媒介融合时代数据新闻可视化教学探索

李 灿

2016年09月28日16:45  来源:今传媒
 

摘 要:随着互联网技术的发展,新闻的可视化也成为了一种变革转型的趋势。在新闻可视化制作的过程中,包含了传统新闻写作程序的所有步骤,并在这个基础上,需要对数据进行更多的数据分析和可视化的制作。因此,媒介融合时代新闻行业需要的是复合型视觉新闻制作人才,这为高校的培养提出了新的要求。本文在梳理美国大学数字新闻课程设置的基础上,提出了国内新闻课程改革的路径以及师资力量的建设的途径。

关键词:数据新闻;可视化;新闻教育

中图分类号:G21 文献标识码:A 文章编号:1672-8122(2016)09-0136-02

一、引 言

人脑对于图片信息的处理是即时的,对于文字的处理则需要按照线性的逻辑顺序,正是基于这个原理,很多文本内容生产的媒介,如报纸、杂志或是电视新闻媒体都将视觉化传播作为创新、改革的方向,甚至成为开拓市场的突破口。那么随着互联网技术的发展,基于数据上的可视化获取更加便捷,新闻的可视化也成为了一种改变的趋势。被可视化的新闻承载着更多的信息和数据,其对图形视频的处理方式也更加符合审美需要。这种可视化的新闻也成了一种新的新闻叙事方式。那么在新闻可视化的过程中,包含了传统新闻写作程序的所有步骤,并在这个基础上,需要对数据进行更多的数据分析和可视化的制作。中国人民大学新闻学院教授蔡雯认为:“在媒体融合趋势下,需两类新型新闻人才,一是能在多媒体集团中整合传播策划的高层次管理人才,二是能运用多种技术工具的全能型的记者编辑。[1]”在整个系统当中对新闻从业人员又提出了更高的要求,新闻记者不光需要具备采编能力更要具有在互联网时代的工作属性。从写作到编辑、从设计到编程,这说明行业需要拥有新闻、软件和设计背景的复合型视觉人才,这为高校的培养提出了新的要求。

二、数据新闻可视化人才培养的新要求

媒体融合的背景下,数据新闻的兴起对新闻人才的培养提出了新的要求。在业界,新闻传播者已经不同于传统的媒体从业人员,他们更需要具备新的思维能力和对新技术的运用能力,从而应对大数据时代的新闻生产和传播。

(一)对于大数据的新闻抓取、挖掘和分析的能力

传统新闻传播者擅长用文字来描述客观事件,讲明观点。而随着互联网的发展,产生了庞大的用户数据、物联网信息、社交媒体的UGC内容等。如何去利用这些数字,来建立联系,阐明观点也是对传统新闻工作者思维转变的考验。数据看似枯燥乏味,实则蕴含丰富,已经逐步成为新闻报道中的重要资源。受众需要的是对信息更明晰的呈现、更准确的分析和更深层的解读[2]。经过多年文科的新闻学教育,业内的新闻记者基本具有良好的文字功底,对新闻敏感、素养都有明显的优势。但是大多缺失了对数字运用的思维逻辑,毕竟数字只是一些有序或无序的排列。不经过挖掘和分析数字也无法产生意义。因此树立数据的意识,再掌握数据处理技术,对数据进一步进行有效抓取、挖掘和分析才能够解读和呈现新闻的深层次含义。

(二)数据新闻的可视化制作能力

传统的新闻作品由文字、图标和图片等形式构成,而数据新闻的表现形式更加丰富,更加具有视觉的冲击力。由此,对于新闻记者不但要求具有良好的文字表达能力还要具备图像设计、信息编辑的能力,甚至是要会使用初级HTML编程技能,后期制作,Adobe edge、Indesign等软件应用,插图绘画等[3]。这些功能的运用可以使枯燥的数字更加图表化和可视化。用生动的图形、图像来呈现出事实、道理和故事。

(三)媒体融合时代的数据新闻营销能力

传统媒体和新媒体呈一种融合发展的态势,我们有更多的渠道可以抓取新闻数据,同时也可以更多的得到用户的反馈。在这样的背景下,新闻不再是凝固的、闭合的,而是需要具有一种实时的、互动的传播理念,才能取得更好的新闻效应和社会评价。因此在数据新闻可视化生产和传播过程中,还要重视界面的优化、用户的体验、反馈以及参与等环节,因此应该把新闻的营销理念融入到新闻产出中。例如,使用手机、电脑或者客户端的用户有不同的观看习惯,在新闻可视化的输出时,就应该就相应的不同的新闻样态,应该对新闻稿件进行调整。同时,要尽可能地创造机会建立与用户的互动反馈,创造双向的数据信息。

在媒体融合的时代,新闻可视化在未来新闻报道中的地位和作用会逐渐显现,当然转变新闻中以文字为主的传播习惯,势必会打破传统媒体内部的资源架构和利益分配,面对这种行业的变化,媒体机构人员结构进行了重新的配置。随着网络的发展,人人都可以成为记者,甚至得到新闻第一落点的人不一定是专业的新闻记者。而面对着新闻资讯的高饱和情况,如何挖掘并剖析出一些有独到见解的新闻成为了提升新闻记者核心能力的不二法则。而我们在数据新闻人才培养的源头——高校新闻专业教育,还面临着种种滞后,需要不断的摸索。

三、数据新闻可视化人才培养的方向

媒体融合环境下,新闻从业者不再为一个单独的媒介提供服务内容而是为多个交互式的媒体信息数据库服务。能力的多样化,互联网的基因都是新闻从业者要必备的工作属性。但是在高校的专业设计中,往往专业方向划分过细,在实际工作中只能满足部分模块的工作要求。

在数据新闻和可视化趋势的推动下,国内众多高校进行了有益的尝试。香港大学、南京大学等高校以讲座、培训班的方式,对网页抓取、数据分析、编程、制图、可视化等方面进行了初步的教学探索。

(一)课程设置

面对数据化、可视化等媒介技术的变革,之前的影响多在媒介内部产生,随着社会性媒体的广泛使用,对新闻生产、对公众生活都有着更深的渗透和影响。这种影响使得新闻教学的改革变得势在必行。哥伦比亚大学、密西根大学、华盛顿大学等在这种压力和挑战下也开始进行了稳中求变的课程改革。

目前,在我国的高校新闻专业中比较多的是针对高年级的学生在某个特定阶段集中实践或实习,这种突击式的实践模式在媒介快速发展的互联网时代,常常滞后新闻实践,新闻学无用论的说法沉渣泛起。密苏里新闻学院首任院长沃尔特?威廉姆斯认为,实践是学习新闻的最好方式。只有实际操作才能让学生真正了解书本上的知识及其在现实中的作用。在密苏里新闻学院,学生被要求要阅读《纽约时报》等报刊上的数据报道,并长期记录各类报刊的交互式网页,用实际案例来分析美国调查性报道协会(简称IRE)的网站数据,最终制作出可视化的新闻报道。在哥伦比亚大学,本着新闻可视化就是让数据新闻本身更好地被展现和理解的教学目的,在课程设置方面,数据新闻课程中也结合了很多实践类、应用类的课程。这些课程设置和实际操作紧密切合,都是以真实的、流通的、即时的案例为教学材料的。这些课程在五年前的新闻系开设都是不可想象的,但是随着媒介融合时代的到来,与时俱进的课程设置和改革就显得重要。

我国高校也在媒体融合的背景下,逐步完善传统新闻教育的体系。上海交通大学、厦门大学、中山大学、中国传媒大学先后成立了大数据新闻实验中心。这些教学实验室的建立为学生抓取、统计、挖掘以及分析新闻提供了切实可行的条件,同时也可以满足新闻可视化、多媒体新闻以及网络新闻的制作。当然还有更多的高校还没有资金筹建如此规模的实验中心,但得益于网络的发展和大数据发展。学校和学生都可以在网页、公众号、媒体等平台中抓取到可以利用的数据,在一定程度上也可以弥补实践资源的不足。像哈佛大学、上海交通大学等高校也对社会开放了教学平台,有的还提供了在线作业,这无疑都是得益于大数据技术的发展所带来的便利。

(二)师资建设

当课程设置十分理想化后,教学师资的建设却往往无法实现教学目标,不同于密苏里新闻学院或者哥伦比亚大学新闻学院拥有院校自己的数据新闻师资队伍。国内多数院校虽重视数据新闻教学,但由于缺乏大量属于自己院校的数据新闻师资团队,而只能选择聘请业界学界数据新闻专家。虽然教学有很大的成果,但较耗费资金。如中山大学传播大数据实验室的教学以团队互相学习的方式,可以说是国内院校自我教学的创新。但由于人数的限制,大多数学生仍不能受益。就目前我国高校在数据新闻可视化的路径上刚刚起步的现状,有两个方向可以借鉴:

1.“走出去”。数据新闻的可视化是一个涵盖多学科的综合性范畴。教师队伍可以跨学科进行资源整合和进修,也可以向哥伦比亚大学、密苏里新闻学院这样的新闻教育体系成熟的学校进一步学习。甚至可以带职实习,到第一线的机构行业进行实战训练,虽然前期有一定的资源投入,但是学成之后对媒体融合时代的国内新闻教育的推动是巨大的。

2、“请进来”。引进行业的在职人员为学生授课,所带来的不光是新闻知识的教授,更多的还有职业精神、专业素养的一种渗透。例如在密苏里新闻学院,行业教师除了指导学生利用数据、提炼信息、制作图标以外,还会反复强调新闻源的真实性,并对如何判断,恰如其分地呈现新闻等做出真实的案例教学。新闻的可视化是新闻报道的一种方式,这种方式离不开新闻的核心,就是真实性,无论怎样的课程建设或是学生实践,想从事新闻职业都要有敬业的精神和必要的专业素养,这也是教育的核心,任何教育模式的改进无不围绕这这个核心展开。

如今,新闻行业使用大数据已经是一种常态化。而在大数据时代的标志就是一切都可以被量化。面对这种行业的变化,媒体机构人员结构进行了重新的配置。都对数据新闻学作为新闻学的分支也受到了业界和学界的重视,无论是传统媒介还是新媒体,用数据说话是一种技能也是途径,当然将这种数据新闻可视化的教学方向纳入教学范畴是一种必然,更是在未来为行业输送应用型新闻人才的必经之路。

参考文献:

[1] 邢丽梅.媒体融合时代地方高校新闻专业实践教学改革研究[J].新闻教育,2012(4):14.

[2] 彭兰.“大数据”时代:新闻业面临的新震荡[J].编辑之友,2013(1):1.

[3] 郑蔚雯,姜青青.大数据时代,外媒大报如何构建可视化数据新闻团队?[J].视觉,2013(11):132. 

(责编:刘雨霏(实习)、宋心蕊)

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