論數據新聞編輯素養*

□文│孟 笛

數據新聞是大數據技術下新聞業發展形成的新領域，發端于西方主流報業的數據新聞熱引領了全球范圍內新聞生產方式和傳播模式的變革。數據新聞打破了傳統的新聞生產流程和傳播模式——新聞采訪不再是獲取信息的唯一途徑，依托數據獲取和分析發現新聞價值顯得更為重要；文字也不再是敘事的基本手段，可視化、全媒體的敘事方式被廣泛接受；交互式、移動化的傳播模式逐步占據主流。

一、大數據技術對新聞編輯業務的影響

大數據技術改變了傳統媒體的經營管理模式，技術人員加入采編團隊，帶來了新聞編輯室文化的轉向。這些變化無疑將引發編輯職能和角色的轉變，對數據新聞編輯素養提出新的要求。

1.數據新聞生產流程重構

數據新聞生產流程與傳統新聞截然不同。傳統新聞生產往往開始于新聞線索的出現，由“線人”提供的情報經記者現場采訪或調查驗證，以文字或音頻、視頻等形式呈現出來，再交新聞編輯審核發布。然而，數據新聞生產通常始于規模龐大、枯燥凌亂的原始數據（Dirty Data），經過數據編輯和記者的清理、分析，發現蘊含其中的新聞價值，再由技術人員和設計人員用可視化方式實現數據呈現，最終完成新聞故事。“德國之聲”知名記者米爾科·勞倫茲（Mirko Lorenz）認為“數據驅動新聞的本質就是一種新聞生產流程”，他在2010年阿姆斯特丹召開的第一屆國際數據新聞會議上將數據新聞生產闡釋為“通過抓取、篩選和重組，過濾掉無用信息，并通過可視化方式呈現新聞故事”的過程。后來，勞倫茲又將數據新聞生產流程具體概括為“獲取數據—過濾數據—視覺化呈現—故事化傳播”四個步驟。[2]

以勞倫茲為代表的西方新聞界都對數據新聞的生產流程進行了梳理，雖然他們采取的理論模型有所不同，但都是圍繞“數據處理”這一核心步驟展開。在此基礎上，本研究提出應該在重視“數據處理”的前提下，將傳統新聞講故事的理念重新融入生產流程之中，將數據新聞生產流程闡釋為一個以數據處理為核心、以新聞敘事為主線的縱橫交織的過程。其中，數據處理包括數據采集—數據清理—數據分析三個具體步驟；同時數據處理作為新聞故事鏈條上的重要環節，又與確立選題、呈現故事相互連接，共同構成數據新聞敘事的主線。可以說，數據新聞生產流程發端于對新聞故事的構思與策劃，圍繞新聞敘事這一主線進行，即在大數據驅動之下，通過數據與敘事的不斷整合，最終完成新聞故事的呈現。

具體而言，數據新聞生產首先由新聞編輯策劃選題，經過與技術人員和設計人員探討呈現效果及制作成本，判斷選題能否成立。其后進入數據處理環節，歷經數據采集—數據清理—數據分析三步。在數據處理的基礎上，由新聞編輯與設計人員協商確定可視化呈現的切入視角，實現數據可視化呈現，完成新聞敘事。最后，數據新聞作品完成后，還需要特別重視其傳播階段（見圖1）。下文將以數據新聞生產流程為切入點，探討對數據新聞編輯素養的新要求。

圖1 數據新聞生產流程

2.新聞編輯室組織結構改造

大數據技術下的新聞生產流程發生了顯著變化，媒體組織結構也隨之做出了相應調整。讓技術人員加入傳統的新聞編輯團隊一般有兩種方式：

其一是建立獨立的數據新聞團隊，主要適用于實力雄厚、人才濟濟的大型傳媒集團。例如《紐約時報》作為媒體數字化轉型的領頭羊，在過去10年間逐步建成了獨立的數據新聞生產平臺。早在2007年年初，《紐約時報》編輯皮霍福爾（Pilhofer）和圖片團隊主管埃里克森（Ericson）便提議組建一個記者加程序員的團隊，讓采編人員與技術專家交叉合作，探索線上新聞的未來。同年8月，“互動新聞技術部”成立，皮霍福爾為部門負責人。2013年11月，《紐約時報》開始在華盛頓特區建設專門的數據新聞團隊，作為連接大數據和調查性報道的紐帶，在挖掘、分析大數據的基礎上，對經濟、政治、教育、體育等領域的新聞事件做出深度解讀。2014年4月，《紐約時報》正式成立了主打數據新聞的專業平臺“The Upshot”，整合新聞采編人員、數據分析專家、可視化制作團隊,從數據挖掘、建模分析到可視化呈現，均由新聞采編平臺實行獨立運營，極大地提高了團隊對數據新聞報道的駕馭能力。[3]這種新聞編輯室組織結構的變化必然帶來相應的文化轉向，新聞文化和技術文化的磨合成為新型新聞編輯室共同面臨的問題。[4]對此，《紐約時報》的應對策略是培訓新聞記者、編輯了解基本的計算機技術應用，培訓技術專家了解新聞的基本常識，通過雙向培訓促進兩種運作的對話與交融。

大數據技術下新聞編輯室組織結構改造的第二種常見方式是建立“項目制”——通過立項的方式，臨時建立“柔性小組”來完成數據新聞報道。這種臨時團隊的成員分屬于不同部門，根據選題需要隨時搭建團隊，在實施數據新聞項目期間脫離本部門的日常工作，待項目完成后再重新歸隊。即在新的項目團隊中，來自新聞編輯部門的工作人員負責選題的確定和策劃，而數據獲取、分析及可視化等工作則由來自數據技術部門的工作人員協作完成。財新數據可視化實驗室作為我國國內一流的數據新聞生產團隊，便是這樣一個虛體部門，團隊共有成員10余名，分布于編輯部門、設計部門和技術部門。[5]財新的數據新聞報道以“項目制”方式開展，團隊構成也是動態變化的，具體執行團隊通常根據項目需要臨時搭建而成。一般而言，項目團隊主要由新聞編輯/記者、技術人員、可視化設計師三個角色，在團隊決策人的統籌下共同工作。在數據新聞生產過程中，編輯/記者主要負責新聞內容，技術人員負責數據處理，設計師負責圖形呈現，各崗位人員即時溝通、相互協作，“項目制”比較機動靈活，有利于實現各部門資源的整合與共享。[6]

3.新聞編輯職能和角色轉變

數據新聞生產流程轉變以及新聞編輯室組織結構調整，引發新聞編輯職能和角色轉型。傳統新聞編輯的職能主要體現在對新聞產品的總體設計和對新聞報道的整體策劃上，對記者、受眾提供的新聞素材進行審定與整理。從新聞傳播的鏈條看，新聞編輯的工作主要集中在新聞生產階段，屬于新聞傳播的前端。導致這種狀況的原因主要在于傳統的新聞生產是一個相對封閉的領域，信息反饋渠道不順暢，反映受眾收受新聞行為的數據較難獲取。然而大數據技術使得抓取、分析受眾行為成為可能，這使原本停留在生產階段的編輯功能得以延伸。[7]特別是具有交互功能的數據新聞產品，其本身就是一種數據“采集器”，可以收集受眾意見，并且將它們馬上轉化為新聞內容的一部分，成為新聞延伸與深化的基礎。[8]因此，在數據新聞生產中把握受眾群體的個性化需求，成為數據新聞編輯的新職能。

傳統新聞編輯負責處理稿件，無論單稿、稿群還是欄目，加工處理的材料無非包括文字、照片或音頻、視頻；而數據新聞編輯需要梳理龐雜的數據，并經過數據清洗、數據分析等技術環節，進入可視化呈現、交互式傳達等設計流程。這對新聞編輯而言，在以前的策劃組織報道、把關編審基礎上，又提出了技術和設計層面上的新要求。新聞編輯角色從單純的把關者和編輯者，轉變為數據信息的解讀者、闡釋者。因此，數據編輯必須進一步提高業務素養，借助數據工具從大量數據中分析、發現和篩選出令人關注的信息，并引導受眾了解數據背后的價值審議，幫助受眾理解大數據新聞在當前社會發展階段的獨特含義。大數據技術下的新聞編輯職能更多體現為對受眾的精細劃分和對信息的深度解讀。[9]

二、數據新聞編輯的新聞素養

大數據技術對新聞編輯業務產生了深遠影響，新聞編輯素養也需要相應提升。然而，無論編輯職能及角色如何轉變，新聞專業素養是其職業工作的根本，其中準確判斷新聞價值、確立新聞選題是一切能力的前提。此外數據新聞這種新型新聞生產方式，對新聞編輯的敘事能力和傳播能力也提出了新的要求。

1.判斷新聞價值

判斷新聞價值、確立新聞選題，是數據新聞生產的基礎，是新聞編輯素養的關鍵。以財新數據可視化實驗室為例，選題的提出一般有兩種方式：一種是由數據新聞團隊自主發起，另一種是由編輯部門外力推動。然而任何一種方式都不能直接確定選題，需要數據團隊和編輯部門雙方進一步碰撞。[8]選題論證階段的首要任務是證明選題成立，這種判斷不僅基于新聞事實自身的各種要素，而且還要考慮到傳播對象、媒體屬性和功能，乃至傳播環境、傳播時機、傳播政策等。在全面掌握信息的基礎上才能判斷該選題的呈現效果和制作成本。

總體而言，數據新聞編輯應當具備與傳統新聞采編人員同等的新聞專業素養。能夠按照重要性原則，對本媒體即將刊發的新聞進行排序，對重要事件的新聞點做出羅列和陳述，對近幾年或更早的主要新聞事件有認知上的積累，對新聞發生的主要區域以及領域有宏觀的認識。也只有這樣，數據新聞編輯才能在判斷選題新聞價值時目光敏銳、胸懷全局。

2.呈現新聞故事

數據新聞報道圍繞“新聞故事”這一主線展開，數據敘事不可能完全依靠軟件或編程技術，還需要采編人員具備“講故事”的能力。可視化敘事的目標是實現受眾的理解和“悅”讀。讓受眾理解新聞事件、讀懂圖像故事，采編人員需要具備可視化敘事的基本能力。然而，傳統新聞工作者往往更擅長文字表達，要轉向視覺敘事需要在平時注意收集數據新聞報道的經典范例，并對這些數據可視化案例進行拆分梳理，總結適用于不同情境的不同圖形表達，并逐步摸索出具有特色的數據敘事風格。

而要進一步做到數據敘事的賞心悅目，還需要具備一定的藝術素養來完成可視化呈現。數據新聞編輯的藝術素養體現在兩個方面，第一，形象化的視覺思維，能把現實中復雜、抽象的新聞要素用形象符號表現出來，并通過構圖、色彩、線條等審美技巧，表現新聞要素的主次關系。第二，創意構思的想象能力，能夠做到在對新聞事件所涉及的場面、人物、情節有所了解后，在腦海中構思出新聞事件發生的連續情境和特定畫面。數據可視化敘事作為呈現新聞故事的一種方式，體現了敘事、技術與藝術的完美結合。

3.傳播新聞產品

將新聞報道視為“新聞產品”，意味著編輯應當具備受眾意識，對受眾心理有所把握。受眾為什么要看數據新聞，以及可視化呈現滿足了他們的哪些需求，是數據新聞編輯應當關注的范疇。信息社會的受眾已經不再滿足于簡單了解新聞事實，還迫切需要了解事件背后的來龍去脈。因此，數據新聞編輯需要對新聞主體在時空維度進行深度、廣度、高度的挖掘。通過解釋和剖析新聞事件的背景、起因、波及影響和發展趨勢，讓受眾全面、立體、多角度地了解事件的全貌和意義。

另外，還應有傳播意識。一則數據新聞制作完成后，編輯還需要考慮該報道的傳播，不僅包括電腦端和移動端傳播，還包括微信公眾號、官方微博等多社交網絡傳播渠道。在互聯網時代，“內容為王”正在向“渠道為王”轉變，新聞報道不僅要考慮作品本身，還要講究渠道整合與分發，擴大用戶群體和影響力。數據新聞作為依托網絡的新型新聞報道方式，更是對新聞編輯的網絡傳播能力提出了更高要求。如果編輯時間、精力允許，應當同步制作電腦端和移動端數據新聞產品，實現全方位網絡傳播。如果時間緊迫或成本有限，則可以采用移動端優先原則，例如2017年“兩會”報道中有很多表現優秀的交互式作品都采用了移動端優先策略。

三、數據新聞編輯的數據素養

數據新聞生產的基石在于數據處理，因此數據新聞編輯除了需要具備傳統新聞工作者的專業素養，還需要一定的數據素養。數據素養是指具有數據意識，同時具備數據基本知識與技能，能夠利用數據資源發現問題、分析問題和解決問題的能力。[10]

1.強化數據意識

具備數據意識是數據素養的前提，所謂數據意識也就是對數據的敏感性，是新聞從業者在生活、工作中表現出來的關注和發現相關數據的意識和興趣，是發現數據價值的本能反應。數據意識類似新聞敏感，是新聞工作者對數據的一種直覺，是對數據的批判、反思意識。面臨大數據的沖擊，一些新聞工作者持有兩種截然相反的態度，要么深信不疑，要么嗤之以鼻。深信者以為數據就是科學、客觀；排斥者認為數據缺乏人情、枯燥。這些都是不可取的職業態度。

數據新聞編輯應該正確認識數據，了解數據的特點、功能和局限；也要像對待其他信源一樣，對數據保持謹慎和清醒。數據新聞生產類似于量化研究，是科學驗證和探索的實踐過程。首先需要提出問題，然后圍繞問題建構指標體系，進行數據分析和論證，最后得出結論并呈現結論。這個過程的每一步都需要清晰的問題意識和嚴謹的數據思維。

2.理解數據處理

數據處理能力包括數據采集、數據清理和數據分析的能力，以及在此基礎上對數據進行可視化呈現的能力。數據按照來源可以分為一手數據和二手數據，以財新為例，采集數據的來源主要有三種：一是政府或專業調研機構的公開數據，二是媒體在新聞調查中長期積累的資源，三是第三方平臺提供的數據（如“餓了嗎”等網絡平臺數據）。

數據處理作為生產流程的核心，是完成新聞故事的基石，主要包括三步。第一步，數據采集。根據數據量級不同，數據采集可以分為人工采集和腳本抓取兩類。一般對于量級較小的數據可以采用人工采集，而規模龐雜的大數據則需要在輔助工具幫助下進行腳本抓取。第二步，數據清理。通過技術手段對數據進行格式化處理，一方面剔除無效數據，另一方面將不同格式的數據進行統一處理，以便計算機進一步識別。[11]第三步，數據分析。對數據進行分析是數據處理的重要部分，也是用數據講故事的關鍵環節。這個環節需要找到數據中的新聞價值，并對整個分析過程做細致完全的檢查。

數據處理主要依賴技術人員操作完成，但是如果新聞編輯缺乏洞察力，那么再好的數據、再便利的處理工具也無法提升新聞品質。數據新聞編輯應當充分理解數據處理的每一個步驟，并與技術人員做到有效的溝通。

四、數據新聞編輯的職業素養

數據新聞編輯必須具備職業素養，首先在整個數據新聞團隊中，編輯居于主導地位，技術人員、視覺設計人員與其密切配合。因此編輯的團隊協調能力顯得尤為重要，此外在帶領團隊從事新聞生產的過程中，要始終堅持新聞專業主義所要求的職業操守和倫理原則。

1.強調團隊精神

團隊精神是大局意識、協作精神和服務精神的集中體現。數據新聞是大數據時代的一種新的報道樣式，從目前的業界實踐來看，數據新聞的生產少有單兵作戰，多是團隊合作的結果。新聞編輯提出選題創作的明確要求，帶領整個團隊開展數據新聞報道。

基于前文對數據新聞生產流程的具體解析，可以看出數據新聞與傳統新聞的明顯差異。傳統新聞的采編人員、排版人員、印刷人員分別處于生產線的上、中、下游，很少有直接交流。然而在數據新聞生產過程中，編輯人員、設計人員、技術人員需要隨時保持溝通，因而優秀的團隊協調能力成為數據新聞編輯必備的條件。這就要求數據新聞編輯不僅要有敏銳的新聞嗅覺，善于發現選題，還要具備優秀的溝通協調能力；數據新聞編輯必須熟悉數據處理和圖形設計的基本技術和專業術語，這也是與團隊其他成員進行有效對話的基礎。

2.嚴格職業操守

數據新聞編輯在帶領團隊進行數據處理和呈現的過程中，要始終堅持新聞專業主義所要求的職業操守和倫理原則。遵守法律是新聞職業操守的底線，對于采集數據、清理數據和分析數據中可能涉及的新聞侵權的隱患，要有充分的認識。

數據新聞中的侵權問題存在兩種可能：一是侵犯公眾隱私權。大數據時代網絡上有大量的在線個人數據, 這些數據有很多屬于公眾的個人隱私。如果違背個人意愿, 對此類信息進行收集、分析和公布的行為, 顯然存在侵犯個人隱私的風險。二是侵犯新聞作品著作權。如一些網絡新聞聚合平臺, 其產制數據新聞的主要方式是：采集海量的新聞作品,通過機器對這些作品進行重新編輯組合和分解優化, 然后定向推送給公眾。在這個過程中, 平臺時常會可以模糊, 或通過跳轉鏈接等方式,侵犯原新聞作品的版權。[12]因此新聞編輯首先要自己意識到數據的局限性，并且清楚地告知受眾，以免引導受眾由此得出錯誤的結論。不能隱瞞獲取和處理數據時發現的問題，避免成為某些利益集團的合謀者。

總體而言，數據新聞編輯應當具備以下三類素養：第一，新聞素養，包括判斷新聞價值、呈現新聞故事、傳播新聞產品的專業能力；第二，數據素養，主要是運用數據發現問題的意識，以及處理數據、解決問題的技術；第三，職業精神，由于新聞編輯在團隊作業中起著重要的銜接作用，生產流程的每一個環節都離不開溝通協調，因此數據新聞編輯要統籌全局，圍繞新聞故事這一主線對具體制作環節提出要求。此外，大數據背景下的新聞編輯應當始終堅持新聞專業主義對職業操守和倫理道德的要求，避免數據侵權或對公眾的錯誤引導。

參考文獻：

[1]Gary J, Bounegru L, Chambers L.The Data Journalism Handbook： How Journalism Can Use Data to Improve the News [M].O’Reilly,2012： Chapter1, Introduction ：2

[2]Lorenz, M.Data driven journalism： What is there ?to learn? Presented at IJ- 7 Innovation Journalism ?Conference, 7- 9

June 2010, Stanford, CA

[3]孟笛.美國數據新聞發展的開放與變革[J].編輯之友，2016(2)

[4]陳紅梅.公眾參與新聞生產機器對新聞編輯能力的新要求[J].中國編輯，2016（4）

[5][11]黃志敏，張瑋.數據新聞是如何出爐的——以財新數據可視化作品為例[J].新聞與寫作，2016（3）

[6]許向東.數據新聞：新聞報道新模式[M].北京：中國人民大學出版社，2017：62-72

[7]彭蘭.“信息是美的”：大數據時代信息圖表的價值及運用[J].新聞記者，2013（6）

[8]方潔.數據新聞概論[M].北京：中國人民大學出版社，2016：57

[9][10]許向東.數據新聞：新聞報道新模式[M].北京：中國人民大學出版社，2017：247-258

[12]朱鴻軍.警惕數據新聞中的新聞倫理問題[J].傳媒，2017（3）