新聞傳播人才數據分析能力培養路徑

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摘要：本文基于新聞傳播人才數據分析能力培養實踐，提出面向問題解決的數據分析能力培養路徑。在此基礎上系統化構建指向培養路徑實現的數據分析能力培養體系，該體系包含課程、實訓、師資三個子體系。

關鍵詞：大數據時代；新聞傳播；數據分析；培養路徑；培養體系

大數據時代高校人才培養面臨新挑戰，受技術發展影響深刻的新聞傳播專業更是如此。新聞傳播教育融入大數據內容迫在眉睫，然而現實培養效果不盡如人意。分析其原因是當前培養方式主要停留在課程層面，通過直接在傳統課程體系中加入一門或幾門數據類課程實現，課程設置缺乏理論依據，課程之間缺乏邏輯關聯。數據分析能力獨立于新聞傳播傳統核心能力培養之外，需在專業內生需求驅動下，系統化設計培養路徑與培養體系，設計過程需充分考慮專業特點。

新聞傳播人才數據分析能力培養路徑

大數據時代新聞傳播生態面臨重大調整的同時也深度參與時代形態塑造，因此數據分析能力培養目標指向：深刻理解大數據內涵，既能利用數據分析方法支持新聞傳播領域需求，也能清楚認識新聞大數據在解決其他領域問題上的潛能。培養路徑設計亦圍繞該目標實現，主要內容包括：（一）強化數據分析思維培養，弱化技術細節傳授。數據分析能力分為兩個層面：數據分析思維能力與數據分析技術能力。前者包括：理解分析方法背后數學邏輯，明晰方法適用問題類型，能正確解釋分析結果；后者包括：根據數據分析方法特點能利用可視化軟件或編寫程序實現數據分析過程。因此，數據分析能力培養方式細化為三種：數據分析思維與技術并重培養；重技術實現，弱分析思維培養；重分析思維，弱技術細節培養。毋庸置疑，思維與技術并重培養最為全面，但在加重學習負擔的同時不可避免地會壓縮其他能力培養空間。正如哥倫比亞大學教授James?W.Carey所言“新聞學的學術來源應該根植于人文科學和人文類的社會科學中，新聞應該與政治、文學、哲學、藝術、歷史聯系”[1]，并重式培養不免舍本逐末，影響人才整體培養目標實現。得益于集成軟件的可視化操作以及新一代編程語言豐富的可調用程序“包”，數據分析技術實現難度降低，為“重技術實現”培養方式創造條件。但集成操作在封裝數據分析過程的同時也導致學生對方法內涵及其背后邏輯理解不透，缺乏舉一反三的能力，更無法融合知識背景對分析結果進行深度解讀。另一方面，計算機性能提升促進數據分析方法快速迭代，從技術角度培養學生，容易導致教學內容滯后或在該能力培養上投入過多時間。因此，筆者傾向“重分析思維，弱技術細節”?培養模式。該模式重點講授數據分析方法原理，適用問題場景以及對分析結果進行有效解釋。在原理講授上可根據內容難易程度采用不同方式，例如對于基于單一數學公式的可直接補充數學知識；對于涉及復雜數學原理的，可采用通俗的符合現實邏輯的語言來講述。無論采用何種講授方式，其目的就是讓學生真正理解數據分析方法內涵，切實具備將方法應用到現實問題解決的能力。（二）開展信息素養教育，提高信息檢索與連接學習能力。采用“重思維，弱技術”培養方式必然存在兩個弊端：一是學生技術實現能力不足；二是無法及時跟進技術前沿。總結教學實踐，筆者認為開展信息素養教育是解決這兩個問題的關鍵。“信息素養”概念由美國信息產業協會提出，根據Doyle在《信息素養全美論壇的終結報告》中下的定義可知：理解信息在問題解決上的重要性，描述面向信息需求的問題，利用工具獲取目標信息，選擇有效信息并將其準確運用到問題解決上是開展信息素養教育的目的[2]，也正是克服“重思維，弱技術”培養方式下人才技術短板的關鍵。首先，針對技術實現能力不足問題，可通過與有技術優勢的專業人員合作來彌補。識別合作對象是開展合作的前提，當前數據分析方法種類繁多，在解決現實問題時需要與有不同技術專長的對象合作。因此僅依靠人際網絡很難全面識別，需運用信息檢索技術，多渠道獲取信息才能更全面定位潛在合作對象并與之建立關聯。另外，不同專業人員的思維習慣以及對問題的理解存在差異，這種差異將影響合作效果。為提高溝通效率，除加強本專業學生溝通技巧外，關鍵在于提高學生對信息處理需求進行準確的、符合專業邏輯的描述的能力，而這正是信息素養教育內容之一。其次，針對無法及時跟進技術前沿問題，除了需要授課教師及時更新授課內容，保證課程緊跟技術前沿，更為重要的是培養學生連接學習能力。連接主義學習理論認為數字時代的學習可以看作在特定時間訪問與使用所需信息的過程，與之對應，連接學習能力就是在學習需求驅動下獲取與利用分布廣泛的信息的能力[3]?[4]。信息素養教育正是該能力的養成途徑之一。（三）深化人文社會學科教育，促進深厚人文素養養成，提高數據分析結果的深度解讀能力。上述兩條路徑培養學生適應大數據時代發展的能力，但在發揮新聞傳播專業優勢方面效果有限。本節將探討新聞傳播專業在數據分析流程中的優勢以及如何強化這種優勢。面向問題解決的新聞傳播人才數據分析流程可劃分為：問題解析、數據分析結果獲取、數據分析結果解讀三個階段。問題解析階段任務包括：判斷問題是否可采用數據分析方式解決，如可行需要采集那些數據、選擇那些數據分析方法，該階段考驗學生的數據分析思維。數據分析結果獲取階段任務包括：確定數據獲取渠道并明確采集需求；定位專業人員并與之建立關聯；通過與專業人員合作獲取數據分析結果，該階段需要學生具備堅實的信息素養。數據分析結果解讀階段任務包括：準確理解數據分析結果，融合背景知識對結果進行深度解讀，形成可供閱讀的分析報告，該階段需要學生具備深厚的人文素養。近年來，數據分析結果解讀在分析流程中的重要性日益凸顯，深厚的人文素養是開展深度解讀的前提，而這正是新聞傳播專業學生的優勢所在。一方面，新聞傳播專業重視人文主義教育，與文學、歷史學、哲學等不斷交融，培養學生人文情懷、獨立思考能力與批判精神[5]。更有學者呼吁在當前環境下更要加強文史哲教育，夯實新聞傳播人才的人文基礎[6]。另一方面，新聞傳播學科內在基因強調與法學、經濟學、政治學等社會學科交叉，培養學生跨界能力[7]。由此可知，數據分析過程中凸顯新聞傳播專業優勢的關鍵在于深化人文社會學科教育，促進學生深厚人文素養養成，提高數據分析結果深度解讀及對解讀結果準確描述的能力。

新聞傳播人才數據分析能力培養體系

培養路徑指明實現培養目標的方向，而真正實現目標需構建相應培養體系。參考美國密蘇里新聞學院方式與郝紅霞、劉峰學者研究[8]，培養體系包含三個子體系：課程、實訓與師資子體系。

（一）數據分析能力培養課程子體系

面向數據分析能力培養的課程子體系既是內部關聯緊密的完整課程集合，又隸屬于新聞傳播人才培養上層課程體系，因此既包含完全獨立的課程門類，又有與新聞傳播傳統課程相融合的模糊邊界。課程子體系包含三個模塊：數據分析思維培養課程模塊、信息素養訓練課程模塊、人文素養養成課程模塊。1.數據分析思維培養課程模塊。該課程模塊目的是培養學生數據分析思維，使其理解數據分析方法內涵，在面對現實問題時能選擇正確分析方法。總結實踐經驗認為案例式教學能更好實現培養目標，但課程設置上有兩條不同思路：一是以數據分析方法為維度設置課程。可開設課程包括：“數據挖掘”“社會網絡分析”等。課程講授時可先講授方法理論基礎，包括方法的定義、數據邏輯、適用場景等；然后介紹數據分析方法在現實問題解決中的成功案例，幫助學生掌握方法的運用技巧。另一思路以新聞傳播領域需求為維度設置課程。可開設課程包括“網絡輿情分析”“數據新聞”等。課堂中可以講授解決領域需求的傳統做法是什么，在大數據環境下有什么新的思路，并以案例形式介紹成功運用于領域需求解決的數據分析方法。2.信息素養訓練課程模塊。該課程模塊目的是培養學生信息意識以及掌握信息檢索與數據獲取技能。課程設置分為三部分：一是信息素養理論課程，從宏觀層面向學生展示社會信息化過程、數據時代特征及對社會各方面影響等。該部分既可獨立開設課程，也可融合在其他課程內容中，例如“數據挖掘”“網絡輿情分析”；甚至可融入新聞傳播核心課程，如“新媒體概論”。二是信息檢索課程，訓練學生準確檢索所需信息技能。該部分既可單獨開設課程，如南京財經大學（以下簡稱“南財”）開設的“文獻與信息檢索”，也可融入其他公共基礎課中，如融入“計算機基礎”課程。三是數據獲取課程，訓練學生利用數據采集工具，獲取目標數據的技能。因為此類課程開設的目的是從技術角度強化學生數據意識，所以將課程設置為選修課更為合適。3.人文素養養成課程模塊。該課程模塊目的是促進學生人文素養養成，提高數據分析結果深度解讀能力。課程設置分為兩部分，一部分為夯實，學習文史哲基礎，如南財新聞學院開設的“中國文學史”。另一部分為豐富學生其他領域知識，具體可結合學院自身特點，例如南財新聞學院依托學校財經背景開設了“宏觀經濟學”“管理學原理”等課程。

（二）數據分析能力培養實訓子體系

數據分析能力培養的根本目標是培養學生將數據分析方法熟練運用到現實問題解決上，開展課程實訓是實現目標的重要途徑，而實訓體系是進行課程實訓的保障。實訓子體系包含三個模塊：硬件保障模塊、軟件保障模塊、成果發布模塊。1.硬件保障模塊。硬件保障模塊分為兩部分：一部分為計算機硬件保障；另一部分是教室硬件保障，數據分析過程是團隊分工協作過程，教室設置更推薦采用翻轉課堂模式。2.軟件保障模塊。筆者傾向與專業人員合作來獲取分析結果，同時鼓勵學生通過選修課等方式學習分析技術，另外參與數據清洗等預處理工作可訓練學生數據意識。軟件保障模塊分為三部分：第一部分是數據采集軟件，例如：火車瀏覽器；第二部分是編程軟件，例如：?R語言、Python；第三部分是可視化軟件，例如：用于數據預處理的Notepad++；支持數據挖掘的SPSS；支持社會網絡分析的Ucinet、Gephi等。3.成果發布模塊。數據分析報告生成后如能及時發布出去不但能激發學生積極性，還能讓成果接受大眾檢驗。與傳統媒體時代新聞報道刊發平臺稀缺不同，社會化媒體資源豐富，可利用微博、微信等平臺創建公眾號[9]，及時發布數據分析成果，并根據受眾反饋持續改進。另外，公眾號有運營管理需求，數據分析成果發布前也需經過編輯、排版、配圖、美工等操作，客觀上促進新聞傳播人才綜合能力提升。

（三）數據分析能力培養師資子體系

課程子體系確定授課內容，實訓子體系提供實踐平臺，師資子體系則是兩個子體系發揮實效的保證，也是培養體系中最為關鍵一環，包含三個模塊：師資準備模塊、教學培訓模塊、學術認同模塊。1.師資準備模塊。師資來源有兩條渠道：從本學院選擇或跨專業教師聘請。根據課程性質，思維培養模塊課程更適合從本學院選擇教師，原因有二：核心模塊課程需要穩定的師資隊伍；數據分析思維課程講授需依據學生已有知識結構采用針對性方法，本院教師對學生了解更透徹。信息素養訓練與人文素養養成模塊課程更適合聘請跨專業教師，原因有二：其一，兩個模塊課程性質以公共基礎課、選修課、通識課為主；其二，訓練信息素養與人文素養目的之一是開闊學生視野，跨專業教師更可能帶來新視角。2.教學培訓模塊。教師選聘有兩條渠道：從新聞傳播相關專業選聘或數據相關專業選聘。前一渠道選聘教師對新聞傳播專業及其學生知識結構了解清晰，但數據分析能力相對薄弱，需有針對性地加強數據分析方法及其技術前沿培訓。后一渠道選聘教師剛好相反，需及時補充新聞傳播知識，通過專業學習更好定位領域需求及時調整授課內容，并依據學生知識結構改進授課方式。不同專業背景差異較大，課程先驗知識也不盡相同，直接套用跨專業授課方式，容易增加學習難度。3.學術認同模塊。學術研究與教學工作相輔相成，也是衡量教師專業水平的指標之一。跨專業選聘教師必然會面對“是否需要學術轉型”這一問題。不轉型，容易缺乏專業歸屬感；轉型，數據相關專業與新聞傳播專業的研究對象、范式差別大，學術成果發表存在一定難度。因此，該模塊任務是制定跨專業學術認同標準，幫助跨專業教師順利度過學術磨合期，保障師資層面的有機融合。

結語

針對當前新聞傳播教育中數據分析能力培養不足的問題，本文系統化設計培養路徑、構建培養體系。培養路徑設計綜合了新聞傳播整體人才培養目標、專業知識結構等多方因素，在確保不影響整體人才培養目標實現前提下凸顯新聞傳播專業優勢。圍繞培養路徑構建的培養體系全面涵蓋了課程、實訓、師資三個子體系，可操作性強。另外，鑒于數據分析能力培養是近年來對新聞傳播教育提出的新要求，相關教學實踐還在探索階段，相關理論還需在實踐中檢驗并不斷改進與完善。

參考文獻：

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作者：肖璐 曾爽