6月27日，由財視傳媒、傳播達人匯主辦的2017全球大數(shù)據(jù)傳播大會在京舉行。

中國傳媒大學新聞學院教授、大數(shù)據(jù)挖掘與社會計算實驗室主任沈浩博士出席大會，并發(fā)表以“大數(shù)據(jù)時代的可視化傳播”為主題的演講。

甫一開場，沈浩跟現(xiàn)場觀眾分享了一個他非常喜歡的視頻，一個人形機器人在跟著名主播聊天，主播問它，你有靈魂嗎？它說，我思故我在。他以此來解釋大數(shù)據(jù)通過語音識別對語義進行理解，形成豐富的知識庫。

提到大數(shù)據(jù)領域最熱的人工智能，沈浩舉例，兩個阿爾法狗下圍棋，輸贏不重要，重要的是它們要把所有的棋譜路徑都走完，互相訓練生成的對抗神經(jīng)網(wǎng)絡。

沈浩表示，深度學習技術會是一種新的算法革命，這種算法革命實際上得益于大數(shù)據(jù)的基礎發(fā)展。

作為中國傳媒大學新聞學院教授，沈浩還提到大數(shù)據(jù)在新聞業(yè)的應用。他透露，中國傳媒大學最早創(chuàng)建數(shù)據(jù)新聞專業(yè)，今年第二次招生有4000多人報名。數(shù)據(jù)新聞是基于數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)新聞的一種模式，新聞后面的那些受眾并非都是博士、碩士，要讓人們瞬間理解大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的東西，也是大數(shù)據(jù)的應用情景，很多人不做大數(shù)據(jù)，但是能理解大數(shù)據(jù)。

他應用自己為新書《爆發(fā)》所寫的推薦語：這是一個令人興奮的時代，也是一個大數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)科學讓我們越來越多地從數(shù)據(jù)中觀察到人類社會的復雜行為模式。以數(shù)據(jù)為基礎的技術決定著人類的未來，但并非是數(shù)據(jù)本身改變了我們的世界，起決定作用的是我們對可用知識的增加。

沈浩提到，人類行為的93%是可預知的。微博等社交媒體重塑了用戶的社會關系，基于社交媒體的社會關系重構，讓每個人的行為特征得以被追蹤。

沈浩還提醒用戶，微博轉(zhuǎn)發(fā)不要太隨意，理論上能夠知道任何一個人轉(zhuǎn)發(fā)和傳播過程中的角色、位置和作用。利用大數(shù)據(jù)建模技術，他曾分析過雅安地震時在中國紅十字會微博下面大量讓它“滾”的用戶，因為想知道什么人在說“滾”，有沒有什么團伙。

他把大數(shù)據(jù)分成四個領域，一是數(shù)據(jù)科學，其中有人們關注的文本挖掘技術、情感挖掘技術、語義挖掘技術；二是網(wǎng)絡科學，特別是人與人鏈接在一起的社會網(wǎng)絡或者是復雜網(wǎng)絡；三是空間地理科學的發(fā)展，特別是在GIS和智慧交通、智慧城市的發(fā)展上；四是可視化技術，數(shù)據(jù)、信息、交互等方面的可視化。

最后，沈浩總結(jié)道，大數(shù)據(jù)領域有一種說法叫軟件定義一切、數(shù)據(jù)驅(qū)動未來、算法統(tǒng)治世界。而媒體現(xiàn)在會說，軟件定義媒體、數(shù)據(jù)驅(qū)動新聞，算法重構人們挖掘新聞事件的渠道。如何從海量的數(shù)據(jù)中尋找隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、知識和相關性，都需要更好的數(shù)據(jù)洞察能力。

附沈浩演講全文（經(jīng)財視media 編輯整理）：    

大家上午好！我的演講題目是“大數(shù)據(jù)時代的可視化傳播”，前段時間有一個大數(shù)據(jù)的報告，正好是一個十大最有影響力的大數(shù)據(jù)學者，我為什么想表達這樣一個概念呢——因為我在傳媒大學新聞學院，人家總說做新聞的、做傳播的老師怎么會懂大數(shù)據(jù)呢？

我想給大家分享一個我非常喜歡的視頻，一個人形機器人在跟著名主播聊天，主播問它，你有靈魂嗎？它說，我思故我在。

像這樣一個人形機器人它是怎么實現(xiàn)的呢？首先，今天在大數(shù)據(jù)支撐下，視頻已經(jīng)可以識別我在跟人聊天，在這個視頻上，這個機器人的臉、肌肉已經(jīng)有表情了。

當視頻，也就是圖像可以識別的時候，語音也可以識別。當語音能識別的時候，文本也就可以識別了，就能夠?qū)φZ義進行理解，形成豐富的知識庫。

今天大數(shù)據(jù)最熱的是AI人工智能，人工智能如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)呢？對于文本，可以給它幾百萬的語料進行訓練。實際上現(xiàn)在有一種叫生成對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡，讓兩個機器人互相聊天、互相訓練，這時候所有的數(shù)據(jù)是機器自己生成的。

大家想一想，如果一個阿爾法狗A跟阿爾法狗B一起下圍棋，這時候誰贏不重要，重要的是它們倆把所有棋譜的路徑都走完。所以這種生成的對抗神經(jīng)網(wǎng)絡，通過一個解碼，一個判別分析，可以生成更多的人工智能的改變。

所以我一直感覺深度學習技術是一種新的算法革命，而這種新的算法革命，實際上得益于我們大數(shù)據(jù)的基礎。

但是到底什么是大數(shù)據(jù)？媒體更熱的實際上像數(shù)據(jù)新聞、AR、VR，特別是現(xiàn)在能實現(xiàn)新聞或者叫機器人新聞寫作。因為機器表達對某一個專業(yè)知識領域的知識圖譜的建構，以及寫詩，特別是新聞的東西，也許這件事情馬上就會成功，特別是對中文。

這張圖上，全球每個地方只要有人發(fā)Twitter就有一個亮點，我們立刻可以感知到這個社會。我用了一個“感知”，你會發(fā)現(xiàn)很多人不做大數(shù)據(jù)，但是會理解大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)最能夠讓傳媒大學最早創(chuàng)建數(shù)據(jù)新聞專業(yè)，今年第二次自主招生4000多人來報名。數(shù)據(jù)新聞是基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新聞的一種模式，新聞后面的那些受眾不都是博士、碩士，人們需要瞬間能夠理解大數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的東西，這個也是大數(shù)據(jù)的情景。

其實今天不光是我們?nèi)祟愃傻臄?shù)據(jù)，現(xiàn)在還有各種傳感器在生成數(shù)據(jù)，一個街區(qū)每一個點的傳感器。

前段時間有一本書叫《爆發(fā)》，當時他們請我寫推薦語：這是一個令人信服的時代，也是大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)科學讓我們越來越多觀察到人類行為的復雜模式。以數(shù)據(jù)為基礎的數(shù)據(jù)決定著我們的未來，但不是數(shù)據(jù)本身，而是我們在數(shù)據(jù)的基礎上擁有更多可用數(shù)據(jù)的增加。

人類行為的93%是可預知的，大家相信這句話嗎？所以微博出現(xiàn)的時候，我對我的學生說，你可要好好寫微博，將來你的雇主在雇傭你之前都會仔細看你的微博，由此了解你的性格、消費習慣、品牌愛好、生活方式、甚至是你的價值觀。

其實微博等社交媒體重塑了我們的社會關系，對于這樣一個基于社交媒體的社會關系的重構，使得我們可以更好地去感知到一個人的行為特征。

在這個過程中，我們需要大數(shù)據(jù)的各種建模技術，比如雅安地震時中國紅十字會發(fā)表的一條微博，下面大量的人讓它滾，我做了這張分析圖，主要是想知道什么人在這里說滾，有沒有什么團伙。其實我經(jīng)常說在微博上你不要隨便轉(zhuǎn)，理論上我們知道任何一個人這次轉(zhuǎn)發(fā)和傳播過程中的角色、位置和作用。

左邊這個圖是2012年我制作的一張經(jīng)典的傳播路徑圖，這是杜蕾斯的一條營銷廣告叫“女性勵志”，它傳播以后我把它抓下來，可以看到這條信息傳播非常值得解讀，包含像物理學的分形理論、小世界理論、強關系、弱關系、橋連接等等概念。

我把大數(shù)據(jù)分成四個領域，一個是我們看到的數(shù)據(jù)科學，當然今天我們更關注的是文本的挖掘技術、情感挖掘的技術、語義挖掘的技術。另外兩個是網(wǎng)絡科學，特別是人與人鏈接在一起的社會網(wǎng)絡或者是復雜網(wǎng)絡。今天大數(shù)據(jù)已經(jīng)帶來了空間地理科學的發(fā)展，特別是在GIS和智慧交通、智慧城市發(fā)展上。比如說我們整個中國，當然包括整個全球，每一條公路，每一條自行車道，我們該如何獲得這些數(shù)據(jù)呢？當然大數(shù)據(jù)有一個很重要的特征，就是要看得見。

這里第一張海報是在圖像識別技術中可以立刻搜出所有跟這個海報形式差不多的圖像，這時候個性化推薦完全不再需要用戶的信息，完全基于海報的形式。右邊是我根據(jù)拿到上萬個煙草盒的圖片，敲定一個圖片的種子，它可以找到和這張圖片一樣模式的，這是深度學習，基于網(wǎng)絡圖像識別技術，給人一種非常興奮的感覺。

前段時間我把特朗普的性格分析了一下，基于他的需求、價值觀、社會行為和130種消費行為特征，我們可以構建出特朗普的團隊行為。還有世界各國政要的性格分析。從這一塊看特朗普在結(jié)構上非常穩(wěn)定。其實我們今天也可以分析任何一個人在微博上的性格特征，當然也包括給消費者打標簽。

實際上我們可以不斷的追蹤這種比較大量的比特幣的交易網(wǎng)絡，追蹤它的交易時間。其實對于移動電信大量的發(fā)紅包過程，如果我們擁有這個數(shù)據(jù)，我們可以從網(wǎng)絡科學的角度追蹤其整個發(fā)展的脈絡。

當然今天我們也可以對任何一篇新聞稿，通過自然語言的實體命名，抓出來這些人與人之間的關系。我們可以解決誰對誰，在什么時間，什么地點，發(fā)生了什么重要的事情，我們正在做一個全球新聞事件。當然我們愿意做全球新聞事件助力“一帶一路”，監(jiān)控全球每天發(fā)生的新聞事件，關注它發(fā)生的地理位置，報道之間的邏輯關系，看到這個社會的熱點，去監(jiān)控這個世界所發(fā)生的一些事情。

包括通過自然語言的處理，我們也可以給一個人打上標簽，幾個字你就知道我是做什么的。我們可以用少量的關鍵詞代表一篇文章、一個人的語言表征。基于這些關鍵詞，我們可以找到同樣的文本，實現(xiàn)新聞的自動分類。當然我們也可以對各種事件進行相應的自動聚類分析。

我們也可以做一些可視化的東西，以更好的方式去呈現(xiàn)形態(tài)，我們通過算法可以立刻圈出這些人在什么地方，將來在重大事件安全中，我們可以監(jiān)控誰在二環(huán)內(nèi)，誰在三環(huán)內(nèi)。

這個圖是我做的，上海基于這個點上，可以把城市基于這個位置上的時間以及它覆蓋的商圈分析出來。而這樣一個過程是蜂窩化的，因此如果城市蜂窩化、網(wǎng)格化，那么管理就可以精細化，我們可以在這樣的網(wǎng)格上更精細地去部署多少警力、多少選址或者多少個麥當勞等等。這樣一些實時的運算，基于地理空間的信息，我們可以獲取各個小區(qū)，甚至建筑樓宇，也可以看到人群在這些環(huán)境中的活動范圍。

當然，大數(shù)據(jù)中很重要的一點是，我們需要實時感知信息的脈絡，所以我們提出大數(shù)據(jù)需要有輿情作戰(zhàn)室、有大數(shù)據(jù)的駕駛艙，這些就對今天的我們提出了更高的要求。

所以在這里做一個總結(jié)，實際上在大數(shù)據(jù)領域有一種說法叫“軟件定義一切”，數(shù)據(jù)驅(qū)動未來，算法統(tǒng)治世界。但是今天用在媒體領域，我們會說“軟件定義媒體”，數(shù)據(jù)驅(qū)動新聞，我們基于數(shù)據(jù)可以找到新聞事件，挖掘線索或者新聞本身，當然算法重構渠道，例如今日頭條等等，這些都可能在未來帶來更多的發(fā)展。

這是我給大數(shù)據(jù)時代這本書寫的推薦語：大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，我們?nèi)绾螐暮Ａ康臄?shù)據(jù)中尋找隱藏在數(shù)據(jù)中的模式、知識和相關性都需要我們擁有更好的數(shù)據(jù)洞察。謝謝大家。