第 4 章 我国突破数据新闻发展瓶颈的对策
数据新闻改变了传统的新闻报道方式，给传统新闻业带来了一股清风。实践证明，与传统新闻大段密集文字内容相比，受众会更喜欢阅读图表类型的数据新闻，在阅读数据新闻过程中，数据可视化的新闻会有助于读者轻松地进行阅读，特别是在现在快节凑、碎片化阅读的时代下，数据新闻更迎合受众的需要。数据新闻在经过挖掘和分析信息后，将新闻以可视化的形式展现在读者面前，形式新颖，内容直观形象，对读者极具吸引力。数据新闻在我国有着广阔的发展前景，但我们不能忽视存在的问题，要适应时代的发展提出针对性的对策，努力提高自身，制作出更多优秀的数据新闻作品。
4.1 社会各界应重视数据新闻的推广
数据新闻有助于传播复杂的信息，可以帮助媒体从散乱的数据中发现规律和趋势，使得媒体多报道一些新主题。但是数据新闻在我国还处于起步阶段，发展始终比较缓慢，很多受众对于数据新闻还不了解，甚至没听说过数据新闻这一概念。在现场访问中，笔者提到数据新闻，一些人的第一反应是反问什么是数据新闻。在笔者发布的《关于“受众对数据新闻的态度”调查问卷》中设计的“您听过并阅读过数据新闻吗”这一调查结果显示（见图 4-1），在调查的对象中有47.24%的人选择听说过浏览过、21.47%的人没听说过，没看过、19.63%的人听说过，但没看过、只有 11、66%的人听说过，详细看过。由此可见在我国，目前还有很多人并不知道数据新闻，普及度不够广，数据新闻对他们来说还是相对比较陌生的一个概念。有些人实际阅读过具体的数据新闻，但他们不知道所阅读的新闻实际上就是他们口中那个陌生的名词。数据新闻对我国媒体来说是一个重要的创新性发展，但各界却忽略了对数据新闻的推广，从而导致数据新闻到现在还是不温不火。
因此社会各界应该加大对数据新闻的宣传，在网络、纸质媒体以及宣传栏中通过对数据新闻的文字或者视频介绍来加深人们对数据新闻的印象，吸引受众的注意力，达到推广数据新闻的目的。各界重视对数据新闻的推广和普及，从而吸引更多的人加入到数据新闻的生产和制作中来，将我国数据新闻事业更为向前推进一步。
4.2 加强对数据新闻人才的培养
前文分析过，专业数据人才严重缺乏，是导致我国数据新闻发展缓慢的重要原因之一，因此要推动数据新闻的发展，当务之急是要重视数据专业人才的培养，要培养大量的人才以适应大数据时代下新闻转型。
4.2.1 新闻单位加强对在职新闻工作者的数据素养培训
数据新闻是基于大数据基础上产生的，传统新闻工作者只需要掌握基本的采写编评技能就足可以处理平常的新闻，但对于数据新闻传统的技能不能满足数据新闻的实践制作。因此，数据新闻给新闻工作者提出了更高的要求。新闻单位应加强对在职人员的数据素养教育。具体可采取下列措施：一是培训新闻在职人员熟练运用计算机的能力。互联网时代，尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”（1024TB）为单位的结构与非结构数据信息的新时代。①当大量无序繁杂数据摆在新闻编辑工作者眼前时，需要云计算对数据进行分析和处理。因此，对于数据新闻工作者来说首先必须要具备熟练运用计算机的能力，以此来处理大量数据信息；二是培训新闻在职人员具有数据敏感度，熟练掌握数据分析方法的能力。数据新闻工作者需要与数据打交道，数据是关键，通过数据发现数据背后隐藏的问题从而提出问题，制作出有价值的数据新闻。当拥有大量的数据后，并不是都可以直接用的，必须对数据进行分析和处理，将无关的数据处理掉后把剩下的有价值的数据进行提炼。因此掌握数据分析方法，对数据具有特殊的敏感度就成为了记者必须具备的素质；三是培训新闻在职人员的数据可视化技术能力。数据新闻可视化是数据新闻重要的一个环节，提炼出数据不是最关键的，重要的是把有价值的数据用可视化技术串联在一起，将复杂的数据简单化，方便受众理解，满足受众对于新闻信息的需求。因此对数据新闻工作者来说，掌握各种数据可视化技术，学会运用制图软件是非常重要的，如适用于信息图制作的 PS、AI 图像处理软件；适用于分词标签云的 Tagxedo、Wordle;适用于大数据挖掘的 Knime、SPA 系列软件。①如何加强在职人员的数据素养培训呢？笔者认为可以采纳“送出去，请进来”的方法。所谓“请进来”就是请专家到单位给在职人员讲课培训，所谓“送出去”就是轮班将在职人员送出去培训。例如“财新传媒”先后邀请了北京大学、广州美术学院的从事数据可视化研究的教授来财新传媒面向所有采编和经营员工进行有关数据化技术化的讲座，与此同时，财新传媒也派出了自己的编辑记者和技术人员参加了浙江大学的数据可视化教学研讨和广州中山大学围绕数据可视化的培训工作坊。②这种“送出去，请进来”的做法，不仅可以有效利用学习资源提升在职人员的数据素养能力，而且采取培训的方式可以让在职人员感受到单位对他们的重视，提高他们的工作积极性。
4.2.2 高校创新新闻传播人才的培养模式
众所周知，高校向来是培养人才的重要场所，我国高校培养的新闻传播人才也是我国新闻工作者的主力军。大数据时代，要解决我国数据新闻人才匮乏的困境，必须依靠相关院校加快数据新闻人才的培养。目前我国高校中设有新闻传播专业的院系很多，但这些新闻传播院系的课程设置和培养模式基本还停留在过去传统新闻传播时代，无法适应大数据时代的需要。中国人民大学彭兰教授指出，“未来越来越多的深度报道将是数据驱动的，是基于大型数据的挖掘与分析实现的对新闻事实的深度揭示与解析。这无论是对于只习惯文字、图像等思维的传统新闻人，还是只习惯于数据思维的技术人，这都会是新的挑战。对于跨学科的专业数据人才的培养，是未来的必然。”③但是中国现在大多数的新闻院校没有设置相关数据新闻方面的课程，而且院校也缺少能够教授数据新闻课程的老师，这种双向缺乏的情况导致了我国数据新闻教育滞后的局面。面对数据新闻新形势，高校新闻传播院系必须调整培养战略，创新培养模式，培养出更多适合大数据时代的新闻传播人才。具体而言，可从以下三方面来做：
（1）改革新闻传播专业的课程设置
现在许多高校新闻专业的老师在课堂上主要教授传统的新闻采访与新闻写作方面的课程，而忽视了数据新闻。现在国内高校固然设置了网页设计、Photoshop 等课程，可这些大部分是新闻门外汉计算机专业学生需要掌握的技术，而真正学习新闻的专业学生却并不精通这些专业技术。学生掌握了数据可视化技术，却仍然不懂得如何运用到新闻中为新闻所用，新闻专业的学生掌握了新闻技巧却不擅长制作可视化新闻的技术，因此使得数据化技术和新闻知识严重脱节。
在美国，许多新闻院校早在上个世纪末就开设了数据新闻、计算机辅助新闻等融合计算机技术与新闻写作的课程，往往由具备此类工作经验的教师教授。①因此，我们国家要改变现有的新闻教育模式，新闻专业的学生不能只懂得新闻基本技能，而且更需要能够熟练掌握数据分析、数据可视化等专业的数据新闻知识，这样就可以改变技术和新闻脱节的现象，不会有了技术而无“用武之地”.新闻要发展，就必须新闻专业知识与数据技术相结合，才能应对大数据对新闻的挑战。
（2）开办在线教育
大数据时代需要改变传统的教学模式，不仅是在传统的课堂教学，而且还可以与在线教学方式灵活运用。在线教育不需要像传统的在课堂上课一样有时间、空间和人员的制约，在线方式更加自由，更加灵活。如美国德州大学奥斯汀分校，在网站上提供了各式各样的慕课（MOOC）课程，比如信息图和数据可视化入门、交互式新闻数据可视化。每期课程邀请五到六位业界专家围绕一定主题进行四至六周视频授课，内容包含阅读、小测试和同学的讨论任务。而一门在线课程，每周需要花费 10 到 12 小时去复习资料，与同学讨论问题以及完成作业。②这种在线教育的方式可以提高学习者的学习趣味性和学习积极性，可能比学校教学方式效果更好。我们国家可以采取在线教授数据新闻相关课程，来吸引更多的人去了解数据新闻。
（3）培养能够熟练掌握数据新闻制作的教师
书本知识是理论，理论不实践运用就是虚假的。理论我们需要掌握，但更重要的是能够在实践中消化理论，才是对理论更好的掌握。国外的数据新闻现在发展得比较成熟，他们注重对数据新闻的实践，从实践中不断摸索。现在国内有些媒体也加入到了数据新闻实践探索队伍当中，高校应该鼓励教师参与到数据新闻具体实践探索中去学习，这样高校教师就有丰富的实践经验来教导自己的学生学习，把课本理论知识与新闻实践融会贯通，真正掌握关于数据新闻专业制作技术。高校应创造条件送相关老师去进修学习数据技术相关知识，号召和鼓励教师去新闻媒体参与实践，培养掌握数据技术老师，适应大数据新闻人才培养的需要。
4.2.3 构建可视化数据新闻团队
数据新闻最后需要通过可视化形式呈现出来才算完整，这是数据新闻最重要的一个步骤，不同的可视化方式可以瞬间吸引住受众的眼球，因此需要有一个专门的可视化数据新闻团队来打造和呈现新闻。我们国家在这方面却做的很欠缺，现在的媒体很少设置了专门的数据可视化队伍来制作数据新闻，国内可视化视觉团队的分工不清楚，人员配置也不齐全，大部分媒体还只设置基本的新闻技术部门，根本没有专业的视觉设计人员，由不懂可视化技术的人员替代专业人员来工作。因此我们需要借鉴国外的先进经验去组建可视化团队，团队里面的人互相协作从而优化数据新闻。大多数欧美报纸对视觉设计人员要求具备较高的业务水平，不仅除了掌握基本设计技能，而且还需具有新闻敏感度和数据素养能力。例如英国《泰晤士报》采编人员一共约 420 人，其中视觉新闻团队 34 人。团队中核心成员有 3 人，分别是记者、信息编辑和内容设计编辑。三位核心成员的工作相互交叉，在讨论与合作中完成工作，工作流程是“定选题-挖掘数据-编辑数据-制图-成稿”.①构建专业的可视化团队，可以大量提高整个团队的效率，提升数据新闻作品的整体质量水平，推进数据新闻的发展。
4.3 转变新闻传播观念，适应大数据时代发展
数据新闻是对传统新闻思维方式和传统的新闻业务流程的创新。过去那种传统的新闻思维方式如依赖政府和相关部门提供新闻线索和少数新闻精英制作新闻已经不能适应时代要求。数据新闻时代要求新闻工作者具有新的新闻思维、新的新闻叙事和新的技术能力等，其中首要的就是尽快转变新闻传播观念。
4.3.1 树立起团队合作意识
传统新闻中记者主要就是写稿，写完稿之后就直接交由编辑编稿件，两者是互相独立的，两者很少有沟通交流的。很多时候记者认为写完稿件就万事大吉，认为编辑怎么修改是编辑的事与自己无关。但在数据新闻时代要求记者编辑不仅要有基本的采写编能力，还要求记者编辑具备视觉传达的基本素质和能力。记者要对自己采写的新闻作品所要呈现出来的形式要有自己的看法，在制作新闻时记者不能无所事事，需要及时和编辑交流，从而确保新闻的可视化质量。因此必须要树立团队合作意识，要善于跟编辑、摄影师和设计师以及产品经理工程师和数据科学家沟通和合作，协作能使工作更快更好的完成，优化新闻传播效果。
4.3.2 树立开放的新闻观
开放的新闻观具体表现在两个方面：一是要善于采纳各方面数据来获取数据资源。普通的问卷调查法得来的数据会具有片面性，大数据时代要对海量数据进行挖掘分析，社交网络上的数据就是个很广阔的数据资源平台，不仅数据内容覆盖面广而且样本量也大，通过对网络数据挖掘分析出来的数据新闻可以有效预测大众群体的行为，因此媒体要充分利用社交网络上的数据资源。二是通过众包运作降低数据新闻成本。所谓“众包运作”就是一个公司机构将过去那种传统的由员工自己完成的任务以自由的形式外包给其他非特定的民众和网络。数据新闻的“众包运作”能够降低数据获取成本和节约时间，而且新闻专业工作者往往受限于自己的固有思维，通过众包获得的数据很大程度上可以充实数据资源，扩大数据的来源。因此媒体可以打造网络数据交流平台供那些对数据新闻有兴趣的民众交流和分享，在开放平台上实现自身的价值。
4.4 借鉴外国的优秀可视化技术，丰富可视化形式
可视化是数据新闻与传统新闻传播形式上最明显的不同，数据新闻运用可视化技术将艺术加工后的可视化数据呈现给读者，比传统新闻更直观可信。国内现在数据新闻大多是静态信息图，动态互动图很少，可视化技术手段比较单一。在笔者进行的《关于“受众对数据新闻的态度”调查问卷》中，“认为我国数据新闻还存在哪些不足”的调查问题中（见图 4-2），有 52.76%的人选择了形式较为单一，此外“深度不够”、“普及面不广”和“主题较窄”分别占 49.39%、42.64%、29.45%,调查者选择形式较为单一所占比例是最大的，所以可视化是一个不容忽视的问题。在现场访问中，调查者也特别提到了数据新闻形式单一是他们认为数据新闻目前存在的最重要的一个问题，总是阅读相类似形式的数据新闻削弱了他们阅读数据新闻的兴趣。在西方数据新闻中，更多是一套用于搜索、理解和可视化数字信源的全新技能组合，在这种技术组合过程中，内容生产要嵌入当前的数据中实现新闻的互动性，实现受众与制作者、受众与受众之间的交互性表达。①如西方国家在数据新闻实践方面做得很出色的媒体在制作数据新闻时，就使用了多样的可视化技术来呈现新闻，制作出来的数据新闻实践作品也比我们国家精美。
以英国《卫报》为例。《卫报》是数据新闻实践方面的佼佼者，在制作新闻时，《卫报》常用的数据可视化类型包括：时间线、数据地图、文字云和词频图等等。如 2010 年 10 月 23 日《卫报》制作了一篇伊拉克战争日志的数据新闻（见图 4-3），该新闻是运用数据地图制作的，地图上用红点标示了在战争中全部死伤人员的具体情况，而且用户可以自由缩放地图大小范围来查看内容，制作此新闻的数据更是达到了三十九万条左右。从数据地图中我们可以看到地图上布满了密密麻麻的红点，一个红点便代表一次死伤事件，当鼠标随意点击上面任一个红点时就会相应弹出关于伤亡人数、事件时间以及造成伤亡事件的具体原因的详细说明。在这副地图上既没有枯燥的数字来描述死伤，也没用运用夸张的文字来进行煽情的战争死伤叙述，仅仅只是在地图上用密密麻麻的红点来呈现，但这已足够能够表达新闻背后的故事。红色多么耀眼的颜色，也是鲜血的象征，在地图上用红色的点比夸张煽情的文字更能展现战争的残酷，更能震撼人心。《卫报》一刊登此数据新闻立即引起很大的反响，最终促使英国做出撤出驻伊拉克军队的决定。这就是可视化的魅力，胜过千言万语。
今后随着数据新闻实践的不断发展，可视化类型会在发展的基础上也不断创新。可视化是呈现新闻最重要的一步，可视化在表示形式上比传统新闻更加多元互动、传播的信息量也更多。因此，媒体要借鉴外国的可视化经验，熟练运用可视化技术，外国之所以能制作出精美的数据新闻，大部分原因是他们运用了多类型的可视化形式。数据新闻中文网有一个数据工具版块就是专门给新闻从业者的学习和借鉴的，里面有数据分析、数据获取等工具，读者可以从中了解很多数据知识。现如今有很多免费数据可视化技术软件可以下载，如 Timeline、Googlefusion tables 等，我国在数据新闻实践时应充分利用这些免费数据可视化软件资源，制作出形式多样的可视化作品，促使我国数据新闻不仅在内容上而且在形式上更好朝前发展。
4.5 多角度贴近民生，深化新闻内容和意义
数据是大数据时代重要的信息资源，尤其对于非结构性数据的挖掘能获取更多有意义的数据信息。数据新闻与传统新闻一样都是新闻，新闻要有人去看才算是完成它最后的使命。在笔者发放的调查问卷中，“关注数据新闻报道时，对您的影响主要有哪些？”（见图 4-4）这题可以多选，在排名前三位的是了解自己所需的新闻信息、清晰了解事情的前因后果、引发对事情的思考分别占到了 59.2%、50.92%、46.01%.这说明受众关注自己所需的信息，因此要深化新闻内容以获得受众关注。新闻内容的优劣直接影响着新闻传播效果，数据新闻工作者要想制作出更多有价值，读者爱看的新闻，可以从以下几个方面着手：
4.5.1 努力实现自我数据的挖掘
我国的数据主要来自政府或是其他研究机构整理出来的数据，在自我数据挖掘基础上制作出来的数据新闻很少。假如媒体忽略了在多类型数据中获取数据，就容易限制新闻思维方式，数据洞察力也会受到一定影响。数据新闻应该把重点放在开发自我数据的挖掘上，发现数据背后隐藏的信息，以独特的视角对新闻进行深入报道。西方媒体在制作数据新闻中，强调对自我数据开发的重要性，在记者对数据进行挖掘和分析时就可以获取有价值的新闻信息，能制作出互动性强的数据新闻。如英国伦敦骚乱爆发后，英国舆论界曾一度把骚乱怪罪于 Twitter、Facebook 等社交网络平台胡乱传播不实信息，造成恐慌和混乱。在这种情形下，英国《卫报》在系列报道英国伦敦骚乱时，数据新闻团队通过对 Twitter 上 260万条关于骚乱的信息进行深度分析，最后发现 Twitter 在纠正谣言方面也发挥了积极作用。
现在社交媒体在传播信息中占有重要地位，使用微博、微信、QQ、Facebook等作为信息发布平台的人越来越来，在人们日常生活中占有重要的席位。以往用户在社会化媒体上发布的信息往往是分散和碎片式的，媒体无法直接对这些数据加以利用，因而错失了很多重要的数据信息。在现在的技术条件下，已经能够运用专门的技术手段从社会媒体上那些碎片和分散的信息数据中挖掘出有价值的新闻，媒体记者也会越发注重利用社交媒体上产生的数据。媒体可以通过挖掘社交媒体上的原始新闻信息作为数据来源，充分利用社交媒体互动性、开放性等优势，深入挖掘社交媒体上提供的非结构性数据信息，提炼数据背后有价值的信息，实现自我数据开发，从而探寻数据背后隐藏的秘密。因此数据新闻要善于利用社交媒体等作为数据来源渠道，从社会媒体那些分散信息中发现有价值的数据信息，提高数据洞察力，制作出优秀的数据新闻作品。
4.5.2 深入挖掘数据背后的新闻意义
真正有意义的数据新闻，数据不是单纯作为来表达新闻内容的工具。记者也不能只等着政府和研究机构发布的数据，要具有数据敏感度，需要自己从不同途径去获取多样化的数据类型，去寻找数据之间的关联。彭兰教授说过：无论多么优秀的记者，他对于事物的观察都只能是受制于个人的视野与立场，即使是相对深入的，也未必是全面的、充分的。而与记者在某一个视野有限的观察点上对事物进行的观察与分析不同的是，有效加工的大规模数据可以揭示更大范围内的或更接近事实的情状，从而也为报道的深入提供了基础。①因此在获取数据时需要深度挖掘数据背后的新闻，发现数据隐藏的信息，从而制作出有深度高水平的数据新闻。
4.5.3 多关注和贴近民生
人们最关注的新闻大多数是与自身有切实利益关系的新闻，而新闻只有传播给受众，被受众所接受和理解才能算完成自身的使命，人们都爱关注自己感兴趣的新闻。在“您最喜欢看什么类型的数据新闻”这题的问卷调查中（见图 4-5），调查结果显示社会新闻、民生新闻是受众最关注的，分别有 65.34%、55.21%的人选择。因此新闻编辑在选题上要多关注社会和民生新闻，贴近民生的数据新闻，能够满足民众的新闻信息需要，拉近与受众之间的距离，获得受众喜欢，提高新闻传播达到率；其次民生新闻可以缩小新闻切入口，便于深化新闻主题；最后民生新闻数据化更接地气，新颖别致的数据化更能吸引受众的眼球。
4.6 采取多种措施努力降低生产成本
数据新闻是谁获取了数据，谁就拥有了制作的资源。现在我们国家在数据获取方面主要还是依靠已经整理好的数据，需要耗费大量成本和时间，而且有限的数据也限制了数据洞察力和数据分析能力。“数据众包”就很好解决了这一问题，“众包”是连线杂志于 2006 年提出的概念，相较于外包，众包是将一项任务在网络平台上向不确定多数开放，通过竞争与协作的方式，以较低成本完成该项计划的问题解决模式。
①在数据众包中，设计者利用的数据不是由员工或者数据研究机构完整收集整理的数据，而是通过发布协作任务，由各不同的人来共同完成信息图表的数据采集与生产。现在外国很多媒体就是采取“数据众包”模式来收集数据，而我们国家还需要好好借鉴外国的经验为自己所用来提高自己的水平。
使用“数据众包”模式不仅大大降低了媒体数据收集的成本，节省了自己收集数据的时间，也给用户带来极大参与感，从而提高了用户对于数据新闻的积极性以及新闻关注度。我们国家如果使用了“数据众包”模式，那么数据的来源就会更为广泛，不仅仅只局限在已经整理好的数据范围，而且可以增强与受众的互动性，可以说是一举两得。从数据众包中获取的数据是多元化的，通过对不同的数据集中进行分析，可以提升我们的数据洞察力和分析能力，从海量的数据中洞察分析出数据背后的新闻故事。
4.7 妥善解决数据的隐私保护问题
隐私是个人和社会生活无关，不想要别人知道或者受其他人干预的私人事情。现在人们时刻处在大数据时代浪潮中，大数据影响了我们生活的各个面面，相应也对隐私权提出了更高的保护要求。
4.7.1 国家制定相关的数据保护法律
制作数据新闻的出发点就是最大限度的对数据进行收集和挖掘从而把数据呈现出来，而这些数据就是与我们息息相关的信息，稍微不注意可能就会触犯了他人的隐私。因此国家要提出针对数据使用的法律，对数据使用的各个方面做出科学规范。中国工程院院士邬贺铨表示：“大数据的挖掘和利用需要有法可依，国家应该尽快制定信息保护法和信息公开法。既要鼓励面向群体而且服务于社会的数据挖掘，又要防止针对个体侵犯隐私的行为，不仅提倡数据共享，也要防止数据被滥用。”
4.7.2 数据新闻从业人员增强自己的职业道德规范
数据新闻从业人员在制作数据新闻时，数据是重要的资源，也是最容易涉及隐私安全保护的问题。因此数据新闻从业人员在使用数据时要提高自己的职业道德规范，在对数据收集时，要特别注意保护他人的隐私信息，要知道哪里数据能使用，哪些数据不能使用。专门的数据公司也要加强行业自律，合理利用数据。正确的使用数据，保护受众的隐私，数据新闻从业人员才能更好的制作出数据新闻为受众提供信息需求服务。
4.7.3 加大对隐私安全保护技术的研究和使用
大数据时代，各种收集数据、数据可视化的软件已经有很多，但是保护个人安全隐私的技术手段却远远落后，数据保护技术方面也是保护受众个人隐私的一个重要技术手段。因此要加大对隐私保护技术的研究和隐私保护技术的使用力度，从技术层面来保障个人的隐私安全，让受众能够少一些后顾之忧，不用时刻担心自己的个人隐私信息被暴露，尽可能完善隐私保障体系。
数据新闻的发展前景良好，但在现阶段，在充分发挥自身优势的同时，也要重视到自身存在的问题，制定出有效可行的发展对策，以完善自身，从而让数据新闻更好发展。本章较为详细地提出了解决对策：社会各界要重视对数据新闻的推广、加强对数据新闻人才培养；转变新闻传播观念；借鉴外国优秀可视化技术；多角度贴近民生，深化新闻内容和意义；采取多种方法努力降低生产成本、妥善解决数据隐私保护问题。这些对策也不是绝对的，只是众多解决措施中的一小部分。数据新闻在未来将是要大力发展的一种新的新闻报道方式，期望媒体重视发展中存在的问题，通过对策来解决存在的问题，制作出更具艺术美感的数据新闻。
