【作 者】王志刚：河南大学新闻与传播学院，河南 开封 475001
【摘 要】英国报业面对销量与收入的整体下滑，在实施裁员、减少印刷成本等措施的同时，加大了数字新闻市场的开拓力度。其中，大数据技术在新闻生产、受众服务和广告开拓方面得到广泛应用。在新闻内容生产方面，体现为新闻信息源的大数据甄别、新闻写作的人工智能应用和新闻作品的可视化呈现；在报业受众服务方面，体现为利用大数据强化社交媒体的充分运用和付费墙的不断调整；在商业运营方面，体现为广告市场的精准服务和数据资源的深层加工。
【关健词】英国；报业；大数据
据英国新闻媒体协会（News Media Association ）2016年12月发布的报告，英国新闻业2015年对英国经济的贡献为53亿英镑。报业在为英国经济作出巨大贡献的同时，自身也面临巨大市场压力，如LBISworld公司（全球商业和市场研究机构）2017年2月发布的研究报告显示，英国新闻业2016年整体贡献约为47亿英镑，下降1.60%，2012年至2016年的整体年度增长率约为-4.2%。在报业收入方面，一些老牌报业巨头下滑明显。如新闻集团（News Group Newspapers, Ltd）旗下的《泰晤士报》（Times Newspaper Ltd），虽然在2016年有1120万英镑的利润，但相较2015年的1900万英镑，收入显著下滑，同时旗下的《太阳报》（The Sun）2016年亏损达4800万英镑。《镜报》集团（Trinity Mirror）2016年度收入整体下降9%，虽然数字新闻业务增长5%，但印刷部分下降12%，尤其是印刷广告收入下降了21%。就销量而言，整个2016年英国大部分报纸销量下滑，其中七家全国性报纸年度销量下滑超过10%。
在巨大市场压力下，英国报业也在寻找出路。除常规的裁员、降低印刷数量及创新阅读体验等方法，积极打造数字新闻平台、利用大数据技术提升新闻竞争力成为报业转型的共识。整体看，英国报业在新闻生产、受众服务、广告市场开拓等方面的大数据运用取得了一定经验，值得我国报业借鉴。
一、新闻内容的大数据生产
1.新闻信息源的大数据甄别
在数字新闻传播语境下，无论是来自可信度高的政府、公共组织等机构的信息，还是来自可信度相对较低的自媒体信息，都在网络空间自由流淌，因此如何筛选获得真信息成为难题，这也成为报业获取新闻信息源的重要障碍。英国新闻业也面临新闻可信度下降问题，2017年6月牛津路透发布的《数字新闻报告2017》（Digital News Report 2017）显示，在过去12个月中，认为新闻可信的英国受众比例从50%下降到43%，受众对自己阅读的新闻可信程度也仅为51%。
目前，英国正在努力通过大数据分析实现新闻信息源的有效甄别，从而提升新闻可信度。一些报纸在做大型深度调查报道时。大数据分析成为确定选题的一个重要因素。但由于这种信息源的大数据甄别需要复杂的技术、数据等支持，并不是所有报纸都有实力参与，因此目前的实施都只是个案而并未普及。2017年7月，伦敦城市大学（City, University London）一个名为DMINR的团队宣布将开始一项新的研究计划，目标就是帮助新闻从业者利用大数据发现和甄别信息。这项新闻信息甄别的大数据计划得到谷歌公司的30万英镑资助，也是谷歌数字新闻计划（Digital News Initiative, DNI）的一部分，研究计划的预期成果将是一个名为DMINR的APP。这个APP平台通过机器学习和人工智能技术能够帮助新闻从业者检验事实真伪，APP也将经过包括《电讯报》（The Telegraph）、《卫报》（The Guardian）等30家欧洲新闻编辑部的数据检验。研究计划从2017年9月正式启动，为期两年。这项计划的开展无疑将有助于报业筛选新闻信息源，从而为数字新闻业的健康发展提供良好的信息环境。
2.新闻写作的人工智能应用
在新闻生产过程中，利用大数据实现人工智能化的机器人写作成为英国报业的重要尝试。大数据时代的机器人写作新闻似乎已成趋势。早在2014年，美联社（Associated Press）就已使用软件自动报道企业的季度财报，国内也有多家报纸和其他媒体使用机器人写作新闻。在英国，《金融时报》（Financial Times）近年也开始使用自动写作软件定期发布财经报道。但目前的机器人新闻写作内容以财经新闻为主，主要是对平台自身拥有的财务数据进行对比和处理，并不需要深度分析，因此这才简单的新闻生成工作机器人能够很快且很好地完成。而就新闻写作的人工智能应用而言，英国报业不在谋求新的进展。2017年7月，英国新闻联合社（Press Association）宣布，谷歌资助619745英镑支持《记者、数据和机器人》（Reporters and Data and Robots,RADAR）研究计划，这一研究计划由英国新闻联合社和新闻自动化专家Urbs Media公司合作进行，最终开发的软件将每月自动撰写30000篇本地报道。与目前能够简单撰写财经新闻的机器人写作不同，RADAR计划产生的新软件将自动完成多样化的本地报道，能够利用政府机构或执法部门的大型公共数据库，同时能向机器人完成的报道中自动添加图片和视频。Radar项目的研究目的是能够报道本地的重大新闻，因此要从政府的数据中挖掘有意义的信息，而这需要对社会、政治和当地语境有深入的理解，因此在研究计划中会有五名人类记者配合软件完成工作，如识别数据集、组织和编辑Radar软件产生的报道等。在媒体遭受严重经济压力的当下，自动报道工具还有很长的路要走，但随着软件自身机器学习和人工智能辨别能力的增强，机器人独立写作本地重要新闻渐渐成为现实。
3.重要新闻选题的可视化呈现
相较于一般选题而言，英国报业在推出重要报道时强调新闻作品的可视化呈现，通过对大量数据和信息进行分析处理，运用可视化和叙事化手段呈现的数据新闻（data journalism）和虚拟现实新闻（virtual reality journalism），逐渐成为英国报业的新宠。
在数据新闻运用方面，英国《卫报》是典型代表。《卫报》早在2009年就成立数字新闻部并设置了“数据博客”（ Datablog ）频道，开始数据新闻报道的探索。早期在技术上主要运用数字图表进行新闻内容的平面展示，同时大量运用flash实现动态效果。但在2010年10月23日《卫报》刊登的《维基百科伊拉克战争日志：每一次死亡地图》的数据新闻报道中，《卫报》使用来自维基解密的数据，借用谷歌地图提供的免费软件Google fushion制作了一幅动态点图（dot map）。这则数据新闻让《卫报》一鸣惊人，也在业界和学界掀起数据新闻研究的热潮。随着近年相关媒介互动技术的迅速发展，大量新软件被《卫报》采用。如使用Google Chart、 Google map等制作互动图片，使用Dipity、Timetoast等软件制作时间线类作品，用Google earth、 Quanum GIS等软件展示地理信息等。2017年7月12日，《卫报》通过城市化进程、人口老龄化、房产拥有率、租房率和移民五个层面的大数据分析，报道澳大利亚十年来（2006年至2016年）的整体改变。报道以五幅数据地图为主要内容，简单附以文字性的主题结论说明。细节内容主要在五幅主图中交互式嵌入10个至20个二级主题数字地图，点击地图左上角的下拉菜单就可以看到二级主题的数字地图。不同地区的变化比例用不同颜色呈现，随着鼠标在数字地图上滑动，就可以看到十年来相应二级主题的变化百分比。通篇报道使用简单清晰的数据地图与少许文字，非常形象地展现了澳大利亚十年来基于地理或空间上的变化状况。
追求新闻作品的可视化呈现，虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术运用也成为《卫报》的重要尝试。2016年4月27日，《卫报》发布VR新闻作品《6X9：身临其境体验单独监禁》（6X9： A Virtual Reality Experience of Solitary Confinement）。在这一报道中，不仅能够感受被监禁者的痛苦还能听到真实的声音、摇动的画面、逼仄的空间、墙壁上的涂鸦与不断变换的提示，视觉和听觉的冲击有效传播了被监禁者的心理变化。这一虚拟现实新闻的推出震撼了整个新闻业，也开创了新闻报道的另一维度。2016年10月4日，《卫报》正式组建室内虚拟现实团队，强化虚拟现实新闻的报道。团队由五人组成，由执行主编弗朗西斯卡·帕内塔（ Francesca Panetta）领导，团队目标致力于运用更多的新兴技术讲故事，提升新闻报道现场影响力，推动新闻业的不断创新。
二、报业受众的大数据服务
1.运用社交媒体提升阅读率
牛津路透发布的《数字新闻报告2017》显示，从2013年到2017年英国用户使用社交媒体阅读新闻的比例从20%上升到41%，而印刷媒体的新闻接触则从60%下降到40%左右，从趋势上看社交媒体新闻用户上升明显，因此报业吸引受众接触新闻必须要充分运用社交媒体。
运用社交媒体发布免费内容成为一些付费报纸吸引新用户的重要路径。就付费报纸而言，注册访问是付费订阅的必由之路，但只有把用户先免费拉过来才可能让其付费订阅报纸。自2016年夏季开始，英国老牌付费报纸《泰晤士报》每天在Facebook上发布两部至三部视频吸引新用户。视频主题是由专业团队经过大数据分析后选择性推送的，视频时长通常为2-6分钟，格调轻松，主要目的是通过运用社交媒体传播吸引更多的免费注册用户。根据Tubular Labs（位于美国加州的大数据视频分析公司）的数据，《泰晤士报》和《星期日泰晤士报》（Sun Times） 2017年1月份在Facebook上产生了200万次观看次数，截止到2017年3月已经有55万个免费注册用户，每周增加约30000个。这种增长无疑为报纸订阅提供了更多的潜在用户。
在受为成民务方面，社交媒体时代与读者互动必不可少，这也引起英国报业的整体重视。英国《金融时报》（Financial Times）尤为重视一些新闻报道后在官方社交媒体下的评论，并设置专门团队管理并积极互动。对于一些不当或令人反感的评论，团队也不是简单地删除或忽略，而是提醒人们有关的评论原则，即使当评论被删除时，主持人也会解释为什么做出这个决定。《金融时报》认为读者评论意见是一个极有价值的工具，在编辑上它们有助于新闻深加工并与读者建立信任，很多反馈成为新的选题，同时商业上这种互动使参与者得到尊重，提升了用户黏性。《卫报》也十分重视通过社交媒体与读者沟通，2016年9月其官方Facebook Messenger上线了一个自动新闻聊天软件，软件能够自动回答用户发送的问题，可以根据用户要求推送头条新闻、最新新闻或者当日最受欢迎新闻等。这是《卫报》在2016年6月推出“烹饪主题聊天”软件后的再次尝试，试图运用大数据技术实现与读者的充分互动。
此外，一些“仓储旧闻”经过大数据分析后，通过社交媒体互动得到重新关注。如《金融时报》2016年8月使用的一个叫作Chartio的第三方平台，允许记者确定报社内部存储的哪些故事能够再次吸引读者，并在社交媒体重新推广。这一平台能够显示过去一段时间内哪些档案内容的流量有所增加，读者是否通过搜索引擎、社交媒体或者点击ft.com上的文章浏览这些故事，如果这些故事得到重视就由负责团队打上重点记号并重新推出。总体而言，该工具标示后重新推出文章的参与量超过一般新闻的Facebook帖子参与程度，约获得3倍的点击次数，而人工挑选重新推送内容的平均点击次数为一般新闻的1.5倍至1.7倍。到目前为止，这一平台仅分析和推送了2015年和2016年发布的新闻内容。由于该工具表现良好，2015年之前的一些旧闻也开始进入平台，由社交媒体团队针对特定的细分受众群展开推送。
2.调整付费墙（Paywall ）吸引用户
付费墙是严肃类报纸实现“订阅模式”的主要技术保障措施。然而在严格的付费墙限制下，付费用户这部分市场收益虽得到保障，同时也阻碍了大量非订阅用户的新闻接触，影响潜在用户市场的开发。因此报纸在实施付费墙政策时也常常设置一些免费内容供一般用户阅读以吸引注册，同时也通过社交媒体平台传播吸引更为广泛的免费读者。这利情况下，很多报纸都在免费和付费间探索一个动态平衡，谋求市场价值最大化。美国《华尔街日报》（ The Wall Street Journal） 2017年开始测试非订户的24小时客户通行证以及允许用户或编辑人员分享新闻等方式，改变以往付费墙的“一刀切”标准，而是在分析客户阅读取向的基础上构建一个更为复杂的系统。大数据技术的应用，使报业在付费与免费间的选择有了更为可靠的依据和可能。
英国报业也在探索付费墙制度的创新。2016年8月，老牌收费报纸《泰晤士报》集团严格的付费墙制度开始松动，宣布对一般注册用户每周提供两篇文章，并可用邮件收到每日热点新闻，文章内容来自《泰晤士报》和《星期日泰晤士报》。目前这项政策并没有应用在客户端，对于《泰晤士报》旗下新闻的完整阅读仍然需要付费订阅，最低订阅费用是每周5镑。在提供免费内容吸引用户注册的同时，《泰晤士报》也在2016年新上线了一个客户端服务付费应用。这个新客户端提供一个与PC新闻网站不同的阅读模式，每天在9：00、12：00和17：00三个时间更新。新客户端一方面帮助用户从大量“旧闻”中解脱出来，了解正在发生的新事件，另一方面也能定期召唤用户“回来”使用APP，为分析用户阅读习惯等提供数据支持。《泰晤士报》集团数字编辑阿兰·亨特（Alan Hunter）在总结付费墙的成功经验时表示：“我们所有的工作必须取悦于我们的订阅用户，这是我们的核心竞争力所在。”
此外，也有一些英国报纸彻底取消付费墙制度而获得成功，《太阳报》的表现堪称典型。2016年11月发布的最新《英国读者调查》（National Readerdup Survey,NRS）数据显示，《太阳报》自2015年10月取消付费墙后，月访问读者数量从1300万人次增长到2400万人次，增长近1倍，其中手机读者增长达到10倍。可见，受众不同的报纸付费墙规则必然有区别，具体的选择与决策，对受众信息的大数据分析可以提供技术支持。
三、广告市场的大数据开拓
1.为广告客户精准服务
在广告市场开拓的大数据尝试方面，《金融时报》无疑领先于其他英国报纸，目前该报整个数字端的收入已经超过60%。
《金融时报》一直在尝试利用大数据提升广告效果的可视性和有效性，并以此不断开发出新的应用程序和指标。从2011年开始，《金融时报》推出名为SmartMatch的内容匹配服务。这项服务使用语义分析技术，通过加权概念和类别来分析文本，以便将相关展示性广告与新闻文章实时匹配。这一创新将其广告市场竞争性能提高了20倍，手机广告同比增长9%。2015年3月，“金融时报”推出“每小时成本”（Cost price of Hour, CPH）广告指标。这一新指标可以通过衡量广告不仅仅是被看到而是测量被阅读多长时间，从而提高营销效率。根据检测，平均每1666次广告呈现才能获得一次有效点击，但若客户观看广告达到五秒则效果完全不同，在PT.com上看到五秒钟以上的广告品牌回忆率和熟悉度高出50%。基于此，《金融时报》推出新的广告指标CPH，保证用户在客户广告的停留时间达到五秒。这一基于时间的广告购买指标，改“购买点击量”为“购买观看质量”，无疑更具竞争力。虽然目前大部分广告商习惯于选择熟悉的“购买点击量”方式，但《金融时报》推出的购买“广告质量”的创新方式已经吸引了红牛、IBM等大公司，目前《金融时报》已经与31个不同的广告客户进行了41次CPH广告活动，CPH成为该报重点推荐的广告交易模式。
2.向广告客户销售数据
除通过大数据分析为客户提升广告效应而获取市场收益外，一些英国报纸将数据库中的读者数据与其他数据加以区分并细化，同时根据广告客户的专业领域重点推荐销售。这一数据的深加工不仅可直接从数据销售方面获得收益，同时从长远看也提升了广告客户的忠诚度。目前很多英国报纸认识到其第一手数据的巨大价值，正在探索将其变为新的收入来源。
英国《卫报》在2016年走出数据深加工后再销售的第一步。《卫报》数字平台的数据涉及用户的阅读内容、表达行为、搜索行为、移动行为和交易行为等等，类似的数据量《卫报》每个月捕获达2000亿，最终能够实现其对用户群的复杂认识。以前的这些数据通常是采取打包销售给客户的方式，然而现在《卫报》选择将数据细分，并根据客户专业领域分段提供给广告商和代理机构。销售的用户数据被分为两个数据选项，即普通标准的预定义受众群休和高级自定义受众群休，显然后一种群体数据的指导性更为明确，价格也更高。这种数据销售仅显示用户消费习惯等商业属性方面的整体数量和趋势特征，用户个体数据则被隐藏，所以不存在侵犯隐私等问题。目前《卫报》已经与七位广告客户进行电讯、零售等商业市场方面的测试。其中，交通公司“欧洲之星”（Eurostar）使用《卫报》提供的各种数据进行测试，在确定用户出行意向方面取得较好效果。《卫报》声称新的数据供应方式对广告客户的投资回报率和竞争活动率提升明显，在同等条件下比使用第三方数据提升30%。
