“分析为王”致胜数据新闻

  “分析为王”致胜数据新闻

   【摘要】在大数据的影响下,新闻传播业产生了一个新的研究领域——数据新闻。如何写好数据新闻,是用传统观念的“内容为王”,还是紧跟时代潮流运用“技术为王”?本文通过对比两者之间的优势与不足,认为在大数据时代,单纯注重技术或内容,都是有失偏颇的,只有“分析为王”才能致胜数据新闻。

   教育期刊网 http://www.jyqkw.com关键词大数据 数据新闻 分析为王

   大数据是近年来炙手可热的一个话题,在大数据浪潮席卷下,社会的各行各业都日益趋向于依靠数据的发现和决策。在新闻传播领域,数据新闻也应运而生。目前国内外媒体和一些独立的新闻机构都设立了相关部门,纷纷开始自己的数据新闻开发和研究。数据新闻作为一个新的报道方式已备受新闻界的广泛关注。

   一、什么是数据新闻

   数据新闻,被认为是计算机传播学的一个具体应用。《数据新闻手册》中这样定义:数据新闻就是用数据处理的新闻。它将传统的新闻敏感性和有说服力的叙事能力,与海量的数字信息相结合创造了新的可能。①数据新闻还有一个名字叫做“数据驱动新闻”,数据新闻中的数据,既是新闻报道的内容体裁,也是报道的方式手段。数据新闻记者通过收集、分析、整理数据,发现背后的新闻线索,然后又通过丰富的可视化手段将它们呈现出来。2010 年7 月,《卫报》对于维基解密的数据新闻报道,使数据新闻这一新型报道方式真正走入人们的视野。

   数据新闻虽是一个新的报道领域,但是它与“计算机辅助新闻报道”、“精确新闻”等概念有着一定的历史延续性。发端于20 世纪50 年代的计算机辅助新闻报道是较早出现的概念,但由于时代背景的关系,现如今的数据新闻已不是简单地把数据作为新闻叙事环节的补充和说明,无论是在数据的量还是呈现数据的手段上,数据新闻都有了极大的飞跃。而相较于上世纪60 年代兴起的精确新闻,数据新闻有了进一步的延伸。数据新闻中,新闻的生产过程更为精细化,它对新闻工作者的技能要求除传统的文字写作、音视频制作外,还包括社科研究方法、计算机抓取、处理、可视化、平面交互设计、计算机编程等多个领域。②

   二、数据新闻中的“内容为王”与“技术为王”理念

   1、“内容为王”和“技术为王”的源起

   “内容为王”是传统媒体的一贯理念。该理念认为,媒体的核心竞争力在于内容,媒体应该成为内容的提供商。媒体对所获取的新闻事件进行加工,将关注点更多地放在自身原创的内容上。时至今日,仍有许多媒体沿用这种理念指导新闻实践活动。与“内容为王”相对的是“技术为王”理念。随着信息过载时代的来临,技术变革成为媒体转型的重中之重,传媒业界开始流传出与之相应的“技术为王”理念。

   2、“内容为王”理念的优点及缺陷

   在数据新闻“内容为王”的理念中,数据只是一个辅助工具,核心在于记者的写作深度,原创能力。数据新闻展现手段是灵活和富有弹性的,它不能只是用数据说话,更应该用数据讲故事。

   在以内容为导向的数据新闻写作中,编辑记者是意义生成者,其主要工作就是帮助受众从信息中理出头绪,为社会提供决策依据。对于数据新闻,就是报道数据中的新闻故事,数据的解读过程就是讲故事过程,故事讲得好不好才是提升稿件水平的关键。

   但“内容为王”的缺陷也很明显,它是一种采编导向的思维方式,是记者编辑以自我为中心创作的内容,往往会忽视读者和市场的需要,有的甚至是在自娱自乐。另一方面,“内容为王”认为只要有好的内容,不用太多的包装,殊不知不符合受众的审美喜好、阅读习惯,再深刻的内容也难以引发受众的共鸣,导致曲高和寡。

   在大数据时代,媒体不再握有信息资源的优势,各种信息都被数字化,以不同的形态展示出来。一个好的数据新闻作品,不应再囿于传统“内容提供商”定位,应该积极转换观念,树立新思维,拥抱新时代。

   3、“技术为王”理念的优点及缺陷

   以技术作为写作主导的数据新闻作品,将数据处理、可视化应用等技术放在首位,正如著名记者大卫·麦克坎德莱斯所说,“数据变得越来越重要,这并不是因为数据的量大,而是我们拥有了工具的能力去分析数据,找出模式、结构并解释趋势。”③这种观念,凸显了大数据时代科学技术的决定性作用。

   技术本是数据新闻的本质属性,是运用数据分析处理技术从纷繁复杂的数据中理出头绪并用可视化手段呈现出来,形成令人惊艳的信息图表、多媒体作品,第一时间抓住读者的眼球。美国独立新闻机构ProPublica 在2013 年推出了一个名为“急症室等待时间查询”的新闻应用,需要就诊的患者,只要输入地址,该应用将会查询距离其最近的几家急症室,并清楚地显示这几个诊所的路况路程信息及等待时间。它在网页上就可以直接查询,让人不得不感叹技术的进步。

   “技术为王”下写就的数据新闻的缺陷有以下两个方面:首先,作品缺乏深刻内容。以技术为主导,需要具备精美的可视化水平和精准的数据处理,往往让制作者忽略挖掘数据之后的隐藏信息。此时,故事让位于技术。《华尔街日报》就曾做过一个非常漂亮的可视化数据新闻作品,关于全球财富500 强的数据可视化,创作者运用黄色的圆点代表每一家公司利润和税收,最后数百个小黄点拼成一个大的花朵图形,这个作品非常宏大,非常漂亮,可惜经不起深思,这些数据没有故事,它只是单纯地展现在那儿,为了可视化而可视化。

   其次,过度依赖数据分析、可视化呈现技术,失去思想光芒。分析环节是数据新闻写作至关重要的阶段。美国的Narrative公司就运用Narrative Science 算法在30 秒内写出了棒球比赛的新闻报道,他们宣称未来机器生成的新闻作品将大行其道。同时随着数据新闻成功案例的增多,制作模板也渐渐形成,当遇到相同题材或类似实践时,运用已有模板把数据填充进去,就速成了一篇报道。缺失了人性思考分析,不对具体问题具体分析,新闻作品也会失去活力。

   三、平衡二者,“分析为王”制胜数据新闻

   1、何谓“分析为王”

   当“技术”与“内容”都不能主导数据新闻写作时,我们应该思考,是否该采用一种新的理念来主导数据新闻。此时,“分析为王”应运而生。《数据新闻手册》中将数据新闻的生产过程分为三个步骤,获取数据、理解数据和呈现数据。“分析为王”就是将分析环节融入到数据新闻生产的各个层面中,并一直处于主导地位。在开始的搜集数据阶段,先分析与报道相关的各类数据,从庞杂的信息中寻找到新闻点以及报道数据;其次,在第二个处理数据、理解数据时期,数据新闻工作者运用发散思维,触类旁通的从其他数据出发,分析是否有可行的关联性,从交叉点找到报道视角;最后,呈现数据之时,通过深度分析挖掘数据,选择适合的可视化手段智能地呈现出分析得出的内容,让受众更易于接受、理解数据新闻的含义。

   2、“分析为王”的优势

   “技术为王”与“内容为王”理念都只关注到了数据新闻生产的某个环节,存在着各自的不足。在优秀的数据新闻中,技术和内容都很重要,并不存在谁主导谁,单纯的强调某一个是有失偏颇的。因此,在信息技术高速发展的今天,具有系统性优势的“分析为王”理念无疑是数据新闻的最佳选择。“分析”主导数据新闻的制作,是因为它汲取了“技术为王”与“内容为王”的优势,又弥补了二者的不足。“分析为王”的新闻作品,主题符合受众的心理诉求,可视化的技术呈现更易于被理解接受,深刻的内涵又能启发读者进行深层思考,同时兼顾了内涵与高科技手段,分析才是王道。

   3、“分析为王”案例

   《纽约时报》的《重塑纽约》(Reshaping New York)报道,是一个以“分析为王”写作的数据新闻报道,分析在数据的搜集、呈现,内容的解读、深化方面都起到了主导作用,是提升作品水准的核心部分。这个作品是在市长布隆伯格进行换届选举前制作。市长选举是大热话题,几乎家家媒体都做,怎么从中脱颖而出就看各家本事。《纽约时报》的记者通过对多个选题的分析对比,最终选择用十二幅前后对比照片的方式来展现纽约市区面貌的改变,也凸显出布隆伯格对纽约的贡献,“分析为王”为他们提供了新的报道视角。在制作过程中,编辑们耗费大量时间制作可视化矢量图片,精美而细节生动,正是这样用心制作的图片让这篇报道和其他前后对比图片新闻有了质的区别。除了过硬的可视化展现,在每一块内容描述中,编辑们都客观评价了布隆伯格的政策带来的益民效果和可能带来的负面影响,“分析为王”使得报道内容更为深化。这篇报道也获得了2014 全球编辑网络数据新闻奖最佳数据可视化作品奖。

   四、“分析为王”对数据新闻记者的要求

   1、新闻记者能力需要再提升

   数据新闻有着广阔的发展前景,这既是机遇也是挑战。在过去信息匮乏的时代,记者的大部分精力都用于搜寻和采集信息。现在数据开放,网络存储使得信息丰富了,如何分析、呈现这些数据变得更为重要。在大数据时代全面来临之时,对新闻记者的要求也会不断提高,学会数据分析工具,掌握数据分析能力,学会各种大数据可视化报表工具,将成为记者的自我提升课程。

   2、媒体团队协作能力再强调

   一篇优秀的数据新闻报道可能需要花费数月甚至数年的时间,在这么长时间跨度下,需要大量的数据材料、理论支撑、技术支持等多种能力的综合,团队的分工合作能够使作品更为高质。新闻工作者的单兵作战能力需要加强,但在大型数据新闻报道中,整体协作能力的提高能使作品更为高效,质量更上一个台阶,团队协作能力显得尤为重要。

   3、新闻传播教育的要求再提高

   对于新闻传播教育,高校早就宣称产学研一体化,但新闻传播教育与新闻业界存在断层的现实依然存在。在大数据深刻影响新闻业变革的时代,新闻传播教育应该抓住这个机遇,将数据分析、计算机运用和技术思维的培养和传统教育方式结合起来,培养出优秀的、全方位的大数据时代新闻人才。

   教育期刊网 http://www.jyqkw.com参考文献

   ① Jonathan Gray, Liliana Bounegru,Lucy Chambers: The Data Journalism Handbook[M].New York:O’Reilly Media,Inc,2013

   ②郭晓科:《大数据》[M].清华大学出版社,2013

   ③大卫·麦克坎德莱斯著,温思维等译:《信息之美》[M].电子工业出版社,2012

   (作者:中国传媒大学新闻学院研究生)

   责编:姚少宝

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