摘 要：近些年，互聯網逐漸得到普及，社會化媒體迅速發展，傳統的新聞生產受到了越來越多的沖擊。傳統新聞業發展狀況不佳的同時，人們對於信息的渴望度卻是越來越高。“大數據時代”的來臨，給新聞業帶來了一場新的機遇。本文介紹了數據新聞和可視化的相關概念，並結合無界傳媒的數據新聞報道，分析了數據新聞的應用特點以及對於傳統新聞生產的變革﹔媒體開展數據新聞報道的流程以及數據可視化的興起與發展給當下新聞從業人員所帶來的挑戰和機遇。

關鍵詞：數據可視化﹔無界傳媒﹔新聞生產﹔變革

一、數據可視化的定義

大數據時代，數據掀起了信息領域的變革，如何利用數據實現利益最大化，成為每個行業應該思考的問題。“數據可視化”這一概念由此成為信息領域的熱門詞匯。

數據可視化是以數據為核心，圍繞信息系統學科中的DIKW層次模型（數據、信息、知識、智慧）進行的多種類、層次性、數字信息直觀化信息概括和生產方式[1]。能夠通過數據庫挖掘和展示數據背后的關聯與模式，更加清晰有效，並且形象化地呈現對用戶有價值的信息。在傳播過程中，將枯燥抽象的數字信息直觀形象化，在方便受眾理解的同時成為了一個很好的傳播工具。

二、數據可視化在新聞生產中的應用特點

大數據時代，一切皆可“量化”，數據新聞所呈現的樣本即是總體，其運用可視化手段通過挖掘數據，分析數據，從繁雜的數據中發現故事，再用數據可視化的方法去呈現給讀者，數據新聞實現了讓數據自己“發聲”。與國內其他媒體新聞可視化版塊相比，無界傳媒數據新聞版塊的起步較晚，但其目前的發展現狀與創作的呈現手段卻可圈可點。其數據新聞版塊是無界傳媒旗下的智能媒體實驗室負責運營，智能媒體實驗室目前主力做數據新聞、數據可視化、新聞機器人寫作等。在目前無界傳媒數據新聞版塊的近200篇報道中，其形式，涉及領域十分豐富，下面文章將以無界傳媒“數據新聞”頻道為例探討數據新聞可視化的一些實際應用特點。

1.數據圖表講事件。在面對新聞事件熱點時，通過對事件熱點相關數據的挖掘，利用可視化手段，用數據圖表來講故事。

（1）運用實時數據進行可視化呈現。在《數據圖解：爆炸后的天津上空》這則新聞報道中將天津濱海新區爆炸事故發生后的17個檢測點空氣檢測數據進行了不同有害氣體數據並列式的圖表匯總，並配上風向衛星雲圖，向讀者簡單直接的實時呈現了爆炸后的空氣質量，相較於傳統的數據信息羅列，折線圖呈現的氣體數值變化則更加的直觀易懂。

（2）數據的深度分析呈現。在《數據圖解：轉基因大豆油佔領中國廚房》報道中，則與天津事件為追求時效性而簡單明了的圖表呈現不同，而是文字結合圖表的深度呈現，讓讀者直觀的了解了進口的轉基因大豆憑借著低廉的價格與高榨油率，擠佔了幾乎所有中國食用大豆油的原料來源的熱點問題。在該報道中，呈現了中國大豆的產量下降與消耗量逐年上升的矛盾，從而導致差額隻能靠進口來彌補，其對外依存度不斷提高，而這些結論的呈現不是空口無憑的，每一步結論都是配以圖表進行呈現，是用數據來深度講解熱點事件。

（3）事件過往相關數據的匯總呈現。在《倒計時那些年我們一起追過的33屆春晚和1330個節目》這則新聞中，通過對以往春節聯歡晚會的數據總結，從節目數量、相聲小品的佔比、主持人人數等方面的數據可視化呈現，向讀者直觀的呈現出了過往33屆春晚的變遷。

2.關注度指數數據看事件。在無界傳媒的《全民看閱兵，媒體指數有你一份力》與《數據指數|天津爆炸網友最關注話題》兩篇新聞中，將熱點事件背后讀者閱讀資訊的關鍵詞與媒體報道的文章關鍵詞進行了數據統計，以可視化圖表形式進行呈現，將事件分為不同的階段並分別對應讀者與媒體的關注點，以此來直觀的向讀者反映出整個事件走向與輿論關注點的變化。

3.行業數據合作分析看事件。行業數據合作即時與擁有企業數據、行業數據、用戶行為數據的組織深度綁定合作，進行數據分析、數據挖掘和數據新聞創作，並通過可視化的手段呈現數據產品。無界傳媒的《春運遷徙數據指南|這些火車站和高速最擁擠》以及《城市睡眠地圖沒有一個城市睡夠八小時》這兩篇比較典型的合作數據可視化報道分別是與高德地圖以及華米科技進行合作而推出的。“春運遷徙數據指南”利用高德地圖的用戶定位熱度變化數據來進行大數據的分析，從而得出結論，而“城市睡眠地圖”則是通過抓取旗下小米手環的用戶睡眠時間數據來進行分析，兩篇報道都是通過合作大數據的挖掘而得出故事。

4.繁雜數據結構化講事件。一個事件的背后往往有著很復雜的個體關系，而通過簡單的文字表述是不能簡單直接的反映出事件個體之間的關系，這就需要將復雜內容結構化。在《數據圖解：郭伯雄關系圖譜》中就是選取將郭伯雄事件背后的人物關系進行結構化，讓讀者能夠直觀了解事件中心人物及其背后個體的故事，相較於文字性的大段描述這樣的可視化結構顯示則顯得更加的簡單明了。

5.調查數據看熱點。在面對一些社會熱點事件時，傳統的新聞報道會通過簡單的個體調查來反映熱點，例如：街邊採訪、專家訪談等手段，而無界數據新聞則通過問卷調查的方式來進行數據的抓取分析，並結合個體調查訪問來客觀的分析熱點。其中比較典型的報道《數據“全面二孩”后，想生就生了?》以及《兩岸青年說來旅行吧 我們不聊茶葉蛋》，兩篇報道都是先通過問卷調查的方式來獲取熱點背后的數據，然后對熱點對象或者專家進行個體的訪談，其中還穿插相關權威機構專業數據的反饋，讓讀者直觀地了解熱點背后的觀點走向與其中包含的有代表性的想法。

總結來說，無界傳媒的數據新版塊並不是簡單的以數字、圖標、圖簽、表格羅列的新聞，其數據新聞的寫作多是數據分析與個體案例相結合，數據分析的呈現十分具有遞進式的特點，其呈現形式是根據面對的熱點與事件的不同而變化的，而其可視化手段，抓取的數據來源也是極為豐富。

三、數據可視化對傳統新聞生產的變革與挑戰

1.理念變革。傳統的新聞生產環節通常是從選擇消息源、採訪、寫作、呈現，而數據可視化與其有一定差別。數據可視化使新聞從業者將其工作重心從搶熱點轉為向大眾解釋新聞事件的更內在的邏輯關系，通過深度挖掘可利用的數據，將數據、社會和個人之間的復雜關系用可視化手段展示給公眾。在傳統的新聞報道中，圖片和設計常常作為一個輔助的角色，而在數據可視化中，這一部分被放大了。數據可視化要求以客觀、便於理解的報道方式激發公眾的關注度與參與熱情，這是一種全新的新聞報道方式。

2.從業要求變革。數據可視化報道對於傳統新聞從業者而言，是一項巨大的挑戰。首先可以從一些數據新聞團隊的成員組合中看出一些變化。

英國BBC新聞網負責數據新聞生產的團隊是由記者、設計師和開發者組成。在這個團隊中並沒有專門的“數據記者”，但每位編輯成員需要會用基本的表格工具進行數據分析。中國的澎湃數據新聞團隊成員包括數據編輯、動畫設計師、平面設計師、3D設計師和插畫師。財新網數據新聞實驗室則是一個由編輯部、技術部、設計部三大部門組成的虛擬團隊。無界傳媒的智能媒體實驗室也大致如此。

顯然，數據新聞的生產不再是以往的採集、加工、處理、發布模式，也不再是一個記者單打獨斗就能完成的。數據可視化項目需要記者加強與設計師、IT技術員之間的合作，並自身掌握數據分析相關的技能。

3.對傳統新聞信息採集與呈現的挑戰。在傳統新聞生產中，記者都是直接到事發現場進行採訪，獲得第一手資料。記者的採訪對象多是各種各樣的人。記者採訪結束、把資料整理完成后多以文字的形式呈現。

數據可視化的操作對於傳統新聞而言，是一次極大的、具有顛覆性的挑戰。現階段如果想要更好的完成工作，不僅要擁有較高的專業知識和技能，同時還要充分掌握大量的技術知識，並通過自身努力和實踐將其應用到新聞工作的每一個步驟當中[2]。數據新聞記者面對的“事發現場”一般是政府數據庫或是網絡上的海量信息，數據的採集成為了關鍵一環。數據新聞的採訪對象是各種紛繁雜亂的數據，這就要求記者必須掌握一些數據處理以及分析的能力。數據分析完成后，數據新聞的表現方式多種多樣，其表現形態除了有信息圖表、HTML5 交互頁面之外，還有漫畫產品、數據博客等。

四、數據可視化在新聞生產過程中的應用前瞻

大數據時代，信息呈爆炸式增長，信息量大又簡明易懂的新聞報道受到讀者青睞，因此，數據的可視化成為了新聞生產中的必要部分。

1.數據可視化加強受眾對新聞的關注度和互動。數據的可視化處理可以提示新聞的主要內容，使人們更好地理解和記憶新聞信息。同時，數據可視化中的動態信息圖增加了動態和互動元素，與受眾具有很強的交互性，受眾可以自主選擇新聞內容的呈現方式。在雙向互動的數據信息圖中，讀者能夠上傳個人數據，主動成為新聞數據源，對於喜歡的數據新聞，還能夠在社交媒體上進行轉發，真正參與到新聞的制作與傳播中來。

2.數據可視化創新新聞深度報道和預測性報道。利用數據可視化手段，不僅能夠高效快速地梳理出新聞要素的5W，而且可以挖掘不同新聞事件之間的關聯，從而加深對新聞事件不同方式和角度上的立體覆蓋報道，發掘出新聞事件的邏輯性和連貫性，揭示新聞事件本質。

此外，通過數據可視化手段，可以有效推動媒體預測性報道。新聞把關人可以對各類相關聯的數據關系進行分析，預測一個事物的變化過程及其發展趨勢，特別是在與環境、交通、健康有關的領域[3]。

3.數據可視化為我國商業性門戶網站尋找新出路。目前我國國內的商業性新聞網站沒有採訪權，這就給其信息的發布和獲取受眾上造成了一定的困境。然而，數據可視化處理之后，這些商業性新聞門戶網站可以通過整理數據，挖掘不同數據之間的深層聯系，以動態互動性的圖表方式向網站用戶呈現新聞事件。這就改變了以往商業性門戶網站單純依靠傳統媒體轉發內容的局限，數據可視化為我國商業性門戶網站尋找了新出路。

參考文獻：

[1] 陳為,沈則潛.大數據叢書:數據可視化[M].北京:電子工業出版社,2013.

[2] 汪甦.大數據時代新聞業面臨的新震蕩[J].新聞研究導刊,2015(15).

[3] 彭蘭.“大數據”時代:新聞業面臨的新震蕩[J].編輯之友,2013(1). 

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