2015年岁末，清华大学爱泼斯坦对外传播研究中心联合美国哈佛大学尼曼新闻实验室(Nieman Journalism Lab)约请世界各地的新闻学院院长、知名教授和媒体一线人士对2016年全球新闻传播的新趋势发表了看法。我们对访谈记录进行了整理，编译成中文以飨读者。

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摘要

大数据的采集和使用，将帮助新闻工作者准确预测到正在发生甚至是还未发生的事件，并帮助创建有依据的预测性新闻报道。在2016年，数据新闻、计算新闻学将在财经新闻、新闻世界、医疗新闻、天气新闻等方面触发新的新闻变革。

“通过大数据技术的使用，新闻工作者将能够准确地做出预测，甚至能够有依据地写出第二天的新闻头条和报道。”

推特(Twitter)的联合创始人Biz Stone有一次津津有味地给观众们讲了一个故事：有一次，他通过一条推文得知在距他60公里的南方某处发生了地震，在几秒钟之后，他才真正感觉到了这场地震。这个小故事说明了数据信息采集的力量，数据可以让我们洞察到一些我们甚至还没有意识到自己或许将需要它的东西。

大数据的集聚，使我们可以在事情发生之前准确预测到它。当前，数据新闻(依靠数据创建和填充新闻内容)已被广泛使用，计算新闻学(依靠机器人及程序创建新闻报道)也已越来越普遍，我的观点是：预测性新闻报道将会很快出现。通过大数据技术的应用，新闻工作者将能够准确地做出预测，并据此生产出第二天的新闻头条和内容。

让我们来看一些日常新闻报道的片段，看看大数据怎样让新闻工作者预估出正在发生的新闻——甚至是在新闻发生之前就捕捉到它。

财经新闻：我们能够预测下一次金融危机吗?金融业的风云诡谲、变化莫测是众所周知的，但在大数据的帮助下，金融公司可以从微观层面，得到更多关于高风险客户和欺诈活动的参考信息。在微观层面，大数据技术让金融公司得以管理大量的数据，并且时刻监督市场运行，这也能够让新闻工作者在经济衰退大潮来临之前就捕捉到信号。

世界新闻：从内战到气候变化，我们能否预测人类的群体行为将会如何影响未来?人类的思维无迹可寻，但人类的行为是更容易通过程序预测的。例如，最近两个麻省理工学院的学生编写了一个叫做“数据科学机器”的程序，它的运行模式据称接近“人类思维”。这个程序可以在2到12个小时内通过数据建模去预测人类的行为，如果通过人工去做这些预测，可能要耗时数月。这些科学技术将会帮助新闻工作者预测到人们的行为带来的影响，并对哪里将会发生暴乱或能源危机做出预测。

医疗新闻：当谈到数据公开，医疗新闻因为过于分散的数据来源及严格的法律法规监管，往往会遇到很多问题。但是，通过大量数据工具(类似于ARGO，一种流感追踪工具)，可以帮助新闻工作者预测一座城市是否会被传染性疾病或病毒入侵，并据此做出新闻报道。

天气新闻：Watson, IBM的认识计算机系统，一直在努力分析从Weather.com得到的天气数据。这些信息目前是任何人都能得到的，新闻工作者可以利用这些数据预测区域事件、及时调整旅行计划，或预知交通堵塞的日期。

娱乐信息：Selena Gomez和Justin Bieber 是否会复合?当然了，也有一些事情是大数据无法预测的。

2016年，我很期待看到大数据技术被应用于创建预测性新闻。

H·梅克特是《德克萨斯论坛报》的前首席技术官，目前担任可视化信息网站Umbel的首席执行官。

注：本文由全梅君编译，系清华大学新闻与传播学院2014级硕士生。授权网易新闻学院发布。

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