数据新闻的理念与实践研究
中图分类号：G21 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）07-0021-02
一、数据新闻理念
中国人民大学方洁及颜冬在文章《全球视野下的数据新闻：理念与实践》中谈到数据新闻：从狭义上看，“数据新闻”的内涵就是：基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。数据新闻的核心是对数据的处理；从广义上看，“数据新闻”是在大数据时代新闻学发展形成的新领域，它代表未来新闻业发展的一大方向，并包含以下基本特征：一是以服务公众利益为目的，二是以公开的数据为基础，三是依靠特殊的软件程序对数据进行处理，四是以形象、生动的可视化方式呈现新闻[1]。大数据催生数据新闻，数据新闻是大数据时代的产物，数据新闻以数据为新闻的核心资源，是未来新闻发展的趋势。
央视《新闻联播》编辑部郭俊义认为，数据新闻应该包括三个方面。一是借助类似百度指数的各类数据工具去挖掘新闻。因为传统新闻采集数据的方式更多的是通过线人、采访这种形态，实际上大数据的到来为我们的媒体工作者提供了一个新的工具，去帮助大家挖掘新闻；二是做数据引证；三是数据可视化。只有具备这三个特点，才可能是真正的数据新闻[2]。
随着互联网技术化及图像处理技术等的发展及应用，可视化呈现方式并不能简单理解为信息图表或图像化简单处理，数据新闻的可视化应该是既可以将抽象的数据直观呈现，又能使用户实现交互性体验[3]。
新浪的《图解天下》、网易的《数读》、?群?的《数字之道》等都建立了独立的版块运用可视化叙述方式报道新闻大事件。它们用各自的定位特色深度挖掘事实，解读事件，用数据说故事，给读者提供了直观清晰的阅读空间，带来极佳的阅读体验。它们应用大数据的共性为：数据纵向分析方面，以时间为基线；数据横向分析方面，以空间为构线。目前对数据分析结果的呈现方式多为静态图，未来动态立体化表达应用会更加普遍。
二、网易新闻“数读”频道的数据新闻实践
网易新闻是国内最早进行数据新闻实践的媒体之一，也是目前国内数据新闻发展阶段的较为成功的实践范例。网易新闻“数读”的可视化应用已经基本避免了单一化传统图表的束缚，对不同题材的报道采用的是不同的可视化呈现形式。例如，以历史时间为梳理线索的连续性专题报道多采用时间轴，具有地区差异性的同一事件影响采用地图对比分析。此外，其它题材的报道设计元素多为创意图示、树映射和圆圈图。
“数读”数据新闻可视化的解读报道适应了碎片化阅读人群的需求，提升了报道的深度和广度，简洁多彩的图表设计赢取了读者更多注意力。通过直观、鲜明、多层次的数据调查分析还原事实、事件发展脉络，立体化深度呈现，这种客观数据运用能够规避主观判断带来的片面化理解。
但是，“数读”有以下问题与不足：第一，“数读”编辑大部分数据来源于第三方的报告、报表、调查结果这样的结构化数据。数据量的量级较少，和大数据时代大数据量级程度有很大差距；第二，需要增强报道时效性，由于编辑部欠缺综合人才，数据新闻团队建设水平不高加上技术处理能力不强，不能把实时数据立即转化为新闻报道；第三，编辑部自主选题策划需要与其他平台区别，避免同质化，抓取特色；第三，需要提高交互程度，静态化信息图表占比过重，形式单一，未来需要为用户带来更多动态信息图的良好阅读体验。
三、提高数据新闻核心竞争力的策略
1.打造个性化内容
（1）提供个性化新闻信息
澎湃新闻在打造个性化内容方面成为市场典范。澎湃新闻专注时政的内容特色，一系列原创针砭时弊的时政报道文章获得了良好的口碑，在社交平台被广泛转发传播。澎湃新闻新闻客户端频道精分设计，每个频道划分自成一派又紧密相连，“中南海”“打虎记”“舆论场”等形成了内容品牌线。并且，澎湃新闻十分重视与受众的交互性，新闻“追踪”能够让用户清晰的了解事件的发展脉络，“追问”收集用户对新闻的反馈意见，提供新的新闻线索，利于把握后续报道的方向和跟进报道。“追踪”+“追问”有效防止新闻“烂尾”的发生。
（2）个性化定制
可以依据用户的不同需求，个性化定制服务。新闻客户端后台通过统计用户的访问路径、地理区域、转发量、留言反馈等分析用户行为特征和使用习惯，掌握用户需求，以用户的需求为核心点，数据作为纵向维度的分析工具，用户行为特征为横向维度的标尺，新闻客户端后台通过建立准确的分析模型，运用科学计算法，精准分析定位用户，将符合用户阅读兴趣和使用习惯的内容推送给用户，提高传播效果。
用户可以自由搭配订阅，接收实时内容更新推送，享受主动选择权，在自己碎片化的时间里，摆脱冗余的信息垃圾，提高阅读效率。搜狐新闻目前将“实时新闻”和“订阅平台”结合，是国内新闻客户端里经营较为成熟的代表，搜狐新闻将自己的特色内容和国内大批优质传统媒体资源平台内容对接，让用户阅读到精心筛选的海量内容的同时，也能感受到客户端界面设计的清新简洁。
2.建设并完善数据新闻团队
国内新闻客户端新闻团队大部分由传统新闻采编人员构成，惯性思维定式加上缺乏数据深度挖掘能力和熟练技术应用能力，导致了目前数据新闻制作效率普遍较低、创新水平不高的现状。所以为了突破困境，开创进步空间，需要建设并完善数据新闻团队。 新闻报道之前，采编工作十分重要。大数据新闻能够增加新闻的客观性和真实性，采编人员利用数据可以创造出更加具有说服力的内容，善于利用数据已经成为检验优秀采编人员的标准之一。大数据时代提高了对采编人员的能力要求，需要集选题策划、采访、写作能力于一体之外，还需要拥有对数据的高敏感度，识别有价值的数据、善于挖掘和编辑数据，理解分析数据并应用于新闻的写作中。
大数据时代，时效性对于新闻来说依旧是第一要素，时效性与新闻价值在事实准确的条件下属于正相关关系。数据新闻属于解释性新闻报道，采集和分析数据需要反复审查，可视化技术制作也相对复杂，所以时效性就会降低。虽然因为数据往往是分散、无序、碎片化的，数据统计分析过程需要花费一定的时间，但是只重视内容而忽视时效并不具备综合竞争力。新闻客户端的采编人员需要高效利用数据抓取技术，善于发现线索和选题，借力于丰富的数据资源，打造时效性强的热门新闻。
采编人员面对爆炸性的信息，在解读大数据时，不能盲目急躁片面化，需要对事物做出正确的判断，需要严谨的逻辑思维。数据反映的可能是其中一面，需要多项数据交叉立体思维，解释同一事物多方面的内部相关性或者不同事物之间的因果联系。
3.注重专长人才分工合作
大数据时代，新闻团队人才各有自己的专长，主要有三种类别。新闻客户端若要打造优质团队，长久立足于市场竞争中，需要引进和培养这些类别的人才，提高他们之间的协作配合能力，加强工作环节承接性。
第一类就是具有对新闻和数据高灵敏度的人才。他们拥有从大数据背后发现多层选题的敏锐嗅觉，能够迅速发现新闻线索和从海量的数据中发掘有价值的信息，透过现象看到问题的本质。有独特的新闻视角，能独立策划选题，将数据和新闻热点高密度结合，发现事件发展过程中的关联性。
第二类就是具备极强整合、分析数据能力的人才。他们善于利用软件程序和技术收集数据，这些数据来源多元化，他们通过设置关键词等方法连接社交平台等其它领域的海量数据，然后筛选可利用的信息进行后续深度加工处理。
第三类是设计人才，能熟练使用AI、PS等软件，善于图形设计、H5设计，能够将整合后的数据通过软件设计成可视化的数据图表或者视频，将具有时尚美感的可视化形态展现给用户群。
4.努力实现跨组织资源合作
数据新闻的数据来源广泛，主要来自第三方机构、政府、其它移动终端、网民社交活动痕迹、自己采集调查等。目前，中国的现实情况是，政府和大公司牢牢把控着高质量的大数据源，未来需要加强多方合作的宽度和深度，在以保障公民隐私权的前提下，必须建立开放数据源的科学机制，实现共享对等，这样也能实现利益各方的共赢。
媒体拥有采编专业人员，但是并不掌握社会各领域用户的全面权威的信息，所以，媒体组织可以与专业收集掌握分析大数据的其他经营组织建立长期合作的关系。数据源的可靠性直接影响大数据应用的价值最大化成效，专业化的团队可以供给优质服务，以需求为共识，在成熟的平台传播能够实现广泛传播的影响力。组织发挥各自专业领域的优势，资源间的合理布局联合会创造新的空间。
5.权衡核心产品和经营风险间的矛盾
新闻客户端盈利主要依赖广告，由于目前市场上用户保持着免费阅读的习惯，收费订阅盈利需要时间培养市场。所以，探索服务盈利模式是弥补资本、广告经营不稳定的有效途径之一，创新多种盈利渠道才能保障优质内容的再生产运营。
澎湃新闻定位并重点打造时事与思想，同时也不忽视财经、生活等领域新闻的质量。这种内容的广泛性势必增加内容生产的成本。大数据时代背景下，新闻客户端核心内容来源不需要完全采用原创内容，可以借助技术筛选价值信息，加工整合嫁接优质内容，提高信息利用效率。新闻客户端核心产品品类越多生产成本就越高，经营风险会越大。所以，必须考量核心产品与生产成本之间的矛盾，打造适应市场需要、价值链最牢固、利益最大化的核心产品。
