新闻写作中的人格化手法******
谭宏伟
人最关心自己的同类。
写给人看的新闻不应忽视人。
如果在新闻导语或新闻主体中注入人的因素，使新闻人格化，无疑会引起读者的注意，增强新闻的可读性。
人格化是一种写作技巧，美国新闻学者麦尔文•曼切尔把它解释为：“找出一个人，一个有代表性的人，他是受影响的或者卷入的，把这个人作为某一情况、或者这一情况的原因或后果的例子而写。”包括写人的语言、人的神态、人的动作、人的感觉，总之是人的外在和内在。
人格化的最大优势在于它可以使抽象的东西具体化，缩短读者与新闻的距离。这一点在涉及抽象东西诸如思想、发展、态势等报道中表现尤其突出。请看下例：
中新社北京电 一位顾客理完发，起身准备付款。但他被告知，由于理得不太成功店里不收他钱。
北京石景山区的这家春光理发店不久前租赁给私人经营了，店经理说，坚持这种优质服务，“会给我们带来更多的顾客。”
这是一篇题为《租赁使北京的服务业充满生气》电讯的导语。租赁制是当时北京经济领域的一个新态势，文章突破了枯燥的统计数字加呆板的叙述模式，而是以一位顾客的经历(理发)似乎又有些出人意料的经历(理发不付钱)为开篇引出下文租赁制对整个北京服务业的影响。这样，读者就通过一个人的亲身经历来体会租赁制使北京服务业充满生气的空泛概念，抽象的“租赁”具体化了，使读者易于理解、易于接受。
人格化的手法可以增加新闻的现场感。因为人格化的手法往往是通过活跃在新闻现场的人的活动来表现。请看下例：
中新社北京电 数不清的目光投向一位斜戴法兰绒帽子、披着时髦的砖红色春季女大衣的风姿绰约的女郎。当北京市春夏时装展销会今天在北京展览馆开幕时，这个放在进门大厅的模特成了最引人注目的人物。
观众像潮水一般涌入展销会的大门。
……
这是一篇题为《北京市春夏时装展销会开幕》消息的导语。这则普普通通的展销会新闻由于导语中这位“风姿绰约的女郎”而增色不少。“数不清的目光投向一位斜戴法兰绒帽子、披着时髦的砖红色春季女大衣的风姿绰约的女郎。”一语勾画出展销会进门大厅的现场气氛。读者受其感染自然也同文中观众一样被这位模特所吸引。对记者接下来描述发生兴趣，记者描述了展销会的规模、品种、销售情况，其中包括最受欢迎的和最受冷落的服装。由于文章有很强的现场感，读者看这条消息仿佛亲历展销会现场。现场感会令读者兴味大增。
人格化的手法，由于注重写人，因而使新闻有人情味。请看下例：
美联社伦敦电 诞生刚刚四星期的吉玛•查瓦茨基得到了一件独特的礼物——一位电子计算机“保姆”。
这个“保姆”没有围裙和温暖的怀抱，却有磁带和打字键盘。
它的名字叫“奥卡三世”，孩子们无需叫她“阿姨”。吉玛的父亲、二十八岁的电子计算机专家詹米•查瓦茨基是这具电子保姆的研制者，他说：“父母对孩子的爱是任何东西都不能代替的。我们也并不打算用它代替”。
……
小吉玛哭闹的时候，他可以哄她，给她讲故事。到孩子学说话时，奥卡三世也能教她说英语、法语和德语。
……
事实上，奥卡三世不光是个保姆。它的身上还装了各种家务事的程序——它能拉开电灯、打开汽车车库大门、甚至还能防盗、防贼。
……
这是一篇很精彩的科技新闻。没有晦涩难懂的科技术语。读者是在计算机保姆和一般保姆对比中了解它“没有围裙和温暖的怀抱，却有磁带和打字键盘”的特点；认识它能哄小孩、会讲故事、能教多种语言等功能。尽管文中没有提到一般保姆的特点，但是它在描述计算机保姆的特点、性能无疑是以人为参照的。这也正是其巧妙之处。这篇科技新闻由于使用人格化的手法而跳出专业技术性的圈子，写得生动而有实感，很有人情味。
尽管人格化的写作手法能变抽象为具体，能使新闻更具现场感、更有人情味，但是，如用得不巧妙，会适得其反。因为：
人格化的写作手法有一定的适用范围，不是对所有的新闻题材都适用。一般来讲，在涉及抽象的、不易理解的东西时运用较多，例如综合性经济新闻、科技新闻等。涉及具体的极易理解的东西时如重大新闻事件的报道中不适用。
人格化毕竟是一种技巧。就像形式要为内容服务一样，新闻写作技巧是为新闻主旨服务的。如果使用这种手法，即所描写的人的行为和意识对揭示新闻的主旨无直接关系，那么大可不必多此一举。
人格化这种写作手法自身也有局限。采用人格化的手法时，在导语中往往不具备新闻的五大要素，新闻事实也是在新闻主体中逐渐展开，这样容易拉长文章的篇幅，放慢文章节奏。
尤其值得一提的是，人格化的写作手法其核心是注重写人，写有典型意义的人，因而记者平日要注意观察与某一新闻事件相关或直接受其影响的人；观察他们的喜怒哀乐、举手投足。善于分析人与新闻事件的因果关系。这样才能防止偏颇。
(历史资料)
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
