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近年来，随着互联网、物联网和云计算等传播技术的发展，大数据被越来越广泛地提及，成为当今时代的热词。随着大数据所引发的信息传播方式的变革，数据统计、信息生产和目标精确等已经悄然改变了传统新闻传播理念和新闻生产方式，基于对新闻素材进行数据的统计、分析与挖掘，经过滤后再以形象化、可视化方式呈现，数据新闻便产生了。
数据新闻凭借其可视性、交互性等特点，在帮助社会大众快速准确了解新闻的重要信息，发挥了不可替代的作用。那么关于数据新闻你需要知道哪些知识点呢？有哪些案例是需要你放进你的案例答题库中的呢？本文将全部告诉你！
什么是“数据新闻”一PART
目前，虽然相关文献层出不穷，但在数据新闻定义方面仍然众说纷纭。关于数据新闻概念的界定主要有以下几个立足点：
1.立足于数据新闻的比较优势
国内以喻国明等为代表，强调数据新闻是基于数据挖掘与分析思维的新闻报道，也是数据驱动型的调查性报道或深度报道。
2.立足于数据新闻的叙事创新
国内学者以郭晓科为代表，他认为数据新闻是“在多学科的技术手段下，应用丰富的、交互性的可视化效果展示新闻事实，把数据与社会、数据与个人之间的复杂关系用可视化手段向公众展示，以客观、易于理解的报道方式激发公众对公共议题的关注与参与”。
3.立足于数据新闻的产制流程
国内以方洁为代表，她认为“数据新闻是基于数据信息的采集、分析和呈现的新闻工作方式”。
4.定义辨析：精确新闻VS数据新闻
精确新闻主张将社会调查研究方法应用到新闻实践中，科学的收集资料、查证事实, 用数据来说话, 从而提高新闻报道的准确性和客观性 。
精确新闻更多的是从媒体的专业性角度出发, 探寻的是利用数据增加报道的准确客观, 那么数据新闻则更多的是从用户的角度出发, 探寻数据对于用户有何意义, 而用户也从新闻的被动接受转向主动获取 、参与制作, 他们在数据新闻产制中占据重要的地位。
二PART
“数据新闻”的特点
1.真实的数据采集
一方面，当媒体自行展开数据采集时，要求采集环境必须真实。新闻记者在进行数据新闻所需要的数据采集时，亦需要与传统新闻同样的采编环节，只是对传统新闻素材的采集过程，可通过问卷调查、深度访谈以及街头调查等方式进行数据的汇总。另一方面，当媒体借用数据时，要求数据发布平台必须权威。比如政府机构、社会组织、科研机构或其它非媒体成员个体发布的数据。
2.可视性的新闻呈现
在面对数据新闻当中所涉及的庞大、复杂的数字时，将其从抽象转变为形象、从模糊转变为具体，能够让读者更好地领略数据的内涵、读懂新闻报道所要呈现的逻辑和语言。在“8·12天津特别重大火灾爆炸事故”报道中，网易制作的《危化品爆炸事件离你有多远》将地理位置、数据、交互地图有机结合，以用户所在地为中心，方便其查询周围化工厂分布信息，强化新闻产品与个人的关联性，实现用户互动层面的数据新闻可视化。
3.增值性的内容服务
作为新闻的一种，数据新闻自然也具备普通新闻所拥有的传播功能和传播目的，但与普通新闻不同的是，数据新闻中所包含的大量数据信息，具有分析预测的功能，完全可以实现在向读者传递信息时，同期产生“增值”的服务效果。所谓增值主要是指读者通过新闻中所呈现的数据、信息，产生一定的对诸如投资、创业生成引导性和指向性的结论，并由此获得经济收益。
4.交互性的叙事主体
数据新闻的存在从根本上改变了读者和创作者之间的“主”“客”关系，二者之间开始存在“交互式”的信息传输。无论是针对创作者占据主导地位的新闻，还是读者所驱动引导的新闻，其都需要彼此的有效参与才能呈现出完整的新闻故事，而这种参与都属于其与新闻作品、新闻内容的交互、对话和互动。
5.互文性的阅读体验
数字化网络时代的到来，促使数据新闻的互文性特征拥有了更为直接的表现和更为深刻的内涵。数据新闻中会利用大量的图表、图像来辅助进行数据说明，带给广大读者一种可视化的观感。而互联网科技中，大量“链接”的使用，可以随时将数据中的图表、关键字、横向或纵向对比信息“链接”到另外一个新闻、另外一个场景或另一组数据当中，其可以让读者在不同的情境下阅读新闻，甚至是参与新闻叙事，从而在延伸的新闻情境中感受其意义和价值。
“数据新闻”的呈现方式三
PART
1.可交互式数据新闻
这类数据新闻非H5莫属。H5传播效果上，H5具有极强的互动性，用户的感官体验好，可以实现多元的视觉特效并且帮助用户精准快速的抓住信息的要点。
案例：疫情爆发以来的第一篇数据新闻是财新于1月20日所做的《地图｜新冠肺炎确诊病例实时动态》，作为一篇实时更新H5，该作品能够以可视化方式反映各地病例数量及变化情况；新华网于5月22日发布H5作品《指尖上的报告》，解读今年两会的政府工作报告内容。
《地图｜新冠肺炎确诊病例实时动态》
《指尖上的报告》
2.视频化数据新闻
媒体将数据新闻结合方便高效的视觉化技术，配上直观的音视频基础，制作出视频化数据新闻，降低读者的阅读压力，以动态的形式可以传达更多的信息，吸引读者观看。
案例：人民日报制作的《中国战役数据日志》将两个月以来各类新闻的语音报道巧妙的剪辑加入视频，给人带来时间的整体感和事件的连贯感；新华网在今年两会期间首次运用5G+AI声像分析技术，用视频的方式展现了在今年的政府工作报告赢得的37次掌声；自媒体“回形针PaperClip”在疫情期间发布视频《关于新冠肺炎的一切》对新冠肺炎进行了相关科普。
人民日报 《中国战役数据日志》
新华网 《共振时刻》
回形针PaperClip 《关于新冠肺炎的一切》
3.传统的图文类数据新闻
尽管可交互式和视频化的形式受到大众的欢迎，但丰富而详尽信息内容只有文字和图表才能更全面的进行阐述，使得受众能全面整体了解新闻信息。
案例：人民网在两会期间从各个方面展现了最高人民法院、最高人民检察院的工作报告；人民日报在疫情期间用图文展现世界各国新冠肺炎确诊数目，颜色和大小十分直观的展现疫情在全世界范围内的传播。
人民网 两会相关报道
人民日报 新冠疫情全球形势
四PART“数据新闻”发展困境
1.选题过于局限，缺乏国际视角
国内热衷于将选题定位在国内时事政治和社会生活方面。其中业界主要关注时事政治新闻，学界则主要关注社会生活新闻。热门选题的选择虽然由其新闻价值和数据易获取程度决定的，但也因此导致选题太过局限，使得数据新闻成为小众化的报道模式，缺乏具有国际视野的选题，使国内数据新闻很难再上一个层次和国外数据新闻齐头并进。
2.数据开放度较低，获取数据困难
国内数据新闻的数据来源单一，其中学界主要以自我收集政府官网数据为主，业界则主要借助政府组织以及媒体内部相关数据。同时，国内数据开放程度低，政府机构或第三方机构成为主要的数据来源。然而第三方机构等公开的数据往往会出现陈旧、时效性差的问题，不能及时甚至无法收集数据成了数据新闻发展的绊脚石。
3.形式重于内容，忽略新闻价值
数据新闻是一种讲故事的新形式，数据工具围绕故事，这才是作为记者应该做的。数据工具不过是帮助讲述故事的一种辅助形式。然而，学业界都存在以“信息图表 +少量文字”为数据新闻的呈现方式。部分作品存在形式重于内容的现象，过于追求可视化的设计，缺乏对故事的引申追求和揭示数据背后的意义，忽视了数据新闻的目的是更好地讲述新闻，从而使其新闻价值难以体现。
4.学科严重分散，技术人才匮乏
在业界，也是极度缺少数据挖掘分析、前端工程设计等技术性人才。同时，学界与业界存在人才脱轨现象，导致数据新闻的人才培养无法对接。技术性人才的缺失导致数据新闻制作周期延长，无法及时跟踪报道，从而使数据新闻存在“过时新闻”现象，并导致其发展陷入瓶颈。
“数据新闻”发展对策五PART
1.推进政府数据开放，实现政府数据共享
数据开放是数据新闻赖以生存和发展的重要条件，加快政府信息平台整合，消除信息“孤岛”，统筹规划大数据基础设施建设，推进大数据资源向社会公众开放，健全大数据安全保障体系，科学规范、利用大数据，不仅能增强政府公信力，引导社会发展，服务媒体、公众和企业，也是数据新闻创新发展的可靠保障。
2.加快传统媒体采编人员角色的转换，打造优秀数据新闻报道团队
传统媒体采编人员应加快角色转型，不仅要具备写作、调查、解读数据、制图等基本业务能力，还要学会与编程人员、数据分析人员、设计人员和网页开发人员的密切配合。为了加快我国数据新闻的发展步伐，媒体单位也要有计划、有步骤地加大数据新闻采编的岗位培训，缓解数据新闻人才的短缺。同时，重视对专业技术人才的引进，构建优秀的专业数据新闻报道团队。
3.加快传统新闻教育转型升级，培养优秀的数据新闻复合型人才
高校新闻院系承担着培育数据新闻高层次人才的重任，为适应数据新闻跨学科建设需要，新闻传播院系在数据新闻人才的培养方案中，要设置数据挖掘、数据可视化等数据新闻采编所需的技术课程。同时，提高数据新闻师资力量和专业水平刻不容缓。同时，通过招聘跨学科高层次人才、优秀教师，聘请媒体记者、编辑做兼职教师等方式，将数据新闻技术人才请进来，提高教师队伍的质量。
大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。好啦，今天的知识点到这里就结束了，你是不是对数据新闻有了新的理解呢？欢迎在评论区与我们互动哦~
e data-draft-node="block" data-draft-type="table" data-size="normal" data-row-style="normal">参考文献：[1]周素珍.大数据背景下我国数据新闻发展的对策[J].传媒,2017(07):71-74。[2]陈积银,杨廉.中国数据新闻发展的现状、困境及对策[J].新闻记者，2016(11)：64-70.[3]周均.数据新闻演进路径、研究热点和前沿述评[J].新闻战线，2016(07):36-41.[4]王慧芳,陈栋.数据新闻的主要特征分析[J].传媒，2018(03):50-51. |
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发表于 2023-2-26 18:30
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