浅析我国数据新闻可视化报道的现状及发展趋势

◎任 婕

(云南日报报业集团云南网，云南 昆明 650000)

目前，我国已经迈入了云时代，各种大数据技术得到了前所未有的发展。新闻报道发生了质和量的飞跃。在大数据技术飞速发展的背景下，数据新闻应运而生，其是一种建立在数据抓取、挖掘、统计、分析等流程的基础之上，使新闻报道以可视化的形式展现在受众面前的新型表达方式。美国在20世纪50年代就开始使用大型计算机完成政府数据库的相关资料分析，继而将其应用到新闻事实的调查和发现中。新闻记者根据政府机构和企业发布的相关数据，进一步确定新闻选题，然后结合这些数据，探索有深度的新闻信息。2008年，作为数据新闻技术基础的“大数据”的概念首次被提出。2009年开始，英国《卫报》、美国《华尔街日报》等开始了数据新闻的实践研究[1]，几乎同期国内门户网站和主流媒体也开始探索静态图文数据报道。

一、数据新闻可视化的概念及其发展

按照哈佛大学可视化研究得出的结论，含有人类可识别的物体图像更容易被人们记住，含有多样元素的图片更容易扎根在受众的脑海中。而数据新闻可视化正是顺应了这一规律，用简洁和可看的新方式解读新闻报道的复杂信息，它既是新闻形式的创新，也是新闻内容的创新。让受众充分看懂新闻并感受到趣味，他们才愿意进行分享、传播。数据可视化是利用图形、图表、图像和模型等形式，将看似海量、无规律且复杂的数据进行直观和美观的视觉呈现，从而让人们直接看出数据的规律，甚至预测事件的发展趋势，因此数据可视化被逐渐应用于各个领域[1]。近年来，数据可视化的研究和实践也延伸到了新闻传播领域，即数据新闻可视化报道，这种新闻的“量化转向”直接影响并重构着新闻的生产过程。

数据新闻可视化是指人们通过收集相关新闻数据，并对其进行一定的处理和分析，再将其以恰当的可视化方式呈现，主要包括互联网时代的新闻报道中使用的数据图表、短视频新闻中的动态交互图表，以及基于人工智能的 VR、AR数据图表等[1]。早期的数据新闻报道往往只由文字和简单的统计图表构成，可视化特征并不明显。英国《卫报》在2010年前所生产的数据新闻，文字在报道中占有相当大的比重，图表样式单一，大量的数据信息仍旧以数字形式直接呈现[2]。此后的几年里，散点图、气泡图等更多的数据图表相继出现，可视化特征逐渐彰显。2013年，美国《华盛顿邮报》推出了一系列图式新闻，引起了较大的反响，其中时间轴、地图等更为结构化的信息图式成为可视化的“常客”，在表达时序信息、空间信息上发挥了强大的优势。《纽约时报》的《雪崩：特纳尔溪事故》获得了2013年的普利策新闻特稿奖，该报道把文字、音频、视频、动漫、数字化模型(DEM)、卫星模型联动等集成发布，颠覆了传统报纸的新闻呈现方式。自此，国外媒体纷纷设置了可视化数据新闻板块，国内四大门户网站腾讯、新浪、搜狐、网易，在2011年也纷纷推出数据新闻专栏；新华社、中央电视台、人民网、财新传媒等也开设了数据新闻栏目。

如今，数据新闻可视化报道已经广泛融入到新闻报道的各类题材中，许多重大的新闻依托数据的可视化呈现方式进入受众视野，并取得了不错的传播效果。在数据新闻发展的十余年间，国内外先后设立了多个奖项或者赛事，以奖励和发掘优秀的数据新闻可视化作品。例如，国外全球数据新闻奖、凯度信息之美奖等；国内自2015年起，已连续举办了七届中国数据新闻大赛，其规模和影响力逐年扩大，吸引了220 余所国内外高校以及数十家媒体机构参与。这也从侧面反映出近年来国内对数据新闻的研究和实践热度持续提升。

二、国内数据新闻可视化发展面临的问题

在近十年的时间里，数据新闻生产领域涌现出了诸多新兴的传播技术、创作工具和生产观念，在各类工具与技法的推动下，可视化的样态也不断发展变化[2]。图形动画、视频等动态视觉符号也更多地被使用。与国外常见的带有交互式图表的数据新闻相比，国内目前常见的数据新闻类型是静态信息图和 H5 交互动画。静态信息图相较于交互式信息图，存在交互性、信息量、重复阅读率不足的问题，我国目前部分 H5 新闻也存在形式大于内容、可交互性较弱的问题。并且国内数据新闻可视化的生产规模相比国外较小，尤其在数据新闻可视化深度报道方面基本是一片空白[3]。总体来说，国外的数据可视化新闻产品偏爱完整专题式，国内的数据可视化新闻报道既要迎合受众浅阅读、快消费的习惯，又要适应全媒体时代多媒介样态飞速发展的媒介环境。

(一)可视化图表应用和表现能力单一

可视化图表是数据新闻可视化作品中必不可少的要素，目前国内不少媒体在数据新闻报道中应用的可视化表现形式基本为静态图表，偶尔出现动态图等较为复杂的表现方式。传统的信息图表包括条形图、饼状图、时间轴、折线图等。随着新闻数据可视化的发展，全球可视化报道中使用的信息图表呈现出多样性，旭日图、桑基图、数据地图等类型的应用让作品更美观、充实。反观国内部分媒体，缺乏创新表达方式的可视化图表模式单一，难免生硬、单调，受众体验感不强，传播力也大打折扣。国外有研究指出，媒体在进行数据可视化报道时，应结合新闻思维和视觉设计思维。

(二)数据来源受限、数据垄断

国内部分媒体受自身技术条件的限制，数据大多来自第三方。一方面，由于国内数据库开放程度不高，媒体报道数据来源于相关部门或企业向社会公布的资料，部分数据可能会因操作不规范而影响真实性和严谨性；另一方面，这些数据在被获得前就已经分析处理过，媒体只简单地归纳整理后进行可视化处理，便能形成一篇数据新闻报道，这在很大程度上限制了数据新闻的创新和发展。

(三)数据处理能力不足，运用可视化解读新闻的能力不强

国内媒体制作可视化数据新闻以静态图表为表现形式的居多，可视化途径多为简单生硬地使用柱状图或信息图表。在数据分析、解读能力上，因为缺乏先进技术和相关专业人才，影响了对新闻进行更深层次的探究。数据新闻可视化的关键是借助数据和技术，深层次挖掘数据背后更为深刻、更有内涵的信息，创作更多的沉浸式新闻、预测性新闻，增强新闻的真实性和可读性，全方面满足受众的需求。

(四)数据的透明度有待提高

国内数据新闻引用的数据来源多样且复杂，在被引用的过程中也存在着数据来源模糊、数据时效性偏低和数据验证性不足等问题。新闻透明性可分为制作透明和参与透明两种表现方式，在新闻数据可视化作品的生产过程中，其透明度最直观的体现就是所使用的数据库的公开程度，即在作品中详细阐述数据来源与使用情况，且受众可通过超链接或其他方式访问相关数据集。而在实际的数据新闻可视化作品中，发布者不完全公开数据来源或选取数据不够客观，会降低新闻的专业性和权威性。因此，数据来源的公开和数据选择的客观，在数据驱动的可视化报道中显得十分必要。

(五)专业性、时效性不强

我国大数据发展刚刚起步，数据新闻可视化还未形成产业，缺乏成熟的制作模式和相匹配的复合型人才，专业性还有待提升。另外，可视化团队内部普遍存在分工不清晰，由多个部门临时抽调人手参与制作的情况，极大地降低了数据新闻可视化制作效率，影响了新闻的时效性。

(六)数据可视化专业人才缺乏

在新闻数据可视化作品的生产过程中，相关人员必然要对海量数据进行处理，主要的处理技术可分为统计分析、数据挖掘、自然语言处理、机器学习、空间分析等类别，不同类别的分析需要借助不同的工具，这些新技术和新工具的加入对数据新闻制作者提出了更高的要求[4]。我国从传统新闻到数据新闻报道的转型时间较短，能够适应新模式的专业性人才还在学习、摸索的过程中，不论是在思维方式还是在技术创新方面，专业素质高、操作能力强的人才十分缺乏。

(七)盲目追求新闻的数据可视化处理形式，忽视了新闻价值

数据可视化的目的是帮助受众从深度、广度上理解新闻背后的内涵，是一种辅助手段，不能单纯因为数据可视化在视觉上的吸引力，盲目地进行数据的可视化制作，这不仅会降低数据新闻的质量，影响新闻价值判断，而且也容易失去受众的信任，降低媒体自身的传播力和影响力。

三、国内数据新闻可视化报道的发展趋势

(一)国内重大新闻，文化、体育类新闻或提升关注度

国内数据新闻可视化选题范围整体上呈现大而全的特点，但偏向国际新闻与社会民生新闻，某些选题明显缺失。数据新闻可视化策划制作者要具有内容与用户的强关联意识，策划选题之前要充分思考受众更关注什么、需要知晓什么。例如，新冠肺炎疫情的信息持续受到关注，可视化图表能清晰地呈现疫情态势，这个选题就是适合数据新闻可视化呈现的。另外，体育与文化是传统新闻报道的重要选题类型，在国内数据新闻报道中却有明显缺失。尽管这种类型的数据新闻从确立选题到搜集数据，以及可视化呈现等一系列流程和制作的难度较高，但在未来的数据新闻可视化实践探索中，或将是一个重要的创新方向。

(二)数据新闻可视化报道的基础是数据，注重数据环境的建设显得尤为重要

外部数据的质量和数量在一定程度上限制了数据新闻选题类型的多样化，但外部数据环境的建设不是一蹴而就的，新闻媒体不仅要加大对数据分析的投入力度，也要做好成本控制，充分利用已有的数据库资源，建设内部数据库，同时与其他数据新闻媒体或平台合作，通过购买、共享等方式不断扩充自己的数据库，在条件允许的情况下，可以购买国内外数据服务公司的数据[5]。也可以采用众包模式使用“爬虫”、Python 等程序，从网络中抓取由网民生产的海量数据内容来充实自建数据库。

(三)拓展机器人数据新闻写作

机器人新闻写作就是通过计算机程序对新闻信息和数据进行抓取，自动生成新闻文本的过程[6]。机器人新闻写作是程序编写和大数据技术在新闻领域的融合。机器人新闻的出现是大数据技术为新闻行业带来的一次发展机遇，对于数据新闻而言也是如此[5]。一个数据新闻媒体或平台只需确定好选题，搜寻到相应的数据，并将这些数据导入预先设定好的程序中，机器人便可以对数据进行快速分析和计算，在相对于人工而言较短的时间里生成一篇数据新闻作品。这种信息化、标准化的数据新闻生产模式，能够在很大程度上解决国内数据新闻媒体或平台专业人才缺失的问题，有助于同步优化国内数据新闻的质与量。虽然利用机器人所生产出的数据新闻存在客观、准确、分析具有深度等优势，但其在情感性、叙事性、趣味性等方面略显不足，这就需要编辑或其他专业人员进行合理的润色和加工。

(四)为数据新闻可视化报道制定标准

首先，为了避免出现过于可视化引发的喧宾夺主的情况，必须要考虑到新闻的实用性标准。一切要以受众为中心，确定新闻报道能够为受众带来的实质性利益，如能否输出有效信息、探索未知领域等[6]。其次，要制定清晰的标准。可视化的清晰性不能只是把数据完整罗列，还要充分体现内涵的逻辑和关联，让受众能够通过可视化的表达直观地获得信息。从互动性上看，平台的“强交互”能带来与受众的“强关系”，可视化表达的交互性在加强受众互动的同时，还能带来更稳定的受众黏性，也是对交互式设计表达的一种反馈形式。随着技术的发展，交互性逐渐成为评价数据新闻可视化作品足够出彩的指标之一。

(五)重视视觉创新思维，丰富可视化交互设计

视觉创新思维已成为媒体融合背景下新闻报道的发展趋势，同样，具有视觉创新思维的数据新闻报道也将更适应未来的发展趋势，配合AI、VR 等科学技术，制造良好的临场感，并提升数据信息的传播效率，用良好的视觉创新思维来呈现新闻，才是媒体提升新闻内容品质，获得长足发展的关键所在。例如，在数据新闻交互层面引入游戏化的机制和元素，是近年来数据新闻报道的创新表达之一[7]。新闻游戏化即以交互层面为基础，进行新技术的融入，引导受众进行沉浸式阅读，提升新闻阅读的质量和感受，同时也更便于研究形成更好地讲述复杂故事的叙事方式，使数据新闻更为直观和生动。在丰富移动端可视化交互设计方面，由于移动端屏幕较窄小，数据新闻的可视化设计受到一定程度的限制，但不能一味地追求对设备技术要求较高的H5、AR 等交互形式，事实上静态图标与动态交互图相结合的形式更符合移动端受众的阅读习惯，这种新形式给受众感受数据的变化提供了新的途径。

四、结语

在大数据、云计算等多种技术不断发展和推动下，数据新闻可视化将会成为一种更加常态的新闻报道方式。虽然目前国内的可视化数据新闻还处于发展阶段，但也有很大的探索空间。例如，如何构建规模性的、结构化的数据库，而非人工搜索的小数据；如何提升可视化的设计和开发水平，使得数据的叙事更加符合受众的观看习惯，如何提升可视化数据新闻的创新性和交互性，使可视化数据新闻朝着更加多元的方向发展等，都将成为媒体数据新闻工作者不懈努力的目标和方向。只有正确认识我国数据新闻现存的问题，努力探索发展策略，才能保障国内媒体持续高质量、高水平地呈现数据新闻产品，实现长足发展。