摘要：随着大数据时代的到来，传统数据时代的一些统计及预测方法面临着前所未有的考验。由于在大数据时代数据意味着信息，所有有价值的信息都源自对数据的处理。而预测性报道就是靠着对信息的统计分析来得到预测结果，所以如何处理这海量的数据成为决定预测性报道发展方向的重要指标。本文通过对大数据时代数据处理思想的转变以及数据处理方法的分析来探究预测性报道的发展。

关键词：大数据时代；预测性报道

一、引言

约瑟夫·普利策曾经留下过一段名言：“倘若一个国家是一条航行在大海上的船，新闻记者就是船头的瞭望者。他要在一望无际的海面上观察一切，审视海上的不测风云和浅滩暗礁，及时发出警告。”对普利策这段话中的比喻进行思考以后，我觉得如果和深度报道结合起来，那么船头的瞭望者就是预测性报道。这些“瞭望者”的共同目的就是通过报道来让整个船只有着足够的资源平稳航行。

解释性报道、调查性报道和预测性报道都属于深度报道。追根溯源，可以得知深度报道是始自西方，主要源自于上世纪的年代在西方国家的“解释性报道”。而在甘惜分主编的《新闻学大辞典》中给深度报道这样定义：运用解释分析预测等方法，从历史渊源、因果关系、矛盾演变、影响作用和发展趋势等方面报道新闻的形式[1]。在西方，美国专栏作家RoscoeDrummond从实践操作的角度理解深度报道是“用今天的情况，检查昨天的背景，说明天的意义”。上面的两个关于深度报道的定义分别提到了“分析预测”和“明天”，从这两点也可以看出深度报道是和未来有着不可分割的关系，由此可见，在深度报道中，预测性报道的地位尤为重要。因为未来一直存在，所以相应来说，预测性报道的重要性也就不言而喻了。那么预测性报道作为一种未来的指引者，在如今新媒体发展日新月异的情况下呈现出怎么样的态势？作为船头的“瞭望者”，预测性报道又该如何利用手中的工具呢？

二、预测性报道的概念

诺伯特·维纳认为，信息传递的过程，实际上是一个和信息含义受损的趋势做斗争的过程，也即是同组织性不断降低做斗争的过程，也是和“增熵趋势”作斗争的过程。在我们生活中，最不确定的就是未来，所以对于现在的我们来说，未来就是一个极大的“正熵”，预测性报道所提供的信息就是降低不确定性的“负熵”，所以就有西方新闻学者指出，21世纪国际新闻界将可能是预测性报道占主导地位的世纪[2]。

在预测性报道演进的过程中，一个新兴的学科——未来学的诞生对其起着重要的推动作用。未来学即用定性分析或定量分析来探索科学技术和社会发展的前景，揭示按人类所作的各种选择走向未来的可能性的学科[3]。

那么预测性报道究竟是什么呢？美国学者沙利文在《预测原理》中指出：预测是指对不能确定或不知道的未来事件作出叙述[4]。将预测与新闻报道结合起来就能得知，预测性报道的定义可以概括为“依据已发生的事实，对新闻事件、某一重要问题或重要领域的未来发展前景所进行的分析报道”[5]。

作为一种深度报道方式，预测性报道具有全方位认识功能，在当今媒体激烈的竞争中，分析独到深刻、富于前瞻性的预测性报道，更是能有力地提升媒体形象。然而究其核心功能则可归纳为：趋利避害。预测性报道这一功能因社会转型的特点被放大、强化，在不同层面与不同情形之下，可表现为把握先机、计划安排、辅助决策、社会预警等功能。新闻媒介在社会转型中进行预测性报道的基本要求，就是围绕其核心功能，开掘和彰显其细分功能。主要的细分功能为：做好形势预测、紧随热点预测、围绕公众的不安焦虑情绪预测、加强对社会的预警报道四个方面[6]。

随着新媒体的崛起以及大数据时代的到来，预测性报道也面临着前所未有的机遇和挑战。对大数据的运用，以及如何转变大数据时代预测性报道的思维，已经成为重中之重。

三、大数据时代预测性报道的发展

（一）大数据的特点

由于计算机处理技术发生着日新月异的变化，人们处理大规模复杂数据的能力日益增强，从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高，人们迅速进入大数据时代。大数据时代，不仅会带来人类自然科学技术和人文社会科学的发展变革，还会给人们的生活和工作方式带来焕然一新的变化，这样的时代也将在新闻界给深度报道带来冲击。

从统计学科与计算机科学的性质出发，我们可以这样来定义“大数据”：大数据指那些超过传统数据系统处理能力、超越经典统计思想研究范围、不借用网络无法用主流软件工具及技术进行单机分析的复杂数据的集合，对于这一数据集合，在一定的条件下和合理的时间内，我们可以通过现代计算机技术和创新统计方法，有目的地进行设计、获取、管理、分析，揭示隐藏在其中的有价值的模式和知识。根据大数据的概念和其时代属性，我们认为大数据的基本特征主要体现在以下四个方面：大量性、多样性、价值性和高速性[7]。

一句话来概括大数据时代预测性报道的工作内容就是：新闻工作者需要从大量持续更新的数据中选取对自己所预测的内容有价值的部分数据进行分析统计，以得到事情发展的精确走向。

（二）预测性报道的发展

在大数据出现之前就已经有了预测性报道，在此前，预测性报道在媒体早有出现，但数量不多，并没有占据太大的篇幅，通常只能以消息的形式呈现出来。而90年代后半期中国己全面进入了信息化时代，人们对信息的渴望十分强烈，仅掌握已知信息是远远不够的，人们为了能够提升自身的生活品质，需要掌握大量潜在的、有价值的信息，才能在竞争中站稳脚跟、紧跟时代、预见未来并提前做好准备，于是预测性报道就有了广泛的受众基础和市场。直到今天，虽然预测性报道己经有了一套完备的采写流程，但是由于预测结果常有偏差，仍然无法在新闻报道版面中占有优势。现在的大数据时代已经为预测性报道提供了一个全新的舞台，大数据时代与传统数据时代的不同，让预测性报道有了新的发展方向。

1、数据分析思想的转变

维克多（ Vikor Mayer-Schǒnberger）在其《大数据时代》一书中并未直接给出大数据的定义，他认为在大数据时代，传统的数据分析思想应做三大转变：一是转变抽样思想，样本就是总体，要分析与某事物相关的所有数据；二是转变数据测量的思想，要乐于接受数据的纷繁芜杂，不再追求精确的数据；三是不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系[8]。这三点数据分析思想的转变，毫无疑问对预测性报道有着重要的影响。

传统的预测性报道是通过局部样本的数据抽样进行预测，大数据时代，我们面对的数据样本就是过去资料的总和，样本就是总体，通过对所有与事物相关的数据进行分析，既有利于了解总体，又有利于了解局部。在大数据时代，预测性报道可以在对数据进行充分的分析处理之后再进行合理的预测，这样所得到的结果就会更加精确。

在传统的数据时代，不管是进行数据搜集也好还是在进行数据分析以及预测也好，由于样本有限，数据总体较少，自然而然就要求尽可能利用小规模的数据达到准确反映总体的目的。但是大数据时代就不一样了，数据的庞杂导致数据的不精确性在所难免，噪音数据必然存在，但这种不精确性不仅不会影响我们认知总体，还能让我们对总体从另一方面有着认识。也就是说，在随着数据的增加，样本的平均数越来越接近总体，我们得到总体是更加全面也是更加真实的。当然，有些数据的存在是没有意义的，我们可以对数据进行必要的筛选。不过，在允许不精确数据存在的同时，我们根据这些数据所做出的预测只能是更加精确！因为我们能够根据一些异常的数据，考虑到一些可能发生的状况。这就是说不精确的数据不仅和精确的预测不矛盾，反而能够促进预测更精确，也因此促进预测性报道更加让人信服。

“先假设，后关系”的分析思路在传统的数据分析中占据着主要的地位，就是在面临数据的时候，首先会预先假定事物之间存在的关系，再进行建模验证这个因果关系。在大数据时代，数据量的庞大导致变量难以计数，不能再像以前那样建立线性回归方程来找事物之间的关系了。所以，在大数据时代的数据统计以及预测的时候，要寻找变量或现象之间的相关关系，然后根据变量或现象之间的相关关系进行由此及彼、由表及里的关联预测。

2、数据处理方式的不同

大数据处理方式主要有两种，一种是流处理，另一种是批处理。流处理即对大数据直接进行处理，批处理则是先存储再处理。

流处理的基本理念是数据的价值会随着时间的流逝而不断减少，因此尽可能快地对最新的数据作出分析并给出结果是所有流数据处理模式的共同目标。这和新闻报道不谋而合，对于信息的及时处理是新闻报道的一个最重要的方面，也就是报道的时新性。所以，面对一直在更新的大数据，要想及时做出预测，则需要对这些数据做出最迅速的反应，并且找到最有用的部分进行分析处理。数据的实时处理是一件挑战性很大的工作，由于数据的庞大，以及数据流的持续，对数据进行分析时也很难全面地掌握数据，在这一方面，在做预测性报道的时候，对新闻工作者提出了不小的要求！这样是对传统新闻工作者的一种挑战。

相应的，大数据的批处理方式也是在预测性报道中起着重要的作用。批处理和流处理的主要区别是存储，批处理会对数据进行存储，然后再根据自己的需要进行数据的统计。在预测性报道里，我们不仅需要对当下最新的数据进行分析，还需要对有用的数据进行处理，以供以后的预测性报道参考。批处理中所存储的数据一定是最典型的，最有价值的，并且是能够作为“历史参照系”的。这样就可以把对未来的预测和对历史的总结结合起来，这样的预测性报道也是大家所希望看到的。

一般来说，对于大数据的处理并不只是某一种处理方式能够独立完成的，二者的结合是最普遍的方式。对于预测性报道也是一样，对于大数据的流处理和批处理两种处理方式的结合才能更好地推动预测性报道往精度更高的层面发展。

对于数据新闻来说，预测性报道由现有数据产生，相较于传统媒体的预测性报道，数据新闻所产出的预测性报道虽然视角宏观，分析计算过程复杂，但预测结果局限性更小，准确性更高，产出更快。具体而言，依托海量数据，数据新闻中的预测性报道能够得出一定的规律，能够给出较为精确的时间节点。[9]

四、结语

作为制定航向的瞭望者，观察未知的海面时所使用的工具只有自己的双眼，而现在随着科技的进步，瞭望者拥有了高精度的望远镜以及更多能够勘测更具有广度和深度的大海的工具，这种情况下，瞭望者所掌握的关于大海的信息就更加全面同时也更加复杂。从广度，拓展到深度，再拓展到精度，这就是预测者要做的事情，也就是预测性报道要着力进行的工作。

参考文献：

[1] 甘惜分主编《新闻学大辞典》.河南人民出版社，1993，153.

[2] 刘海贵.新闻采访写作新编[M].上海：复旦大学出版社，2003：389.

[3] 李能. 未来学原理与预测性报道[J]. 广西大学学报（哲学社会科学版），1993，04：92-97+2.

[4] （美）威廉·格·沙利文.预测原理[M].北京：中国展望出版社，1984：1.

[5] 程道才.西方新闻写作概论[M].北京：新华出版社，2004：161.

[6] 刘勇. 社会转型中的预测性报道刍议[J]. 安徽大学学报（哲学社会科学版），2009，06：69-73.

[7] 朱建平，章贵军，刘晓葳. 大数据时代下数据分析理念的辨析[J]. 统计研究，2014，02：10-19.

[8] Viktor Mayer-Schǒnberger.大数据时代[M]．杭州： 浙江人民出版社，2012.

[9] 张书娟，程天鹏，邵彤.国内数据新闻创新之处分析与问题对策研究[J].温州大学学报（社会科学版），2022，35（03）：89-96.

作者简介：姜奥（1990年），男，汉族，安徽合肥，安徽财贸职业学院 助教（或者是学校及学历/学位），新闻、文学