媒介融合時代數據新聞可視化教學探索

李 燦

2016年09月28日16:45  來源:今傳媒
 

摘 要:隨著互聯網技術的發展,新聞的可視化也成為了一種變革轉型的趨勢。在新聞可視化制作的過程中,包含了傳統新聞寫作程序的所有步驟,並在這個基礎上,需要對數據進行更多的數據分析和可視化的制作。因此,媒介融合時代新聞行業需要的是復合型視覺新聞制作人才,這為高校的培養提出了新的要求。本文在梳理美國大學數字新聞課程設置的基礎上,提出了國內新聞課程改革的路徑以及師資力量的建設的途徑。

關鍵詞:數據新聞﹔可視化﹔新聞教育

中圖分類號:G21 文獻標識碼:A 文章編號:1672-8122(2016)09-0136-02

一、引 言

人腦對於圖片信息的處理是即時的,對於文字的處理則需要按照線性的邏輯順序,正是基於這個原理,很多文本內容生產的媒介,如報紙、雜志或是電視新聞媒體都將視覺化傳播作為創新、改革的方向,甚至成為開拓市場的突破口。那麼隨著互聯網技術的發展,基於數據上的可視化獲取更加便捷,新聞的可視化也成為了一種改變的趨勢。被可視化的新聞承載著更多的信息和數據,其對圖形視頻的處理方式也更加符合審美需要。這種可視化的新聞也成了一種新的新聞敘事方式。那麼在新聞可視化的過程中,包含了傳統新聞寫作程序的所有步驟,並在這個基礎上,需要對數據進行更多的數據分析和可視化的制作。中國人民大學新聞學院教授蔡雯認為:“在媒體融合趨勢下,需兩類新型新聞人才,一是能在多媒體集團中整合傳播策劃的高層次管理人才,二是能運用多種技術工具的全能型的記者編輯。[1]”在整個系統當中對新聞從業人員又提出了更高的要求,新聞記者不光需要具備採編能力更要具有在互聯網時代的工作屬性。從寫作到編輯、從設計到編程,這說明行業需要擁有新聞、軟件和設計背景的復合型視覺人才,這為高校的培養提出了新的要求。

二、數據新聞可視化人才培養的新要求

媒體融合的背景下,數據新聞的興起對新聞人才的培養提出了新的要求。在業界,新聞傳播者已經不同於傳統的媒體從業人員,他們更需要具備新的思維能力和對新技術的運用能力,從而應對大數據時代的新聞生產和傳播。

(一)對於大數據的新聞抓取、挖掘和分析的能力

傳統新聞傳播者擅長用文字來描述客觀事件,講明觀點。而隨著互聯網的發展,產生了龐大的用戶數據、物聯網信息、社交媒體的UGC內容等。如何去利用這些數字,來建立聯系,闡明觀點也是對傳統新聞工作者思維轉變的考驗。數據看似枯燥乏味,實則蘊含豐富,已經逐步成為新聞報道中的重要資源。受眾需要的是對信息更明晰的呈現、更准確的分析和更深層的解讀[2]。經過多年文科的新聞學教育,業內的新聞記者基本具有良好的文字功底,對新聞敏感、素養都有明顯的優勢。但是大多缺失了對數字運用的思維邏輯,畢竟數字只是一些有序或無序的排列。不經過挖掘和分析數字也無法產生意義。因此樹立數據的意識,再掌握數據處理技術,對數據進一步進行有效抓取、挖掘和分析才能夠解讀和呈現新聞的深層次含義。

(二)數據新聞的可視化制作能力

傳統的新聞作品由文字、圖標和圖片等形式構成,而數據新聞的表現形式更加豐富,更加具有視覺的沖擊力。由此,對於新聞記者不但要求具有良好的文字表達能力還要具備圖像設計、信息編輯的能力,甚至是要會使用初級HTML編程技能,后期制作,Adobe edge、Indesign等軟件應用,插圖繪畫等[3]。這些功能的運用可以使枯燥的數字更加圖表化和可視化。用生動的圖形、圖像來呈現出事實、道理和故事。

(三)媒體融合時代的數據新聞營銷能力

傳統媒體和新媒體呈一種融合發展的態勢,我們有更多的渠道可以抓取新聞數據,同時也可以更多的得到用戶的反饋。在這樣的背景下,新聞不再是凝固的、閉合的,而是需要具有一種實時的、互動的傳播理念,才能取得更好的新聞效應和社會評價。因此在數據新聞可視化生產和傳播過程中,還要重視界面的優化、用戶的體驗、反饋以及參與等環節,因此應該把新聞的營銷理念融入到新聞產出中。例如,使用手機、電腦或者客戶端的用戶有不同的觀看習慣,在新聞可視化的輸出時,就應該就相應的不同的新聞樣態,應該對新聞稿件進行調整。同時,要盡可能地創造機會建立與用戶的互動反饋,創造雙向的數據信息。

在媒體融合的時代,新聞可視化在未來新聞報道中的地位和作用會逐漸顯現,當然轉變新聞中以文字為主的傳播習慣,勢必會打破傳統媒體內部的資源架構和利益分配,面對這種行業的變化,媒體機構人員結構進行了重新的配置。隨著網絡的發展,人人都可以成為記者,甚至得到新聞第一落點的人不一定是專業的新聞記者。而面對著新聞資訊的高飽和情況,如何挖掘並剖析出一些有獨到見解的新聞成為了提升新聞記者核心能力的不二法則。而我們在數據新聞人才培養的源頭——高校新聞專業教育,還面臨著種種滯后,需要不斷的摸索。

三、數據新聞可視化人才培養的方向

媒體融合環境下,新聞從業者不再為一個單獨的媒介提供服務內容而是為多個交互式的媒體信息數據庫服務。能力的多樣化,互聯網的基因都是新聞從業者要必備的工作屬性。但是在高校的專業設計中,往往專業方向劃分過細,在實際工作中隻能滿足部分模塊的工作要求。

在數據新聞和可視化趨勢的推動下,國內眾多高校進行了有益的嘗試。香港大學、南京大學等高校以講座、培訓班的方式,對網頁抓取、數據分析、編程、制圖、可視化等方面進行了初步的教學探索。

(一)課程設置

面對數據化、可視化等媒介技術的變革,之前的影響多在媒介內部產生,隨著社會性媒體的廣泛使用,對新聞生產、對公眾生活都有著更深的滲透和影響。這種影響使得新聞教學的改革變得勢在必行。哥倫比亞大學、密西根大學、華盛頓大學等在這種壓力和挑戰下也開始進行了穩中求變的課程改革。

目前,在我國的高校新聞專業中比較多的是針對高年級的學生在某個特定階段集中實踐或實習,這種突擊式的實踐模式在媒介快速發展的互聯網時代,常常滯后新聞實踐,新聞學無用論的說法沉渣泛起。密蘇裡新聞學院首任院長沃爾特•威廉姆斯認為,實踐是學習新聞的最好方式。隻有實際操作才能讓學生真正了解書本上的知識及其在現實中的作用。在密蘇裡新聞學院,學生被要求要閱讀《紐約時報》等報刊上的數據報道,並長期記錄各類報刊的交互式網頁,用實際案例來分析美國調查性報道協會(簡稱IRE)的網站數據,最終制作出可視化的新聞報道。在哥倫比亞大學,本著新聞可視化就是讓數據新聞本身更好地被展現和理解的教學目的,在課程設置方面,數據新聞課程中也結合了很多實踐類、應用類的課程。這些課程設置和實際操作緊密切合,都是以真實的、流通的、即時的案例為教學材料的。這些課程在五年前的新聞系開設都是不可想象的,但是隨著媒介融合時代的到來,與時俱進的課程設置和改革就顯得重要。

我國高校也在媒體融合的背景下,逐步完善傳統新聞教育的體系。上海交通大學、廈門大學、中山大學、中國傳媒大學先后成立了大數據新聞實驗中心。這些教學實驗室的建立為學生抓取、統計、挖掘以及分析新聞提供了切實可行的條件,同時也可以滿足新聞可視化、多媒體新聞以及網絡新聞的制作。當然還有更多的高校還沒有資金籌建如此規模的實驗中心,但得益於網絡的發展和大數據發展。學校和學生都可以在網頁、公眾號、媒體等平台中抓取到可以利用的數據,在一定程度上也可以彌補實踐資源的不足。像哈佛大學、上海交通大學等高校也對社會開放了教學平台,有的還提供了在線作業,這無疑都是得益於大數據技術的發展所帶來的便利。

(二)師資建設

當課程設置十分理想化后,教學師資的建設卻往往無法實現教學目標,不同於密蘇裡新聞學院或者哥倫比亞大學新聞學院擁有院校自己的數據新聞師資隊伍。國內多數院校雖重視數據新聞教學,但由於缺乏大量屬於自己院校的數據新聞師資團隊,而隻能選擇聘請業界學界數據新聞專家。雖然教學有很大的成果,但較耗費資金。如中山大學傳播大數據實驗室的教學以團隊互相學習的方式,可以說是國內院校自我教學的創新。但由於人數的限制,大多數學生仍不能受益。就目前我國高校在數據新聞可視化的路徑上剛剛起步的現狀,有兩個方向可以借鑒:

1.“走出去”。數據新聞的可視化是一個涵蓋多學科的綜合性范疇。教師隊伍可以跨學科進行資源整合和進修,也可以向哥倫比亞大學、密蘇裡新聞學院這樣的新聞教育體系成熟的學校進一步學習。甚至可以帶職實習,到第一線的機構行業進行實戰訓練,雖然前期有一定的資源投入,但是學成之后對媒體融合時代的國內新聞教育的推動是巨大的。

2、“請進來”。引進行業的在職人員為學生授課,所帶來的不光是新聞知識的教授,更多的還有職業精神、專業素養的一種滲透。例如在密蘇裡新聞學院,行業教師除了指導學生利用數據、提煉信息、制作圖標以外,還會反復強調新聞源的真實性,並對如何判斷,恰如其分地呈現新聞等做出真實的案例教學。新聞的可視化是新聞報道的一種方式,這種方式離不開新聞的核心,就是真實性,無論怎樣的課程建設或是學生實踐,想從事新聞職業都要有敬業的精神和必要的專業素養,這也是教育的核心,任何教育模式的改進無不圍繞這這個核心展開。

如今,新聞行業使用大數據已經是一種常態化。而在大數據時代的標志就是一切都可以被量化。面對這種行業的變化,媒體機構人員結構進行了重新的配置。都對數據新聞學作為新聞學的分支也受到了業界和學界的重視,無論是傳統媒介還是新媒體,用數據說話是一種技能也是途徑,當然將這種數據新聞可視化的教學方向納入教學范疇是一種必然,更是在未來為行業輸送應用型新聞人才的必經之路。

參考文獻:

[1] 邢麗梅.媒體融合時代地方高校新聞專業實踐教學改革研究[J].新聞教育,2012(4):14.

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

[3] 鄭蔚雯,姜青青.大數據時代,外媒大報如何構建可視化數據新聞團隊?[J].視覺,2013(11):132. 

(責編:劉雨霏(實習)、宋心蕊)

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