数据新闻的创新采纳与扩散影响因素分析*

■ 张淑玲

数据新闻创新,实际上是新闻机构和从业者在以数据为中心的创新理念支配下,尝试新的新闻报道方式,应用新的传播平台和技术工具,探索新闻与数字技术融合发展的动态演进过程。将数据新闻在中国的本土化问题纳入研究视野,将其视为中国新闻从业者应对媒介生态环境变迁所采取的具有创新意涵的新闻实践,从创新扩散的理论视角出发,考察其被中国媒体从业者采纳接受过程中的潜在影响因素。这一创新视角的引入将为理解我国新闻业数字化和智能化转型提供认识工具和更深入的洞察。

一、 创新扩散理论：创新研究的经典范式

早在20世纪60年代,美国传播学者罗杰斯(E.M.Rogers)在其著作《创新的扩散》中就提出,任何被个人或其他社会单位认为是新奇的思想观念、实践活动或客体对象均可被视为创新。创新的扩散必须具备四个先决条件：创新的存在、传播途径、时间和社会系统。它实际上是“新观念在一定时间内，经由特定的传播途径,在社会系统成员之间传播的过程”。①在这里,扩散不仅仅局限于某种具体形态的创新,而是一个动态的传播过程。个人对创新做出取舍决定并不是一瞬间的行为,而是在一段时间内发生的一系列行为和动作。这一过程包含了一系列积极的信息搜集和信息处理的行为,以应对创新所带来的不确定性。

尽管该理论有其自身的局限性②,但仍为研究创新在社会系统传播扩散过程中提供了经典理论框架和分析范式。后来的学者在罗杰斯研究基础上对理论进行了扩展和延伸,发现创新本身的不足并不是导致创新潜能无法充分实现的全部原因。作为一项创新,社会、政治、经济以及文化传统等外部刺激因素在其采纳和扩散过程中起着或加速或延缓的作用。③

二、研究问题与研究方法

本研究在将国内媒体的数据新闻实践视为一种新闻创新的基础上,将数据新闻从业者视为创新的主体力量,从微观的实践主体视角出发,试图理解他们作为创新主体的行为逻辑。他们在决定是否将数据驱动的新闻报道样式应用于实践时的考量因素有哪些？相应地,数据新闻在中国本土化扩散进程中存在哪些潜在影响因素？

罗杰斯按照创新性(即个人或其他创新采纳单位,较其他成员相对优先接受创新的程度)的标准,将创新采纳者分为创新先驱、早期采纳者、早期大众、后期大众和落后者五大类别。④这里的创新性是相对而言的,也是一个连续性的变数。本研究认为,如果以个体接受创新的时间为标准对采纳者加以分类的话,在数据新闻进入中国的最初两年里即尝试这项创新实验的从业者基本可以视为中国数据新闻的早期采纳者。由于创新性是一个连续的变量,采纳者五大类别之间并没有明显的断层和差异,因此,为研究方便,本文将创新先驱和早期采纳者这两个相邻类别合并为一类。针对这一群体的回顾性访问,有助于发现相似的创新性特征。

由于中国的数据新闻从业者在新闻从业者整体中所占规模较小,所涉及的范围较窄,因此本研究沿用小总体大样本的策略,聚焦北京、上海、广州三地设有固定数据新闻生产栏目的11家媒体机构。采用立意抽样和“滚雪球”抽样相结合的方法对2012-2014年间即投身数据新闻实践的14位从业者进行了深度访谈。访谈形式有面对面访谈或微信访谈两种,时间跨度为2017年4月至9月。

从受访者构成看,其中既有数据记者、编辑等采编团队成员,也有产品经理、项目经理等管理群体以及技术人员的代表。此外,受访者各自所在的媒体机构不仅涵盖了中国传统纸质媒体和杂志,也包括互联网门户网站以及新媒体平台(见表1)。对这些类型各异的较早采纳数据新闻的媒体机构的研究有助于推论到某些“共性”的研究结果。⑤此外,为提高研究的信度和效度,本文还采用三角测量法多渠道搜集信息来源,访谈者在行业刊物上发表的文章、微信群交流中对所在媒体设置数据新闻栏目、生产数据新闻作品、组建数据新闻团队的公开分享亦构成研究的文献基础。

表1 访谈对象构成

注:由于受访对象提出匿名要求,因此研究按照工作职位将访谈对象进行了编码处理。DJ=数据记者,DE=数据编辑,PM=产品经理,GD=平面设计师。

三、 研究发现

针对上述群体的回顾性访谈发现,早期采纳者的创新动机、数据新闻创新的认知属性、数据开放环境等外部因素以及沟通传播渠道均直接影响着数据新闻在中国被采纳和接受的相对速度,是创新采纳率的重要解释变量。

(一)早期采纳者的创新动机

研究认为,上述早期采纳者群体是数据新闻这项新闻创新得以在中国本土化情境下扩散的源头。从访谈对象的基本构成来看,受访者中约有80%年龄在30岁以下,整体呈现年轻化的特征。受访者均有大学本科以上学历,其中拥有研究生学历的有10人(71%),有新闻传播学科背景的从业者占9人(64%),有理工学科背景的2人,有海外教育背景的6人(43%)。这显示数据新闻的早期采纳者普遍受教育程度高,年龄层有偏年轻化的趋势。

在回答“进入数据新闻领域的原因”这一问题时,63%的受访者提到了“个人兴趣”这一因素,包括受自身的学科背景影响而具有“一定的量化研究的基础和兴趣”,“对信息图设计感到非常喜欢”,认为“做深度报道的话数据是一个很好的切入点”,这个过程中“学过的编程和数理统计知识可以派得上用场”。

此外,行业未来发展的大方向也是受访者看好数据新闻并愿意大胆尝试的重要原因。有38%的受访者谈到“数据新闻的发展前景”促使他们相对早地接受这种新闻创新形态,认为它“在新闻中算是比较高级别的种类”“比较有深度”。在未来,“移动设备,甚至VR、AR、大屏是讲故事的平台和方向”,而数据新闻中的可视化呈现正符合这一趋势。如果发展前景看好,“单位也会投入资源、鼓励你去做”。与此同时,受访者们也谈到了传媒行业整体的低迷环境促使他们“多向国外同行取经”。他们一般“会经常看《纽约时报》《华盛顿邮报》、财新的最新作品”,对于国内外数据新闻的前沿动态通常有着较为敏锐的感知。有三位受访者长期活跃在各大数据新闻在线交流平台,也经常获邀参加相关的工作坊培训和行业论坛,拥有广泛的人际关系网络,作为意见领袖在数据新闻这项创新的扩散过程中发挥着示范性指导和引领作用。

由此推知,数据新闻在中国的萌芽和推广与采纳者自身的特性有着较大关联。虽然年龄与创新性之间并不必然存在一致的对应关系,但数据新闻早期采纳者均接受过高层次的正规教育,拥有一定的技术知识,具有更强的向上的社会流动性,眼光普遍比较开阔,对创新新闻报道方式和新闻样态有着浓厚的兴趣。他们在各自的新闻实践中意识到应对当前新闻业面临的危机、满足用户需求的必要性,因此能够积极从外界获取并引入创新思想。

(二)数据新闻创新的认知属性

经受访者确认,数据新闻的五项创新属性以及媒体从业者对它的认知与其在中国情境下的采纳和扩散有着密切关系。

1.相对优势,即创新在多大程度上优于已有和现存实践中的方案或做法。它意味着个人接受某项创新所需支付的成本以及从中可以获得的收益。之所以相对,是因为这种优势本质上与采纳者认为它有多大优势有关。人们认为它的优势越大,它扩散得越快,因而与创新的采用率成正比。⑥

在访谈中,约三分之二的受访者(65%)均提及数据新闻作为一项增值性创新而表现出的相对优势。它的出现为以往以文字为主的新闻报道方式和新闻样态引入了新鲜血液,尤其在新闻价值的挖掘和呈现上实现了增值效应。从业者认为,数据新闻有助于消解传统意义上新闻时效性与新闻价值深度挖掘的张力,使得“更多具有新闻价值的事件被及时、深入地挖掘”。而数据新闻作品以丰富的交互式、可视化呈现,增强了新闻的说服力和趣味性,在受众层面具备较高的可信度和接受度,“让很多读者接受并喜欢阅读”。

受访者还认为,这种数据驱动的新型报道方式节省了新闻工作者以往花费在新闻素材收集和信息处理环节上的大量时间和精力,而且在一定程度上摆脱了传统新闻编辑室内部层级式的新闻审核流程,表现出“更加灵活高效”的优越性。此外,通过数据新闻的创新实践所获得的社会认同感也为早期采纳者带来预期的收益。这种认同不仅体现在个人评价层面(“在数据组比较受重视”；“做出一些惊喜来领导会表扬我”；可以获得一定的“资源倾斜”),也反映到了其所在的媒体机构、生产团队的社会影响力层面(如团队入围全球数据新闻奖“是一件振奋人心的事”)。

与此相对的是,21%的受访者在访谈中表达了对数据新闻无法在短期内带来经济回报的困惑乃至担忧。数据新闻的生产制作需要较高的初始成本投入,包括人力成本和时间成本。高质量的数据新闻作品制作周期“至少需要一个月”,需要考虑的流程和工序更多,而且通常需要包括记者、编辑、设计师、工程师在内的团队合作。但短期内实现比较好的商业回报却“不太现实”。“看不到明确的回报”或者说回报的不及时性导致数据新闻的价值无法通过市场变现,由此催生的高度不确定性成为媒体人转型以及媒体机构创新决策的制约因素。因此,成本回报的及时性部分解释了当前数据新闻在中国新闻室的采用率仍比较低的现实,也成为其进一步扩散的潜在瓶颈。

在中国新闻编辑室的语境下,一方面,从业者所在的媒体机构通过考核评定等机制给个人提供激励或施加压力,督促他们加快认识到创新的相对优势。另一方面,创新扩散的过程也是不确定性逐渐减少的过程。当逐渐多的中国媒体从业者做出尝试数据新闻这项创新的决策后,他们就会努力去搜寻有关创新相对优势的信息,以便对这项创新更有把握。

2.兼容性,指一项创新和目前的价值体系、过往经验以及潜在采用者需求的一致程度。兼容性越高,对潜在采用者来说不确定性越低,同时也更切合其需求目标。创新不但要和根深蒂固的传统文化观念兼容,也要和已经被接受的观念兼容。⑦能不能和现行的观念兼容,关系着一项创新被接受的快慢。

首先,数据新闻与早期采纳者的个人需求兼容。如前所述,数据新闻这项创新尝试是“传统媒体转型很好的抓手”,满足了媒体从业者积极应对数字化浪潮、求新求变的内在需求,可以为他们赢得社会认同以及向上流动的发展机遇,因而这项创新会很快被采纳和接受。

其次,过去的经验提供了解析创新的重要依据,从而降低了不确定性风险。在与早期采纳者的深入交流中发现,数据新闻对他们而言并非是完全陌生的创新尝试,从计算机辅助报道、精确新闻等专业传统中均可找到历史渊源。⑧在国内媒体人的眼中,它和融合新闻业务的发展也有重叠交叉之处。如有的受访者表示：“比较有影响力的数据新闻就是融媒体的一种形式”“数据新闻可以是融媒体报道”。从这个层面上来看,从数据中挖掘新闻点,并利用数据来讲述新闻故事与从业者已经接受的新闻生产理念、已有的知识体系并不冲突。

另一方面,数据新闻作为一种来自西方的舶来品,在我国缺乏深厚的历史积淀,并带有向英美媒体等全球新闻界风向标取经的明显印痕。而中西方国情和新闻传统存在诸多差异,能否让数据新闻的创新尝试与中国本土化的现实语境彼此适配和兼容,早期采纳者们看法不一。对此较为乐观的看法是“不会有永远克服不了的困难”“中国数据新闻会推动地越来越快”。而有的受访者则坦诚,数据新闻在中国的受众群体较为单一,国内几大数据新闻机构在微信公号上的阅读量多来自“相关专业学生和数据行业从业者”。它可能“只能满足一小部分的需求”“只适合于小众阅读不适合于所有人”,绝大部分受众对数据新闻“不是那么感冒”。未来,数据新闻将逐步“褪去繁荣的泡沫”,迎来“理性回归”。

此外,如何化解数据与新闻之间的张力,将数据思维内化到新闻实务操作也是一项艰巨挑战,两者可能存在不兼容问题。追求全样本效应但价值含量低的大数据与追求个性化、深度解释力的新闻价值特质并不相符,因而“仅靠数据很难挖掘事实背后的意义”。

值得注意的是,媒体从业者能否适应引入数据新闻后的编辑室文化以及媒体转型下的新闻职业文化嬗变,也是这项创新能否被采纳者接受的潜在影响因素。身处变化中心的媒体从业者对此感受颇深。随着技术团队成员的加入,知识背景不同、具有不同工作逻辑和习惯的“异质化群体”能否实现有效沟通和协作也为创新的扩散竖起了一道屏障。

3.复杂性,即理解和使用某项创新的相对难度。一般认为,某项创新的复杂性与它被接受的比例呈反比,是创新被采纳和接受的重大障碍。⑨本次访谈结果也验证了这一观点:如果数据新闻作为一项创新的专业技术门槛过高,则会造成扩散壁垒而不利于扩散。

在数据新闻生产的整个链条中,数据爬取、数据清洗、数据挖掘分析与可视化呈现均大大提升了新闻生产的难度与复杂性,对媒体从业者提出了更高的专业技能要求。虽然各种相关的工具可以从市面上获取,但这些工具中的绝大多数原本是为各自领域的专业用户设计的,并非为中国的数据新闻从业者量身打量。对于以新闻传播学专业背景为主的数据新闻从业者而言,要理解这些工具的操作逻辑并熟练使用并非易事。从业者在自我学习或接受技能培训时都要经历一段“痛苦的挫败期”“学习曲线非常陡峭”“需要花费一两年时间才能进入这个领域”。有的受访者就表达了知识和技能更新带来的压力感：“现在的工具平台变化太大了。你今天研究了这个工具,明天又出来一个(新工具)呢？”

4.可试性,指创新可以在有限的基础上被试验的程度。通常那些可以做阶段性试验的创新,比那些不能进行试验的创新,会更快地被人们接受。对创新的尝试可以消除个人对它的不确定性。因此,一项创新的可试性与它的采用率成正比。

访谈发现,有57%的受访者认为,在数据新闻作品的具体生产实践中可能“没有先例可循”。如果所在媒体或团队能够对他们参加工作坊等培训活动给予更多实质性的鼓励和支持,或者 “多给一些试错的机会”,让他们以个人方式来诠释创新,以检验它是否符合自己的需求,那么数据新闻被采纳的可能性将会大大提高。这样可以增加创新的相对优势,也可作为“行动的暗示”,即在某一个时间点,使更多媒体从业者对数据新闻创新的赞同态度转化为明显的行为改变,从而引发接受创新行为。

5.可见性,指创新成果能被其他人观察到的程度。某些创新的成果显而易见并能被很容易地传播出去,而有些创新则很难被人觉察或很难向其他人描述。因此,一项创新的可见性与它的采用率成正比。

研究发现,受访的媒体人普遍认可数据新闻作品的传播力。这其中既有数据新闻呈现形式新颖、视觉冲击力强的原因,也得益于其覆盖报纸、电视、网络媒体以及移动端等多个平台的渠道优势。数据新闻制作完成后,媒体为了增加阅读量和转发率、促进品牌发展而想方设法增加推送和产品曝光率。有受访者反映,“可视化新闻比文字新闻的传播量要多20%”。此外,数据新闻经典作品的问世乃至获得业内专业奖项均可提升所在媒体和生产团队的影响力,也会对这项创新的采纳决策起到正向强化作用。如财新数据可视化实验室曾多次斩获国内外数据新闻奖项,由此树立了在国内媒体数据新闻创新实践中的标杆地位。

(三)沟通传播渠道

通常认为,一项社会创新的采纳过程通常经历四个阶段：在认知阶段对某项创新有初步认识,在说服阶段对这一创新形成一种态度,在决策阶段决定是接受还是拒绝,在确认阶段确认和强化这一决策。而不同的传播渠道在创新决策中扮演着不同的角色。传播渠道可以分为人际传播与大众媒体传播,以及本地性传播与世界性传播。这些渠道在让潜在采纳者认知创新、说服个人改变对创新的态度方面,发挥的作用也截然不同。

本次访谈结果显示,大众传播渠道和世界性传播渠道是中国早期采纳者认知、说服自己或其他同行尝试并采纳数据新闻的两个主要渠道。受访者中约有52%的人通过大众媒体渠道最早了解了国外数据新闻领域的最新进展。主要通过“报纸报道”“电视节目”以及互联网等途径获取了英国《卫报》、美国《纽约时报》等国外新闻媒体早期探索的信息,并由此萌生了在自己所在媒体或团队进行创新性实验的想法。另外有29%的受访者提到了“到国外开会”“访学交流”等进入这个领域的契机。例如,据一位早期从业者回顾,2013年下半年他“在中山大学参加会议的时候碰巧看到MIT媒体实验室的人过来演示数据可视化”,就此产生了成立数据可视化实验室的念头。

基于以上发现,本研究认为,对中国数据新闻的早期采纳者来说,世界性沟通渠道提供了有效的创新信息传播渠道。在数据新闻这一新兴的新闻样态从西方扩散至中国的过程中,最早的一批采纳者大多是通过世界性沟通渠道来认识创新,并进而做出采纳决策。而这些最早接受数据新闻的从业者在经历了试探性的尝试后,凭借其广泛的人际沟通渠道,将其在实践中积累的经验和感受传播开来,为潜在的数据新闻采纳者提供了认知和进一步评估创新的重要依据。

(四)外部因素

作为一项创新,外部的社会体系等因素会对创新的采纳和扩散起到加速或延缓的作用。针对欧美等国的多项经验研究均显示,数据新闻实践开展的广度和深度在很大程度上囿于大体量、多元化数据集的可获得性。本次访谈结果印证了这一问题,同时还发现,在深入推进数据新闻这项创新实践的过程中,中国数据新闻从业者在获取数据来源方面遭遇的挫败感更强,数据开放程度低成为数据新闻本土化扩散的最大掣肘和难题。

有四分之三的访谈对象指出,数据获取难是他们工作中面临的最大障碍。据反映,数据新闻制作时常用的数据渠道有三个：一是政府机构、企业组织、科研院所等组织或部门；二是社交媒体和搜索引擎等网络资源；三是媒体自行调查获取的自有数据。通过前两种途径获取的公开数据是数据新闻生产的前提条件。从全球范围内来看,开放数据运动为数据新闻营造了良好的生态支持体系,包括中国在内的多个国家和政府已经加入信息公开的行列,但当前我国数据开放的程度仍无法跟上数据新闻发展的步伐。

长期以来,各级政府部门构成我国数据开放的主体力量,多见于政府信息公开网站或政府报告中直接公布的数据,像美国联邦政府的数据网站www.data.gov等国家层面的开放数据平台仍未全面开通。另据从业者反映,已公开的数据质量不尽如人意,存在“数据格式不统一”“发布滞后、更新速度慢”等问题,大部分数据远远达不到“开放”的标准。参照英国开放知识基金会2015 年编撰的开放数据指数(index.okfn.org),在122个参评国家和地区中,中国开放数据指数位列第93 位。在数据电子化程度、免费获取、机器可读以及开放授权等十个考察项目中,中国的数据开放程度与其他国家相比存在明显差距。此外,我国的政府信息公开条例虽已颁布十年之久,但从政策执行力度来看,受制于数据技术水平和条块分割的审批体制,各种政府信息公开仍具有相当的随意性和区域分割性,“难以实现数据的共通互享”。在这种情势下,媒体“很难通过申请信息公开获取想要的数据”,即使相关部门同意公开信息,冗长的审批流程也无法满足新闻报道对时效性的要求。

这其中不仅有我国信息公开进程启动仅十余年、数据开放环境先天不足的历史原因,也受中国本土化情境下的现实短板制约。一方面,数据保护、数据安全的意识近年来在我国普遍得到认可和加强。另一方面,很多重要的数据掌握在运营商、服务商以及权威机构手中,出于保护个人隐私或商业利益等各种考虑,这些机构有时并不愿意与媒体共享数据和信息资源,因而会存在数据垄断的情况。

四、结语

本研究以深度访谈的形式从数据新闻的创新行为主体、作为创新的数据新闻在媒体从业者中间的认知属性、采纳决策的沟通传播渠道以及外部影响因素四个维度,在罗杰斯的创新扩散模型基础上对数据新闻在中国本土化的采纳扩散影响因素展开前期探索性研究。研究发现,数据新闻在中国的发端与早期采纳者的创新动机有着较大关联,作为一项新闻创新自身的属性以及媒体从业者对它的认知是其在中国本土化情境下被采纳和接受的重要影响因素,也是进一步扩散的基本动力。

由此可见,数据新闻只有发挥其作为增值性创新而表现出的相对优势、满足中国媒体从业者在大数据时代求新求变的需求,与中国的本土化语境逐步适配和兼容,并表现出一定规模的可试验性和可观察性,才能被更多的中国媒体人采纳和接受,并在更大规模内实现扩散。此外,数据新闻的产制流程应该形成较为统一的行业标准和专业规范,并尽量避免其中涉及的技术工具过于复杂和难以操作,才能消除这项创新进一步扩散的壁垒。另外,数据开放环境等外部因素以及沟通传播渠道均直接影响着数据新闻在中国被采纳和接受的相对速度,也构成数据新闻在本土化情境下扩散的重要解释变量。

诚然,上述因素和变量对数据新闻本土化采纳和扩散速度的具体影响尚待大规模实证验证。中国新闻业发展面临的问题既有世界新闻业存在的普遍性,也有在不同政治、经济环境下运作的特殊性。本研究在认同创新扩散理论强大解释力的同时,也为进一步考察数据新闻在中国本土化的创新决策模型和扩散过程提供了有力的理论框架和参考变量。

注释:

① Rogers E.M.(1971).DiffusionofInnovation, New York:The Free Press.

② Ayodele Afoloyan.ACriticalAnalysisofDiffusionofInnovationTheory. https://odinakadotnet.wordpress.com/2012/09/22/a-critical-analysis-of-diffusion-of-innovation-theory/,访问于2018年3月5日。

⑤ 王琼：《2015中国数据新闻发展报告》,2016年数据与传媒论坛,2016年7月27日。

⑧ Ausserhofer J.,Gutounig R.,Oppermann M.,et al.Thedataficationofdatajournalismscholarship:Focalpoints,methods,andresearchpropositionsfortheinvestigationofdata-intensivenewswork.Journalism:Theory,Practice & Criticism,2017.