編輯室都該開發(fā)的良心工具！《紐約時(shí)報(bào)》數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)逆天了

編輯工具紐約時(shí)報(bào) 數(shù)據(jù)分析媒體

全媒派 | 2016-08-05 13:46

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】互聯(lián)網(wǎng)之父蒂姆·伯納斯·李爵士曾提出“新聞的未來，是分析數(shù)據(jù)。”即便各類數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)已讓人產(chǎn)生選擇恐懼癥，但總有些媒體越玩越機(jī)智，比如讓大數(shù)據(jù)幫編輯起個(gè)最帶流量的標(biāo)題

編輯室都該開發(fā)的良心工具！《紐約時(shí)報(bào)》數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)逆天了

《紐約時(shí)報(bào)》就在這樣做。其內(nèi)部分析系統(tǒng)Stela可以追蹤每篇文章的傳播情況，員工可以通過這一系統(tǒng)查看每篇報(bào)道的用戶流量和實(shí)時(shí)變化，從而不斷測(cè)試哪類標(biāo)題最帶量。記者不但可以通過分析數(shù)據(jù)來改進(jìn)報(bào)道，還可以從中挖掘新聞點(diǎn)及了解某一新聞事件的“故事輪廓”。

這個(gè)名叫Stela的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)是如何運(yùn)作的？又到了走進(jìn)科學(xué)的時(shí)間了。

Stela是什么？

Stela是《紐約時(shí)報(bào)》內(nèi)部的一款分析系統(tǒng)，《紐約時(shí)報(bào)》希望通這一系統(tǒng)整合全球用戶數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)信息易查詢，易理解，甚至在使用上也充滿趣味性。

7月8日早晨，《紐約時(shí)報(bào)》一篇有關(guān)Dallas警察被槍殺案的報(bào)道連續(xù)修改了10多次的標(biāo)題。標(biāo)題從一開始介紹嫌疑犯的名字到闡述作案動(dòng)機(jī)，緊接著聚焦嫌疑犯被擊斃，最后到警察局長(zhǎng)通報(bào)嫌疑人的犯罪動(dòng)機(jī)。而每次相應(yīng)的大標(biāo)題的改變，紐約時(shí)報(bào)記者和編輯都可以通過它新定制的內(nèi)部表盤監(jiān)測(cè)到點(diǎn)擊量變化和讀者反饋。

Stela，一款基于“故事與事件分析學(xué)”的分析工具，這個(gè)工具可以從眾多的消息來源中收集信息，并用清晰圖形和簡(jiǎn)潔目錄在一個(gè)平臺(tái)上加以呈現(xiàn)。

“記者經(jīng)常在線調(diào)整標(biāo)題及向公眾推送消息，而我們也正在尋找一種能夠幫助記者和編輯獲得反饋的方法。”紐約時(shí)報(bào)發(fā)展部編輯Steve Mayne說：“我們相信一個(gè)能夠直觀展示讀者閱讀量的工具會(huì)很有幫助。”

Stela于2015年9月向整個(gè)新聞編輯室開放，主要聚焦于單篇文章的相關(guān)分析。（在此之前，還有一個(gè)僅向受眾研究團(tuán)隊(duì)和一些感興趣的編輯開放，具有基本的分析功能初級(jí)版本的系統(tǒng)。）現(xiàn)在這一系統(tǒng)進(jìn)一步擴(kuò)展，還包括了視頻內(nèi)容的觀看與閱讀分析。Stela團(tuán)隊(duì)還根據(jù)記者需求向他們發(fā)送有用的數(shù)據(jù)分析信息。記者和編輯每天都會(huì)在編輯室里接收到按時(shí)發(fā)送過來的桌面郵件，可以在郵件正文中了解相關(guān)數(shù)據(jù)。

內(nèi)部專用：快速過濾處理數(shù)據(jù)流

和任何現(xiàn)代化的機(jī)構(gòu)一樣，紐約時(shí)報(bào)也需要理解流量，和它所帶來的龐大數(shù)據(jù)。Stela可以幫助新聞團(tuán)隊(duì)剔除重復(fù)和無(wú)用信息，迅速整合數(shù)據(jù)。

Mayne說Stela在剛上線的一兩個(gè)月時(shí)間內(nèi)使用情況不溫不火，但Stela現(xiàn)在每月有1300名用戶。（紐約時(shí)報(bào)新聞團(tuán)隊(duì)目前大約共有1300人左右，還有市場(chǎng)和產(chǎn)品部的員工也在使用這個(gè)工具）這些Stela的使用者中10%都來自美國(guó)之外的地區(qū)，他們多數(shù)來自紐約時(shí)報(bào)在倫敦和香港的機(jī)構(gòu)。

Stela 從紐約時(shí)報(bào)的桌面和手機(jī)端網(wǎng)站和應(yīng)用中抓取數(shù)據(jù)。（但不包括像是Facebook中即時(shí)信息那樣其他平臺(tái)的文章）除了基本的頁(yè)面閱讀量和推薦來源分析外，Stela還將其他的數(shù)據(jù)點(diǎn)加以細(xì)化分解，例如分析了每篇文章的讀者來自不同國(guó)家的比例，讀者中多少人是訂閱者、注冊(cè)者以及匿名點(diǎn)擊。

它還抽出那些評(píng)論最多的推送文章，編輯可以了解在Facebook和Twitter上的哪些推送被分享和轉(zhuǎn)推的最多。編輯通過關(guān)注Stela的數(shù)據(jù)分析，可以借鑒那些流行的表達(dá)方式，這比單純的人工在Facebook和Twitter上尋找熱門推送要好的多。

分析平臺(tái)每10分鐘抓取一次數(shù)據(jù)，目前Stela只保留2周的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，但是絕大多數(shù)故事在他們被其他新聞淹沒時(shí)，只有1到2天的高峰閱讀量。

提高編輯室效率：?jiǎn)T工說好才是真的好

新聞總是瞬息萬(wàn)變，難以預(yù)測(cè)，但Stela可以實(shí)時(shí)關(guān)注報(bào)道的流量變化，通過監(jiān)測(cè)這些流量激增的故事，Stela可以幫助記者抽取出圍繞這一報(bào)道的熱點(diǎn)話題，進(jìn)而極大的縮短報(bào)道的響應(yīng)時(shí)間。

易用性是Stela的一大追求，“很明顯的是，我們一開始便有自己的分析系統(tǒng)，但問題在于編輯室里很少人有在使用它。”Mayne說：“我們之前有事件追蹤系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)有大量的數(shù)據(jù)，但想要使用其中的數(shù)據(jù)，你必須會(huì)用SQL，記者和編輯不得不寫SQL來分析數(shù)據(jù)，這種情況下記者們不得不請(qǐng)分析師們幫他們搜索數(shù)據(jù)。”而Stela則極大的改進(jìn)了之前系統(tǒng)的不足。

“我們很興奮的了解到這個(gè)工具可以幫助拓展故事線索。”Mayne說：“我們會(huì)寫出一個(gè)有很多評(píng)論、很多關(guān)注的故事，很多時(shí)候這個(gè)故事甚至在你關(guān)注Faccebook和Twitter之前變已經(jīng)做好了。Stela會(huì)為你標(biāo)明這些故事，而編輯則可以決定是從邊緣角度切入還是做一個(gè)跟蹤報(bào)道的故事。”

很多其他機(jī)構(gòu)的新聞編輯室也研發(fā)了自己內(nèi)部的分析工具，。Mayne說：“數(shù)據(jù)分析并不僅是一時(shí)的流行，它已經(jīng)成為新聞業(yè)的一部分，它可以幫助你了解你的受眾，并接近他們。”

不依靠外部平臺(tái)，一手?jǐn)?shù)據(jù)分析更可靠

很多新聞機(jī)構(gòu)依賴Facebook、Twitter等社交媒體平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，但紐約時(shí)報(bào)認(rèn)為那樣會(huì)帶了很多的問題。

記者需要不停地登錄Facebook，然后在登錄Chartbeat，緊接著登錄谷歌分析來查詢數(shù)據(jù)，這一切使得數(shù)據(jù)零散又難以整理。紐約時(shí)報(bào)的研發(fā)人員Erica Greeene說：“至于，我們?yōu)槭裁匆颜麄€(gè)流程都在內(nèi)部研發(fā)，主要是因?yàn)槲覀兛梢越佑|到所有不同數(shù)據(jù)來源的數(shù)據(jù)信息。能在一個(gè)地方同時(shí)展示所有的數(shù)據(jù)會(huì)很有價(jià)值，我們可以將臉書的推送放在數(shù)據(jù)的最上層，從而讓你看到它產(chǎn)生的影響。我們可以從文章推送的一瞬間就開始追蹤它的數(shù)據(jù)情況。記者可以實(shí)時(shí)了解到不同的行為是如何影響結(jié)果的。”

“很多第三方分析軟件的問題是你并不清楚數(shù)據(jù)想要回答什么問題。我們不想讓這些問題含含糊糊。我們想要回答下面的一些問題：讀者都是怎么找到這篇報(bào)道的，讀者是怎樣推廣一個(gè)故事的，這樣才不會(huì)特別困惑。”Mayne說：“這其實(shí)是一個(gè)很宏大的目標(biāo)：這并不僅僅是建立起對(duì)受眾的理解，同時(shí)還是數(shù)據(jù)的可接觸型增強(qiáng)，讓它們的使用更加便捷，甚至是十分有趣。”

記者可實(shí)時(shí)參考，提升移動(dòng)端報(bào)道技巧

“在Stela中，你會(huì)看到很多報(bào)道的讀者60%-80%來自移動(dòng)端，這一特點(diǎn)在一些新聞事件報(bào)道中表現(xiàn)十分突出。”Mayne說。“我們一直這樣告訴大家這一點(diǎn)，但和看到具體的數(shù)據(jù)圖表相比還有一些區(qū)別。

數(shù)據(jù)的變化讓記者從另一個(gè)角度審查自己的文章：這個(gè)是不是太長(zhǎng)了？我是不是需要多次滑動(dòng)屏幕才能看完整篇文章？”

除了記者的寫作外，Stela還在報(bào)道場(chǎng)景中發(fā)揮作用。通過Stela的數(shù)據(jù)分析，記者可以知道某個(gè)故事和其他相似的故事的是否能夠有效配合，是否有效傳遞給了目標(biāo)受眾。

當(dāng)然，目前這并沒有單一的比較標(biāo)準(zhǔn)。例如，較高的閱讀時(shí)間數(shù)據(jù)可能比較好。但視頻內(nèi)容作為一個(gè)完全不同的媒介形式，也有不同的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。Stela告誡說，很多分析方法并不是很完美：突發(fā)新聞事件或者是大型的商業(yè)行為可能在主頁(yè)上發(fā)布，進(jìn)而通過社交媒體廣泛傳播，但是還有很多的其他類型的故事無(wú)法達(dá)到這種水平。

“這個(gè)數(shù)據(jù)好不好？”這是我們培訓(xùn)人們使用這一工具時(shí)經(jīng)常遇到的問題。Greene說“我們希望能更好的回答他們的問題，而不是簡(jiǎn)單地給一個(gè)答案。人們想要了解他們的故事效果如何，又是否起到共鳴，并且希望能夠評(píng)估它們。”

來源：全媒派

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