摘要：
大數據時代推動了新聞業的變革，數據新聞是在此背景下興起的一種新型新聞報導樣式。本文以財新網「數字說」頻道為研究對象，定性與定量分析相結合，探究其數據新聞的特點，找尋可供其他媒體學習借鑑之處。
目前國內的數據新聞尚處於探索階段，「數字說」數據新聞呈現出的特點值得業內參考，為學者提供研究案例，有助於豐富理論體系，而它存在的不足也會對自身和其他媒體有所啟發，推動我國數據新聞領域的整體發展。
關鍵詞：財新網「數字說」 數據新聞 特點
一、研究背景
當今社會已進入大數據時代，數據作為核心資源，推動著人們思維、生產、生活方式的重大變革。「大數據」為新聞傳播業帶來了新的機遇和挑戰，「數據新聞」便是在此背景下興起的一種新的新聞報導樣式。德國之聲記者米爾科·洛倫茲將數據新聞定義為一個工作流程：通過挖掘數據，包括收集、篩選和結構化數據，依據特定報導目的實現信息過濾，藉助視覺化技術實現信息呈現。
財新網「數字說」頻道設立於財新傳媒創辦的財新網之下，定位為「用數據解讀新聞，用圖表展示新聞，將數據可視化，為用戶提供更好的閱讀體驗」，在國內的數據新聞實踐中表現突出。自2012年10月25日上線至今，「數字說」專注於數據新聞製作，保持著較高的發布頻率及報導質量，連續五年獲得亞洲出版業協會（SOPA）卓越新聞獎，吸引了越來越多的人閱讀。
「數字說」在數據新聞實踐中積累了豐富的經驗，得到國內外業界認可，具有重要的研究價值。本文以財新網「數字說」為研究對象，分析其數據新聞的特點，探究其存在的問題，找尋該頻道可供學習借鑑之處。
二、「數字說」數據新聞特點
財新網「數字說」頻道在財新網下設有獨立的網頁，頁面以白色為背景，分隔線為藍色，左邊三分之二的區域顯示常規數據新聞，這類報導以經濟類選題為主，平均三四天發布一則，由記者和製圖小團隊製作，在文字間插入靜態數據圖表，解讀最新的股市行情、房價指數、納稅政策等。右邊三分之一區域是大型數據新聞與可視化作品的集合，這類數據新聞一般是交互式網頁，使用到的數據量大，運用的可視化技術更複雜，截至2019年1月31日累計發表56篇報導。
圖1 財新網「數字說」網頁截圖
筆者使用GooSeeker（集搜客）軟體，從「數字說」頻道中抓取了自2015年1月23日《中國每天30萬部安卓手機中毒》至2019年1月31日《中國非洲豬瘟疫過百有哪些新特徵？》共1002篇常規數據新聞和56篇大型數據新聞的標題、製作者、發表時間等信息，用於量化分析，探究「數字說」數據新聞的特點。
圖2 使用GooSeeker軟體抓取網頁過程
（一）製作模式：故事和數據雙驅動
「數字說」的數據新聞從製作模式上可歸納為以數據驅動和以故事驅動兩種。
前者是先有了適宜可視化的資料庫，在對已有數據進行抓取、清理、分析的基礎上，再查找資料，採訪相關人員，挖掘出數據背後的新聞。例如《你的城市有多大》這篇報導，「數字說」從滴滴媒體研究院得到了全國主要城市出行半徑、通勤時間等數據，由此產生了用人們的日常活動範圍、城市功能區域分布來側面反映城市大小的想法，據此記者採訪了幾位在北上廣工作、家鄉在南京、天津等地的人士，基於大數據比較任意兩個城市的大小。
後者則是先確定了新聞的內容，或想要剖析的問題點，再去查找整理數據或是主動採集第一手數據。例如《高校師生關係調查》報導，財新網關注到近年來發生了幾起高校學生自殺事件，起因都是和導師的關係不甚融洽，為了能深入地調研高校師生關係，財新網在2018年4月發起問卷調查，問卷涉及了幫老師做「私事」的時間頻率、學生是否有心理困擾、給師生關係打分等問題。截至當年5月底共收到384份有效問卷，通過對回收到數據的分析，製作數據圖表，再引申到國外高校的治理歷程、下一步國內將如何改進等，整篇報導數據詳實，對現象的剖析層層深入，發人深省。
（二）報導的題材內容：關注熱點話題，解讀社會現象
1.選題覆蓋面廣，貼近性強
將GooSeeker抓取到的數據新聞標題整合在一個文檔中，去除其中的語氣助詞等沒有實際意義的文字後，使用Tagxedo軟體統計詞頻，繪製出了詞雲圖。
根據詞雲圖及數據顯示，「數字說」採制的數據新聞以報導國內事件為主，國內與國際新聞比例為2.62；選題範圍比較廣泛，不僅有涉及「經濟」「股市」的財經類選題，此類選題佔比最高，也有關注「政府工作報告」「兩會」「峰會」「十八大」的時政新聞和討論「教育」「生活」的科教文衛、社會新聞等。
圖3 「數字說」數據新聞標題詞雲圖
同時，「數字說」數據新聞選題多與社會中最新的引起大眾關注的事件有關，貼近人們的生活。例如2017年底《國家寶藏》播出，以舞臺短劇的形式重現文物背後的歷史故事，極大地激發了觀眾了解文物的熱情和對傳統文化的自豪感，「數字說」趁著這次「文物熱」，製作了《博物館裡的國家寶藏》，基於中國文物館的數據，整理了2133家博物館共235萬件文物的朝代、質地、紋理圖案，繪製時間軸、氣泡圖、面積圖等，描述了中國文物圖景。
2.強調國際視野
從對具體案例的研究中可發現，「數字說」裡的數據新聞常常先介紹國內與選題相關的基本情況，再將全球形勢與中國對比，從時空上的比較中發掘中國存在的不足，提出可嘗試的改進方法。
例如《中國的博物館300000:1》，報導在中美兩國地圖上用亮點標註博物館的位置，通過地圖、條形圖、詞雲圖，對比了兩國博物館人均覆蓋率、分布格局、名稱、營收等方面的差異，展望今後中國博物館的發展趨勢。
3.特別策劃設立「紀念日」板塊
「數字說」頻道中特別設立了一個獨立的板塊——「紀念日」。
新聞講求時效性，但在網際網路和移動社交高速發達的今天，在眾聲喧譁下，輿論關注的重點不斷轉變，真正有價值、能推動社會進步的新聞常常被淹沒在繁雜冗餘的信息中。「紀念日」板塊正是為了改變這種新聞被遺忘的局面而設立的。
板塊中，人們可點擊捲軸狀日曆上的日期，跳轉到對應的新聞，了解該事件發生的背景、最新進展、財新網相關的視頻文章等，並可發表評論參與討論。截止2019年1月31日，「紀念日」板塊共報導了187個事件。
（三）報導的敘事結構：倒金字塔式結構，突出重點
「數字說」裡的數據新聞應該說都是深度報導，但卻常採取消息報導的倒金字塔式結構，來突出事件的重點。為了在短時間內提供給用戶最新鮮、最重要的信息，抓住用戶的注意力，記者一般會在第一段用幾句話簡要地概括新發生的事實或事件的最新進展，在後面的段落中逐步介紹事件的起因、發展過程、帶來的影響及背景資料。以《美國政府結束最長一次停擺 損失有多大？》為例，這篇報導在第一段便點明了主體、時間、事件，以突出此次政府停擺造成的影響。
（四）報導的數據：來源多，使用規範
1.數據來源種類多
梳理「數字說」中56篇大型數據新聞的數據來源，基本可將它們劃分為七類：（1）財新網報導，如財新《新世紀》周刊文章；（2）除財新網外其他媒體公開報導，如新華社、《人民日報》的報導；（3）政府部門資料庫，如國家統計局、教育部；（4）國際機構/組織資料庫，如聯合國、世界銀行；（5）研究院、學者研究文章/書目，如中國指數研究院；（6）專業團體資料庫，如ORCID；（7）企業資料庫，如凱度、滴滴出行。
其中，政府部門資料庫和財新網自己採集的數據是最主要的來源，均有14篇報導，使用專業團體資料庫的最少，僅有3篇；多數新聞都使用了不止一種數據來源，這表明「數字說」使用的資料庫權威性較強，注重從不同的渠道獲取數據，通過交叉比對，避免單一數據源可能造成的數據錯誤、有傾向性等影響。
圖4 使用到各類數據來源的數據新聞分布
2.數據使用逐漸規範
56篇大型數據新聞中有8篇未註明數據來源，它們的發表時間集中在2014、2015年，同時期的其他報導也只是簡單地說明下由財新記者實地拍攝或者改編自財新《新世紀》周刊的文章，說明這時「數字說」尚未形成標註數據來源的意識，對數據的引用不規範。
從2016年起，「數字說」對數據的使用逐漸規範起來。如在2016年2月2日發布的《從調控到刺激 樓市十年輪迴》的報導中，結語頁上詳細寫明了數據來源和計算方法，此後的每篇數據新聞都會在結尾處製作者署名前列舉數據來源，這一變化體現了對數據的重視和作者的嚴謹態度，真正在用數據講新聞。
（五）數據的呈現：極具可讀性
1.讓抽象的數據具象化
數據新聞製作者能搜集到的數據往往都是原始的、沒有結構化的，這些數據本身很繁瑣、枯燥，為了能讓用戶更好地接受和了解，「數字說」的編輯們會對數據做出一定的處理，將它們和生活中常見的事物聯繫起來，使枯燥、偏技術性的數據具象化。
例如《我們有多缺水？》用水杯中的藍色顆粒表示用水量，白色滴水表示地表水資源，在一張大圖上展示全國各省份的人均水資源量，凸顯嚴重缺水的地區，「水杯」這一元素貼近人們的生活，讓讀者產生聯想，對水資源短缺問題有更直觀深刻的認知。
圖5 《我們有多缺水？》截圖
2.綜合運用多種視覺元素
「數字說」的常規數據新聞因時效性的要求，製作時間短，基本以靜態信息圖表或GIF動圖的形式呈現。大型的數據新聞則有較長的策劃製作周期，互動性強，呈現形式更複雜。56篇大型數據新聞中，有42篇都是大型的交互網頁。
在這些數據新聞中，編輯們會結合不同的選題和數據集靈活地選擇數據圖表類型，將要用大段文字才能解釋清楚的複雜邏輯簡化，提煉出要點，綜合運用多種數據圖表，如折線圖、散點圖、地圖、時間軸、詞雲圖、社會網絡關係圖等。
同時，「數字說」還會儘可能讓一篇數據新聞裡的視覺元素在顏色、風格上保持協調統一，根據不同的選題選擇相應的主色調，優化視覺效果。例如《失穩的「亞洲水塔」》用的是與海洋顏色相近的深藍色，其中的地圖、流程圖、柱形圖都是從藍色系中取色；再如《水平面下的阿爾茨海默病》選擇了接近血液顏色的暗紅色，報導中表示重點的文本、數據、圖形都用暗紅色標註，加以強調。
圖6 《失穩的「亞洲水塔」》截圖
（六）報導的傳播：與用戶充分互動
「數字說」非常重視用戶的需求，為了提高用戶的使用體驗，設計了許多交互效果。例如滑鼠滑到散點圖中的每個小點時，顯示出這個點代表的具體信息；幾張圖表隨著滑鼠滾動切換播放；點擊選項進入不同的故事線等。此外可通過嵌入javascript命令，讓用戶填寫表單，計算選項值得出結果。以《快來生成你的最佳繳稅方案》為例，網頁上加入了一個個稅計算器，用戶可參照自己和家庭的情況，在問卷中輸入數據，填寫完畢後點擊「計算」按鈕，網頁後臺便會根據編寫好的程序算出用戶需要繳納的稅款，這個設計讓用戶主動地參與到報導中，通過親身體驗，快速理解了新修訂的《個人所得稅法》的詳細條例，比單純用大段文字闡述要有趣得多。
三、「數字說」數據新聞存在的不足
（一）文字和數據圖表爭奪用戶的注意力
諾貝爾經濟學獎獲得者赫伯特·西蒙曾說：「隨著信息的發展，有價值的不是信息，而是注意力」。如今人們傾向於碎片化閱讀，每天都對來自各種渠道的信息應接不暇。因此媒體想要達到理想的傳播效果，就必須抓住用戶的注意力。
數據新聞具有可視化、交互性等得天獨厚的優勢，但當文字和數據圖表在版面上同時呈現時，就會爭奪用戶的注意力，讓用戶一眼看過去不知道是先閱讀文字好呢，還是先去理解圖表，抓不到重點，也分散了注意力。財新網「數字說」的數據新聞就常常遇到這個問題。例如當用戶打開《移民去遠方》這篇報導時，視線的中間部分地球模型一直在滾動，不斷有光點閃爍，右側有上千字的文章要閱讀，難免會兩邊遊移，最終只能是一晃而過，難以靜下心好好理解新聞內容。
（二）傳播渠道有限，移動端傳播欠缺
目前「數字說」數據新聞集中在PC端網站上發布，微信公眾號「財新數據可視化實驗室」自2019年1月7日發布了一篇對2018年報導的回顧後，截止到1月31日再無更新，且檢索未查找到「數字說」的官方微博帳號和客戶端，由此可見，目前「數字說」傳播渠道單一，這可能會降低用戶的粘性，也增加了發展新用戶的難度。
當然，就目前來說，受技術條件的制約，數據新聞在移動端傳播的難度也較大。「數字說」的數據新聞很多是用編程完成的，一些效果只有在特定的瀏覽器，如Google Chrome、Firefox上才支持瀏覽，這種情況下移動端根本無法打開報導連結。此外，移動端因屏幕大小有限，通常只適宜豎版閱讀，橫向設計的圖表不能在一屏上完全顯示，圖片的清晰度被壓縮，一些重要的文字、數據會被模糊掉。種種因素都為數據新聞在移動端的有效傳播增添了困難。
（三）頻道需付費訂閱，限制了數據新聞的傳播
2017年11月6日，財新傳媒正式對財經新聞啟用「全面收費」模式，用戶可開通財新帳戶，在「財新商城」中訂閱「財新通」、「數據通」等收費產品。
財新網是國內第一家實行全面收費的新聞網站，「數字說」頻道所有的數據新聞都需要用戶付費閱讀，沒有付費的用戶只能看到新聞的第一段話，這在一定程度上限制了傳播範圍，試想當用戶覺得一篇報導很好，想與身邊朋友一起討論，分享到微信朋友圈時，其他的好友點開連結卻會因沒有付費看不到全文，這在潛移默化中形成了閱讀壁壘，一些好奇心不足的用戶就不會再點開第二次了。
四、對「數字說」數據新聞的改進建議
（一）合理應用數據，注重數據圖表的簡潔性
耶魯大學教授愛德華·塔夫特提出「油墨定律」，即最佳的圖表應該做到在最有限的注意力時間內給讀者最大的信息量，並做到耗費最少的列印油墨，佔用最小的呈現空間。這一定律同樣適用於數據新聞實踐。
因此「數字說」在製作數據新聞的過程中，需要合理地應用數據，圍繞選題過濾清洗掉無效數據，總結出規律或預測趨勢。在設計數據圖表時，應遵循簡潔性的原則，一方面，不為了炫技而將適宜用文字闡釋的部分可視化，注意文字和圖表的平衡；另一方面，能從圖表中獲取到的信息便不再用文字贅述，做到文字和數據圖表相互補充。
（二）善用社會化媒體，搭建更廣闊的傳播平臺
如今人們用手機上網已是常態，微信、微博等社會化媒體以用戶為核心，強調用戶間的分享、互動，提供了更多的內容傳播渠道。
「數字說」需要重視起社會化媒體，搭建更廣闊的、能夠吸引到普通讀者、利於推廣的傳播平臺，財新數據可視化實驗室可以在這些平臺上發布最新的數據新聞，還可以介紹新聞製作的過程，舉辦學術沙龍等，讓對數據新聞感興趣的廣大用戶共同討論閱讀報導後的感受，分享優秀的案例，一起學習一起進步。此外還可以藉助算法推薦機制，基於用戶的個人喜好、關注重點等個性化需求，有針對性地推送不同題材、形式的數據新聞，實現精準傳播。
（三）創新表現形式，持續生產優質的數據新聞
「數字說」的數據新聞以信息圖表和交互網頁為主，今後「數字說」可以嘗試更多元的表現形式，例如數據可視化視頻。
數據可視化視頻是一種適應「短視頻熱」的新的可視化形態，新華社打造了「MAGIC短視頻智能生產平臺」，在1分鐘左右的視頻中展示某一時間段內數據完整的演變過程，通過動畫效果引導用戶順著故事線閱讀內容。這種新的表現形式既能反映整體趨勢，也可以體現更多細節。數可視創始人兼CEO黃志敏認為「數據新聞的短視頻形式更易於傳播，且容納信息量更可觀，其播放量能直接轉化為收入，更符合市場需要」。
五、對數據新聞未來發展的思考
（一）加強人才培養，提高記者的綜合能力和數據素養
數據新聞是多學科背景、團隊協作式的採制，財新網「數字說」的成功很大程度上歸功於它組建了一支專業的、成熟的製作團隊，其中記者、編輯、設計師、數據工程師等每個角色都發揮著舉足輕重的作用。製作者們在完成好自己本職工作的同時，會主動地去了解其他成員的工作流程、運用到的技術軟體，從而讓自己不脫離製作鏈條，保證報導的完整性和團隊的高效運作。
數據新聞的記者在拓展自身各方面綜合能力的同時，需提高數據素養。既能從海量資料中挖掘出具有新聞價值的數據，不被龐大的信息海洋淹沒，又能對選題做出評估，判斷它們是否有做成數據新聞的可能性。
（二）應重視新聞內涵，堅持新聞專業主義
數據新聞製作者往往會陷入一個誤區，即過度相信、依賴數據，缺乏對數據的判斷、審視，忽視對新聞內涵的挖掘。實際上，數據是有局限性的，它必須在特定的情景中才有意義，數據也不一定是真實的。而「數字說」十分關注社會現象、新聞本身，這一點值得其他媒體學習。「數字說」的記者常去採訪與選題相關的人士，用文字、語音、視頻記錄下被採訪對象說的話，再加入到數據新聞中，這時採訪內容既是對已搜集到數據的補充，又能從中挖掘到新的點，讓新聞向更深更廣的層面延伸。
因此在數據新聞採制中，記者應當有獨立的思辨能力，圍繞新聞的核心觀點篩選數據，交叉比對不同的數據來源，以客觀、真實、準確的態度報導事實，堅持新聞專業主義，服務於公眾利益，將事實的原貌展現在讀者面前。
（三）積極發掘多元的資料庫，拓寬數據新聞選題範疇
數據新聞選題能否實施受到數據量的制約，再好的選題缺少充分的數據加以佐證也難以成行。目前我國的數據環境對數據新聞製作者來說是不甚友好的，專業、有權威性的資料庫少，很多行業的數據都分散在企業手中，缺乏系統地歸納梳理，同時現有的資料庫也不能直接使用，常出現數據缺失、格式混亂等問題。
因此媒體為了謀求更好的發展，需要升級數據系統，發掘多元的資料庫，也可以借鑑國外一些媒體的做法，比如英國《衛報》推行眾包模式，在網絡平臺上邀請用戶參與新聞生產，由此建立起眾包資料庫，獲得了極大的訪問量。
（四）堅持以用戶為中心，充分調動用戶閱讀的主動性
「數字說」致力於為用戶提供更好的閱讀體驗，在確定數據新聞選題、選取新聞敘事角度、處理分析數據、設計可視化呈現形式、加入互動效果等各環節中，不是從製作者的角度出發，將信息強行灌輸給讀者，而是站在用戶的立場上，去思考用戶可能對哪些話題感興趣，迫切需要了解哪類信息，對哪種可視化形式的接受程度更高，使得數據新聞既能實現預期的報導事實、引導輿論、傳播知識等目的，又能滿足用戶的信息獲取、情感體驗等多重需求，達到了很好的傳播效果。
因此，媒體的數據新聞採制需貫徹「以用戶為中心」的原則。在這方面，國內外都有不少可參考的案例，例如嵌入互動機制，通過點擊按鈕觸發不同的故事線；設置超連結，開放報導所使用的數據，鼓勵用戶對數據的再次開發和利用，種種措施都有助於調動用戶閱讀的主動性。
結束語
「網際網路之父」蒂姆·伯納斯·李曾說過「新聞的未來是分析數據」。伴隨著技術工具的成熟，數據新聞為新聞傳播業注入了新鮮的活力，它重構了新聞的生產流程，找尋數據間的內在聯繫，以用戶為中心，豐富可視化和交互效果，為用戶提供了更好的閱讀體驗。
《衛報》「數據博客」前任主編西蒙·羅傑斯指出：「數據新聞是80%的汗水，10%的偉大的想法，10%的產出」，足見數據新聞製作之艱辛。以財新網「數字說」頻道為代表的許多媒體正在探索數據新聞的創新路徑，生產著優秀的數據新聞報導，未來數據新聞必將吸引更多的用戶，發揮愈發重要的作用。
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(責編：段佩伶（實習）、趙光霞)