数据新闻何以重要？【2】

数据是一种战略性资产

传统纸媒的危机自不待言。在这种背景下，发行人和编辑们要决定哪些业务要砍掉，哪些领域要去投资，就变得更加谨慎。在数字化新闻环境下，尽管数据驱动新闻业有其前景和重要性，但一些媒体还是选择关闭其致力于数据分析的部门。例如，“数字第一媒体”（Digital First Media）在2014年4月关闭了其致力于生产视频和数据产品的“霹雳”（Thunderdome）项目。

2014年，数据新闻业进入了主流媒体。纳特·西尔弗（Nate Silver）在“娱乐与体育节目电视网”（ESPN）开办了全新了的“五三八”（FiveThirtyEight）网站，《纽约时报》开办了“结局”（The Upshot）网站。这些新入行者能否实现商业上的成功仍是未知数，但是，对于数据新闻业而言，除了广告以外有更多的商业模式。从能够提供关于世界的洞见这一意义上看，数据可以被认为是一种战略性资产。专有数据是能够驱动巨型公司的商业模式的宝贵资源。在华盛顿特区，从硅谷到华尔街再到情报机构，数据科学家被当成热门商品，这是有其原因的，那就是他们能够从公共的和私人的海量数据中创造有价值的知识。类似的，对冲基金公司使用《信息自由法案》（Freedom of Information Act）去购买政府数据也是有其理由的，因为对于投资管理而言，数据是有用的商业情报。

我们将自己看成一个在新闻领域打拼的科技公司

当数据驱动的超本地新闻和数据报道的收入模式，处于可能繁荣也可能夭折的不明朗之时，非营利机构如ProPublica和《得克萨斯论坛报》（Texas Tribune）却将目光放在了利润之外。论坛报如今是在线媒体中闪亮的一员，聚焦于报道本州事务。凭借其在交互式体验和数据可视化方面的成功，它如今成为美国数据新闻重要的典范之一。

目前论坛报拥有超过200个可视化产品和工具，其中包括一项公立教育检索工具和一项高等教育检索工具。后者收集和公布了得克萨斯州每个高等公立院校的财政、人员和教育表现数据。

论坛报收集数据的范围广度和精细程度，确实让人印象深刻。它的在线流量和公众对产品反馈的兴趣，使之成为研究新闻业未来的重要案例。尤其是，在论坛报受欢迎的产品中，数据产品占了大部分。其中，论坛报的数据图书馆和公职人员列表贡献了大部分的流量。类似的数据图书馆在新闻界还是少见的。

“我们将自己看成一个在新闻领域打拼的科技公司，而非一个使用科技手段的新闻媒体。”论坛报的首席创新主管罗德尼·吉布斯（Rodney Gibbs）解释说：“我相信，这个信念让我们轻装上阵。我们的科技团队并不大，有4个全职的开发人员加上一个行政专员，他们就足够维持我们的主要网站、数据APP和每月发布的可视化工作了。另外，我们两个数据记者在整个编辑室内进行巡回工作，所以即使不是数据通的记者，也可以为他们的故事搭配数据和可视化工具。换言之，这里的人无需坚信数据的价值，因为点击量和受众反馈已使我们所有人都成为数据的信徒了。”

ProPublica在2014年2月推出了自己的数据商店，免费发布原始数据，同时也出售给那些愿意额外付钱购买其他附加值数据的客户。克莱因写道：“在数据商店，你可以找到我们在报道中使用的数据，而且数据量还在增长中。如果是原始数据，比如我们从政府来源得到的数据，你会发现一个免费的下载连接，只需对一份简化版的使用条款表示同意。如果是需要在政府网站上下载的数据，我们简单地将其链接到原网站上，来保证你快速得到最新数据。”2014年4月，ProPublica网站宣布，将数据商店的范围扩展到报道中使用到的所有数据，此举引发强烈关注。“如果你观察诸如美联社、路透社和彭博社这样的新闻室，会发现他们的核心内容是数据产品，其中一些真的非常挣钱”，克莱因对《哥伦比亚新闻评论》 （Columbia Journalism Review）表示，“无疑，对很多新闻编辑室来说，销售数据产品是个创富机遇”。

数据新闻助力机器人新闻业

数据在其他冒险事业中也将扮演一定角色，也许将为“机器人新闻业”提供助力。如“叙事科学”（Narrative Science）公司提供的一种自动编写新闻的服务。2014年3月，有关洛杉矶地震的第一篇报道就是机器人写就的。它的开发者是《洛杉矶时报》的记者和程序员肯·史文切克（Ken Schwencke）。这不是首个“机器人记者”（roboporter），在此之前，基于类似算法，他们还开发了一个有关谋杀报道的新闻机器人。

由自动编写的软件来完成本地交通、天气、高中运动会、警方通报等的新闻报道，看来是不可避免的趋势，尽管人类编辑仍需在机器人记者写的文章上起作用。“当了几年的本地新闻记者，我可以说，编写简报，统计诸如谋杀、地震、火灾这些文章，本质上就像是疯狂填词（Mad Libs）游戏，完全可以让机器来干”，威尔·瑞摩斯（Will Oremus）写道，“……但同时，地震机器人（Quakebot）也清晰地揭示了自动化编写程序的局限。它无法评估地面的损失，不能采访专家，无法辨别故事中相对有价值的角度”。

短期内，这类新闻机器人（newsbots）的最大用处，可能是充当编辑记者的早期预警系统，在一片杂音中寻找新闻线索做好标记，好让记者们去分配任务，调查核实。这种类型的数据新闻能挑拣和抓取信息，发出警报，很可能会受到城市新闻编辑的喜爱。此类自动化已经得到广泛应用，从政府问责到金融报道都有所涉及。“我们希望赋予这种监控和预警功能更多东西”，阿隆·菲尔霍夫表示，“我们每年都会收集上百万条有关竞选捐助与支出的信息。举例来说，如果一个国会成员遇到麻烦，你会在法律服务那栏看到标记着相关变化的情况。此时，系统会向报道国会新闻的记者发去提醒。这样就能运用科技，提高记者的工作能力”。

也许有一天，情况会发生改变，正如“叙事科学”的联合创始人和首席技术官克里斯蒂安·哈蒙德（Kristian Hammond）对史蒂文·列维（Steven Levy）说的那样：

相信随着“叙事科学”这个软件的成长，它编写的故事会位于新闻产业链的上端——从产品新闻（commodity news）到解释性新闻，甚至是细节丰富的长篇报道。也许在某种程度上，人类和程序可以合作，各自完成自己的强项。计算机，凭借其无瑕的记忆能力和对数据的抓取能力，也许可以充当人类记者的助手。或者相反，人类记者可以采访一些对象，整理出遗漏的细节，然后发给电脑让它来完成文章。随着电脑越来越完善，能取得越来越多的数据，它们作为故事讲述者的局限性将被打破。“人类确实具有令人无法置信的复杂性和丰富性，但它们是机器。也许20年内，将不再存在‘叙事科学’不能写出报道的领域。”

（作者系：华东政法大学科学研究院助理研究员，法学在站博士后。）

（本文编译自亚历山大·本杰明·霍华德（Alexander Benjamin Howard）撰写的《数据驱动新闻业的艺术与科学》（The Art and Science of Data-driven Journalism）研究报告的第三部分，该报告由哥伦比亚新闻学院TOW数字新闻中心发布。）