互联网新闻报道分析(互联网新闻发布)

　　大数据新闻有别于精确新闻和数字新闻。精确新闻由美国学者、新闻记者菲利普·迈耶在20世纪60年代提出，指记者在采访新闻时运用调查、实验和内容分析等社会科学研究方法来收集资料、查证事实，从而报道新闻。这类新闻报道20世纪70年代风行于美国新闻界。80年代，中国新闻界开始运用这种新闻报道方法。它互联网新闻报道分析的特点是用精确的具体数据分析新闻事件，以避免主观的、人为的错误。它侧重于微观的具体调查、实验和内容分析。而数字新闻，则指以数字、公式、字母等静态形式来辅助文字报道。现在所说大数据新闻，显现的是对大数据的挖掘与处理的结果，可以通过复杂的交互式、动态化的图片和视频来呈现这类新闻。

　　目前，在大数据新闻制作上已经积累互联网新闻报道分析了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等，但它们也处于探索阶段。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究，可以总结出大数据新闻的四个功能，即描述、判断、预测、信息定制。

　　大数据新闻还能够描述那些看不见的短期过程，比如流言如何在社交网络上传播。《卫报》通过追踪分析260万份推特内容，利用可视化动态图表描述互联网新闻报道分析了从流言开始传播到辟谣结束的整个过程。它也是以时间为轴，利用圆圈大小、颜色变化来描述整个过程，绿色的圈代表散布流言的推文，红色的圈代表更正这个流言的推文，灰色的是中立的评价推文，黄色的是对流言持怀疑态度的推文。圈的大小代表了推文的影响程度，圈越大影响程度越大。如果想了解具体的内容，点到哪个圈，屏幕旁边即刻呈现这个圈所代表的推文的发布者、发布日期、转推人数等等信息。通过这个动态的演进过程，人们可以清楚地看到，社交网络并不像一般想象的那样，是一味扩散虚假消息的场所。其实在假消息出现不久，社交网络上各种辟谣的消息就已经出现了。