Media Cloud ，哈佛大学的 Berkman Center 推出的一个新项目，它野心勃勃，勇敢地挑起这个重担：利用 Calais 分析传统新闻内容的语义，快速获取流行趋势和热点。（
他们希望，为需要这类信息却无计可施的用户，提供一种成本低廉和简单的获取方式。现在，Media Cloud 提供三个基本的趋势视觉化工具和一个用户交流论坛，另提供 RSS 订阅和邮件列表。
先向大家介绍一个非常有用的视频 ，内容是 Neiman Journalism Lab 对项目开发者 Ethan Zuckerman 的采访。
机密透露：Reuters Calais 是 RWW 赞助商，而且，他们的产品非常赞。
Top 10 图表
这个工具可 3 家媒体比较，生成常用词语的前 10 排名列表，以及相应的使用次数。这个图表非常有用，不但显示了当前每家媒体使用最多的词汇，而且预示哪些短语可能成为下一个热点。另外，对比类似的媒体，如《纽约时报》和《华盛顿邮报》，可发现他们各自的侧重点。
Top 10 关联词汇图表
用户可输入自己的搜索关键词，并选择搜索哪家媒体（最多 3 家），然后查看出现该关键词的文章中，哪些词汇使用最多。这样，能够对这些积聚在一起的关联词有更深入的认识。比如，搜索 Obama，结果显示 United States 是最见的关联词，但 CNN 更关注国会（Congress），而 FOX News 过关注白宫（White House）。
报道分布地图
选择某家媒体，利用该工具，可以显示 Media Cloud 数据库中所有词汇的地域分布。通常，关注美国国内新闻的媒体，新闻覆盖的地域广度不如关注国际事务的媒体。即使比较同类的国际新闻媒体，他们的关注区域可会存在很大差异。比如，《纽约时报》和 BBC 比较，某些颜色较深说明 BBC 更关注欧洲事务，而《纽约时报》更倾向于报道有关加拿大和墨西哥的新闻。
讨论
开发 Media Cloud 这个项目的想法，来自对热点新闻来源的讨论。这个工具试图为大家建立一个平台，让这种交流深入下去。Berkman Center 现在敞开大门欢迎各种创意和如何使用数据的建议。正是为了这个目的，他们还提供一个论坛，交流对该项目的各种建议、思考和想法。
正如我们对《纽约时报》研发实验室的报道一样，我们将这个项目看着一个示范：互联网如何驱动传统媒体进行变革并以新的方式应对变化--译言网翻译--
