大数据时代财经新闻报道的改进路径

杨璐 苏雨

【摘要】数据是财经新闻报道的前提和基础。从数据中提炼财经新闻，用数据解读财经新闻，以可视化的方式呈现财经新闻，这是财经新闻业应对大数据时代必须做出的革新。财经记者作为财经新闻报道的主体，必须挖掘大数据的价值和内涵，掌握更加先进的可视化呈现形式，充分适应大数据时代的来临。

【关键词】大数据数据新闻财经记者

大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理的数据集合。大数据的特点可以概括为4个“V”，分别是Volume（数据量）、Variety（数据类型）、Velocity（处理速度）和Value（价值密度）。大数据时代是一场革命，使得包括数据使用度非常高的传媒业在内的社会生活各个领域无一例外地发生了巨大变化。对于传媒业而言，大数据的核心内涵是传媒工作者要对海量数据信息进行选择、分析、挖掘，增强新闻报道的客观性、预测性和表现力。

在大数据时代背景下，国内诸多媒体开始对财经新闻的报道方式进行转变，力求以更加简单易懂的报道方式，将复杂有用的财经信息传递给受众。如腾讯、新浪、搜狐等网络媒体在对数据进行挖掘与分析的基础上，制作出了内涵丰富、简单易懂的数据财经新闻作品，比如腾讯的《图片报告》——“用图像解读财经”、搜狐的《图解财经》——“读图解惑话天下财经”等。大数据时代对财经新闻的报道方式提出了新挑战，对财经记者的数据驾驭能力提出了新要求，对受众获取更具价值的财经内容提供了无限广阔的空间。

一、大数据时代财经新闻报道面临的机遇和挑战

1、数据量大但切忌堆砌

大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），主要包括结构化数据和非结构化数据。在大数据时代，数据已经成为财经新闻报道的重要资源，财经新闻可以利用取之不尽、多种多样的数据来进行报道，但这并不意味着财经新闻报道就是简单的数据罗列和堆砌，而是要突出财经数据形象化的特点，尽力避免枯燥乏味，要为受众提供更加清楚明白的财经数据表达、更加精准的数据分析和更加深入的数据解读，以提高数据财经新闻报道的可读性和实用性。

2、数据价值大但密度低

随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，但这些大数据中有大量的数据是没有价值的。注重数据间相关关系的挖掘是数据技术的一大特点。这就意味着财经记者了解的数据越多，通过数据挖掘出的相关关系也就越多，但实际上有相当一部分相关关系对于财经新闻报道来说是没有意义的。庞杂信息增长的速度远远超过有价值信息的增长速度，所以如何更加有效地对数据进行价值筛选、分析和决策，把这些不关联的数据进行交叉分析从而得出新的有价值的数据，是大数据时代财经新闻报道面临的挑战之一。

3、数据处理速度快、时效高

这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。财经新闻报道向来以深入、透彻、全面见长，但深度报道的特点也给注重时效性方面带来了极大难度，但如果财经记者能够充分利用大数据时代数据处理速度快、时效高的优势，那么既有深度、又有时效的财经新闻报道就不难出现了。

二、大数据时代财经新闻报道改进路径——从传统财经新闻到数据财经新闻

传统财经新闻由于受到数据的样本量和传播口径的限制，无法利用互联网空间中的海量数据进行报道，这已经与大数据时代的到来格格不入。如今，数据财经新闻是依靠特殊的软件程序，以公开的数据为基础进行反复、深度挖掘，开掘隐藏于宏观、抽象数据背后的财经新闻故事，并以可视化的方式将这些有价值的财经数据进行呈现。

1、深入挖掘财经数据

目前，大数据的来源多种多样，比如媒体数据、政府部门的数据、各类企业的生产销售管理等数据、民众个人留存的数据等等。大数据时代信息量浩如烟海，传播速度惊人，而受众对财经新闻的接受能力是有限的。因此，财经新闻媒体需要挖掘、融合财经数据，让数据变成有意义、有价值的财经信息或观点，从而提出问题、发现新闻点。面对如此海量的信息数据，财经记者如果能充分运用自身的专业知识和职业敏感度，从纷繁琐碎的非结构化数据中发现具有财经新闻价值的核心数据，引导读者对各类新闻事件进行财经方面的深度解读，就可在保证新闻时效性基础上发现新闻点、抢到独家财经新闻。

2、理性分析财经数据

在财经记者挖掘出具有新闻点的数据后，第一，要做的是保证数据的质量和数据财经新闻的可信度。然而，数据本身及其用来解释这些数据的模型、技术等往往带有一定的倾向性。因此，财经记者必须建立全面、客观的数据处理准则，对搜集到的各类财经数据始终持有怀疑的态度并谨慎处理。第二，财经记者在分析数据时，应以问题为导向，将挖掘的数据置于特定的语境中进行分析，理顺数据之间的逻辑关系，加深对财经新闻事实真相与意义的理解。如搜狐《数字之道》在2015年4月20日以《又贵又渣中国网》为题，通过图表对我国的网速、网费作了深入分析，通过将我国与全球网速第一的韩国相比，向受众清晰展示了我国与韩国在互联网发展方面的差距，在此基础上深入剖析了原因。第三，财经新闻的目标是及时高效地为受众提供财经资讯和理财指导，因此，财经记者在对数据进行分析时，务必将其与受众的切身利益紧密联系起来，增强财经新闻的服务性和可读性。

3、可视化呈现财经数据

“数据可视化”这门学科是在1983年由耶鲁大学政治学教授爱德华·塔夫特奠基。进入大数据时代以来，数据可视化成为财经新闻报道焕发新的生命力的重要手段。数据财经新闻的可视化呈现方式千差万别，基本手段是将财经数据放入特定的情境中，用图表、图形、图解、地图、列表、表格等形式，报道重大但不易发现的财经事实，帮助受众更好地理解复杂的财经问题。这种报道方式使枯燥、乏味的数据变得更加生动、直观，同时也能进一步帮助读者洞察财经新闻数据之间隐藏的关系和规律。

因此，财经记者不仅要学会数据挖掘、分析，还要懂得“视觉化语法”，利用现代可视化的技术和手段，将与财经现象相关的数据以多样化的信息图表等方式进行传达，让财经数据的现状和趋势变得清晰可见，从而使财经新闻报道贴近生活、贴近受众。如搜狐《数字之道》在2014年11月27日以《“附加费”的秘密》为题，通过图表对附加费作了详细、生动的介绍，让受众对附加费产生的原因、多少、弊端等知识一目了然。

4、建立和完善媒体财经数据库

在大数据时代背景下，及时、准确、有效地对各种财经数据进行获取、挖掘、分析，在此基础上得出第一手财经信息，这是财经新闻报道能够获得持续发展动力的关键。当前，数据整合能力的高低在一定程度上能够决定财经新闻业的成败，因此当务之急是要建立和完善财经媒体数据库。目前财经媒体取得行业的某个数据大多是行业或国家发布的，但如果财经媒体创建自己的采编数据库，进行信息资源优化，重构财经新闻生产流程，这不仅为数据财经新闻的生产提供有力的后台支持，也已成为大数据时代衡量财经媒体实力的重要标志。每当新闻事件发生后，除了一线记者在现场进行采访外，媒体其他人员可以利用内部数据库对相关数据进行搜集、加工，整合出财经数据背后的趋势，发现一线记者在现场难以发现的较为隐蔽的财经信息。随着未来的数据新闻的蓬勃发展，必然会催生越来越多的财经媒体建立自己的数据库。

三、大数据时代财经记者的培养——从传统财经记者到数据财经记者

如何依据数据财经新闻的跨学科特性对财经记者进行培养，决定了数据财经新闻制作的质量。数据化浪潮对财经记者的专业技能提出了新要求，数据财经新闻的制作不仅依靠财经记者的选题、策划、分析，更要依赖于技术方面的数据挖掘和可视化处理。财经记者不单单是通过与采访对象面对面地交流获取财经信息和财经观点，而需要敏锐的数据意识、突出的数据获取能力、扎实的数据分析与解读能力、较好的数据运用能力。这就意味着数据素养是未来财经记者的一项非常重要的技能。

在大数据时代，实现从传统财经记者到数据财经记者的转变具有多种途径。媒体应加强对财经记者数据素养方面的培训，如由计算机技术方面的专业人员讲解如何利用数据工具去挖掘和呈现新闻；财经记者自身还应加强数据素养方面的理论学习和专业实践，以提高自身数据素养，实现自身角色由传统型向数据型的转变，充分应对大数据时代给财经新闻报道带来的各种挑战。

【基金项目：2015年度河北经贸大学硕士研究生创新计划项目】

参考文献

①蔡宇丹，《解析“图解财经”——大数据时代财经报道的“可视化”浪潮》[J].《青年记者》，2013（9）

②徐锐、万宏蕾，《数据新闻：大数据时代新闻生产的核心竞争力》[J].《编辑之友》，2013（12）

③林松，《大数据时代新闻面临的机遇和挑战》[J].《新闻传播》，2014（10）

④何芳，《大数据时代财经新闻的变革与发展》[J].《青年记者》，2015（1）下

⑤杭敏、John Liu，《财经新闻报道中数据的功用——以彭博新闻社财经报道为例》[J].《新闻记者》，2015（2）

（作者：杨璐，河北经贸大学2013级新闻学硕士研究生；苏雨，河北经贸大学2014级新闻学硕士研究生）

责编：姚少宝