融媒体时代数据新闻的可视化呈现

戢彦频

可视化数据新闻界定

数据新闻（data journalism），也被称作数据驱动新闻（data-driven journalism），德国之声电视台的米尔科·劳伦兹和伯明翰城市大学的保罗·布拉德肖在《数据新闻手册》中对“数据新闻”的表现形式做出了总结：数据新闻和传统新闻的不同之处在于，将数据和传统的新闻事件结合在一起，新闻报道会呈现出不同的新的可能性。

抽象复杂的数据往往让公众在阅读观看新闻时难以理解，随着可视化技术的发展，数据新闻将让人望而却步的数据转化为公众容易理解的新闻形式。数据可视化（data visualisation）是一种以形象、互动的可视化方式呈现新闻的报道形式。学者韩卫国对数据可视化做了如下定义：在科学可视化基础上诞生的“数据可视化 ”将大量数据组合构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，使人们能够以更直观的方式从不同的维度观察数据及其结构关系， 发现数据中的隐含信息。

数据新闻国内外发展现状

内容和形式在新技术的推动下已经不再是新闻报道中彼此分割的两个部分。媒介渠道同样重要，在不同的媒介上，根据媒介的特点编辑内容已经是新闻编辑的必须，媒介渠道已然是内容的一部分。在媒介融合时代，因为媒介介质不同而造成的内容表现形式不同已经没有清晰的边界。数据新闻和可视化作为一个新兴的传媒领域，西方媒体做出过许多前所未有的尝试，推动着“数据新闻”的不断发展。2007年，美国的《纽约时报》记者和程序员开创了合作的先例，2009年《卫报》推出“数据商店”网站栏目，真正将数据新闻独立成一个单独的版面。一些独立机构，如Propublica，也一直在数据新闻的前沿探索。国内的数据新闻在2010年左右兴起，腾讯、新浪、网易、搜狐等网络门户先后创立了《数据控》《图解新闻》《数独》《数字之道》等数据新闻栏目。除了网络媒体、中央电视台、《南方都市报》等传统媒体也开始尝试数据新闻的制作。

财新传媒可视化数据新闻的发展现状

财新传媒数据新闻团队成立于2013年，推出数据新闻栏目《数据说》。与从传统媒体转型的数据栏目不同的是，财新网本来就是互联网发展下的产物，其传播特点更具互联网思维。在财新网的官方介绍中，称其以“为中国各界社会精英提供每日必需的高品质财经新闻、资讯、评论以及基础金融信息服务”为目标，作为财新传媒的新媒体自然在选题上倾向于对经济类的企业状况、市场变动和经济政策的解读。事实上，《数据说》自推出以后，财新团队一直致力于推出高质量有深度的一系列数据新闻报道，“用数据解读新闻，用图表展示新闻，将数据可视化，为用户提供更好的阅读体验” 是栏目创立之初对数据新闻的生产制作确立的原则，这个原则也得到了很好的贯彻。2018年，财新网数字可视化实验室获得了全球编辑网络（GEN）的全球最佳数据新闻团队奖，这也是国内媒体首度获得该奖。

财新传媒可视化新闻数据来源

数据新闻以庞大的数据为基础经过多次数据过滤，形成数据地图、时间轴等全新的可视化数据新闻呈现给用户，新闻价值在这一“传受”过程中得以不断凸显。可视化数据新闻的数据来源通常为数据信源可行度较高的机构、企业、数据库资料和政府部门发布的官方数据，从海量的数据中过滤和选择干净和有表现力的数据。

多样化的数据采集渠道

根据统计，政府机构提供的数据是《数字说》栏目数据来源中占比最高，为29%（205篇）。其它数据来源中，来自企业的占比为11.0%（76篇），来自学术机构的占8%（58篇），来自社会组织的占18%（125篇），来自第三方信息服务商的占15%（107 篇），媒体自身的占17%（116 篇），网络数据的占 2%（14 篇）（见图1）。

除了各级政府的公开数据，媒体自身在长期新闻生产中积累的数据资源也是数据的来源渠道之一。2014 年 7 月 29 日，新华社发布周永康落马的通稿。一个多小时后，早已筹备大半年之久的财新网发布了总计六万字的系列深度报道——《周永康的红与黑》。该报道发布后引起巨大轰动，页面浏览量超过一千万，一度使财新网服务器瘫痪。

此外，可信度較高的“第三方”公布的数据也是《数字说》新闻制作的重要数据来源，如阿里巴巴、京东网络平台交易的详细加载也成为数据的来源。

数据采集过程中使用多种工具

财新数据可视化实验室主要使用HTML5、CSS3和JavaScript工具制作可视化新闻。HTML5  HyperText Markup Language 5 的缩写是构建Web文本的语言描述方式，是构建和呈现互联网内容的一种语言方式，是开放Web网络平台的奠基石，被认为是互联网的核心技术之一，是互联网的下一代标准，支持IE，火狐，Firefox19+等浏览器。HTML5将Web带入一个成熟的应用平台，是一个完整的编程环境，视频、音频、图像、动画以及与设备的交互都进行了规范。CSS3是一种用来表现HTLM等文件样式的计算机语言，主要用于排版。JavaScript是一种属于网络的高级脚本语言，已经被广泛用于Web应用开发，常用来为网页添加各式各样的动态功能，为用户提供更流畅美观的浏览效果。通常JavaScript脚本是通过嵌入在HTML中来实现自身的功能的。

数据可视化通过数据开发工具如Google Fusion Tables，Google Refine，Mr.Data Converter，Google Chart Tools等过滤清理无效数据，转换数据文本，将数据转换为图表。数据可视化将复杂冗余的数据以形象生动的方式呈现给受众，提升新闻的可读性。

《星空彩绘诺贝尔》通过选取，过滤无效信息，重组并采用可视化的方式呈现了1901-2015年所有诺贝尔得奖者的信息。实验室在分析了历届诺贝尔奖的原始数据以后，制作了一个圆盘，在圆盘上用彩绘的形式标注了1901 年—2015年间世界上所有获得过诺贝尔奖项的国家，并且还仔细标注了获奖年份以及获奖类别，点击某一年份，图片右侧便会出现这一年诺贝尔奖得主的简要信息。一张图便涵盖了整篇报道的内容以及大量数据，但却做到了让受众一目了然、简单易读。并且该新闻的可视化设计整体是一张图片，背景是整洁干净的白色，重要文字用深灰色突出，并且将获奖类别分别在图中用不同颜色表示以作明显区分，这在一定程度上能帮助读者快速抓取并解读有用信息。数据经过可视化处理后，为受众展现了新的角度（见图2）。

《数字说》数据可视化新闻的特点

数据新闻生产相对于传统新闻生产来说有很多不同，数据新闻生产进一步体现了制作更精细、更多平台、学科跨界更大等特点，相对来说门槛更高。财经数据可视化新闻实验室已成为一支发展成熟的数据可视化新闻团队。

选题的独特性和专业性

大数据时代的来临对新闻媒介与内容提出了高要求。互联网带来的信息爆炸，使读者迅速从信息饥渴转变为信息过载。海量的大数据，同质化的内容反复出现在人们的视线中，超越了读者的阅读需求与能力，极大的分散了读者的阅读注意力，让其迷失在蜂拥而至的信息流瀑中。

财新网《数字说》栏目的受众大多具有金融、教育、互联网媒体等背景，这类职业对于其本身的专业度要求较高，因而这类受众群体对于知识更新、提升自身专业水平与能力具有一定需求。

《数字说》数据新闻产品的选题类型，主要侧重于财经新闻的独特性和专业性。财经新闻产品的独特性决定了选题的方向和范围; 专业性体现了文本的抽象性，确定了选题的内涵和价值取向。

《数字说》栏目中占比最高的是经济类新闻，为 52%（251篇）;社会类占比居次席，为 24%（116篇）;政治类和科教文化类数量相近，分别是 13%（64篇）和11%（55 篇）（见图3）。

横向看，国际方面选题内容占24%，国内方面选题内容占76%。《数字说》关注国内新闻制作和推送，也大量关注国际话题，体现了《数字说》的国际视野，受众在获取信息时也拥有多样化的选择（见图4）。

数据可视化新闻制作精良

为适应手机网络客户的增长，财经数据可视化实验室不仅制作了大量的网页新闻，还不断开发适应手机端阅读的新闻作品。与传统新闻生产模式中记者、编辑、美编可独立作战不同，数据可视化要求成员之间，必须要建立良好的协同互动关系。正如财新数据可视化实验室主编黄晨在采访时说的，数据可视化新闻的每一个项目都要依靠一个团队制作，一起选题、沟通、讲解，不再是依靠一两个记者或者编辑的传统模式。

记者编辑、美编、程序员和数据分析师在项目开始之前就要对选题是否有价值，数据量是否充足、技术是否可行、时效性与表现形式是否协调等问题展开讨论，确定最终的新闻选题。在后续的数据清洗、选择新闻的切入视角、可视化呈现、交互设计等环节，也离不开团队成员的共同商议。这在很大程度上改变了传统新闻生产中，记者编辑拥有更多的主动权，而美编和程序员缺乏参与感的不均衡状态。通过这样的新闻生产模式，每一位团队成员都可以在工作中获得均衡参与感，从而激励成员更加主动、积极地工作。

在整体方案设计过程中，设计团队会根据新闻生产效果，要求记者补充相关新闻数据。最后，设计方案定稿后，图形设计、市场开发、信息文案同步进入数据新闻生产领域。数据新闻整个生产流程，采编、设计人员及程序员都需要就新闻产品的各个部分进行反复沟通。数据新闻产品最终以可视化形式登上媒体，为用户接收信息提供便利。

在青岛黄岛中石化爆炸事件报道过程中，财新传媒先后三十多人投入到相关报道中，记者、编辑、可视化新闻团队协同报道。将不同地区的工作人员通过社交软件组织在一起工作。传统的新闻报道是新闻记者采访撰写稿件，设计部门进行图片设计，最后发布在不同的媒介渠道。而此次报道不同于传统的新闻制作流程，将记者，编辑，美术设计、数据分析和可视化团队从事件开始就协同办公，再造了新闻生产流程。新的生产流程将设计提前至新闻生产之中，将数据可视化融入生产流程，更好地完善了新闻报道的维度，满足了受众对新闻报道的多元化需求。

根据该事故的特点，财新可视化团队不再以单一的新闻报道和图片形式呈现给受众，而是选用地图和新闻消息融合的方式进行报道。一线记者在现场拍摄的照片时通过手机定位系統将原始素材发回编辑室，可视化团队快速完成初步代码写作，在整合了前方新闻图片后，第一时间发布了可视化新闻互动图。比如在最初新闻稿中公布的爆炸点所提及的两条路汇集处，在地图上显示并不相交，而通过现场定位的图片显示了真实的爆炸地点，帮助澄清了真实的现场状况，使读者可以对灾难报道有了更为直观地了解。系列报道关于青岛黄岛中石化管道爆炸事故创下了财新网当时单日最高流量记录近800万的页面浏览量（见图5）。

可视化形式，提升用户阅读体验

新闻中生硬、冗长的数据堆砌，常常让读者望而生畏;长篇大论的分析报道更容易使读者感到兴趣寥寥。数据可视化的交互性提升了用户的新闻参与度，改变了传统的单向、线性的新闻传播模式，可以让用户根据自己的喜好和需要，主动地作出交互行为。特别是数据越复杂的情况，恰当合适的交互性设计，越能够帮助用户以最直接、最便捷的方式获得想要的信息。

例如，财新网 2013年 9月26日发表的报道《中东地区的敌友关系》，利用“概览+细节”的交互设计，将在埃及和叙利亚两个国家的政治动荡中，中东地区错综复杂的敌友关系表现得淋漓尽致。该报道将15个关系主体用不同的颜色块进行区分，并以绿色、红色、黄色分别代表支持、反对、未表态的态度倾向。在视图呈现时，主要以一个圆环的可视化图表为主，圆环外圈标注了不同的关系主体，圆环内圈则通过代表不同态度的颜色弧线将关系主体进行连线，表现它们之间的敌友关系。当鼠标移到不同的颜色块或者将其移到圆环外圈标注的关系主体时，图表就会突出该主体与其他主体之间的联系，并将其他的关系进行虚化隐藏。如图 6 所示，这是《中东地区的敌友关系》中，可视化图表完整呈现时的状态。纵横交错的弧线显得密密麻麻，让用户很难一眼就清晰地看出主体之间的敌友关系。而当把鼠标移到美国时，呈现的页面如图7所示。报道通过细节层次控制，将美国的敌友关系突出并隐藏了其他不相关的关系弧线，使用户在很短的时间内并能弄清美国与谁是朋友、与谁是敌人抑或与谁的关系还不够明确。因此，通过这样的交互设置，不仅使信息的表达更加清楚明了，也提高了用户获取信息的能动性。

可視化技术的发展使新闻呈现的方式突破了传统的以文字和静态图表表达为主，通过对新闻界面的交互设计，让新闻和读者建立起一种互动的关系，从而有效完善读者的观感，将枯燥的文字和数据转化为清晰易懂、层次分明、重点突出的可视化和交互式形态。相对于传统的新闻，可视化新闻具有提高传播效率、加快阅读节奏、实现交互功能、增强阅读趣味、丰富信息维度、降低阅 读难度、促进二次分享等优势。

财经新闻数据可视化的启示

扩展数据来源，尝试众包模式制作数据新闻

财新新闻的数据来源主要是数据库资源、政府部门、企业、机构。

然而这些传统数据来源机构存在一定的局限性，会为获取、清理数据提高难度，致使制作时间增加，时效性减弱。关于国内数据环境，财新数据新闻中心主任黄晨认为当前数据公开化和结构化程度低，即使拿到数据，也需要投入较多精力在整理和清洗工作上。面对有待开放的数据环境和极其耗费精力的数据文本形式，“众包”模式是有望将人手及资源有限的数据新闻制作团队从这一困境中解救出来的途径。

运用多种策略，提高作品互动性

《数字说》开设的“互动新闻”栏目中，作品数据丰富、交互设计感更为强烈，但更新频率十分缓慢，作品数量寥寥无几，且交互技术尚不成熟流畅，经常出现浏览器不兼容、播放不流畅、页面乱码等问题，导致受众的互动性体验不良好。未来的数据新闻作品，应更多地运用成熟的可视化技术，除了采用互动图表、时间轴、地图等交互方式外，还可以采用模拟场景、加入视听元素的多元化形式，营造沉浸式的场景，让枯燥的数据内容更加生动化。其次，通过交互功能的设计，实现深层互动。比如开放评论渠道，优化分享功能，比如增加点赞、收藏等功能，开放评论区，优化一键分享功能。此外，还可以通过众包的方式鼓励用户参与到可视化数据新闻的制作中。

结语

数据可视化的出现和发展，从数据来源、可视化设计、视图显示、交互设计等环节，引起了新闻生产模式的巨大变革。中国的可视化新闻虽然起步较晚但发展迅速，从财新网的一枝独秀到各大媒体均能进行成熟的技术应用不过几年时间，但财新网在业界和学界取得的成绩仍值得肯定。数据新闻作为推动媒体转型的重要方向，越来越受到媒体的重视，移动终端的快速发展，数据化新闻的应用必将更加广泛，用户从报道中感受到了数据的理性之美，用户对阅读的体验要求的不断提高推动数据新闻产生新的模式，数据化新闻的生产和学术研究也将取得新的进展。