國外數據新聞創新處理方式

為了避免數據分析不是為某一觀點去刻意找尋數據支持，需要通過多維度、多角度、全方位的數據分析，找到數據背后的關聯與模式，從而發現有價值的新聞。因此，海量數據的加工處理也是數據新聞的一大挑戰。國外報紙在處理數據中，除了使用專業工具外，還創新了一些新的方式方法。

使用專業處理工具。為實現准確、高效地處理海量數據，各種實用專業的處理工具應運而生。2011年，BBC、衛報、金融時報、紐約時報等媒體編寫的《數據新聞手冊》(data journalism handbook)提供了一系列可應用於數據可視化和數據處理的專業軟件工具。電子表格如LibreOffice、Excel或Google文檔﹔統計編程架構如R(r-project.org)或Pandas(pandas.pydata.org)﹔地理信息系統(GIS)如Quantum GIS、ArcGIS和GRASS﹔可視化程序包如d3.js(mbostock.github.com/d3)、Prefuse(prefuse.org)和Flare(flare.prefuse.org)﹔數據加工工具如Google Refine、Datawrangler。

此外，業內還有許多的工具軟件，如用於互動圖表的Google chart、 Google map、IBM Many Eyes、Tableau、Spotfire﹔用於基於時間順序的時間線類作品的Dipity、Timetoast、 Xtimeline、Timeslide﹔用於基於地理信息的Google earth、Quanum GIS﹔用於網絡分析的Spicynodes、VIDI、NodeXL﹔用於社交媒體可視化的Storify﹔用於文本可視化即標簽雲的Wordle、Tagxedo等。

跨地區協同作業。針對數據龐大、頭緒復雜、涉及不同地區不同國家的新聞數據，一些媒體創新了跨地區協同作業的方式處理數據。例如2014年，美國deteclive.io網站制作的《移民檔案》的數據新聞。由於歐洲難民問題歷史背景復雜、涉及國家眾多，絕非靠一個國家的一家媒體可以包攬所有的報道。這個項目由德國數據新聞機構Journalism++的Anne-Lise Bouyer與瑞士記者Sylke Gruhnwald在2012年發起，將多國記者及機構聯合起來，組成跨15國的協作團隊，最終完成了這個美國6個拘留所、2767個事件、13713個移民故事的數據新聞報道。

網絡招募志願者。2010年“維基解密”網站披露了大量美國政府與伊拉克戰爭相關的數據信息。審閱9萬多行的信息與近38萬的數據，對任何一個編輯團隊來說，都是難以完成的任務。於是，《衛報》編輯團隊將數據分成小份放到網上，招募一定數量的志願者來處理這些數據，讓整個數據新聞的制作周期大大縮減。而這樣的處理制作方式，在社交網絡沒有被廣泛應用前，即便是最有財力和物力的媒體機構，也無法獨立完成。

數據新聞的展現形式

與傳統新聞相比，數據新聞通過運用更加豐富多元的圖形展現形式，達到一目了然獲取信息的功能。同時，在關鍵信息的傳遞上，比文字更具有在最短時間獲取最大量信息的功能。國外媒體在數據新聞展現形式上，通過多維度、多形態來整合數據，更多採用數據地圖、時間線、泡泡圖等交互式圖表來展現數據。

數據地圖。數據地圖的優勢在於非常形象地展現數據新聞基於地理或空間上的分布狀況。例如在2016年美國總統大選中，民眾對參選總統的支持情況成為關注焦點。《華盛頓郵報》根據在佛羅裡達州一個商業機構的民意調查，制作了《一張共和黨人面臨重大選舉問題的地圖——與唐納德•特朗普無關》的數據新聞（見圖2），將調查結果運用數據地圖展示出來，簡單清晰的數據地圖與少許文字，讀者即可了解某一地區支持總統候選人的情況。

時間線。時間線重點在於表現數據新聞在時間維度上的演變過程。2012年1月，《衛報》發布了一個有關“阿拉伯之春”的數據新聞報道。報道利用動態圖表，以時間軸為主線，描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年間，17個阿拉伯國家發生的一場政治運動。圖表通過四維動態報道，從宏觀到微觀，全面展示了不同時間點上不同國家發生的相關事件。如果想了解某個事件的具體內容，可以點擊不同顏色的標識，獲取深度報道的鏈接（見圖3）。這種新聞報道方式，將涉及十幾個國家、時間跨度長達一年的復雜的“阿拉伯之春”，以明晰的動態方式呈現出來。

交互性圖表。國外報紙在報道涉及財政經濟方面的話題時，往往借助網絡和其他數字平台，使用交互性強的圖表形式來說明海量的大數據。如2016年5月，《衛報》推出了《你的稅金: 2016年聯邦政府預算怎麼支出你的錢?》的數據新聞報道（見圖4）。數據編輯制作了一個交互式圖表，通過拉動數據條選定你的年收入，就可以顯示你應該繳納的稅金及稅金在聯邦政府預算中如何分配。

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