摘 要 数据新闻是计算机辅助报道和信息可视化的产物，被视为新闻业的未来。但它并非在大数据这一单一语境下产生，而是多重语境交织的结果。数据新闻契合了媒介融合的趋势，是当代新闻业的一个重要范式转向。目前数据新闻呈现出三种发展模式，分别是调查式数据新闻、常规式数据新闻和即时式数据新闻。从数据新闻的成功实践经验看，数据新闻的生产理念应当包含五种意识：内容与用户的关联意识、用数据讲故事的叙事意识、数据可视化呈现的用户体验意识、数据使用的批判意识和数据开发的增值意识。

关键词 数据新闻 大数据 数据可视化 开放数据

早在1821年，英国《卫报》就开始用数据新闻（Data Journalism）进行报道，第一篇数据新闻是关于学生入学与上学花费的报道。其实，收集数据、处理数据、分析数据、解读数据在现代新闻业发展的早期业已开始，只是受制于当时的技术条件，整个数据新闻的生产流程依靠手工操作。

进入21世纪，在新的技术条件和新的社会语境下，数据新闻有了新的内涵，如今我们所说的数据新闻被视为计算机辅助报道（Computer Assisted Reporting，CAR）和信息可视化（Information Visualization，IV）交叉的产物。随着大数据时代的来临，新闻生产愈发重视数据资源的开发与利用。

万维网创始人蒂姆·伯纳斯-李说：“数据驱动的新闻代表着未来”。数据新闻的发展被视为新闻业的一次新的范式转向。2009年3月，英国《卫报》成为全球第一家成立数据新闻部的报纸。此后，英、美等国的主流媒体纷纷跟进，如《纽约时报》、《今日美国》、《芝加哥论坛报》、《华盛顿邮报》、英国广播公司、美国广播公司、美国有线电视新闻网等。

数据新闻的发展在世界范围差异很大，同样是发达国家，英、美主流媒体走在前沿，挪威、新西兰、瑞典则是尝试跟进。在亚洲，如中国、马来西亚、菲律宾等国，数据新闻处于起步阶段。

但总体上看，数据新闻近些年愈来愈引起各国媒体的重视，也成为业界的热门话题。2012年，全球编辑网（Global Editors Network，GEN）和谷歌共同设立全球首个“数据新闻奖”（Data Journalism Awards，DJA），美国“普利策新闻奖”虽然没有专门的数据新闻奖项，但是近些年数据新闻屡屡获奖。

通过近些年“数据新闻奖”的参评媒体看，实践数据新闻的国家和地区逐年扩展，从2012年第一届的51个国家和地区，增加到2015年第四届的65个国家和地区。目前数据新闻的实践媒体多为所在国有实力的主流媒体，说明数据新闻的专业性并非一般媒体所能及。

数据新闻的出现顺应了媒介融合的趋势，也促使一些新闻记者重新定位自己的记者角色，欧洲新闻学中心（European Journalism Centre）的调查显示，70%的记者认为数据新闻重要。《数字时代的美国新闻业》的调查显示，28.1%的记者表示他们愿意学习数据新闻的技能，排在所有技能的第三位。

但在一片众声喧哗的叫好声中，关于数据新闻的一些基本问题却鲜有人探讨，为什么会产生数据新闻？当前数据新闻的类型有哪些？如何做数据新闻？本文试图探讨有关数据新闻的这三个基本问题，这也是客观全面认识数据新闻的必由之路。

一、当代数据新闻发展的语境

数据新闻最早出现在哪家媒体已无从考证，英国和美国是数据新闻起步早、发展快、投入大的两个国家。为何英、美媒体关注数据新闻？为何数据新闻会在世界范围兴起？不少人认为这一切都是源于大数据时代的到来，实际上数据新闻并非因大数据而起，而是多重语境综合作用的结果。

1.全球范围的“数据公开”语境

数据新闻的原材料是“数据”，数据新闻诞生和发展的首要语境之一是数据公开，而数据公开与“开放政府”运动密不可分。

世界范围内的“开放政府”运动兴起于上世纪80年代，当时公众要求政府进行改革——从传统的公共行政转向公共治理，促使政府的运作更具有可接触性、回应性和透明性。开放政府的三个基本原则是责任性、透明性、开放性。责任性意味着要确保政府的官员对其行动负责，对结果承担个人的责任；透明性意味着公民能够获取政府行动的可靠的、相关的和及时的信息；而开放性则意味着政府能够听取公民的意见并在政策制定和执行的过程中予以充分的考虑。

通过开放政府数据，可以提高政府透明度，提升政府治理能力和效率，更好地满足公众需求，促进社会创新，带动经济增长。“开放政府”运动得到许多国家政府的回应，许多国家为保障公众对政务信息的知情权公开了大量数据。

随后人类社会进入信息时代，开放数据的理念契合互联网文化中的数据互联、互通的理念，进一步促进了“开放政府”运动的开展。自2009年美国数据门户网站data.gov上线以来，截至2014年2月10日，全球已有63个国家加入开放政府合作伙伴组织。

数据公开并不意味着公众可以充分、正确地理解与他们日常生活相关的数据，也并不意味着大量公众会主动获取这些数据。对于媒体而言，原本难得的数据变成一种重要资源呈现面前，如何采集数据、利用数据、分析数据、呈现数据、与现实世界关联成为重要课题。这就催生了数据新闻：以服务公众利益为目的，以公开的数据为基础，依靠特殊的软件程序对数据进行处理，挖掘隐藏于宏观、抽象数据背后的新闻故事，以形象、互动的可视化方式呈现新闻。

2.信息超载的真相稀缺语境

西方新闻业面临的危机，表面上看是传统媒体在渠道资源上无法与新媒体抗衡，即“内容为王”战胜不了“渠道为王”。但实际上，西方新闻业的真正危机，在于内容生产本身面临危机，同时渠道竞争又不占优势。

在以商业利益为驱动的运营模式下，传统新闻生产的重心侧重注意力这一稀缺资源的争夺，却使真相成为真正的稀缺资源。由于利益集团的介入和“眼球经济”的刺激，新闻品质不断下降，根据盖洛普公司2014年的一项调查，仅40%的受访者认为新闻媒体有能力作出“全面、准确和公平”的报道。而在10年前，大部分美国人认为媒体值得信赖。“报道有偏见”是美国人不信任新闻媒体的主要原因。

英国民调机构YouGov在英国以“对新闻记者的信任”为主题对民众进行长期跟踪调查。结果显示，英国广播公司的记者最受民众信赖，支持率为61%。但在报纸方面，高级报纸支持率最高，为45%，小报记者的支持率则只有13%。总体看，新闻业在英国的认可度也不高。

新媒体的发展，尤其是自媒体的兴起，挑战着传统上以传统媒体为主的新闻生产机制，信息超载的同时，使新闻生产“去中心化”，新闻流动的把关功能减弱，不实消息充斥网络。弥尔顿设想的“意见的自由市场”的自净功能并未实现，很多情况下谣言往往“稀释”真相。

对真相的渴求是数据新闻的内在驱动力之一。在科学领域，不能被重复验证的研究和结果，是其真实性被怀疑的一个理由。基于严格审核过的数据而得出的经验性证据，将赋予编辑和记者这样的能力：他们将告别“这个人说，那个人又说”的报道方式，因为这种方式只会让读者疑惑真相究竟在哪里。

曾供职于半岛电视台的独立记者桑德拉·菲什（Sandra Fish）认为：“数据能对那些我们曾认为正确的假说提出质疑，但更多时候，数据能让一个基于奇闻轶事的新闻故事更确凿、更真实。”英国的独立多媒体记者亚当·韦斯特布鲁克认为，数据新闻使新闻回归本质：挖掘公众无暇处理的信息，核实信息，理清信息的内涵后将之发布给公众。

3.新闻业集约化、专业化发展的语境

传统新闻业的新闻生产成本较高，导致近些年不少国家的媒体从业人员逐年减少。以美国为例，根据美国新闻编辑部雇佣情况调查（American Society of News Editors’Newsroom Employment Census），近五年报纸从业人员处于下跌态势，截止到2013年雇员仅有36700人。

与此同时，数据的获取成本也在逐年下降，1GB的数据成本，由1992年的569美元下降到2013年的0.02美元。由于数据新闻的价值远高于获取数据获取成本，数据新闻记者可以借助免费的在线工具和开放的数据资源快速搜集、清洗、发布数据，使整个新闻生产集约、高效。更为重要的是，在数据新闻报道中更容易产生独家新闻，可实现在内容竞争中的差异化策略。

另外，新闻作为一种职业还面临专业性的危机。随着公民记者在全球的兴起，一些具有媒介素养和专业技能的普通公众挑战着新闻职业的专业性和新闻媒体存在的必要性。新闻与计算机科学结合，要求记者具备数据收集、分析、挖掘、编程等各方面的能力，让新闻的专业化增强，既可以提升新闻业的准入门槛，也可以提升新闻的可信度和对现实世界的洞察能力。

4.风险社会的决策语境

德国著名社会学家乌尔里希·贝克认为现代社会已经进入风险社会，英国社会学家安东尼·吉登斯认为“风险社会不仅表现为社会中的风险不断涌现，更重要的是它意味着人们需要根据规避风险的原则来组织社会。”

风险社会的到来使强化了新闻媒体的监测功能，迫切要求媒体塑造的“拟态环境”与现实世界无限接近重合。限于传统新闻报道的条件及制约因素，新闻报道只能折射现实、表征现实，并不一定能完全反映现实。

但是随着大数据时代到来，人类的镜像化生存成为可能，这是一种“以计算机、网络等硬件为基础，以数字化数据及其运算来表征显示物质世界中各种真实关系的生存方式”。美国西北大学人文与社科学院教授布瑞恩·基冈（Brian Keegan）曾呼吁：“在当代，对于信息过载，以及恐惧、不确定性和怀疑等情绪的焦虑氛围下，数据驱动的新闻可以起到关键性的作用。它们可以为关于政策、经济趋势、社会变革的讨论提供更为坚实的经验基础。

媒体运用数据进行新闻报道，从某种意义上说相当于一次科学研究，通过“数据—信息—知识”的进阶，使“拟态环境”与客观现实无限重合，带来的是受众内心感知的现实无限重合——媒体反映现实功能的最大化实现，同时通过寻找数据间的相关关系和因果关系，可以有效预测一些风险的发生，以此规避风险。

例如有人设计了“新闻联播情绪指标”预测股市行情，结果发现新闻联播报道文本体现的情绪指标与第二天的股市行情有紧密联系。今后数据新闻的一个重要方向就是大数据新闻，使数据新闻不仅有反映现实的能力，也有预测未来的能力。

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