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突发性灾难事件的数据新闻报道模式研究

2015-09-12许向东刘轶欧

新闻爱好者 2015年9期
关键词:突发性灾难可视化

□许向东 刘轶欧

突发性灾难事件的数据新闻报道模式研究

□许向东 刘轶欧

突发性灾难事件报道是一个独特的领域,具有不可预测性、瞬息万变、现场感强等特点,受众对拉近自己与现场之间的距离甚至还原现场有着强烈的需求。此外,突发性灾难事件涉及面广,受众所需要的信息不仅仅局限在现场的救援情况,还对救援方式的选择及其利弊、遇到类似事件如何逃生等有着一定的信息需求。不久前发生了“东方之星”翻沉事件,在举国上下为之扼腕叹息的同时,我们也注意到,随着新的传播方式、传播技术和传播理念的引入,突发性灾难事件报道在数据化、可视化方面也达到了一个新的高度。

一、突发性灾难事件传统报道模式的局限性

面对突发性灾难事件,传统报道模式主要存在以下问题:

(一)报道先机的丧失

进入Web2.0时代后,社会化媒体的发展使得人人都可能成为发声者,这就导致专业媒体在抢占报道先机上失去了原有的保障。突发性灾难事件的在场者有条件将其发布出来,每一条微博、每一条微信都有可能成为首发新闻。在“互联网+”时代,受众对新闻报道的时效性要求更高,希望在第一时间得知最新进展,而传统报道模式的生产流程与出版周期则难以满足这种需求。

(二)图形信息传播的匮乏

新媒体时代的读者不再是单纯的文字阅读者,他们更希望看到的是直观清晰、生动还原现场的信息,纯粹的文字传播难以满足其要求。换言之,人们的阅读习惯从“读文时代”进入了“读图时代”。突发性灾难事件传统报道模式存在的一个重大问题就是图片运用得不足、不当。如果能够恰当地运用信息图表,尤其是地图、示意图等类型的图片,此类信息将会在第一时间吸引读者眼球,在激发读者阅读欲望的同时增大文章传递的信息量。

(三)报道视野的局限性

受到版面、字数、体裁和时段等的限制,突发性灾难事件的传统报道手法大多是从某个角度入手进行以小见大的报道,而总览全局的报道比较少,且集中于消息报道,所谓的全局式报道基本上都是简单的信息罗列,对事件全局性的把控力度明显不足。

面对这种情况,传统媒体必须采用新技术,综合使用新的报道手段,及时为受众呈现最有价值的信息。加入数据新闻的报道理念和报道方式则可以有效解决这些问题。数据新闻的可视化、可交互的特点不仅有助于扩充灾难事件报道的内涵,而且其随时更新数据的方式在跟进报道时也更有优势。

图11

二、突发性灾难事件中数据新闻的报道模式

当今世界正在经历一次大规模生产、传播和运用数据的革命,量化、质化等社会科学的研究方法已伴随着社交媒体时代产生的海量信息和数字化浪潮深入人心,社会各行各业都日益倾向于使用数据进行决策与运作。[1]新闻传播业亦是如此。突发事件不仅需要立即进行报道,而且会有接连不断的后续报道。这类题材现场感强,受众需求强烈,运用多形态、多层次、多平台的信息呈现有助于实现传播效果。

(一)用数据观进程

用数据来呈现事件的发生、发展过程可以从宏观和微观两个层面实施。从宏观层面看,对突发性灾难事件进行整体梳理,主要从可视化的角度切入,模拟事件发生时的情况,跟踪报道事件的发展进程,梳理救援24小时、48小时后的情况,以时间轴的方式标明救援工作中的几个重大节点等。“东方之星”翻沉发生后,各大媒体首先都对事故发生的地点进行了精准定位和迅速追踪。财新网在报道时就利用了宝船网的AIS技术(该系统通过卫星接收船舶发出的报文信息,将报文信息发给相应的地球站,从而使陆地管理机构掌握船舶的动态信息),将“东方之星”的航行时间和位置进行了对应,呈现出客船的行进航线。用数据呈现事件的微观层面是通过使用先进技术来还原灾难发生的场景。在事故发生12小时后,新华网不仅率先发出报道,用图解的方式首发沉船事件,标明了事故发生的位置,而且再现了客船的舱位平面图、船上的人员分布等情况(见图1)。

(二)用数据讲故事

自新闻业诞生以来,如何讲故事一直是至关重要的核心问题。数据新闻可以说挑战了讲故事的“金科玉律”,即从一个侧面切入讲故事,但是,数据新闻还是在讲故事,正如《卫报》数据新闻编辑SimonRoger所说,数据新闻不是图形或可视化效果,而是用最好的方式去讲述故事。只是有时故事是用可视化效果或地图来讲述。“东方之星”号翻沉后,多家媒体运用了可视化的手段——“动新闻”来还原翻沉过程,用图像、动画、音乐等视听语言来给读者讲故事。在事故发生之后的第二天,新华网数据新闻部播发了还原“东方之星”倾覆瞬间的“动新闻”,综合使用了之前制作的图解作为解析元素,着重模拟“东方之星”遭遇龙卷风的经过,并配以风力、水平尺度、持续时间等数据,多形态地还原了事故现场。无独有偶,腾讯新闻也策划并推出了类似的“动新闻”,该视频立体演示了“东方之星”倾覆之前曾经试图掉头的路线场景。除再现游轮倾覆瞬间的动画外,《新京报》还推出了一系列分析翻沉原因、展现搜救进程的“动新闻”栏目,整合了3D动画、手绘、现场照片,并佐以配音解说。其中该报利用3D动画介绍了翻沉时“东方之星”的船体结构,以及此前该游轮的船体改造情况。在突发性灾难报道中,以交互为载体、以可视化为手段、以多角度报道为目标的报道模式不仅可以多层面地展示灾难的情况,而且丰富了突发性灾难事件的报道内容和形式。

(三)用数据传知识

新闻传播既是一种信息生产和传播,也是一种知识生产和传播。虽然新闻报道中也会有纯粹的知识普及,但是新闻报道本身毕竟是要依赖新闻事件的。在一个社会的知识系统中,媒介知识的生产和传播扮演着重要角色。[2]新华网在首发“东方之星”翻沉事件之后,不忘为读者补充知识,使用了图解新闻的方式梳理数据,发布科普图表“一旦轮船发生事故,我们该怎么做”;翌日又补充了“龙卷风的成因和危害”的图表。随着救援工作的进行,新华网根据切割情况补充发布了科普图解“什么是船体切割救援”(见图2)。财新网在“数字说”栏目刊发《国内近30年重大沉船事故盘点》,网易推出沉船事件最关心的十个问题等知识性传播,也大大发挥了释疑解惑的作用。在突发性灾难事件报道中,数据新闻不仅提供了更多的报道方式,扩充了报道内容,同时也给予了读者更大的自由选择度,读者可以根据自己的利益与兴趣,选择性地获取信息与知识。

图2

(四)用数据技术扩展报道视角

技术的进步能够为新闻报道带来升级,这种升级包括了报道方式的改变和报道理念的更新。在“东方之星”翻沉事件中,无人机的加入为整个报道增加了全新视角,有效弥补了传统报道的不足。无人机地理环境适应性高,可操作性强,用其航拍可以有效突破空间限制,为新闻报道提供独特的视角。在突发性灾难事件中,无人机快速反应,第一时间到达现场开展作业,及时采集现场信息,迅速将现场的视频、音频传回,而且在必要情况下可以实现通信中继功能,成为无形的信息桥梁,可以有效地持续跟踪事件的发展态势,进行不间断的信息反馈。“东方之星”号出事地点处于长江中游,再加上当时天气状况不佳,给正常拍摄带来了困难。腾讯新闻在专题报道中就使用了航拍技术,用飞行器的视角和镜头呈现场景。以往被认为门槛很高、技术条件难以达到的航拍,在当下的灾难报道中已然成为新常态(见图3)。

图3

三、突发性灾难事件报道对团队建设的要求

在将突发性灾难事件进行可视化报道的过程中,最重要的人才基础就是建立一支高效的数据新闻团队。这个团队既需要具有可视化的新闻意识,也要有与报道要求相匹配的技术手段与专业素质。大数据本身不是新闻报道,要想在庞大的数据中寻找到新闻线索,单靠程序员和设计师是不够的,需要专业新闻工作者的判断和筛选。以新华网数据新闻部为例,其团队主要由三个部分组成——数据编辑、设计师与前端工程师。其中,数据编辑负责筛选、处理数据,对稿件进行基础编辑以适合可视化的需求;设计师则是负责按照基础稿件进行可视化制图设计,争取与读者的阅读习惯相契合;前端工程师负责通过代码编辑的方式设计页面,实现与读者之间的交互。

一支成功的数据新闻团队,需要数据编辑不仅具有新闻敏感性、政治鉴别力,还要有很强的数据抓取、数据统计和筛选能力;对设计师则要求其掌握多种设计风格,快速制图,了解前沿设计趋势;对前端工程师则要求其掌握基本可视化工具,具备页面交互的编程能力。

对于新闻从业者来说,数据新闻的变革带来的不仅仅是报道方式的转变,更是报道理念的进步。从文图并用到信息图表,再到交互式“动新闻”,新闻传播的可视化程度也在不断深化、推进。数据新闻从理念上和技术上改变了新闻制作的方式,从体裁和终端上改变了新闻呈现的方式,也从根本上改变了新闻工作者的角色定位和能力要求,对有效的团队合作提出了希望。

灾难事件是人类无法回避的一种生存状况。灾难事件的报道所反映出的不仅是媒体的决策和谋略,更是一种价值追求。这种追求落实在新闻生产中,就是以迅速、客观、深刻、独到为理想目标和专业准则,并为此建立有效的运行机制和保障措施。与传统新闻单一化的文本、图片、视频等表达方式相比,数据新闻为单一事实或信息提供了更多的表述可能、更深的逻辑关系、更大的想象空间,[3]使得在不同阶段、针对受众的不同需要推出合适的信息与知识成为可能,进而彰显出主流媒体的专业优势和独到视角。

[本文为中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目《数据新闻的理念、生产和应用研究》的成果,项目批准号:15XNB021]

[1]史安斌,廖鲽尔.“数据新闻学”的发展路径与前景[J].新闻与写作,2014(2).

[2]刘宏.“东方之星”号客船翻沉事件报道中的知识传播[N].光明日报,2015-06-10.

[3]陈昌凤.数据新闻与大数据思维的应用[J].新闻与写作,2014(4).

(许向东为中国人民大学新闻学院副教授,中国人民大学新闻与发展研究中心研究员;刘轶欧为中国人民大学新闻学院硕士生)

编校:郑艳

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