《衛報》網站10月5日刊登了壹篇關於阿拉伯之春的大數據新聞報道，2012 65438。該報告描述了從2065，438+00年到2065，438+02年期間在65，438+07個阿拉伯國家發生的壹場政治運動，當時突尼斯壹名男子自焚。通過這種四維度的動態報道，網民可以清晰地了解阿拉伯之春在不同國家從宏觀到微觀的不同表現。圖表頂部設置了時間的推拉按鈕，網友可以推拉到自己想看的時間點，就可以清晰的看到同壹時間點不同國家的相關事件。屏幕下方是各個國家的標簽，網民也可以通過國家標簽關註特定國家在垂直時間軸上的政治演變過程。不同的政治事件用不同的顏色標記:綠色是大規模抗議，淺藍色是國際反應，黃色是政治事件，紅色是政權更叠。如果網民想知道某個事件的具體內容，點擊不同顏色的標誌，然後獲得深入報道的鏈接。這種新聞報道方式將涉及十幾個國家、跨越壹年的復雜的“阿拉伯之春”以清晰、動態的方式呈現出來，純文字報道很難達到這樣的傳播效果。
大數據新聞還可以描述看不見的短期過程，比如謠言如何在社交網絡上傳播。《衛報》通過跟蹤分析260萬條推文，用可視化的動態圖表描述了從謠言開始到謠言結束的全過程。它也是以時間為軸，通過圓圈大小和顏色的變化來描述整個過程。綠圈代表傳播謠言的推文，紅圈代表糾正這個謠言的推文，灰色的是中性評價推文，黃色的是對謠言持懷疑態度的推文。圓圈的大小代表推文的影響力，圓圈越大，影響力越大。如果想了解具體內容，點擊哪個圈，這個圈代表的發布者、發布日期、轉發次數等信息會立即顯示在屏幕旁邊。通過這種動態的演變過程，人們可以清楚地看到，社交網絡並不像壹般想象的那樣，是壹個盲目傳播虛假消息的地方。事實上，在虛假新聞出現後不久，社交網絡上的各種謠言就已經出現了。
從這兩個例子可以看出，大數據新聞的報道方式可以在宏觀上更清晰、更全面地看到壹個事件，可以直觀、有趣地描述出事件復雜的演變過程以及這個過程中的各個方面。2011年8月，壹名黑人穆斯林男子在倫敦街頭乘坐出租車被警察攔下，雙方發生槍戰。那個人死在街上。兩天後，約300人聚集在倫敦市中心的警察局抗議，後來演變成持續多日的騷亂。抗議者放火焚燒汽車、商店和公共汽車。當晚，倫敦其他地區也發生了襲警、搶劫、縱火等類似事件。有媒體評論指出，這與貧富差距有關。英國首相卡梅倫在接受采訪時聲稱，騷亂與貧富差距無關。
英國《衛報》記者利用大數據的分析結果，對這壹事件進行了系列報道。報告的主題之壹是騷亂是否與貧困有關。記者使用谷歌融合圖，在倫敦地圖上標註了騷亂者居住地(黃點)、實際發生騷亂的地點(灰點)和貧困地區分布(越紅越窮)等信息。根據這張倫敦市中心的地圖，網友可以將地圖擴大到整個大倫敦地區，也可以聚焦在特定的街區，看看每個被標記的騷亂點的人群來自哪裏，去往哪裏，從而清晰地看到貧困和騷亂之間的某種聯系。這種關系的表達比簡單的書面報告更清晰，更有說服力。2013“十壹”假期，大量遊客滯留九寨溝引發群體性事件。如果之前新聞媒體或旅遊主管部門能夠利用中國當地的大數據做出預測性報道，這類群體性事件完全可以避免。因為媒體可以提前報道有多少人在哪個具體時間段，在哪裏去了九寨溝，包括男女老幼等等。根據這方面的大數據。
這只是壹個小例子。大數據可以預測社會和人們日常生活的方方面面。通過挖掘大數據，媒體可以在技術上制作可視化和交互式的圖表，並講述許多事情。微觀上，比如疫病的侵襲，交通的擁堵；宏觀的，比如經濟指數的變化，壹些社會危機的來臨等等。百度推出了“百度預測”網頁，口號是“大數據，認識世界”。預測的產品有高考、世界杯、電影票房等。他們後期要推出的產品已經擴展到更廣泛的領域，比如金融預測、房地產預測等等。利用大數據的分析結果滿足網民的個性化信息需求，是外媒的最新嘗試。例如，2014年5月23日，五三八數據博客為讀者來信創建了壹個新的專欄“親愛的莫娜”。第壹個開篇解釋的目的是:“我開這個專欄是為了幫助讀者回答生活中壹些重要的或嚴肅的問題，比如我是否正常，我在世界的什麽地方等等。目的不是為讀者答疑解惑，也不是告訴讀者該做什麽不該做什麽。相反，我提供數據來解釋和描述妳的經歷。”
在這個專欄中，讀者會問各種嚴肅的問題，比如:“美國有多少人從來沒有喝過壹滴酒？”“美國有多少男空乘？”還有更私人的，比如:“我應該多久換壹次襪子？”“婚前同居會導致離婚嗎”等等。專欄作家利用美國的大數據，將分析結果立即告知當事人，但避免給出指導性意見，只告知各種數據的分析結果，讓網民根據分析結果處理自己的問題。這個專欄不同於傳統的紙質讀者來信專欄。它並不通過星座、血型、出生日期或者裝成有經驗的專家來提供壹些心靈雞湯般的答案，而只是用數據說話。
這種嘗試在媒體上並不少見。2011 BBC根據政府2012年的預算，聯合畢馬威做了壹個預算計算器。用戶只需要輸入壹些日常信息，比如買多少啤酒，用多少汽油等。，來計算新預算會讓妳交多少稅，明年的生活會不會更好。
根據用戶需求提供個性化的大數據服務是未來的發展趨勢。這些報道帶有* * *性質，媒體致力於聚焦用戶需求，用大數據解讀宏觀社會現象對用戶的影響，或者回答用戶的困惑問題。媒體可以精準定位，後臺計算後，根據用戶的接待習慣、工作習慣、生活習慣，向用戶推送服務。