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数据新闻:融合传播下的新闻可视化

2018-11-20◎蒋

新闻前哨 2018年10期
关键词:图表可视化融合

◎蒋 李

大数据时代,数据已成为各方必争的资源。

而数据对信息传播的影响,则催生了一种新的新闻信息传播形态——数据新闻(DataJournalism),这也是融合传播(ConvergenceCommunication)在大数据时代的传播新模式。

一、从精确新闻到数据新闻

从定义上看,数据新闻与“精确新闻”、“计算机辅助报道新闻”等概念,存在承接和递进关系。

1、精准新闻

精确新闻(Pre—cisionJournalism)最早可以溯源到20世纪50年代,美国记者利用计算机对当时美国数据库中的信息进行分析。8O年代,中国新闻界开始运用这种方法传播新闻信息。

精确新闻在信息传播中往往依靠数据来提高准确性,而数据的获得在当时主要还不是依靠计算机,民意测验、问卷调查等是常用方法。但由于计算机、数据存储等技术条件限制,精确新闻并未得到大范围运用。

2、计算机辅助报道新闻

计算机辅助报道新闻(Computer—AssistedReporting,简称CAR)的出现开始改变这种状况。作为从精确新闻到数据新闻的过渡,CAR是随着电脑普及和存储数据技术的提高逐渐兴起的,与数据库渐渐成为新闻记者发现新闻信息线索的重要来源有关。尽管计算机帮助记者搜集分析数据,但是CAR对新闻信息生产流程和传播方式并未产生重大影响。

3、数据新闻

进入21世纪,在全球化背景下,互联网等新媒体和云存储等新技术快速发展,为数据新闻出现提供了技术条件。数据新闻是一种新的新闻信息生产方式,简单来说,就是用数据来报道新闻,它改变了传统意义上的新闻信息生产流程。信息的采、写、编都离不开数据,从开始的数据发现到中间的信息制作、最后的信息呈现都是如此。

二、融合传播下的数据新闻

媒体融合(MediaConvergence)是新媒体时代传媒发展趋势,“是数字技术、社会需求和产业政策共同作用的结果”。报纸、广播、电视等传统媒体与网络、手机等新媒体融合成为全媒体。传统媒体的全媒体转型基本上是沿着“内容数字化、渠道立体化、经营集团化”的思路进行扩张的。

如成都传媒集团所属报刊、广播、电视媒体的内容均做到数字化,既可在传统媒体渠道发布,也可在集团主要的网络平台——成都全搜索网站发布,传统媒体与全搜索网站都成为集团的媒体成员。

在推进媒体融合发展进程中,可视化已经成为融合发展转型过程中的一个主流探索方向。人们越来越习惯通过影像等视觉方式接受信息和参与互动,即所谓的文化或传播的“视觉转向”。

美国西北大学教授李奇·戈登(RichGordon)将融合传播概括为所有权融合、策略性融合、结构性融合、信息采集融合和新闻表达融合等类型。其中,信息采集融合就是指新闻从业者以多媒体融合的新闻技巧完成新闻信息采集。这种新闻技巧包括多种渠道的采访手段,如利用搜索引擎抓取数据、采访专家、在论坛中提问、从政府官方部门了解信息等,信息的呈现有文字、图片、视频等多种形态。

人脑对于图片信息的处理是即时的,对于文字的处理则需要按照线性的逻辑顺序,正是基于这个原理,很多文本内容生产的媒介,如报纸、杂志或是电视新闻媒体都将视觉化传播作为创新、改革的方向,甚至成为开拓市场的突破口。那么随着互联网技术的发展,基于数据上的可视化获取更加便捷,新闻的可视化也成为了一种改变的趋势。被可视化的新闻承载着更多的信息和数据,其对图形视频的处理方式也更加符合审美需要。

数据新闻在叙事方式上,抛开了传统的以文字讲故事为中心,变为以数据传播为中心。简而言之,就是把复杂的新闻信息转化为图形、表格、地图等生动易懂的形式表达出来,化繁为简,帮助受众更客观科学地了解事件发生、变化脉络。这种表达方式,使新闻信息传播更加便捷、完整,在一定程度上体现了媒介发展的“人性化”。

三、数据新闻的工作流程

英国《卫报》是全球第一个成立数据新闻部的报纸,其工作团队组成人员包括:负责选题策划的文字记者,负责收集、处理数据的数据记者,负责网页设计、版面编辑的技术人才。

其工作流程大致可以归纳为:数据记者根据文字记者的选题,针对海量数据信息进行搜集,经过筛选、分析后,用图表、地图等形式将数据可视化,完成数据新闻制作流程。

数据新闻传播大致可以分为三个步骤:数据搜集、数据处理、数据呈现。

1、数据搜集

数据搜集是数据新闻传播的第一个环节,可以通过以下儿种方式进行:

(1)利用搜索引擎在各大网站中搜索和抓取数据,如利用“关键字+site:网址”的方式,从海量网络资源中寻找关于此关键字的信息;

(2)从专门的数据库、数据中心甚至数据网站中获取数据,例如谷歌旗下的一家子公司Free.base就是数据爱好者组成,提供人、地点等实体图;

(3)从企业、政府等公开数据中抓取。数据搜集的渠道是多元的,但必须围绕选题进行。

2.数据处理

这是数据新闻传播流程中关键一步,决定新闻是否有效和科学。布拉德肖把数据处理分为数据清洗、情境化和综合三步骤:

(1)数据清洗是把获取的数据转化为可使用的数据形式,删去重复、空白、缺损等有问题的数据;

(2)数据情景化是指数据用于一定语境中,才会有意义;

(3)数据综合是指数据信息用各种图表表示出来,实时呈现数据的时空分布,实现数据的整合和导航。

3.数据呈现

数据呈现是把搜集和处理后的数据,通过可视化技术,以信息图表等形式发布。信息图表的模式,多有规律可循,比如灾害事件的信息图表报道,一般有点状呈现、线性呈现和平面展开三种模式。

数据讲述故事比文字传播生动有趣,能增加新闻信息可读性,而数据可视化离不开ManyEyes、Flare、Dataw等源代码数据工具的支持。相比传统媒体中静态的新闻信息图表,数据新闻的交互式信息图表,不仅传播大量信息,而且用户可根据需求点击相应新闻,挖掘数据背后深层次的信息。

四、数据新闻的特点

1、数据为核心,专业团队生产

数据是可视化新闻存在的基础,以数据作为新闻表现的内容核心,也是可视化的数据新闻跟一般文字新闻的最大区别之处。其关键在于揭示了数据之间的关系和包含的意义,使得复杂关系变成可读的新闻。为了达到这一点,生产可视化新闻最重要的就是采集和编辑数据。

2、形式多样,打破单一叙事形式

在传统的新闻报道中,文字始终是新闻的主体,即使有图片和数据,也只是为文字叙事做辅助,充当新闻材料的“配角”。而在数据新闻中,数据和图表成为了新闻的主体,也是叙事语言,文字更多时候只能起到辅助作用。

随着编程软件和制图工具的开发,可视化新闻的表现形式千变万化,既可以是一张静态的精致图表,也可以是一张动态的变化图像,还可以是一段呈现数据的视频,通过这些多媒体表现形态,读者可以理解原本晦涩难懂的新闻事实和新闻数据。

3解读数据,挖掘深度含义

数据新闻将晦涩难懂的数据以图表形式呈现给读者后,不但降低了阅读难度,并且由于图表本身的形象性和直观性,令数据之间的关系得以展现,读者能从中看到数据之间的对比,挖掘数据所包含的深度含义,从而为新闻评论和新闻深度报道提供了数据基础。

对比性是可视化新闻给读者带来的最直观阅读体验。原本看似并无关联的数据,在图表中被放到同一个时间纵轴上,或者按照时间和空间顺序依次排开,用不同的图案和颜色来表达,数据之间的对比立刻得以呈现,还能对其中包含的意义进一步分析,这种直观的对比作用是文字新闻报道中简单的数据罗列无法达到的。

例如,《卫报》和伦敦的政治经济学院合作,采用数据新闻报道手段,针对Twitter上的260万条关于骚乱信息进行分析社交媒体在暴乱中扮演的角色。《卫报》的数据小组通过一些简图,标出已发生骚乱的地点,然后把贫困人口的数据与发生骚乱的地点联系起来,证明了贫困与骚乱是相关的。在分析骚乱原因时,两个可视化作品起到重要作用:一是一段视频,表明已知骚乱地点与参与者家庭的联系;二是可视化作品“骚乱中的谣言”在社交网站上传播。利用可视化手段,把一些难以描述的信息广泛传播,帮助受众更好理解骚乱事件发生的起因和谣言传播方式,为以后分析该类事件提供经验。

五、记者传播角色转变

数据新闻是媒体适应和回应数字时代融合传播的新尝试,它改变了数据获取、分析和传播方式。

数据新闻时代,记者比以往任何时候都更需要组织、验证、综合和解释数据的能力,不能仅仅使用传统意义上的文字、音频和视频进行信息传播,还必须学会数据搜集、分析和阐释,成为全能信息传播者,具有撰写、拍摄、编辑等技能,通文字,懂数据,既要能文,也要能“数”。这就要求记者或者学习如何直接处理数据,或者与可以处理数据的人合作,借助数据工具分析和筛选有价值的信息。

譬如,《卫报》的数据新闻团队有三个核心角色:数据记者,信息编辑和内容设计编辑,数据记者负责进行新闻数据的采集和汇总,交给信息编辑进行整理筛选后,交由设计人员制作可视化新闻图表。为了确保数据收集的详细准确,团队内还设立了协助数据记者的数据挖掘员。

数据新闻要求记者用社会科学的方法制作信息,以可视化手段传播信息,增加信息传播的精确性、深度性和形象感。根据受众上网浏览的数据和喜爱观看的内容,分析他们的心理、需求和行为习惯,有针对性地进行新闻信息传播,“在融合中创新自己的商业模式,变革组织方式、运作流程、运作模式等”。

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