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媒体属性对数据新闻可视化的影响

——基于国内四家媒体数据新闻专栏的实证研究

仉元瑾 杨璐嘉
2019年01月12日14:40 | 来源:人民网研究院
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【摘要】

本文选取人民网《图解新闻》、新华网《数据新闻》、网易《数读》、财新网《数字说》四个具有代表性的数字新闻专栏进行内容分析,从直观、关联、艺术、交互、适配五个层面研究数据新闻可视化,并在此基础上探讨媒体属性与数据新闻可视化的相关性。研究表明,商业媒体呈现的数据新闻更具视觉表现力,在数据处理和呈现的深度上也更胜一筹。它启示我们:在未来,媒体应建立专业的数据新闻生产团队,规范数据新闻生产流程,呈现具有高级交互能力与功效的数据新闻。

【关键词】

数据新闻 可视化 媒体属性 新闻生产与制作

“数据新闻”是近年来被新闻界广泛讨论的一种新闻理念和新闻实践,它起源于19世纪欧美国家采用量化数据进行的报道,随后逐步向全球扩散(SimonRogers,2011)。随着互联网技术的普及与数据科学的发展,采集、分析、计算量化数据成为新闻报道一种必要的方式,新闻业真正迎来了“一种朝着量化方向转变的趋势(Petre,2013)”。Alexander等人(2014)在哥伦比亚新闻学院数字新闻中心发布的报告中指出,数据新闻最基本的形式应该包含三个要素:第一,把数据视为消息来源,采集和印证数据;第二,运用统计方法质询数据;第三,运用可视化方法呈现数据。

目前,学界对于数据新闻可视化的研究不足,且忽略了“媒体属性”这一重要因素对数据新闻可视化的影响。鉴于此,本文选取来自党媒和商业媒体的四个数据新闻专栏作为研究对象,对可视化呈现的五个方面(直观、关联、艺术、交互、适配)进行分析和比较,进而探讨媒体属性及其相关因素对于数据新闻可视化的影响。

一、研究背景

(一)数据新闻可视化

数据新闻可视化作为数据新闻的基本要素之一,综合了数据在提供科学严谨的事实信息和可视化在直观清晰地呈现信息方面的优势。它能够减轻认知负载,增强大脑在处理复杂问题时的认知能力,同时,相较于传统的视觉媒体(照片和视频),数据可视化基于可测量的事实,不会过分煽动受众的情绪,而是致力于提供和再现事实(Cohen,2011)。数据可视化在呈现变化趋势、比较异同、展现复杂联系和流动性、描述等级关系以及帮助读者更便捷的浏览数据库等方面具有不可比拟的优势(Weber&Rall,2012)。

国内外学者对数据新闻可视化呈现方式进行了一定的实证研究。Knight(2015)对英国的全国性报纸上的数据新闻进行了分析,将其可视化方式划分为:文本性分析、时间轴、地图、图形、信息图表、数字表格等。该研究表明:受到媒体规模和经济实力的影响,不同报纸的数据新闻可视化程度有较大差异。方洁、高璐(2015)按照从易到难将数据可视化的方式划分为五个层级:全文字的静态设计、表格或类似表格的图形化处理、结合数据的静态信息图(infographic)或静态时间轴、具有交互性的时间轴和普通视频、交互地图和3D动画设计以及游戏设计等。研究发现,我国数据新闻的呈现形式比较单一,其中静态信息图和静态的时间轴最为常见,缺乏交互设计,未显现出此领域的创新驱动作用。黄雅兰、仇筠茜(2018)对中外四个数据新闻栏目可视化现状进行了比较研究,着重分析了可视化的“信息告知”和“视觉传达”两种功能。研究指出当前数据新闻可视化呈现方式交互程度较低,仅有部分报道具备信息整合的功能,且国内媒体更偏好复杂的视觉元素。

(二)媒体属性

李良荣(2003)在《论中国新闻媒体的双轨制——再论中国新闻媒体的双重性》一文中提到“中国的新闻媒体都具有双重属性”,他认为事业属性与企业属性并存是我国新闻媒体的特色。但对于具体的媒体而言,其双重属性的体现会有不同的偏重。如在历史发展中所形成的不同的功能定位,党媒具有更多上层建筑属性即更多的事业性质, 商业媒体则具有更多的信息产业属性即企业性质。

这两大类别的媒体在运作中存在明显的区别。李长春[十六届、十七届中央政治局委员、常委]同志在《用“三个代表”重要思想统领宣传思想工作》中指出:“属于党的喉舌性质的单位,实行事业性质, 企业化管理。不属于党的喉舌性质的公益性事业单位,努力加强管理,增加活力, 提高服务水平。鼓励应完全面向市场的经营性行业和单位走向市场,走产业化、企业化的道路, 在市场竞争中发展壮大,努力跻身于国际市场。”

因此,两类不同属性的媒体在新闻生产流程、新闻内容呈现上均表现出一定的差异。党媒的职责与使命在于传播党的声音,记录时代的进步,弘扬社会向上向善的力量,这也是长期以来在百姓心目中形成的定位。而商业媒体则以其鲜活、灵动、贴近用户的特点受到广大人民群众的青睐。

当前,学界对于数据新闻可视化的实证研究数量较少,且缺乏对“媒体属性”和数据新闻可视化之关系的考察。国内最早的数据新闻栏目《数读》,出自网易这样一家没有新闻采编权的网络媒体。缺少“采编权”使他们在数据新闻的制作上更多的依赖于传统媒体的报道,信源渠道的局限使得数据新闻的广度、深度和原创性大打折扣,却也在一定程度上促使他们追求数据可视化呈现方式的多样性和趣味性。同时,新闻实验室作为一种新型的新闻生产方式,在数据新闻制作上具有独特优势。2013年创立的财新数据可视化实验室,先后发布了数百件数据新闻作品,在国内国外获得众多奖项,而现阶段并没有关于数据新闻可视化呈现方式与生产流程之关系的研究。本研究通过对功能层面上媒体属性的考察,试图阐述国内不同媒体数据新闻可视化的发展现状,优化当前数据新闻生产流程。

二、研究方法

(一)样本选择与描述

本研究运用内容分析法对人民网《图解新闻》、新华网《数据新闻》、网易《数读》、财新网《数字说》四个国内知名数据新闻栏目进行定量研究,着重关注其可视化呈现方式及其功能的实现,并在此基础上探讨媒体属性与数据新闻可视化的相关性。

所选四个样本来自国内数据新闻生产的代表性媒体,知名度较高,拥有4年以上的栏目历史,具有典型性。在媒体属性上,人民网和新华网是党媒的代表,担负着引导舆论、指导工作的职能,宣传作用明显。网易和财新网则是商业媒体的代表,自负盈亏,主要依靠网页点击量和网站声誉来吸引广告商投放广告。

本研究收集上述四个栏目中自2018年1月1日到2018年6月30日历时半年的所有报道作品共计374个,剔除长图等非数据新闻作品(见表1),共有227个报道作为研究样本,包括人民网的35篇报道、新华网的87篇报道、网易的31篇报道和财新网的74篇报道。从栏目所有报道中的数据新闻占比来看,人民网和新华网等党媒数据新闻较少,比重仅为44.3%和52.7%,网易和财新网等商业媒体占比较高,比重分别是22.5%和18.7%。从报道的议题来看,人民网主要关注政治议题,财新网主要关注经济议题,四家媒体均对社会民生关注较多。

(二)编码说明

本研究根据张浩等(2012)所提出的数据可视化的四个评判标准分析数据新闻可视化:①直观化:直观、形象地呈现数据;②关联化:挖掘、突出呈现数据之间的关联,体现其信息功能;③艺术化:增强数据呈现的艺术效果,符合审美规则;④交互性:实现用户与数据的交互,增强用户对数据的控制。其中,直观化和关联化强调数据可视化的功能性,艺术化和交互性则强调数据可视化的美学设计和智能化。同时,因为近年移动端的普及,增设数据新闻的适配性,从直观、关联、艺术、交互和适配五个方面分析国内数据新闻可视化现状。

报道议题和数据来源是数据新闻生产的基础内容,因此本研究也将进行分析(见表3)。

对数据新闻可视化的研究,首先是直观方面,综合参考Knight(2015)和方洁等(2015)的研究,从视觉表现形式对报道进行从0到4的评分(见表3)。

其次是关联,为分析可视化的信息告知功能,本文根据喻国明等(2015)与黄雅兰等(2018)的研究,将可视化的信息功能分为三类:1)对数据进行直接的图形化呈现;2)整合多个变量,挖掘数据之间以及不同社会主体的关联性,对事件或现象进行综合的梳理和呈现;3)阐释观点以及对信息的未来走向加以预测(见表3)。

再次是艺术,从艺术设计风格(色彩)和视觉元素的应用(图像)两个维度分析(见表3)。

接着是交互,根据Weber和Rall(2012)对交互式信息图的研究进行数据新闻交互性的分类,从0到4评分。

最后是适配,呈现终端分为仅PC端、仅手机端以及二者皆可。

以上变量采用SPSS和MATLAB软件进行数据分析。

三、研究发现

(一)媒体属性与直观:以静态信息图和时间轴为主,商业媒体视觉表现力更强

数据新闻可视化效果是否直观,主要取决于其采用的视觉表现形式。根据编码统计结果(见表4),所有样本视觉表现形式评分均值仅为1.76分,这说明样本数据新闻可视化的平均水平处于静态信息图、时间轴之下。其中评分为2的静态信息图、时间轴样本占比为61.7%,也有12.3%基本未做可视化。

党媒和商业媒体在数据新闻的视觉表现形式上表现出了较大差异。统计数据显示:财新网的得分最高,均值为2.20分,且各个指标均有样本分布,说明财新在尝试用信息图、交互地图、视频甚至游戏等不同的可视化表现形式。同为商业媒体的网易均分次之,为1.87分。人民网均分最低,仅为1.17。除财新网外的三家媒体栏目均出现了3、4分的缺失,视觉表现形式较为单一,呈现出固化和模式化的特点。

独立样本t检验显示,不同属性媒体在数据新闻可视化上使用的视觉表现形式存在显著差异:t=-5.351,df=225,p<0.001。相比人民网、新华网等党媒,网易、财新等商业媒体更擅长对数据新闻的结构性整合和动态化处理,其数据新闻可视化呈现更加直观。

上述差异与不同媒体选择的数据来源类型有关。数据来源可分为单一数据来源与混合数据来源(多个数据来源)。独立样本t检验显示,不同数据来源类型的数据新闻在使用视觉表现形式上存在显著差异:t=-2.912,df=225,p=0.004,即多个数据来源的报道视觉表现形式比单个数据新来源的更加复杂高级。归根结底是新闻生产模式不同。以人民网和新华网为代表的党媒具有采编权,数据来源多为其自身媒体。而商业媒体不具有采编权,数据来源众多,如网易《数读》在报道“抗癌神药”时,使用了政府、企业、研究机构的多重数据,部分文章还应用了网络数据挖掘。数据来源的丰富性和多样化,加之数据挖掘和深度分析,使商业媒体的视觉表现形式空间更大。

(二)媒体属性与关联:关联的总体实现程度较低,媒体属性对数据新闻信息功能实现的影响不大

关联是指数据新闻能够挖掘、突出呈现数据之间的关联,以图形化的形式呈现数据并体现其信息功能。研究结果显示,绝大多数的数据新闻都实现了图形化呈现,但仅有近六成的数据新闻拥有信息整合功能,实现观点阐释及预测的数据新闻仅占18.9%,关联的总体实现程度较低。

在关联程度上,党媒与商业媒体表现的差异不大。相较于其他三个栏目而言,人民网在信息整合的层面表现较好,《图解新闻》的数据多是由媒体报道进行再次加工,从而实现了信息整合的功能。如“图解:盘点城市‘抢人大战’,给毕业生的福利哪家强?”,整合了人民日报、新华社、人民网的新闻报道,对毕业生福利政策进行了系统分析。

我们将主成分分析法与层次分析法结合,根据喻国明等(2015)对大数据新闻功能价值的探讨,对信息功能的实现进行了打分,赋予图形化呈现、信息整合、观点阐释与预测的权重,分别为0.17、0.51、0.32,并进行斯皮尔曼相关分析。结果显示,ρ=0.158,媒体属性与信息功能的实现呈现出较弱的关系,这表明国内数据新闻整体在信息功能的实现上表现较差。方洁等(2015)关于国内数据新闻的研究发现:近五分之一的报道未作数据处理,进行相对复杂的数据处理的数据新闻更少。新闻可视化与数据新闻的概念混淆,大多数新闻都将重心放在了图形化呈现上,且呈现形式较为单一,表现出固化和模式化的特征。例如新华网的数据新闻,信息图占到了绝大多数的比重,而缺少对数据的深度处理与分析,未体现出数据新闻应有的观点预测功能。现有的观点预测也主要以天气预测、交通流量预测等内容为主,题材上有待更多拓展和创新。

(三)媒体属性与艺术:党媒视觉冲击力高,商业媒体偏好简约风

视觉设计的艺术化主要取决于图像与色彩,对于数据新闻可视化效果艺术性的研究,我们从艺术设计风格(色彩)和视觉元素的应用(图像)两个维度进行分析。

视觉元素应用上,党媒和商业媒体表现出较大差异。根据编码统计结果显示(见表6),各大媒体最常应用的视觉元素是如简单图形、icon图之类的视觉装饰。但人民网和新华网视觉装饰的使用率均达到了100%,网易和财新仅为58.1%。这是因为两种媒体版面设计不同,前者的报道大部分是一张长图,文字融入到了图片中,排版设计上具有较大的发挥空间。而网易和财新是一大段文字加一张图再加文字这样图文结合的排版,设计上限制较大,基本上一张简单图表解决,不用添加多余的装饰。值得一提的是,所有样本中,插画和摄影图片的使用往往是二者选一,极少有报道同时使用插画和摄影图片。人民网和新华网更偏好插画的应用,使用比例高达85.7%和80.5%,财新也达到了35.1%,网易则与以上三者不同,更多的使用摄影图片。在动画效果的使用上,党媒使用动画的报道占比较低,仅为5.7%和4.6%。与之形成鲜明对比的是网易和财新,其使用的动画占到了22.6%和21.6%,这也与商业媒体互动性较高有关(见“媒体属性与交互”)。

艺术设计风格上,卡方检验显示,不同属性媒体在数据新闻可视化中艺术风格设计上存在显著差异:x2=65.751,df=1,p<0.001。根据编码统计结果显示(见表7),党媒以复杂绚丽为主,人民网为68.6%,新华网更是达到86.2%,使用大量饱和度高、对比强烈的配色,几乎覆盖整个版面,留白较少,也有直接使用高饱和度颜色为背景的,以红、蓝居多。商业媒体配图底色大部分为白色或者浅色,配色冲击力相比党媒较弱。这与我们通常对两种媒体设计风格的想象有一定差异。

(四)媒体属性与交互:近九成报道无交互,动态交互化呈现是未来发展趋势

根据编码统计结果(见表8),所有样本的交互设计评分均值为0.26,高达89%的报道没有交互。在所有交互类型中,低级交互所占比重最高,表现为对象交互(点击网页上的按钮或图案,出现文本、声音、图像等回应)和线性交互(用户在预设的框架下按照一定顺序浏览信息)。

党媒和商业媒体在数据新闻的互动设计上表现出了一定的差异:独立样本t检验显示,不同属性媒体在数据新闻可视化上设计的交互方式存在显著差异:t=-3.991,df=225,p<0.001。更准确地说,网易、财新等商业媒体比人民网、新华网等党媒具有更多的互动设计,其互动设计具有更高的制作难度,用户从中获得的体验感更好。

同是商业媒体,网易仅有6.5%的报道具有交互性,属于低级交互,而财新网的交互式报道却占到了27%,其专门设立了互动新闻板块,从最简单的低级交互到复杂的游戏交互均有涉及,可视化质量较高。这与两家媒体的定位有关,新闻网站需要把有限的资源聚焦来打造一个亮点。网易《数读》主打“用数据说话”,在数据新闻的工作流程上(包括深入资料、过滤数据和视觉化,由数据程序员兼多媒体新闻记者Mirko Lorenz提出),更专注于前两个部分,即对数据的挖掘和整合。网易《数读》的报道“《创造101》谁最好看,人工智能告诉你”,就利用网络爬虫和人脸分析工具进行了复杂的数据挖掘和处理。财新《数据说》则是“用数据解读新闻,用图表展示新闻,将数据可视化,为用户提供更好的阅读体验”,成立财新数据可视化实验室,主打可视化。其制作的数据新闻“博物馆里的国家宝藏”,仅使用一个交互图表,通过鼠标上下滑动和自主点击查看,将不同类别的文物在各个朝代的变迁展现的淋漓尽致。

交互性让从前单向接收的读者转化为产品的用户,是整个互联网内容生产行业的发展趋势,也是数据新闻的增长点所在,这拓展了新闻的接受和传播观念。目前国内新闻网站的交互设计还停留在初级阶段,中国新闻媒体还有很长的路要走。

(五)媒体属性与适配:近半数交互性报道无法适配移动端,多渠道传播受阻

交互性设计丰富了用户体验,但在移动互联网时代,新闻制作者还需要考虑到交互式新闻在传播过程中多渠道的适配性。根据编码统计结果(见表9),有44%的交互式数据新闻仅在PC端有交互功能,但是移动端就无法使用:例如财新《数字说》发布的全球幸福榜单,在PC端上,鼠标移动到数据轴上即能动态显示此点对应的国家及其幸福指数,在移动端呈现时,却变成了一张不具有互动功能的动态图。

无论是党媒还是商业媒体,都存在近半数交互式报道移动端无法适配的情况,制约了新闻的传播力度,降低了用户的阅读体验。

四、结论与讨论

通过对国内四个具有代表性的数据新闻栏目进行可视化呈现方式的分析比较,研究发现:媒体对“数据新闻”的定位与操作不够清晰,数据新闻概念存在被简单化的趋势,与传统新闻之间的界限并不明显。同时,数据新闻的视觉表现形式略显单调,以静态信息图和时间轴为主。数据新闻的信息功能还停留在图形化呈现上,部分具有一定的信息整合功能,少数具有信息预测功能。在艺术设计上,不同栏目的数据新闻呈现出多样化的特征。此外,近九成报道缺乏交互,并未显现出此领域的创新驱动作用,动态交互化呈现将是未来数据新闻的发展趋势。

从不同媒体属性的对比来看,商业媒体呈现的数据新闻更具有视觉表现力,在数据处理和呈现的深度上也更胜一筹。我们认为,此差异可归结于党媒报道的议题以政治、经济等“硬新闻”为主,选取的数据来源主要为媒体报道和政府公开数据;而商业媒体偏好于社会民生等“软新闻”,更多引用于国内外非政府组织和研究机构的数据信息,同时还进行了在线数据挖掘。这种不同的数据处理方法与数据新闻的生产团队与流程息息相关。德国之声数据新闻项目负责人和著名记者米尔科·劳伦兹把数据新闻生产划分为四步:数据采集、数据分析、数据可视化、故事化呈现新闻,项目负责人、记者/编辑、数据分析师、美术设计师和程序设计师等成员要各司其职。财新数据可视化实验室实行的“项目制”代表了数据新闻生产团队的典型运作模式,记者和编辑与数据分析师共同确定选题,这样既保证了选题的价值又能确保数据分析具有一定的深度,通过数据分析发现别具一格的报道视角有助于媒体在海量数据新闻的竞争中脱颖而出。

高级交互是未来数据新闻的发展方向。财新《数字说》推出的“数据新闻与可视化作品”栏目呈现了较高的数据分析与交互化水平,代表了未来数据新闻的发展方向,但这种作品往往题材重大,制作周期较长,总量较少。在未来的数据新闻生产中,静态信息图与动态交互作品的数量应实现平衡。党媒可以发挥其“原创优势”,同时完善其技术手段,注重数据新闻的交互性,在后续报道中跟进互动性图文、视频、游戏设计,为受众制定个性化新闻,提高受众参与度与阅读体验,体现数据新闻的价值。

事实上,不同媒体属性并不是影响数据新闻可视化呈现形式的唯一因素,数据新闻的选题、数据来源等因素也可以直接造成可视化呈现形式的不同,这也是本研究可以继续深入考察的层面,而当前学界和业界对数据新闻及其可视化的效果研究还非常有限,因此,未来的研究可对用户的数据新闻体验和需求展开深入探索。 

(责编:尹峥、赵光霞)

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