新华网数据新闻栏目报道特征与优化策略

摘要：步入大数据时代，大数据技术全面、深入地改造了传统新闻生产流程和思路，新闻内容载体、呈现方式均发生了深刻变革。数据新闻作为基于庞大、翔实、可靠的数据库进行新闻生产的新模式在全球兴起，是大数据时代新闻创新实践的产物，其影响和价值逐渐得到学者和业界的认可与重视。新华网数据新闻栏目是国内数据新闻生产的先行者和领军者，本文整理分析其近三年的作品，总结归纳主题设置、数据来源、报道内容、可视化类型等方面的特点，剖析板块更新、深度报道、呈现技术面临的困境，提出深挖数据本质、注重交互设计和培养复合型专业人才的优化策略，旨在为学者研究、业界生产提供参考和借鉴。

关键词：新华网；数据新闻；新闻报道；优化策略

中图分类号：G212 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）12-0030-03

数据新闻是一种新型新闻生产报道方式，指通过各种渠道、方法收集并提炼数据，从海量的数据中筛选出对受众有价值的信息，深挖数据的本质规律，借助计算机图形学和图像处理技术将数据转换成图形或图像进行呈现的新闻[1]。新华网于2013年3月推出数据新闻栏目，专门生产数据新闻作品，于2014年6月和2015年12月先后进行了两次改版升级，并以改版为契机，提升数据新闻作品的质量。栏目于2015年和2017年获得中国新闻名专栏、中国新闻奖一等奖等两项殊荣，为业界数据新闻实践创新树立了标杆。新华网数据新闻栏目无论是作品数量、质量、内容覆盖面、形态多样化、专业化程度，还是受众青睐度、社会影响力，在同类媒体中都首屈一指，其母体——新华网又是我国传统媒体行业的龙头，因而该栏目具有一定的代表性和典型性，对其特点和不足展开深入研究，可达到促进国内数据新闻发展的目的。

一、新华网数据新闻栏目报道特征

（一）主题板块多元化

新华网数据新闻栏目从品牌和类型两个维度对作品进行分类，在品牌维度下设置了讲习所、第一时间、数据观、涨知识、健康解码、政经事、数问民生、新极客、人文说、漫动作等10个细分主题板块。2018年5月1日至2021年5月3日期间，品牌维度下共有948篇数据新闻作品。其中，数问民生板块有359篇，占比37.9%，排名第一；其次讲习所板块有111篇，占比11.7%；政经事板块和健康解码板块均为89篇，占比9.4%；第一时间板块有87篇，占比9.2%；其余五个板块的作品数量占比均未超过8%（图1）。

由此观之，新华网数据新闻栏目以社会民生类、时政类、财经类、医疗健康类新闻报道为主，特别注重回应群众关切的民生话题的新闻报道，同时兼顾科技类、科普类、动漫类、历史文化类主题新闻作品生产，板块设置多元，主题覆盖面广，报道重点明晰，形成了全方位、多点面报道的独特风格。

（二）数据来源渠道广

经统计分析，新华网数据新闻栏目的数据[2]主要七个来源。

其一，包括世界卫生组织、美国加州林务消防局以及中国商务部、国家统计局等国内外政府组织、部门发布的官方数据；其二，涵盖皮书数据库、《2018中国区块链产业白皮书》、《BP世界能源统计年鉴》等研究机构、院校、学者公布的数据；其三，转引人民网、央视网、新京报、中国经济周刊等主流媒体网站、客户端、报纸上刊载的资料；其四，实录党和国家领导人在重大会议上的讲话以及整理《习近平谈治国理政》《求是》杂志等纸质书刊上发表的论述；其五，源于新华网下属各部门、平台自身调查、统计、积累的原创数据；其六，涉及滴滴媒体研究院、途牛、天眼查等企业及商业平台发布的数据报告；其七，引用QS官网、FIFA官网、纽约时报等外国网站及数据库的资料。

新华网数据新闻作品的数据来源既有国内也有国外，既有官方部门也有企业机构，既有网络平台也有纸质载体，来源渠道之多样、覆盖面之宽广、数据量之庞大，不仅使作品内容丰富饱满，更提升了作品的可靠性、说服力与认可度。

（三）新闻内容贴近性强

一方面，新华网作为新华社主办的综合新闻信息服务门户网站，理当坚持党性原则，肩负党和人民赋予的神圣使命，发挥党和人民喉舌的作用。近年来，数据新闻栏目始终坚持采用文字、数据、图表相结合的数据新闻报道形式，开设两会报道专题——一图速览，及时、清晰、准确地向受众传达、解读两会进程和重要议题。2021年，还设置了“习近平2021两会‘微镜头’”专题数据新闻报道，全面、全时、全程跟踪报道习近平总书记两会动态，传达总书记治国理政的重要论述和施政举措，拉近了党和国家领导人与人民群众之间的距离。

另一方面，新华网始终贯彻全心全意为人民服务的宗旨，数据新闻栏目也力求通过直观的数据反映、报道群众所关切的民生问题。正如统计数据所示，近三年，数问民生板块与涉及人民群众关心的健康话题的健康解码板块共计448篇作品，占比47.3%，将近一半，足以说明民生是新华网数据新闻作品重点报道的领域，也从侧面反映出受众更关注涉及自身衣食住行的民生类新闻，其能满足受众希望民生问题得到解答的需求。

（四）可视化类型丰富

栏目在类型维度下也设置了信息图、图文互动、数视频、PC交互和手机交互等五个细分板块，涉及六种常用的可视化类型：其一，使用柱状图、饼状图、折线图等基础的静态信息图；其二，以柱状图为基础改进而来的蝴蝶图、从雷达图演变而来的南丁格尔玫瑰图等具有创意的静态信息图；其三，以数字地图和时间轴设计的静态呈现；其四，加有GIF动图和转场动画的动态信息图；其五，體现数据动态变化的视频；其六，受众能够自主选择信息内容获取的交互设计[3]。

数据新闻作品可视化类型丰富多样，新闻报道形象化、直观化、生动化和趣味化，能满足受众的信息获取、视觉享受、感官体验需求，吸引受众的注意力，增强受众的黏性，体现数据新闻可视化传播的价值。

二、新华网数据新闻栏目报道困境

（一）主题报道不均衡，板块更新不及时

第一，报道主题失衡的现象异常严重。统计数据表明，受众所关注的数问民生板块的作品数量一骑绝尘，是第二名讲习所的三倍有余，其余板块的作品数量均不过百篇，尤其是专业性强、受众群体体量小、缺乏现实新闻事件为引子的新极客、人文说、漫动作等三个板块，在近三年的时间里仅发布了几十篇作品，占比均未超过4%，板块作品偏向性十分明显。这固然有数据多且杂、制作烦琐且周期长等客观原因存在，但厚此薄彼到如此程度，就有必要重视该现象，反思此类主题在相关数据内容挖掘上是否深入。

第二，有关海外的数据新闻作品屈指可数。新华网用户遍及全球200多个国家和地区，是具有全球影响力的中文网站，可旗下数据新闻栏目近三年作品中有关海外的数据新闻作品仅有“‘平成’时代将成为往事，日本明仁天皇要退位”“聚焦加州最致命山火”等10篇作品，占比1.1%。海外主题的作品严重缺失，不仅无法满足海外用户希望通过多种渠道了解与之具有地理和情感贴近性的数据新闻信息的需求，而且关闭了国内受众了解外界的窗口，使民众产生信息闭塞的消极体验与感受，新闻信息报道与新闻宣传报道的平衡被打破。

第三，板块作品更新不及时的现象尤为突出。数据观、讲习所、人文说、健康解码、漫动作、涨知识等六个板块最新作品发布时间仍停留于今年3月31日以前，涨知识板块最新作品更新时间竟止步于去年12月11日，更新速度迟滞严重，由此体现出栏目对新闻事件中数据挖掘还不深而无合适合时的主题作品生产及品牌维度下10个板块设置是否合理等两方面问题。

（二）数据新闻被混淆，深度报道受制约

在当下媒体融合纵深发展的背景下，媒体行业的竞争日趋激烈，包括新華网在内的主流媒体为提高作品传播的时效性，吸引受众注意，增强受众黏性，热衷于在数据新闻栏目下推出冠以“一图读懂”“一图了解”之名或未冠以“一图”之名，却行“一图”之实的报道形式。数据记者对数据进行简单分析处理，便可迅速生产出“一图”新闻，以满足受众碎片化阅读的需求。

近三年，单单是冠以“一图”之名的作品就有105篇，占比11.1%，而其中诸如“一图看懂中国海军舰艇如何命名”这般完全脱离数据，或是“一图速览‘十三五’经济社会发展成就”提取新闻事件的关键词、使用些许孤立数据、配合不同颜色标注核心内容的新闻作品就有34篇，占比32.4%。然而，这些作品既不符合提炼数据、挖掘数据本质规律的条件，也未达到将数据图形或图像化处理的要求，实则是文本新闻，不能与数据新闻混为一谈。剩下67.6%的作品（图2）尚可视作可视化的数据新闻，可其中绝大部分仅仅停留在转引、堆砌数据图表的层面，缺乏深入挖掘，缺乏探索性、预测性的数据分析。

（三）个性化交互缺乏，呈现技术不成熟

虽然新华网数据新闻作品采用了丰富多样的呈现形式，视觉传播效果设计也颇具特色，但统计结果显示，近三年类型维度下的五个板块共计1117篇作品，其中信息图906篇，占比高达81.1%（图3），静态图文设计的作品数量相较之下处于绝对领先的地位，而具有视觉冲击力的动态作品和受众具有自主性的交互设计作品数量极少，缺乏个性交互，用户参与感低[4]。同时，在已发布的作品中，也存在呈现效果的兼容性问题，而这些均不同程度涉及计算机编程技术的运用，对以文科教育背景为主的新闻从业者而言，无疑是一大挑战。

三、新华网数据新闻栏目的优化策略

（一）深挖数据本质，拓展报道深度

传统文本新闻强调用事实说话，事实借助文字符号得以表达，而数据新闻则将数据作为核心，侧重于用数据说话，数据既是事实来源，也是叙事材料，还是表现手段。

过去，因为数据材料获取难、数据处理技术不成熟，数据及数据图表仅仅作为补充报道的辅助性成分。随着政府部门、企业机构逐步扩大数据信息公布的范围，提升公布频次，以及数据挖掘技术和计算机图形、图像处理技术的成熟应用，数据成为媒体最重要的信息来源，海量数据的收集、分析、可视化得以实现。媒体对这些数据资源的利用，使作品能够在直观的基础上进一步向受众展示数据间的关联性，体现数据新闻的预测性，揭露数据背后不为人知的真相。

数据本身是有局限性的，单一的数据也不一定是真实的。只有判断、审视数据，找寻数据间的内在联系并彼此验证，挖掘数据内涵，与特定的事实相结合才有意义，才能让数据新闻报道向更深更广的层面延伸。

（二）注重交互性设计，打造个性化作品

当前，受众已不再是麻木的信息接收者，强行灌输已不合时宜，传播者需要换位思考，站在受众的立场思考琢磨受众对哪些话题感兴趣，需要了解哪类信息，希望满足什么需求，要针对不同的受众群体提供有针对性、细分化、个性化的数据新闻作品，给予受众高度的自主选择性。如此，既能实现报道事实、引导舆论、传播知识的预期目的，又能满足受众个性化的信息获取、情感体验等多重需求，从而达到良好的传播效果。这些目标得以实现的基础就在于高级别的交互性设计。

疫情期间，腾讯新闻客户端的疫情实时追踪模块就是体现高级别交互设计的典型例子。受众依自身兴趣和关注触发制作者设计的按钮、弹窗、数字地图、超链接以浏览获取不同类别、不同地域、不同时间的疫情数据信息。通过这些交互手段，受众拥有信息选择的高度自主性。同时，页面中还设置了分享按钮，实现了人机交互、受众与传播者的交互、受众间的交流互动。

日常数据新闻作品中也应广泛使用多样的交互手段，给予受众自主可控的权利，调动受众积极性，提升数据新闻的感染力和传播力。

（三）培养复合型人才，创建全能型团队

各新闻学院始终朝着“一专多能”的复合型新闻人才培养目标努力，具备跨学科、跨领域特征的数据新闻的兴起再次扩大了“能”的范围，对新闻从业者的知识结构、能力水平提出了更高的要求。

经过数十年的发展，数据新闻已经形成集数据收集、数据挖掘、数据分析、数据可视化于一体的新闻生产完整流程，可生产出优秀的数据新闻作品。生产者不仅要以丰富的新闻传播学科知识作为基础，还需要储备艺术学、心理学等人文学科知识，更要以统计学、计算机科学与技术等自然学科知识作为支撑，形成涵盖文学、理学、工学、艺术学等多个学科门类教育背景的复合型人才。

同时，考虑引入具有計算机学科、统计学科等跨学科背景的实习生，消除学科偏见，打破专业桎梏，发挥其在数据统计、可视化编程技术上的优势，在工作实践中弥补新闻专业知识的欠缺，与新闻科班的实习生组建团队，优劣互补，快速增强战斗力。

四、结语

以新华网数据新闻栏目为代表的国内媒体在数据新闻作品生产实践过程中所取得的成绩值得肯定，这种新的报道方式也发挥了较大的作用和影响，为受众提供了真实可靠、直观、精确的新闻，逐渐被受众所接受和认可。但是，不论是中国知网上“数据新闻”主题下的学术文章数量，还是媒体所生产的数据新闻作品数量，均自2013年左右兴起，分别在2016年和2017年达到阶段性的发展顶峰，而后数量逐年小幅下滑，这其中的缘由需要学界与业界共同关注、探究。在数据新闻的发展进程中，其面临的数据深度挖掘分析、数据新闻叙事逻辑、个性化交互的可视化呈现等难题也亟待攻克。

参考文献：

[1] 方洁，颜冬.全球视野下的“数据新闻”：理念与实践[J].国际新闻界，2013，35（06）：73-83.

[2] 赵杰.我国四大门户网站数据新闻发展现状探析[J].新闻研究导刊，2020，11（01）：197-198.

[3] 郎劲松，杨海.数据新闻：大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014，36（03）：32-36.

[4] 王海智.可视化叙事在数据新闻中的应用研究[J].传媒，2021（01）：39-41.

作者简介：刘畅（1994—），男，湖北汉川人，硕士在读，研究方向：新闻理论与实务。