三、“发现”与“呈现”：数据新闻学建构的两个关键词

数据新闻教学与传统新闻教育具有明显的区别。传统新闻教育是文科教育，教学重点是人文精神和新闻素养，开设的课程以新闻史、新闻理论、新闻业务、新闻法规为主，突出培养新闻学子的新闻敏感、新闻价值判断、采写编评的业务能力等。数据新闻教育是跨学科教育，横跨新闻学、统计学、计算机科学、视觉传达设计等学科，开设的课程以新闻史论、数理统计、数据挖掘、软件应用开发、视觉传达设计为主。数据新闻教学与传统新闻教育的最大区别在于“跨学科”的特殊性，而且数据新闻并不要求每一个学生都能完全掌握数据新闻采制需要的所有技能，这与传统新闻教育培养“全能型记者”的目标期望迥异。数据新闻教学中，培养对象已经不是一个一个单独的学生，而是由具有不同学科背景或兴趣特长的学生分工合作组成的团队。换言之，传统新闻教育的对象是“学生个体”，而数据新闻教学的对象是“学生团队”。由于跨学科性，以及教学培养对象不同，数据新闻教学与传统新闻教育具有明显的区别，传统新闻教育是数据新闻教学的基础保障，数据新闻教学是传统新闻教育的跨学科进阶和特色化发展，这就决定了对数据新闻师资队伍和学生来源的要求也变得较为苛刻。

数据新闻师资队伍应该有其特别之处。数据新闻教学多学科、跨学科的特性，要求其师资队伍的来源更加广泛和多元。新闻学和传播学相关课程的教师可以是新闻与传播学院的师资，数理统计和数据挖掘等课程的相关教师可以来源于数学与数理统计学院，等等。由于数据新闻实践教学的需要，数据新闻业界的编辑记者、程序员、数据挖掘师、可视化平面设计师等，也应该被引入数据新闻师资队伍。

数据新闻专业的学生来源也各不相同。按目前我国高校教育管理体制，数据新闻本科专业方向设置最为理想的状态，应该是在通识教育的基础上，在大学二年级或三年级，通过跨专业的生源选拔进行专业方向的双向选择，学生来源可以是具备数据新闻报道各工种基础的不同院系学生，采取自愿报名，按照数据新闻教学“学生团队”的构成要求，公布该专业学生来源的学科院系需求，进行双向选择。当然，如果不能调动全校资源，实现跨院系的学生选拔，则适宜在新闻与传播学院、传媒与艺术学院等，以数据新闻特色方向为主，征集选拔有数据新闻专业相关学科背景或兴趣的同学，组成数据新闻教育的“小分队”，实行特色化新闻教育的探索和实验。

目前，有关数据新闻发展与数据新闻教学已经有学者进行了初步的探究和梳理，其研究成果值得借鉴。笔者认为，数据新闻教学目前偏重于“数据处理”和“视觉设计”技巧，这两个部分确实是传统新闻教育的“软肋”和“短板”，也是数据新闻生产流程必不可少的技术和环节。但从数据新闻学建构和数据新闻报道的可持续发展来看，这种“技术”和“艺术”的数据新闻教育并不完整，同时也有远离新闻价值判断和新闻学理的趋向。高等院校纷纷开设数据新闻专业课程的新闻传播教学改革是值得称道的，但有一点必须明确，即数据新闻理论和教学的发展，应该从其产生发展的本源上进行学理性的探究并进行系统化的理论建构。同时，我们也应该意识到，数据新闻报道之所以受到业界和学界的关注，受到阅听人的欢迎，主要原因在于其基于新闻价值的判断和科学准确报道的思想基石，如果单纯强调数据挖掘技术和创意设计技巧，数据新闻会沦为“无源之水，无本之木”，其理论建构和可持续发展就失去了重要的前提基础。因此，“发现新闻”的思想培育，在数据新闻教学科研中应该占有重要的一席之地，在此基础上进行的相关数据采集挖掘处理和视觉传达的创意设计的“呈现新闻”的过程也是非常重要的生产方式和生产流程，“发现”和“呈现”对于数据新闻学建构同等重要，二者不可偏废。也正因为如此，数据新闻学的建构更应该紧紧抓住“发现数据新闻”和“呈现数据新闻”这两个数据新闻生产报道的关键环节，深入研究和探讨其中的机制和原理，以此丰富发展完善传统新闻学，增强数据新闻学的理论色彩，为数据新闻报道提供鉴赏和判断的标准以及相对应的理论支持。在数据新闻的教学方面，除现有的“技术”和“艺术”的教学实践和理念外，也应该增设数据新闻的“发现”和“原理”等课程建设，为数据新闻报道的可持续发展提供思想动力。

参考文献：

［1］祝建华.从大数据到数据新闻［J］.新媒体与社会，2014（4）.

［2］方洁，颜冬.全球视野下的“数据新闻”：理念与实践［J］.国际新闻界，2013（6）.

（作者为河南大学新闻与传播学院副教授，传播学博士，艺术博士后，硕士生导师）

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