大数据时代新闻传播学教学改革浅谈

　　一、大数据带来传媒业的转型
　　大数据带来了新闻生产方式的变革，对传统的新闻生产模式和机制产生了重要的影响，与传统新闻不同，从业务上讲数据新闻不仅仅把数据当成一种手段，整个新闻工作流程都是围绕数据的收集、挖掘和解释展开。甚至有学者认为大数据将给新闻生产带来一场范式革命。对于传媒业整体发展而言，大数据也使传统传媒业面临转型的问题。互联网技术释放出巨大的能量，打破了新闻媒体对新闻生产和传播的垄断地位，使得新闻的生产不再依附于原先等级化的权力结构。在传统媒体的周围，迅速崛起无数社会化媒体。这种情况下，传媒业的转型已迫在眉睫。传媒业需要重新认识大数据时代的媒介自身的发展、受众、媒介规制，同时传媒集团尽快适应媒介市场的快速变化不断实现技术的突破以及观念与机制的转变。尤为重要的是大数据背景下传媒业的转型对传媒人才提出了更高、更新的要求。大数据带来的数据新闻在未来的数十年将会极大改变传媒业人才结构。
　　二、大数据对传媒人才培养提出新的要求
　　1. 媒体从业者既要懂融合媒体业务技能，又要懂其经营管理
　　就媒介自身的发展而言，大数据的发展必然伴随着媒介融合这一发展趋势，这种发展趋势又是以非常快的速度展开，传统媒体为了应对大数据和媒介融合的趋势，就需要拥有多种技术、专业背景比较宽的专业人才，因此具备跨媒体技能的应用型新闻传播人才将成为大数据时代媒介发展人力资源首选。新闻从业人员必须要掌握必要的摄、录、编、播等技术技能，尤其是要掌握不断发展的新媒体技术。如果说传统媒体以组织形式对新闻采写编、行政和广告以一种事业单位企业化管理的方式进行管理的话，那么新媒体较低的准入门槛，使人既可以成为信息传播者，同时也可以成为媒体的管理者。由于新媒介和传统媒体在管理方式上的巨大差异，从而要对不同媒介形式管理者，尤其是新媒体的管理者提出新的要求，因此媒介从业人员的媒介管理和经营能力，也是大数据时代对新闻传播人才提出的一个新要求。对于传统媒体的管理者来说，要学会掌握新媒体的管理方法和管理策略；对新媒体的管理者来说，如何更好更有效地抓住受众，形成自身独特的经营管理模式，是他们需要考虑的问题。
　　2. 媒体从业者应文理兼备
　　大数据时代较为单一的学科知识已远不能满足大数据时代对人才的需求，新闻从业者的核心价值已不再是单纯地采集新闻，而是用专业的眼光对浩繁的数据信息进行筛选。因此，具备数学、计算机等理科背景的新闻专业人才，是目前大数据时代新闻媒体所迫切需要的；本身就具有文科背景的新闻专业人才培养更应在大数据时代调整新闻的培养内容和培养方式。数据新闻最终是以一种可视化的方式将新闻呈现在媒体上，而可视化的目的是以一种受众能够接受的优质画面将新闻信息或数据信息传递给受众，这就要求提升数据新闻画面的审美属性，或者通过展现数据之美提高新闻作品的质量，如果媒体从业者个人的人文修养和审美能力不高的话，即使再怎么懂得数据筛选和分析，那么他做出的数据新闻也不会打动受众，更做不出数据新闻的上乘之作。数据新闻的人文关怀更是需要具有人文素养专业人才来体现，因此在大数据时代文理兼备是对媒体从业者的一个基本的要求。
　　3. 媒体从业者还应具备数据思维和数据分析能力
　　大数据的出现，使得通过数据分析获得知识、商机和社会服务的能力从以往局限于少数象牙塔之中的学术精英圈子扩大到了普通的机构、企业和政府部门。这意味着相对于专门研究大数据的学术精英而言，在新闻机构工作的新闻从业者面临大数据的时候，就要根据新闻机构的特殊需要学习大数据，具备大数据思维和进行数据分析的能力。在大数据时代，新闻从业者的专业性不会削弱，但是他们必须学会与数据表达的信息进行博弈。也就是说大数据时代的新闻记者面临着庞大的数据资源，而这些数据资源是媒体从业者进行新闻报道的主要来源，媒体从业者要从这些非结构性的海量数据资源中进行数据挖掘和数据分析。这就要求媒体从业者要有一定的数据思维能力，不能限于传统的新闻思维的束缚；媒体从业者要不断培养和提升自身数据思维的能力，从传统的新闻事实报道的思维模式转向对具有相关关系的数据思维方式的培养，同时还要掌握数据分析的基本技能和应用软件的使用。数据新闻的挖掘需要新闻从业者掌握数据挖掘工具的技术运用和更新，同时还要掌握数据可视化的相关软件的运用，媒体从业者要根据所报道的新闻事件的特征选择最合适的软件来呈现数据，这些都需要新闻从业者掌握一定的数据思维和数据分析能力。
　　三、大数据背景下新闻传播学教学体系的改革
　　新闻传播学教育变革要顺应大数据变革的内在逻辑，在新的媒介生态下创新教育理念，调整课程体系，再造教学流程，改变人才培养模式，最终目标是构建以媒体融合为导向的新闻传播教育体系。
　　1. 增加人文社科和数学、计算机编程等课程
　　大数据背景下媒介融合、移动互联网、大数据、云计算成为传播学研究的热点，新的传播现象和媒介形态为传播学教学带来了挑战。数据新闻的挖掘、相关性的分析，预测和分析热点事件的发生和舆论热点的生成，改变了传统的传播学的抽样统计方法，采用数据统计的相关性分析，这样就需要学生掌握数学、统计学、计算机科学等多学科知识。祝建华认为在大数据背景下学生要掌握三门语言：外语、SPSS语言和HTML语言。除此之外有些国外传播系的学生还要掌握可视化R语言、文本挖掘的PYTHON语言以及更专业的JAVA语言。还有学者建议在课程设计上，结合新闻专业学生的特点，开设《数据挖掘》、《数据伦理》等课程，使学生具备数据技能。可见，传播学专业的教学在大数据背景下增加数学、统计、计算机等相关的课程已经成为一种共识。喻国明认为，大数据呈现的结果和结论，与人的需求、人的行为、人的知识逻辑需要有一种相适应的嵌入。尤其是在大数据刚刚进入到社会生活领域的时候，一定要顺势而为，跟人的需求相关，跟人的认识行为逻辑相关，这样人们就比较容易去解读它，然后去把握它，去消费它，去使用它。而对人的需求相适应的解读必须具备一定的人文和社会科学的素养，在这种情况下，传播学的课程一定要增加人文社会等相关课程的安排，只有这样才能使大数据在数据新闻生产过程中嵌入社会、人的需要、人的逻辑之中，并与之相适应。实际上，在媒介融合的背景下，有些高校新闻专业课程的设置已经开始重视学生跨学科的专业能力的培养，如复旦大学新闻学院在课程设置上开设社会学、经济学、法学、电子信息科学与技术、中国语言文学、政治学与行政学、国际政治学、行政管理学等非新闻传播学科的专业的选修课。这种课程设置方式也符合大数据背景下复合型新闻人才培养的要求。
　　2. 根据课程需要改进教学模式，引入互动式教学模式
　　在教学方法上，应该改进课程的教学模式，引入互动式教学模式。传统的新闻传播学教育虽然也重视学生的实践课程，一般情况下会安排学生在二年级和三年级到媒体展开短期和长期的实习，以培养学生理论与实践相结合的综合能力。但这种教学模式导致老师的教学和学生的实践是相互分离的，教学和实践不是同步进行的，即便有教学互动，也仅限于课堂上。而大数据背景下的互联网资源可以使学生的学习和实践同步进行，并且能够使老师和学生实现线上和线下互动，这种教学模式实现了网络互动、实训模拟、实践教学三方结合。如国外有的学校就开设了网上课程的专业项目训练，网站为数据新闻从业者提供相关的幕课课程，如信息图和数据可视化入门、动画和数据可视化、如何使用社交媒体等课程，课程邀请专家就某一问题展开授课，有在线作业、在线讨论，还要求学生阅读相关的资料，这种在线课程的开设为学生提供了大量的学习时间，也使学生在学习的过程中就能参与到专业实践和实习中，具有一定的灵活性。
　　3. 组建数据新闻教学团队和创建数据新闻实验室
　　从数据新闻生产的实践来看，国内外数据新闻取得较好成绩的新闻作品，其背后都有一个优秀的数据新闻团队。因为数据新闻的生产更看重具有新闻敏感的人与具有数据挖掘、分析和可视化呈现能力的人之间的相互协作。因此，对于大数据背景下的新闻传播教学来讲，针对数据新闻的教学而言，就要组建起数据新闻的教学团队。从师资来讲，教学团队中应该有具备计算机编程和数据挖掘的教师作为主要授课骨干，同时还有新闻传播专业的教师给学生教授新闻传播的基本理论和实践，使学生既具备较强的新闻敏感，还具有数据挖掘的专业素养和数据意识。实际上，国内高校的有些新闻专业已经开设了数据新闻的课程，如暨南大学新闻传播学院所开设的数据新闻课程，在教师配备上有计算机、数据挖掘和新闻专业老师，课程安排96学时，这样可以使学生能够充分掌握新闻专业的基本原理，同时还使学生接受了数据挖掘和数据分析以及数据可视化的专业培训。当然，在建立数据新闻教学团队的基础上还要建立数据新闻实验室，这样使学生在学习的过程中能够直接进入实践环节，从而为学生学习数据新闻创造条件。组建数据新闻教学团队以及创建数据新闻实验室这种教学团队的资源整合和教学条件的创造，无疑为数据新闻教学提供了较好的经验。