学着大数据技术，新闻传播效率会双双翻翻，然而实际情况是，大多数从业者连基本的数据抓取都不晓得，这个差距究竟出存在哪里呢？

数据抓取不只是技术活

在校时，新闻专业的学生甚少接触Python或者爬虫工具，毕业进入媒体后，才发觉就连基本的数据采集都得去求人协助。一位省级电视台的编辑跟我讲，他们部门当中懂得数据抓取的人不足十分之一，碰到网络热点之时，只能凭借肉眼去刷网页。

传统新闻课程，将大把时间耗费于采写编评之上，数据技术课程，要不就是压根没有，要不便是讲解得太过浅显。学生，连Excel高级筛选都并不熟练，更别提运用API接口去获取社交媒体数据了。这般的能力断层，使得新闻生产效率大幅降低。

数据分析缺乏人文视角

现如今，好多媒体购置了大数据系统，这个系统能够计算出来什么样的话题是热门的，然而却算不出来为何会火。有一份都市报，在去年的时候投入了几十万去购买舆情分析软件，最终所推送的热点建议，十有八九是不契合本地读者需求的。

新闻传播的特别之处在于要懂得人情世故和文化背景，机器能够将数据分类统计得明明白白，然而唯有记者编辑才可以判断这些数据背后具备的社会意义，这种融合技术与人文的分析能力，恰好是当下人才培养最为缺乏的一个环节。

知识面狭窄限制传播效果

只是报道航天发射，就仅仅写那“发射成功”四个字，再加上个感叹号，就算把这事给了结了。然而读者想要知道的，可远远不止是这些呀，那火箭究竟是何种原理，这次执行的任务有着什么样的意义，宇航员处于什么样的状态，这些背景方面的知识，才是真正具备传播价值的要点所在呢。

有一家科技新媒体，特意招聘了一批理工科毕业生，让他们一边学习新闻，一边撰写稿件，结果，其阅读量大幅度超过了那些纯文科背景的记者。这表明了懂得技术并且懂得传播的复合型人才是多么的抢手，同时也说明了传统新闻教育在知识广度方面的短板是多么的明显。

数据可视化变成花架子

好些媒体在获取数据之后，便赶忙着手去制作那些看上去十分酷炫的图表，然而最终制作完成的图表，却没有任何人能够看得明白。某个地方报纸曾制作过一个用于展示疫情数据的交互地图，其设计过程耗费了两个月的时间，在上线之后的三天时间里，访问量竟然还达不到一千人次，读者反馈表示，根本就找寻不到自己所在城市的相关信息。

真正优秀的展现数值的可视化方面，得先是去领会数据所蕴含的意味，接着才是去思索其呈现的样式。而当下众多的课程，仅仅是教授软件的操作方式，却不去讲述和数据有关的叙事的内在逻辑，以致于学生尽管学会了制作动态的图表，然而却不懂得去判别什么样的数据适宜采用柱状图来表示，什么样的数据适用于制作时间轴。

院校培养与企业需求脱节

新闻学院的实验室当中所安装的数据量极大的软件，其版本居然还是五年之前的，老师所教授的案例，依旧是微博刚刚开始兴起那个时候的模式。存在学生前往互联网公司去进行实习，结果发现企业所运用的用于舆情监测的工具，学校根本就未曾提及过，所有的技能都必须得从最开始进行学习。

企业发出抱怨，称招来的新人培训成本实在太高，学校则抱怨企业不肯着手投入共建课程，这种彼此互相甩锅的局面，最终受苦受累遭伤害的是学生，学生历经四年学习之后发现，人才市场之上根本不存在仅仅需要只会写稿之人的需求状况。

继续教育体系亟待完善

正在工作的新闻从业者若想学习大数据技术，要么花钱报高价培训班，要么自己去钻研晦涩难懂的技术文档。某省级媒体曾举办过一回数据新闻培训，报名人数超出预期的三倍，最后只能通过抽签来决定谁能够参加。

在职培训体系应由行业协会与媒体机构一道联手搭建，课程内容要定期予以更新。从业人员唯有能够持续学习新技术，整个行业的数据应用能力方可跟上时代的步伐。

针对你所在的媒体或者学校，于数据新闻人才培育方面作出啥实际行动啦，欢迎于评论区去分享你的经历以及看法，点个赞好使更多人参与进讨论中来句号。