大數據時代的數據新聞與新聞教學

徐 　 陽

(安徽大學江淮學院，　安徽　合肥　230009)

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大數據時代的數據新聞與新聞教學

徐 陽

(安徽大學江淮學院，安徽合肥230009)

摘要：作為大數據和數字技術裂變式的發展的新產物，數據新聞應運而生并成為傳媒領域的新寵。這一新型的報道形式展現出四個方面的特征，包括數據驅動的新聞調查、數據驅動的客觀性描述、數據驅動的可視化表現以及數據驅動的新聞稿件重構；而它的興起又對新聞人才提出了新聞科學理念、新聞可視理念、新聞營銷理念的三個要求。為了應對大數據時代的這一變化，新聞教育同樣需要進行改革創新，運用階段化與模塊化的組合方式調整課程設置，并完善教學配套設施。

關鍵詞：大數據；新聞教學；數據新聞；課程設置

一、數據新聞的內涵與特征

當今，數據新聞已經成為傳媒領域的新寵。2012年，全球編輯網絡組織(Global Editors Network)發起了數據新聞獎評選活動。這是該領域創立最早的國際獎項，有力推動了傳媒行業注重數據的挖掘和報道。2014年春天，《紐約時報》推出了新欄目“The Upshot”，主推數據新聞。2014年秋天，《衛報》宣布數據新聞成為三大方向之一。 作為大數據時代的產物，數據新聞用數據說話，增強了新聞的清晰度和保真度，推動著新聞從感性向理性的提升，同時也賦予了受眾根據新聞信息自行分析和判斷的空間，符合當下整體受眾文化教育水平提高的客觀要求。

(一)數據新聞的內涵

數據新聞，簡單來說就是運用數據報道新聞。它為記者將傳統的新聞嗅覺、引人入勝的講故事能力與規模龐大的數字信息結合起來創造了可能[1]。作為新聞敘述的新方法,它也到了業界的重視。紐約時報的記者阿隆·菲爾霍認為，數據新聞是一個概括性術語，它包含了一套持續不斷成長的講故事的工具、技術和方法，涵蓋了一切從傳統的電腦輔助報道(使用數據作為“信息源”)到最前沿的數據可視化和新聞應用[2]。

(二)數據新聞的優勢特征

1. 數據驅動的新聞調查

數據新聞是建立在數據基礎上的作品。它目前被普遍認為是精確新聞和計算機輔助報道在大數據時代的新融合與發展。數據新聞結合這兩者，通過過濾大規模數據展現出一種高科學性與高真實性的新型報道模式；它從支離破碎的信息和數據中發現規律和趨勢，揭示問題、預測未來。例如，憑借出彩的數據收集和分析作為主導元素，獲得2014年數據新聞獎最佳數據驅動調查報道稱號的典范《被奪走的家園》。為了揭露當地房屋抵押債務的產業黑幕，華盛頓郵報將房屋稅費數據與敘事性新聞報道進行有機結合，按獲取數據、分析數據和呈現數據的流程逐步分析解釋了500美元的財產稅債務是如何變成5000美元的過程，描述了八戶人家因此失去房屋所有權的故事。評委會評價：“對于數據的深度調查和踏實充分的報道成就了這個細致入微的調查新聞。”

2. 數據驅動的客觀性描述

早先的新聞報道只能采取個別訪問、街頭調查等傳統的采訪方式，接觸到有代表性的行業人士或數量有限的社會群體。但是，在這種隨機采樣的模式上歸納社會現象、預測社會趨勢，必然帶有記者主觀色彩濃厚的偏好與推斷，容易造成新聞失實。而數據新聞建立在海量數據的基礎之上，樣本更為全面和豐富；故而其結論更具有客觀性，更能縮短新聞世界和真實世界之間的距離。例如，在2011年倫敦騷亂事件中，兩名青年因為在Facebook中煽動騷亂被判處4年有期徒刑。英國政府也認為Facebook、Twitter等社交媒體在其中起到了推波助瀾的負面作用。但是隨后，英國衛報建立了包含8月6日午夜至8月17日晚8點期間一切與騷亂有關的Twitter消息數據庫。通過分析250多萬條信息后該報稱，社交媒體并不是騷亂的罪魁禍首，在平息事態、社區重建方面做出的貢獻更大。這一報道有力地駁斥了英國政府對社交媒體的質疑和反對。

3. 數據驅動的可視化表現

《華爾街日報》提到過，讀者最痛恨的就是新聞里的數字。因為傳統稿件中大量的數字堆砌在一起不僅枯燥、乏味，還增加了閱讀的難度。而數據新聞一改舊貌，在地圖、樹狀圖、標簽云、網絡圖、時間軸、流程圖、氣泡圖等豐富的形態架構中進行選擇，借助靜態或動態的多媒體圖像，更加直觀、簡潔、生動的傳達數據信息，降低了理解的困難度，例如彭博社的今日圖表，《衛報》的數據博客等。最為業界稱頌的是《紐約時報》的數據新聞《雪崩》。該作品獲得了2013年3月的普利策新聞獎，創造了8天250萬的驚人瀏覽量。國內類似的報道，包括描述2015年8月天津濱海新區爆炸事件的新聞。湖南經視、中新社、澎湃新聞網等眾多媒體創新了多媒體的報道方式，結合文字、圖片、采訪錄音、動畫等數字技術，通過虛擬重現了濱海新區環境真實數據模擬爆炸的現場動畫，視聽結合的手段為讀者恢復了更為震撼、詳細、真實的現場原貌。

4. 數據驅動的新聞稿件重構

身處如今的大數據時代，媒體機構可以根據網頁點擊率、社交軟件轉發量、讀者評論或者數據公司的調查反饋等真切了解作品的受歡迎度。例如，英國《衛報》就開發了一套數據檢測系統Ophan，隨時統計和監控用戶瀏覽情況。在宏觀方面，媒體可以定制新聞，根據受歡迎程度指定采訪主題、采訪地點、采訪方式，以及記者和編輯等。這就類似世界知名的美國電視劇《紙牌屋》，Netflix公司就是根據對用戶喜好的精準分析選定了導演、劇本和演員，從而獲得了巨大成功。在微觀方面，媒體可以將不受歡迎的稿件根據反饋信息進行再次加工編寫。例如美國《赫芬頓郵報》和英國路透社已經專門安排編輯負責稿件的重新包裝和刊登。

二、數據新聞興起對新聞人才的新理念

大量的媒體機構都對人員進行了重新配置，減少傳統單一的采編崗位。例如，今日美國報紙將負責印刷版報紙壓縮為一支很小的團隊，而把數字團隊(如開發人員、社交媒體編輯等)整合到各個部門，加強了數字人才力量。同時，根據2015年初，careercast招聘網站公布的職業評價報告顯示，2015年全美200個崗位中，報刊記者以3.627萬美元的收入排名倒數第一，職業前景最差[3]。無疑，傳統的媒體崗位遭到冷遇，數據媒體的興起對新聞人才提出了新的理念要求。

(一) 新聞科學理念

傳統的選題，一般而言記者都有自己固定的資源——對口聯系的企事業單位，即“跑口”；各企事業單位會不定期主動和記者聯系，提供該機構的新鮮事；記者主要根據經驗確定新聞價值，考慮是否報道。而數據新聞的制作，記者面對的不再是新聞現場活生生的人物，而是錯綜復雜的海量數據。這就需要他們具有較高的數學常識，一定的數字敏感度，以及新聞提煉、數據整合的能力，承擔搜索、調研、提煉價值、挖掘和編輯數據的工作。例如，Detective.io網站的《移民檔案》就是記者對數據高度掌控的典范佳作。該新聞包括了6個拘留所，2 769個事件，13 713個移民的故事。記者使用了名為“Open-Source Intelligence”的方法從公共開放的數據源中收集數據，例如媒體報道、政府出版物和灰色文獻等。在第一階段，團隊采用OpenRefine分析工具，進行數據清理和事實核查。第二階段，他們在Detective.io網站上面建立數據庫，以便更好地支持信息的收集以及規模更大的調查報道項目。在整個制作過程中，記者展現出科學的思維方式和工作方法，對數據的意義進行了最大的聚焦。

(二) 新聞可視理念

傳統的新聞作品主要是由文字、圖片或者表格等元素構成，記者用各種創造形式、技法手法再現新聞現場。但是數據新聞的可視化特征給新聞敘事開辟了廣闊的發展空間，不再局限于傳統的 “倒金字塔結構”、“華爾街日報體”、“對話體結構”等文本模式，而是以更具沖擊力的視覺化方式呈現內容。記者要學會將冰冷、枯燥的數據演化為令受眾一目了然的圖像，要具備將內容編輯和圖表設計兩者有效融合的能力，不僅參與前期的數據提煉、整合工作，還要在一定程度上能參與到后期圖標設計、信息設計、初級html語言編程、插圖繪畫、后期制作等環節中。例如，紐約時報2013的可視化數據新聞《重塑紐約》是業界飽受好評的佳作。團隊從地理的角度，分建筑群新建、區域重新劃分、自行車道增設和海濱建設等部分，用JavaScript語言制作了整個紐約市的建筑模型圖，配合6段文字和6組前后對比的靜態照片，以全屏18幀的動態效果展現了紐約市12年來的全部變化。試想，如果用文本呈現，必然充斥大量交叉的時間、枯燥的數據和陌生的街道名稱，但是制作團隊用圖片與動畫的效果，簡單明了地解讀出巨變，將復雜度和歧義度降低到了最小。

(三) 新聞營銷理念

傳統的概念里，新聞稿件的文本意義趨向于封閉性與凝固性。但是數據新聞由于其制作耗時長、技術含量高、團隊成員多，所以其高成本性自然就面臨比傳統新聞稿件更大的收益壓力。因此，記者不能再單一的寫稿，還需要把營銷的理念融入新聞產業運作中，以開放性、應答性與針對性獲得良好的社會評價與收益。這里涉及的術語包括內容管理、社會參與、用戶體驗、頁面優化和受眾拓展。它們要求記者選取受眾感興趣而不是記者感興趣的題目；當監測新聞內容無法在短時間內聚集讀者關注度時，就需要即時進行重新包裝；記者還需要洞察不同的閱讀終端，例如手機、平板、臺式機等，需要不同的新聞樣態，據此對稿件進行調整。在為用戶提供數據探索的同時，盡可能創造參與機會，增強互動性。一方面開放數據庫，供受眾查詢、探索、挖掘信息，鼓勵共同參與新聞制作；另一方面在建立數據模型后編寫各類新聞應用，滿足特定需要。例如，BBC推出新聞應用《你適合哪種運動》，感興趣的受眾只需要回答關于自己身體耐力、靈敏度等12個小問題就能了解自己最適合的三種運動。ProPublica網站推出過新聞應用《急癥室等待時間查詢》，患者只要輸入自己家的地址就能查詢臨近的急癥室地址與等待時間等信息。

三、新聞專業的改革策略

2015年4月底，皮尤研究中心發布了《2015年新聞媒體現狀》報告，稱較去年同期全球報紙發行量下跌3%。目前，報紙業的總廣告營收還不及10年前的一半，日發行量也下降了19%[4]。作為全美前五的美國佛羅里達大學新聞專業，面對傳統媒體的衰落，學生家長已經開始表示擔憂，他們向新聞傳播學院的院長黛安·麥卡法林提出不滿：新聞專業的對口就業行當正在走向衰亡，可是為了這個文憑他們卻付了大筆學費[5]。同樣，根據佐治亞大學的調查顯示，這場傳媒界的巨大變革已經降低了本科新聞專業的入學率。美國馬里蘭大學在七月就此發表評論稱：“下降的新聞招生現狀向管理層施壓，已經使課程結構和教學內容發生了巨大的變化。”[6]

目前，中國報考新聞專業的家長和學生們還沒有像美國那樣產生社會性的擔憂，但是中國新聞教育界必須提前認識到，傳統的教學模式已經無法應對大數據時代的變化，需要進行改革創新。這里，筆者根據數據新聞對新聞人才提出的新理念要求，從課程設置、教學配套兩個方面入手，提出個人建議。

(一) 課程設置

面對大數據時代數據新聞的崛起，高校新聞專業單一的強調“技術為王”或者“內容為王”都不是合理的規劃，而是應該將兩者視于平等的地位來形塑新聞價值，促進兩者間的融合。要讓學生明白，掌握這些制作軟件是為了淋漓盡致地展現新聞文本復雜的綜合價值，而不是單一為了技術而學習。事實上，目前教育領域也并沒有把技術的培養優先到第一要務，較為統一的共識是:數字技能掌握的重要性正如同對新聞素材掌握的重要性一樣，是二者缺一不可的[7]。學者們推崇的是數字媒體心態,認為學生不需要寫程序或者成為編碼員，而是要能了解怎樣使用不同形態媒介結合的優點,來更有效的述說故事，有能力與技術人員和創意人員溝通[8]。

因此，在課程設置上筆者提出階段化與模塊化的組合方式。首先，將整個大學四年分為兩個階段。第一階段：一年級和二年級以必修課為主，開設新聞傳統基礎課程，傳授策劃、采訪、寫作、編輯和調查等基本知識，強調新聞文本內部的結構規律與各要素間的聯系，夯實基礎。同時可增加大學語文、數學、英語、歷史等通識類課程，以擴充學生的知識面。第二階段：三年級和四年級以選修課為主，要求學生修滿一定的學分。在此基礎上，再進行模塊化的針對性培養。這里的模塊化就是將三年級和四年級的全部選修課程設置成若干個小模塊，開設不同研究方向的一系列環環相扣的學生感興趣的課程，例如數據新聞方向、圖片新聞方向、廣播電視方向等，讓學生根據個體意愿和職業規劃進行選擇。

數據新聞方向的選修課程可以分為三個類別：1)理科課程，如文獻檢索、統計學、社會調查研究、計算機輔助新聞業務等，以增強數學邏輯思維的能力；2)可視化技能，包括視覺傳播以及多媒體制作課程，傳授文本、圖表、視頻、音頻、互動元素等制作軟件的使用方法。技能培養方面可以進一步系統化，首先開設初級多媒體制作課程，當學生通過后再批準其申請高級多媒體制作課程。3)營銷策劃類課程，如整合營銷傳播、受眾互動、個人網絡品牌建立與維護等等，鼓勵學生使用微信、博客、校園論壇等社交媒體去將理論與技術應用到日常學習生活之中。

(二)教學配套

為了迎接大數據時代，近年國內多所重點高校多方籌集資金完善了實驗室建設。2014年，上海交大的大數據與傳播創新實驗室(T-Lab)揭牌，隨后廈門大學、中山大學相繼成立大數據傳播實驗室，復旦大學啟動建設上海新媒體實驗中心，近期中國傳媒大學也宣布成立360&中傳大數據研究實驗室。

興建數據實驗室給學生制作數據新聞創造了條件。學生們可以在實驗室練習數據的抓取、挖掘、 統計、分析和可視化呈現，調查數字背后的社會現象、社會趨勢及用戶行為；同時完善實驗室的建設也有利于滿足網絡新聞制作、多媒體信息合成等教學需求。但是，部分高校存在著實踐教學資源出現重復和浪費的現象，實踐教學設備利用率不足50%，專業實踐教學設備利用率更低。面對實踐教學資源總體短缺和局部資源過剩的困局，陳洪建議高校協同共享實踐教學資源，加強院校之間的交流，鼓勵合作辦學[9]。

另一方面，興建實驗室的高校還可以與各社會媒體機構建立合作伙伴關系，向社會有條件地開放實驗室。這樣的合作有利于給學生們提供實踐的機會，讓他們親歷現實新聞制作的困難，彌補理論學習和模擬練習的不足；相應的，社會媒體機構在解決設備難題的基礎上，獲得了新鮮的思維和創新的靈感，是互補雙贏的良好模式。

目前，部分高校缺少人員和經費無力籌建實驗室，也可通過完善學院網站與各類社交媒體賬號的建設，以彌補實踐資源的不足。例如，建立微信公共賬號，定期向訂閱學生推送相關的數據、圖片、軟件等素材信息和一些數據新聞的佳作范例，供學生使用個人電腦進行模擬練習；再在學院網站上，增設一個鏈接頁面，展示學生的作品。如此，既有利于呈現數據新聞作品的視覺互動效果，讓學生們通過比較，對數據新聞的優劣進行有的放矢的批評和改進；同時也有利于吸引未來潛在的學生生源和招聘單位。除此之外，學院還可以鼓勵英語能力較好的學生利用網絡資源，通過線上學習的方式免費獲取國際、國內最好的課程內容。類似哈佛大學、麻省理工、劍橋大學等世界一流名校都建立了教學平臺，并對社會免費開放大量的視頻公開課程；甚至部分教學平臺的課程還提供在線作業、在線考試等服務，課程通過后還會頒發電子證書。無疑，這一切都是得益于大數據時代帶來的技術便利。

參考文獻：

[1]Data Journalism Handbook. What Is Data Journalism? [J/OL] (2012-04)[2015-09-18]. http://datajournalismhandbook.org/1.0/en/introduction_0.html.

[2] Data Journalism Handbook. Why Is Data Journalism Important? [J/OL] (2012-04)[2015-09-18]. http://datajournalismhandbook.org/1.0/en/introduction_2.html.

[3]Careercast. Jobs Rated Report 2015: Ranking The Top 200 Jobs [J/OL]. (2015-04-14) [2015-09-18].http://www.careercast.com/jobs-rated/jobs-rated-report-2015-ranking-top-200-jobs.

[4]界面.皮尤《2015新聞媒體現狀》干貨版[J/OL].(2015-05-10)[2015-09-18]. http://www.jiemian.com/article/277919.html.

[5]Tim Gallagher. Wanted: Motivated, Talented Storytellers [J]. Editor & Publisher, 2014(11):24.

[6] G. Pascal Zachary. To Prepare 21st-Century Journalists, Help Students Become Experts [J].The Chronicle of Higher Education, 2014(12).

[7] 李明哲. 從“超媒體新聞”文本理論談多媒體技能教學理論定位及實踐[J]傳播與社會學刊，2013(3)：186.

[8] 祝建華.大數據時代的新聞與傳播學教育[J]新聞大學，2013(8).

[9] 陳洪，陳明學.高校實踐教學資源共享策略探討[J]黑龍江高教研究，2014(10).

責任編校：徐希軍.

中圖分類號：G210-4;G642

文獻標識碼：A

文章編號：1003-4730(2016)01-0158-04

DOI：10.13757/j.cnki.cn34-1045/c.2016.01.038

作者簡介：徐陽，女，安徽合肥人，安徽大學江淮學院講師，中國科學技術大學博士研究生。

基金項目：安徽省省級質量工程項目教學研究項目“網絡媒體在新聞采寫教學中的應用研究”(2014jyxm693)。.

收稿日期：2015-03-31.

網絡出版時間：2016-03-09 13:49網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/34.1045.C.20160309.1349.038.html