新文科背景下数据新闻人才培养现状及对策

2022-05-30陈丹

新闻论坛 2022年4期

【内容提要】随着互联网信息技术的发展，数字化、网络化、智能化成为驱动社会发展的价值力量。信息技术改变了传媒生态，数据成为传媒业的生产要素和竞争核心，新闻从业人员的职业素养也发生了价值转向。新闻传播学科作为新文科建设的重要组成部分，应充分发挥学科教育优势，为传媒业建设培养复合型、应用型的数字技术人才。为加速我国新闻业国际化、现代化、数字化转型，推进新时代新闻人才创新型、专业型、复合型发展，本研究将基于新文科建设的价值内涵，解析国内高校新闻传播教育改革的新任务和新要求，探索现行数据新闻人才培养中存在的突出问题，并针对这些问题提出可供参考的建议。

【关键词】新闻教育数据新闻人才培养

2020年教育部新文科建设工作会议发布《新文科建设宣言》，提出新文科建设要“构建世界水平、中国特色的文科人才培养体系”，其根本任务在于培育“会讲中国故事”“讲好中国故事”的新时代复合型文科人才。将人才队伍建设置于媒体融合发展的“先手棋”之位，以加快建设高水平复合型人才高地。新老媒体融合发展归根到底是新闻人才队伍的融合发展和转型升级，人才作为行业发展的基石，其综合素养能力直接决定行业的发展前景。

大数据技术加速社会生产前进，数据新闻作为新生态报道形态，已成为当前新闻业发展中日益重要的新生力量，新老媒体热衷于开发数据新闻业务最主要的原因在于数据新闻为他们注入了创新活力。数据新闻以可视化、交互性内容呈现提高了信息生产效率，优化了用户的阅读体验，成为当前新闻生产的重要趋势，这也使得新闻传播人才的价值素养出现了意义扩容。人才作为新闻业的基石，其综合素质直接关系着新闻业的发展方向。在学科交叉和资源整合发展的趋势下，新闻教育须跟上业界的前进步伐，培养什么样的新闻人才，如何培养适应当前就业环境的新闻人才成为学界探讨的重点。

一、数据新闻与数据新闻人才

数据新闻起源于20世纪的“精确新闻”理论，该理论强调在新闻采编过程中新闻工作者需要科学掌握数据获取与分析方法，将其更好服务于新闻报道工作。数据新闻又称数据驱动型新闻，对于数据新闻而言，数据不再只是新闻的线索来源，而是新闻的主干构成。通过对海量复杂的数据进行过滤和分析，以描绘出事实的本来面貌，挖掘出数据事实背后的新闻价值和逻辑关系，最终为用户呈现事实真相。用数据来展现事实，是新闻追求真实表达的有效途径。利用数据的精确性，依靠数据间的逻辑关系，整合处理大体量的数据以确定不同维度的新闻观点，表现出信息的再结构化，为新闻报道的客观真实性赋能。2011年由BBC、卫报、纽约时报等诸多数据新闻领域专家编写而成的《数据新闻手册》是全球第一本专门探讨数据新闻的著作，书中强调数据图表可以帮助记者直观形象地呈现新闻故事。信息时代的发展培养了用户碎片化的阅读习惯，用户的媒介消费习惯让渡于视像元素，数据可视化成为内容创作的主流生产方式。数据新闻的发展带动了新闻传播理念的革新，新闻叙事不仅可以借助文字表述，还可以依靠有形的图像进行生动化的故事表达，以一种更具吸引力的视觉阐述方式满足用户的阅读需求，提升用户接受关键信息的阅读效率。

技术作为现代传媒业的价值支撑而存在，新闻传播建设中信息技术的作用和影响已不容忽视，新闻传播学科在数字媒介技术驱动下需要丰富精神内涵和价值规范。从现实情况来看，我国新闻人才培养成果与媒介生态需求不相适应。新闻人才培养质量是决定新闻教育品质的重要一环，传统人才培养模式不能很好满足数字时代的媒体需要，这使新闻教育改革急需变现。数据新闻在融合发展过程中逐渐受到学界的重视，不少高校将其纳入新闻教育体系之中，以期培养适应大数据时代需求的数字化专业人才。由于数据新闻起源于欧美，以美国为代表的数据新闻教育模式指导了大多数国家和地区的数据新闻教育改革，如何在国外成熟的教育理念及教学模式的基础上，构建适合中国数字媒体发展需要的数据新闻人才，培养策略就显得尤为重要。

二、数据新闻实践下人才培养的现状

数据新闻产业的快速迭代加剧了传媒业对各类人才的需求，我国新闻传播教育正处于人才培养与变革的关键时期。2020年6月30日，中央全面深化改革委员会第十四次会议审议通过《关于加快推进媒体深度融合发展的指导意见》，该文件是继2019年1月25日习近平在重要讲话中指出“建设全媒体，推动媒体融合发展”①这一紧迫问题之后，再次强调“要打造属于中国的一批具有强大影响力与竞争力的新型主流媒体，推动我国媒体的融合发展”②。为实现这一目标，文件明确强调要“加大全媒体人才培养力度”，培养复合型全媒体人才是我国媒体融合发展的前提与基础。数字化建设加速了新闻业融合发展，新闻传播人才培养须适应社会需要，但目前我国数据新闻人才的培养仍面临诸多困难与问题。

（一）学科建设不完善，培养模式单一

新闻传播学科建设与业界媒体融合发展的大背景息息相关，新媒体生态环境的不断发展，要求新闻传播人才培养需要与传媒市场需求接轨。高校作为人才培育基地，如何实现数据新闻专业人才培养是尚在研究的问题。我国新闻界自2011年开始积极探索数据新闻领域，但与之相伴随的数据新闻人才培养近几年来才开始被国内新闻院校纳入人才培养计划中，与欧美国家的数据新闻教育相比，我国数据新闻本土化教育模式正面临着发展不平衡、建设不完善的问题。新媒体背景下人才培养不能仅停留于适应数据新闻这一报道趋势上，还需要考虑如何通过学科建设来提升学生的数据挖掘与收集、数据分析与解读、数据可视化等能力。工具性是从业者进入数据新闻领域的关键所在，以技术为核心的可视化是数据新闻的核心内容，无论是文本分析专业人才，还是可视化技术人才，都是数据新闻行业发展的人才支柱。

当前我国许多高校的新闻传播专业都开设了网络新媒体方向，但不少学校的教学只停留在传统新闻采编流程，缺乏关于跨学科知识与大数据技术的教学，造成人才培养成果与新闻行业市场需求之间存有较大差异。在新闻教育改革中，多数高校只是将“网络新媒体教育”作为课程改革的主体，培养方式多以传统新闻教育模式为主，只有少数高校单独开设了“数据新闻”专业。探究欧美国家的成功经验可以发现，除了大学以外，很多机构也成为数据新闻教育的主体，这类机构聚焦新闻传播学科，为学生制定清晰的发展定位，数据新闻培训在整个教学体系中占比较大。大数據的发展使数据新闻成为热门职业，许多高职教育机构也开设了数据新闻专业，以德国莱比锡传媒学院为例，该校数据新闻的短期集中研讨班课程为新闻业培养了一批优秀数据新闻人才，但我国目前职业教育发展程度相对滞后，职业教育培养方式不能很好获得用人单位认可。

（二）师资队伍滞后，实践教学方式受限

技术层面的探索是新闻从业者面临的新挑战，专业人才的培养质量取决于高校师资团队的资历。就目前而言，我国多数新闻专业的教师对数据新闻的认知停留于理论层面，具有数据新闻从业资历的师资较少，且部分师资缺乏跨学科知识的储备，这都成为制约数据新闻人才培养的关键。优秀的数据新闻作品多是由团队协作完成，因而数据新闻的教学也是一项系统任务。在数据新闻人才培养方面，高校应组建一支深谙新闻传播理论、数据分析与处理能力的数据新闻教学团队，而不是仅有一名新闻学教师管理整个课程。虽然部分院校已经单独开设了数据新闻课和数据实操课，却缺乏具备新闻素养的计算机科学领域教师进行授课，因而无法将课程教学的最大效用发挥出来，使得学生不能较好学习和掌握相关职业技能。中国人民大学方洁认为数据新闻人才培养分为三种导向，即编码员导向、设计师导向和记者导向的数据新闻人才。在具体的教学实践中，应该根据学生的特点因材施教。

数据新闻依托计算机信息处理技术发展，数据新闻专业涵盖了新闻学和计算机科学等多学科的专业知识，实践教学是数据新闻人才培养的要点。新闻教育需要以专业人才技能培训为重点，以培养出适应信息时代发展需要的智能型、应用型人才。然而我国新闻传播教育在实际教学中面临着许多困难，在高校的课程设置中，由于对数据新闻教学认知的不足，导致数据新闻通常作为一门选修课而设定，人才培养计划需要学生在32个课时中掌握数据新闻理论及操作技能。多学科知识与多元化技能是数据新闻的价值支撑，一方面，我国多数新闻学院并未配备专业的数据挖掘与处理的软件与硬件设备，使得数据挖掘与收集、数据可视化方面的实践教学无法开展。受学院教育资金的影响，该问题的解决存在较大难度。另一方面，对于文科学生而言，网页制作、可视化技术等操作技能的学习显然是无法在短期内掌握的，这就使得数据新闻教学局限于理论知识，导致整个数据新闻的教育缺乏系统性、全面性。

三、新文科背景下数据新闻人才培养策略

新文科建设要求新闻教育多学科融合发展，旨在借助互联网、大数据、物联网等信息技术为学科建设赋能，实现交叉学科融合发展，开辟中国特色文科教育实践新领域。数字化时代媒体探索融合实践，积极建设具有互联网思维、适应媒体发展的全媒体人才队伍。人才培养目标与业界需求接轨，新闻教育正面临着学科反思与重构，如何促进课程转型升级以实现数字人才培养目标是高校进行新闻教育改革的首要问题。面对业界的人才需求变化，新闻教育界做出了积极的响应。黄旦教授提出，要以网络化思维思考人才培养的目标，改造新闻学的学科建设、课程体系、教学内容。培养新闻人才的专业素养，打造成为兼具数据挖掘、数据处理、视觉美学等跨学科知识的复合型技术人才。

（一）打破专业边界，交叉学科“跨界互动”

移动互联网的发展拓宽了用户的信息获取渠道，视觉经济时代下的新闻媒体要想争夺用户有限的注意力，需要创新新闻表现方式，复合型、应用型人才是新闻传播人才培养的建设目标。新闻人才培育理念应紧跟大数据行业的发展而不断革新，实现从“历史传承”到“据时革新”的创新发展。数据新闻是数字媒体融合发展的产物，涉及新闻传播学、统计学、设计学等多学科领域，跨学科培养是数据新闻教育的根本所在。欧美国家的数据新闻之所以发展迅速，很大一部分原因是其高校已打造了交叉学科培养系统。以美国哥伦比亚大学、密苏里大学为代表，院校对本科、硕士课程进行了充分的探究，按照不同教育层次进行专业课程设置，其中哥伦比亚大学开设了新闻与计算机科学双硕士学位，创新了传统新闻学学位的授予机制。数据新闻人才培养倡导学生不仅要具备新闻价值判断能力，还要掌握数据分析、数据可视化的能力。

“交叉性”“实操性”是数据新闻的特色所在，整合教学资源是数据新闻教育的特点所在。高校在数据新闻教学中，应将计算机编程教师作为实践课程教学的核心力量，将新闻传播学教师作为理论课程教学的重要基础，二者通力合作建构数据新闻课程体系。我国高等院校尚处在数据新闻教育体系建设初期，对于国外成熟的数据新闻人才培养模式进行“在地化”学习，沉淀出一套具有中国特色的数据新闻教育模式，这需要学界和业界的持续努力。目前以清华大学、中山大学为例的国内高等院校的数据新闻课程，也在逐步探索由不同专业背景教师相互配合，分别负责新闻理论、数据挖掘与分析、数据可视化等教学模块，这种交叉学科联合教学模式是数据新闻教育的意义再现。

（二）建立教学矩阵，校企合作创新实践教学

数据是新闻业的生产要素和竞争核心，基于传媒市场的人才需求，数据传播人才培养是大数据时代传媒教育改革的必然趋势。任何一门学科建设都需要经过长期的探索与实践，数据新闻教育经历了从案例、理论教学到工具、方法和技能教学的路径。学者张铮、陈雪薇将数据新闻人才培养思路概括为以培养复合型人才为目标，科学培养学生的多样性技能。同时强调智媒时代的复合型人才应掌握数据新闻报道、产品和用户分析、Python等编程软件的使用技能，应具备数据的使用、分析、辨别和再生产的能力以及数据化思维。实务教学是数字新闻教育的关键导向，但也是目前新闻教育的短板所在。

新文科人才培养需要实现多学科联动、全方位协同。2018年，教育部、中宣部联合发布了人才培养意见，拟在全国范围内推广高校教育与新闻业界进行融合建设，开启了校企合作的发展浪潮。新闻业界、数据公司与高校开展密切合作，整合数据资源，创办专业教学实践基地。新闻教育改革方向始终要与传媒业态发展趋势脉络相一致，始终将传媒市场的人才需求作为高校人才培养目标的第一顺位，促进校企双方共同培育数据新闻专业人才。2020年，百度與西安交通大学联合开设了“百度大数据人工智能菁英班”，实现数字化教育模式创新。将理论学习与实践教学双向结合，打造产、学、研、工、创一体化的校企深度合作模式，产教融合共同培养满足市场需要的优秀数据新闻人才。

四、结语

新技术、新手段为文科建设和文科教育注入活力，新文科背景下新闻传播教育改革体现为文科与工科的融合发展，数据新闻正是新闻传播学科与工科的结合成果。打造具备新闻素养与计算机应用能力的智能型新闻人才是新闻教育的重要目标，如何在理论型的文科教育中开展技术型工科教育是教育改革的关键问题，传媒市场的数据化转向凸显了数据新闻人才培养的必要性。我国的数据新闻人才培养现状仍存在学科建设不完善、培养模式单一、师资力量不足的问题，需要学界与业界共同探索发展路径。正如美国学者杜威认为“兴趣是发展的信号和象征”，培养学生的数据思维和数据兴趣，为传媒市场输出应用型的数据新闻专业人才。

注释：

①人民网.习近平：加快推动媒体融合发展构建全媒体传播格局.（2019-01-25）[2019-03-16].http：//media.people.com.cn/GB/n1/2019/0316/c40606-30979210.html.

②新華网.习近平主持召开中央全面深化改革委员会第十四次会议. [2020-06-30].http：//www.xinhuanet.com/politics/2020-06/30/c_1126179095.html.

参考文献：

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[2]Jonathan Gray， Liliana Bounegru， Lucy Chambers. The Data Journalism Handbook. http：//datajournalismhandbook.org/1.0/en/.2012.

[3]唐丹.新闻人才培养模式探析[J].中国广播电视学刊，2019（12）：63-65.

[4]牛旭青.学习与借鉴：国外数据新闻课程研究[J].青年记者，2019（17）：27-28.

[5]黄旦.重造新闻学——网络化关系的视角[J].国际新闻界，2015（01）：75-88.

[6]张铮，陈雪薇.从“数据新闻”到“数据传播”——智媒时代新闻传播教育的数据转向及因应策略[J].中国编辑，2020（05）：74-79.

[7]中华人民共和国教育部.关于提高高校新闻传播人才培养能力实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的意见.（2018-10-08）[2018-10-17]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/s7056/201810/t20181017_351893.html.

[8]西安交大新闻网.百度大数据人工智能菁英班在西安交通大学开班.（2020-12-05）[2020-12-09]. http：//news.xjtu.edu.cn/info/1033/126947.htm.