大數據背景下調查報道創新發展研究

○姜大為

一、調查報道中數據信息采集方式的創新

傳統的調查報道信息采集較為復雜，記者獲取信息往往要通過檔案館、資料室，現場目擊采訪，而大多采訪運用的是偶遇式采訪調查，采集的樣本是隨機樣本，整個調查信息的采集過程以記者獨立調查為主。這種信息采集方法導致報道制作周期長，調查成本高。而大數據技術的發展促使信息來源多樣化，調查報道的信息采集方式由過去的以調查采訪為主轉為了以信息采集為主。

表1：傳統調查采訪與大數據信息采集比較

（一）調查采訪轉為數據采集

大數據時代，調查報道記者的信息采集方式由調查采訪逐漸轉變為了對數據的采集。對于從事新聞調查采訪的記者來說，調查的方法是進行調查報道所必須掌握的工具。作為新聞記者，在調查報道中其實就是運用調查研究的方法來獲得一定信息，以便為調查結果服務，由此可見調查方法的重要性。大數據技術改變了傳統的調查方法，新聞從業人員在調查報道中應該正確看待大數據分析和調查采訪的關系，充分利用數據采集在調查報道中的優勢。

首先，數據采集提高了采訪效率。眾所周知，傳統調查報道式微的重要因素就是制作周期長，調查取證耗時耗力。大數據時代用數據采集這種調查方式可以讓調查記者把精力集中在對淺層信息源進行選擇性的分析上，挖掘新聞的深層意義，有效提高記者的工作效率。央視新聞頻道曾在“據說春運”報道中，利用百度地圖LBS 平臺（基于位置的服務）對2 億部智能手機的用戶進行定位，通過獲取的數據實時制作出中國春運遷徙圖，整個過程沒有像以往傳統的調查報道那樣派記者在各大火車站蹲守采訪，其信息的獲取全部是通過手機定位。在LBS 平臺下的定位信息是非常具有說服力的，因為這個平臺的定位信息覆蓋了十萬以上個APP，每天定位信息數據達到十億以上。[1]

其次，數據采集提升了報道的科學性。隨著大數據技術的發展，樣本數據更加豐富，使得調查的結果更具有科學性。傳統調查報道遵循的是抽樣理念，通過樣本來推斷總體。但是任何記者在調查采訪過程中，都會受制于自身的視野和樣本的數量，這可能會對調查的結果帶來影響。大數據信息采集可以在一定程度上規避記者主觀感受帶來的風險，避免記者把相關性和因果性相混淆。傳統的調查方法是我們調查一名采訪對象，也可能要通過對與其相關聯的人進行采訪來獲取信息。然而通過大數據技術我們可以通過社交網站、微信、微博的數據，分析人物關系來調查個人，這樣得出的調查結果可能更加全面。大數據對于調查報道最大的優勢在于其基于數據來源的多樣化及海量數據分析計算出的調查結果準確度大大提升，在信息爆炸的時代給受眾以安全感。

最后，數據采集降低調查成本。大數據采集降低采訪成本，節約人力物力。調查取證是調查報道最重要的一個環節，而這個環節最大的劣勢在于采訪成本過高。在大數據技術的支持下，記者不一定非要去新聞現場進行調查采訪，可以通過對有效數據的收集和分析工具來挖掘對報道有價值的信息。大數據時代，調查記者除了通過直接在數據庫索引數據，還可以通過在互聯網上向讀者發調查問卷的形式來獲取數據。以這種數據采集的方式來完成調查采訪的前期準備，能夠幫助媒體降低調查成本，具有一定的經濟價值。

（二）數據采集智能化

近些年來，人工智能、云計算、物聯網技術蓬勃發展，對傳統的調查方法產生了巨大沖擊。這些新技術拓展了調查報道中的數據信息來源，并且使數據信息的采集向著更加智能化的方向發展。

人工智能可以充分挖掘數據，通過算法的設計獲得更準確的結果。此外，人工智能獲取的數據可以在一定程度上弱化記者的主觀偏見，把調查報道中的相關性和因果性區分開來，提高數據的質量。云計算平臺的出現，為大數據的收集和存儲提供了可靠的基礎，調查記者可以通過云平臺獲取報道需要的數據，并進行深入的挖掘。大量終端設備上的傳感器可以收集各類海量數據，把這些通過傳感器獲得的數據，經過整合分析，以一定的方式融入到新聞之中，完成新聞報道。這些前沿技術為調查報道中的大數據信息采集打開了廣闊的空間，媒體應當利用大數據不斷拓展和豐富調查報道的數據采集方式。

智媒時代，記者可以通過傳感器獲取到以往調查采訪無法獲取的信息。《休斯敦紀事報》環境記者戴娜·卡皮耶羅為了探測當地化工場周圍是否釋放有害物質，在工廠附近設置了傳感器，探測空氣污染的數據，最終獲得了她最想得到的關于濃度的信息。[2]傳統的調查是通過記者自身的觀察和感受來完成的，這種方法的缺陷就是記者的主觀性強。傳感器作為人體器官的延伸，可以將過去一些抽象的東西量化，且傳感器最擅長做的工作就是檢測自然環境。哥倫比亞大學“托爾中心”的Fergus 認為，精準化的傳感數據可以提升調查報道的權威性，增強報道的說服力。[3]

二、調查報道中生產方式的創新

當前國內媒體在做調查報道的時候，大多數還是以記者調查為主，由記者的獨立調查來獲得新聞，并將調查結果編輯整理，把最終的成稿或成片交編輯部審核后刊播。在報道的整個過程中，記者是主導，編輯部是把關人，是一種傳統的線性模式。大數據背景下，調查報道的生產方式發生了改變，形成了“團隊協作”“眾包”的方式，大數據介入傳統調查報道的生產模式是對人工調查報道生產模式的一種重要補充。

表2：傳統調查報道與“團隊協作”“眾包”式調查報道生產模式比較

（一）“記者單兵”到“團隊協作”

大數據時代,信息集聚使得分工進一步細化。大數據驅動下的調查報道不太可能靠記者單打獨斗完成，而是由調查記者+數據分析師+數據可視化工程師來共同完成。首先，擅長數據挖掘的程序員對數據進行收集整理、分析挖掘。其次，記者將調查采訪的信息結合數據分析來編寫稿件。最后，數據可視化人員根據邏輯順序對調查報道進行可視化呈現。如今，中央廣播電視總臺新聞中心、電視藝術中心、制作中心各部門聯合，記者編輯處于核心地位，數據分析師、可視化程序員協同記者編輯敘述新聞。目前，國內在數據新聞領域做得比較成功的當屬財新網的“數字說”。2018 年財新網擊敗BBC、衛報等11 家新聞媒體，獲得數據新聞獎中的“最佳大型數據新聞團隊”，依靠的就是數據可視化實驗室，該實驗室集新聞編輯和數據研發于一身，彰顯出調查報道中團隊的力量。

調查報道耗時耗力，大數據背景下“團隊協作”的生產模式能讓各個領域的人員發揮專長，提高了調查報道的生產效率。另一方面，再優秀的記者都無法克服自身知識的局限，都可能會對調查報道的客觀性造成影響，有效加工的大數據可以為調查報道提供有益的補充。

（二）新聞媒體主導到受眾協同參與

大數據背景下，媒體生產者正從新聞報道者向新聞闡釋者的方向轉變，從新聞采訪向數據挖掘轉變，從對新聞事實的報道者向未來預測者的方向轉變。[4]而對于調查報道來說，最大的變化就是模糊了傳播者和受眾之間的界限，調查報道的生產模式逐漸從以記者為主導向受眾協同的模式發展，讓盡可能多的受眾參與到調查報道當中來。

大數據時代新聞媒體在調查報道中主動開放生產環節，采取了與受眾互助協作式的新聞生產模式——眾包新聞。Jeff Howe 指出“眾包”是利用集體的智慧來搜集與核實信息、報道故事，或者在新聞生產中做出選擇。這種眾包模式使調查者從以記者或新聞媒體為主導轉變為以廣大受眾為主導，記者把調查數據的采集任務轉到了受眾身上，調查記者的任務是對內容的再聚合。在這個過程中，傳受雙方的角色完成了互換。

大數據背景下，這種眾包模式的益處顯而易見。第一，大數據可以發現受眾關注點。傳統的調查報道以受眾調查采訪為主，樣本量有限。而在大數據技術的支撐下，參與調查分析的受眾人數動輒幾十萬上百萬。新聞媒體在大數據的幫助下，可以通過網絡直接了解受眾需求，從數據中獲取熱點，以較低的成本和較高的效率獲取受眾關注點。第二，大數據增強受眾的參與感。傳統的調查報道，受眾的反饋渠道有限，受眾很難真正參與到新聞調查之中，互聯網多平臺反饋數據給受眾參與調查報道提供了可能。這種基于大數據的意見反饋，可以實現媒體和受眾的深層互動。

三、調查報道中表現形式的創新

大數據時代，調查報道不再以文字表達為主，受眾將不再滿足于傳統調查報道的“長篇大論”，調查報道的表現形式也轉型升級。將數據融入調查報道，可以使調查報道的表現形式更加多樣化，報道的形態也從傳統的單一表現形態轉為融合新聞形態。大數據提升了調查報道的敘事能力，與此同時數據的可視化展示更便于受眾理解新聞事實。

表3：傳統調查報道與數據調查報道表現形式比較

在大數據時代，技術手段的創新豐富了調查報道的呈現方式，以大數據為依托，調查記者通過對海量數據的搜集、整理、分析，將調查的結果以圖表、地圖等視覺化的工具展現出來，對調查報道進行數據可視化展示。這類調查報道以數據為核心，打破了以文字為主的呈現方式，提升了調查報道的敘事能力，數據介入新聞之中改變了傳統調查報道單一的表現形式。數據新聞中的可視化呈現主要有信息圖、時間軸、氣泡圖、人物關系圖等，其中比較適用于調查報道的主要有靜態的數據圖表、地圖和動態交互時間軸。

（一）數據圖表

數據圖表式調查報道是最常見的呈現方式。日本設計學大師木村博之認為，理想的信息圖必備的五個元素：第一，吸引眼球，令人心動；第二，準確傳達，信息明了；第三，去粗取精，簡單易懂；第四，視覺流動，建構時空；第五，摒棄文字，以圖釋義。[5]數據圖表在一定程度上契合了這五個要素。

（二）數據地圖

數據地圖在調查報道中運用得比較多，其在調查報道中的優勢在于將大數據融入到地圖界面之中，可以幫助受眾了解新聞事件與事件發生地之間的位置關系，用可視化的地圖能夠幫助受眾快速建立信息之間的聯系。

以數據地圖為主要表現方式的調查報道比以文字為主的調查報道在敘事表達上的提升主要表現在：第一，數據增加報道深度的同時，降低了受眾理解事件的成本和門檻。第二，從微觀視角到宏觀視角來報道，便于受眾從全局上了解復雜事件成因，并呈現事件變化的成因。第三，數據的精密性和科學性，可以讓受眾直觀地理解復雜事件，加強報道的解釋力。

（三）動態交互時間軸

可查詢的交互式時間軸與靜態數據圖表、地圖相比，體現了更強的敘事能力。時間軸可以表現數據在時間維度上的變化，交互式的信息圖能表達復雜的數據關系，依據數據邏輯鏈來理解新聞。調查數據轉變為直觀的圖表，數據的融入并沒有改變敘事方式，而是通過數據與數據之間的關系構建了調查報道，這種可視化的呈現方式強化了調查報道的表現形式，而且便于受眾理解時間跨度較大的新聞事件。動態交互時間軸在調查報道的數據展示中較靜態的圖表、地圖更勝一籌。首先，過濾和簡化信息，受眾可以直接搜索到自己關注的數據信息。其次，得到受眾反饋，媒體可以調查受眾對于報道的看法，及時更新報道。最后，增強受眾理解，通過自己的操作對報道的內容記憶深刻。

結語

大數據改變了調查報道的信息采集方式、生產方式，豐富了調查報道的表現形式，是調查報道創新發展的助推器。但新聞從業者在運用大數據進行報道時，要警惕由大數據技術在調查報道中引發的風險。大數據時代調查記者要提高數據素養，做好數據“把關人”，在用數據進行報道的時候要遵守新聞倫理。調查報道主要還是要依靠人的力量，新聞工作者在利用數據進行報道的過程中一定要融入人文精神，才能生產出更多高質量的作品，體現調查報道的力量和價值。■

注釋：

[1]楊彥宇.央視《據說春運》受關注-百度看遷徙[EB/OL].中新網.[2014-01-29]，http://www.chinanews.com/tp/hd2011/2014/01-29/298625.shtml.

[2][3]弗格斯·皮特.傳感器與新聞[M].章于炎等譯.北京：北京大學出版社，2017.

[4]石長順.大數據時代的媒介變革與重塑[J].南方電視學刊，2014（02）.

[5]木村博之.圖解力：跟設計師學做信息圖[M].吳曉芬，顧毅譯.北京：人民郵電出版社，2013.