数据新闻在突发事件报道中的运用和影响

　　写作这篇新闻报道的机器人（AI），即中国地震 耗大量的人力，传统媒体时期，这一繁杂的工作都是 台网络人工智能写作机器人。机器人系统运行在互联 由记者和编辑来完成。而互联网时代，大数据库、大 网上（云计算平台），快速搜索各数据库，汇总需要 数据平台可以对海量数据进行高速分析、筛选、寻找 的资料然后进行整合和新闻的报道，然后通过互联网 到合适的数据，再利用人工智能（AI）对数据进行整 将报道传输到各信息接收终端。这也是AI技术和大数 合和新闻报道的写作，这对于灾难性新闻报道而言，

　　据技术在突发事件新闻报道中一次有意义的尝试。 是非常高效的报道方式，同时，这种方式还可以有效

　　一、数据新闻在突发事件报道中的优势 避免数据采写中的失误。

　　这篇新闻连标题在内共有540个字。新闻内容包 二、数据新闻在突发事件报道中的局限性

　　括地震发生时间、地点、震级、震源深度等地震参 面对AI和大数据技术如此惊人的新闻产生行为， 数，也有震中周边300公里近5年来发生地震的历史记 传统媒体的编辑、记者普遍感到压力巨大。但是，笔 录，还包括地震周边5公里村落、周边20公里内乡镇 者认为，AI和大数据技术的运用在突发性灾难性新闻 以及安州区当地的人口、地理以及气候等情况，堪称 报道中还是有很大的局限性。不可否认AI和大数据技 一篇内容翔实的新闻稿件。AI和大数据技术联动运用 术库在突发事件的报道伊始，确实会发挥巨大的作 在新闻报道领域是互联网、人工智能技术对新闻领域 用，但是在突发事件持续发展的过程中，有很多不可 的渗透所致。利用大数据平台和AI来进行新闻报道的 预测的新闻事件发生，这仍然需要记者深入到灾区一 写作，也是近几年国内外新闻业界和学术界一直进行 线进行采访之后才能报道。所以，就目前科学技术发 关注和探讨的命题。与之相适应的是，许多高校也相 展而言，AI上不能够取代记者完成深入一线的采访。 应开设大数据科学等相应的专业，大数据在新闻报道 在突发性灾难性新闻报道中，AI和大数据技术也有局 中的运用，已经是新闻报道领域未来发展的必然趋 限性。

　　势。将AI和大数据技术运用在突发性的灾难性新闻报 1.无法替代现场采访。九寨沟地震发生之后，各

　　道中，具有非常明显优势： 大媒体立刻派出记者赶赴震区进行新闻采访活动。央

　　1.提高新闻报道的时效性。2008年汶川地震发生 视记者伍黎明赶赴九寨沟县的文化艺术中心——当地 之后，由于震中通讯信号被破坏，信息传递不畅，各 最大的临时安置点采访当地受灾民众的安置情况。记 媒体只能向国家地震局询问有关地震地点、震级的详 者对于安置点的状况、疏散游客情况、游客在安置中 细情况，所以新华网发布的第一条确认地震中心为汶 心的状态、有关部门对于安置点人群的疏散工作安排 川的报道是在地震发生32分钟之后。2013年，芦山地 等情况分别进行了采访和报道。 震之后，上海东方卫视用了18分钟确定震中位置、收 作为突发性事件，后续事件的发展往往无法预 集数据整合并在电视媒体进行播报。对于传统媒体而 计，所以后续事件的报道和写作只能依赖记者用最传

　　言，这已经是对于突发性事件报道的快速反应了。 统的方式进行采访和写作，并不需要大数据平台的分 但是，AI和大数据技术的出现，促使突发性灾难 析，同时也不需要借助AI来进行数据整合工作。 性新闻报道的时效性显著提高。2016年，绵阳安州区 2.无法进行报道多样性的采写。上文提到的AI和大 发生4.3级地震。地震后仅仅两分钟，国家地震台官 数据技术联动进行的关于九寨沟的新闻报道体裁，是一 方微博“中国地震台网速报”就发布了地震信息。 篇典型的消息写作。消息强调时效性，和“5W1H”要素

　　2017年九寨沟地震则为25秒，从32分钟缩短到25秒， 的完备，但是其他体裁的新闻报道如通讯、深度报道、 足以证明AI和大数据技术的运用对于突发性灾难性事 新闻评论、特写、专访的时效性弱于消息，但是其报道

　　件报道时效性的提高功不可没。 的深度和广度比消息要宽泛。AI可以利用大数据高速分

　　2.提升数据挖掘、分析、整合能力。在传统媒体 析、整合数据，提高消息写作的时效性，但是由于AI和 关于灾难性新闻报道的写作中，对于数据的收集、整 大数据技术库不能替代现场采访、不能分析、挖掘数据 合工作是写作新闻报道非常重要的环节。汶川地震、 背后隐藏的意义和情感，所以AI和大数据技术在突发性 芦山地震的新闻报道中都涉及到对于各种数据的整 灾难事件的消息写作方面有一定的优势，可以显著提高 合，尤其是关于突发事件的深度报道中更会涉及到大 消息发布的时效性，但它无法完成其他新闻体裁的写 量数据，这些数据包括历史数据、背景数据、即时数 作，这也是其局限性之一。