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新华网数据新闻栏目报道的特征分析

  作为国内数据新闻的先行者,数据新闻栏目2012年就开始对数据可视化新闻进行探索,2013年专门成立了由20名核心成员组成的数据新闻部,负责数据新闻制作。栏目以“用数据传递独特新闻价值”为理念,新华网数据新闻栏目报道的特征分析以“数读新闻,图观天下”为口号,着力于用数据和图表传递新闻价值,剖析新闻真相,让单调的内容生动化、让复杂的信息简单化,用广受网民喜爱的创新型报道方式引导网络舆论。

  在媒体融合创新报道中,数据可视化作为一种新的报道语言,发挥了重要的作用。数据新闻栏目代表了目前我国数据新闻的最高水平,下文从数据获取、数据处理和数据可视化呈现三个方面,分析数据新闻栏目的特点。

  大数据时代,面对互联网海量的数据,如何获取有价值和有意义的数据,是做好数据新闻的第一步。数据新闻栏目把结构化算法与社会科学研究方法结合起来,针对不同的新闻事件选择不同的社会科学分析法进行研究,从中挖掘有价值的新闻数据和线索。栏目数据来源没有固定模式,既有国内的也有国外的,有传统媒体的也有新媒体的,努力做到数据来源不与其他网站相冲突,有效避免了内容同质化。

  2013—2018年,数据新闻栏目一共发表了2529篇作品,其中,2013年发表109篇,2014年发表220篇,2015年发表517篇(2015年底进行改版),2016年发表533篇,2017年发表564篇,2018年发表586篇,无论是作品质量还是作品数量,都取得了很大的进步。

  数据新闻区别于传统新闻的本质是,其必须依靠数据的驱动来完成报道。对新闻中的数据进行挖掘可以看作报道的基础,基础是否牢固,取决于是否对数据进行了合理有效的挖掘和利用。但数据就像深埋在地下的矿藏,选择哪个“矿区”,运用什么工具进行挖掘十分重要。因此,对数据来源进行研究显得尤为必要。数据新闻栏目所发表的作品数据来源如图1所示。从图1可以看出,数据新闻栏目最主要的数据来源是政府和企业,两者分别占42%和35%,居于第3位的是个人收集,占12%,社交媒体仅占3%,最多的和最少的相比差距足足有14倍。

  究其原因主要有以下几点。首先,政府数据获取难度低,公信力强,覆盖面广,基本上拿来就用,而且建立在这些数据上的数据新闻具有较强的权威性和影响力。比如,《再见,贫困!数字见证延安脱贫之路》《数读“十二五”成绩单亮点》等报道均使用来自政府的数据。其次,企业作为非政府组织机构,与广大人民的生活联系密切,选择企业数据进行整理归纳不仅具有普遍性和适用性,而且建立在这类数据上的数据新闻因与受众生活息息相关更容易吸引读者。比如,《元旦来了!避开拥堵,这张图就够了》《双11,别让手机网络坑了你》等新闻均使用企业数据进行解读。再次,源自社交媒体的数据过少。在新媒体迅速发展的今天,合理有效地利用社交媒体信息能迅速管窥网友的态度,但数据新闻团队尚不具备驾轻就熟利用数字技术的能力,这是该栏目的不足,也是可进步的空间。

  数据新闻栏目2529篇作品,根据地域可以划化分为国际新闻和国内新闻,根据主题可以划分为时政类、财经类、国际类、社会类、科普类、感悟类和交互类新闻7小类。

  在2529篇作品中,国际新闻只有279篇,约占11%;国内新闻有2250篇约占89%(图2)。这说明数据新闻栏目主要以国内新闻为主,对国际新闻会选择有重大影响力的事件进行报道和解读。这种以国内为主、国际为辅的报道风格符合的自身定位和受众特点,也基本上做到了国内大小事没有疏漏,兼具国际视野。图2数据新闻栏目国际新闻和国内新闻占比图如图3所示,截至2018年12月,2529篇报道中,社会类新闻所占比例最大,其次是时政类新闻和科普类新闻,三者构成栏目75%的新闻内容;财经类、国际类和交互类新闻数量均占6%;最少的为感悟类新闻,仅占总数量的4%。由此可见,数据新闻栏目选题范围以国内为主,侧重社会、时政、科普新闻,兼顾财经、交互和国际新闻,不但选题范围宽广,而且还有深度和持续报道。这种全方位、多点面的报道方式形成了数据新闻栏目独特的风格。

  从数据新闻生产者的角度讲,数据的处理方式是一个承前启后的步骤,如果这一环节没有处理得当,就会直接影响数据可视化输出的效果。因此,新闻从业者需要具备处理数据和把控数据的能力。

  数据新闻栏目在数据处理上有一个很大的亮点,那就是在报道中加入多维度概念。这不仅符合新闻本身多维性的特征,还满足了数据新闻的需求。那么,是如何运用多维度方式进行报道的呢?

  本文选取2017年6月发表的《隐藏的运动场——京城八小时内外的健身休闲,如何说走就走》进行分析。该报道全面收集了北京六城区各类运动场的数据,读者可以根据自身的兴趣点,通过交互式操作,从地域、时间、级别、年龄等多个维度全方位对比北京六城区各类运动场地的数据,以此感受北京市民参与运动的热潮。这篇报道在建模方法上进行创新,以数据立方()为整体框架,其中包含完整的新闻事件。

  为了全面呈现北京推动全民健身工作的成果,作品首先详细分析了北京公共休闲空间的开放程度,再通过黏合图像和数据之间的映射关系表现数据,进而把数据与图像组合成一个更抽象的维度,从参与体育锻炼的人群中选取数据来分析和挖掘,在这些彼此关联的信息中寻找更深层次的新闻价值和深度信息。

  数据新闻栏目常常使用对比、发散、整合等分析方法凸显新闻价值。报道结合以往储备的数据,通过与新数据进行对比和发散,找到数据之间的相关性,为读者提供新的解读。

  在数据新闻栏目中,不难找到多种分析方法共存的作品。例如,2019年3月《中国经济步稳蹄疾,这台引擎,杠杠的》,先运用统计方法提取国家统计局网站中的消费增长数据,再运用发散法将数据进一步整合为时间、空间、年龄和级别四个两组交叉关联的数据维度,接着运用比分析法把数据做可视化处理,通过时间和空间两个维度清晰直观地展现消费增长对经济增长的贡献度,进而分析消费结构与经济增长的关联度;最后运用综评分析法给读者提供了一个详细直观的结论。可以说,在运用多种分析方法分析数据、凸显新闻价值上,数据新闻栏目做得很到位。数据新闻栏目国际新闻和国内新闻占比图11%89%

  数据可视化呈现作为数据新闻的最后一个环节,是数据新闻的主要特点和至关重要的环节。通过图表展现数据的大小、相互之间的关系和发展趋势,可以使受众更容易理解那些抽象、复杂和晦涩难懂的信息,更直观地看到问题的本质。因此,根据实际情况灵活选择、运用信息图表,显得至关重要。

  数据新闻栏目在数据的可视化呈现上进行了多种尝试,除了把传统图片做精美,还注重通过图表来呈现新闻。这些图表包括流程图、关系图、柱状图、饼图、交互图表、气泡图、时间轴和散点等,其中较有创意的是将资料与交互地图结合的交互,能使数据更加直观易懂。比如《全景游G20会场和新景》、“一张图告诉XXX”或者“一图读懂XXX”等,均是流程图的实际案例,用户只要在指定区域拖动时间轴,便会出现相应的数据。这种能让受众直观感受到事件随着时间的变化而变化的元素,非常适合运用在事件性新闻报道上。又如《晒晒2018年政府工作的成绩单》,根据不同的新闻内容选择合适的图表,以高标准审美设计制作,图文并茂,信息互补,呈现精美的可视化效果。

  数据新闻栏目每一篇作品下面都有一个分享按钮,用户点击按钮就能把该作品分享到社交媒体平台,实现良好的跨平台传播。同时,栏目绝大多数作品可以评论和点赞,初步实现了作品的开放评论。数据新闻还可以通过多种可视化呈现达到交互效果。本文从2529篇数据新闻7小类中,按相同比例各选择300篇作品作为样本进行分析,将样本的交互方式分为静态、单向动态和双向互动三大类。数据新闻以静态为主,单向动态和双向互动仅占13%,占比非常少。对比国内其他数据新闻栏目,如网易的“数读”和财新网的“数字说”(二者静态新闻占比约95%),虽然数据新闻表现不错,但与《卫报》的“数据博客”相比(“数据博客”中的静态占比约65%,单向动态和双向互动占比约35%),仍有较大差距。

  2015年底,数据新闻栏目改版,开设图文互动和交互专题两个板块来提升交互性体验,但图文互动性不强、交互新闻数量偏少的现象依然存在,交互性体验还有很大的提升空间。

  数据新闻给读者带来了轻松的阅读体验,也对新闻从业者提出了更高的要求。它不仅要求从业者具备传统新闻的采写编评能力,还要求从业者具备新闻价值的捕捉能力,即对新闻价值的鉴别能力、对数据的重组能力,以及对可视化方式的设计和构思。数据可视化过程既是将原始数据转换成有意义、有价值的信息过程,也是把冗杂的数据组织成逻辑清晰的故事的过程。在传统媒体融合创新的背景下,数据可视化作为一种新的报道语言,将在新闻传播中发挥重要的作用。

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