(1)重点内容鲜明突出(文字、图片或视频)
(2)单纯、简洁、明快。
(3)栏目排列有序、富于变化。
(4)整体色彩统
(5)符合网站、专题的特点。
策划网络专题的基本步骤: 专题的遴选和确立:看专题是否有吸引力,即选题是否可以引发网站目标受众群的兴趣。 看标题是否充足和高质量的相关***,主要指新闻信息***,需要考察其能否在一段时间内保证专题的内容的持续更新及运转。
看选题是否有足够的背景和材料的支持。 专题编辑构思结构:主要包括:最新动态、背景资料、试听内容、互动交流等。 基本要求:专题的质量和水平主要取决于编辑的专业水平和综合能力,而不同类型的专题策划要求和方法就不一样,如在重大新闻***的专题策划中,编辑的立足点要高,视野要宽,对背景的报道,时间进程的追踪,以及进行分析,预测前景等,需要实事求是,不能在闭门造车中做主观臆断。
1、背景材料需要准备充分
2、对***进程的报道要及时准确
3、对进程的预测需慎重而合理
前言:大数据技术日益融入我们的生活,你是否在刷抖音时经常刷到类似的内容?你是否在淘宝时接收到曾经搜索产品的广告?其实这都是你的操作历史(数据)为你打了标签[呲牙](没错,周星驰早就看透了,我只是编号9527,早已数据化)
正文:疫情期间大数据是否对防疫工作有帮助?答案是肯定的,有!以下图为例:
图一:返程流动大数据。
手机信号源自运营商通信基站(即信号塔),今天你在武汉拨打电话,明天在上海拨打电话,运营商就可以判定出你的移动轨迹。因此,运营商可以判断出所服务客户的移动轨迹,形成返程流动大数据[呲牙]
图二:健康码。
基于个人手机信号位置,通过大数据平台计算,可判断出你是否与病人接触,附近是不是有疫情,最终根据数个标准形成绿码/黄码/红码。
综上所述,大数据肯定是有助于疫情管理的,做到了信息化管理,提前把控。
PS:大数据产品有着严格的安全标准,无论是to B产品还是 to C产品,在调取用户个人信息的时候,都会征求用户同意,毕竟只有用户同意了,才是合法的数据调用。
以上是个人思考所得,个人并非从事大数据研发工作,技术一窍不通,自己摸索的结论如有错误欢迎指正[呲牙]
一、对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测,发现趋势防患于未然
武汉疫情防御中,大数据只反映出现状。
如果能够未卜先知,预测到疫情的爆发,今天形势就不会如此严峻。
虽然看上去这太难,但人类抗击疫病传播时早已在尝试应用AI+大数据进行预测。
早在2008年,Google便推出了Google Flu,利用人们的搜索查询记录来发现流感的爆发,它甚至比美国卫生部门提前两周发现了2009年的猪流感大流行。
然而这种方法倾向于高估疾病流行的严重程度,容易引发社会恐慌,最后被Google叫停。
通过电商平台的大数据,发现了武汉等疫区医疗防护物资短缺的趋势,然而只是发现趋势是不够的,因为这解决不了医疗防护***调配的问题。
基于趋势发现,通过大数据,进行智能供应链管理,让物资以最短物流路径,最短在途时长从生产线到达疫区就至关重要。
相较于17年前的SARS,此次疫情表现出更强的传播性,感染人数曲线更为陡峭,对于疾病防控提出更高挑战。好在17年来,中国在疫情防控方面已建立了更加完备的制度体系、保障策略、应对措施,信息披露也更加及时透明,再加上大数据等创新科技的快速发展,在疫情防控工作中起到重要作用。
目前已有微信、360等互联网平台上线“确诊患者交通工具同乘查询系统”“疫情数据实时更新系统”“发热门诊分布地图”等功能。
在1月28日央视《新闻1+1》,国家卫健委高级别专家组成员李兰娟院士连线白岩松时表示,专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹,追踪人群接触史,成功锁定感染源及密切接触人群,为疫情防控提供宝贵信息。
李院士在连线中提到,某位患者曾表示自己并无重点疫区接触史,但经过大数据排查,发现其曾经至少接触过三位来自重点疫区的潜在患病人士。可见大数据技术通过追踪移动轨迹、建立个体关系图谱等,在精准定位疫情传播路径,防控疫情扩散方面的重要作用。
追踪移动轨迹、建立关系图谱,在大数据技术日渐成熟的今天已不是新闻,在位置数据方面,除了航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计的出行数据外,在用户授权的前提下,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商基于手机信令能够有效定位用户的手机位置,互联网企业也可以通过APP授权调用用户手机位置数据。
此外,地图、打车等APP提供的移动出行服务,电商、外卖平台等APP内的送货地址数据,以及移动支付位置数据等,也可以作为位置数据的有效补充。而关系图谱则可通过各类社交平台、通信网络、通话记录、转账记录等数据搭建。
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