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标题	大数据时代的数据新闻实践探索
范文	张林 【摘 要】在全球新闻业处于大数据时代的背景下，“数据新闻”（Data Journalism）被学术界和新闻业界人士认为是未来新闻业发展的主流趋势。本文以《淮海晚报》的数据新闻栏目为例，从内容选择、内容结构以及表达方式等方面研究淮安本地主流媒体对于数据新闻的探索，总结在报道当地新闻事件中数据新闻制作应该注意的问题及成功经验，并尝试探讨如何通过数据新闻增强本地新闻的可读性以及带来的启示。 【关键词】大数据；数据新闻；淮海晚报；数据可视化 一、数据新闻的概念内涵 对于“数据新闻”的概念界定，目前尚无定论。经过梳理，大致可以从以下两个维度来理解“数据新闻”概念以及内涵。 第一，新闻学术界对“数据新闻”的解读。当下最为流行的有关“数据新闻”的研究是《数据新闻手册》（The Data Journalism），该书是全球第一部数据新闻制作指南，源于2011年在伦敦Mozilla大会中的48小时工作坊，后来在欧洲新闻学中心（European Journalism Center）和开放知识基金会（Open Knowledge Foundation）的倡导下，由国际数据新闻倡导者合作完成。[1] 该书认为，数据新闻不同于传统新闻报道的方面在于，结合精确数据、表格、图片等多种表达形式，对新闻事件予以详尽地表述，在阅读过程中，读者可以从这些表达形式中得出比纯文字更加生动、多样化的信息。[2]从这个角度来理解，数据新闻具有参与、互动以及开源等新特征。 第二，媒体实践人员对“数据新闻”的把握。“数据新闻”，业界使用的更为准确的说法是，“数据驱动新闻”（Data-driven Journalism）。根据用户需求提供个性化的大数据服务，是未来的发展趋势。这些报道有一个共性，新闻媒体都致力于以用户的需求为中心，利用大数据诠释宏观社会现象对用户的影响，或者回答用户困惑的问题。 二、数据新闻的样本选取——以《淮海晚报》为例 本文以《淮海晚报》的“数据新闻”栏目为例，拟从内容选择、内容结构以及表达方式等方面研究淮安本地主流媒体对于数据新闻的探索，总结在报道当地新闻事件中数据新闻制作应该注意的问题及成功经验，并尝试探讨如何通过数据新闻增强本地新闻的可读性以及带来的种种启示。 （一）《淮海晚报》数据新闻的主要内容 随着数据新闻在国内新闻界的兴起，《淮海晚报》紧跟业界趋势，尝试开展数据新闻实践，并且专门开辟了“数据新闻”专栏。大数据时代是伴随着互联网的迅猛发展而到来的，大量数据的获取、传输、处理和分析，使得数据能够更加精准地反映人们日常的生活起居。“数据新闻”专栏力求以图文并茂的方式来呈现与淮安人有关的交通、医疗、教育、住房、人口等方面的话题。 究其根本原因，还是希望通过不同于传统新闻报道以文字叙述为主的报道方式，让数据成为新闻报道的“叙述语言”，使得“数据新闻”改变传统新闻报道的“总数结论式”的报道，力求用精确无误的数据来展现出淮安经济社会发展全貌，为淮安百姓的日常生活提供一份“数据指南”。 （二）《淮海晚报》数据新闻的内容特色 1、以热点新闻为主 承接以往新闻报道的优势，《淮海晚报》的“数据新闻”专栏仍紧扣社会新近发生的热点新闻、热门话题，以及时提供新鲜、优质的新闻信息为第一要义，从而通过“读数据”——“听故事”——“看淮安”。 从一系列宏观报道文章如《连淮扬镇铁路“跑出”靓丽数据》《七大类135小项 或填补省内空白——快来看看养老服务有多贴心》《我市发布职业资格统一鉴定考试数据——哪种考试受欢迎？看了你就“有数”了》《古树名木普查最新数据出炉：淮安净增百年以上古树255棵》可以看出，数据新闻报道的内容没有一成不变的疆界，有数据且有新闻价值的新闻都应该是数据新闻的范畴。 同时，《淮海晚报》的数据新闻报道并不是将报道领域限制在宏观议题方面，例如在《骑行400多万公里 相当于绕行地球100圈》一文中，报道抓住淮安公共自行车这一民生工程，从累计借车人次、时长、谁的借车次数最多、谁的骑行时间最长等多维度，对读者所感兴趣的议题予以详尽解读。 2、用结构性数据支撑 “数据新闻”专栏里的各种文章，记者采用各类结构性数据对选题进行详尽分析，简单易懂。首先，什么是“结构性数据”？数据通常分为“结构性数据”和“非结构性数据”两大类，其中，“结构性数据”是包括政府组织、市场（民意）调查机构、基金会等发布的各种统计数字、报表、调查报告等；“非结构性数据”则是包括视频、语音、文字、产品信息、时间信息、地理信息等。 举个例子，在2016年5月12日该栏目刊载题为《至5月7日 有轨电车总载客量达175万人次》的数据新闻，紧抓五一小长假期间淮安现代有轨电车运客量这一“新闻点”，报道从“三大因素助提速”、“乘坐舒心 吸引力增强”以及“司机维护人员都很忙”三个维度，依次解答了“有轨电车运营以来全程时间压缩了8到11分钟，电车提速如何做到？”、“有轨电车日均载客量过万人次，5月1日达到3.38万人次，吸引力越来越大背后的深层原因”以及“131名维保人员、60名司机，数据乍看上去让人難以理解。16辆车为什么要配超百人的维保人员呢？又为何要那么多司机呢？”等市民关心且不甚理解的问题。 最后，该报道采访了淮阴工学院交通工程学院李耘博士，从专业的角度对有轨电车减排的情况进行了较为精确的换算，“有轨电车与常规柴油车相比，日均减少碳排放超过4吨。”这是什么概念？报道又进一步解释说，“蜡树是吸收二氧化碳较好的植物之一，一株胸径为20cm的蜡树，一天吸收二氧化碳大于4千克，有轨电车一天减少4吨二氧化碳，其减排效果相当于多栽了1000多棵蜡树。”这样一来，淮安现代有轨电车低碳环保的特性以较为具象的形式让受众有了大致的了解。 同样，在《骑行400多万公里 相当于绕行地球100圈》的报道中，记者巧妙地给读者算了笔账：按照一年365天、平均每天借车7.8次来算，借车次数最多的市民陈樊一年内的借车次数可能超过2800次。 文中写道，如果陈樊一年租车2800次，假设每次骑行2.8公里，那他一年的骑行公里数就是7840公里。如果按汽车出行 8 升 /100 公里计算，7840公里耗油627.2升。按95号汽油6.01元/升的价格计算，需支付油费3769.5元。所以一年中，陈樊坚持租赁公共自行车的话，总共可以省下的油费是3800元。 这样一来，使用公共自行车所带来的“经济效益”立马凸显出来，这种凸显所带来的结果就是，市民认识到日常生活中，骑行公共自行车不仅能达到锻炼的效果，而且能够省下一笔开销。 （三）《淮海晚报》数据新闻实践操作：看图说话——可视化传播的新方式 数据新闻交互的可视化传播方式是数据新闻最引人注目的一点。可视化传播方式不只包括设计精美的图标、地图、示意图以及解释性插图，而且有一点在新闻业界是至关重要的，那就是：要让图表在传达信息一览无余的基础上，尽可能地保证我们提供的信息是准确无误的。[3] 可视化和数据采集处理技术在很大程度上丰富了新闻报道的叙事能力，并且对于数据新闻而言，这也是其核心所在。借助可视化手段，新闻事件可以更加清晰、明了、立体地呈现在受众面前，与此同时，数据新闻通过专业的交互设计提升了受众的参与感。 在《淮海晚报》数据新闻的实践中，已经产生了大量各式各样的优秀可视化作品，以动态图表、信息图以及交互图为主。比如说，信息图的制作。媒体在数据新闻的实际操作中，信息图是一种最常采用的可视化表现形式。 首先，一张优质的信息图片能够帮助读者迅速地掌握新闻事件的核心内容。这就对制图者的职业素养提出了较高的要求。信息图的制作要遵循“简单再简单”的原则，剔除所有的冗余信息，使得信息图能够与读者的眼睛“直接对话”。 从《淮海晚报》在数据新闻报道领域的尝试来看，数据新闻是从社会生活中的海量的数据发现新闻线索，其内容往往不是新近发生的事实，而是对淮安本地社会现实生活的宏观报道，即便是小人物因为数据上的显著也能引人关注。 在数据新闻时代，对新闻从业者的综合素质与能力提出了更高的要求，不仅要继续承襲传统媒体从业者扎实深厚的文字功底，更要求从业者具备从海量信息中提炼数据、处理数据、分析数据和制作信息图表的能力。[4]因此，在大数据时代的背景下从事新闻传播工作，更需要从业者自身不断地加强综合素养，以适应现实工作的需要。 注释： [1][2] Jonathan Gray，Liliana Bounegru，Lucy Chambers：The Data Journalism Handbook[EB/OL].http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en/，2012-07-18. [3]郎劲松，杨海.数据新闻：大数据时代新闻传播可视化传播的创新路径[J].现代传播，2014（03）. [4]文卫华，李冰.大数据时代的新闻报道——以英国《卫报》为例[J].现代传播，2013（05）. （作者：淮安报业传媒集团淮海晚报社总编辑） 责编：周蕾
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