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《金融时报》全新分析工具上线:用读者数据做好报道
编辑:百度新闻实验室 发布时间: 2016-3-18 23:20:00    文章来源:百度百家
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为了让记者更好地利用读者数据,周四,英国《金融时报》发布了一个全新的编辑部数据分析工具。这个工具叫Lantern(蓝灯),它可以帮助《金融时报》的新闻编辑部更好地分析那些浏览量超高的页面,《金融时报》认为用户才是最重要的,Lantern可以帮助他们找出那些能够引起读者共鸣的报道。



去年加入《金融时报》用户参与部的蕾妮·卡普兰(Renée Kaplan)认为:“Lantern可以转化新闻文体、新闻编辑部自身的语言模式和所有的测量指标。与传统的页面性能相比,Lantern不仅能够展示新闻报道的写作过程,而且还能显示用户对报道的搜索、反响及思考,从而让记者创作出更加成功的报道。”


《金融时报》的记者们将通过Lantern获得诸如页面平均停留时间、保留率、滚动速度、社会绩效、读者使用的阅读设备等基本信息。Lantern 对《金融时报》的特殊数据有着重要作用,比如它可以区别那些浏览某个特定报道的订阅者和非订阅者。同时,观众参与团也会为员工提供一些与他们密切相关的信息。


Lantern 是基于《金融时报》的现有数据研发的,《金融时报》的业务运营者们通过从中获得大量的信息来提升订阅数和广告销售。



去年7月,《金融时报》被日本的Nikkei以13亿美元的价格收购。《金融时报》已经拥有了78万个联合印刷和数字订阅者,去年11月在接受《卫报》采访时,《金融时报》的首席执行官John Ridding表示,这个数字“不久”就会增长至100万。


《金融时报》是第一批成功地进行计量收费的新闻机构之一,去年它开始转变模式,将每月的费用调至1美元。去年7月,Ken Doctor表示《金融时报》中 70%的付费用户是由数字订阅者组成的,而且报纸中超过40%的收入也是来自于这部分。


《金融时报》的首席数据官汤姆·贝茨(Tom Betts)认为,卡普兰的用户参与团队是以新闻编辑室为基础建立的,编辑分析工具的使用将帮助《金融时报》的编辑部和业务部更好地了解彼此,并且建立更加紧密、长久的合作关系。


“每个人都在探索合作的方式,”他说,“所有人都参与其中,这有利于找到一个解决各种问题、挑战和机遇的共通方式。我们更加关注这个方案,即“我们该如何接近读者”、“我们需要做些什么”。因为很明显,我们可以通过很多方式拉近与读者间的距离,并且这个平台对我们来说也是有效的、有发展潜力的。我们只有有限的资金和资源来支持我们想做的事情,所以我们必须确保每个人同心协力,最大程度上支持这个计划。


《金融时报》并不是唯一使用新闻编辑分析软件的平台。2011年,《卫报》发布了自己的分析工具;2014年,美国国家公共电台(NPR)也做了同样的事情。周三,《华尔街日报》报道说,CNN正计划打造一个研究用户发展数据的30人团队。


尽管贝茨和卡普兰强调数据并不会影响编辑们的决定,但卡普兰也表示,某一天报纸也会用从Lantern收集到的信息,锁定那些尚未订阅《金融时报》的读者。后台能够知道阅读报道的用户是否登陆过网站,同时它也能显示用户进入网站的次数。“我们试图将新闻编辑部的这些信息变成一种直觉,它能指导我们去分配、发展和委任身边的人或事,”她说,“我们要知道哪种类型的报道吸引力更大,特别是要对新用户进行跟踪观察,获取相关数据。”


事实上,Lantern是《金融时报》在编辑部分析工具上的第三次尝试。贝茨表示,五年前,报纸曾首次介绍了一个主要针对高级编辑的分析工具。大约在两年前,《金融时报》又建立了一个叫Bettsy的工具,它面向整个新闻编辑部开放,但却并不怎么常用,因为“它还没有站在新闻记者的角度去运作,”卡普兰说。


当然,现在就定论Lantern会完全适用于《金融时报》的新闻编辑部还为时尚早,但卡普兰和贝茨均认为,这类分析工具的发展是全公司努力的结果,正因为记者也参与了整个研发过程,开发人员才能够制作出符合他们预期的产品。卡普兰表示,通过员工的反馈,他们发现应该把分析工具设计得更多彩一点。


《金融时报》通过 Lantern 从之前的产品中获得更多相似信息,并把它转化成一个对新闻记者有用的模式,而不是展示报道的社会参照。卡普兰表示, Lantern 会显示从Facebook、Twitter和LinkedIn上获取的参照流量百分比,并通过询问“这个报道在社交媒体上是如何传播的?”来对相似的信息进行描述。如果一个员工想了解《金融时报》网站上的读者点击量,那就试着问问“谁停留在网页上?他们又去了哪里?”



希望员工会用这些信息对印刷时间、报道形式和世界各地新闻报道的传播方式等方面进行优化。“作为一个新闻记者,我知道自己应该根据用户情况,不断调整地自己想要达到的目标。无论我的用户是谁、在何地,我都能得到关于他们的准确信息,我就可以根据这些信息,写出他们想看的报道,”卡普兰说。


举个例子,如果工作人员注意到大多数报道浏览量是来自移动端的,并且有85%的读者会以较为平均的速度滚动阅读,那么工作人员就会在未来的报道制作中考虑这些因素,并会开始思考该如何更有效率地在移动端上发布报道。


卡普兰强调,这只是 Lantern 的第一代,《金融时报》计划继续对它进行改进,并会往里添加一些新特性。贝茨表示,随着《金融时报》的新闻不断在 Apple News、Google AMP和Facebook 即将推出的Instant Articles上发布,这个数据团队会从这些平台上获取更多有用的信息,并进行分析。


“如果你想知道读者对此的反响如何、它在社交平台和各种设备上是如何变化的等等,那我们就真的需要把所有信息都汇集起来,”贝茨说,“我们会不断地试验、改进这个工具,直到我们说,‘好吧,数据都在这儿了,我们可以清楚地看到它。”


本文由百度新闻实验(id:baidunewslab)独家编译,原文载于www.niemanlab.org,版权归原作者所有,转载请注明来源。


编译:金雯思





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