第二节 新媒体数据新闻的发展
一、国外新媒体数据新闻的发展
1.业界对新媒体数据新闻的尝试与探索
19世纪，国外新闻业就开始运用量化数据进行报道，1821年《卫报》的创刊号上的一篇调查未成年教育系统的报道就被视为该报最早的数据新闻。不过这只是初步尝试，此种报道方式在当时并未形成规模。
谈到较为系统地推行数据新闻报道，美国《纽约时报》和英国《卫报》最值得关注。2007年，美国《纽约时报》组建了一个记者加程序员的团队，即现在的“互动新闻技术部”。这个团队在《纽约时报》网站上为奥运会等重大新闻制作并推出了大量动态、互动的信息图表，每一张图表都以大量数据为支撑。《纽约时报》网站为此专门开辟了版块，汇总此类报道。尽管如此，《纽约时报》并没有对数据新闻做出明确的分类，而是将一些数据新闻报道放在多媒体报道版块中。与之相比，英国《卫报》则清晰采用“数据新闻”概念并对这一概念进行大力推广。2009年，《卫报》网站开设“数据商店”版块，下设“大数据”“数据新闻”“数据博客”等细分频道。
2012年，《纽约时报》制作的“雪崩”题材新闻报道获奖，引发全球传媒界对数据新闻这一新型报道形态的关注。此阶段，数据新闻实践越来越注重用户交互式体验，通过场景化设置以及细节部分的深度交互设计，满足不同类型用户的个性化需求。数据新闻成为新闻界创新发展的一大趋势，呈现出蓬勃发展之势。
数据新闻的发展成熟带动了专业赛事的形成，2012年“全球数据新闻奖”开始在全球颁布，该奖项由非营利性的民间组织“全球编辑网”（Global Editors Network）主办，是第一个专门为数据新闻报道设立的奖项。该奖项开始第一年参与评奖的作品就达到286个，涉及全球51个国家和地区。
2.学界对新媒体数据新闻的研究
（1）数据新闻理论研究
从新闻报道形式的演变历程看，数据新闻并不是一种全新的形式，其起源于美国新闻媒体的精确新闻报道实践。20世纪60年代，美国学者、新闻记者菲利普·迈耶（Philip Meyer）提出了精确新闻报道（Precision Journalism）的理念，强调新闻报道中社会调查研究方法、调查数据与结果的科学应用。精确新闻报道理念的诞生为数据新闻的发展奠定了基础。
“计算机辅助报道新闻”这一概念也与数据新闻紧密相关。计算机辅助报道新闻是用计算机来辅助收集和处理信息的新闻报道方式。其发端于20世纪50年代，但限于当时的社会条件，这种新闻理念与操作方式并没有在新闻界得到普遍推广。
“数据新闻”这一概念最早在2006年出现，而对数据新闻的研究数据于2012年开始逐年攀升，2015年增长尤为迅速。目前，国外关于数据新闻的研究多从两个角度切入：一是从技术层面进行分析，探讨数据新闻的制作和呈现方式，其中最具代表性的著作为欧美一线资深记者共同编撰的《数据新闻手册》（The Data Journalism Handbook），如图1-2所示；二是从新闻学角度入手，侧重数据新闻的优势分析、现状调查、问题探讨、发展建议等，采用的方法主要是深度访谈、参与观察及问卷调查。
（2）数据新闻教育发展研究
作为新闻业的创新实践，数据新闻在全球的快速发展使各方对数据新闻专业人才的需求量不断增加，与数据新闻相关的内容被许多新闻教育者纳入课程体系。以培养从事数据新闻报道的专业人才为目标的数据新闻教育正在全球范围内逐步被学界接纳。
统计显示，截至2016年已有超过一半的美国新闻院校开设了数据新闻课程，一些新闻教育实力较强的大学还开始探索数据新闻专业培养方案，开设面向本科生和研究生的数据新闻方向或专业培养项目，如哥伦比亚大学、斯坦福大学、西北大学、迈阿密大学、密苏里大学等。除少数院校（如密苏里大学）设置本科数据新闻方向外，美国大部分数据新闻专业开设在研究生阶段，招收具有一定新闻或计算机专业背景的学生进行为期十个月到两年时间不等的数据新闻教育。
由英国数据新闻实践推动的英国数据新闻教育同样具有引领作用。部分高校如伦敦政治经济学院、华威大学、卡迪夫大学、伦敦大学国王学院单独开设了数据新闻相关专业，如表1-1所示。数据新闻类课程也已经比较普及。目前英国的数据新闻类课程主要分三种类型：第一种是数据新闻介绍型课程，如“数据报道概论”“数据系统概念与基础”等；第二种是数据新闻技能型课程，如“数据可视化”“数字交互设计”“高级数据与编程”等；第三种是数据新闻应用型课程，如“城市复原力，灾害和数据”“文化遗产可视化应用”等。
图1-2 《数据新闻手册》
表1-1 部分英国高校数据新闻课程与专业设置
澳大利亚的数据新闻教育也已得到一定的推广，截至2017年至少有9所大学已开设与数据新闻相关的课程，另有多所高校通过举办讲座或者活动的方式进行数据新闻教育。这其中比较有代表性的是墨尔本大学、昆士兰大学、墨尔本皇家理工大学等。
数据新闻教育促进了相关理论的完善，为数据新闻的实践探索源源不断地输送人才，对新媒体数据新闻的发展具有重要意义。
二、国内新媒体数据新闻的发展
1.业界对新媒体数据新闻的尝试与探索
与国外传统媒体对数据新闻进行积极实践不同，在国内，先是以四大门户网站为主的网络媒体对数据新闻进行了积极的尝试。自2011年起，国内四大门户网站搜狐、网易、腾讯、新浪相继推出数据新闻专栏：《数字之道》《数读》《数据控》《图解天下》，拉开了数据新闻本土化实践的序幕。在数据新闻兴起初期，媒体一般只通过制作简单的静态信息图表呈现数据信息，数据新闻呈现方式单一，信息图表形式简单，长条信息图类似于长微博形式，只是对数据信息的表层整合，可复制性较强。如作为纸媒数据新闻实践的领先者，《南方都市报》在实践初期的报道多是直接以信息图表的形式在报纸版面上呈现数据信息。
2013年10月，财新传媒率先成立了财新数据可视化实验室，推出数据新闻专栏“数字说”。2014年1月，中央电视台《晚间新闻》推出“据”说系列报道，开启了国内电视媒体的数据新闻实践之路。作为国内最早以部门形式成立数据新闻部的媒体，新华网灵活运用新思维、新技术进行理念创新、形态创新，在第25届“中国新闻奖”评选中，新华网《数据新闻》专栏凭借其独家权威的数据新闻报道被评为“新闻名专栏”。这些反映了国内新闻界对数据新闻的重视。中国数据新闻大赛设立于2015年，该大赛旨在通过比赛打通学界与业界的壁垒，为全国培养新媒体人才助力，促进国内数据新闻的发展，目前已经逐渐成为一项具有规模的全国性赛事。
2.学界对新媒体数据新闻的研究
（1）数据新闻理论研究
二十世纪八九十年代，国内学界开始关注数据新闻。国内最早关于“数据新闻”“计算机辅助报道”等概念的研究可追溯到卜卫于1998 年发表的论文，该论文介绍了计算机辅助新闻报道的相关问题，呼吁业界应具有计算机报道的意识。数据新闻在随后的许多年里并未引起国内学者的重视，直到2012年“大数据”概念在国内悄然兴起，无论学界还是业界，都对数据新闻更加关注。
2011年，国内业界的数据新闻实践开始起步，此时学界对数据新闻的研究多集中于对概念的界定与探讨，多属于介绍性的研究。自2015年开始，随着数据新闻被普遍当作新闻业新的希望与未来，其被国内诸多传统媒体实践与应用，学界对数据新闻的研究也更加深入且多元化。
（2）数据新闻教育发展研究
我国数据新闻业发展起步较晚。2015年，中国传媒大学设立新闻学专业（数据新闻报道方向），自2016年起，该专业实行自主招生。而后国内相关领域大学纷纷设立与数据新闻相关的课程或专业，如表1-2所示。
表1-2 我国部分高校数据新闻课程与专业设置
续表
我国知名高校数据新闻课程主要分为两类。第一类是数据新闻概况类课程，主要涵盖国内外数据新闻发展、各类媒体的实践情况及其采制的原则和流程等；第二类是数据新闻技能类课程，如“可视化技术”“R语言与数据可视化”“GooSeeker网页抓取工具”“Python语言”“SPSS数据分析”等课程。总体而言，我国数据新闻教育的课程设置偏重技能培养。
三、新媒体数据新闻未来发展趋势
1.增强数据素养，提升数据驱动能力
大数据时代，数据素养将成为新闻从业者必须具备的基本素质。这要求新闻从业者在面对海量的数据信息和多种多样的数据来源时，要持批判性思维，对数据持质疑态度，避免产生确定性偏见。此外，数据的搜集、分析和决策能力也将成为新闻从业者与时俱进，应对大数据时代新闻业转型和挑战的必备职业技能。
除了思维层面的转变，提升新闻从业者自身的数据驱动能力，使数据能在数据新闻中发挥最大效用也十分必要。目前多数数据新闻是以简单计算和统计数量为主的，呈现方式为数值搭配不同面积、颜色的图块，新闻内容量化程度不够，这将导致数据新闻数据不全、数据使用度低。因此，丰富数据来源，增大数据收集的时间跨度，对数据进行整合，扩大数据库的储存容量，借助互联网技术，运用大型程序软件进行数据处理，提高自主调查新闻的准确度将是数据新闻深度发展的必经之路。
2.重视数据伦理，加强数据内容监管
大数据成就数据新闻的同时，问题与风险也随之而来。数据关系着信息安全、隐私、公正、透明等价值争论，存在着“预判挑战自由、隐私披露挑战尊严、信息垄断挑战公平、固化标签挑战正义”等问题。随着媒体实践进程的不断深化，新媒体数据新闻中的数据伦理问题将愈加凸显。
为此，一方面要求新闻从业者增强伦理意识，使用合法合规的数据来源，在数据新闻报道中尊重隐私、保持报道的客观和公正；倡导数据新闻业自律，建立大数据伦理规制。另一方面国家也需要加强数据内容监管，制定和完善大数据法律法规、加强法治监管；强化大数据技术创新，降低隐私泄露风险。
3.注重媒介融合，整合报道传播渠道
媒介融合时代对新闻的生产和传播提出了新要求，这不仅是对传统新闻模式的挑战，对数据新闻这样的新兴新闻模式来说也是机遇与挑战并存。要想最大限度地发挥数据新闻的优势，就必须迎合媒介融合趋势，坚持“媒体做全，移动优先”，整合传统媒体渠道与新媒体渠道，达到优势互补。新闻从业者可采用的做法：先对数据新闻报道进行数字化处理，进行内容和形式的二次包装，发布在网络之后再刊登到报纸。这种做法既实现了数据新闻动态可视化效果、吸引读者眼球、加快信息接收，也展现了传统媒体的新闻专业性，满足受众对新闻报道的内容需求，使传统媒体与新媒体深度融合，拓宽了内容传播渠道。
一篇优秀的数据新闻需要确定针对不同传播渠道的个性化内容和形式，进行全媒体融合报道，吸引不同市场的差异化受众群体。数据新闻应采用多渠道整合传播，使信息传播渠道愈加多样化，扩大新闻的受众覆盖面。
4.加强理论建构，创新人才培养模式
与数据新闻实践的迅速发展相比，当前数据新闻理论研究相对滞后。随着技术的发展、新闻实践的深入以及对数据新闻教育和人才培养的重视，数据新闻学将逐渐发展成为新闻传播领域成熟的学科分支，因此，对其理论体系的建构、完善与发展应该是学界今后努力的方向。在今后的研究中，应注重结合数据新闻实践成果，从多学科、跨学科、多平台的研究视角，构建完善的数据新闻理论体系，以指导数据新闻实践科学发展。
在人才培养方面，作为一个日新月异的领域，数据新闻的操作方式、技术工具以及理念的快速更迭，对新闻从业者的技能和素养提出越来越高的要求。美国天普大学新闻学教授梅雷迪思·布鲁萨尔（Meredith Broussard）认为：“没有一项技术可以代替记者的思维，记者具备讲故事的能力，而计算机缺乏创造力。数据可以作为辅佐，但绝不能超越思辨的本质。”具有结构化数据分析能力与讲故事能力相平衡的复合型人才成为数据新闻人才培养的重点。今后的新闻教育应注重学生数据思维培养，提升学生数据分析、处理能力以及数据产品开发、设计能力。建立学界与业界多学科、交叉学科联合的复合型人才培养模式。