大数据时代媒体社会伦理与责任的挑战与治理

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1、大数据时代媒体社会伦理与责任的挑战与治理　　随着互联网的普及，全国半数的人已经接触到互联网，用互联网的方式进行信息的接受、提取和传播。媒体也应该把握住机会，积极地运用大数据进行对受众的关注点进行分析，为受众提供真正需要的信息。 　　同时，在网络大数据时代，媒体同样面临着社会伦理和责任的挑战，应该避免运用大数据给受众提供不良信息，应该积极地履行自身的社会伦理与责任，正确地传播舆论、引导舆论，担负起文化传承和构建“两型”社会的重要任务。 　　一、大数据时代媒体传播的特征 　　现在国家的发展进入大数据时代。大数据到

2、底是什么？不同的人会对大数据有不同的理解。大数据就是在计算机技术的快速发展，互联网的高度普及与应用条件下应用而生的一种概念，它既是可以为人们广泛运用的资源，也是我们生活中的一种工具。 　　“大数据”特点：（1）大。大就是指数据的规模巨大，体量大，难以用人工在合理的时间内来计算和管理。（2）类型众多。大数据的种类不仅仅包括单方面，而是包括微博、微信、视频、图片、各大浏览器等等用户的信息及用户的偏好和用户的选择，掌握这些大数据可以方便各方面运用到生活中的各个方面。（3）数据处理速度快。大数据时代数据处理都是通过互

3、联网科技对数据进行分析，避免了人工处理的繁琐，提高了数据的处理速度。（4）数据可利用率低。正是因为数据的信息量大，会导致有时数据的可利用率不是太高，导致数据浪费。 　　在大数据时代，媒体的传播应该结合大数据的特性，形成自身新的传播特性，促进媒体在大数据时代的快速发展。 　　1.传播的“融合性”。 　　大数据时代，传播不仅仅是简简单单的单向传播，单向反馈，这已经形成了一个环形传播，相互影响的传播时代，传播出现了”融合性”。大数据时代传统媒体与新媒体之间不是纯粹的相互否定，不是传统媒体的彻底淘汰和新媒体的完全替代

4、，而是两者之间的相互融合发展的状态，你中有我，我中有你，使其内容、形式、平台、终端融合成为一种长久发展的趋势。通过新媒体与传统媒体的融合发展，使大数据时代媒体传播的内容更加精准，形式更加多样，平台更大，终端服务更加到位，实现媒体发展实现质的飞跃，更符合大众的接受习惯和更好的服务受众。 　　大数据时代，不管媒体怎样融合发展，“内容为王”的传播实质不会改变，受众对于信息服务高质量的诉求也不会改变。所以在大数据时代媒体融合的过程中要注意大体量、多类型呈几何级递增的信息，要及时地对数据的挖掘和析出，避免信息过剩，能够

5、让受众在最短的时间内得到最有用的信息。 　　2.传播的“数据性”。 　　媒体传播随着传播媒介、传播技术的转变而发生了翻天覆地的变化，从之前的读文时代、读题时代、读图时代逐渐演化成现在的数据时代。大数据时代到来之前，媒体的传播仅仅局限于信息的表面传播，是信息的简单汇总，有些信息传播的主观意识比较强，可能会缺乏对于信息本身、接受者、传播参与环节等方面进行科学的数据支撑和数据分析，从而可能导致信息传播的不到位并造成不必要的损失。在现在大数据时代，在新技术、新媒体、新媒介的支撑下，信息传播的更加丰富、准确、及时、到位

6、，为受众提供多方面、全方位的数据信息参考，信息发布者的主观性减弱，受众可以从多方面来考究信息传播的准确性，也可以在短时间内得到自己想要的信息，使信息资源得到最大化的利用。数据现在作为一种新的资源，除了是为受众提供大量的信息之外，更重要的是为受众提供一种对竞争者战略制定的数据支持与更好的面对竞争者的挑战，以便更好的发展自身，从而使数据本身的价值最大化的被利用。 　　3.传播的“全时性”。 　　在传统的媒体的传播过程中强调“及时性”，只要及时的把信息传递给受众，媒体传播便是具有价值的。而大数据时代，“及时性”完全

7、不能满足人们的要求，传播讲究的是“全时性”，是时时刻刻的传播，即延伸了“及时性”的特征，又是时时刻刻的有针对性的传播。传播的“全时性”体现了受众的在媒体传播中的参与性，正是受众的参与，才使媒体传播全面诠释了“媒介——人的延伸”，让时空得到进一步延伸。在大数据时代，“海量+多样化+快速处理”成为常态，数据的挖掘和应用成为核心。作为资源的数据不仅仅满足人们对于信息全时性的要求，而且数据被更充分的挖掘和应用到生活的各个方面，使信息“全时性”的价值得到最大化的发挥。大数据的出现，使媒体传播的商业模式，服务方式，产品推

8、出等各个方面都有很大的创新，为受众提供更优质的“全时性”的传播内容和服务质量。通过传统媒体与大数据的不断融合发展，使传播“全时性”得到最大化运用，媒体传播逐渐形成新的传播体系。 　　4.传播“精确性”。 　　大数据时代的到来，数据的体量庞大，要想在浩如烟海的信息中快速的搜索到所需信息、商机、各种服务信息，受众对传播的“精确性”有更高的要求。当然，大数据为我们带来的数据的精确只是一种对于数据的分析预测