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摘 要:在信息爆炸的时代,大量繁杂的数据出现,为新闻报道提供了契机,新闻工作者可以运用这些数据及可视化的技术将新闻报道呈现在受众面前,并且受众可进行私人订制,在线上线下形成互动。本文就数据新闻的发展现状作了简要分析,并提出数据新闻目前面临的困境及解决对策。
关键词:数据新闻;可视化;解决对策
中图分类号:G206 文献标识码:A 文章编号:1672-8122(2014)07-0122-02
大数据开启了时代转型之门,随着信息技术的发展,海量的数据影响着人们的工作和生活,对于新闻生产方式也产生了广泛的影响。由于数据和信息的庞杂,使公众对媒体的可信度下降,而客观、公正的数据更易受到青睐,数据新闻应运而生。
一、数据新闻发展现状
“数据新闻”,也称为“数据驱动新闻”,简而言之就是一种新闻生产方式,对大量的数据和信息进行分析、处理,运用可视化和叙事化的手段,创作出一种新的新闻报道方式。目前国外有多家媒体机构都有数据新闻报道,如《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等。在2012年,由非政府、非盈利行业全球编辑网发起和组织设立了“数据新闻奖”,旨在鼓励新闻工作者打破传统的新闻创作理念和新闻创作方式,在一定程度上改变以往的新闻生产方式。在我国正值春运期间,央视利用百度大数据推出“据说春运”特别节目,播报国内春节人口迁徙情况,受到了广泛关注。
在大数据时代,人们的阅读方式正在发生质的变化,慢慢从传统媒体,如报纸、广播、电视等,转向网络以及新媒体等,而数据新闻正是在电子媒体上才能得以呈现。目前“受众需要的是对信息更明晰的呈现、更准确的分析和更深层的解读”[1]。数据新闻通过可视化的技术呈现出来,使得新闻有了新的讲故事的方法,也因它的私人订制化,使得新闻与个体紧密相连,受众可参与新闻创作,这是目前数据新闻与其他图文新闻所不一样的地方。
(一)数据可视化
“可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它将符号或数据转换为直观的几何图形,便于研究人员观察其模拟和计算过程。[2]”
其一,可视化促进受众参与。百度推出“春运期间人口迁徙图”后,央视晚间新闻便进行了持续报道,许多网友和观众参与其中,互动性增强,形成线上线下互动参与,可视化技术为受众提供了广阔的平台。可视化的技术手段促进了受众参与到新闻的制作和传播,因为展现的图文都是与老百姓密切相关的内容,更能引起共鸣。
其二,可视化增强互文性。可视化技术将时间与空间联系在一起,文本与图表联系在一起。在“百度迁徙”的地图中,受众随意移动鼠标,便可知何时何地人口流动最多,不仅如此,受众还可以从其中了解到中国在某一时间段最热门的人口迁徙城市,为明年春运时期出行提供数据参考。由于可视化的技术出现,记者通过图表,辅助简要的文字编辑出的数据新闻,使得受众一目了然、清晰明了。
(二)数据叙事化
数据新闻运用大量的数据、可视化的叙事方式呈现出来,增强了可信度、趣味性,与传统新闻生产方式不同,如倒金字塔结构、时间顺序等等,以往纯粹通过文本叙事,配上简单的事件照片,易读性弱,受众往往不能进行深入阅读。而如今通过可视化的技术创作的新闻,易读性增强、叙事方式简单明晰,更得受众青睐。英国《卫报》的报道2012年美国总统大选中,通过对全球的用户进行调查,并最终将调查结果运用数据叙事的方式“数据动态地图”呈现在读者面前,读者只要点击鼠标即可了解某一地区支持奥巴马的投票情况,简单清晰的数据地图与少许文字,一个好的故事即《奥巴马再次当选美国总统:全球民众的态度》制作出来,深受读者喜爱。
(三)数据私人订制
数据新闻的出现,使得受众与世界的距离拉近了。传统的新闻报道,受众只是单纯的了解世界上新近发生的事情,而数据新闻的私人订制化,运用新的新闻叙事形式,搭建与受众之间的交流平台,引领受众思考社会问题,帮助受众了解事实的真相,使得受众可参与创作新闻,通过可视化手段了解自己感兴趣或者与自己密切相关的事情,也为新闻工作者提供重要的信息和资源,以便更好地为受众服务。正如“百度迁徙”,受众可通过可视化的地图,了解自己想要知道的讯息,以便于选择自己出行的时间和方式。
二、数据新闻面临的困境
数据新闻是由精确新闻延伸而来,作为一种新的新闻生产方式,数据新闻在我国刚起步,与国外相比仍有差距,面临一些困境。
其一,数据收集困难。众所周知,数据新闻中“数据”是基础。新闻工作者在进行数据新闻报道之前,必须收集大量的数据,在中国数据的来源,一般是由政府部门、企业或机构等公开的数据库中获取,也可以是由媒体收集的数据。因为媒体的人力和资源有限,大部分的数据是从前者获取,且数据的精确程度较高,但需要高昂的资金。
其二,数据整合需大量人力。数据收集之后还要进行整合,删除无关的数据和信息,保留重要的、所需的数据,因为数据繁杂庞大,这项工作需大量的工作人员进行整合。
其三,传统新闻工作者无法达到数据新闻创作要求。传统的新闻报道对工作者的要求是保证新闻的时效性以及新闻文本的写作。而数据新闻则是需要跨界的复合型人才,既具备传统记者的采写编评的专业技能,又要具有数据分析和可视化技术运用的能力,所以传统新闻工作者以目前的新闻生产水平无法达到数据新闻创作的要求。
三、数据新闻解决对策
(一)海量数据收集与整合
媒体工作者需多渠道的收集数据。从公开的数据库或者是政府部门、企业、机构中获取数据,从这些海量信息中判断和选择有表现力的数据。当媒体工作者获取数据之后,便开始处理和整合数据。将与新闻报道无关的数据筛选、过滤后,剩下有用的数据进行整合汇编,形成新的报道内容。以“百度人口迁徙”为例,百度利用软件,将人们购票的时间、地点、性别、年龄以及出发站、终点站进行统计,形成数据库,不仅可供新闻工作者使用,政府和企业等也可利用这些数据,创造出不同的价值。 由此可见,海量数据的收集与整合对于数据新闻来说是一大挑战。新闻工作者通过数据的挖掘和分析,寻找出有价值的相关性,继而增加对相关事件发展趋势的预测性,新闻和数据相结合创作出精确和深度报道,成为大数据时代的新闻业务发展方向。 (二)凸显把关人的重要性
截止2014年中国的网民规模高达6.52亿,在信息碎片化的时代,相当多的网民在网上浏览新闻,因此数据新闻的把关尤为重要。数据新闻需要大量的数据、数据分析处理,不仅仅是要有技术水平,更需要一双慧眼,分得清“真数据”和“假数据”,而且还要选择重要的数据和信息进行报道,为受众提供更细致、精确的新闻,又快又准的报道新闻,数据新闻的把关在数据时代更为重要。
(三)提高新闻工作者媒体素养
数据新闻学是一门交叉的学科,数据新闻的产生给传统的新闻工作者提出了挑战,传统的新闻创作理念和方式,要求新闻工作者具备采写编评等基本专业技能,但目前已无法满足大数据时代下数据新闻的创作。因此,对于当前的新闻工作者应具备以下媒体素养:
1.熟练运用计算机能力。在如今信息爆炸的时代,互联网的地位不容忽视。互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”(1024TB)为单位的结构与非结构数据信息的新时代[3]。大量的数据和信息摆在新闻工作者面前,传统的计算机无法处理大量的、无规律的数据,需要云计算进行分析、处理、统计,因此,对于当今的新闻工作者提出了更高的要求,必须熟练运用计算机,以便处理大量的数据和信息。
2.分析处理数据能力。数据新闻与传统的文字图片新闻不一样,数据新闻需要大量的数据,新闻工作者可以通过数据发现问题、提出问题,也可以先有了问题之后,再去收集相关的数据。而拥有大量数据后,必须对其进行分析和处理,将不需要或不相关的数据过滤掉,剩下有价值的数据加以分析整合,供新闻编辑使用。德勤在美国华盛顿特区的研发创新团队招聘数据记者,其中最重要的要求就是要具备分析数据的能力,由此可见,数据新闻记者必须具备较强的数据分析和处理的能力,才能胜任此工作。
3.可视化平面设计能力。数据新闻的可视化表达为新闻行业注入了一股新鲜的血液,让数据新闻充满希望与活力。数据新闻的可视化图片将不同的时间和空间联系在一起,将繁杂的数据简单化,便于受众理解,更有利于受众参与其中,满足不同受众的各方面需求。数据新闻的可视化是其一大特点,因此对于新闻工作者来说,应熟练掌握可视化技术,学会识图制图以及各种表格的制作。
大数据时代到来,给人们带来了新的价值。在未来数据会被人们更多地利用到政治、经济、社会等各方面,无论是媒体还是新闻记者,都应该有敏锐的数据意识,学会用数据说话。对于新闻来说,数据新闻也会大量的出现,并且会喷涌式的发展,但是数据新闻只是一种新的新闻生产方式,并不能替代以前的新闻写作形式。数据新闻的产生既有利又有弊,因此新闻工作者应该合理利用数据,不能盲目的信任各种数据,在保留原有传统的新闻写作方式上加以创新。
四、结 语
数据新闻通过收集大量的数据进行整合分析,运用可视化的手段呈现在受众面前,它改变了以往传统的新闻生产方式,给新闻业注入了一股新鲜的血液,同时也给新闻工作者带来了极大的挑战,必须努力提高自身媒介素养,适应时代的发展,创作出更能反映民声、民意、民愿的优质新闻作品。
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[责任编辑:东子]

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【摘要】:在信息爆炸的时代,大量繁杂的数据出现,为新闻报道提供了契机,新闻工作者可以运用这些数据及可视化的技术将新闻报道呈现在受众面前,并且受众可进行私人订制,在线上线下形成互动。本文就数据新闻的发展现状作了简要分析,并提出数据新闻目前面临的困境及解决对策。

【作者单位】
【关键词】数据新闻 可视化 解决对策
【分类号】:G210.7
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大数据开启了时代转型之门,随着信息技术的发展,海量的数据影响着人们的工作和生活,对于新闻生产方式也产生了广泛的影响。由于数据和信息的庞杂,使公众对媒体的可信度下降,而客观、公正的数据更易受到青睐,数据新闻应运而生。一、数据新闻发展现状“数据新闻”,也称为“数据

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