大數據時代新聞人才培養的若干思考

潘亞楠

（商丘師范學院 新聞傳播學院，河南 商丘 476000）

一、大數據時代已全面到來

從商業到新聞業，從政商領袖到學術精英，大數據的話題正在迅速發酵和傳播。究竟什么是大數據（Big Data）？《大數據時代》作者維克托邁爾·舍恩伯格在書中指出，“大數據”并非一個確切的概念。最初，這個概念指需要處理的信息量過大，已經超出了一般電腦在處理數據時所能使用的內存量。因此工程師們必須改進處理數據的工具。而在互聯網對數據處理技術發展到今天，“大數據”是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合，其主要特點是海量、非結構化和半結構化、實時處理。大數據的本質在于“以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。”[1]而業界通常將大數據歸納為4個“V”：Volume（數據量大），Variety（數據類型多樣），Velocity（處理速度快），Value（價值密度低）。

隨著互聯網的重心逐步向著移動互聯轉移，各種新型智能移動設備的迅速普及帶來海量數據的猛烈爆發。美國互聯網數據中心指出，互聯網上的數據每年將增長50%，每兩年便將翻一番，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。2010年，全球數據量達到1.2ZB，2011年中國互聯網行業持有數據量達到1.9EB，2011年全球被創建和復制的數據總量為1.8ZB（1.8萬億GB）。每天，微博twitter平均產生1.9億條微博，社交網站facebook有40億的信息擴散，視頻網站Youtube上傳的影片時長為5萬小時。[2]

大數據時代的到來給新聞業帶來現實而深刻的影響。除了政府、機構、企業等組織發布的數據，媒體、網站所擁有的用戶數據、互聯網用戶自己生產的內容（UGC），都成為記者重要的數據資源。記者需要從這些龐大而碎片化的信息中發現有價值的新聞線索，并進行合理化地闡釋和解讀。曾長期擔任《紐約時報》記者的斯坦福大學教授Geoff于2009—2010年間開始研究數據新聞（Data Journalism）。他指出，現在的新聞越來越多的和數據有關，媒體的責任是如何向公眾解釋復雜難懂的數據。數據的爆炸式增長使我們需要工具來進行分析，數據可視化專家正在開發工具幫助我們更好地理解和使用數據，記者的工作是運用數據使新聞報道更加有說服力。

二、新聞挖掘與敘事方式的變化

大數據時代的數據顯然具有更為廣泛而深刻的意義，特別是非結構化數據挖掘的后臺與數據可視化的前臺呈現，使得數據新聞在互聯時代已經成為一種至關重要的新聞挖掘和敘事方式。

（一）深度挖掘新聞。數據不再僅僅是作為新聞語言來呈現事實，而更需要記者對包括非結構化數據在內的海量數據上進行挖掘和深度分析，從而發現隱藏在數據背后的事實與真相。今天的社交媒體已經深深滲透并影響我們的生活。除了傳統的采訪手段，社交媒體上大量非結構化的數據信息，已經成為挖掘新聞事實不可忽視的工具和陣地。2011年12月英國倫敦爆發的大規模騷亂震驚了世界，媒體需要找出背后的真正動因。英國首相卡梅倫否認貧困因素，而將之歸咎于社交媒體的煽動作用。而《衛報》通過對騷亂參與者居住地與英國地區經濟狀況結合制作動態地圖，清晰地展示出暴亂參與者多居住在較為貧窮的街區。此外，研究者對推特信息進行了內容分析，分類編碼為：重復、駁斥、質疑、評論，并對數據進行可視化處理，指出了推特在糾正謠言方面發揮了積極作用，而非之前普遍認為的煽動作用。

正如彭蘭教授指出的，無論多么優秀的記者，他對于事物的觀察都只能是受制于個人的視野與立場，即使是相對深入的，也未必是全面的、充分的。而與記者在某一個視野有限的觀察點上對事物進行的觀察與分析不同的是，有效加工的大規模數據可以揭示更大范圍內的或更接近事實的情狀，從而也為報道的深入提供了基礎。[3]

（二）數據可視化：更加注重新聞的視覺體驗。廣義上的“數據可視化”包括數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據采集、統計學、圖解技術、數形結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。精確新聞中常見的餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們也是數據可視化的最基礎和常見應用。

作為網絡時代至為重要的一種設計表達，數據可視化（Data Viz，data visualization），也稱之為“信息圖表”（Info graphics），其最大的特點就是融合數據信息與視覺美學元素，將冷冰冰的數據及信息通過豐富的設計語言表達，在信息能夠清晰傳達的同時注重受眾的視覺體驗。當然，信息圖表本身在互聯網時代以前就廣泛存在，很多雜志及報刊在傳達數據及信息時就曾經有過類似的設計。而在很多編輯軟件中，我們也可以輕易產生一些柱狀及圖餅形的數據展示。但以前的圖表著重于數據的可讀性，而今天在保證數據的可讀性前提下，也著重于數據的可觀性。

數據可視化，更加強調呈現方式的美觀和易接受度。除了數據，圖表本身就是吸引受眾閱讀的工具。例如，《紐約時報》在總統大選后而制作的動態信息圖，根據“搖擺州”投票數描繪出的線條在圖片上“搖擺”，頗為直觀地表達這些“搖擺州”在歷史上是怎么“搖擺”的。網易數讀頻道在《中國電影票價占人均收入1/57為美國8.5倍》 這篇報道中，編輯在數據可視化的展示中，首先用觀影食品爆米花作為視覺焦點，直接點題，然后國旗指代國家，用電影票指代觀影次數，對比鮮明，生動清晰地說明了中國電影票價格昂貴的情況。

正如美國北卡羅來納大學計算機系副教授、著名信息可視化博客EagerEye的作者Robert Kosara所說，餅圖之外的東西并不是沒有用的。這是一種通過視覺有效傳遞信息的手段。在可視化中如何配色，如何把信息用最自然最符合人們思維的方式傳遞給讀者是非常重要的一塊研究領域。[4]

（三）眾包（Crowd sourcing）與分享。分享是互聯世界的核心理念，網民不但提供新聞線索，而參與到新聞的制作中來。英國《衛報》數據新聞總編Simon Rogers在介紹《衛報》的數據新聞操作理念時就特別提到，“數據新聞是80%的努力，10%好的創意，10%的產出。”[5]事實上，所有致力于做好數據新聞的媒體，都要花費大量的人力物力和時間來籌建數據庫資源。Rogers表示，“我們花費大量的時間建立數據庫，做成PDF文件，并重組數據。在向讀者呈現數據之前我們做了大量工作。我們搭建起來數據和試圖理解這個世界人們之間的橋梁。”[6]而在數據庫的籌建過程中，從政府、商業機構到普通的網民都參與進來。越來越多的國家開始建立自己的數據門戶，以促進公眾和商業機構對政府信息的重新利用，諸如美國政府的 data.gov和英國政府的data.gov.uk、datacatalogs.org提供了此類數據的全球最新索引。英國《衛報》的全球政府數據是一個元搜索引擎，包含許多國家的政府數據分類目錄。此外，大量免費數據可視化工具如scraperwiki、Datacouch等，使得普通網民就可以利用元數據制作自己的新聞圖表。

三、數據新聞人才匱乏及培養缺失

大數據時代的到來已經正在深刻地影響著傳媒生態。面對新媒體的沖擊，傳統媒體需要在深度新聞的挖掘和可視化呈現兩個方向同時發力。彭蘭教授指出，“未來越來越多的深度報道將是數據驅動的，是基于大型數據的挖掘與分析實現的對新聞事實的深度揭示與解析。這無論是對于只習慣文字、圖像等思維的傳統新聞人，還是只習慣于數據思維的技術人，這都會是新的挑戰。進行跨學科的人才培養，是未來的必然。”[7]

華中科技大學新聞與信息傳播學院教授、院長吳廷俊曾在談到新聞“復合人才”的能力培養時特別強調，“既有深厚的人文功底、扎實的傳播理論基礎，又具有現代傳播技能”。美國學者大衛·卡拉特爾也認為，“高校新聞教育必須讓學生掌握專門技術和關鍵語言技巧”。[8]對于當下的“現代傳播技能”和“技術語言技巧”來說，無疑就是大數據帶來的新聞挖掘和敘事方式的變革。培養能夠利用大數據深度挖掘新聞、并利用可視化制作工具呈現新聞的跨學科人才已經變得十分急迫。但對于大多數新聞院校來說，普遍缺乏相關課程的設置，甚至在新聞采寫課程中數據新聞的教授也沒有被給予重新的定義和重視。而缺乏能夠勝任此類課程的教師，也是數據新聞教育遲滯的重要原因。借鑒目前國外的一些做法和經驗，筆者認為目前可以從以下幾個方面著手：

首先，提高學生用“數據”講故事的能力。在傳統的新聞采訪與寫作課程中，應大幅提高過去作為“邊角料”的數據新聞授課內容。通過豐富的案例教學，幫助學生深刻認識到數據在網絡傳播時代至關重要的地位，并鼓勵學生利用利用互聯網上如政府公開的大量元數據主動練習制作數據新聞，通過社交媒體發布和傳播，提高其學習成就感。

其次，促進新聞專業與計算機專業教師的緊密合作。目前國內很多學校已經開設了包括網頁制作、數據可視化、Photoshop等課程，但這些課程往往由完全不懂新聞的計算機專業教師講授，使得技術和新聞實踐脫節。學生掌握了技術，卻仍然不懂如何為新聞寫作所用。在美國，許多新聞院校早在上個世紀末就開設了數據新聞（Data Journalism）、計算機輔助新聞（CAJ，computer assistant journalism）等融合計算機技術與新聞寫作的課程，往往由具備此類工作經驗的教師教授。建議我們在開設諸如數據新聞寫作、數據可視化這樣的課程時，應由新聞專業教師和計算機教師共同完成，使得學生在掌握技術“武器”的基礎上，真正知道如何利用數據工具去挖掘和呈現新聞。此外，這類課程不應僅僅針對網絡傳播專業的學生，應成為新聞傳播學專業學生的基礎課程，在大一或大二時開設。

同時，培養儲備熟練掌握大數據新聞制作和表達的青年教師。快速變化的新聞實踐經常走在理論之前，目前在國外如火如荼的數據新聞實踐也是業界自發形成的。媒體的記者和編輯自發地形成各類學習小組，學習和交流最新的新聞挖掘和制作工具。國內不少網絡媒體如網易的《數讀》、騰訊的《大數據》以及傳統媒體都已經開始積極探索數據新聞的實踐方式，應鼓勵高校教師參與到這種探索和學習中去。

[1]維克托邁爾-施恩伯格，肯尼思·庫克耶. 大數據時代[M]. 杭州：浙江人民出版社，2013.

[2]百度百科“大數據”[EB/OL]. http://baike.baidu.com/view/6954 399.htm

[3][7]彭蘭. 大數據時代：新聞業面臨的新震蕩[J]. 編輯之友，2013，（1）.

[4]視物致知. 統計圖和信息可視化之爭[EB/OL].http://www.civn.cn/p/3859.html.

[5][6]Data Journalism Handbook[EB/OL]. http://www.datajournalism handbook.org/1.0/en/.

[8]田華，李志. 高校新聞教育如何培養特色人才[J]. 青年記者，2006，（4）.