数据新闻可视化交互叙事探析

李欣 广西大学新闻与传播学院

数据新闻是通过对庞杂的数据进行挖掘、分析，以可视化形式呈现的新闻，以数据为内容，可视化为形式。它的叙事模式不同于传统文本的线性叙事，媒介技术的发展、传播形式的多样让数据新闻的交互性得到加强，数据新闻借助交互技术进行交互叙事。数据新闻交互性叙事的内涵在于新闻与受众的互动，新闻向受众输出信息，受众可以按照自身阅读习惯与兴趣选择信息，进行反馈。尽管数据新闻通过可视化技术完成交互叙事，但与受众互动的程度却有差别，通过研究不同形式与互动程度的数据新闻如何进行交互叙事，并展望其未来发展，有利于数据新闻可视化形式的优化、叙事的完善。

一、数据新闻可视化交互叙事模式分类

英国《卫报》的数据记者以及博客编辑西蒙·罗杰斯认为数据新闻的核心在于灵活运用新的叙事形式，并不仅仅局限在数据可视化。但无论数据新闻以何种技术形态呈现，终究离不开其作为新闻的核心，传播信息，为叙事服务，数据新闻通过一整套叙事语法与叙事结构建构着事实，不同的可视化形式与受众有着不同的交互程度。基于当时数据新闻的发展情况，数据新闻可视化形式可分为可查询的交互地图、动态图表和信息图三种。交互地图主要用于呈现空间地理数据。动态图表用来展示数据变化的趋势，在财经新闻中运用最多。信息图是数据新闻最常采用的可视化形式，可以突出庞杂数据中的核心信息[1]。

通过对国内外数据新闻的整理，数据新闻叙事模式大致可分为线型叙事模式、组合型叙事模式、交互性叙事模式。线型叙事沿着事件主线，单向直线地展示出事件发展过程。组合型叙事模式下，叙事围绕主题展开，受众可以从多个叙事模块中选择一个模块进行阅读。交互型叙事是完全开放式、满足受众个性化需求的叙事模式[2]。依据韦伯和拉尔对信息交互的划分标准，根据数据新闻的交互程度可将其分为无交互或低交互、中级交互与高级交互。低交互的数据新闻与图解新闻界限模糊，只是通过对数据的展示来美化界面，用文字对数据进行解读，与受众没有互动，单向地传达信息。对于中级交互的数据新闻，受众可以根据制作者预设的交互路径选择信息，但叙事主体仍然是新闻制作团队。高级交互的数据新闻对受众开放多个交互入口，受众可以完全开放地自由选择信息[3]。

二、数据新闻可视化交互叙事分析

从以上学者对于数据新闻叙事模式的探讨可以看出，数据新闻可视化形式与受众互动程度的高低可作为划分数据新闻叙事模式的依据，参考学者对可视化产品主要形式的概括，本文将数据新闻的叙事模式概括为三种：静止式数字信息图、交互式互动图表、深度沉浸式游戏新闻。

（一）静止式数字信息图

数字信息图是目前国内数据新闻的普遍形式。数字信息图的制作成本低、周期短，并且数据源多为引用数据，不需要制作团队进行数据挖掘、清洗等工作[4]。数字信息图主要作用在于让受众免于阅读繁杂的数据，提高新闻易读性，强调重点信息，美化新闻形式，增强真实性。但我们要看到，尽管新闻数据是客观的，目的仍是进行说服、传递观点，数据中渗透、隐含着整个新闻工作团队的思考逻辑和意义生产。

2020年11月网易新闻数读栏目基于权威医学杂志《柳叶刀》（Lancet）发表的中国人身高跃居东亚第一研究结论所撰写的题为《中国人身高东亚第一了，但我还在拖后腿的》的数据新闻，新闻分为三个部分，第一部分用展示数据变化的坐标说明主体事实，以1985年至2019年的时间跨度为横坐标，身高数值为纵坐标，以点串成不同颜色的线直观地显示中国、亚洲、世界19岁成年人身高变化趋势。之后对重点信息进一步解释以证明观点。文字部分引导受众注意信息图中的关键点，具体解读信息图，指出中国成年人身高的涨幅以及从低于到超出世界均值，最后超过东亚、南亚、高收入亚太区均值的过程。新闻以信息图的方式呈现了特定时间段内世界各区域的身高趋势后，单独以条形图展示2019年世界各区域19岁成年人平均身高，具体而又直观地展示事实信息：中国人身高已居东亚第一。

第二部分呈现了近35年中国人5岁至19岁的平均身高变化趋势图，以柱状图形式直观展示35年来中国成年人身高逐年增长。第三部分引出信息背后存在的社会问题。对百度搜索中网民关于身高影响因素的搜索内容进行数据分析，粗浅地展示中国成年人对身高的焦虑。

通过分析以上案例的叙事模式可以发现，在数据新闻中，单一数字信息图形式的叙事逻辑与传统文本叙事的线性逻辑没有太多区别，作者作为对数据的解释者牢牢掌握着新闻的进程，受众很难与新闻内容产生互动，新闻的质量十分考验制作者对数据的分析解读能力，在叙事结构上很难创新，更多流于可视化的形式。这种流于表面的形式可能会降低用户探索数据信息的积极性，对于乐于探索数据、想要获得深度全面信息的受众来说，他们可能会不满于此类新闻单一的叙事线索。

（二）交互式互动图表

交互式互动图表通过对大量数据，包括数字、音频、文字等进行采集后，剔除无用数据，对有用数据进行整理分析，由动态地图、可编辑图表等形式呈现。这类数据新闻往往以一个主题或事件为切入点，由多个独立叙事模块组成，叙事结构呈现出由点或线到面的过程[5]。新闻的可视化互动叙事由多个交互界面呈现，表明完整事件或主题的不同侧面，受众可以通过互动获取多样化的信息。

例如财新传媒发布的数据新闻《从调控到刺激 楼市十年轮回》，其设置了三个交互页面：房价地图、环比分布与房贷计算器。在每个交互页面，受众可以根据自己的兴趣点击查看，也可以输入具体信息进行检索。比如在房贷计算器界面，受众只需输入城市与家庭月收入，界面将出现在相应城市买房需要还贷的年限。受众与页面进行互动后，信息以折线图、柱状图、环比图以及文字形式进行反馈，让受众获取历史楼市价格的对比与政策环比，呈现出房价增长迅速、民众买房难的现实问题。

这类数据新闻的交互页面看起来简单美观，其中却蕴含着大量信息等待受众挖掘，不同受众可以根据自身客观条件选取最具接近性的重要信息，美观且具有交互能力的界面提高了受众阅读兴趣。但另一方面，这类数据新闻对受众的信息获取与解读能力提出了较高要求，受众通过这类数据新闻获取重点信息、得出结论有一定难度，传播效果很大一部分取决于受众的探索程度，更为简单操作的交互方式能降低受众获取信息的门槛，提高受众探索信息的积极性。

（三）深度沉浸式游戏新闻

在进行游戏类新闻阅读时，受众变成游戏玩家，以角色扮演的方式回到新闻背景中，以第一视角亲历新闻故事，游戏情节的设计来自于大量真实的新闻采访素材[6]。网易新闻与橙光游戏为反法西斯胜利70周年特别策划了一款名为《逃跑人的日常》游戏，游戏设定是玩家为身处战俘营的俘虏，需要做出选择，想办法逃离战俘营获得自由。游戏为玩家设定了86种结局，每一个结局背后都隐藏一段真实的历史。在游戏进程中，玩家需要根据文字提示，谨慎选择，每次选择的内容都以二战期间战俘的真实经历为依据，玩家在游戏中的情节线可能也与战俘逃亡的经历一致，不同的选择导致不同的结局，甚至错误的选择直接导致游戏结束，而其所对应的现实意义就是逃亡失败，在二战中牺牲。在这样的游戏体验中，受众身临其境，回到新闻事发地，通过游戏的挫折与艰难感受战争的残酷，产生强烈的情感共鸣，引发现实思考。

传统的文本类线性叙事中，作者按照事件发展或逻辑顺序叙述，受众需要跟着叙事者的叙事顺序，从头读到尾，无法进行选择。游戏通过沉浸和卷入的特点，调动受众主动性、积极性、情绪与思考能力[7]。游戏中的文字提示相当于新闻背景、线索，受众为获得游戏胜利，仔细阅读新闻线索，梳理逻辑，不自觉记忆相关信息。

游戏中的用户被鼓励探索各种可能性，在某种程度上发挥了创造性，制作出属于自己的个性化作品。个性化的新闻呈现方式可以让用户有更多分享的冲动，渴望了解其他用户不同的探索结果。在阅读过程中，每个用户的互动过程都将被记录，可能成为下一个数据新闻的素材。用户对这类数据新闻探索的高主动性可以为新闻生产者提供数据反馈，帮助制作者继续优化内容[8]。受众通过自己的选择得出的结论不仅使新闻具有更强的说服性与情感共鸣，还促进了新闻生产者与用户关系的构建，增强了用户黏性。这类数据新闻普遍运用文字、图片、视频、音频、动画等多种形式来全面呈现新闻故事，丰富受众感官体验，受众进行选择之后，界面会出现图片说明以及当事人的视频采访或事发地的实景图片。随着虚拟、体感等技术的成熟，与新闻更好地融合，数据新闻的可视化叙事将更加具有视觉震撼力与沉浸感。

深度沉浸式游戏新闻只是借用了游戏化的形式与叙事策略，其实质仍然是为新闻叙事服务，目的是为了呈现新闻故事[9]。它虽具有丰富且全面的叙事线，每条叙事线有完整的逻辑，但从单个受众的阅读视角来看，多条叙事线中，其可能只能了解其中的小部分，很难对于事件有整体的把握，情感的共鸣效果与对于问题的思考大于对信息的获取。此外，游戏制作周期相对来说较长，很难做到时效性很强，更适于对一系列事件的专题报道、或揭露社会问题。尤其是深度沉浸式游戏新闻中受众的自由选择逃不出制作者所设置好的路径，作者在互动过程中巧妙地将观点蕴藏于各个叙事模块中，掌握着整个叙事过程。

三、关于数据新闻的展望

随着媒介技术的发展、数据源的进一步开放、受众媒介素养的提高，数据新闻的未来值得期待。

（一）从精英走向大众

目前优质的数据新闻具有垂直化的特征，多为面向特定领域精英的付费内容，有较好的口碑，对社会问题的调查性报道有助于监测社会环境、促进社会发展、发挥其公共服务的作用。但优质数据内容付费的门槛阻碍其受众面与影响力，无法面向更多用户获取利益，产生更大的社会作用，用户积累较慢。未来，随着数据源的开放与费用的不断降低，数据分析技术不断成熟与便捷，数据新闻将从精英走向大众，与更多人发生联系，对每个人的日常生活产生影响，更多人可以通过数据新闻了解世界的变化。除了覆盖面的扩大，内容也将更加贴近大众，为个人定制内容，数据新闻交互叙事的特点应该是将接近性发挥到极致，通过定位、遥感等技术，为用户提供定制化信息，让用户获取更加精准、符合需求的信息。随着数据源的进一步公开，普通民众获得数据挖掘能力，每个人都能进行数据新闻生产，增强话语权，普通大众的观点也能在数据新闻中体现。

（二）数据与采访深度结合

数据新闻中，数据成为叙述主体，记者由依赖对当事人的采访变成对数字的分析，实现了由“口”到“算法”的转变。但充分的采访对于新闻的人为精神与情绪感染力的体现仍然具有重要作用，采访内容可以为新闻报道提供真实的故事与话语。新闻中对话语的直接或间接引用可以增加新闻的亲切感，拉近与受众的距离，引发情感共鸣。从数据新闻的生产角度来说，数据新闻多以社会性事件为切入点，对当事人的深度采访不仅可以引导记者发现新闻选题，关注到特定群体，组织相关数据，更有利于发现数字背后的重要意义。采访的内容可以与客观的数据相互佐证，呈现相关事实，引导受众得出观点。

（三）媒体自建数据库并增强数据透明度

现在大量的数据都掌握在互联网巨头手中，用户习惯了数字化生存，手机上的数据可以展示出用户的生活轨迹，甚至各种隐私数据，然而这些互联网企业本性逐利，注重的是数据的商业价值，没有把数据进行公开分享的意图，缺乏生产数据新闻进行公共事件舆情监测与趋势预测的动力、服务公共利益的意识。互联网企业强大的技术能力与逐利的本性容易让被掌握大量数据的用户面临危机。媒体要建设自己的数据库，提高自身数据挖掘分析能力、促进数据共享。除了在数据新闻中说明数据源，接下来应进一步公布具体数据计算方法，只有对数据具体计算方式公开才能让新闻更具真实性、可靠性。