用数据传递独特新闻价值——新华网数据新闻生产的特征及启示

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(1.浙江工业大学 人文学院,浙江 杭州 310023；2.杭州市钱江新城投资集团有限公司,浙江 杭州 310020)

用数据传递独特新闻价值
——新华网数据新闻生产的特征及启示

王哲平1,高雪峰2

(1.浙江工业大学 人文学院,浙江 杭州 310023；2.杭州市钱江新城投资集团有限公司,浙江 杭州 310020)

作为一种新的新闻类型,由大数据技术衍生的数据新闻,颠覆了人们对传统新闻生产的认识。其革新意义在于新闻从业者通过对数据的统计、挖掘、分析和可视化呈现,叙述复杂的“故事”,阐明深刻的“洞见”。新华网作为我国最具影响力的主流媒体之一,率先开始数据新闻生产的探索实践,在新闻内容、数据来源、表现形式、用户体验等方面呈现出了自身的鲜明特征,也给未竟的数据新闻创新留下了一些有益的启示。

数据新闻;新华网;新闻生产;新闻价值

依盖伊·塔奇曼(Gaye Tuchman)之见,新闻是社会建构的产品[1]。新闻的基本功能乃是告诉我们想知道、需要知道以及应该知道的消息。如今,新闻与阳光、空气和水一样,已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。作为一种新兴的新闻形态,数据新闻通过对海量数据的抓取、挖掘、梳理、研究和可视化呈现等流程,完成新闻故事叙述和事实披露。史蒂夫·多伊格(Steve Doig)认为,“数据新闻实质上是受众对数据所做的一次采访”[2]。它不仅能够自己聚合信息,而且还能够帮助新闻从业者借助信息图表来呈现一个复杂的故事,并阐释该故事与个人的内在关联。蒂姆·伯纳斯·李(Tim Berners-Lee)预言：“数据新闻就是未来,记者需要成为‘数据通’”[3]。

一、数据新闻研究简述

如果说肇始于1821年5月5日英国《曼切斯特卫报》(现《卫报》)创刊号刊载的一幅曼切斯特和索尔福德地区每所学校的学生人数和平均学费的表格,预示了数据表格在信息传播中的重要功能与价值,那么一个多世纪之后,1952年哥伦比亚广播公司率先使用大型计算机进行统计运算,预测总统大选的结果,则为美国记者菲利普·梅耶(Philip Meyer)将社会调查统计方法与计算机数据分析技术相结合,创造出一种新的报道样式——精确新闻提供了可能。

“数据可视化(Data Visualization)是指利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术……麦坎德利斯(McAndless)认为数据可视化的优势在于能够在单个作品中有效融合多维度信息,展示事件的数据结构”[4]。1989年,罗伯森·卡德(Robertson Card)和麦金利(Mackinlay)在“用于交互性用户界面的认知协处理器”一文中,基于科学计算可视化,首次提出信息可视化的概念,即“使用计算机支持、交互性的视觉表示法,对抽象数据进行表示,以增强认知”[5]。

2006年,被业界视为“数据新闻的创立者”的《华盛顿邮报》软件开发人员兼Every Block网站创建人阿德里安·哈罗瓦提(Adrian Holovaty)率先提出“数据新闻”理念。他提倡媒体通过计算机处理原始数据,为公众提供更重要、更有参考价值的报道,这种报道方式将与以叙述为核心的报道形式互补,以适应当下媒介变革需要。西蒙·罗杰斯(Simen Rogers)声称：“数据新闻带来了数据民主化,数字不再只属于专家,他们属于我们所有人,人人都能够做到这一点”[6]。

《数据新闻手册》(The Data Journalism Handbook)的作者保罗·布拉德肖(Bradshaw)和米尔科·劳伦兹(Lorenz)比较了“数据新闻”与传统新闻的差异,针对“数据新闻”的呈现形式集中作了四点概括：即新闻报道能呈现出许多新的可能；使记者运用互动式信息图表报道复杂的新闻故事；解释新闻与每个人存在何种联系；向受众公开新闻获取的过程。

我们已经处于视觉成为社会现实主导形式的社会。在一个以影像物品生产与物品影像消费为主的景观社会里,一方面新闻媒体渐渐习惯于采用图片、表格、音视频等来进行新闻报道；另一方面受众对以可视化、形象化的报道形式接收和理解信息表现出浓厚的兴趣甚至是偏好。媒体与受众的同频共振、互相推动,促使新闻报道方式产生结构性的变革。近年来,计算机辅助报道、传感器新闻、可视化新闻、机器人写作等报道方式令人目不暇接。作为媒体融合发展的先锋,老牌的英国《卫报》和美国《纽约时报》率先进行自我革命,积极利用新媒体平台开展了一系列数据新闻可视化实践,丰富了新闻产品的类型,开辟了视听传播的新领域。例如,《卫报》网站突破成规,在“增量”上下功夫,新创“数据商店”(data store)栏目,致力于“大数据”“数据新闻”“数据博客”等数读内容的开发和利用。《纽约时报》发表的专栏文章认为,“大数据时代”已经降临,各个领域的决策过程将不再凭借经验和直觉进行判断,而是有数字可循。芬兰学者的论文“A Quantitative analysis of international newspaper coverage of the 1981 hunger strike in Northern Ireland”就当时14家国际主要新闻媒体有关1981年北爱尔兰绝食斗争国际新闻报道的起始与终结时间及每个月的报道数量,进行了周密细致的数量分析,堪称数据新闻研究的一篇力作。

相较于西方,我国对于数据新闻的研究起步虽迟,但取得的成果却相当丰硕。针对数据新闻带给新闻业的震荡与冲击,彭兰强调：“大数据技术不仅使数据成为新闻报道的更重要的资源,而且在全面地影响现有的新闻生产模式与机制。大数据技术重塑新闻质量标杆,进一步提升受众反馈的价值、拓展用户分析广度与深度”[7]。陈昌凤指出,“数据新闻使任何人能深入到数据源当中,找到与他们相关的信息。记者应公布结构化的、机器可读的数据,而抛开传统的‘大量文字’、抛开以故事为中心(story-centric)。引用和共享源材料和数据背后的故事,成为数据新闻提高新闻的基本途径之一”[8]。

数据叙事的简单、直观、较强表达力是数据新闻的竞争优势所在。“可视化以通俗易懂的方式,弥补了记者不在现场的缺憾,利用各种专业软件抓取、分析并形象化呈现数据,增强了新闻的艺术性和技术性”[9]。在史安斌、廖鲽尔看来,“专业记者应当擅于挖掘‘数据’,将其转化为生动的‘故事’和深邃的‘洞见’,并且借助于新媒体使新闻报道呈现出‘可视性、纵深性、互动性’的特点,满足受众对新闻报道‘更精确、更深入、更直观’的要求”[10]。钟瑛、李苏通过对五届NICAR数据新闻年会“主题与讲义”的研究发现：“数据新闻报道技巧类议题逐年增多,显示从新闻传播本体出发关注数据新闻发展意识正在增强；数据处理技术应用类议题逐年减少,验证了数据新闻赖以开发的关键技术正日趋成熟”[11]。任瑞娟、白贵认为,“数据新闻的制作过程有规律可循,犹如传统新闻写作中的‘金字塔’模式。它可归纳为：新闻主题发现、该主题相关数据抓取、清洗过滤、分析挖掘、交互性设计、可视化呈现、故事化讲述”[12]。

对于数据新闻产品的得与失保持清醒的理性十分必要。“数据新闻在特定工具的强化和习惯使用中,借助数据采集、处理、可视化等常规手法来加工新闻事件,其本身会形成‘一个读解日常生活片断的认识框架’”[13]。而且,“过于理性的数据呈现和分析将受众当成了机器,将新闻生产变成了工厂流水线,降低新闻记者进行精神生产的积极性,忽略了新闻报道的精神内核,空洞了受众的情感世界,缺乏应有的人文情怀和道德精神”[14]。对此,“人的智能和介入不可或缺”[15]。

数据新闻对于从业者的素质与能力提出更高要求。“数据新闻是对当下传统新闻业务流程和媒体组织结构的深层次再造,它要求新的新闻思维、新的新闻叙事、新的技术能力等等”[16]。不仅如此,“今日的数据新闻需要确立明确且可细化的操作规程与张弛有度的行业规范,不断对这项新闻形态进行反思与归纳,借用大数据时代的机遇和社会关系脉络将社会从固定性中解放出来”[17]。

整体地看,近年来迅速升温的数据新闻探讨呈现出由国外而国内、由实践经验升华为理论总结、由趋时迎合转至冷静分析的走势。其成果内容主要包括关于数据新闻历史与现状的研究、大数据之于新闻业的影响研究、大数据对新闻生产流程的再造研究、大数据新闻的可视化研究等等。其中,数据新闻国内实践研究占35.2%,数据新闻理论研究占26.7%,数据新闻的宏观发展研究占18.8%,数据新闻国外实践研究占15.8%,学科领域与专业人才培养研究占3.6%。比较地看,国内研究更偏向于初步的实践研究,对专业人才的培养研究也比较缺乏。对于数据新闻生产这样一个十分复杂的系统工程,目前的研究还亟待更多具有跨学科背景的研究者进行多维视角的交叉研究。例如,有关技术偏向下的人文主义情怀缺失、信息过载环境下的数据依赖、注意力经济时代下的新隐私观、开放连接下的认知悖论等等问题，应该进入更多研究者的视野。

二、新华网数据新闻生产的特征

大数据的革命性意义在于,“巨量数据的优势,会使分析数据的方式产生三大改变,进而改变我们理解及组织社会的方式：一是能够取得、分析的数据量大为增加；二是不会坚持一切都要做到精准；三是放下长久以来对于因果关系的坚持”[18]。

基于“用数据传递独特新闻价值”的理念,新华网自2012年起开始数据新闻的实践探索。次年,正式组建了数据新闻部,人数虽然只有20来人,但却年轻新锐、精干高效,他们秉承“重大活动不缺位,社会热点不失语,服务网民有作为”的宗旨,全心打造有品质、有影响的数据新闻新品牌,成为我国专注于可视化新闻生产的重要平台。笔者通过数据抓取和统计,采集了新华网数据新闻栏目中自2013年创办以来截止2017年3月1日的原始资料(核心数据为网址、发布时间、作品名称和点赞数),按照内容类目计算共计1 487篇,按照形式类目计算共计1 565篇,由于部分作品重复于多个类目,经过提出和整合筛选,实际得到共计1 319篇有效数据。其中2013年101篇,2014年193篇,2015年521篇,2016年450篇,2017年截至3月1日54篇。总体上看,新华网的数据新闻产量稳中有升,渐入佳境。

(一)从新闻内容看,反映国计民生的“硬新闻”独占鳌头

在栏目分类上,新华网的数据新闻涵盖时政、财经、人文、社会、科普、突发事件等多个领域,主要分为讲习所、政经事、第一时间、数问民生、数据观、新极客、涨知识、人文说、健康解码、漫动作等十大板块(见表1)。相较于传统媒体的政治、经济、民生分类方法,数据新闻栏目的这种分类方式直观明了,更贴近互联网语言,更容易形成栏目特色。

表1 新华网数据新闻内容栏目分类及介绍

在选题分布上,新华网数据新闻栏目一般以国内外重大事件、社会热点、统计数据、节气变化等为主。其中占比最大的三类选题分别是：政经事23%(341篇)；涨知识17%(260篇)；数问民生15%(231篇)；数据观、讲习所、人文说占比分别为13%、11%和6%；占比较少的则是新极客5%、漫动作4%和健康解码4%；而内容为突发事件报道的“第一时间”占比最少,仅有2%。在新闻的地域偏向上,国内新闻远远高于国际新闻,以2016年的450篇数据新闻统计样本为例,国内新闻比重高达93.8%,而国外新闻仅占6.2%左右,涉及的内容多为国外突发事件、国际活动、体育赛事等。透过内容多样却主干突出的选题分布,我们可以感受到新华网数据新闻强大的“议程设置”能力。

在标题选择上,新华网的数据新闻尽力凸显网络时代的语言特征。除了政经等“硬”新闻外,“软”新闻的选择比较接地气,标题常常采用诸如“共享汽车”“僵尸大战”“七年之痒”“成长的烦恼”等比喻词汇、俗语、网络热词,不仅时尚前卫,而且清新别致,颇有“吸睛”之效。

(二)从数据来源看,主流媒体和政府网站是其新闻信源的“压舱石”

新华网数据新闻栏目采用的数据来源,包括新华社、新华网数据、政府部门权威统计数据、高校和研究机构数据及各类媒体新闻报道数据等。也就是说,它更“倾向于选择体制内的信息源,而不是普通人提供的信息”[1]。通过之前的统计数据可以得知,排名前两位的数据源分别是新华社或新华网、政府统计数据,共占比52%,即超过半数的数据源均来自于相对权威的官媒和政府。新华网官媒的身份使其在数据信息的接近上相对其他媒体优势明显,事实上,许多统计数据和重大新闻都须通过新华社或新华网发布方为权威或有效。

为了“让新闻离你更近”,新华网数据新闻团队在实践过程中,建立了“数据新闻资源库”,通过对大量基础数据的逐步积累及科学的分析和挖掘,将枯燥内容生动化、抽象内容具体化、新闻信息知识化,竭力生产“含金量”很高的数据新闻作品。2015年,新华网数据新闻栏目荣膺中国新闻名专栏。据统计,新华网数据新闻报道的数据来源主要由新华社或新华网数据、包括政府数据在内的第三方数据、不同数据源的整合、社交媒体数据等四类构成。

在对2017年之前的1 265篇数据新闻作品进行统计梳理后,我们得到新华网数据新闻来源比例图(图1)。大体上看,当前新华网数据新闻的数据来源多数来自于新华网及第三方数据资源的整合,单一的数据源所占比例均较小,这说明新华网的新闻信息平台依然是其数据新闻不可或缺的资料和数据来源,也是形成新华网数据新闻鲜明官方色彩的重要原因；其他媒体和政府机构的资料数据也占有较大的比例；社交网络数据资源尚有可以挖掘的空间。从用户生产内容(UGC)角度来说,移动互联网时代不断做大社交网络数据资源这一变量,十分必要也十分重要。

(三)从表现类型看,静态数据新闻构成媒体报道的主打产品

新华网数据新闻按照表现类型可分为信息图、图文互动、专题、PC交互和手机交互五种。依据是否具有交互功能,又可将其分为静态数据新闻和交互式数据新闻两类,其中“信息图”“图文互动”属于静态数据新闻类,“专题”“PC交互”和“手机交互”归入交互式数据新闻类。如图2所示,目前静态数据新闻仍是新华网数据新闻的主打产品,占比高达89%；而可交互式数据新闻由于其制作周期长、技术难度高等特点,占比较小,它们主要用于一些专题类新闻报道。

数据新闻的呈现是将复杂的数据可视化,这个过程就离不开页面的视觉设计,好的视觉设计不仅能使人眼前一亮,更能使得内容更加形象丰满。新华网数据新闻栏目在视觉设计上引入产品思维,将每一件数据新闻作品当作一件产品来用心创造,从新闻选题是否能够满足用户需求的精准分析,到数据可视化的画面设计与美化,直至用户交互参与接口的适配性,无不要求力争做到极致,以最大限度地满足用户最佳的阅读体验——数读新闻,图观天下。其“信息图”多以长图形式排版,既方便PC端浏览,也契合移动互联网状态下轻量、快速、碎片化的阅读特征——直陈新闻要点,简化阅读过程。“图文互动”以图片为主,辅之以少量解释性文字,强化了图片与内容的融合。静态数据新闻版式简洁美观,多采用鲜明的色调,关键词与数据图表互嵌。例如,作品《开学了,大学生在“发愁”什么》的主色调为亮绿、橙色和深蓝色,亮绿、橙色契合了大学生这一青春群体,深蓝色背景则体现了“发愁”这一主题。在关键词的运用上,标题的背后隐约可见“就业”“论文”“考试”“恋爱”等关键词,凸显了开学后大学生所“发愁”的事情,接下来作品分别用数据图表的形式具体展开了生活费使用情况、历年毕业生人数变化、大学生毕业城市选择等问题,简单清晰,一目了然。

交互式数据新闻占比虽只占11%,但就用户体验来看,其体验性大大胜过静态数据新闻,实现了作品与用户的双向互动。交互式数据新闻的呈现方式多种多样,如用户点击、视频交互、时间轴浏览、手机H5等。除此之外,它还充分结合新兴科技以增加表现方式,例如,“与无人机结合,加大对融合形态的创新尝试,从单一的图表到与无人机航拍作品形成交互形态；通过传感器技术采集独家数据为数据新闻提供独特的优势；VR技术与数据新闻融合可能会得到更广阔的视野；3D技术在大型数据新闻项目中运用,让报道更加生动形象”[19]。

(四)从用户体验看,数据建模由静态单维向立体多维迁移

从单一维度走向立体多维是新华网数据新闻的一个显著特点。在新闻数据的建模方式上,新华网的“数据新闻团队借鉴了Data Mining中‘数据立方体’的概念,将新闻事件结构为一个立方体,这个立方体由数据和信息组成,包含不同的维度和角度,维度的选择和组合符合新闻传播的需要和叙事特点”[20]。在数据新闻作品《45名日本战犯侵华罪行自供》中,作品将历史维度、空间维度和个人维度结合,将中央档案馆公布的45名日本战犯的罪行自供资料以交互地图方式呈现。以日军侵华时间为历史维度,空间维度以地理位置为线索,统计了45名战犯资料中出现的罪行种类。用户既可以通过点击左侧的相关按钮查看涉及的省份,也可以查看这些战犯在每一省份所犯下的具体罪行。个人维度以战犯的个人信息为线索,点击地图上的坐标,得到相关的战犯名单,即可从全景地图切换到个人地图,呈现战犯个人信息和犯罪行径等资料。交互形式走向多维,是一个探索、选择和组织数据,再用多维度的表现数据,并且维持整体感和统一性的过程。

《全景游G20会场和新景》全景记录了G20相关的各大会场和名迹,让用户足不出户,即可实现身临其境,全景再现。该作品选取杭州国际博览中心、洲际酒店、中国美院、浙江西子宾馆、西湖国宾馆、曲院风荷6个地点,设置虚拟动漫导游,任意地点击即可进入全景画面,进行360度实景游览,虚拟导游和相关箭头可以进行相关指引。此外,在每一个场景中,左侧均配有相关文字说明,方便用户浏览。无人机和VR技术的运用是该作品亮点所在,无人机以俯视角度展现相关场景的宏观景象,VR技术以全方位的摄录展现相关场景内部的细节,宏观气象与微观场景有机互补,视觉呈现令人耳目一新。

(五)从技术迭代看,智能机器人助力传媒“弯道超车”

“Wordsmith”“Blossom”“Dreamwriter”等人工智能系统的问世,标志着未来机器人在辅助人类进行新闻报道工作方面大有可为。在媒介融合环境下如何扬长避短、竞先超越方面,新华网可谓独树一帜。2015年11月,新华社发布了智能写作机器人“快笔小新”,使得机器人承担了新闻数据采集和写作的工作,这是继美、英、法等国之后,国内首次启用机器人记者进行新闻生产,紧跟了当时最热的全球传媒业新趋势。除采用机器人进行数据采集外,新华网的数据新闻生产还运用了多种新兴科技,如与无人机技术结合的作品《追随春天的脚步——春天,来到你那里了吗？》，通过航拍与图表的交互,展现了神州各地的大好春光。与虚拟现实技术结合的作品《全视角体验上海迪士尼乐园》通过360度全方位记录,通过佩戴VR眼镜可以让用户获得置身其中的观感。与3D技术结合作品《征程——红军长征全景交互地图》以立体的方式,再现了红军长征的峥嵘岁月,使得报道更为生动。仅仅一个月之后,新华网又推出国内媒体首个生物传感智能机器人“Star”。该系统以生物传感器采集用户生理体验信息数据,通过多种算法完成分析和报道,是新一代基于生物传感和人工智能技术的新闻机器人。“新华网董事长、总裁田舒斌表示,传感技术是人工智能领域的基础技术之一,新华网将以人为中心、围绕用户体验不断进行技术与机制创新,探索‘硬件+软件+互联网服务’的模式,开启新华网的下一程”[21]。

新华网在数据新闻生产中导入新兴智能科技,不仅使冰冷的数据有了温度和色彩,刺激了用户的视听感官,调动了用户的阅读情绪,更重要的是,它还创新了新闻生产的思维逻辑,再造了新闻产品的生产流程。

三、新华网数据新闻实践的启示

数据是数据新闻的驱动力,数据背后的意义关联才是其核心和本质。尽管如前所述,新华网已经实现数据抓取、数据提纯、数据分析、数据可视化呈现的新闻生产流程再造,形成了数据—叙事—品牌浑融的新闻价值链,其新闻品质和行业影响亦位居全国同类媒体同类栏目之冠,但是,从强化资源优势，叙述好数据背后的故事，提升“情感传播”的深度与温度的角度看,新华网的数据新闻生产仍有较大的拓展空间。

(一)高度重视数据挖掘的意义阐释

数据新闻的核心是新闻,时效性、接近性、重要性、显著性、趣味性是其价值所在。新华网的数据新闻虽然不乏佳作精品,但是客观地说,也有一些作品只是做到了简单的“文字形象化”,或者“数据可视化”,即便是具有交互性质的H5作品,多半实现的也只是可翻页“相册”的功能,很难真正体现数据新闻的本质要求——对数据挖掘作深层处理和意义揭示,受众/用户难以明了数据罗列或图像铺排之间的内在逻辑关联。2015年底发布的《一图明了2016年中国经济工作部署》完全脱离了数据,貌似单纯的“图解新闻”。有专家指出,“基于海量数据的分析不但需要某个用户个体的数据,更需要整个社会所有个体数据的累积,进而挖掘寻找相关关系,形成信息和知识,这其中其他用户的数据,用户是没有渠道掌握和分析的。因此对数据的深度解读不但成了媒体的责任,更让数据新闻有了大有可为的发展空间。数据新闻不但应提供对数据的描述,更应该提供对数据的场景化和深度化的解读,用数据来讲故事”[22]。

(二)着力勘采社交网络的“数据石油”

大数据技术不仅颠覆了人们对传统新闻生产的认识,也催生了一种全新的新闻类型。对数据的挖掘、分析和可视化呈现是数据新闻的全部要义,它为新闻生产提供了一种讲故事的新方法和实践操作的新工具。新华网的数据新闻栏目目前依靠的主要还是来自官方渠道的公开数据,对于社交网络的数据挖掘力度还很不够。2012年首届数据新闻奖获奖作品《Riot Rumour》,其数据源就是来自于Twitter上的260万条用户消息,通过对这些数据的分析,作品揭示了谣言的传播机制并在后期对谣言进行了有效引导,揭示了引发英国骚乱的真正原因。研究表明,社会化媒体信息传播速度快、用户参与广、讨论内容丰富、互动性和反馈性强,借力社会化媒体,是媒体数据新闻报道预测事件走向、管窥网民态度、提高传媒影响力和增强传播效果的有效途径。因此,勘采社交网络中的“数据石油”将为数据新闻生产提供丰沛的源头活水。

(三)不断强化视听传播的用户体验

“用户体验指的是用户使用产品、系统或服务所得到的感受和反应。”[23]从“传者本位”向“受者本位”的转换体现了互联网时代下的用户思维。尽管新华网的数据新闻交互作品在视觉呈现上融合了许多高科技元素,但统计数据显示,其交互作品的占比仅为11%,而非交互作品占比高达89%；交互作品平均点赞数为264.21(见图3),非交互作品平均点赞数为129.93。占比与点赞数呈现负相关关系,说明用户对于交互式数据新闻作品认可度更高。鉴于目前数据新闻平台上用户对数据新闻作品只能进行点赞和简单的留言回复,用户参与度较低的情况,新华网应加强反馈和沟通平台建设,充分调动用户的积极性,着力从三方面加强新闻作品交互的优化：一是增加交互性的数据新闻作品数量,提高交互作品的占比；二是要在交互方式上思考创新,在信息图中设法融入更多的音频、视频、Flash、VR等动态化的高新技术元素,改进用户在社群传播时代个性化的阅读体验；三是要建立和完善沟通平台,以此来获得用户的反馈,优化数据新闻作品。

(四)亟待加快人才资源的结构优化

“信息是美的,但要将枯燥的信息与数据转换成美丽的、能给人深刻印象并且有意义的图形,需要的是新闻素养、技术素养与艺术素养的结合,这对今天的媒体人、传媒教育来说,都是一个重要的挑战”[24]。优质人才资源紧缺已成为严重制约媒体融合发展的瓶颈。“麦肯锡咨询公司报告预测,到2018年,仅美国将面临14万到19万高级数据分析师短缺的现实”[25]。数据可视化(visualizing data)网站的博主安迪·柯克认为,一个数据新闻制作团队应该至少包含决策人、数据科学家、记者、计算机科学家、设计师、认知科学家、谈判专家、项目经理8种角色,并且应该具有一人身兼多职的能力。新华网数据新闻团队目前规模还比较小,约为20名左右,主要分为采编型和技术型两类,尤其在用户分析与认知、数据的深入挖掘、项目的统筹管理领域的人才还比较缺乏,亟需加强自身培养和外部引进。为了加速数据新闻人才的培养,业界与学界亟需深化合作,形成交流互通机制,加大数据深度分析、数据可视化、用户行为分析、互联网化、新科技感知能力的培养力度。

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Deliveringuniquenewsvaluesviadata—Features and inspiration of Xinhua Net’s news production

WANG Zheping1，GAO Xuefeng2

(1.College of Humanities, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China;2.Hangzhou CBD investment group, Hangzhou 310020, China)

Big data technology has not only changed the ways of traditional news production, but also led to changes in people’s understanding of it. The innovation of data news lies in the fact that journalists describe complex stories by means of statistics, mining, analysis and visualization of data, and illustrate profound insights. Xinhuanet.com, as one of the most influential mainstream media in China, first began to explore the practice of news production data, news content, data sources, forms and other aspects of user experience to show their own distinctive characteristics. It has also left conducive enlightenment to the innovation of unfinished news.

data news; Xinhua Net; news production; news value

金一超)

G206

A

1006-4303(2017)04-0442-07

2017-09-11

浙江省哲学社会科学规划课题(16NDJC214YB)

王哲平(1962—),男,浙江临海人,教授,博士,从事影视传播、新媒体传播研究；高雪峰(1992—),男,安徽铜陵人,硕士,从事新闻传播学研究。