传统的新闻是从哪儿来的？也就是新闻判断是如何形成的？是依靠新闻记者的新闻直觉、新闻敏感--有一种叫news sense（新闻敏感）的意识，它是有赖记者的知识、水平、经验、视野而形成的一种意识，虽然是来自客观世界，但是也不排除“先验性”.在西方的新闻教材里，就有新闻鼻（news nose）、新闻眼（news eyes）之说，有些记者的五官更灵敏，从一些小细节能“嗅”到多少英里之外的新闻。

    大数据思维主要包括三个方面，即：总体样本取代随机样本；对不精确的容忍度增加；相关关系取代因果关系。④那么大数据思维下的新闻判断，是如何形成的呢？这里仅以其第一方面--样本的总体性思维来说。

    传统的新闻是在记者的新闻敏感的基础上判断、采集发布的。记者认为这件事、那件事很有新闻价值，对社会的多数人会有吸引力和影响力。一般记者只会以个别人物或事件作为采访对象，并通常认为这些事对多数人有意义。这是用的“随机样本”的方式，进行的新闻工作，其中包含了偶遇式新闻采访（如“街采”）、先验式的新闻敏感。而大数据思维则有能力获取“总体样本”,通过分析所有用户的需求和兴趣，从而得出新闻价值的判断。

    比如2014年春节前后，中央电视台《新闻联播》编辑部的“‘据’说春运”、“‘据’说春节”栏目，即是以百度的搜索大数据为基础做的系列报道，它呈现的不只是炫目的可视化数据信息，不只是新闻形态的一种改变，而且还从大数据中找到做新闻的点，展开关于春运、春节的故事。内容的选择不再只是从传者视角单方面揣测新闻敏感，而且融入了用户的需求，基本上是点餐式的服务。设想一下，这样的新闻不仅与信息接受者之间形成了内在的互动关系，而且带活了内容，真正是贴近了受众，而且也对一些传统媒体的年长化、老龄化的受众形势，有积极的干预效果，能够吸引更广大各年龄层面的受众。

    大数据思维带来了新闻内容的创新，是一种融合媒体的形态驱动的新闻报道的创新。融合媒体的概念，在上世纪80年代是关于技术形态方面的，90年代进入了产业化层面，如今进入用户层面的迁移或者迁徙，是更新的融合。用户层面的迁徙，最终会引发内容的融合。通过大数据找到了特别贴近用户的报道话题，这些话题实际上是网民们感兴趣的。网民集中于45岁以下、甚至更多为18岁到35岁之间的人群，他们不是传统意义上的报纸读者、电视观众。他们带动传统媒体的话题年轻化了，实际上是网民参与了新闻报道，必然逼迫内容要进行改革，所以大数据思维带来了从形态到内容上的新闻创新。

    大数据在新闻中的应用及其困境

    大数据时代，数据新闻不只给新闻工作者提出了更高要求，也给政府、社会、媒体机构带来了挑战。一些媒体已经在不断开发新的工具，来满足数据新闻的需求，比如英国卫报、美国纽约时报不仅在扩展自己的数据库，而且在技术上也提供了许多可能性，尤其是开源的方式，给用户提供了工具、也让用户带来了丰富的数据。华尔街日报开发的“中国经济追踪器”,就是一个中英双语的数据新闻工具，它为中国的读者和记者提供了便利，特别“为那些与中国经济数据斗争多年焦头烂额的外媒记者指了一条明路。”⑤路透社香港分社曾推出“关系中国”（Connected China）平台，他们从中国政府官方网站和出版物、中国及世界媒体报道、外国政府分析报告、学术论文等多渠道汇聚到上万个权利实体（机构和个人）、3万余条关系、150万文档（相当于20本非虚构类图书）的数据量，将海量数据划分为“职业比较--行政级别升降”等几大主题，开发基于HTML五代技术制成的数据、图片、文档和视频无缝链接的平台。

    传媒机构可以从以下渠道获取数据：与政府、企业、科研机构等部门实行数据共享，并通过新闻监督职能不断推进“数据公开”运动；网络数据（特别是社交媒体数据）的筛选与使用，这类社交媒体信息过滤工具能够帮助记者在突发性灾难中通过现场勘探施救人员和志愿者的社交账号，筛选并核实新闻事实；传感器数据的捕捉及挖掘。传感器装置逐渐普及到人们日常生活中，形成的数据网络，美国NPR记者就开始由此探索记者自己编织数据库的潜能；将媒体既有的资料数据化；学术数据再利用；自行展开调查搜集数据。

    值得一提的是，大数据的应用不是万能的。首先大数据是掌握在少数权威机构、信息服务商的手里，对于大多数媒体机构来说，是很难获得的；第二是新闻记者个体，不仅难以获得数据，而且如果没有集团式的操作团队，也难以充分分析、呈现大数据；第三是大数据思维本身的特质，在某些方面与新闻的特质是相悖的。大数据本身就是不精确的，这与新闻的精确性要求相悖；大数据是整体样本的，这又与新闻的追求个性化、独到相悖。当然，媒体机构与新闻工作者也可以化不利为有利，比如从不精确的总体样本中发现趋势和规律，从中找到自己的个性化的新闻点，并且通过精确的信息衍生出自己的故事。