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融媒环境下如何培养三种叙事能力

周庆安
2019年02月15日14:43 |
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来源:《青年记者》2018年10月上

媒介融合的环境下,新闻教育常常面对一个直接的问题,那就是如何平衡对于技术平台的教育以及对于内容的新闻教育。前者是一种基于科学主义的教育,而后者则是一种基于人文主义的教育。通常来说,面对汹涌的新媒体浪潮,各国的新闻传播院校都会高度重视技术平台的建设。但是,新闻教育从本质上就是一种叙事的教育,是一种“讲故事”的艺术。有些教育者做了零和博弈,主动放弃了叙事教育,其实也就放弃了新闻教育的核心竞争力。对于新闻教育者来说,叙事教育是新闻教育安身立命的基础,也是新媒体环境中最为稀缺的内容。本文要讨论的三种叙事能力,对于媒介融合时代保证新闻媒体的专业性极为重要和迫切。

基于现场的叙事能力

一个好记者,首先是一个能够准确客观描述现场的人。在融媒体的环境中,现场变得更加复杂。新闻现场既有真实的现场,又有记者所看到的现场,还有普通网民所看到的部分现场。

例如,2017年10月1日晚发生在美国拉斯维加斯音乐节上的枪击事件,当时许多在场的人,都通过Youtube、Facebook等平台现场直播了当时的惨状,或者录制了其中的部分视频。之后的美国主流媒体报道大量使用了在场公众所拍摄的视频。这种情况下的新闻报道,如果只是简单地重复新媒体短视频的内容,已经无法获取足够的独家性和关注度。但是,2017年11月发生在非洲之角索马里首都摩加迪沙的爆炸事件,造成至少358人死亡,其现场信息异常缺乏。尽管事发之后国际媒体赶到现场,报道数量和规模却远远低于拉斯维加斯枪击事件。当然,我们可以用新闻价值来进行衡量,但是另一方面我们也应当注意到,正是现场信息获取的难度,造成了新闻叙事的难度。在这种情况下,新闻叙事面对一个新的悖论:一方面,如果现场极易获得,新闻叙事变得更难;另一方面,如果现场信息获取难度更大,新闻叙事的难度也增加。

在新闻教育中培养未来记者基于现场的叙事能力,关键是还原和挖掘能力的培养。还原能力和挖掘能力,不仅在于传统新闻教育中的采写编评摄,还在于研究能力的开发,即对新闻现场的快速研究和关系网构建能力。在一个碎片化的快速阅读时代,完整叙事反而是一件更需要技术含量的专业化工作。在媒介融合的环境中,新闻叙事教育的基本面没有发生改变。所谓新闻叙事教育的基本面,是指新闻工作者面对新闻现场,能够在最短时间内进行深入采访、挖掘事实、客观平衡全面地进行叙述。传统来看,这种能力是通过课堂教学加实践培养共同完成的。在教育过程中,学生需要从传统的叙事作品赏析中认识到哪些内容是受众所需要的,从而第一时间尽快获得完整的内容。但是媒介融合环境下,也要求这种叙事教育不再只是线性的采写编评,而是教育思维的改变。

还原性的新闻叙事教育,重点在如何选择最合理的媒体手段进行叙事。记者能否最大化地利用各种媒体工具,比普通人更真实准确地还原新闻现场,就成了专业性的竞争力。在这种课程中要教会学生三个方面的内容:一是选择最佳的媒体工具;二是使用媒体工具;三是短时间内转化工具性的信息(如图片、视频、云镜头等)为完整的新闻叙事。

另外,相比当前的融媒体环境,专业化媒体拥有较长的新闻记忆。在新闻发生之后进行深度挖掘,更好地以讲故事作为新闻专业化的核心非常有必要。因此,深度报道等特稿写作类的课程,是今天新闻叙事教育的一个重点。理想的融媒体新闻课程,应当是大量的融媒体叙事与大量的特稿写作相结合的课程体系。叙事教育可以适度减少以往突发事件、会议新闻、经济新闻、社会新闻等单一报道类型的区分,改为综合的融媒体写作课程。

近年来,中外多个高校在新闻教育中加大了实践性课程体系,尤其是多种现场教学——不仅把学生带到多种重大新闻的发生地进行实地教学,而且让学生抵达一些较少受关注地区,如山区、边疆、少数民族地区等,让学生在一个没有典型新闻要素的地方去挖掘新闻。这种现场教学的根本目标,就是强化学生对现场的理解和深入认识。

基于数据的叙事能力

基于大数据的特征,新闻教育必须完成对于数据的理解和运用教育。这是做好数据新闻的基础。数据对于新闻的冲击在于,数据提供了更加直观的方式,帮助新闻工作者获取更具深度和全面的信息。当然反之,公众也可以通过各种技术手段获取更加全面的信息,从而在新闻报道中获得不一样的内容体验。无论是从媒体的角度出发,还是从社会的角度出发,新闻工作者都面对数据带来的职业挑战和技术挑战。

基于数据的叙事能力,不仅是数据采集的手段,而且是数据采集之后选择故事并进行有效叙事的手段。这是人文主义教育的核心:如何在得到素材之后,构建对于素材的认知并进行有效的传播。不过这些素材,是大数据条件下的多种内容。这些素材对于新闻教育来说,既有不变的地方,又有巨大的变化。这里有获取手段的更新(从文字、到声音、到视觉画面,再到数据内容),更有新闻思维的更新(从传统的一点,到大数据时代的横向和纵向的全面拓展)。

这就需要进行数据的转换。现有的数据新闻课程,基本上可以分成三种:一种是重视培养数据意识和数据采集能力的课程;一种是重视数据可视化的课程;还有一种是数据运用类的课程。这三类课程的共同点,是重视数据在新闻中的作用,尤其是重视数据工具的教育。在这个过程中,CAR(计算机辅助报道)类的课程需要更加充分地在数据新闻的教育中体现出来。然而,不少研究恰恰证明,即便在欧美国家,这个领域的教育仍然是稀缺的。如Berret and Phillips在2016年的一份调查中就指出,ACEJMC的113个新闻教育项目中,只有59个项目开设了数据新闻教育的课程,而其中的27个项目,仅开设了一门课,还是基础性的认识课程,14个项目开设了两门课。普遍认为,统计类的课程和计算类的课程是数据新闻的叙事手段中最需要的。而且在当前的新闻教育中,如何在短时间内运用数据手段尽快获取有效数据,充实和完善相应的新闻报道也没有得到更多的关注。

而在叙事当中,一方面,数据的叙事,不仅要关注大数据,更要在叙事上建立大数据中的小数据意识。从新闻的角度来看,新闻一直所强调的价值,往往都是人们熟悉的环境中未知或者陌生的事物和现象。这个过程中的小数据,即个体在集体过程中的命运,其实才是新闻教育中的人文主义所在。传统的新闻业务教育,也更重视这种有新闻价值的内容。因此,大数据下的叙事教育,恰恰要延续小人物、细节和不为人知的内容讲述,要和当前的“刷屏”内容做反向处理。另一方面,热点现象发生之后导致的社会数据变动,其实也是叙事的内容。大数据在叙事中的运用,应当是一个连续的过程。因此,学生在新闻叙事中要对各种数据的统计结果进行连续的观察,课程在教授统计和新闻的关系时,不能简单地将统计手段视为获取新闻线索的手段,而更应当把统计和数据变动作为新闻背景,从中挖掘更加丰满的故事。因此,现有的新闻采写课程与大数据的运用,不是两个独立的课程,而是独立课程中的深度融合。

基于不信任的叙事能力

在现代性的话语框架中,脱域机制是现代性的标志。这种标志的核心,是象征体系和专业化体系的构建,也就是公众让渡了部分能力,从而以信任构建了一个风险社会。在让渡的能力中,就包括了对世界的描述能力。媒体作为专业化体系的组成部分,部分意义上承担了信任体系的构建工作。

然而无论是自反性现代性论者,还是后现代论者,都面对一个重要的事实,那就是传统媒体的公信力在逐渐下降,社交媒体的各种信息日渐冲击公众的视野,甚至带来了很多谣言和谎话。新闻工作者在叙事中常常面对双重围剿,一方面是权力拥有者的有意识不信任,如美国总统特朗普在与美国媒体的交恶过程中,就多次通过批评“假新闻”或者直接驱逐记者的方式展现其对媒体的不信任。在深度报道中,也有地方政府部门或者部分企业基于自身利益的需要,而有意识地直接或者间接与媒体形成舆论上的交锋。另一种不信任则来源于公众,尤其是公众在社交媒体平台上获取越来越多的信息,很多信息都带有一定的偏向性,形成“后真相”的舆论格局,挑战传统媒体甚至是自媒体的公信力。尽管甄别这些虚假信息的难度变得越来越大,但从新闻的专业性出发,回应虚假信息,重建媒体的公信力仍然极为重要。

在融媒体环境中,这两种不信任越发明显,公众的表达也更加直接。基于不信任的叙事教育,要在三个阶段上完成教育。首先是形成对舆论格局的认识,尤其是加强新媒体环境下舆论学的教育,对舆论的成因、变迁要有更加深入的了解。其次是完成多种学科背景下的叙事能力培养,比如对于当前社会心理的叙述,对于热点议题中舆情变迁的叙述,在当前的新闻叙事中,舆论关注和社会变迁往往成为叙事中不可回避的背景。通过教育正确认识这种关注变迁,并且以客观的形态将其表述出来,是正确面对“不信任”的媒体态度。

再次是在意见分化环境下的新闻叙事,这种叙事与以往的新闻叙事主要差异在内容上。要重点强调的是,“舆论”或者公众,成为新闻中的一种参与主体。越来越多的报道,将舆情、公众的态度甚至新媒体上的意见都作为引述的对象。在舆论表达更加直接、更易获取,同时也有更多关注的时代,新闻叙事要突破“不信任”,还需要在舆论研究上下功夫,做舆论环境的叙事者。公众通过这样的新闻,更直接地感受到他们在社会治理中的角色,才能够更好地提升对新闻媒体的信任。

结 语

这三种叙事的教育,需要强化的恰恰是能力教育,而非叙事的鉴赏教育,也并非叙事的结构教育。在新闻教育中,有一些学者或者业界同仁较为强调叙事的结构教育,在教学中花比较大的时间和精力,投入工具开发中,当然,也有部分课程成为叙事的鉴赏教育。这些当然在一定程度给新闻传播类的学生开拓了视野,提供了进一步学习的基础,但是叙事能力的培养不仅在于此,更在于叙事意识、叙事工具以及如何讲故事的多元结合。我们只有进一步认清融媒体对新闻教育的根本影响,才能够更好地在当前环境中培养好新一代的人才。

(作者为清华大学新闻与传播学院副院长、副教授,本刊学术顾问)

(责编:赵光霞、宋心蕊)

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