用最好的方式從最佳角度講述故事
——淺論數據新聞

在大數據時代背景下，媒體融合正以一種全新的生產方式改變新聞的生產流程、傳播渠道和媒介生態，而數據新聞可以說是數據技術對新聞業全面滲透的必然結果。現在，幾乎所有新聞媒體都能感受到“數據驅動未來”的時代已經來臨。

一、數據新聞的概念及生產過程

現在得到大眾認同的“數據新聞”概念，是由 Every Block 網站創始人兼《華盛頓郵報》軟件工程師阿德里安·哈羅瓦提在2006年提出。哈羅瓦提認為，為了給大眾提供更具參考價值及更重要的新聞報道，媒體應該使用計算機來處理原始數據；記者應公布機器可識別的結構化數據，跟以敘述故事為核心的報道相輔相成，以應對數字化時代對媒介變革的“剛需”。

在哈羅瓦提的理論基礎上，數據新聞可以看作是在大數據及人工智能的技術背景下產生，基于歷史信息和即時信息的高效處理，利用歸納統計手段、可視化呈現方式提高新聞生產效率的新型新聞報道方式。[1]

而對于數據新聞的生產過程，保羅·布拉德肖提出了更復雜的“雙金字塔模型”。布拉德肖用倒金字塔模型來展現數據處理的過程，包括匯編數據、“清洗”數據、了解數據(來源及背景)及整合數據四個步驟，揭示數據在新聞生產過程中質量的變化。在完成這套流程之后，數據新聞進入到傳播階段，而這個階段則分為可視化、敘事化、社會化(社交化)、人性化、個性化(個人定制化)和應用這六個部分。

數據新聞是對現有新聞生產方式及技術結構的顛覆性變革，將對全球新聞業在數字化時代的可持續發展產生深遠影響。

二、如何做出優秀的數據新聞作品

谷歌數據新聞編輯西蒙·羅杰斯曾說過，數據新聞不能直接等同于可視化效果或是圖形，而是用最好的方式去講述故事，只是有的時候講述故事的方式就是地圖或可視化。

筆者認為，優秀的數據新聞就是用最好的方式從最佳角度講故事。而如何做出優秀的新聞作品，我們可以從布拉德肖的“正金字塔”結構得到啟示，好的數據新聞應該在以下六個方面進行嘗試。

(一)可視化

在新聞業界，很多嘗試做數據新聞的媒體都陷入過一個怪圈，就是一味追求“炫”“酷”來吸引受眾注意力，不管什么內容都要做成高大上的“一圖讀懂”、視頻或H5，而筆者認為數據可視化的真正目的更在于服務新聞本身的敘事需求和新聞作品的用戶體驗。

《數據可視化之美》一書對數據可視化提了四點要求：“新穎”、“高效”、“充實”及“具有美感”。“新穎”就是要求編輯團隊要用新鮮視角來看數據或是用獨特的風格來提高用戶的熱情，讓他們能夠對數據達到更高的理解層次。“高效”則意味著可視化效果里盡量排除與主題無關的信息和內容。“充實”指的是編輯團隊在評判可視化成功與否時以其信息傳遞能力作為最重要的標準。而“具有美感”就是說可視化效果要滿足觀眾的審美需求。

以2016年全球數據新聞獎最佳數據可視化獎獲獎作品《天空中的密探》為例，美國新聞網站BuzzFeed的編輯團隊在Flighttradar24航班追蹤網站上收集了約200架美國聯邦調查局等政府部門飛機的位置數據，用動畫巧妙顯示飛機動態，在地圖上展示變化的時間序列，同時還能讓用戶看到累積的飛行路線和隨著時間改變的航班動態。可以說這組作品兼具“新穎”、“充實”、“高效”和“美感”的優點，形成一幅前所未有的美國政府空中監視行動規模圖景，為公眾清晰展現一個政府監視下的美國。

(二)敘事化

數據新聞的本質還是新聞報道，而新聞報道是以故事為中心的。數據能提高新聞報道解釋宏觀問題的能力，在數據新聞中讓敘事有更多樣化的手段，使得用戶理解敘事表達的難度降低。

那么如何用數據來講好故事呢？《華盛頓郵報》在2014年對2011年白宮槍擊案進行復盤，在這組優秀的數據新聞作品里，編輯團隊將多媒體時間線作為主線，用地圖、建筑圖紙、音頻(總統安保人員向警方通報情況)、照片、視頻(記者講述事件發生過程)等元素作為輔助，將事件重現于用戶眼前。

數據新聞在調查式新聞報道中應用非常廣泛，因為此類報道制作周期較長，媒體可以在挖掘數據及如何用最優方式呈現更豐滿的故事上下功夫。

(三)社會化/社交化

數據新聞報道的目的是通過信息圖等將數據可視化的手段達到更好的傳播效果，增加內容的可讀性，向公眾展現更全面更豐富的內容，以提高公眾對于內容的接受度和反饋度。在社交網絡時代，如何能讓用戶參與進來是優秀的數據新聞編輯團隊需要考慮的下一步。

用戶主動提供的數據或對數據新聞的二次創作都可以作為數據新聞的素材來源。《衛報》在一些文章中嘗試用“眾包制”的方式收集用戶提供的數據，這些數據不僅作為數據來源，而且增強了文章的社交屬性。比如在“眾包猜蘋果平板電腦”的文章中，記者設計了一個問卷，讓用戶猜測蘋果準備發布的平板電腦的功能、規格、技術參數、價格甚至產品名稱等，問卷結果也顯示了用戶的偏好和產品需求。

數據新聞并不是一次性的信息消費，而是可以反復利用的知識消費。當信息變成知識，用戶如何使用內容也會發生改變，從“看新聞”升級為“用新聞”。比如BBC曾設計了一個“英國階層計算器”，用戶可以通過輸入個人數據了解到自己處在哪個階層，利用數據新聞與用戶的關聯性來提升新聞關注度。

(四)人性化

在制作數據新聞時，有些編輯團隊會陷入誤區，只用宏觀的大數據來展現某個問題的涉及范圍及嚴重性，卻忽視了傳統新聞里用個人故事來體現人文關懷、增加新聞內涵和故事性的方式。

在 ProPublica新聞網站工作過的數據新聞記者邱悅表示，優秀的數據新聞作品應該能讓用戶“在故事中找到自己”。在數據新聞報道中應該兼顧“遠景”和“近景”，讓讀者既能通過遠景一覽事件的全貌和主題，也能通過近景知道自己所在的地區及其故事。[4]

2011年敘利亞戰爭爆發，該國面臨嚴峻的人道主義主義危機。美國公共國際廣播電臺在新聞報道中植入一款應用——“要是敘利亞戰爭發生在你的國家會怎樣”，編輯團隊收集了敘利亞戰爭中死亡人數、難民人數及與常規交通死亡人數對比的相關數據建成模型。讀者在應用中輸入自己的國家名稱，就能看到像敘利亞戰爭這種規模的戰爭會對自己國家造成多大的危害。由于這種交互設計大大提升了用戶體驗，這款應用及其支撐的新聞作品成功吸引了大眾的注意力。

優秀數據新聞產品的人性化還體現在其不僅能對事實進行判斷和解釋，還能為用戶預測社會生活的方方面面，讓用戶感到貼心、實用。

美國FiveThirtyEight網站在2016 美國大選時策劃了一系列數據新聞報道。在其代表作“美國大選預測”中，編輯團隊用大數據來預測大選走向，他們將美國地圖各州涂上顏色，涂藍的州可能支持克林頓，涂橘的州預測會支持特朗普，在地圖下方還顯示了目前預測支持他們的選舉人票數和普選票數占比。這張表會隨著最終大選的臨近不斷更新數據，用戶能在頁面頂端直接看到克林頓和特朗普的獲勝概率，非常直觀、清晰。

預測性報道可以見微知著，聚焦流感來襲或交通擁堵等微觀現象；也能縱觀全局，關注某種社會危機的到來或經濟指數變動趨勢等宏觀問題。2014年12月31日晚，很多游客和市民聚集在上海外灘跨年時發生大規模擁擠踩踏。假設當地旅游部門或新聞媒體能提前進行預測性報道(熱力圖)來警示大眾，這種慘劇完全可能避免。

(五)個性化(個人定制化)

根據用戶需求提供個性化的大數據服務，是數據新聞的未來發展趨勢。而優秀的數據新聞作品大多圍繞著用戶需求這個核心，將宏觀社會現象對用戶的影響或用戶想要知道的問題通過數據來解釋。媒體甚至可以基于后臺數據計算，分析用戶行為習慣和偏好，將新聞產品和服務精準推送給用戶。

目前很多國外網站已經做了一些成功的個性化嘗試。2011年，英國BBC與畢馬威會計師事務所合作打造了一款“預算計算器”，用戶只需提供一些日常信息(如消費多少汽油或購買多少啤酒等)后，就能知道政府發布的新預算對用戶個人來說意味著什么：繳稅金額多少，明年生活會更好還是更差。

還有一些更定制化的數據新聞服務獲得了用戶的好評。2014年5月，Five Thirty Eight網站設立了“親愛的莫娜”專欄，專門回復讀者各種各樣的疑問，比如“我多久該換襪子”、“美國有多少人滴酒不沾”等等。而這個專欄并不是要為用戶提供解決具體問題的指導性意見，而是利用大數據分析將結果告訴用戶，讓他們參考分析結果來處理問題。

(六)應用

在數據新聞的應用上，新聞媒體需要借鑒新媒體運營思路，延伸數據新聞的增值鏈，將“賣數據產品”變成“賣數據服務”，從內容生產中心轉型成數據中心。

在《數據新聞趨勢》報告中，未來數據新聞的增值模式可以從以下三方面著手：付費模式(想獲得更好的視覺體驗需要用戶付費)；數據商店模式(打通多個數據庫并將數據庫的準入機會進行售賣，同時提供數據分析及可視化的相關服務)；數據服務模式(針對某些機構或企業提供數據分析服務)。

同時，數據新聞還可以依托近年興起的AR(增強現實)/VR(虛擬現實)技術。目前已經有媒體用VR技術進行新聞現場直播和全景展示，比如2015年對9·3閱兵的報道，全景式報道和基于數據分析的可視化新聞已成為新聞報道創新的亮點。未來媒體還可以探索數據新聞+VR/AR的融合模式，它將幫助受眾不受時間、地點限制，在沉浸式體驗中認識到數據背后更宏觀的規律。

三、結語

目前國內很多媒體如新華社、人民日報、央視、網易、財新網等都開始了數據新聞的實踐，也取得了不錯的成效。比如央視出品的《兩會大數據》等。但放眼全球，數據新聞實踐還剛剛起步。很多人對數據新聞的認識還停留在比較淺顯的階段，他們往往將數據可視化和數據新聞劃上等號，或是將數據新聞簡化成數據解讀的新聞。還有不少數據新聞報道里存在形式大于內容的傾向。

目前我們對于數據新聞還在探索中，還有很多需要思考的問題。我們可以借鑒國外學者的理論結構和外媒的成功實踐經驗，同時借助國內新聞業轉型發展勢頭、AR/VR/AI(人工智能)等先進技術的進步，找到適合中國報道環境的數據新聞發展道路。在以用戶需求為導向的基礎上呈現更優秀的數據新聞作品應該成為新聞從業人員的研究課題。

[1]林溪聲.數據新聞生產的常態化趨勢及其限度[J].新聞愛好者，2018(2).

[2]Paul Bradshaw.The inverted pyramid of data journalism.https：//onlinejournalismblog.com/2011/07/07/the-inverted-pyramid-ofdata-journalism/

[3][4]張超，鐘新.新聞業的數據新聞轉向：語境、類型與理念[J].編輯之友，2016(1).