要的、隱藏的聯(lián)系，發(fā)現容易被忽略的重要新聞線索，使新聞來源從以往的單向轉變?yōu)槎嗑S度，拓展了媒體的發(fā)展空間。

可以預見，未來不論是在時間維度還是空間維度，在深度報道領域傳感器在數據監(jiān)測和抓取方面的貢獻不容忽視。新聞媒體是數據信息的主要采用者之一，通過對傳感數據的洞察和觀測，可以挖掘傳統(tǒng)新聞生產模式下不易發(fā)現的線索，以彌補傳統(tǒng)新聞在宏觀描述層面的不足。如美國佛羅里達州多個城市的警察有權無需繳納過路費即可將公車開回家，因公眾懷疑這些警察會超速駕駛而導致交通事故，但這種抱怨缺乏證據的支持，《太陽哨兵報》的調查記者薩莉·克絲汀和技術專家約翰·梅因斯通過傳感器從公共設施中獲取相關的交通資料，以精準的量化方式發(fā)現在2010年10月—2011年11月期間警車存在超過6000余次的超速行為，后來在2013年憑借題為《超速警察》的新聞贏得了普利策新聞獎中分量最重的公共服務報道獎。

四、傳感器新聞面臨的挑戰(zhàn)

綜上所述，雖然傳感器新聞的生產尚處于起步階段，但在內容、品質和生產方式上有著廣闊的發(fā)展前景，通過物聯(lián)網和可穿戴設備等新技術手段與新聞生產的高度融合，可使傳感器新聞成為新聞生產的“新常態(tài)”，但與此同時也帶來了新的問題。一是隱私保護問題。媒體從業(yè)者需要思考如何處理傳感數據與個人隱私之間的關系。例如，在公共場所放置傳感器是否會侵犯公共隱私權等，故而媒體和其他參與主體均需秉持嚴格自律的原則，在使用傳感器收集公眾個人數據時應事先征得當事人的授權方可進行；二是數據同源問題。當前國內新聞媒體傳感器新聞的生產，其數據收集大多來源于社交媒體和搜索引擎等，且在數據處理過程中使用專業(yè)供應商提供的云計算服務，不同媒體之間相對統(tǒng)一的數據來源會導致新聞報道的同質化，具體表現在現象解釋居多而缺乏洞見性的觀察、預測及意義擴展，因此，在有條件的前提下，媒介機構應盡快自建傳感器和傳感數據分析系統(tǒng)。