数据新闻：报道方式的创新与拓展

闫 婷,李明德

(西安交通大学 新闻与新媒体学院，陕西 西安 710049)



数据新闻：报道方式的创新与拓展

闫 婷,李明德

(西安交通大学 新闻与新媒体学院，陕西 西安 710049)

比较研究中外数据新闻发展进程，发现中国数据新闻的数据规模小，数据媒体同网民的互动性弱，制作团队的体量较小，制作技术手段的局限性强，从而制约着中国数据新闻传播影响力的发挥；指出提升数据新闻报道质量必须具有前瞻性，改变传统的新闻传播教学模式，让学生在掌握新闻知识、新闻伦理的基础上，打通文理工界限，发挥数据挖掘、分析、使用和图形图像处理等特长，尽快培养满足数据新闻报道所需要的内容传播和技术创新人才，以适应数据新闻带来的挑战。

数据新闻；传播技术；新闻报道

随着互联网技术的飞速发展，整个人类社会正在大踏步进入大数据时代。人们的阅读习惯同以往相比已发生了很大的改变，年轻一代的受众渐渐远离了报纸、广播、电视等传统媒体，转而以网络来了解、认识世界。阅读习惯的剧烈改变，使得传统的新闻制作方式无法满足人们对于信息、知识的海量需求，新的新闻报道方式应运而生。

一、数据新闻：一种新的报道方式

数据新闻(Data Journalism)亦称“数据驱动新闻”(Data-driven Journalism)，是近年来在新闻实践过程中不断提炼总结出来的一个全新的概念。数据新闻是基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的一种新型新闻报道方式。数据新闻报道以公开的数据作为其报道的基础，利用相关软件对数据进行筛选、统计后，根据分析统计结果，挖掘出隐藏在大量数据背后的、不为人所知的新闻故事，通过可视化这一新型的叙述方式，呈现给广大受众。

数据新闻记者在对数据的挖掘和分析过程中，寻找出不同数据间的相关性，从而对相关事件发展趋势做出科学的预测，同传统新闻报道中通过对专家的访谈做出经验性的预判大相径庭。数据新闻以其独特的可视化叙述方式及海量的数据信息，满足了受众对于海量信息的渴求，逐渐成为一种富有竞争力的新型报道方式。

各国主流媒体及不少兴起于互联网时代的新媒体都将数据新闻视作未来新闻的发展方向。美国《纽约时报》等国际报业巨头纷纷斥资大力发展数据新闻报道团队，涌现出了一批令人惊艳的数据新闻作品。

2006年，美国《华盛顿邮报》的软件开发人员阿德里安·哈罗瓦提(Adrian Holovaty)率先提出了“数据新闻”的概念。2010年，“互联网之父”蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)认为对于数据的分析将成为未来新闻的一大特征，从而使得“数据新闻”的概念开始进入政府和公众的视野。同年，英国《卫报》对维基解密阿富汗战争的报道引起了强烈的反响，“数据新闻”受到媒体界的广泛关注。2011年，在伦敦举行摩斯拉嘉年华(Mozilla Festival)48小时工作坊后，来自包括BBC、卫报、金融时报、纽约时报等媒体的诸多数据新闻领域的倡导者与资深专家利用网络协作的方式编写了《数据新闻手册》(Data Journalism Handbook)。2012年，全球编辑网(Global Editors Network, GEN)发起、谷歌(Google)公司出资，设立了数据新闻奖(Data Journalism Award, DJA)，《卫报》数据新闻作品“骚乱中的谣言”获奖。2014年，《纽约时报》、《华盛顿邮报》等老牌报纸开始重视数据新闻实践，538网站(FiveThirtyEight.com)等数据新闻报道为主的新型新闻网站纷纷创立。数据新闻这一全新的新闻报道形式如同冉冉升起的旭日一般，焕发出勃勃生机。

总结数据新闻自诞生以来的整个发展历程，可以看出，同传统的新闻报道模式手段相比，数据新闻主要有三个显著特征。

首先，以往的新闻报道中，多数报道以文字为主、数据为辅或是数字与文字相结合，而数据新闻报道中，则以数据为主，文字退居辅助角色，这在一定程度上改变甚至动摇了传统新闻生产的思路与流程。

其次，数据新闻采取可视化的作品展示方式，大大增强了受众同媒体之间的黏着度，新闻作品的可读性和互动性得到了极大的提升；同时，通过可视化的新闻叙事手段，受众参与到了新闻的制作和传播过程之中，有选择性地了解自己感兴趣的或者同自身密切相关的新闻事件。一方面，受众的反馈也为新闻工作者提供了非常重要的报道资源，通过对受众反馈的整合，使得新闻工作者更加清晰明确地认识到了自身所服务的受众群体，能够提供更加个性化、针对性更强的报道内容；另一方面，深度挖掘受众的反馈内容，又可进一步形成新的报道主题，拓展报道的深度和广度，为公众提供更优质的、更具吸引力的新闻。

最后，随着信息技术和可视化手段的不断发展进步，数据新闻所分析的数据量级已远非传统新闻操作可比。在一条数据新闻中，数据新闻记者需要对上万甚至达到百万、千万级别的数据进行处理筛选，而交互式的可视化手段，则使得一条数据新闻中可同时包含成千上万条传统新闻的全部内容。在传统的新闻报道模式下，受众阅读每一条新闻所能获得的信息量十分有限，且由于文字的线性叙事方式，读者无法对新闻内容进行选择性获知，一条新闻中往往只能呈现出一到若干个新闻事实，与之相关的其他新闻事件或背景知识等，只有通过读者自身的主动搜寻才可获得，一份报纸的信息量十分有限。而数据新闻所采取的交互式可视化模式，则可将上述内容全部集成于一条新闻内部，受众按图索骥，寻找自己感兴趣的内容进行阅读，大大增强了新闻报道的内容量和个性化。可以说，在数据新闻报道模式下，每一条新闻都不再是传统新闻定义下的一条信息，而是集成了不同时间维度和空间维度的大量信息的综合体；每一条数据新闻都仿佛都是一部有关所报道主题事件的电子版百科全书。

数据新闻同传统新闻报道的诸多差异，造成了数据新闻的制作方式及报道团队的人员组成也大大区别于传统的新闻报道。同传统的由编辑和记者共同组成的采编团队相比，数据新闻记者在具备采写编评能力的同时，还需要掌握获取、挖掘和处理数据的能力。这就要求他们具备一定的计算机程序编写、统计分析、制图软件的操作能力。国外数据新闻制作团队如何应对这些困难与挑战，我国媒体人又该何去何从，都极大地影响着我国数据新闻的制作和发展进程。

二、我国数据新闻的实践发展

我国数据新闻报道兴起于2012年，与国外数据新闻的发展几乎同时起步。2012年1月13日，网易创立的“数读”栏目，是国内媒体最早开辟的数据新闻专栏，其他几大门户网站及新华社等官方媒体也快速跟进，纷纷建立了自己的数据新闻专栏。

从表1可以看出，CCTV官网、搜狐新闻及腾讯新闻的数据新闻专栏基本已处于停滞状态，2015年以来几乎毫无更新；网易新闻、新浪新闻中心等媒体的数据新闻中心则发展较好，基本保持每周1-2期的更新频率，然而其更新内容基本为其网站的非数据新闻专栏内容的可视化，数据信息含量较小，创新不足；政见、壹读等非纯数据新闻网站将数据新闻及传统新闻混杂在一起不做区分；财新网和澎湃新闻表现最为抢眼，除了简单的图形可视化呈现外，他们都进行了不同程度的数据新闻动态呈现，并发表了相当亮眼的作品。同时，自创建专栏以来，他们始终以一个较为稳定的更新频率持续更新数据新闻作品。

表1 我国主流媒体网站数据新闻专栏开设情况

因而，同国外同行相比，虽然我国数据新闻起步不晚，但报道新闻的规模、质量，数据新闻团队的体量，数据新闻记者的专业化程度，数据的开放程度以及可视化技术手段均远远落后于美国、英国等西方发达国家同期水平。

(一)数据新闻作品的质量

纵观国内主流数据新闻专栏，其报道所涉及数据规模远远不及国外同行，如《卫报》有关维基解密的报道和《纽约时报》有关2012年美国总统大选涉及数十万甚至上百万数据规模的新闻报道几乎为零。而在可视化手段方面，大部分媒体仍然停留在静态信息图的报道方式上，互动式图表仅仅只是偶尔为之，缺少像“骚乱中的谣言”那样大规模使用互动式图表的优秀作品呈现。

以我国首届数据新闻大赛业界组两部获奖作品来看，二等奖得主，来自《南风窗》的图政数据工作室编辑戴玉的数据新闻作品《还有多少“官员独董”》，盘点了我国2 532家上市公司的年报，详细梳理了政府机关中的“官员独董”情形，在社会上引起了极为强烈的反响。然而，如果与《卫报》2012年获得首届全球数据新闻奖的作品《骚乱中的谣言》分析了260万条推特(Twitter)信息的数据处理量相比，则相形见绌。同时，“谣言”采用数据地图这一交互式可视化手段来呈现新闻，较之“官员独董”所选用的静态信息图则更加直观明了。同样，大赛业界组三等奖获奖作品《甲午轮回》，依稀可见《纽约时报》知名数据新闻作品《雪崩》的踪影，然而整部作品表现力及数据信息含量较之仿若好莱坞大片的《雪崩》仍有不小的差距。《甲午轮回》由三个篇章共同组成，其中“棋布错峙篇”介绍了对战的中日双方的初战舰只，用图片的呈现方式让我们了解到了对战双方的实力对比，“龙血玄黄篇”则梳理了整个甲午战争的历史发展进程，最后一个篇章“天冠地覆”则系统地介绍了甲午战争所发生的时间点是处在怎样的大的历史环境中。同《雪崩》用六个章节详细记述滑雪者罹难全过程并讲解雪崩原理的内容相比稍显单薄。《雪崩》在引发350万页面浏览量后，迅速推出了付费的移动端版本，进一步带动了相关周边作品的热销，而《甲午轮回》则更像是我国数据新闻媒体人一次大胆的创新和尝试，其商业价值远远达不到《雪崩》的程度。

(二)数据新闻制作团队的体量

国外数据新闻报道兴起于2010年前后，英国《卫报》作为数据新闻报道的急先锋，在先后推出《伊拉克战争日志》、《骚乱中的谣言》等作品后名声大噪。西方各国主流媒体纷纷跟进，《纽约时报》、《彭博社》、《金融时报》等知名报社纷纷推出其数据新闻作品，公民意见网站(ProPublica)、市场表网站(Market Watch)等新型新闻网站如雨后春笋般纷纷涌现，陆续推出不少精彩的数据新闻作品。国外数据新闻制作团队固定人数并不如传统新闻采编团队那样庞大，然而实际参与数据新闻制作的人数却远远超过了专职从事数据新闻制作的团队。

以《卫报》数据新闻团队为例，整个团队成员仅为5人，包括数据新闻项目创立者西蒙·罗杰斯(Simon Rogers)，负责编辑“数据博客”和“数据商店”等栏目；记者兼数据研究者约翰·伯恩-默多克(John Burn-Murdoch)；而其余3名成员则并非数据新闻团队全职工作人员，他们同时还隶属于《卫报》的不同部门。乍一看，《卫报》的数据新闻团队规模十分精简，然而新闻部同时还有5名美术编辑，其他部门也有各自专属的设计师，还有专属的图表设计团队[1]。再加上同维基解密和伦敦政治经济学院等学术机构、团体的合作，实际参与到数据新闻制作全流程中的人员远远超过了5人规模。

而由阿伦·皮霍福尔(Aron Pihofer)所领衔的《纽约时报》互动新闻技术部(Interactive News Technologies Department)则规模更加庞大。该部门交叉在技术和采编部门之间，同时向两边汇报。规模达到35人，其中有一半是开发者，7人负责社交网络事宜，剩余人员对《纽约时报》上有争议的评论进行审核。同时，《纽约时报》原有内部机构则进一步细化了分工，技术部门将《纽约时报》自1981年以来的新闻作数字化和索引处理，开发了《纽约时报》平板电脑及手机客户端；传统采编部门对图片及多媒体部门进一步倾斜，使该报网站所呈现内容形式更加丰富，互动性更强。《纽约时报》甚至还有一个独立研发团队，以未来五年到十年之后的技术做实验，仿佛英特尔或微软的专业研发中心一般[2]。

我国媒体制作数据新闻的团队相较之下规模远达不到《卫报》、《纽约时报》的体量，专业性上也略逊一筹。网易新闻“数读”栏目共有4名编辑，2名文字编辑策划内容、收集数据、编写文案；2名视觉编辑参与策划，制作图片。财新传媒的数据新闻团队规模则更加完整，10名团队成员包括：1名运营总监，统筹项目进展；5名程序员，编写代码；2名设计人员以及两名文案编辑。然而，财新的部分数据新闻仍然存在只能在网页呈现，却无法在移动客户端查看，暴露出团队在程序开发等方面仍有进一步提高的问题。

三、数据新闻的制作与传播技术的变革

数据新闻能够用如此迥异于传统新闻的报道方式叙述新闻事件，有赖于计算机技术的高速发展和互联网络的普及。可以说，正是由于个人计算机(PC机)的普及，赋予了数据新闻记者分析海量数据的工具，使得个人快速地大规模处理数据成为可能；同时，正是互联网技术的发展和普及，可视化的新闻呈现方式能够为大多数的公众所接触到。借助计算机强大的运算能力和互联网的多媒体可视化呈现方式，数据新闻才得以诞生，而数据新闻的具体制作流程如何，由于其问世时间尚短，理论尚未体系化，在学术领域至今尚无标准定义，不同的媒体人纷纷根据自己的理解，给出了许多不同的描述。

知名数据记者米尔科·劳伦兹(Mirko Lorenz)将数据新闻的生产过程描述为：记者通过各种渠道收集与报道主题相关的原始数据，对其进行清理、过滤，留下具有新闻价值的相关数据进行可视化处理，使其更容易被受众所理解，进而形成新闻故事供公众阅读和接受。在这一过程中，随着数据清理、可视化到形成新闻故事的整个流程的进行，原本没有多少新闻价值的原始数据其价值不断攀升，最终成为对公众有意义的数据新闻报道。整个数据新闻的制作流程如图1所示[3]。

图1 数据新闻的生产过程

数据的收集和过滤，数据内容的可视化，成为数据新闻制作的两项核心技术。从整个数据新闻的制作流程来看，数据新闻的新闻故事来源于记者对于数据的收集与过滤，即整个新闻故事是由数据所驱动的，记者从数据中挖掘报道的内容，而非传统新闻报道中数据仅仅起到辅助性的提高报道的真实性和客观性的作用。数据新闻记者代替读者完成了数据的搜寻与整合，挖掘数据背后隐藏的客观事实、洞察社会现象背后的潜流，将其从几何级数增长的、碎片化了的海量信息中“整理”出来，呈现在公众面前。

值得注意的是，数据新闻中的数据，并非狭义的数字，因为包含数字的新闻报道不一定是数据新闻，而数据新闻的呈现方式也未必是数字。现实生活中的绝大部分事物都可通过提取特征值的方式进行量化，通过计算机程序进行统计分析，而数据新闻所指的数据，正是这些互联网上量化了的信息。数据并非从天而降，是由专门的工作人员出于特定的目的收集而来的。假如记者不了解数据是由何人出于何种目的而采集得来的话，就无法了解到所掌握数据的局限性。一些记者自以为发现了数据背后所隐藏的规律，只不过是巧合罢了。

哥伦比亚大学计算新闻学讲师，专业记者兼计算机科学专家乔纳森·斯特雷(Jonathan Stray)认为，数据不会自己说话，解读数据就是数据记者的职责。而在解读的整个过程中，每一个步骤都有可能出错，为了避免这些错误的出现，记者在收集和分析数据的过程中，需要时刻保持冷静，并就以下4个问题进行仔细思考与探讨[4]。(1)数据究竟是如何收集的？(2)数据样本符合统计显著性的要求吗？(3)对于数据间的因果关系，你的理解正确吗？(4)你得出的结论是否可以推而广之？乔纳森反复强调，比起技术性的知识，更为重要的是记者具有明晰自己需要问什么问题的直觉并确保在新闻发表前问过这些问题，从而避免得出错误结论，造成误导公众、损害媒体自身权威性的恶果。

数据新闻的新闻故事通过可视化的叙述方式呈现给公众。通过可视化的叙述方式，数据新闻的信息量大大提升，沉浸感增强，可供读者长时间持续阅读与使用。阅读新闻变得就像玩电脑游戏一般，公众参与感大大增强。

可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或者图像在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论、方法和技术。它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程[5]。事实上，可视化的叙事方式由来已久，其历史可追溯至数百甚至上千年以前。西方古典时期的绘画作品，其主题大部分为宗教题材，如天使报喜、三博士朝拜、最后的审判等主题，在达芬奇、米开朗琪罗、拉斐尔等人的旷世巨作中均有体现，事实上，这些早期的宗教题材绘画，其主旨便是向中世纪为数众多的不识字的欧洲人传播、普及基督教的常识，而这些油画便是基督教圣经内容的可视化作品。

数据可视化(Data Visualization)起源于20世纪60年代的计算机图形学，它将数据分析的结果以静态或者交互式的可视化方式呈现给受众。相对于文字信息，人脑对于图形的接受几乎是在一瞬间就完成了的，而对于文字的线性顺序处理，相较之下则慢了很多。图片丰富直观的表现力，更加适应信息时代人们对短平快信息传播方式的需求。

在数据新闻发展的初始阶段，数据新闻记者往往选择采用静态信息图，将数据通过图像的形式表述出来，静态信息图简洁明了、趣味性强、通俗易懂同时又很容易突出重点等特征，使得这一可视化形式受到了广泛的好评。随着数据新闻的进一步发展，静态信息图互动性差和信息量小的限制使得越来越多的数据新闻记者逐渐放弃了这一操作简单快捷的可视化方式，转而采用了技术更加复杂，表现形式灵活多变，互动性大大提高了交互式图表的使用。交互式图表只有在网络媒体中才能够体现其价值，传统的纸媒受限于其互动性差的特点，完全无法发挥出交互式图表的强大功能。数据地图、时间轴等交互式图表在数据新闻报道中的广泛应用，更加彰显出了可视化新闻叙事手段的强大功能。

四、数据新闻对新闻传播人才培养的挑战

数据新闻问世短短数年中，美国、英国、加拿大、西班牙等西方发达国家都在数据新闻制作方面取得了骄人的成绩，积累了宝贵的经验；巴西、阿根廷等发展中国家也在数据新闻探索中获得了可喜的成果。根据国内外数据新闻从业人员数年间摸索总结出的数据新闻采编制作的经验来看，我国数据新闻想要在未来赶上甚至超过欧美同行所取得的成就，在新闻传播教育和人才培养方面任重而道远。

目前，我国媒体的数据新闻团队同国外同行相比从规模到专业度都存在较大差距。特别是专业技术过硬的数据记者和可视化设计师，由于对其本身技能要求较高，即使在国外同行团队中也是十分紧缺的，而在我国，这方面的人才储备就更加紧缺了。

方洁认为，一个完整的数据新闻团队应该包括4类专职人员[6](详见表2)。在4个不同角色之中，最为关键的数据新闻记者，则是我国乃至全世界范围内最需要的人才。由于数据新闻报道对于数据收集、分析及可视化的需求，一名优秀的数据新闻记者在拥有传统记者对于新闻主题的敏锐把握度的同时，还要掌握相关大量计算机软件的操作能力，一些数据新闻制作相关技能/软件如表3所示。

表2 数据新闻团队人员构成

培养一名同时掌握上述技能的数据新闻记者十分困难也不必要。全能型记者对于记者自身的素质要求极高，在成本高、周期长、产出率低等因素共同作用下，培养这样的记者几乎是不现实的。在社会高度分工化的工作模式下，数据新闻记者无需将大量时间花费在学习编程上，可将相关工作交给专业的数据分析师或可视化设计师来完成，而数据新闻记者所需做的，则是掌握简单的HTML和CSS等基本的工具使用，通过同可视化设计师、数据分析师等一同工作、沟通的方式，来实现数据新闻的最终呈现。然而这并不意味着数据新闻记者可以完全放弃对于相关软件和编程技术的学习和了解，如果数据新闻记者对于一些基本的数据挖掘、分析和可视化流程完全不了解、不掌握，则同传统新闻记者毫无二致。在数据新闻制作的团队中，这样的记者/编辑完全无法掌握其他技术人员工作的进度和预期效果，也便无法根据整个新闻的制作周期调整各部门的进度、提出修改意见。

表3 数据新闻制作所需掌握技能/软件

图政数据工作室主编戴玉认为，数据新闻具有投入高、产出低、风险大的特点。一个数据新闻需要耗费大量人力、物力、智力，调动各种相关人员耗时几天甚至几个月不等，若选题不当，则有可能造成投入极高而影响力却十分有限的尴尬结局，在这样的现实下，很多媒体不愿意投入资金发展自己的数据新闻团队，数据新闻发展陷入停滞甚至倒退的境地。然而，我们必须清楚地认识到，这些团队角色之间的界限并非泾渭分明，而是具有相互融合和转化的可能。

数据新闻制作的流程迥异于传统新闻，由于数据挖掘、分析和可视化方面人才的稀缺，即使是国外发达国家一流报社也不具备为不同报道领域配备专职数据新闻团队的实力，因而我国媒体可借鉴国外同行模式，在现有采编部门之外，成立平行的数据新闻采编团队，该团队可由一名兼具决策人和数据记者双重身份的编辑人员同数据技术人员、可视化设计师共同组成，团队由报社主编直接负责管理，在负责人及团队相关成员讨论确定报道主题后报批主编审批，后直接进入主题相关的原采编团队之中，由该团队编辑、记者负责相应的数据收集和文字撰写工作，并帮助数据新闻团队成员尽快熟悉该领域发展现状及相关情况等。而数据新闻团队则专职负责数据的挖掘、清洗和可视化呈现过程，最大限度地利用报社已有采编团队资源，制作出高水准的数据新闻。例如，某媒体需要对奥运会这一全球性体育赛事进行报道，制作相关数据新闻产品，则可将其下属数据新闻团队暂时性融入到原体育报道部门团队中，利用原团队对于体育报道的优势人脉资源，完成最终数据新闻作品。如同《芝加哥论坛报》的新闻应用团队所说，他们就像潜入新闻编辑部的一支快乐黑客团队，常在与记者面对面的交谈中找到他们需要做的东西[7]。

同时，对于如腾讯、搜狐等互联网出身的公司来说，则可充分利用其公司内部数据分析、软件开发人员的资源，为数据新闻制作团队补充新鲜血液。部分尚不具备成立数据新闻专职采编团队的媒体亦可选择将数据收集、清洗及可视化等专业性较强的工作外包给相关技术公司，实现数据新闻的“定制”。需要注意的是，由于业务外包给不同的公司，负责沟通的记者或编辑需具有较强的沟通能力，以确保数据收集准确，可视化效果良好。

由以上分析可知，我国国内高校在数据新闻人才培养方面也应根据现实情况，从实际出发，培养介于传统记者和专业数据挖掘、分析和可视化人才之间的纽带式桥梁，填补这一领域的巨大空缺。我们所需要培养的新闻记者既要具有敏锐的新闻触角，熟悉新闻采编的整个流程，能够无障碍地同传统采编部门中的编辑、记者沟通，同时又需要具备一定的编程、数据分析能力，可以将主编、记者的意图完整无误地传达给技术人员，在二者之间架起一座沟通的桥梁。

纵观国外许多知名大学新闻学院课程设置体系，历来都十分重视学生数据分析能力的培养。纽约大学、加利福尼亚大学伯克利分校、哥伦比亚大学、西北大学等美国一流高校均已开设新闻分析和数据可视化(Analiytics and Data Visualization for Journalism)、数据驱动新闻(Data Driven Journalism)等相关课程，所招收学生也不仅仅局限于新闻学领域，部分学生在毕业时甚至同时拥有了新闻学及计算机学的双料学位。然而，即便是在世界顶级新闻学高校中，数据新闻相关人才的培养依然并不系统，仅仅只是根据学校所聘教授擅长的领域，开设了一到两门入门性质的介绍课程，教师根据其数据新闻实践的经验，向学生笼统地介绍数据新闻记者所需掌握的一些方法和手段，尚未有开设系统介绍数据新闻理论、数据新闻制作全流程等内容的完整课程体系的大学。数据新闻的实践尚在探索完善之中，与之相关的理论教学则仅仅处在起步阶段。

以普利策奖颁发地的哥伦比亚大学来说，作为全美甚至全世界最顶尖的新闻人才培养高校，哥伦比亚大学很早就看到了数据新闻发展的潜力。2010年，该学校新闻学院成立了专门的数据新闻研究中心(Tow Center for Digital Journalism)，聘请卫报前数据编辑艾米丽·贝尔(Emily Bell)担任中心主任。2011年，该中心同本校工程学院共同开设了新闻及计算机双学位的专业培养项目，致力于培养从事数据新闻行业的新型媒体人(详见表4)。

表4 哥伦比亚大学新闻与计算机双学位专业部分课程设置

我们从表4可以看出，哥伦比亚大学新闻及计算机双学位专业的课程是由新闻学院及工程学院共同教授的，对于学生的本科专业背景要求，则更偏向于工程背景；而对于新闻专业有一定涉猎的工科本科生，如果学生本身学习背景为纯新闻学，则并不符合该专业申请条件。专业开设了一些研讨会性质的活动，以促进学生将数据应用与新闻报道融会贯通，但整体来说，课程设置还是相对割裂，新闻学院及工程学院各司其职。新闻学院主要教授新闻报道及一些图像处理相关课程，工程学院主要教授数据库及网页编程、设计类课程，真正的专业交叉性质的课程开设较少，更多则是通过学生在实践过程中去摸索、探讨，总结出符合学生自身需求的数据新闻制作流程。

我国数据新闻教育起步于2013年，至今尚未开设专门应对数据新闻人才培养的课程，只有部分高校如复旦、北大、武大、上海交大等，开设了与之相关的课程，有关数据新闻报道人才的培养仍然在进一步探索当中。

鉴于数据新闻发展尚处于起步探索阶段及其研究领域跨学科的典型特征，对于综合性高校来说，依托校内计算机、信息、软件等相关专业现有教学基础，成立独立的数据新闻人才培养研究所，同时同步联动国内各家媒体，在数据新闻的实践中不断摸索出一条更加适应我国现有国情的，以培养适应数据新闻报道要求的复合型人才为目标的做法，不失为一个更为实际的选择。

五、结语

数据新闻为新闻业界带来了前所未有的变革，传统的新闻制作流程和呈现方式受到了极大的挑战，数据新闻自问世以来，就同新媒体紧密地结合在了一起。数据新闻发展的短短数年间，不论从报道的视角还是可视化的技术手段都有了很大的变化，数据新闻对于传统报道方式的破坏式创新给传统媒体带来了极大的冲击，同时也为新媒体时代传统媒体的转型提供了一条极具吸引力的道路。正如《卫报》网站“数据博客”前任主编西蒙·罗杰斯(Simon Rogers)所说，数据新闻赋予记者一种全新的角色，让我们成为一座桥梁或是一本指南，一头连接着掌握数据的权贵，一头连接着渴求数据的公众[8]。前者根本不会解释数据，而后者需要帮助才能得到数据。数据新闻记者应当成为这样的桥梁，架起公众及数据间理解的桥梁。

[1] 郑蔚雯,姜青青. 大数据时代,外媒大报如何构建可视化数据新闻团队——《卫报》《泰晤士报》《纽约时报》实践操作分析[J].中国记者,2013(11):132-133.

[2] 徐涛.《纽约时报》实验：数字版单行本齐上阵[EB/OL].[2013-01-25].http://www.yicai.com/news/2013/01/2450355.html.

[3] 章戈浩. 作为开放新闻的数据新闻——英国《卫报》的数据新闻实践[J]. 新闻记者,2013(6):7-13.

[4] 方可成.记者在做报道时应如何解读数据[EB/OL].[2014-01-19].http://fangkc.cn/2014/01/drawing-conclusions-from-data/.

[5] 刘杰. 数据新闻可视化叙事初探[J]. 科技传播,2013(16):26-27.

[6] 方洁.数据新闻概论——操作理念与案例解析[M].北京:中国人民大学出版社, 2015:50-56.

[7] 陈力丹,李熠祺,娜佳. 大数据与新闻报道[J]. 新闻记者,2015(2):49-55.

[8] 西蒙·罗杰斯.数据新闻大趋势——释放可视化报道的力量[M].北京:中国人民大学出版社, 2015:34-35.

(责任编辑：冯 蓉)

Data Journalism:the Innovation and Expansion of News Reporting

YIAN Ting, LI Mingde

(School of Journalism and New Media, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049, China)

Data journalism has a strong impact on traditional news reports. By comparing and analyzing the development of data journalism in China and abroad, this article shows that the impact of data journalism in China is restricted by the lack of a large data set, a strong interaction between Netizen and new media, talented news stuff and advanced news-production technology. The article thus suggests that in order to cultivate talents in news media and technological innovation in China to meet demands of news reporting and challenges of data journalism, traditional cultivation schemes need a dramatic change to break down the boundaries between Art and Science, enabling journalism students to maximize their potential for collecting, analyzing and employing news data and for processing and programming images based on knowledge acquisition in journalism and journalistic ethics.

data journalism; communication technology; news reporting

10.15896/j.xjtuskxb.201602018

2015-12-20

闫 婷(1985- )，女，西安交通大学新闻与新媒体学院硕士研究生；李明德(1959- )，男，西安交通大学新闻与新媒体学院院长，教授，博士生导师。

G210.7

A

1008-245X(2016)02-0119-08