在大数据时代，必须承认，追求因果性的传统媒体谈稿会等形式已经落伍。无论多么优秀的记者，他们对于事物的观察都受制于个人视野与立场，即使是相对深入的，也未必全面、充分。而与记者在某一个视野有限的观察点上对事物进行的观察与分析不同的是，有效加工的大规模数据可以揭示更大范围内的或更接近事实的情状，从而也为报道的深入提供了基础，从而彻底改变媒体生态。
媒体人角色的新转变
维克托·舍恩伯格所理解的大数据思维，即不再热衷于寻找因果关系，而寻找事物之间的相关关系。这种观点，意在颠覆此前“有限”数据时代的信息思维理念。传统媒体在信息思维上的不足恰恰在于：只见树木，不见森林。追求微观精确，忽视宏观把握。传统媒体应该有大数据视野。有了这种视野，即便关注的是“点”上的微观问题，看到的风景也会不同，不是孤零零的“点”的意义，而是具有“面”上价值的“节点”。
以世界首届数据新闻奖的一个入围作品为例，这是由英国广播公司（BBC）和毕马威会计师事务所联合制作的《预算计算器：2012年财政预算将如何影响你？》。政府财政预算向来是一项专业和繁复的公共政策事件，媒体要解决的问题是如何有效解读它对普通居民的生活影响。BBC的“计算器”简便实用，用户只需在界面上输入一些日常个人信息，就能自动算出新预算会让自己多付多少税、明年的生活会比今年变得更好还是更差，等等。
在国内也有这方面的尝试，去年国庆节，游客在天安门广场留下大量垃圾，引发国人素质的大讨论。从大数据分析的角度来看，把历年来所有关于天安门广场上垃圾的报道梳理出来。这样把所有数据全部整合出来，就能发现垃圾数量和游客数字之间，其实不存在关联性（事实上，天安门广场出于安全需要，不设垃圾箱），人文素质也就无从谈起。通过开掘数据，记者的工作建立在扎实证据基础上，为读者提供经过科学分析的洞见，把抽象的、宏观的社会问题转化为跟普通人相关、普通人容易理解的内容，还可分析复杂形势中事物发展的规律和趋势，给人们决策提供预见性内容。
在大数据时代，媒体人角色，就应该是意义生成者，主要工作内容是阐释事件的影响。建立在大数据技术之上的事件分析和意义解读，要比采访专家和凭记者个人判断更有可靠性。
战略突围要提前布局
为什么走在大数据前沿的都是一些互联网公司，而不是传统媒体或者出版机构？就在于技术原因起决定性因素，技术汇聚数据，数据的意义自现，才会有“相关性”一说，才会忽视因果联系。这方面，传统媒体业存在先天劣势，不仅掌握的数据资源有限，掌握的人才和管理也基本为零。可以说，绝大多数媒体机构连传统的流程、工具和方法都没有掌握。
一个简单的例子：中国***的电视台中央电视台据称拥有近40万小时的节目资源，年播出总量为23.0248万小时；而YouTube每分钟就有72小时的视频被上传，更不用提每月10亿独立用户的行为数据。数据量级相差悬殊。所以，传统媒体深受大数据冲击和影响，但又缺乏根基，难以出现颠覆性的创新，无法孵化出新的业务形态。
传统媒体在大数据时代生存下去，除要对新闻业务本身进行变革之外，还要提前布局，积累数据资产，打牢根基。如浙江日报报业集团收购边锋浩方。边锋浩方拥有五六百款游戏，活跃用户达2000多万，***在线人数150万。围绕这个平台，浙报集团就可以建设数据分析系统为支撑，深入筛选捕捉用户行为、习惯、偏好和需求，挖掘和积累可贵的数据资源。从其自身成长性和增值可行性来看，这个平台对传统媒体价值巨大。
另一方面，要加强数据能力的获取。媒体应通过合作、购买、外包、孵化等方式，首先掌握传统的数据处理能力，进而具备大数据应用的能力；引进和培养数据人才，包括拥有统计学、商业智能、机器学习、自然语言处理等多方面技能的“数据科学家”，也要有知晓如何通过运用大数据来设计产品和运营企业的分析师和管理者。浙报集团旗下传媒梦工场就投资了知微、优微等项目，主要专注社交网络的数据深度挖掘。
