原文标题：大数据视角下的对外传播

　　原文作者：匡文波，中国人民大学新闻学院教授、博士生导师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，全国新闻自考委员会秘书长，中国科技新闻学会常务理事；张晗煜，中国人民大学新闻学院研究生。

　　原文出处：《对外传播》2017年第9期

　　互联网重构了时空，让不同国家地区的人可以在互联网这个开放的平台上接收信息并表达交流，过程中产生的信息就是UGC（User Generated Content）。将UGC加以收集、整理、分析，就得到了能提高对外传播能力的大数据。占有和应用数据在对外传播中的重要性不言而喻，如何应用大数据于对外传播也引发了广泛的讨论和探索。

　　利用大数据优化传播元素

　　所谓大数据，就是多渠道数据的总和。我们可以对研究对象进行细化分类，分区域甚至是分平台进行研究，对信息内容、呈现方式、传播语态甚至是发布时间等传播元素进行细致的挖掘和分析，对传播元素进行逐个优化，最终实现传播效果的最大化。

　　利用大数据进行多维度的受众分析

　　新媒体环境下，受众的媒体接触习惯发生改变，传统的调查方法依赖于受众的自我回忆，导致采集到的数据误差较大，而大数据能准确记录受众对于新媒体的接触习惯，为多维度受众分析提供更准确的数据。

　　多维度的受众分析，首先要了解到不同受众的媒体接触习惯，以便在传播渠道的选择上更能迎合受众。其次是对受众所感兴趣内容的量化分析，把握其心理需求。同时还要关注其传播行为，比如不同受众会转发什么样的内容，热议什么样的话题等等。在了解到受众的渠道偏好和信息需求之后，就可以对自身的传播行为做出适当调整，以实现传播效果最大化。

　　利用大数据把握媒体议程设置

　　通过对自然语言处理和数据挖掘分析，在海量信息中提取出高频出现的关键词，如人物、机构、主题、国家（地区）、城市等，进而感知国外媒体对中国的兴趣点所在，并反思我们是否忽视外国受众的关注点，我们的对外传播才能做到有的放矢。

　　此外，我们还可以根据议题来进行相应的数据库建立与大数据分析。我们可以把境外的社交媒体，新闻网站等各种数据库合并后，再精确关键词进行分类和数据挖掘，把握话题方向，进行议程设置。

　　利用大数据实现舆情监测

　　互联网时代的舆情监测，可以收集到受众在自然状态下表达情绪态度的真实语句，其结果相比于传统方式，更真实也更具说服力。同样地，在对外传播中，我们也可以通过数据挖掘技术，得到受众对于特定事件、决策的情绪反馈，对其加以判断后做出有效的应对措施。

　　我们甚至还可以将不同的地区，按照其重要程度进行分类，然后对重点地区，比如欧美日韩和“一带一路”相关国家进行着重监测。由于各个国家和地区的具体情况不同，分地区监测可以最大限度地保障舆情监测工作的顺利展开。