国内媒体数据新闻比较研究
近年来，“大数据”悄然走近了我们的生活，我们突然发现好像一切事物都可以被量化，只要数据够多，那它就可以解释复杂的世界。既然数字可以解释世界，那它也必然可以解释新闻，数字新闻应运而生。新闻工作者也日渐认识到单纯信息的传播远不能满足受众的需求，还需要从信息中提取到真正有价值的东西，即知识。这正是数据新闻真正区别于以往带有数字的普通新闻的地方。
显然，我国媒体也看到了数据新闻的价值和意义，网易、搜狐、新浪、腾讯都渐渐推出数据新闻项目，其中网易、搜狐、新浪的数据新闻的持续性更好。本文将以网易数读、搜狐数据之道、新浪图解为例，分析它们的“个性”和“共性”，把握我国数据新闻的特点和风格。
数读、数据之道、图解的“个性”分析
栏目定位。新浪图解既包括图片新闻又包括数据新闻，二者结合使用。搜狐数据之道下设在图表新闻之下，与新闻图片、图述并列。网易数读是一个独立的栏目。三大门户网站对于数据新闻的定位和理解不同。新浪、搜狐把图片新闻和数据新闻看得同样重要，它们都是可视化新闻，使用图片还是数据取决于哪种方式可以使受众更清晰、容易、愉悦地获得信息。而网易数读更专注于数据新闻，数据新闻独立于图示、图片新闻而存在，拥有和图示、图片完全不同的逻辑。
内容分布。新浪图解将内容分为新闻、财经、科技、教育、体育五大类。搜狐数据之道没有分类。网易数读将内容分为国际、经济、政治、民生、社会、环境和其他。在数据分类方面，搜狐数据之道没有进行分类，各类信息混在一起，没有针对性信息供给，是它的不足之处。新浪图解和网易数读都有数据分类，但是分类方式不同，表明了它们的对于数据信息的关注点不同。新浪图解设立新闻板块，表明它更关注当下事件，且各个板块的分工更细，财经由新浪财经部门负责，科技由新浪科技部门负责……而网易数读就没有这样分工，所以在资源整合和专业性方面新浪做得更好。就具体各类新闻的数量而言，网易数读中国际新闻和社会新闻的数量最多，而新浪图解中更多的是政治新闻、社会新闻和经济新闻，搜狐数据之道更多的关注社会新闻和经济新闻。
制图风格。新浪图解的文字叙述更多，用话题吸引受众。搜狐数据之道图示风格更加卡通、拟人，更具亲和力，更加好玩。网易数读的数据呈现方式虽然没有传统的图表那么生硬，但是与传统图表的风格是一脉相承的，更习惯于数据原有的理性、客观、中立的呈现方式，较少掺杂感性因素，不是以话题的敏感度和热度来吸引受众，而是以数据本身的价值来吸引受众。
新闻热点解读方式。三家媒体都关注了天津塘沽爆炸案，但是它们切入点不同。网易数读发布了《美国应对不明化学品爆燃：疏散并等它烧完》《美国单个消防员的装备价值上千万》《一周数读：中国危险化学品事故多发地分布》三篇新闻。搜狐数据之道只有《天津爆炸事故发布会大数据》一篇新闻。新浪图解发布《天津爆炸事故责任认定情况》《危险通关战：海瑞如何通过层层审批？为何化学品火灾难以扑灭》《海瑞国际的“朋友圈”》《美国消防体制图解》四篇报道。再以反腐报道为例，网易数读没有相关文章，搜狐数据之道有《贪官落马的高发年龄段》《贪虎们的刑期》《中纪委打虎“沉寂期”》三篇报道，新浪图解有《小官巨贪：有多少只贪腐过亿的苍蝇》《令计划的家人圈》《落马市长 季建业的圈子和段子》《徐才厚的敛财手段》《徐才厚的部分财产》五篇报道。从两个典型热点新闻中我们可以看到，数读更加倾向对比式报道，图解更加倾向于事件背后的深挖和问责，数据之道倾向于事件本身的数据分析。
更新频率。新浪图解在2015年共更新48篇图表新闻，其中涉及数据的29篇。搜狐数据之道在2015年共更新72篇。网易数读在2015年共更新61篇数据新闻。一般而言，更新频率取决于媒体的投入力，包括财力、员工人数及能力，更新更加频繁的媒体可能拥有更雄厚的媒体力量，更看重数据新闻。但这只是相对的，没有绝对的正比关系，更新频率还与栏目定位、报道规模、自我要求有关。一般而言，选题越重大，数据越多、越复杂，新闻发布的频率就越低。
平均评论量。对2015年1月1日到10月22日三大媒体数据新闻的评论量进行数据分析之后发现，每一篇数据新闻报道之后，数据之道平均有607.25条评论，新浪图解平均有347.23条评论，网易数读平均1497.42条评论。评论量不仅反映了新闻的关注度，而且反映了新闻的交互程度，平均评论量在一定程度上反映了媒体的关注度和栏目的好坏。从统计数据来看，受众对网易数读的认可度更高，这可能说明对于数据新闻的呈现，网易数读做得更好。
对于一家媒体而言，栏目定位、内容分布、制图风格和解读方式应该是服务于栏目理念的。网易数读较少关注政治新闻，且不涉敏感、争议话题。这种风格决定了它在热点新闻的报道中也倾向于非政治方面的报道，这在天津爆炸案的报道中可见一斑。说明网易数读在政治方面比较谨慎，专注于数据的解读，不隐含政治观点的表达。图解、数据之道有更多的政治新闻的报道，但是它们的解读方式并不相同。图解更关注面，数据之道更关注线，表面上看图解好像更加八卦、娱乐化倾向更明显，但是更多的是与它的呈现方式相关。图解之中，虽然也有很多数据新闻，但是图示新闻占比也很大，图示更适合呈现网格化信息，更适合对个体的全方位解读。数据之道主要是数据新闻，更适合纵向比较不同个体的差异。
数读、数据之道、图解的“共性”分析
通过上文的分析，我们得出了许多数读、数据之道、图解的不同之处，但是它们三者同样身处于我国大的政治经济文化环境之中，必然有相同之处。最重要的一点是――我国的数据新闻更多的是“小数据新闻”。 数据新闻可以划分为“大数据新闻”和“小数据新闻”两种类型。大数据的特点被概况为4个V：Volume（数量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（类型多样）、Value（价值密度低）。而小数据，数据量有限；人工处理，处理速度缓慢，且易出错；数据类型单一，多为结构化数据；价值密度高，易于提取。这也导致了“大数据新闻”和“小数据新闻”的根本区别，“大数据新闻”基于海量非结构化的数据，分析过程多由计算机完成，分析结果不可控、难预测，但是精确、可信，往往能带来颠覆性的报道；而“小数据新闻”基于有限的结构化数据，分析过程多为人工完成，分析结果可控，但是由于样本数量有限，结果往往不够精确。因数据抽取方式不同，调查结果也可能被人为操控。简言之，相比“小数据新闻”， “大数据新闻”用总体样本代替了随机样本，用相关关系代替了因果关系，更适合反映复杂的社会问题。我国的数据新闻有以下三点“共性”：
第一，它们产生的背景相似。国外数据新闻的兴起、国内传统新闻报道方式的疲态、快餐新闻的蔓延都催生了我国数据新闻的产生。正是因为上述的原因，我国数据新闻更多是基于可视化新闻的需求，“图说”和“数说”并重。这种叙事逻辑是从事实出发的，选取适合的表现方式。如果用数据表现更直观，则用数据新闻，这其中的数据是有限的、是现成的、是结构化的；如果用图表更直观，则会用图表来表现，体现事实内在的逻辑和关联；如果没有网格化的联系，也没有充分的数字，可能就会选择更加传统的报道方式。而“大数据新闻”是一个完全相反的逻辑，它不是从事实出发，而是从数据出发，通过计算机的分析处理，得出一个或多个完全不可控的事实，而这个事实却是极端重要的。
第二，三家媒体数据新闻的数据来源相似。大多来源于某家机构和政府部门的既成数据，只是将数据的呈现方式进行了修改，就传递给了受众，没有更多数据的深挖，没有揭示数据背后的新闻，而是直接将数据变成了新闻。这与国外《卫报》《纽约时代》等主流媒体的数据新闻呈现方式是有很大不同的。以《卫报》为例，《卫报》关于伊拉克战争、阿富汗战争、伦敦骚乱案、调查国会议员开支等报道将“大数据”技术真正运用到了新闻报道之中，揭示了海量数据背后的新闻，产生了巨大的社会影响，改变了事件发展的进程，拥有巨大的能量。而我国的数据新闻的影响力要低的多，这是因为我国数据新闻是对既有信息的梳理，而不是新信息的生产。而产生这种现象的原因未必全都是新闻观念上的，很重要的一个原因还在于数据获取的困难性，我国政府信息公开度不高、数据造假严重，商业信息不系统，媒体能力有限，都限制了数据新闻的发展。
第三，我国数据新闻大多是静态的。一方面，我国数据新闻大多是“闭门造车”，是在编辑室内生产出来的。但是，在许多国际性媒体中，众包新闻、共享经济兴起，大量专业人士的参与没有降低新闻的专业性，反而提高了新闻的专业性和知识量，这是我国媒体不能做到的。另一方面，我国数据新闻大多数是静态图表，交互性很差。每篇数据新闻报道都以相同的面貌呈现给受众，这决定了其数据量必然有限，不能给个体受众最关注的信息。而《卫报》的数据新闻报道则做得更好。比如在伊拉克战争的报道中，《卫报》在地图上标出了所有死伤事件的发生地点，受众可以基于自己的关注点，点击任何一个发生地点，看到具体的死伤人数、时间以及造成死伤的具体原因。在“调查国会议员开支”的报道中同样如此，民众可以基于自己的关注点，选择具体的议员进行相关数据的查询，数据的利用更加深入高效。
由数据新闻的定义和我国数据新闻的共性特点，我们基本可以认定我国数据新闻属于小数据新闻，源于传统的数字新闻，并没有发生革命式的进化，与大数据新闻理想还有很大差距。因此我们要做的还有很多。
（作者单位：中国政法大学）
栏目责编：陈道生
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