2015年歲末，清華大學愛潑斯坦對外傳播研究中心聯合美國哈佛大學尼曼新聞實驗室（Nieman Journalism Lab）約請世界各地的新聞學院院長、知名教授和媒體一線人士對2016年全球新聞傳播的新趨勢發表了看法。我們對訪談記錄進行了整理，編譯成中文以饗讀者。
摘要
大資料的採集和使用，將幫助新聞工作者準確預測到正在發生甚至是還未發生的事件，並幫助建立有依據的預測性新聞報導。在2016年，資料新聞、計算新聞學將在財經新聞、新聞世界、醫療新聞、天氣新聞等方面觸發新的新聞變革。
“通過大資料技術的使用，新聞工作者將能夠準確地做出預測，甚至能夠有依據地寫出第二天的新聞頭條和報導。”
推特（Twitter）的聯合創始人Biz Stone有一次津津有味地給觀眾們講了一個故事：有一次，他通過一條推文得知在距他60公里的南方某處發生了地震，在幾秒鐘之後，他才真正感覺到了這場地震。這個小故事說明了資料資訊採集的力量，資料可以讓我們洞察到一些我們甚至還沒有意識到自己或許將需要它的東西。
大資料的集聚，使我們可以在事情發生之前準確預測到它。當前，資料新聞（依靠資料建立和填充新聞內容）已被廣泛使用，計算新聞學（依靠機器人及程式建立新聞報導）也已越來越普遍，我的觀點是：預測性新聞報導將會很快出現。通過大資料技術的應用，新聞工作者將能夠準確地做出預測，並據此生產出第二天的新聞頭條和內容。
讓我們來看一些日常新聞報導的片段，看看大資料怎樣讓新聞工作者預估出正在發生的新聞——甚至是在新聞發生之前就捕捉到它。
財經新聞：我們能夠預測下一次金融危機嗎？金融業的風雲詭譎、變化莫測是眾所周知的，但在大資料的幫助下，金融公司可以從微觀層面，得到更多關於高風險客戶和欺詐活動的參考資訊。在微觀層面，大資料技術讓金融公司得以管理大量的資料，並且時刻監督市場執行，這也能夠讓新聞工作者在經濟衰退大潮來臨之前就捕捉到訊號。
世界新聞：從內戰到氣候變化，我們能否預測人類的群體行為將會如何影響未來？人類的思維無跡可尋，但人類的行為是更容易通過程式預測的。例如，最近兩個麻省理工學院的學生編寫了一個叫做“資料科學機器”的程式，它的執行模式據稱接近“人類思維”。這個程式可以在2到12個小時內通過資料建模去預測人類的行為，如果通過人工去做這些預測，可能要耗時數月。這些科學技術將會幫助新聞工作者預測到人們的行為帶來的影響，並對哪裡將會發生暴亂或能源危機做出預測。
醫療新聞：當談到資料公開，醫療新聞因為過於分散的資料來源及嚴格的法律法規監管，往往會遇到很多問題。但是，通過大量資料工具（類似於ARGO，一種流感追蹤工具），可以幫助新聞工作者預測一座城市是否會被傳染性疾病或病毒入侵，並據此做出新聞報導。
天氣新聞：Watson, IBM的認識計算機系統，一直在努力分析從Weather.com得到的天氣資料。這些資訊目前是任何人都能得到的，新聞工作者可以利用這些資料預測區域事件、及時調整旅行計劃，或預知交通堵塞的日期。
娛樂資訊：Selena Gomez和Justin Bieber 是否會複合？當然了，也有一些事情是大資料無法預測的。
2016年，我很期待看到大資料技術被應用於建立預測性新聞。
H·梅克特是《德克薩斯論壇報》的前技術長，目前擔任視覺化資訊網站Umbel的執行長。
注：本文由全梅君編譯，系清華大學新聞與傳播學院2014級碩士生。授權網易新聞學院釋出。