媒体融合下新闻采写的独特视角及实现策略

云南省昭通市镇雄县融媒体中心：陈东

20世纪90年代以来，互联网、移动通信、数字技术的发展推动了传统媒体与新兴媒体的深度融合，媒体生态正在发生着深刻变革。融合已成为当今媒体发展的主流，对新闻采写的各个环节产生重要影响，新闻采写必须实行转换和创新。一方面，媒体融合为新闻采写提供了更丰富的手段、更开阔的视野，新闻工作者可以利用各种新技术采集和处理新闻；另一方面，新闻工作者也面临流量化、碎片化、娱乐化等新问题，公信力和价值影响力面临新的挑战。因此，适应媒体融合形势，学习融合思维，找准新闻采写的独特视角，实施有效的采访策略，是新闻从业者面临的重要课题。本研究旨在探讨媒体融合背景下新闻采写面临的挑战和机遇，分析新闻采写如何运用独特的视角和策略来提高新闻报道的质量和效果。通过对新闻采写的多角度、多层次报道，以及采用多种手段和技术进行信息采集和处理，新闻工作者可以在媒体融合的大潮中立于不败之地，为社会发展和人民福祉作出更大的贡献。

1. 媒体融合背景下新闻采写面临的挑战

1.1 新闻采写手段更加丰富

媒体融合使得新闻工作者可以利用更为丰富和立体的技术手段开展新闻采写。具体来说，移动互联网技术为记者提供了移动新sgathering(MoJo)报道模式，通过智能手机就可以进行新闻内容的采集、处理和传播。这不仅大大提高了新闻采集传播的即时性，也使记者摆脱了对专业设备的依赖，新闻内容产出更加高效灵活。同时，数字化采编技术、自动化编辑系统、新闻机器人、人工智能算法等也正在应用于新闻编辑环节，实现自动化新闻生产。这些新技术对新闻采写的时间效率与成本效率都提出了更高要求。此外，虚拟现实、增强现实、5G等技术也在探索与新闻采写的结合，为记者提供了更立体丰富的呈现手段[1]。可以预见，随着科技的快速发展，新闻采写的手段、流程、效率等都将发生深刻变革。

1.2 新闻采写场景更加开阔

除了基础的突发事件报道和新闻发布会外，记者的视野在媒体融合的背景下也变得更加开阔。一方面，随着公众关注点和信息获取渠道的多元化，记者需要关注更广泛的话题，挖掘更多垂直领域的新闻价值。不仅要做好政治、经济、文化等传统新闻场景的报道，还要加强对环境、健康、教育、民生等专题的跟踪，甚至要关注一些生活小新闻。另一方面，不仅要关注新闻事件的最新进展，还要进行深度报道、追踪报道、解读和评论。此外，数据新闻、视频新闻、直播新闻也成为记者重要的报道手段和呈现场景。可以说，随着受众兴趣和媒体平台的多元化发展，记者的新闻采写场景已从简单的“事件现场”扩展到了更为丰富立体的领域。

1.3 面临流量化和娱乐化

在追求获取用户和产生效益的背景下，仅凭快速、轻松、煽情的低质量新闻内容往往更容易吸引用户眼球，产生更高的浏览量。这种倾向如果不加约束，就会导致新闻采写的流量化、娱乐化[2]。一些娱乐新闻、轶事、名人趣闻可能会迅速占领公众视野，而政治、经济等重要领域的深入报道则难以获得注意。同时，部分追求粗制滥造、无中生有、断章取义的低质量报道也会对公众舆论造成误导。这对新闻工作者的专业素养和价值取向提出了更高的要求。新闻工作者既要满足用户的个性化需求，又不能丧失新闻的社会责任；既要关注流量，又不能流量化；既要略微娱乐，又不能娱乐至死。这需要在创新与规范之间找到平衡。

2. 媒体融合条件下新闻采写的独特视角

2.1 用户视角

“用户至上”成为数字时代的共识，充分考虑用户是新闻采写的出发点。记者要站在用户的角度，通过调研、问卷、用户画像等方式深入了解目标用户群体的组成、特点、需求与关注点。针对不同用户群体的差异化特征，设计不同的采访策略。例如针对80后用户，更关注娱乐新闻和名人轶事；而针对政商界人士则要关注金融、政策等权威信息。在选择报道视角和切入点时，要立足用户关心的问题，选择最贴近用户兴趣的角度。同时，要关注网络平台的用户数据和互动反馈，调整报道视角和内容结构，增加采访报道的针对性。只有深刻理解用户，站在用户的角度思考问题，才能产出对用户有价值的内容，吸引用户关注，实现传播效果的最大化[3]。

2.2 多平台视角

多平台是指将同一新闻内容针对性地编辑包装后，分发到不同的媒体平台，如报纸、网站、移动客户端、微信公众号等。实施多平台策略，要求新闻工作者在新闻采写初期就统筹考虑不同终端的用户特点、阅读习惯、版面风格等差异，针对性地采访报道。在内容生产环节，要整合多平台资源，实现新闻线索、素材的共享，提高采访效率，同时分类包装内容，如对报纸版面要提供新闻长篇，网站要提供快速简洁的短新闻，朋友圈要提供青年流行元素，抖音平台要提供具有视觉冲击力的现场画面等。多平台报道是媒体融合背景下用户碎片化的必然选择，新闻工作者必须转变传统的单一思维，形成统筹多平台的思维定式。

2.3 数据视角

大数据的应用为新闻采写提供了全新的视角。在挖掘选题方面，通过大数据的关联分析，记者可以发现隐藏在数据背后的新闻事件或现象，在强化舆论导向作用上深入思考。在采访报道中，记者可以运用数据抽样、数据建模、数据新闻图表等，使报道内容更丰富翔实。在提高新闻生产效率方面，大数据技术可以实现新闻内容的自动生成，辅助新闻工作者批量产出个性化新闻，实现精准推送。总体而言，选择数据视角，就是要在整个报道过程中运用大数据思维和手段，深入挖掘数据背后的新闻价值，让数据“说话”，同时利用数据提高新闻制作的智能化水平。这是数字时代新闻采写的重要趋势。

3. 实现新闻采写独特视角的策略

3.1 实现用户视角策略

3.1.1 进行用户调研，分析用户需求

为实现用户视角，新闻媒体要建立常态化的用户调研机制，深入分析目标用户群体的特征和需求[4]。可以通过问卷调查、搜索引擎相关数据、社交媒体用户画像等方式开展定量和定性调研，内容包括：用户的基本属性（如年龄、性别、职业、收入等）、兴趣爱好、关注的公众号或意见领袖、热点话题、获取新闻的渠道和方式、喜好的新闻形式、对当前报道的评价等。调研结果有助于记者清楚判断目标用户的点滴变化，提供用户切身感受，并据此微调和优化报道视角、选择报道侧重点。此外，不同类型的新闻可以选择不同的用户群体进行专项调研。如涉及青少年教育的新闻，可以重点调研中小学教师和家长；文娱新闻则可以重点关注娱乐行业从业者和粉丝群体的动向等。根据不同议题选择最具代表性的用户样本进行调研分析，是实现用户视角的重要保证。

3.1.2 进行全程用户观测，关注用户反馈

在用户调研的基础上，新闻从业者还需要在整个报道过程中持续关注用户数据，进行全程用户观测，实时捕捉用户的反馈，根据反馈优化报道视角和报道手段[5]。具体来说，要重点观测报道内容在各个网络平台上产生的浏览量、停留时长、转发量、评论数量等数据指标，剖析这些数据背后的用户行为，判断内容是否符合用户口味。同时，要详细分析用户的评论内容，发现用户的真实想法，总结用户的新期待，作为调整报道视角的参考。此外，记者还可以将某些采访题材先在社交媒体上发布，引导用户参与讨论、提出问题，根据意见修正最终的采访方向。通过全程跟踪用户数据并吸纳用户反馈，能帮助记者判断是否切中用户视角，满足用户需求，从而及时修正和完善报道视角，使其更契合目标受众。

3.2 实现多平台视角策略

3.2.1 统筹多平台资源，实现资源共享

统筹利用好多平台优势，实现新闻采写资源的跨平台共享，是实施多平台策略的基础。首先，统一建立多平台用户画像库和线索库。将不同平台的用户数据汇聚起来，建立统一的用户标签体系和用户画像库，实现对不同平台用户的精准识别，便于后续定位不同用户推送不同内容。同时，将各平台采集的热点话题、新闻线索和舆情监测结果集中入库管理，实现新闻线索跨平台共享使用。其次，建立统一的多媒体内容库。将文字、视频、音频、图片等不同形式的内容资源全部存储到集中的内容库，并实现内容的标引管理、检索查询和二次编辑，内容可以重复利用。再次，实现采编系统和新媒体系统的对接集成，实现从采集到编辑再到发布的一体化流程管理，内容可以一次上传、多次使用。最后，建立统一的用户运营系统，连接对用户数据、内容资源、媒体平台等的整合连接，对用户推送过程进行精细化管理。

3.2.2 因平台制宜，分类包装内容

在新闻内容生产过程中，针对用户群体和平台属性的差异，进行分类化的内容策划和包装也很必要。具体来说，针对报纸平台，要注重新闻权威性，提供宏大叙事和深度阐释，文字报道为主，结合少量数据图表[6]。针对网站平台，要突出新闻的新颖性和时效性，提供简洁快速的新闻概要，同时增加视频、音频等丰富形式。针对移动客户端，要强调查看和传播的便捷性，提供碎片化的新闻快讯和各类工具服务。针对微信公众号、抖音等媒体平台，更要关注与用户的情感联系和互动体验，提供形式多样、轻松幽默的内容。此外，从用户属性差异出发，对于高素质群体可以提供更多专业性强、语言精练的硬新闻报道；而针对平均素质群体，则可以酌情增加娱乐、服务、生活元素，采用较为通俗易懂的语言。只有分类施策，使内容“物尽其用”，才能让不同用户在自己偏好的平台上轻松获取适合自己的新闻产品。

3.3 实现数据视角策略

3.3.1 与数据部门合作，深度开发数据价值

新闻采写要实现数据视角，就需要与专业的数据科学团队进行深入合作，充分发掘数据中的新闻价值。首先，数据科学家可以协助构建数据库。他们可以收集各类结构化和非结构化数据，建立ContentType标注体系，实现数据的关联和建模，搭建便于查询分析的数据库，为后续的新闻数据采写奠定基础。其次，数据科学家可以提供数据挖掘和情报分析算法模型，帮助新闻工作者从海量杂乱数据中有效提取与新闻议题相关的重要数据集。例如通过机器学习和关联规则算法挖掘数据间的重要联系，发现数据背后的隐含信息，预测可能的未来发展；通过情感分析、舆情监测等技术，动态跟踪数据变化引发的社会反响，提供新闻诠释。再次，数据科学家可以使用数据建模、预测和可视化手段，帮助新闻工作者评估新闻报道的内容设置、视角选取、语言风格等与受众的匹配程度，预测报道发表后的传播范围和社会影响，提供优化决策。这有助于最大化报道效果。最后，两者还可以共同构思和设计新闻报道的版面效果，使用数据新闻图表、交互式图形、动态模拟等形式进行数据呈现，使之更富示范性和代入感。

3.3.2 数据提取和清洗是重中之重

在新闻数据采写过程中，数据的提取和清洗是重中之重。首先，需要建立元数据标注系统，对海量杂乱数据进行主题分类和关键词标注，然后依据新闻主题进行关联，通过人工+算法筛选出符合主题的重要数据集。其次，要对提取出的数据集进行严格检查与清理。包括删除重复和异常错误的数据，规范统一数据格式，删除无意义变量，纠正计量单位偏差，处理缺失值等。这需要数据科学家提供数据清洗算法，辅助新闻工作者有效提高数据质量。再次，要对数据时间跨度、地域范围等进行标注，了解数据的具体情境和限制条件。最后，要运用统计分析方法，检验数据的稳定性、一致性等指标，评估数据误差范围，保证后续分析的结果说服力。

3.3.3 数据采写要做到忠实反映数据信息

在新闻报道中使用数据，必须保证对数据信息的忠实反映，避免误导。首先，要明确数据来源，看其是否来自权威统计部门的数据报告及具体的调查方法，凡是来自网络上的非官方统计数据，必须慎用。其次，对可能出现误差的原始数据，要标注误差范围，不能直接使用数据的绝对数值。再次，在使用图表表达数据时，要使用科学规范的表现形式，真实反映数据分布状态，不能美化处理或选择有利的特定区间。第四，在数据解释上不能出现意愿性推断或牵强附会，需要提供必要的背景资料，帮助读者客观理解数据反映的客观事实。第五，对难以避免的技术性指标，要进行通俗的解释说明，使普通读者能够理解其意义。只有在新闻报道的每一个细节和环节都严格坚持真实反映数据信息，才是对新闻公信力的保障，这是数据新闻采写的生命线。

4. 结束语

媒体融合背景下新闻采写面临着新的挑战和机遇。新闻工作者需要充分利用科技手段，创新报道视角，深入挖掘用户需求，实现多平台传播，以及运用大数据等技术手段提高新闻采写的质量和效果。同时，新闻工作者还需坚守新闻职业道德，勇担社会责任，避免流量化和娱乐化倾向，为用户提供有价值、有深度的新闻内容。只有这样，新闻采写才能在媒体融合的大潮中立于不败之地，为社会发展和人民福祉作出更大的贡献。