數據新聞視角下新聞人才的培養探析

張曉健 馬宇洲

摘要：受5G、大數據、云計算、人工智能、物聯網為代表的技術革命影響，社會生活的方方面面逐步向數字化滲透。彼時，由數據驅動的新聞報道形式——數據新聞，不僅開辟了現代傳播語境下的新聞生產，而且對傳統新聞人才提出了更高要求。通過回顧數據新聞的發展狀況，總結當前數據新聞視角下新聞人才的培養目標，提出新聞人才培養應從豐富主體結構、強化實踐應用、注重教育質量、做好價值引領四個方面加強工作，從而滿足數據新聞的現實需要，助力我國新聞業健康發展。

關鍵詞：數據新聞 新聞人才培養 數據技能素養

數字化對傳統新聞業造成直接沖擊，引發新聞采集、新聞制作、新聞分發、新聞傳播的同步共振，數據也從輔助新聞報道演化為獨立新聞形態。近年來，數據新聞在數字化浪潮下加速更新，國內外媒體機構爭相創立數據新聞部門，開發數據新聞專題欄目，探索可視化、交互化的新聞產品，并涌現出針對數據新聞的專業評選活動。人才作為新聞業的基石，其綜合素質直接決定著整個新聞業的發展方向。那么，在數據新聞內涵和外延持續拓寬的前提下，培養什么樣的新聞人才，怎樣培養這些新聞人才成為討論重點。

一、數據新聞的概況和優勢

數據新聞源起于20世紀的“精確新聞”理論，該理論提出新聞工作者要在新聞采編過程中把握數據獲取與分析的科學方法，從而服務于新聞報道工作。隨著互聯網的發展，數據本身遠遠不止于一般統計數字，其背后反映的事實圖譜、邏輯關系以及價值潛能更是獲得了新聞工作者的高度關注。2009年，英國《衛報》成立了首個數字新聞部，隨后包括國外的《紐約時報》《華盛頓郵報》等知名媒體，國內的新華網、財新網、網易、新浪都開始推出數據新聞。特別是2012年以多媒體形式反映美國華盛頓州雪崩事件的系列報道，真正將數據新聞帶入大眾視野。那么，基于數據的抓取、挖掘、統計、分析以及呈現的新聞表達形式就是數據新聞。對比傳統新聞生產，數據新聞具備以下三種優勢。

1.數據化內容，有利于新聞深度報道。數據新聞中的數據不再只是新聞報道的線索，而是新聞構成的主要內容。其通過對大量數據的過濾和分析描述出事實的樣貌，反映出事實的主干和基本邏輯，挖掘出數據背后的新聞價值和關系，最終為受眾呈現事實真相。這里的數據化內容表現在兩個層面：一是數據內涵獲得充分擴張，除了數字以外還包括互聯網產生的各類數據，幫助新聞生產獲得更海量的素材，實現更細致的展示。比如，2020年新冠肺炎疫情期間，中國人民大學“RUC新聞坊”基于400萬條微博用戶數據，結合1403條新冠肺炎患者報道為求助者進行了畫像，其中的關鍵詞如“疫情”“社區”“媽媽”反映出疫情暴發后人們的情感變化。二是當數據成為敘事的內容主體時，除了以故事為中心的敘事結構，更多地依據數據間的邏輯關系，從不同維度、以有序的方式排列和呈現數據，表現出信息的再結構化，而這種再結構化的框架設計與技術水準影響著敘事的效果，帶動受眾自主發現問題、尋找答案。比如，近年來廣受關注的國家GDP動態數據新聞，在坐標軸形式下顯現出一定時間內的GDP變化情況。此時GDP數據不再只是一個個碎片化符號，借由不同時段的GDP開啟了全新認知視角，不僅驅動受眾深究數據變化的深層原因，而且縮減了新聞真實和現實之間的鴻溝，加強了對事實真相的不懈追求。

2.可視化呈現，易于提升新聞傳播力。縱觀現有的數據新聞產品，可視化都是其不可或缺的表現形式。這是因為在信息化時代，人們的媒介消費習慣已經從文字轉向圖片。數據新聞利用圖像元素可以有效加深受眾的感官印象，并依托圖像輔助新聞內容生產，爭取比文字更直觀充分的傳播效果。由路透社美國分社制作的《印度尼西亞墜機事故》榮獲2019年突發新聞數據使用獎，該數據新聞在事故發生36小時內，根據Flightradar24的飛行跟蹤數據制作速度、高度矢量圖，運用QGIS繪制了乘客動態分布以及匯總波音公司失事飛機737機體構造，第一時間向公眾還原事故發生情境，各項數據被全球眾多媒體轉載引用。同時，數據新聞的可視化形式十分適合數字渠道傳播，這也帶動了媒體機構投放于除紙媒以外的其他新媒體平臺，驅動數據新聞的傳播力大幅提升。特別是移動化、碎片化、社交化成為當下媒介消費的顯性特征，數據新聞優先選擇在線上發布如Facebook、Twitter、微博、微信等，借助網絡受眾和社交平臺的力量形成多極化傳播。

3.交互化設計，滿足個性化新聞需求。數據新聞不僅搭建了視覺圖譜，并運用技術手段引導受眾參與數據新聞生產，此時新聞的消費者也是新聞生產者。這種交互化設計使得新聞受眾對新聞內容具有一定的選擇權，最終促成新聞傳播“個性化”的實現。2018年，英國《金融時報》為了反映零工經濟下工作主體的變遷和工作狀態的變化，根據眾多Uber司機的訪談內容制作了一款《Uber的游戲》。在此數據新聞中，主創人員基于網頁頁面設計了一個有關Uber司機的可互動模型，受眾可以扮演一名美國Uber司機進行開車、拉客、購物，并以鼠標拖動對應不同的觸發事件；在此模型下，每過一段時間會跳出一個總結界面，司機就可以看到這段時間跑了多少單、賺了多少錢。比如，Uber公司會通過獎勵機制激勵司機持續工作，司機只要在周五結束之前完成75個訂單就可以獲得額外的180美元獎勵；而司機想要達到獎勵標準，就必須持續工作，因而會在陪家人的選項中選擇放棄。此時，數據新聞主要意圖并不是闡述新聞事實，而是賦能新聞受眾切身體驗，借助參與新聞事件時的沉浸感實現新聞傳播“大眾化”向“個性化”的轉向。

二、數據新聞視角下新聞人才的培養目標

數據新聞對新聞內容生產、新聞表現形式以及新聞主客體關系產生了深刻影響，這種變化同樣作用于新聞工作者的素養構成。綜合來看，主要表現為數據意識、數據處理、視覺美學和眾包屬性。

1.數據意識。所謂數據意識，是新聞工作者對數據的一種直覺，是發現數據價值的本能反應。在信息化時代，人們被各種各樣的數據所包圍，無論是線下的行動軌跡還是線上的“瀏覽痕跡”，都可以記錄在云平臺中。為此，新聞工作者重新思考對待數據的態度，首先要認清不同數據的內涵、特點及功能，借助數據增加新聞報道信源，提升新聞生產效率。其次杜絕唯數據論，堅持新聞主創的“把關人”角色認清數據局限，判斷數據價值。最后針對數據總是處在不斷更新的過程中，新聞工作者還必須建立起可信賴的數據供應商，依托權威數據庫如國家統計局、專業審計公司以及上市企業年報等確保新聞的時效性和準確性。

2.數據處理。數據本身并不足以構成一則數據新聞，數據的整理、統計、分析才是數據新聞得以呈現的關鍵。換言之，新聞工作者必須強化對數據的處理能力才能有效提升數據新聞的新聞價值。大數據時代，數據體量獲得前所未有的爆發，廣大新聞工作者就數據處理技術層面的探索無疑是一項新挑戰。那么，在常規的Excel、PPT、SPSS、思維導圖以外，新聞工作者還應掌握IPSS系列、SAS、R以及各類BI工具，以此提升數據的專業化處理能力。有鑒于我國數據生態的局限性，新聞工作者可以邀請多人員、跨領域協同，通過組建一支專業化數據庫團隊，創新數據應用手段，培育媒體機構獨立智庫從而壯大數據處理的綜合能力。

3.視覺美學。數據新聞可視化融合了數據信息和視覺美學，將冷冰冰的數據及信息通過豐富的設計語言進行表達，在信息能夠清晰傳達的同時注重受眾的視覺體驗。因此，新聞工作者要加強對視覺美學的培養，創新視覺符號、豐富色彩構圖、增強表現形式取代過去的坐標軸、圓餅圖、柱狀圖等單一化符號，內化為一種數據美學。比如，在網易數讀推出的“數讀白皮書”就充分貼合年輕人的旨趣，在《年輕人最不為人知的秘密，是它》中，每一個調查模塊內都配有對應的主題漫畫形象，數據表呈現中會疊加所列選項相關配圖使信息內容生動具體。而且該數據新聞還提供了二維碼跳轉頁面，用直播形態方便受眾與數據新聞主創人員進行互動，真正實現了讓新聞“動起來”。

4.眾包屬性。新媒介賦權使得受眾擁有了更多選擇性，數據新聞的最終傳播效果在一定程度上由新聞受眾所決定。因此，新聞工作者還應貫徹好數據新聞的眾包（Crowd sourcin）屬性，鼓勵受眾參與新聞生產和新聞傳播，并根據受眾需求提升他們參與的主動性和積極性，打造開放性的數據新聞生態。比如，一些媒體機構就通過免費釋放數據獲取權限，允許普通用戶利用元數據生成定制化的新聞圖表，由此反哺新聞主創人員的新聞制作。再如，數據新聞越來越依賴用戶在社交媒體的持續曝光，因此主動設置活動議程以確定某種身份、形成某種風潮，幫助數據新聞在網絡渠道的廣泛傳播。

三、數據新聞視角下新聞人才的培養方案

回溯數據新聞的發展歷程，既是面對數字化浪潮新聞業態的被動挑戰，同時也是媒體機構全面提升“四力”的主動追求。而對于廣大新聞工作者而言，在原有新聞素養的基礎上，還應著重培養數據意識、數據處理、視覺美學、眾包屬性，構成更全面、更立體的新聞人才培養方案。由此可為數據新聞時代的新聞人才打好基礎，以培養主體、實踐技能、教育內容以及價值引領為主要方向，為社會輸送優秀新聞人才。

1.豐富新聞人才培養主體。在傳統印象中，新聞人才教育工作主要由高校完成，其培養的人才主要面向報紙、雜志、電視臺等媒體機構。在歐美國家，一些知名媒體機構開始嘗試數據新聞教育工作，通過開放免費數據資源、開展新聞定期培訓、組建校企研究機構鞏固新聞人才實力。而隨著數字化浪潮的到來，一些大型互聯網公司也開始涉足新聞傳播領域，并以其優越的技術優勢開啟了新一輪的人才培養方案；而經常活躍于新舊媒體渠道的媒體人也借助新媒體平臺開啟了個人化的新聞經驗普及和新聞知識傳授。為此，數據新聞視角下的新聞人才不應完全局限于單一教學主體，適度增加除高校以外的新聞教育主體，包括且不限于媒體機構、互聯網公司、媒體從業者，才能盤活新聞人才的內在驅動力量。

近年來，網絡學習共同體已經成為數據新聞人才提升綜合素質的有效方式。不少網站開放了在線課程來教授如何使用數據軟件的知識，例如，斯坦福大學和麻省理工學院開放了數據可視化課程“跟蹤數據”，向記者教授數據可視化技能。“海量過載”是為專業程序員和對編程有興趣的人提供的一個在線問答社區。在該社區內，來自泛新聞的相關從業者會自發給那些有志于從事數據新聞領域的人傳遞知識經驗，通過人與人的在線溝通完成原始知識積累，更具實操性和功能性，因而收獲了數以萬計的會員注冊。

2.強化數據新聞實踐導向。數據是技術更新的產物，這就要求數據新聞人才必須掌握相應的技術應用能力，更好地把數據應用到新聞報道中。目前，大多數新聞人才能夠掌握新聞基礎應用如圖像處理Photoshop、Lightroom、視頻剪輯Premiere、illustrator、網頁制作Web Design，但是有關數據新聞的精細化生產如數據采集、清洗、處理及呈現的進階技能較少涉及，如編碼和數據技能、Python編程等。這就反映出新聞工作者的數據技能素養普遍欠缺，不具備獨立完成數據新聞的能力。而且，即便全面掌握上述數據技能，最終能否將其真正應用到具體新聞報道仍是一個巨大考驗。

因此，數據新聞人才的培養一方面應在新聞學基本技能以外充分強調數據技能素養，盡快把計算機課程、統計學課程、藝術設計課程納入培養范疇，以此驅動年輕新聞人才保持與時俱進，提升數據技能掌握程度。另一方面，數據新聞人才也要踐行以業務實踐為導向的教育方向，倡導新聞工作者參加數據新聞訓練營、加入數據新聞工作室、參與數據新聞項目，以實際訓練為前提加深個人專業化水平。

3.完善數據新聞教育內容。數據新聞不僅僅是對數據信息的全面整理，透過數據還可以闡釋信息之間的內在聯系，預測新聞未來的發展走勢。而針對數據新聞可視化和交互化要求，必然牽涉到新聞業務以外的多項技能。這就決定了數據新聞的教學內容十分寬泛，既包括傳統的新聞學、傳播學，還涉及哲學、社會學、心理學、統計學、設計學、計算機、人機交互等交叉學科。

為此，針對數據新聞的專項性教學亟待更新：首先，必須正視數據新聞在新聞學中的重要地位，把數據新聞課程納入新聞學的必修課程。其次，創新數據新聞的教學課程，按照由低到高的思路捋清新聞基礎課程、數據分析課程、數據進階課程及核心素養課程；且課程學習應當循序漸進，不能脫離前面課程直接過渡至后續課程，產生本末倒置的學習效果。再次，打破“文史哲偏見”，吸納理工科背景人才加入數據新聞教學隊伍，擴充數據新聞的知識結構體系。最后，鼓勵跨學科人才培養模式，開展跨機構培養、跨院系教學、跨學科培養，共享優質教學資源。

4.做好數據新聞價值引領。“數據優先”使得數據新聞在專業化層面邁向新的臺階，同時也啟發了新聞工作者對新聞專業主義的堅持。當前，數據不再是稀缺品，任何人都可以進行數據搬運，那么剔除無效數據、判斷數據價值、輸出新聞內容成為數據新聞從業者的根本能力。有學者指出，數據新聞生產是一個擴大化的社會化生產過程，其主體是包含人與機器在內的多元聚合體，包括多種數據新聞生產者的聚合、新聞生產者和新聞受眾的聚合以及新聞生產者和軟件、機器、設備的聚合。這種聚合要求數據新聞人才堅持新聞職業素養，以傳播主流意識形態為使命，做不同主體的引航員。同時，數據新聞人才在堅持新聞倫理的同時還要遵循數據倫理，有選擇地進行數據呈現，抵制個人隱私泄漏。尤其在互聯網時代從個體到國家都在面臨數據隱患的前提下，數據新聞人才只有恪守高尚品德，才能在技術洪流中屹立不倒。

數字化浪潮下數據新聞不斷躍升，并對新聞業態產生了深遠影響。傳統新聞人才已經無法滿足數據新聞的發展需要，新聞人才的培養策略亟待升級。

作者單位 張曉健 吉林農業大學人文學院

馬宇洲 長春工業大學信息傳播工程學院

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【編輯：錢爾赫】