國內媒體數據新聞比較研究——以新浪圖解、搜狐數據之道、網易數讀為例

□劉峙奧

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國內媒體數據新聞比較研究——以新浪圖解、搜狐數據之道、網易數讀為例

□劉峙奧

摘要:在“大數據”一詞婦孺皆知的今天，似乎數據可以定義一切事物，有與文字定義事物完全不同的優勢，數據新聞在這樣一個社會大背景之下應運而生。然而，由于媒體定位不同、新聞理念不同，各家媒體的數據新聞生產模式也不盡相同，本文正是希望通過對新浪圖解、搜狐數據之道、網易數讀的對比分析，研究我國數據新聞的發展現狀和不足。

關鍵詞:數據新聞圖解數據之道數讀比較研究

近年來，“大數據”悄然走近了我們的生活，我們突然發現好像一切事物都可以被量化，只要數據夠多，那它就可以解釋復雜的世界。既然數字可以解釋世界，那它也必然可以解釋新聞，數字新聞應運而生。新聞工作者也日漸認識到單純信息的傳播遠不能滿足受眾的需求，還需要從信息中提取到真正有價值的東西，即知識。這正是數據新聞真正區別于以往帶有數字的普通新聞的地方。

顯然，我國媒體也看到了數據新聞的價值和意義，網易、搜狐、新浪、騰訊都漸漸推出數據新聞項目，其中網易、搜狐、新浪的數據新聞的持續性更好。本文將以網易數讀、搜狐數據之道、新浪圖解為例，分析它們的“個性”和“共性”，把握我國數據新聞的特點和風格。

數讀、數據之道、圖解的"個性"分析

欄目定位。新浪圖解既包括圖片新聞又包括數據新聞，二者結合使用。搜狐數據之道下設在圖表新聞之下，與新聞圖片、圖述并列。網易數讀是一個獨立的欄目。三大門戶網站對于數據新聞的定位和理解不同。新浪、搜狐把圖片新聞和數據新聞看得同樣重要，它們都是可視化新聞，使用圖片還是數據取決于哪種方式可以使受眾更清晰、容易、愉悅地獲得信息。而網易數讀更專注于數據新聞，數據新聞獨立于圖示、圖片新聞而存在，擁有和圖示、圖片完全不同的邏輯。

內容分布。新浪圖解將內容分為新聞、財經、科技、教育、體育五大類。搜狐數據之道沒有分類。網易數讀將內容分為國際、經濟、政治、民生、社會、環境和其他。在數據分類方面，搜狐數據之道沒有進行分類，各類信息混在一起，沒有針對性信息供給，是它的不足之處。新浪圖解和網易數讀都有數據分類，但是分類方式不同，表明了它們的對于數據信息的關注點不同。新浪圖解設立新聞板塊，表明它更關注當下事件，且各個板塊的分工更細，財經由新浪財經部門負責，科技由新浪科技部門負責……而網易數讀就沒有這樣分工，所以在資源整合和專業性方面新浪做得更好。就具體各類新聞的數量而言，網易數讀中國際新聞和社會新聞的數量最多，而新浪圖解中更多的是政治新聞、社會新聞和經濟新聞，搜狐數據之道更多的關注社會新聞和經濟新聞。

制圖風格。新浪圖解的文字敘述更多，用話題吸引受眾。搜狐數據之道圖示風格更加卡通、擬人，更具親和力，更加好玩。網易數讀的數據呈現方式雖然沒有傳統的圖表那么生硬，但是與傳統圖表的風格是一脈相承的，更習慣于數據原有的理性、客觀、中立的呈現方式，較少摻雜感性因素，不是以話題的敏感度和熱度來吸引受眾，而是以數據本身的價值來吸引受眾。

新聞熱點解讀方式。三家媒體都關注了天津塘沽爆炸案，但是它們切入點不同。網易數讀發布了《美國應對不明化學品爆燃：疏散并等它燒完》《美國單個消防員的裝備價值上千萬》《一周數讀：中國危險化學品事故多發地分布》三篇新聞。搜狐數據之道只有《天津爆炸事故發布會大數據》一篇新聞。新浪圖解發布《天津爆炸事故責任認定情況》《危險通關戰：海瑞如何通過層層審批？為何化學品火災難以撲滅》《海瑞國際的“朋友圈”》《美國消防體制圖解》四篇報道。再以反腐報道為例，網易數讀沒有相關文章，搜狐數據之道有《貪官落馬的高發年齡段》《貪虎們的刑期》《中紀委打虎“沉寂期”》三篇報道，新浪圖解有《小官巨貪：有多少只貪腐過億的蒼蠅》《令計劃的家人圈》《落馬市長季建業的圈子和段子》《徐才厚的斂財手段》《徐才厚的部分財產》五篇報道。從兩個典型熱點新聞中我們可以看到，數讀更加傾向對比式報道，圖解更加傾向于事件背后的深挖和問責，數據之道傾向于事件本身的數據分析。

更新頻率。新浪圖解在2015年共更新48篇圖表新聞，其中涉及數據的29篇。搜狐數據之道在2015年共更新72篇。網易數讀在2015年共更新61篇數據新聞。一般而言，更新頻率取決于媒體的投入力，包括財力、員工人數及能力，更新更加頻繁的媒體可能擁有更雄厚的媒體力量，更看重數據新聞。但這只是相對的，沒有絕對的正比關系，更新頻率還與欄目定位、報道規模、自我要求有關。一般而言，選題越重大，數據越多、越復雜，新聞發布的頻率就越低。

平均評論量。對2015年1月1日到10月22日三大媒體數據新聞的評論量進行數據分析之后發現，每一篇數據新聞報道之后，數據之道平均有607.25條評論，新浪圖解平均有347.23條評論，網易數讀平均1497.42條評論。評論量不僅反映了新聞的關注度，而且反映了新聞的交互程度，平均評論量在一定程度上反映了媒體的關注度和欄目的好壞。從統計數據來看，受眾對網易數讀的認可度更高，這可能說明對于數據新聞的呈現，網易數讀做得更好。

對于一家媒體而言，欄目定位、內容分布、制圖風格和解讀方式應該是服務于欄目理念的。網易數讀較少關注政治新聞，且不涉敏感、爭議話題。這種風格決定了它在熱點新聞的報道中也傾向于非政治方面的報道，這在天津爆炸案的報道中可見一斑。說明網易數讀在政治方面比較謹慎，專注于數據的解讀，不隱含政治觀點的表達。圖解、數據之道有更多的政治新聞的報道，但是它們的解讀方式并不相同。圖解更關注面，數據之道更關注線，表面上看圖解好像更加八卦、娛樂化傾向更明顯，但是更多的是與它的呈現方式相關。圖解之中，雖然也有很多數據新聞，但是圖示新聞占比也很大，圖示更適合呈現網格化信息，更適合對個體的全方位解讀。數據之道主要是數據新聞，更適合縱向比較不同個體的差異。

數讀、數據之道、圖解的"共性"分析

通過上文的分析，我們得出了許多數讀、數據之道、圖解的不同之處，但是它們三者同樣身處于我國大的政治經濟文化環境之中，必然有相同之處。最重要的一點是——我國的數據新聞更多的是“小數據新聞”。

數據新聞可以劃分為“大數據新聞”和“小數據新聞”兩種類型。大數據的特點被概況為4個V：Volume（數量巨大）、Velocity (處理速度快)、Variety（類型多樣）、Value（價值密度低）。而小數據，數據量有限；人工處理，處理速度緩慢，且易出錯；數據類型單一，多為結構化數據；價值密度高，易于提取。這也導致了“大數據新聞”和“小數據新聞”的根本區別，“大數據新聞”基于海量非結構化的數據，分析過程多由計算機完成，分析結果不可控、難預測，但是精確、可信，往往能帶來顛覆性的報道；而“小數據新聞”基于有限的結構化數據，分析過程多為人工完成，分析結果可控，但是由于樣本數量有限，結果往往不夠精確。因數據抽取方式不同，調查結果也可能被人為操控。簡言之，相比“小數據新聞”，“大數據新聞”用總體樣本代替了隨機樣本，用相關關系代替了因果關系，更適合反映復雜的社會問題。我國的數據新聞有以下三點“共性”：

第一，它們產生的背景相似。國外數據新聞的興起、國內傳統新聞報道方式的疲態、快餐新聞的蔓延都催生了我國數據新聞的產生。正是因為上述的原因，我國數據新聞更多是基于可視化新聞的需求，“圖說”和“數說”并重。這種敘事邏輯是從事實出發的，選取適合的表現方式。如果用數據表現更直觀，則用數據新聞，這其中的數據是有限的、是現成的、是結構化的；如果用圖表更直觀，則會用圖表來表現，體現事實內在的邏輯和關聯；如果沒有網格化的聯系，也沒有充分的數字，可能就會選擇更加傳統的報道方式。而“大數據新聞”是一個完全相反的邏輯，它不是從事實出發，而是從數據出發，通過計算機的分析處理，得出一個或多個完全不可控的事實，而這個事實卻是極端重要的。

第二，三家媒體數據新聞的數據來源相似。大多來源于某家機構和政府部門的既成數據，只是將數據的呈現方式進行了修改，就傳遞給了受眾，沒有更多數據的深挖，沒有揭示數據背后的新聞，而是直接將數據變成了新聞。這與國外《衛報》《紐約時代》等主流媒體的數據新聞呈現方式是有很大不同的。以《衛報》為例，《衛報》關于伊拉克戰爭、阿富汗戰爭、倫敦騷亂案、調查國會議員開支等報道將“大數據”技術真正運用到了新聞報道之中，揭示了海量數據背后的新聞，產生了巨大的社會影響，改變了事件發展的進程，擁有巨大的能量。而我國的數據新聞的影響力要低的多，這是因為我國數據新聞是對既有信息的梳理，而不是新信息的生產。而產生這種現象的原因未必全都是新聞觀念上的，很重要的一個原因還在于數據獲取的困難性，我國政府信息公開度不高、數據造假嚴重，商業信息不系統，媒體能力有限，都限制了數據新聞的發展。

第三，我國數據新聞大多是靜態的。一方面，我國數據新聞大多是“閉門造車”，是在編輯室內生產出來的。但是，在許多國際性媒體中，眾包新聞、共享經濟興起，大量專業人士的參與沒有降低新聞的專業性，反而提高了新聞的專業性和知識量，這是我國媒體不能做到的。另一方面，我國數據新聞大多數是靜態圖表，交互性很差。每篇數據新聞報道都以相同的面貌呈現給受眾，這決定了其數據量必然有限，不能給個體受眾最關注的信息。而《衛報》的數據新聞報道則做得更好。比如在伊拉克戰爭的報道中，《衛報》在地圖上標出了所有死傷事件的發生地點，受眾可以基于自己的關注點，點擊任何一個發生地點，看到具體的死傷人數、時間以及造成死傷的具體原因。在“調查國會議員開支”的報道中同樣如此，民眾可以基于自己的關注點，選擇具體的議員進行相關數據的查詢，數據的利用更加深入高效。

由數據新聞的定義和我國數據新聞的共性特點，我們基本可以認定我國數據新聞屬于小數據新聞，源于傳統的數字新聞，并沒有發生革命式的進化，與大數據新聞理想還有很大差距。因此我們要做的還有很多。

(作者單位:中國政法大學)
欄目責編:陳道生

參考文獻:

①方潔:《數據新聞概論》，中國人民大學出版社，2015年版。

②郝麗偉:《英國掖衛報業數據研究》，河北大學新聞與傳播學:，2014。

③吳靜:《網易“數讀”的數字新聞實踐探析》，《網絡天地》，2014（2）。

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