大横幅背景

大横幅背景（精选9篇）

篇1：大横幅背景

以下背景全为净面尺寸

1、宴会厅（舞台）主背景墙（做两个背景）：

一、内容：深圳市服务贸易协会二届二次会员代表大会暨5周年庆典

支持单位：罗湖区政府

台山市政府

深圳市融资城电子商务有限公司

2012年3月26日

二、内容：深圳市服务贸易协会二届二次会员代表大会暨5周年庆典

企业项目发布会

支持单位：罗湖区政府

台山市政府

深圳市融资城电子商务有限公司

2012年3月26日

3、签到背景墙：

内容：深圳市服务贸易协会二届二次会员代表大会暨5周年庆典

签到处

2012年3月26日

4、礼品领取处背景墙：

内容：深圳市服务贸易协会二届二次会员代表大会暨5周年庆典

礼品领取处

鸣谢赞助单位：望家欢、茂雄实业、奥斯卡、旅游集散中心、安思格、贝龙

手机、食美特、多成贸易、汉雄实业、精美精、鑫鹏城（待定共约20家企业）

舞台前面左右两边的标语

一个写：热烈庆典深圳市服务贸易协会成立五周年

另一个写：坚持民主办会、会员办会的方针办最具特色、最具效能的国际化商会

篇2：大横幅背景

2, 端午节莫变耍耍节

3, 端午节莫变粽子节

4, 端午节祝全体员工节日快乐

5, 端午龙舟赛 节日更精彩容

6, 坚持科学发展 促进社会和谐!

7, 民族节日 代代传承 端午快乐

8, 民族节日 普天同庆

9, 莫忘读天问和离骚

10, 莫要忘忧民和忧国

11, 热烈祝贺省首届体育大会龙舟赛在xx隆重举行!

12, 耍该耍放假要值得

13, 提高端午的文化值

14, 迎端午 赛龙舟 人人当好东道主!

15, 迎端午不忘记古人屈原，贺佳节大吃五芳斋粽子。

篇3：大数据背景下档案知识服务

档案领域也已具备大数据特征。数据量的剧增以及知识经济的兴起使档案用户已不满足于仅限于数据或文件的利用,他们希望能够获得数据背后的信息以及信息蕴藏的知识。然而,知识不是自然生成的,也不是简单地存在于信息集合中,特别是蕴含在档案中的知识,有时我们得到的知识仅仅是冰山一角,更深层次的信息知识往往需要我们运用技术进行深入发掘,因此抽取和挖掘全方面的知识才是解决之道。通过档案的知识管理,开展档案信息资源的知识服务,不仅能满足用户对海量档案资源的利用需求,也能推动档案管理由实体管理向知识管理发展,尤其在海量档案和非结构数据盛行的今天。可以预见,知识服务是今后档案利用服务工作的发展方向。

一、我国大数据档案知识服务研究现状

大数据背景下的知识服务随着近年大数据浪潮而受到关注。笔者选取“中国知识资源总库———CNKI系列数据库”为数据源,共检索到题名中含有“大数据”和“知识服务”或“大数据”和“知识管理”的文献35 篇(检索日期为2015 年1 月22 日),经过筛选并去除无效文献得到关于大数据知识服务的文献共29 篇。其中最早的是李奕于2012 年在《中国计算机报》上发表的《大数据应用方式:从数据服务、信息服务到知识服务》,文中认为企业的数据处理、融合和分析挖掘将直接关系到企业智商和竞争力,数据的价值在于催生新的服务形态,这些服务形态也是大数据落地的应用方式。从数据本身的服务到信息服务,再到知识服务,在数据服务和信息加工的基础上,数据融合开始体现出价值,企业可以通过长时间数据积累以及大数据分析为本企业提供知识,服务于企业的各个方面,甚至对市场和整个行业形成影响和干预[3]。但文章并未对大数据知识服务做出具体界定。其他论文主要围绕以下两个主题开展研究的。

1.大数据知识服务的内涵及平台构建。关于大数据知识服务的内涵,目前只有秦晓珠等人[4]18就大数据知识服务的具体内涵和典型特征进行了具体界定。他们认为大数据知识服务是为适应信息服务业智慧化、协作化、绿色化、先觉化和泛在化的发展趋势而衍生的一种基于网络的,用以解决结构化、半结构化及非结构化数据多维度处理的信息服务新模式。通过构建知识服务平台,将大数据获取、存储、组织、分析和决策过程中所涉及的所有资源、知识、能力及过程虚拟化、智慧化,最终为用户提供面向智慧服务和自主需求、绿色环保的知识服务模式。

在大数据知识服务模式下,大数据知识服务平台成为大数据知识服务的工具。平台构建可分为五个服务体系[5]29:基础框架体系、大数据处理体系、过程管理体系、大数据分析与决策体系、交互体系。基础框架体系为平台的运行提供必要的支持,以体系框架及服务模块的形式提供给第三方大数据处理体系及过程管理体系;大数据处理体系构建于基础框架体系之上,主要负责数据获取、组织及存储等过程中针对大数据的管理及处理技术;过程管理体系为知识服务过程的协作提供服务支撑;大数据分析与决策体系从海量数据中归纳、过滤并分析数据做出决策;交互体系主要负责大数据知识服务供应端各类服务资源和服务技术的服务终端封装、接入、调动等,并负责大数据知识请求端接入平台、访问和调用平台中服务的技术体系。

2.基于大数据背景的图书馆知识服务。在检索获得的29 篇文献中,共有11 篇文献是大数据环境下的图书馆知识服务研究,其研究的热门程度可见一斑。在这些研究中,有学者认为图书馆资源已经具有大数据特征,面对大数据带来的挑战,图书馆要运用新的大数据技术对图书馆原来的知识服务进行创新和再拓展[6]33;提出图书馆要抓住大数据的时代潮流,利用大数据构建图书馆知识服务引擎[7]48和图书馆知识服务体系,以此应对图书馆知识服务的要求;针对具体的高校、军队图书馆,基于各自的特点,对大数据背景下的高校、军队图书馆知识服务模式、面临的问题以及知识服务创新提出思考[8]15;阐述知识咨询服务[9]74是大数据时代图书馆知识服务的新模式,在这样的时代,图书馆知识咨询服务的挑战与机遇并存,注重图书馆数字资源建设和人才培养,推动图书馆知识咨询服务的发展。

从现有研究可以看出,虽然知识服务早已在我国提出,但大数据热潮近两年来才兴起,将两者结合起来作为一个课题研究的为数不多。因此目前看来,我国的大数据知识服务研究还处于起步阶段,主要集中在图书馆情报等领域,已经开始意识到要建立基于大数据的知识服务,并提出了相关的措施,这与它们自身领域推行的知识服务有关,但相关措施集中在宏观层面,对于具体的大数据知识服务模式如何运作或大数据知识服务的方法涉及不多。

档案领域目前对基于大数据的知识服务缺乏研究,只有企事业档案部门鲜少涉及。张宗亮等人探讨了中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院在大数据环境下的档案知识管理应用[10],提出建立工程知识资源管理系统和工程知识资源利用平台推动知识服务。基于大数据的档案知识服务虽然还没有深入展开,但已有企业档案部门意识到大数据环境下开展档案知识服务的重要性,加上大数据与知识服务的深入人心,可以预见基于大数据的档案知识服务将是未来档案工作的一个方向,也会有更多关于这方面的研究。

二、大数据背景下档案知识服务的可行性分析

大数据时代的档案知识服务已经具备一定的实践条件,笔者将从理论依据、技术、人员建设三方面对大数据知识服务的可行性进行论述。

1. 档案知识服务为大数据档案知识服务提供理论依据。档案知识服务在我国档案界并不是一个新的课题,学者们在借鉴相关学科的基础上对档案知识服务进行了探讨。周毅认为档案知识服务不同于信息资源开发[11]48,论述了开展档案知识服务要完成的外化、内化、中介、提升的四项工作内容,并提出了档案知识服务引发的档案理论思考。徐拥军等人基于知识服务对档案管理模式进行了探讨[12]24。只是随着数据库文件、字处理文档、电子邮件等各种不同形式的文件在档案领域的迅速蔓延,大数据档案知识服务显得尤为迫切。

2.大数据技术为大数据档案知识服务提供技术支持。档案知识服务的实现需要对档案信息进行深度挖掘,提升知识价值。先进的数据挖掘和数据分析技术可令隐性知识显性化,为大数据知识服务提供必要的技术保障。档案用户对档案产生知识需求并传达给档案工作人员后,档案人员借助知识挖掘技术,将分布在异构数据源中的数据抽取到临时中间层,进行辨析、清洗、转换、集成等环节,最后加载到分布式数据库[13],再进行深层次的挖掘、整合和提炼,分析对比档案知识库,通过聚类和关联分析等数据分析手段进行深层次的开发,使隐性知识显性化,充分发挥隐性知识的价值。

3.人才建设为大数据档案知识服务提供人员保障。档案知识服务的实现终究需要人员的推动,因此如今的档案部门也十分注重人才建设,特别是技术型人才和善于进行知识管理的人才的培养,可有效推动大数据背景下的档案知识服务。善于运用数据分析和数据挖掘技术实现档案信息的共享与创新并提供给档案用户的档案人员自然是不可缺少的,同时也应具备扎实的档案基础理论。另外,海量档案资源需要的是维护数据的清晰完整,因此档案部门需要的是发挥自身价值、注重团队协作的人才,不仅能维护好、利用好自身负责的数据,也熟悉其他档案人员的数据留存方法,进行实时交流和相互学习,互相配合,为整个档案部门留下真实可用的数据,最终服务于大数据档案知识服务。

三、大数据档案知识服务需要注意的几个问题

大数据时代推行档案知识服务的必要性毋庸置疑,上文也从大数据技术、人员建设以及社会环境三方面分析了大数据时代档案知识服务的可行性。但在实际的档案知识服务过程中仍有以下几个关键问题。

1.数据的保存和管理问题。大数据时代最重要的是数据,但由于数据的异质、异构、半结构化以及非结构化等特征,大数据时代推行档案知识管理会面临数据的可靠性、可表示、可处理和可融合问题[4]18。档案部门具有先天的数据积淀,档案是真实可靠的记录,因此不存在数据可靠性问题,但档案部门已经出现了大量的非结构化数据,因此要在了解数据现存状况的基础上,运用基于大数据技术的数据库对海量档案数据进行存储和管理,便于实现档案知识服务。例如SQL既可以做关系数据,也可以做空间数据、图像、数据流等非结构化数据,不会遭受元数据管理的困扰[14]48。近年来兴起的No SQL数据库不仅支持处理海量数据,模式自由,而且支持简单的备份[15]146,这不失为解决档案资源的存储和备份的好办法。面对井喷式的数据,只有解决了数据的保存和管理问题,档案人员才可有效地为知识需求者提供知识服务。

2.档案个性化知识服务问题。大数据时代,面对每天产生的源源不断的用户数据和信息,亚马逊和淘宝网等购物网站会根据用户的这些浏览记录、购买记录等数据来向用户推荐商品,为用户提供专门服务,并且往往能收到较好的效果。档案部门在提供知识服务的时候,也可以此为借鉴向不同的知识需求者提供个性化知识服务。每个档案用户的知识需求方向及需求深度各不相同,例如领导管理人员需要的是国家政策以及管理层面的知识;科研技术人员需要的是科研方面的技术知识。档案人员可通过先进的数据分析技术对档案用户需求进行智能分析,得出用户的利用需求和偏好,并针对得出的信息向用户提供专门的知识服务。还可分析用户的潜在需求,并据此定期向用户推送知识,扩大用户的档案资源利用。用户满意后会提高公众的参与积极性,促进档案知识服务的发展,实现双赢的局面。

3.知识资源共享与保密问题。为了避免“信息孤岛”,对于不涉及保密问题的档案知识资源,用户可通过相应的档案知识资源共享及反馈平台进行知识共享与反馈。用户通过平台提交知识需求后,档案人员通过数据分析与处理并找到档案用户所需的知识,通过平台提供给用户,同时实现知识资源的共享。而用户在获得知识后可进行及时反馈,其他专家或有经验的用户可对此知识信息进行纠正或深层次的提升,档案人员收到这两方面的反馈信息后可对之前提供的知识服务进行完善和补充,以便今后为用户提供更优质的知识服务,促进整个大数据档案知识服务体系的完善。如果档案信息资源涉及个人隐私等保密问题,档案人员必须对档案知识进行加密才可上传到档案知识共享平台,或者在得到许可的情况下共享到档案知识服务平台。

篇4：施瓦布　大智慧需要大“背景”

布什内阁成员中，没有任何一个在任命之初便接受“审判”——在新职务上是成功还是失败?但美国新贸易代表苏珊·施瓦布却是例外。履新六周，她便接受了最为严峻的考验。

7月24日日内瓦举行的多哈回合六国部长级会议最终演变成了一场闹剧，悲愤的WTO总干事拉米在极度失望之下宣布，暂停并无限期拖延有关多哈回合谈判的一切工作。

施瓦布的郁闷来自于欧洲的批评。欧盟贸易谈判代表曼德尔森指责美国应对谈判破裂负主要责任，他认为是美国人判定目前阶段终止谈判对他们弊大于利，这直接导致了此轮谈判的搁浅。

自己和自己的战斗

解决美国和其他国家贸易争端，是布什希望实现的经济“政绩”之一，任命施瓦布的深层含义便在于此。但多哈谈判的提前终结，让施瓦布承受了来自白宫的“失望”。

一些批评者说，任命施瓦布本身就说明了布什政府已经对多哈回合的成功不抱希望。比如，明尼苏达州前共和党议员比尔·弗伦内尔就表示，施瓦布是一流的，但并不意味着她适合做贸易代表这份工作。

对于外界对她新职务的各种声音，施瓦布并不感到意外。不过，她坚定地表示，她会以实际行动来证明自己非常适合这个新的岗位。“回击那些批评者的惟一办法就是要比他们所预料的干得好，干得出色。”

谙熟国际贸易规则的施瓦布出手果真与众不同。8月27日，开始了她任期内的首次访华。虽然外界对她此次北京之行赋予了释放美国对话新政策的含义，但其实幕后的真实意图还是为了“挽救”多哈回合，毕竟真正的期限还是在2007年。

在施瓦布看来，想要改变欧洲人的想法，需要拉拢中国、印度、巴西和其他一些经济快速发展的新兴国家，让它们和美国一起施压。

作为美国新任贸易谈判代表，施瓦布现在最迫切的事情是要尽快重启多哈回合谈判。她深知一旦不能在明年七月前完成有关谈判协议提交国会的话，她的位子就形同虚设了。这一仗无疑是一场施瓦布自己和自己的战斗。

柔中带刚的谈判高手

美国媒体曾评论说，施瓦布女士是那种能把政治上的困难当作是有趣经历的人。

然而，担当布什贸易“特使”之前，对外界来说，施瓦布还是一个无名小卒。不过翻开施瓦布的履历表，她丰富的人生经历还是颇让人艳羡。

1955年，施瓦布出生于美国一个外交官家庭，从小就随父母辗转在非洲、欧洲和亚洲之间。施瓦布说，正是有了在一些穷国的经历，所以自己很早就意识到开放的市场比直接获得外援更能帮助战胜贫困。

大学毕业后，她幸运地成为美国贸易代表办公室的一名农业贸易谈判代表。之后，施瓦布在美国驻东京大使馆任贸易政策代表，在老布什政府中也担任过对外商业服务机构主任等职。去年11月，施瓦布担任美国副贸易代表之职，主管欧洲、中东和美洲事务，为如今“扶正”埋下了伏笔。

上世纪80年代，施瓦布在替参议员约翰·丹佛茨主管贸易政策立法时，曾参与起草许多贸易政策并发挥过关键作用。在一系列政府谈判中，施瓦布的战绩更是突出。尤其在拉美地区出现左倾倾向、美洲自由贸易区的构建步履维艰的情况下，她领军成功签订了美国与秘鲁和哥伦比亚之间双边自由贸易协定。

施瓦布对中国的认识主要源于她在商界和大学的经历。她曾担任摩托罗拉公司企业业务发展主管，负责代表公司在中国及其他亚洲地区进行战略规划和协商，在该公司对华投资布局过程中起了重要作用。她在美国马里兰大学公共关系学院当院长时，还开设过对华贸易相关课程。

为了在对华贸易谈判中做到“知己知彼”，施瓦布还继续着刻苦的“功课”。今年6月，正式出任美国贸易代表后不久，她就宣布在美国贸易代表办公室成立“中国贸易执行工作组”和“知识产权执行办公室”。前者是为了“更积极地确保中国执行在WTO以及其他贸易协定下做出的承诺”，后者则集中研究中国，俄罗斯等国的知识产权保护。

智慧能否战胜实力

打开亚马逊书店的网页，输入苏珊·施瓦布，页面会跳出一本《交换》(Trade-offs)的书。内容简介上写着：《1988年综合贸易与竞争法》是美国贸易法上的里程碑，施瓦布在该书里以一个参与者和政策制订者的角度来透视了整个过程。

在美国贸易政策和实践方面，学者、官员、商人，多重身份的施瓦布，在美国无人能与之相比。甚至连布什也夸她是个“优秀而坚定的谈判者”。不过，高手也有致命弱点，施瓦布的软肋就在她薄弱的政治后盾。

美国贸易代表一般分为两类，业务型和政治型。前者比较突出的有巴尔舍夫斯基，后者以波特曼为代表。两者兼具的是佐利克，他既有业务水平，又与总统的关系亲密无间。

施瓦布比较偏向业务型，但她还没有巴尔舍夫斯基那样的国际影响力，在政治方面，她虽然在政府工作了30年，也曾为小布什的历次总统大选捐出过1000美元，但终归不是布什核心团体的成员。不过，施瓦布的优势是她曾在国会工作过，与立法系统关系非常密切。在国会拥有贸易政策最终决定权的美国，这一点优势还是很重要的。

由此也引发了关于施瓦布的智慧与实力差距的争论。有人认为，她难以将个人自由意志融入政策，也有人认为，没有了政治上的回旋余地，她就可以在既定的政策框架内，最大限度地发挥她的专业特长，充分施展谈判技巧和计谋。

篇5：大数据背景下的统计探究

关键词：大数据,统计数据,政府统计

一、引言

随着信息技术的不断发展和普及, 大数据时代悄然而至, 给世界各个行业带来前所未有的变化。大数据时代不仅带来海量数据, 而且开启了人们利用数据的新模式, 给传统统计带来前所未有的强有力冲击。企业、公司等如何利用海量数据, 政府部门如何在统计工作中结合大数据改革现有统计流程, 成为经济统计学者们亟待思考和解决的问题。

二、大数据定义及其特征

1. 大数据的定义。

大数据概念最早源于IT行业的数据库领域, 被认为是表示数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据, 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看, "大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。究竟什么是大数据, 目前还没有权威统计的定义, 但是大数据必将带来社会新的变革。

2. 大数据的特征。

(1) 数据容量巨大。从TB级别, 跃升到PB级别。传统的统计数据收集包括抽样调查、普查等等, 所得到的数据量和大数据容量不能相比。据统计, 目前世界储存信息量的速度比世界经济的增长速度快4倍, 计算机处理数据的速度比世界经济增长速度快9倍。 (2) 数据类型繁多。包括网络日志、视频、图片、地理位置信息, 等等。世界每天以飞快的速度储存着大量的数据, 这些数据以复杂的形式记录下来, 来供人们利用, 但是其中只有很小部分被利用。 (3) 价值密度低。以视频为例, 连续不间断监控过程中, 可能有用的数据仅仅有一两秒。海量的储存数据中, 蕴含着巨大价值, 但实际有意义的数据, 就在其中的特别小的一部分。 (4) 处理速度快。这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器, 无一不是数据来源或者承载的方式。

三、大数据对统计的影响

1. 大数据对经济统计的影响。

(1) 数据收集方式的变化。传统的数据收集方式通常包括:普查、问卷调查、抽样调查、报表收集等等。传统的数据收集方法已不能满足现代人们的数据的需求, 传统的数据收集方式已也不适合大数据时代的数据收集, 并且海量数据的处理和分析传统的应用软件也无法实现。这就要求需要转变新的数据收集方式、处理分析手段与之相适应, 才能更好的开发海量的数据库。 (2) 不再依赖随机抽样。传统的数据采集中, 随机抽样、抽样分析扮演着很重要的角色。但大数据时代的到来, 我们需要分析更多的数据, 甚至可以得到与某些现象的全部数据。全数据模式已成为一种可能, 大数据分析采用所有数据, 能带来更高的准确性和时效性。 (3) 不再寻求因果关系。传统的统计工作中, 习惯性去寻求一种因果关系。在大数据时代, 我们不需要再去发现事物之间的因果关系, 而更需要我们关注的是事物之间的相关关系, 通过分析数据之间的相关关系, 来发掘数据中的价值。

2. 大数据对政府统计的影响。

与传统政府统计相比, 大数据能够给政府统计带来翻天覆地的变化:扩充记录内容量, 扩大调查样本范围, 提高调查时效和结果的准确性。

(1) 居民消费价格调查。当前采用的居民消费价格 (CPI) 中包含很多种类, 包括食杂店、百货店、超市、购物中心、农贸市场及服务消费单位等, 每月发布一次, 存在一定的滞后性。如果应用大数据技术, 调查范围更加广泛, 样本量更大, 得到的CPI是对市场价格的实时反映, 可以做到每天发布, 提高价格调查的时效性和数据质量。

(2) 人口普查。我国是一个人口大国, 传统的人口普查是通过入户调查、填写问卷、光电扫描录入或人口录入数据而得到相关数据的。花费大量的人力、物力、财力, 信息也有较大的时间滞后性。如果建立一套有效的人口管理系统, 利用大数据库, 可以高时效和高精度地完成全国人口普查。

(3) 统计数据质量。统计部门每年要对我国经济社会各个方面进行检测, 通过抽样调查获得大量数据, 难免会出现误差。在大数据时代, 政府部门如果建立一套有效机制, 很好的利用大数据库, 不仅可以减少统计误差, 而且能够保证发布数据的时效性和真实可靠性。

四、结论

1. 改进统计方法, 充分利用大数据库。

大数据时代带来了海量的数据, 传统的数据收集方式已不能与之相匹配, 全数据模式开启了统计方法的变革。在大数据库面前, 传统的抽样调查没有被淘汰, 而是一些抽样调查可以被全新的数据收集方式取代, 通过新的收据处理可以更准确的反映社会经济现象。

2. 有效利用大数据, 提高统计质量。

传统的政府统计, 是在利用现有的统计方法来实现对社会经济现象的观测。大数据时代的到来, 必然对原有政府统计产生强有力的冲击。政府部门可以通过现有技术条件, 有效利用大数据库, 不仅能够提高统计数据质量, 而且能够提高数据发布的时效性。

参考文献

[1]乔晗.“大数据”背景下利用扫描数据编制中国CPI问题研究[J].统计与信息论坛, 2014 (2) :12-18.

[2]曾凡斌.大数据:一场管理革命[J].中国传媒科技, 2013 (1)

[3]涂子沛.大数据:正在到来的数据革命[M].广西师范大学出版, 2012 (7)

篇6：了解大背景　做好小文章

股市，万民期待的红五月没有如期到来，等到八月，盘面依然绿波荡漾。房价，市场一路唱空，却也没见跌了多少，想象中本该惶惶然的开发商，大多仍是踌躇满志。互联网，“过冬”声音此起彼伏的同时，风险投资继续在行动，频频下手上千万美金的项目。

复杂的经济现象，确实让人有些茫然。

如何把握目前的经济形势，如何看待当下种种复杂的经济现象，我们的建议是：大处着眼，小处入手。

大处，是国家的宏观经济形势和宏观经济政策。提到宏观，不少人不以为然，甚至包括部分区域经济的规划者和企业的决策人。他们认为，宏观经济是形而上的东西，距离自己比较遥远，国家的宏观经济政策，也不是强制性的硬约束。事实上，货币、财政等宏观经济政策的变化，必将通过其强大的杠杆效应，对于未来经济运行的整体环境，产生重大而长期的影响。如果我们不能准确地把握宏观经济形势及其政策走势，那么研究具体的经济问题时，就很容易变成盲人摸象，难以得出正确的结论。只有充分了解宏观经济的大背景，才能做到顺势而为。

对于宏观经济形势和政策走势，根据中央政治局相关会议精神、政府有关部门负责人的最新表态、人民日报、新华社等官方渠道近期密集发布的言论，基本可以得出以下共识：未来的一个阶段，中国经济增长速度将放缓；政府将继续从紧的货币政策和稳健的财政政策；控制物价上涨、加大结构调整、转变发展方式，将成为宏观调控的重点。

这种共识给到我们非常明显的信号，依靠投资拉动、信贷刺激、资源消耗、通货膨胀支撑的经济增长方式，正在步步远离我们。任何与之相左的政策期待，多将成为泡影。运营模式若不能与时俱进，生存空间则必将受到挤压。

了解大背景，是为了做好小文章，也就是我们所说的，小处入手。对于具体的经济现象、经济问题，要放在宏观经济的大背景下，进行认真细致的研究和实事求是分析。区域、行业、产业、企业，概莫能外。只有搞清楚面临的形势，找出存在的问题，弄明白未来的方向，才能得出准确的判断，做好充分的准备，采取正确的行动。

本期刊物，我们访谈了部分专家学者，对奥运之后中国经济的宏观走势，做出了系统地分析，对长三角、珠三角不同的区域经济发展模式，进行了对比研究，我们还围绕这一主题，关注了部分行业、产业、企业，与大家分享。

篇7：大数据背景下数据新闻的研究

近年来, 随着数据信息的迅速增加, 人们逐渐迎来了大数据时代。而数据信息的增加, 在促进新闻行业繁荣发展的同时, 也为新闻报道人员带来了大量的数据处理工作。因此, 在大数据背景下, 新闻报道产生方式发生了相应的变化, 而数据新闻则应运而生。而数据新闻的产生, 不仅从复杂的网络数据资源中挖掘出了有价值的新闻数据, 还使得新闻业拥有了全新的发展方向。所以, 数据新闻在大数据背景下得到了兴起, 并引发了国内外学者的关注。

一、大数据背景下数据新闻的产生

(一) 大数据时代

在互联网迅速发展的今天, 海量数据得到了汇聚, 从而使大数据的时代得以到来。而大数据其实指的就是无法在一定时间内进行其内容管理和处理的数据的集合[1]。在近几年, 随着互联网络的普及, 大数据被人们广泛的提起, 而数据科学也作为一门新兴的科学出现在了人们的视线中, 从而更进一步的证明了大数据时代的到来。而对于新闻界来说, 世界各地每天发生的事件都可以通过互联网络被展现出来, 进而成为新闻界需要处理的“大数据”。

(二) 数据新闻的产生

在海量的数据信息中, 有用的信息只有少部分。所以, 需要有专人进行数据的筛选和处理, 并利用简单的方式来进行复杂信息的解读。同时, 在生活节奏较快的今天, 人们的阅读时间是非常有限的, 所以新闻媒体不得不进行大数据的处理, 进而使大数据以简明的方式呈现在人们面前。所以, 数据新闻作为一种可以利用数字或图表进行大量的数据信息的报道的新的新闻呈现方式, 在大数据的时代背景下产生, 进而成为了新闻产业应对时代变化的重要手段。

二、数据新闻的发展现状

数据新闻在大数据的时代背景下应运而生, 并取得了一定的发展。而就其发展现状来看, 数据新闻已经呈现出了一定的特点, 并具有了一定的发展优势。

(一) 数据新闻的特点

数据新闻的发展时间尚短, 所以不同的新闻人对数据新闻的特点有着不同的总结。但是, 无论是哪种总结, 海量数据的获取、海量数据的处理和可视化数据的呈现都是制作数据新闻必不可少的环节。首先, 数据新闻报道的基础就是对海量数据信息的获取。媒体不仅要进行通过自行调查来进行一手数据的搜集, 还要从相关公开的数据库中进行二手数据的搜集[2]。其次, 在进行数据新闻制作的过程中, 媒体必须对海量信息进行处理。一方面, 从业者要对搜集到数据信息进行核对, 从而辨别数据的真伪。另一方面, 人员需要利用多种数据处理软件进行数据的筛选和整理, 进而从大量的数据信息中提取出有用的信息。另外, 人员还要对各式各样的数据信息进行加工, 进而使数据拥有统一的格式。再者, 可视化数据的呈现也是数据新闻的重要特点。人员需要利用图表、数字等多种视觉方式, 将数据新闻生动的呈现在人们的面前。

(二) 数据新闻的优势

在众多的新闻报道中, 数据新闻有着多种优势, 进而获得了读者的喜爱, 首先, 数据新闻能够将新闻以信息图表方式呈现出来, 进而便于人们阅读。其次, 数据新闻可以使新闻的要点被突显出来, 进而提高人们对报道的认识, 同时也可以使人们更好的进行新闻的记忆和理解。再者, 数据新闻具有清晰的条理和生动的内容, 可以吸引读者进行内容的阅读。另外, 数据新闻可以为人们了解大量信息数据提供便利, 进而完成小数据条件下无法完成的报道。

三、数据新闻的发展前景

(一) 数据新闻的挑战

虽然数据新闻得到了越来越多的读者的喜爱, 但是在发展上仍然面临着一定的挑战。一方面, 数据新闻的制作需要进行大量数据的处理, 所以将涉及到统计学、数据学和平面设计等多种学科, 因此将使新闻从业者承担更多的工作压力和任务。另一方面, 想要制作出好的数据新闻, 需要制作者具有一定的能力进行大量数据的解读和分析。所以, 数据新闻对新闻从业者的要求较高, 因此会面临着一定的挑战。

(二) 数据新闻的机遇

随着大数据时代的到来, 数据信息只会越来越多。所以, 在数据信息过剩的情况下, 新闻从业者通过处理大量数据信息来进行新闻报道是必然的发展趋势。一方面, 数据新闻的出现, 使得多数新闻从业人员找到了自己的发展方向, 进而为新闻产业带来了更大的发展空间[3]。另一方面, 数据新闻可以帮助媒体找到事件的发展规律和方向, 进而使媒体发现更多的新闻主题。所以, 数据新闻是新闻产业的新的推动力, 因此也将拥有广阔的发展前景。

结论

总而言之, 大数据时代的到来, 不仅促进了新闻产业的繁荣发展, 还直接促使了数据新闻的产生。而面对海量的数据信息, 采用数据新闻进行新闻的报道, 使得数据的处理更加容易, 进而为数据新闻的发展带来了一定的动力。所以, 国内的新闻产业应该做好数据新闻的发展前景的判断, 从而把握数据新闻为其带来的机遇, 积极的应对所要面临的挑战, 进而促使新闻产业获得进一步的发展。

参考文献

[1]丁骋, 禤支兰.大数据背景下数据新闻的生产和挑战[J].新闻知识, 2014, 06 (01) :23-25.

[2]方洁, 颜冬.全球视野下的“数据新闻”:理念与实践[J].国际新闻界, 2013, 06 (01) :73-78.

篇8：“大问题”背景下的主体学习

[关键词]准备先行 经验分享 问题研讨 反省总结 拓展延伸

[中图分类号] G623.5 [文献标识码] A [文章编号] 1007-9068（2016）01-006

【教学内容】苏教版五年级下册第85～97页的例1、例2和随后的“练一练”及练习十三的部分习题。

【教学目标】

1.使学生在观察、画图、操作等活动中感受并发现圆的有关特征，知道什么是圆的圆心、半径和直径;能借助工具画圆，能用圆规画指定大小的圆;会用圆的知识解释一些日常生活现象。

2.通过准备性活动，激活学生有关圆的经验，并让学生在活动中进一步积累认识圆的学习经验，增强空间观念。

3.使学生进一步体验图形与生活的联系，感受平面图形的学习价值，提高学生数学学习的兴趣和学好数学的自信心。

【教学重点】理解和掌握圆的特征，学会用圆规画圆的方法。

【教学难点】理解圆的有关概念，归纳圆的特征。

【教学过程】

一、备学先行——激活圆的各类经验

课前设计三个备学引导题：

1.观察车轮，试着用不同方法画出车轮外围的圆形，并说说怎样画圆更准确。

2.如果将车轮做成三角形、正方形、椭圆形等形状，会出现什么情况？请从数学的角度来分析。

3.提出三个有关圆的问题。

让学生课前独立完成备学作业，教师浏览学生的作业情况后进行教学的二度设计。

【设计意图：在生活中，圆随处可见，学生熟悉圆形物体，并对圆有初步的感知。以车轮问题作为切入点，激活了学生关于圆的经验，同时也促使学生进行深入思考。“车轮为什么要做成圆形的？”这一朴素的问题，直抵圆的本质属性。这样的备学，为学生的后续学习奠定了坚实的基础。】

二、经验分享——探索圆的主要特征

1.引出话题

师：说起圆，大家一定都不陌生，昨天我们还画了圆、剪了圆。生活中，圆随处可见，你能举两个例子吗？

生：碗、硬币、闹钟、旺仔牛奶罐……

师：生活中，人们经常把圆的东西说成是圆，区分得不太严格。比如，球、滚圆的苹果，人们常会说它们是圆的。但是，在数学上，“圆”特指平面图形。譬如，在纸上画的圆。

师（出示碗、硬币、闹钟、旺仔牛奶罐）：请你找出这些物体表面的圆。此时，我们只能说这些物体的某一个面是圆。

2.备学讨论

师：最近，楠楠家买了一辆新车。有一天，他突然问我：“为什么车轮是圆形的？”我当时就愣住了，车轮当然是圆形的，这还用问吗？要说理由，还真不太好说！但这确实是一个值得研究的问题，今天我们就重点来研究这个问题。关于汽车车轮的特点，我们前几天已经进行了的备学。现在，请四人为一组讨论备学作业，每个同学都要倾听其他同学的想法，并试着解决他们的问题。组长要分好工，召集大家提炼出典型的问题！

（学生分组讨论，试着提炼出主要的发现和问题）

3.交流展示

（1）分享画车轮外形的方法

师：请一个小组代表介绍画车轮的方法。

生1：可以沿着实物的边画，也可以徒手画，或者用圆规画。

师：怎样画更准确？

生1：用圆规画更准确。

师：怎样用圆规画圆呢？

生1：捏住圆规的柄，针尖定在纸上，两脚叉开一定距离，另一只脚旋转一周，就能画出一个圆。

师（示范画圆，假装不小心失败）：用圆规也不能成功画圆，问题可能出在哪里？

生1：圆规的两脚距离发生了变化或针尖移动了位置。

（学生演示用圆规画圆）

师：在画车轮外形的过程中，你能感受到车轮做成圆形的原因吗？

（2）指出圆的本质

师：如果车轮是三角形、正方形、椭圆形的，又会怎样呢？

（课件演示四种轮子的汽车行进的场景，让学生再次感悟）

生1：圆没有角，正方形、三角形有角。椭圆形虽然没有角，但一面长，一面短，不便于滚动。

生2：如果车轮做成正方形、三角形或椭圆形，车子在行进的过程中会高低不平、忽上忽下，而且前进的阻力会很大。如果车轮是圆形的，车子的轴都经过圆的中心，而圆心到圆周上的任意一点的距离都是相等的，所以在行进的过程中，车轴到地面的距离都是相等的，车子自然就能走得很平稳。

生3：由于圆上的各点到中心点（圆心）的距离相等，所以圆在滚动时，圆心在一条直线上运动，这样坐在车上的人就会觉得很平稳。由于正方形、椭圆形等边上各点到中心点的距离不一样，使得在运动过程中，中心点运动的路线不是一条直线，人坐在这样的车上就会感觉到颠簸。

（课件出示三角形、正方形、椭圆形、圆形等车轮形状图，引导学生观察这些图形，展示点到边的一些线段，让学生判断中心到边的距离是否都相等。通过对比，使学生理解圆的中心到边上任何一点的距离都相等。）

师（揭示圆心、半径的概念及字母表达式。让学生在圆中标出圆心，用字母O表示;画出一条半径，用字母r表示）：可以画多少条半径？它们的长度怎样呢？为什么？

生4：可以画无数条半径，它们的长度都相等。

生5：画圆时，圆规两脚间的距离不变，所以半径都相等。

师（揭示直径的概念，并用字母d表示直径）：直径可以画多少条？它们的长度怎样呢？为什么？

生6：直径有无数条，长度都相等。

师：请从数学角度说说为什么车轮是圆的。

生8：因为从圆心到圆上任意一点的距离都相等。

生9：因为半径都相等。

师： 两千年前，伟大的思想家墨子说过：“圆，一中同长也。”请读一读这句话，说一说“一中”指的是什么，“同长”指的是什么。

生10：“一中”指的是圆心，“同长”指的是从圆心到圆上各点的距离一样长。

师：“一中同长”高度概括了圆的特征。

（3）与以前学习过的平面图形进行对比

师（出示图形，引导学生比较）：圆跟我们以前学过的图形有怎样的联系？

生1：以前学过的图形都是直线图形，而圆是曲线图形，但它们都是平面图形。

【设计意图：介绍车轮画法以及由此引出的画圆过程，使学生初步感受到圆的特征。画圆时，圆规的针尖需要固定（即为定点），两脚间距离不变（即为定长）。借助车轮是三角形、正方形、椭圆形的假说，反向揭示了圆的特征。学生充分发表见解后，教师通过课件演示不同形状的车轮，让学生明白了车轮做成圆形的道理。最后，将各种车轮抽象成几何图形，对比各种图形中心到各边的距离，巧妙突出了圆“一中同长”的特征。】

三、问题研讨——凸显圆的本质属性

呈现学生备学中产生的主要问题。

问题1：怎样找到圆的直径呢？

学生动手操作，并汇报演示。

问题2：怎样找到圆的中心呢？

学生动手操作，并汇报交流。

生1：如果是圆纸片，只要对折两次就能找到圆心。

生2：如果不能对折，画两条直径，就能确定圆心，或者画一条直径，找到中点即为圆心。

师（随着学生回答，课件出示更多共性问题，如：圆的面积怎么计算？圆的周长怎么计算？圆周率是什么？……）：这些问题留给大家课后思考。

【设计意图：学习总是从产生疑问开始的。小组交流过程中，一些简单问题已解决;全班研讨时，一些共性的重要问题也基本解决。这时，教师要鼓励学生将心中的疑问提出来，针对典型的问题进行研讨。随着怎样确定圆的直径、圆心等问题的解决，学生对圆的特征会有更深层次的理解。】

四、反省总结——完善圆的知识结构

师：学习了圆，你有什么收获？

生1：我知道圆有无数条半径和直径，同一个圆的半径长度都相等，直径是半径的2倍。

师：“圆，一中同长也。”这句话反过来说是“一中同长，圆也”，对吗？

师（课件出示球体）：如果不限于平面内，球是不是也“一中同长”？在一个平面内，“一中同长”的就是圆，在立体空间里，“球”也是“一中同长”。数学就是这样严谨而又奇特！

【设计意图：总结能回顾所学知识，并促使知识形成体系。此处的反思，跳离了圆之本身，并随着对“一中同长，圆也”的辨析，将视野从平面的圆向立体的球延展。】

五、拓展延伸——开阔圆的知识视野

师（出示正方形车轮的自行车）：车轮一定要做成圆形吗？带有正方形车轮的自行车看上去有些不切实际，但实际上它仍可以驾驶，只是它在平坦的道路上有些“大材小用”了，它更适合在像齿轮状的非平坦道路上行驶。

师（出示太极图，如下图）：你见过这样的图吗？

师（出示大圆套小圆的图，图略）：小圆半径是3厘米，大圆半径是几厘米？直径呢？请大家课后思考。

【设计意图：课的结束并不意味着研究的终止。教师继续追问：“车轮一定要做成圆形吗？”这一问题变换了一种思路，为学生打开了新的视野。让学生课后继续研究数学名题，带着问题走出教室，课的张力可见一斑。】

【教后反思】

这是我第二次执教“圆的认识”，跟第一次相比，思路有了很大变化。第一次执教“圆的认识”时，我紧扣“一中同长”，突出了圆的本质特征。而这次，我将学习放在了一个“大问题”背景之下，通过分析车轮是圆形的优势，突出了圆“一中同长”的特质。

源于事实的剖析。从熟悉的车轮入手，让学生在画车轮、研究车轮的过程中掌握圆的特征，真正做到了“让数学源于生活”。画车轮时，因为车轮是实物，学生想出了不同的方法，师生重点研究用圆规画圆。画圆时，定点和定长的把握，正好与圆心和半径的特点吻合。为什么车轮是圆形的？对这一司空见惯现象的追问，打开了学生思维的闸门。随着其他形状车轮的假设和演示，学生在对比中再次认识到，长方形、三角形车轮都会使汽车在行进过程中产生颠簸，从而深刻领悟到圆形车轮的优势。

基于直观的抽象。将不同形状的车轮抽象成相应图形后追问：“为什么其他形状的车轮会产生颠簸？”能够引导学生从数学的角度去思考这一问题。学生在相互启发下发现，其他图形中心到边的距离并不完全相同，而圆的中心到边的距离都相等，这是圆形车轮行驶平稳的原因，也是圆的重要特征。从直观的车轮中抽象出数学问题，通过不断追问和对比，学生成功探索了圆的特征，建构了圆的模型。数学模型的建立，基于直观又超越了直观，这样的抽象是有根基的，这样的教学也是有深度的。

高于现象的追问。“一中同长”是圆的本质特征，也是本课的灵魂，但教者并未满足于此。总结后，教师继续追问：“‘圆，一中同长也。’这句话反过来说是‘一中同长，圆也’，对吗”？学生的视角立刻从平面走向了立体。整节课虽然一直在研究圆形车轮，课尾却突然剑走回锋——出示正方形车轮的自行车。“车轮一定要做成圆形吗？”这个问题打破了学生的思维定式，使他们认识到，在某种特定情况下，正方形车轮也能平稳行走。世间并无绝对之事，新奇的问题，打开了学生思维的另一扇窗。

篇9：大数据背景下报纸版面演化路径

关键词：大数据,报纸版面演化

一、抽样思维下的版面设计

报纸版面设计需要符合读者需求和阅读习惯, 美国学者克里斯·乌班所主持的对读者关系的调查研究表明:由于多年的经历和养成的习惯, 读者对报纸有一种固定的期待, 其中包括:新闻, 准确, 良好的编辑思想, 清晰, 可信, 专业, 一贯和对读者的尊重。此外, 读者还承受太多的感官的负荷——太多了不能看, 太多了不能听。最终, 在读者的固定期待和变化需求之间产生了矛盾。[1]报纸版面设计应该是对读者需求的反映。因此, 为了吸引新的读者, 报社应当着手进行市场调研和读者研究——分析购买习惯和重新设计版面, 这种研究给报纸的决策提供了最基本的信息。[2]

然而就在报纸通过市场调查预测读者需求的过程中却出现了一些问题。例如, 我们无法确定如何利用手中已掌握的调研材料来预测读者的真实需求, 我们甚至不清楚这些材料是否能真实代表所有读者, 而这两点不确定因素都直接影响到调研结果的准确性。美国哥伦比亚大学新闻学院教授梅尔文·门彻 (Melvin Mencher) 把预测的过程具体分解为三个部分:“发现趋势、在运动的早期发展阶段加以确认、寻找了解重要信息的个人。”[3]门彻指出, 预测的准确性过分依靠预测人员的自身经验、判断能力以及对事实的把握能力等一系列与自身素质相关的因素, 而这一系列因素随着人员状态的变化而存在太大变数不具备稳定性, 从而影响对结果的把握。

在门彻对这种预测性思维的理论阐述中, 他引用了阿尔伯特·爱因斯坦 (Albert Einstein) 曾建立的一个如 (图1) 所示的思考模型, 意在说明这种思维模式缺乏严密的逻辑基础。图1所展示的是人的认知循环过程, 他认为整个认知的过程从E (experience-经验) 为起点, 通过某些非理性的过程——包括对客观事实的把握以及个人情感因素的左右——产生理论A, 站在A的顶点高度再继而推导出S'、S''、S'''等结论。爱因斯坦说, “A是公理, 是我们推理的基础, ”“从心理学上讲, A建立在E的基础之上。然而, E到A之间并没有逻辑路径, 它们之间唯一的结合点是本能 (心理上的) 。”[3]具体到报社市场调研的工作中, 即调研人员通过对调研材料E的把握, 形成某种理论A, 再通过A推导出S'、S''、S'''等与读者有关的各项阅读需求。

然而整个思维过程却存在两点无可避免地缺陷——E到A的思维跳跃以及A到S的主观因素影响。E是经验层面的产物, A是理论层面的产物, 直接从E跳跃到A显然是缺乏必要逻辑的, 爱因斯坦认为此过程更多的直觉在作用, 不可否认的是, 丰富的经验可以帮助我们顺利地从E上升到A, 但无法保证成功率。至于从A到S——理论推导结论, 其前提是E到A的正确性。除此以外, 个人情感等主观因素的干扰也会使预测结果和事实产生偏差。

反观报纸采用的抽样方法试图以样本代表总体从而对所有读者需求进行预判的过程, 不难看出其过程也是建立在直觉判断基础之上, 但存在逻辑断裂的。传统的抽样调查也同样存在相同问题, 如斯坦福波因特媒体研究所关于读者阅读习惯、阅读反映、色彩、图片等研究所得出的相关结论都是建立在抽样的基础上, 在通过样本推测总体从而达到以小见大的目的。抽样的目的是样本能对总体进行有用的描述, 从该总体中抽样出来的样本必须包含总体的各种差异特征, 但抽样从根本上存在其自身无法克服的缺陷:首先是绝对的随机率在实际操作过程中难以实现, 随机率是样能准确代表总体的基本前提, 但由于各种抽样误差等各种主观客观因素的影响, 绝对随机率几乎不可能实现。其次是最优采样标准难以确定, 由于总体的复杂多变很难找到一个能有效反应整体结构特性的标准。最后是人的直觉判断取代逻辑推理造成整个思维过程受到个人情感等不稳定因素的干扰, 从而影响结论推导的准确性, 使得预测结果偏离客观事实。

二、大数据概念及媒体思维转型

对于大数据的概念学界和业界至今都没有一个明确定义, 大数据很大程度上是作为信息技术发展的“副产品”出现的。简单说来, 大数据是指一切能够快速获取、量化处理、分析并从中提取价值的数据, 并且具备的4V特点, 即Volume (大量) 、Velocity (高速) 、Variety (多样) 、Value (价值) 。大数据之大表现为数量的巨大和数据维度的多样化, 大型数据集一般在10TB规模左右;数据来源可以是人们的移动通信记录、社交媒体上的信息发布、网页浏览历史、网站注册信息、网络交易信息、各种POS终端信息、GPS定位信息等。除此而外, 大数据之大不仅仅体现在数据的数量和维度上, 更多的是数据的预测功能、挖掘功能、整合功能。从表面上看, 大数据就是大量复杂的数据, 似乎并没有什么价值和意义, 但是在对这些数据进行专业化处理后, 却能从中提炼出有用的信息, 大数据的真正价值也在这些经过提炼的信息中得以体现。

对媒体而言, 在未来的市场中提高自身综合实力的核心是对数据资源的有效利用, 是媒体增强竞争力、抢占市场先机的关键。大数据将推动媒体行业实现数据资产化和决策智能化。所谓数据资产化, 是指数据将会成为企业的一种可创造利润的新型资产。世界经济论坛报告指出, “大数据将成为人类社会的新财富, 其价值堪比石油”。决策智能则是指媒体战略将从业务驱动转向数据驱动。在大数据时代, 媒体通过挖掘大量内部和外部数据中所蕴含的信息, 可以预测受众需求, 对媒体发展进行智能化决策分析, 从而帮助媒体经营者制定更加行之有效的战略。除此以外, 大数据对媒体的重要价值还在于用户分析、新闻生产、舆情监控、媒体经营等诸多方面, “数据驱动新闻” (date-drivenjournalism) 、“数据决定话语自由” (Allowingthe Datato Speak Freely.) 的说法在国内外悄然流行起来, 大数据的重要性不言而喻, 如何有效利用大数据成为传统媒体成功突围以及新媒体获得长足发展的关键所在。

可见, 在大数据时代, 媒体就迫切需要建立起自己基于大数据技术的智能信息服务平台和大数据管理团队, 并围绕这个数据部门对媒体组织进行结构上的改革, 要在管理上利用好大数据, 就有必要做好以下几个方面的工作:

首先, 媒体管理层需要具备大数据思维。《大数据》一书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格认为, 我们需要用大数据思维来应对一切的改变和挑战。所谓大数据思维主要表现在如下三个方面:一是传统的抽样分析方法已不再是获得目标对象信息的最有效途径, 在大数据时代由于获取研究数据的成本被极大的降低, 研究人员可以用低成本获取所有研究对象的相关信息, 使得“样本=总体”成为可能。二是数据分析不再过分追求精度, 大数据是对大趋势的把握, 对宏观层面上的指导, 那些细微的差错显然不会改变对大趋势的判断。最后是走出寻找因果关系的误区, 转而发现相关关系。

其次, 改变僵化媒体的组织。媒体管理层需要将大数据管理提高到媒体经营的战略高度, 领导媒体组织完成必要的组织结构转型, 摆脱传统媒体架构桎梏。在大数据时代, 媒体必须抛弃固有的组织架构形式, 围绕用户和数据建立专业的大数据管理部门, 充分重视培养、选择专业的优秀人才来管理分析大数据, 通过对大数据的分析和挖掘, 彻底改变媒体原有的经营管理方式, 以大数据为战略中心, 重新设计媒体核心流程, 让大数据为媒体经营者提供做出正确决策的事实依据, 真正发挥大数据部门的功效。

第三, 建立必要的数据储备。大数据时代, 数据已成为极具价值的商业资产, 也无疑实施大数据战略的基础条件, 数据的价值与数据的规模和类型有直接关系。对于媒体而言, 特别是传统媒体或许已经意识到数据对自身发展的重要性, 数据的重要性已不言而喻。事实上, 市面上也有各种类型的数据提供商, 提供类似于租售数据、租售信息、提供技术支持等专业服务。此外, 也有学者呼吁企业开放数据资源, 借助联盟的力量共同推进。基于此, 媒体缺乏数据的难题即可通过这种跨界合作、数据共享的方式得到解决。

三、内容决定形式的路径

报纸版面融合了新闻学、哲学、美学、受众心理学等众多学科知识, 同时还蕴含着“讲政治”的大局意识和舆论导向。因此, 版面的设计、版式的形成, 并不是随意为之的, 而应该是报纸编辑方针的体现和内容编排布局的整体表现。有不少学者认为, 在目前版式中, 过分注重包装形式、内容与形式脱节几乎成为一种通病。在一些流行版式中, 题文不统一以及过分的“大题小文”, 成为报纸吸引读者的一种手段, 然而却是一种看来有效, 却十分有限的手段, 因为题文不符是留不住读者的。[2]

蔡雯指出目前我国报纸版面设计中存在着一系列问题:编排思想的不稳定和版面形象的不确定;报纸各部分的版面风格不协调;版面设计盲目追求感观刺激, 形成“泡沫版面”;版面设计无章法、无秩序。她认为我国报纸版面设计需要三个理念: (1) 从读者本位出发的低成本理念。 (2) 从产业发展出发的整体形象设计理念。 (3) 从提升报格出发的精品理念。[4]

刘鹏认为, 版面设计大致经历了四个发展阶段, 分别是书版阶段、表意阶段、美化阶段、营销阶段。分析了营销时代的版面设计发展的方向:方便读者阅读的设计;突出市场“卖点”的设计和显示差异的设计三个方面。并提及这一过程中需要注意的三个问题:内容为王, 版式永远是第二位的、考虑读者的接受心理、警惕过度商业化对版面的破坏。[5]

报纸的最主要功能是传播信息。报业以前也强调过内容决定形式, 但碍于技术原因而大多停留于概念, 并没有找到一个切实有效的方式使之落到实处, 但是大数据出现让这个悬空的概念落地。首先, 明确受众的需求和喜好是报纸版面改革的关键, 为此, 报纸需要通过对受众行为数据进行分析至少要得到以下几方面的信息:受众的基本属性信息;对受众最有价值的信息;受众感兴趣的内容;受众最近讨论的话题;报道方式是否符合受众阅读习惯。

具体来说, 报社可以通过监测网站上不同新闻点击量、每条新闻在社交媒体上的转发量、受众阅读新闻的时间长短以及是在什么时间段阅读新闻等情况的工具, 再借助大数据的分析技术对上述内容进行全面剖析, 从而决定版面的内容和表现形式。分析新闻点击量和转发量可以看出受众最为关注的消息是什么, 了解受众感兴趣的话题, 为记者的新闻采写提供有效的指导, 从而为“满足受众”做好必要的信息储备。

在对用户行为数据进行分析方面, Facebook的相关做法值得媒体借鉴。首先是信息的归类处理。数据小组将用户发表的评论、上传的图片、音乐、视频这些碎片化、非结构化的数据进行瀑布式的分析, 使其集结、归类成结构化的数据信息, 形成身份类数据 (用户注册的基本信息) 、需求类数据 (有“赞”按钮的显性信息、状态信息、心情信息) 、关系类数据 (通过用户关注的人和粉丝, 判断他与其他社交网络用户之间的关系) 等多个数据模块。第二, Facebook将这些结构化的数据进行解读, 深入挖掘数据背后的潜在意义。每当用户登录Facebook, Cookie会一直驻留在用户的浏览器中, 从此用户的浏览行为、浏览页面的关键字会被记录, 通过对关键字和上传信息的持续分析, Facebook很容易得出用户的长期爱好和近期需求。再加上对其朋友圈的分析, 可以获得用户的教育、工作、收入、地理位置等诸多信息, 这种挖掘和解读往往比个人主动填写的信息还要全面、真实。

其实报社在过去也有自己的受众数据库, 但过去的数据库所包含的信息非常有限, 多为受众年龄、性别、职业、家庭住址等基本信息, 而对他们的消费习惯、阅读偏好、兴趣爱好、信息需求等毫不知情。而在“大数据时代”, 媒体所掌握的数据的规模与种类决定了数据的价值含量。因此, 媒体应该尽量广泛收集与受众相关的各种信息, 而以下四类是至关重要, 尤其应被数据化纳入数据库。第一类是用户的基本信息, 包括性别、所在城市、年龄、职业等。第二类信息是用户的媒介使用情况, 如使用的客户端类型、浏览新闻的频率、时间长短、信息类型、发布评论等。第三类是用户关系网络信息, 通过与他人的联系挖掘其人际网络;第四类是信息发布情况, 通过分析用户在社交网站上发布的信息获得与之兴趣、偏好等相关数据。对以上四类信息的深度数据开发利用, 可以帮助媒体在新闻制作、提供个性化服务等方面得到改善, 从而提升用户的消费体验。这种受众数据化, 可以广泛应用于报纸版面设计、个性化新闻订制、舆情监测及数字营销等诸多方面。

四、形式服从功能的路径

报纸作为传统媒体其市场份额已被新媒体抢占不少, 为了重新唤起读者的兴趣, 报纸需要根据受众的需求进行版面设计。问题的关键是找到一种版面设计与受众阅读需求之间的联系, 一方面, 读者希望报纸能够用他们所熟悉的形式来表达新闻内容;另一方面, 当我们由语言艺术时代进入了视觉艺术时代时, 人们获取信息的方式发生了巨大转变, 根据科学实验测定, 现代人向外界获取的信息量中, 视觉成分约占总数的74%~80%。同时, “视觉时代”中“人们显然被惯坏了, 变得懒惰了。当需要信息时, 他们不再说‘告诉我’ (tellme) , 而是说‘示给我’ (showme) 。”因此, 编辑们提出:要“以‘非写作’ (non-writing) 的方法向‘非阅读者’ (non-reader) 提供‘非文字’ (non-text) 的报道”。

符合受众对新闻的可视化需求是报纸版面设计的核心问题, 按照美国密苏里新闻学院达里尔·莫恩的说法, 要挖掘报纸视觉媒介的潜力, 就要调动组版的所有视觉元素, 来表现新闻的变化本质。所谓的视觉元素就是版面上的所有图像和文字, 具体来说有承载信息传播作用的图像 (包括照片和各类图表、图示、漫画等) 、文字、标题, 以及不承担信息传播功能的色彩、线条和空白等视觉元素。单独元素在版面上并没有什么意义, 但当它们在版面空间中相互结合在一起时, 在协同表现新闻内容、引导读阅读视线、构建视觉识别这一过程中, 却能充分地发挥版面语言功能的作用。版面是把新闻报道与版面设计联系起来的整体, 也是信息的最终载体, 版面上所有视觉元素之间、视觉元素与新闻报道之间相互协同作用, 共同影响受众对版面信息的传播和接收。比起单独的一篇报道, 经过精心设计的版面所能传达的信息更多也更加丰富, 同时也能让新闻更符合受众的阅读需求。

进入21世纪后, 人们的生活节奏越来越快, “现代生活中一个看起来似乎始终不变的特征就是明显的缺少时间”。当人们试图去对付明显的时间短缺时, 最常见的办法之一是, 同一时间内做几件事情, “人类同步进行多种媒介输入的能力似乎一代比一代都有扩大。相反, 耐心和注意力持续的空间却在不断萎缩。”事实上受众几乎不会把每份报纸的每一则新闻都看完, 绝大部分受众只会从中挑选出自己感兴趣的内容, 那么在这样的情况下, 编辑人员应该更加注重版面的易读效果, 帮助忙碌的受众在有限的时间内快速找到版面上他们想要的内容, 也就是说, 这是报纸版面设计需要帮助读者解决的问题。

总的来说, 版面设计要达到三个方面的基本要求: (1) 设计要让人容易阅读——使用清晰简捷、有吸引力和易读性强的版式。 (2) 设计要让人容易找到——用视觉手段让读者在瞬间进入他想知道的内容。 (3) 设计要产生视觉吸引力——好的内容要用有吸引力的形式来表现, 以便更多的读者了解。总的说来, 版面设计就是要为读者在版面上设计出一条阅读文章的视线路径, 以便他们几乎毫不费力地享受阅读的过程。

通过大数据我们可以了解到如何才能以满足受众需求的方式将信息传递给他们, 这也是报纸版面设计的目的所在。这同样要求报社建立自己的专属数据团队, 以完成对受众的调查, 对其阅读心理进行深入分析, 避免主观猜测受众喜好, 从而准锁定位他们的真实需求, 用受众最能接受的阅读方式设计版面, 在最大程度上吸引他们对报纸新闻的关注。

五、结论

本文在充分阐释大数据对传统抽样逻辑缺陷弥补的基础上, 探索了基于大数据背景的报纸版面演化路径。在大数据时代, 传统抽样方法已经无法满足媒体发展需求, 传统抽样始终无法保证样本的随机性。因此, 通过分析样本得出的结论无法准确预测总体的真实情况, 大数据的出现却使样本=总体, 从而克服了传统抽样的这一逻辑缺陷, 为报纸版面的进一步发展提供了可能, 使原本无法实现的“内容决定形式”从概念转变为现实。此外本文着重介绍了大数据的概念、对媒体发展的意义、媒体目前阶段对大数据运用上的局限以及媒体在大数据时代顺应需求进行转型所需要做出的在思维模式、组织架构、数据储备三方面的变革。虽然目前大数据运用还为技术所限制, 但可以肯定的是, 随着技术和社会的演进, 未来的报纸版面发展将全面建立在大数据的基础之上。

参考文献

[1]Robert Lockwood, News by Design, USA:Quark, 1991:111.

[2]陈雪奇.整合版面视觉语言研究[D].成都:四川大学, 2004.

[3]梅尔文·门彻 (美) .新闻报道与写作 (第9版) [M].展江主, 译.北京:华夏出版社, 2003:335, 424.

[4]蔡雯.对当代中国报纸版面革新的观察与思考[J].新闻战线, 2001 (7) :30.

[5]刘鹏.“营销时代的版面设计[DB/OL].“传媒观察网”, http//www.chuanmei.Net, 2002-8-12.

[6]维克托·迈尔-舍恩伯格 (英) , 肯尼思·库克耶 (英) .大数据时代[M].盛杨燕, 周涛, 译.杭州:浙江人民出版社, 2013:34.