当网络成为全世界资讯的集散地之后，传统新闻业顿时找不到存在的理由，但这场看似新闻业的大海啸其实没有这么可怕，媒体业反而可以利用资料探勘创造新的市场，这种新型态的新闻还成为华尔街交易员击败市场变化，抓住获利机会的重要参考依据。
非结构性资料是宝库
The Street 报导，从 2008 年大数据还没有这么受人瞩目至今，许多金融业以及内容公司像是道琼以及路透社，开始探勘非结构性资讯的比例从 2% 上升到 35%，预期未来结合文字与数据的资料探勘 (TDM) 相关支出也将爆增一倍。非结构性资料对于这些企业而言，就像是一座还没被开发的水库。
资料探勘可以协助人类预测未来，譬如某种非预期的蛋白质互动模式，可以协助开发新药，气候的小幅变化可以预测小麦的价格走向。华尔街对后者非常有兴趣，他们向美联社购买新闻授权，交易员就使用资料探勘来查觉市场变化，从政府债券到商品价格都可以预测。
抢时间，机器比人脑更可靠
美联社向金融客户贩售机器可读的新闻产品 (machine-readable news products, MRN)，让资讯可以被更快速组织重整。由于算法交易对华尔街来说非常重要，其中又以速度最为关键，比起人类，机器在处理新闻资讯与回亿新闻上更加快速，因此资料探勘对传统出版业而言，是创造新营收的机会。
除了资料探勘，现在还有一种称做超文本交易 (hyper-contextual trading)，可以辨识所有可靠资讯来支持决策。像是美联社授权其内容给交易商，交易商使用软件探勘的不只是数据而已，还有更多质化的内容讯息，譬如政治动荡的故事，或是在 Twitter 上被标签的企业名称数量，这些企业希望资料探勘可以提供他们比竞争对手更有意义的优势。
譬如去年九月，一名记者发布一则 Tweet，是关于美国家庭装饰品与建材零售商家得宝的信用卡违约新闻，这则讯息只是每天在 Twitter 上 5,000 万笔讯息之一而已，但被纽约资料探勘公司 Dataminr 视为重要讯息发给订阅户，Dataminr 发布这则讯息 15 分钟后，华尔街日报才报导，紧接着家得宝股价就掉了 2%。
海量资讯因资料探勘而更有价值
资料探勘的来源不只是社群，还有全球性的新闻机构，以及科学期刊数据库等，所以探勘结果不只是提供投资人投资组合，还可以提供罕见疾病临床诊断的医疗资讯，或是帮助减缓全球暖化的脚步，这些资讯可以让投资人重新审视医药指数基金，以及高温室气体排放产业等投资组合是否适当。
2012 年资料探勘准确预测美国大选，让出口民调顿时成为旧把戏，但是很少人知道增加一则 PO 文，无论是金融报导，或是科学以及学术文章，都可将海量资讯提升至一个全新的层次。出版商与文字材料的使用者都利用大数据技术寻找新的机会。
数据与文字需结合才是好新闻
美联社主编认为，人们已经意识到文字被消费的方式愈来愈多，出版商必须更弹性的运用这些资源，编辑们没理由不利用探勘技术。华尔街不是资料探勘授权内容的唯一市场，美联社的新闻也被媒体监控企业，以及公关公司应用于认知计算领域。公关公司使用资料探勘来测量特定议题的情绪反应。
但情感无法单独透过原始与量化资料就可以找到，所以无论大数据有多么具有吸引力，将资料与文字结合是必要的动作，而这就需要文字出版者的介入。美联社数位总监 Bruce Glover 表示，“在资料探勘的辅助下，无论是金融与其他市场，好新闻的成长空间还很大，现在只是刚开始而已。”
(首图来源：Flickr / r2hox CC BY 2.0)
- How Traders Are Using Text and Data Mining to Beat the Market
