新冠疫情報道中數據新聞的應用、不足及對策分析

【摘要】隨著大數據時代的到來，在新聞報道中數據正變得越來越重要，數據新聞也隨之不斷發展。2020年隨著新型冠狀病毒暴發至今，很多媒體通過數據新聞來報道疫情，用可視化的方式記錄疫情。本文以財新網和丁香園在新冠疫情報道中所運用的數據可視化為例，對數據新聞的優勢、不足以及未來的發展方向進行分析。

【關鍵詞】數據新聞;數據可視化;新冠疫情;數據地圖

一、數據新聞及其特征

數據新聞，又稱“數據驅動新聞”，是“基于數據的抓取、挖掘、統計、分析和可視化呈現的新型新聞報道方式”。[1]數據新聞是伴隨著大數據時代到來從而產生的一種新的新聞報道形式，是數據技術對新聞業全面滲透的必然結果。而它的出現，在一定程度上改變了傳統新聞的生產機制。

數據新聞具有以下三點特征。第一，基于海量的數據從而生產新聞。數據新聞的產生必須由一定的大數據作為基礎，通過對大數據進行分析，進而挖掘其背后的內涵。數據是基礎。第二，新聞可視化是其獨特的呈現方式。通過對國內外數據新聞的整理和總結，其表現形式主要為以下幾種：數據可視化、圖解新聞以及數據地圖。媒體以直觀的形式呈現數據，打破以往簡單的圖文模式。第三，新聞生產流程的再創造。在數據富足的時代，新聞生產的重心轉移到分析所統計數據背后的故事。

二、新冠疫情報道中數據新聞的運用

新型冠狀病毒（2019-nCoV）于2020年1月12日被世界衛生組織命名。冠狀病毒是一個大型病毒家族，已知可引起感冒以及中東呼吸綜合征（MERS）和嚴重急性呼吸綜合征（SARS）等較嚴重疾病。新型冠狀病毒是以前從未在人體中發現的冠狀病毒新毒株。人感染了新型冠狀病毒后常見體征有呼吸道癥狀、發熱、咳嗽、氣促和呼吸困難等。在較嚴重病例中，感染可導致肺炎、嚴重急性呼吸綜合征、腎衰竭，甚至死亡。

（一）財新網新冠疫情報道中數據新聞的應用

財新網數字說板塊的一篇題為《新冠逝者：數字背后不可遺忘的人》的報道，通過數據的抓取、挖掘、分析，通過可視化的手段對所掌握的新冠逝者的數據進行呈現。該報道梳理了自2020年1月9日至2020年2月23日新型冠狀病毒感染后死亡人數，用時間軸和散點圖的方式進行數據的呈現。這篇數據通過不同顏色的圓點對新冠逝者進行分類，并按照時間順序進行圓點的分布，圓點越密集則該時間段的新冠逝者越多。并且不同于以往傳統報道中數字的簡單呈現，該報道在呈現數字的同時，還對部分新冠逝者背后的故事進行了簡述。正如世界衛生組織總干事譚德塞在記者會上所說的我們必須銘記的是這些人，而不是這些數字。這篇報道使讀者認識到逝者并不是數字，而是一個個鮮活的生命。這些數據終將成為歷史，而我們需要記住的是數字背后的普通個體。

財新網數據通在此次新冠疫情的報道中同樣表現出色。從2020年1月29日起推出每日疫情分析簡報。每日簡報通過數據可視化手段對新冠疫情的相關數據進行呈現與分析。在對數據進行分析與總結的同時還通過折線圖以及柱狀圖的形式進行數據的可視化呈現，其中包括：中國新增確診病例情況、湖北各市新增確診病例、感染新冠病毒重癥和死亡病例占比、各地區病死率、各地區確診與疑似人數比例差距、全球（中國除外）累計確診病例等多項數據。

（二）丁香園新冠疫情報道中數據新聞的應用

在新冠病毒肺炎暴發后，與疫情相關的信息迅速成為公眾關注的焦點。疫情的變化趨勢是怎樣？疫情的主戰場在哪里？哪個地區感染人數增長最快？所在城市感染人數是多少？民眾迫切地需要獲取這些疫情相關信息。2020年1月21日，丁香園最早推出全球新冠病毒實時疫情地圖。通過數據地圖與動態交互的呈現形式，將現存確診病例以及累計確診病例的數據與地圖相結合，應用地圖來分析和展示新冠病毒確診病例的數據。該報道將新冠病毒確診病例數量通過顏色來進行表示，然后運用深淺不同的顏色在地圖上進行繪制，從而呈現出各國家及中國各省市確診病例的具體數據。地圖中顏色越深則表示該地區確診病例越多。讀者通過疫情地圖就可以清楚地看到全球各地疫情的嚴重情況。圖中清晰地展現出全球范圍內中國地區顏色最深，疫情最為嚴重;中國范圍內湖北省顏色最深，疫情最為嚴重。

三、新冠疫情報道中數據新聞存在的問題

（一）多為靜態呈現，可視化形式單一

數據新聞能夠將一系列枯燥無味的數據進行整合分析，并運用可視化的方式呈現出來，增強內容的可讀性，從而吸引讀者的興趣。但數據新聞大多數以靜態的形式進行呈現。如財新網在“每日疫情簡報”中呈現出的靜態圖表，簡單的圖表陳列創新性不足，從而導致讀者缺乏進一步互動交流的積極性。

（二）報道題材集中，發展較不平衡

數據新聞的制作成本較高而投入有限，比較優秀的數據新聞作品往往集中于全球性、全國性的話題，對地方受眾的接近性較低。現階段我們所熟知的數據新聞產品大多由人民網、財新網、新華網等實力雄厚的媒體所制作出來的，并集中在具有較大影響的事件報道中。如2019年兩會期間各大網站的新聞報道中就涌現出如人民網“據”說兩會等大批優秀的數據新聞。但在地方性相關新聞中，如各市區疫情相關報道中數據新聞數量較少，質量較低。數據新聞的發展較不平衡。

（三）缺少對數據的深度挖掘

數據只有在使用的過程中才能轉化為信息，并通過與故事的結合呈現數據背后的意義。數字并不等于數據，并非在新聞報道中使用數據或僅僅是數字就可以稱得上是數據新聞。更重要的是對已獲取數據進一步的整理、挖掘和分析數據背后的關聯和意義。現如今仍然有大部分的數據新聞僅僅是數字的簡單呈現，空有其名。部分報道每日對新冠疫情確診病例、死亡病例等數據進行羅列，而未挖掘這些簡單數字背后更為深刻的意義，徒有數據新聞之名。他們將信息可視化與數據新聞混為一談，忽略了數據新聞的核心要義是大數據驅動，即通過處理大數據發掘具有新聞價值的素材。[3]

（四）媒體人員缺乏數據新聞意識

近年來，隨著互聯網技術的發展，我國網民數量迅速增長，躍居世界第一，同時也出現了一大批移動終端媒體和新媒體。互聯網技術以及新媒體正迅猛發展，而部分媒體人員的相關專業技能及數據素養卻未得到相應的提升。部分媒體人員在進行新冠疫情數據新聞的創作時，由于數據獲取、處理和分析的能力不足，使得數據新聞的質量參差不齊。

四、未來數據新聞的發展方向

在此基于對新冠疫情報道中數據新聞存在的問題與不足的分析，從以下幾個方面對如何提升數據新聞的質量做出相應探討和分析。

（一）提高傳播者的數據素養

一篇好的數據新聞不僅需要傳播者具有基礎的新聞專業知識，還需要傳播者具有相應的數據素養。傳播者的數據素養水平會直接影響到所創作出的數據新聞的質量。正是因為財新網擁有高數據素養的媒體人員組成的數據新聞團隊，才能創作出多篇優秀的數據新聞報道。因此，未來數據新聞的發展必須要提升新聞人員的數據素養，使其養成數據思維并掌握數據挖掘和分析的能力。并且，在新聞人才培養方面，高校也應該注重復合型人才的培養，開展數據新聞相關的課程，提升新聞專業學生的數據素養，逐步構成以培養收集數據、分析數據和呈現數據能力為重點的教育內容體系。[3]

（二）豐富數據的可視化呈現形式

數據新聞的可視化形式大致可以分為三種：第一類是一般圖表，指柱形圖、折線圖、氣泡圖、雷達圖等，一般直接用辦公軟件Excel就能完成;第二類是創意圖，包括人物關系圖、數據地形圖等運用專業圖形軟件才能完成的圖表：第三類就是動態的交互式圖表。[4]然而當前我國數據新聞的可視化呈現形式大部分采用傳統的一般圖表，缺乏創新。只有部分媒體采用創意圖表，而動態交互式圖表的使用率則更低。在丁香園疫情地圖的可視化呈現中就運用到了動態交互圖表。通過選擇地圖上的任意省市區域，從而呈現對應省市的疫情數據，在提高了數據使用效率的同時給讀者帶來更直觀清晰的感受。因此，在未來數據新聞發展過程中要注重數據可視化呈現形式的多樣性。在進行疫情數據新聞的報道中，我們甚至可以將疫情報道與AR/VR等高新技術相結合，將受眾“帶到”超真實的新聞現場，全方位感知疫情的事件現場。

（三）加強數據深度挖掘，推動數據“中央廚房”化

數據新聞的創作離不開海量的數據。要想創作出高質量數據新聞，就需要豐富的數據作為基礎，在獲取所需數據后要深挖數據背后的意義。目前我國的數據新聞報道對數據的處理分析較為淺顯，缺少對數據的深度挖掘。并且大部分媒體缺少獨立的數據庫，在數據新聞報道中大幅度依賴第三方數據庫，這種大幅度依賴于第三方數據的數據庫，一方面數據的可信度和真實性以及倫理性有待考究，另一方面在數據收集過程中，容易出現數據信息滯后的問題，[5]導致報道的整體質量隨之下降。因此，在未來數據新聞發展過程中各媒體可以借助5G技術對數據進行深度挖掘和分析，并加強各數據庫的智能聯動，推動數據的“中央廚房”化。未來在疫情數據新聞的創作過程中可以直接從數據中央廚房中獲取所需數據。這樣一來不僅提高了數據的真實性和時效性，與此同時數據新聞報道的整體質量也有所提升。

參考文獻：

[1][2]竇書棋.災難報道中數據新聞的應用與發展[J].傳媒觀察，2019（05）：90-93.

[3]方潔，胡文嘉.全球數據新聞教育：發展特征與未來趨勢[J].國際新聞界，2017（09）：134-151.

[4][5]史倩云.中國網絡媒體數據新聞的現狀與趨勢分析——以網易數讀為例[J].新媒體研究，2019（06）：5-7.

【作者簡介】盧薔，池州學院外國語學院2017級本科生：主要研究方向：跨文化傳播、數據新聞等。