大数据时代新闻采写新趋势——数据新闻可视化

严 璐

（郑州广播电视台，河南 郑州 450000）

0 引 言

随着信息时代的迅猛发展，大数据已经成为影响各个领域的重要推动力。在新闻领域，大数据的涌现给新闻报道带来了更多的信息源，更为重要的是催生了一种创新性的报道形式——数据新闻可视化[1]。数据新闻可视化作为一种融合了现代信息技术、数据分析和可视化传播的新闻报道方式，正逐渐成为新闻业界的新趋势。通过将复杂的数据转化为图表、图形、地图和动画等形式，数据新闻可视化使得抽象的信息变得更加直观和易于理解，从而为读者提供了全新的阅读体验。因此，对当前大数据时代这一新闻采写新趋势展开详细分析，有着重要的现实意义。

1 数据新闻的概念

随着信息技术和数据分析的迅猛发展，数据新闻作为一种创新性的报道形式，已经引起了广泛的关注。过去，新闻报道以文字和图片为主。随着大数据时代的来临，海量的数据正在成为新闻报道的新鲜血液。数据新闻的核心理念在于，通过收集、整理、分析和可视化数据，新闻报道可以更直观、深入地传达信息，帮助读者更好地理解复杂的事件和问题。数据新闻的崛起在于其强调信息的可视化呈现[2]。可视化是数据新闻的重要特征，通过将数据转化为图表、图形、地图等形式，读者可以更轻松地掌握信息的关键要点。举例来说，数据地图可以将地理信息与统计数据结合，展示地区之间的差异和趋势；时间轴可以将历史事件和趋势进行动态展示，帮助读者理解事件的发展过程；图解新闻和视频动画则能将复杂的数据故事以生动、有趣的方式呈现，激发读者的阅读兴趣。

2 数据新闻可视化的对象采集

2.1 找准数据来源

在大数据时代，数据的获取变得更加容易，然而，找准可靠的数据来源，仍然需要深思熟虑和专业判断。首先，确定数据来源时，需要关注数据的可靠性和权威性。政府机构、官方统计局、知名研究机构等通常是可靠的数据提供者，因为它们经过严格的数据收集和核实过程[3]。例如，在报道关于经济增长的数据时，从国家统计局获取的数据比起未经验证的数据更能够赢得读者的信任。其次，数据的时效性也是重要因素。新闻报道要具有时效性，因此数据应当及时且具有实时性，尤其是报道自然灾害的数据需要尽快获取，以反映最新情况，而不是过时的数据。

2.2 合理判断选题

选题的合理性直接影响报道的吸引力、读者兴趣以及报道的影响程度。首先，选题应当与社会热点和读者关心的话题相关。优先选择与时事和社会趋势紧密相连的选题，可以引发更大的公众关注。例如，人民网《图解新闻》中的《提振消费：各地消费券政策一览》，以数据新闻的形式将消费者最关心的消费券政策进行全面盘点，有助于大众了解消费券的实际使用方法。其次，选题的深度和独特性是成功报道的关键。选择那些能够揭示隐藏在数据背后的故事和模式的选题，能够使报道更具深度。比如，一项关于城市交通拥堵的选题，除了呈现拥堵指数，还可以探讨拥堵背后的原因、影响和可能的解决方案。

3 数据新闻可视化的内容制作

3.1 数据地图

数据地图是数据新闻可视化的一种重要呈现形式，能够将数据与地理位置相结合，以地图为载体，使得地理空间与数据信息相互关联，从而更深入地传达信息。数据地图的应用非常广泛，从全球层面到地方层面，都可以用来展示各种类型的信息[4]。例如，疫情爆发时，数据地图可以用来追踪疫情的传播情况，在一张地图上可以清晰显示不同地区的感染病例数量，帮助读者更好地了解疫情的严重程度和分布情况。

数据地图不仅可以展示数量，还能够呈现趋势和关系。通过不同颜色、图标、线条等来表示数据变化，可以使读者更直观地观察趋势。比如，一幅地图上的曲线可以表示城市的人口增长趋势，这能够使读者一目了然地看到不同城市的增长速度和变化趋势。此外，数据地图还能够展示地理空间上的分布特征。例如，经济数据地图可以显示不同地区的GDP、失业率等信息，从而帮助人们比较不同地区的经济发展水平。类似地，环境数据地图可以用来展示不同地区的污染程度、能源使用情况等，有助于观察环境问题的空间分布。

当然，数据地图制作也需要注意几个方面。首先，地图上的数据标记和图例设计需要清晰明了，以免造成混淆；其次，地图的比例尺和坐标系应当准确，以确保数据的可视化准确性；最后，数据地图的交互性也很重要，读者要能通过缩放、点击等方式更深入地探索数据。

3.2 时间轴

时间轴能够将事件、趋势和变化随时间的推移展示出来，帮助读者更好地理解事件的发展过程和演变。时间轴的应用广泛，可以涵盖从历史事件到现代趋势的各种话题，比如澎湃新闻《美数课》中的《数说赣南苏区十年巨变》，采用时间轴的形式展现了该地区2012年至2021年十年间GDP占整个江西省的比重变化。时间轴不仅可以展示事件的顺序，还可以呈现事件之间的关系和影响。通过在时间轴上展示多个事件的同时发展，读者可以更清楚地看到事件之间的相互影响，比如一个政治时间轴可以显示不同国家的政治事件，从而帮助读者了解这些事件是如何相互影响的。此外，时间轴还能够突出事件的高峰和重要节点，通过突出某个时间段或特定事件，可以使读者更加关注这些关键时刻。例如，一个体育赛事的时间轴可以突出决赛阶段，让读者更加专注于比赛的高潮部分。

制作时间轴，需要注意一些细节。首先，时间轴上的事件标记和时间刻度应当清晰可辨，以免造成混淆；其次，时间轴的长度和比例应当合适，以保证事件的相对时序准确；最后，交互性也是关键，读者要能通过拖动、缩放等方式自由浏览时间轴。

3.3 图解新闻

图解新闻是数据新闻可视化的另一种重要形式，主要通过图表、图形和图像等方式将复杂的数据和信息转化为更易于理解和传达的形式，以帮助读者更快捷地获取信息、洞察事件。从经济数据到社会趋势，都可以通过各种类型的图表来展示。比如一幅柱状图可以清晰地显示不同产品的销售量，让读者一目了然地看到销售排名。另外，饼图可以用来展示不同地区的人口构成比例，以直观呈现人口分布的特点。图解新闻的优势在于能够简化复杂的数据和信息，使读者更容易理解趋势和关系。某些数据可能非常庞大，但通过一个简明的图表，读者可以迅速看到主要特征。举例来说，一张线图可以显示股市指数的波动情况，帮助投资者了解市场的趋势。

制作图解新闻时，首先要选择适当的图表类型，不同类型的数据适合不同的图表；其次，图表的标签和标题应当清晰明了，以确保读者可以准确地理解图表的含义；最后，图表的颜色和形式应当符合信息传达的需要，不宜过于繁杂。

3.4 视频动画

视频动画的应用范围广泛，从新闻事件到科学现象，都可以通过动画的方式来解释和呈现。例如，《这半年，神舟十三号乘组的太空生活记录》采用的便是视频动画的呈现形式，让大众了解宇航员半年来在太空舱的真实生活。视频动画的优势在于其能够结合声音、图像和动态效果，以更直观的方式传达信息。通过讲述性的语音解说、引人入胜的图像，甚至是模拟场景，视频动画能够将复杂的数据和概念变得更易于理解。比如，一个关于流行病传播的视频动画可以使用动态图表和模拟来演示病毒在人群中的传播过程，帮助观众理解病毒的扩散机制。

在制作视频动画的过程中，制作团队需要具备动画和视觉设计的专业知识，以确保视频的质量。脚本和讲述需要清晰明了，要能够准确地传达信息，避免产生歧义。由于制作过程需要耗费较长的时间和资源，所以选取合适的话题和重点非常重要。

4 数据新闻可视化的制作工具

4.1 初级可视化工具

数据新闻可视化的初级工具涵盖一些简单易用的工具，适用于没有专业视觉设计背景的记者和新闻从业者，可以帮助他们快速创建基本的数据可视化，从而增强新闻报道的可视化效果。比如，Excel是一个广泛使用的电子表格程序，也是一个简单的初级可视化工具，具有图表制作功能，可制作柱状图、折线图、饼图等，用于展示基本的数据关系和趋势。尽管其在高级数据可视化方面能力有限，但对于快速创建基本图表来说非常实用。

4.2 中级可视化工具

中级可视化工具包括一些功能更为完善且使用灵活的工具，适用于想要创造更多样化和复杂可视化的新闻从业者，不仅提供更多种类的图表和可视化选项，还允许用户进行更多的自定义和数据分析。比如，Tableau Desktop是一个功能强大的数据可视化工具，提供了广泛的图表类型和视觉化选项，允许用户将多个数据源整合，并且能够进行高级的数据分析和计算，从而创建更复杂的图表和仪表板。Tableau的交互性和动态性使得用户可以创建可交互的可视化呈现。

中级可视化工具提供了更多的自定义选项、更丰富的图表类型和更高级的数据分析功能。这些工具使得新闻从业者能够更好地满足各种复杂的数据可视化需求，创造出更丰富、更深入的信息传达方式。

4.3 高级可视化工具

高级可视化工具涵盖一些更高级、更灵活的工具，适用于需要创造高质量、定制化可视化作品的专业创作者，不仅提供了广泛的可视化选项，还允许用户进行更深入的数据分析和创意表达。比如，Python是一个强大的编程语言，其数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh）使得用户能够创建各种类型的高级数据可视化。Python的灵活性和可定制特点使得用户能够按照自己的需求和创意进行可视化设计。

5 数据新闻可视化的发展建议

5.1 借助数据挖掘技术增强新闻深度

在数据新闻可视化中，数据挖掘技术可以帮助新闻从业者挖掘出隐藏在大量数据中的有价值的信息和故事，从而提升新闻报道的深度和洞察力。数据挖掘技术可以应用于大量文本数据的分析，帮助新闻从业者从海量文本中提取关键信息和趋势。比如通过文本挖掘，可以分析社交媒体上的用户评论和舆情，了解公众对于某一话题的看法和情感。数据挖掘技术可以用于发现数据之间的关联和模式，从而揭示出有价值的信息[5]。比如在金融领域，关系挖掘可以帮助分析股票价格与宏观经济指标之间的关系，预测市场走势。通过聚类和分类分析，新闻从业者可以将数据分成不同的组别，帮助发现数据中的不同维度和特征。比如，可以将市场消费者根据消费行为进行聚类，从而更好地了解不同群体的需求。数据挖掘技术还可以应用于构建预测模型，帮助新闻从业者预测未来可能发生的事件。比如通过分析历史天气数据，可以预测未来几天的天气状况，为新闻报道提供更准确的数据支持。

5.2 积极建立自采数据库提高数据时效

积极建立自采数据库意味着新闻机构或从业者需要主动收集、整理和存储与其报道领域相关的数据，以便随时进行分析和应用。自采数据库的建立，有助于新闻从业者更快地获取和分析数据，从而在新闻报道中实现更快的反应速度。例如，疫情期间，新闻机构可以建立自有的疫情数据数据库，实时追踪感染人数、治愈人数等数据，从而及时呈现疫情发展趋势。此外，自采数据库提高了数据的可靠性和精准性。从自身获取数据，意味着新闻机构可以严格控制数据的来源和质量，避免依赖不稳定的第三方数据。例如，一个体育新闻机构可以建立自有的运动员数据库，确保报道的比赛成绩和个人信息准确无误。

6 结 语

大数据时代，数据新闻可视化已成为新闻报道的重要趋势，为新闻从业者提供了强大的工具，以更生动、直观的方式传达信息和故事。数据新闻可视化不仅是一种报道方式，更是一种信息传达的艺术。随着技术的不断发展和新闻领域的不断创新，数据新闻可视化将继续拓展其应用领域，为新闻报道注入更多创意和活力。通过不断学习和实践，新闻从业者可以更好地应用数据新闻可视化，为读者呈现更深刻、更丰富的新闻故事，让信息在数字时代得以更好地传达和传播。