国外数据新闻创新处理方式

为了避免数据分析不是为某一观点去刻意找寻数据支持，需要通过多维度、多角度、全方位的数据分析，找到数据背后的关联与模式，从而发现有价值的新闻。因此，海量数据的加工处理也是数据新闻的一大挑战。国外报纸在处理数据中，除了使用专业工具外，还创新了一些新的方式方法。

使用专业处理工具。为实现准确、高效地处理海量数据，各种实用专业的处理工具应运而生。2011年，BBC、卫报、金融时报、纽约时报等媒体编写的《数据新闻手册》(data journalism handbook)提供了一系列可应用于数据可视化和数据处理的专业软件工具。电子表格如LibreOffice、Excel或Google文档；统计编程架构如R(r-project.org)或Pandas(pandas.pydata.org)；地理信息系统(GIS)如Quantum GIS、ArcGIS和GRASS；可视化程序包如d3.js(mbostock.github.com/d3)、Prefuse(prefuse.org)和Flare(flare.prefuse.org)；数据加工工具如Google Refine、Datawrangler。

此外，业内还有许多的工具软件，如用于互动图表的Google chart、 Google map、IBM Many Eyes、Tableau、Spotfire；用于基于时间顺序的时间线类作品的Dipity、Timetoast、 Xtimeline、Timeslide；用于基于地理信息的Google earth、Quanum GIS；用于网络分析的Spicynodes、VIDI、NodeXL；用于社交媒体可视化的Storify；用于文本可视化即标签云的Wordle、Tagxedo等。

跨地区协同作业。针对数据庞大、头绪复杂、涉及不同地区不同国家的新闻数据，一些媒体创新了跨地区协同作业的方式处理数据。例如2014年，美国deteclive.io网站制作的《移民档案》的数据新闻。由于欧洲难民问题历史背景复杂、涉及国家众多，绝非靠一个国家的一家媒体可以包揽所有的报道。这个项目由德国数据新闻机构Journalism++的Anne-Lise Bouyer与瑞士记者Sylke Gruhnwald在2012年发起，将多国记者及机构联合起来，组成跨15国的协作团队，最终完成了这个美国6个拘留所、2767个事件、13713个移民故事的数据新闻报道。

网络招募志愿者。2010年“维基解密”网站披露了大量美国政府与伊拉克战争相关的数据信息。审阅9万多行的信息与近38万的数据，对任何一个编辑团队来说，都是难以完成的任务。于是，《卫报》编辑团队将数据分成小份放到网上，招募一定数量的志愿者来处理这些数据，让整个数据新闻的制作周期大大缩减。而这样的处理制作方式，在社交网络没有被广泛应用前，即便是最有财力和物力的媒体机构，也无法独立完成。

数据新闻的展现形式

与传统新闻相比，数据新闻通过运用更加丰富多元的图形展现形式，达到一目了然获取信息的功能。同时，在关键信息的传递上，比文字更具有在最短时间获取最大量信息的功能。国外媒体在数据新闻展现形式上，通过多维度、多形态来整合数据，更多采用数据地图、时间线、泡泡图等交互式图表来展现数据。

数据地图。数据地图的优势在于非常形象地展现数据新闻基于地理或空间上的分布状况。例如在2016年美国总统大选中，民众对参选总统的支持情况成为关注焦点。《华盛顿邮报》根据在佛罗里达州一个商业机构的民意调查，制作了《一张共和党人面临重大选举问题的地图——与唐纳德?特朗普无关》的数据新闻（见图2），将调查结果运用数据地图展示出来，简单清晰的数据地图与少许文字，读者即可了解某一地区支持总统候选人的情况。

时间线。时间线重点在于表现数据新闻在时间维度上的演变过程。2012年1月，《卫报》发布了一个有关“阿拉伯之春”的数据新闻报道。报道利用动态图表，以时间轴为主线，描述了自2010年12月一突尼斯男子自焚至2011年12月的一年间，17个阿拉伯国家发生的一场政治运动。图表通过四维动态报道，从宏观到微观，全面展示了不同时间点上不同国家发生的相关事件。如果想了解某个事件的具体内容，可以点击不同颜色的标识，获取深度报道的链接（见图3）。这种新闻报道方式，将涉及十几个国家、时间跨度长达一年的复杂的“阿拉伯之春”，以明晰的动态方式呈现出来。

交互性图表。国外报纸在报道涉及财政经济方面的话题时，往往借助网络和其他数字平台，使用交互性强的图表形式来说明海量的大数据。如2016年5月，《卫报》推出了《你的税金: 2016年联邦政府预算怎么支出你的钱?》的数据新闻报道（见图4）。数据编辑制作了一个交互式图表，通过拉动数据条选定你的年收入，就可以显示你应该缴纳的税金及税金在联邦政府预算中如何分配。

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