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电视记者需要具备的数据新闻素养

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原文  http://datameng.com/info/2014/03/big-data-xinwen-caibian/

据统计,到2013年,全世界储存的信息如果记录在光盘上,再把这些光盘叠加起来,高度等于从地球到月球的距离。美国互联网数据中心指出,目前世界
上90%以上的数据是近几年才产生的。互联网上的数据每年将增加50%,每两年翻一番。因此有学者认为,人类进入了大数据时代。一般意义上,大数据是指无
法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。[1]业界将大数据的特点归纳为4个“V”,即
Volume(数据量大)、Variety(数据类型多样)、Velocity(数据生成快速)和Value(数据价值大但密度低)。

2012年3月22日,奥巴马宣布美国政府投资2
亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将大数据研究上升为国家意志,大数据成为了全球热门话题。其实大数据并非一个全新的事物,麦当劳、Zara等大公司
早就通过数据跟踪、挖掘分析为企业营销提供服务。近年来随着数据积累越来越丰富,上述技术和工具开始从商业领域向其他领域延伸,传媒业也是其中之一。

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作为在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻形态,数据新闻带来了采集、分析、呈现等多方面的创新,需要新的思维方式和多种能力的支撑,因此也对新闻工作者提出了更高要求。从事该领域报道的电视记者除了应具备一般意义上的职业素养外,还亟待培养和提升自我的数据新闻素养。从目前电视数据新闻报道的实践出发,可以将电视记者应具备的数据新闻素养概括为三个方面,即数据意识、数据能力以及团队合作的精神。数据新闻素养之一:数据意识电视记者应具有的数据意识既包括数据敏感,也包括贯穿于整个数据新闻生产过程中的批判、反思意识。数据敏感类似于新闻敏感,即对数据的亲近感和直觉——面对纷繁芜杂的数据,能否冷静思考、理性分析,从中发现有价值的新闻线索或报道角度。对数据的批判、反思意识,一方面是指充分了解大数据的特点、功能和局限,不主观推断;另一方面是指对新闻中的数据保持必要的怀疑和审慎。具有数据意识的电视记者在数据新闻报道中需要反复考量以下问题:一是数据来源是否可靠,其时效性如何,是出于何种目的、采用了怎样的方法收集而来;二是数据中究竟包含了怎样的主题和线索,应该选择哪些数据进行报道,所选样本是否符合统计显著性的要求;三是自身对于因果关系的理解是否正确,结论是否合理,以及能否推而广之等。数据新闻素养之二:数据能力有了数据意识以后,电视记者还应具有较强的数据能力,具体包括:获取数据的能力。作为数据新闻报道的基础,海量数据主要来源于从政府、企业、社会机构等公开的数据库中获取的二手数据,以及由媒体自行调查抓取或是与专业数据公司合作产生的一手数据。记者在选择数据源时,应考虑其代表性和价值,兼顾数据的广度与深度,通过不同数据源相互印证。分析、解读数据的能力。在数据新闻中,数据是工具、手段,从海量数据中发现新闻线索,提炼主题,讲清、讲好新闻故事才是最终目标,也是记者的职责所在。记者在分析、解读数据时,应注意超越对事件表层现象的简单描摹,深入挖掘其内在本质,尤其要注重对复杂现象背后的原因剖析,以及事物发展趋势的预测。数据叙事的能力。电视新闻有着严格的时间限制和编排顺序,如何在既定的框架内凸显新闻主题,用数据说清讲透一个社会现象或热点话题,并引起受众的关注,是目前电视记者在制作数据新闻时的重点和难点之一。这需要记者整合数据和事实发挥“讲故事”的能力。呈现数据的能力。数据新闻通常运用可视化技术,以信息图表的形式发布。在呈现数据时,记者要掌握视觉化工具的适用范围,紧紧围绕并服务于新闻事件的表达,切忌“炫技”——如果电视画面过于复杂花哨,会令观众感到炫目、迷惑,从而影响对于新闻内容的理解。整合新媒体,深度开发数据新闻内容的能力。电视记者应突破传统思维模式,通过台网联动并整合微博、微信等社会化媒体,深度开发数据新闻内容,使观众不仅可以从新闻报道中获取有用信息,还能对新闻内容进行个性化使用,有效提升新闻价值和社会效益。数据新闻素养之三:团队合作精神对于从事数据新闻报道的电视记者来说,团队合作精神与能力尤其重要。从业界实践来看,数据新闻的生产少有单兵作战的模式,都是团队合作的结果。比如今年参与中央电视台生产的成员,既有作为数据源的百度、腾讯微博、亿赞普等大数据提供公司,更依赖于央视新闻中心、视觉艺术部和制作部的通力合作。数据新闻以新闻报道为核心任务,数据、可视化设计等都是为之服务的手段,因此在整个团队中,记者、编辑居于核心主导地位,数据提供、分析以及视觉设计、制作等方面的人员需紧密配合前者开展工作。记者、编辑应了解与报道内容相关的专业知识,以便与专业人士顺畅地交流沟通,提出准确的目标和要求,带领整个团队顺利开展数据新闻报道。那么,电视记者要想培养相关知识与素养,有哪些资源可利用?纽约大学、加州大学伯克利分校、香港大学等诸多名校都开设了专门的数据新闻课程,虽然各有侧重,但基本涵盖了开发技术、数据叙事、可视化设计等多个方面。互联网上也有大量学习资料,比如“数据新闻中文网”提供的公开课,斯坦福纪录片等,还有多种数据获取、清理、分析、可视化的工具。电视记者可以通过上述途径,充分利用各种资源并结合日常工作实践,更好地培养、提升数据新闻素养。

一、大数据时代新闻生产的变革

在新闻报道中使用数据,以增强报道的说服力和趣味性,可谓由来已久。20世纪60年代兴起的“新新闻学”主张抛弃传统新闻写作禁忌,利用小说写作技巧进
行新闻报道。许多记者、学者则不以为然,菲利普·迈耶针锋相对地提出了“精确新闻”思想,他认为记者在报道新闻时,应该灵活运用调查、内容分析等社会科学
研究方法收集和分析数据,以查证事实,最大限度地避免报道的主观性和可能的错误。精确新闻理论在20世纪70年代风行于美国新闻界,后来又先后影响到世界
各国新闻界。20世纪70~80年代,计算机技术的迅速发展和普及,精确新闻报道中的数据收集、处理和分析任务越来越多地由计算机辅助完成,精确新闻学由
此提升为“计算机辅助报道”。特别是20世纪90年代以来互联网的迅猛发展,极大地扩展了计算机辅助报道的能力和范围。

基于大数据的“数据新
闻”明显不同于计算机辅助报道,可以说是后者在互联网时代的升级版。数据新闻分析的对象是海量的大数据,而计算机辅助报道往往基于有限的数据集;在计算机
辅助报道中,收集和分析数据只是加强新闻报道的一种辅助方式,而在数据新闻中,使用数据不是一种手段,整个新闻工作流程是围绕数据的收集、挖掘和解释展开
的。传媒业本身就是信息产业,在大数据时代拥有先天优势。肯锡全球研究所2011年对美国17个行业拥有的数据量做了估算,离散式制造业拥有的数据量居首
位,共有966PB(拍字节);美国政府列第二位,数据总量达848PB;传媒业居第三位,共有715PB数据量。[2]
近年来大数据的急剧膨胀主要来自于网络营销、社交媒体等基于互联网的服务。大数据的飙升催生了数据新闻等新的报道模式,必将给新闻生产带来巨大变革。

传统的新闻生产流程一般是线性的,记者获取新闻线索后,自行收集相关信息,确定报道方向并实施采访,然后根据获得的新闻素材提炼报道主题,撰写稿件。新
闻编辑在对稿件进行编辑加工后,提交出版部门发表,新闻生产就此完成。在这个过程中,新闻信息的流动是单向且不可逆的,新闻报道的真实性和精确性取决于记
者的识见和编辑的把关。传统新闻业条块分割繁复,记者获取信息的渠道单一,导致对反映全局性态势和规律的报道表现乏力。基于大数据的数据新闻则可以弥补这
一缺陷,经过挖掘和分析的大数据不仅可以展现宏观新闻事实,而且可以更加客观、准确地揭示新闻事件发生的原因,往往比记者观察和采访所得的结果更准确、更
具说服力。2011年英国伦敦骚乱爆发后,英国政界一度将骚乱归罪于Facebook(脸谱)、Twitter(推特)等社交媒体,英国《卫报》记者搜集
了骚乱发生地点信息和伦敦各地区经济指标信息,通过数据可视化方式,在地图上标出骚乱发生的地点,用不同的色块标示伦敦各区的经济状况,发现骚乱发生地点
与当地的贫困程度有关。《卫报》记者还对Twitter信息进行内容分析,发现Twitter并非只是传播谣言,相反在纠正谣言方面发挥了积极作用。《卫
报》的数据新闻批驳了英国政界对社交媒体煽动骚乱的误解,揭示了骚乱发生的深层次原因,显示了数据新闻报道的优势。 
在传统新闻生产的线性流程
中,新闻信息是从媒体到受众的单向流动,媒体处于新闻信息流动的上游,对新闻价值的判断、对新闻事件的解读往往依赖记者编辑的经验,很难顾及受众的个性化
需求。数据新闻强调用户体验,追求新闻信息传播的互动性。数据新闻要解读数据分析的结果,以引导受众理解新闻事实,但这种解读不是唯一正确的答案,也无法
包容数据的全部信息。数据新闻通过可视化方式将数据展现出来,鼓励受众从中寻找自己感兴趣的信息,并对之进行个性化的解读。基于互联网的交互式图表在这方
面堪称典范,英国《卫报》2011年10月制作了一幅关于政府各部门开支的交互式图表,将政府各部门的开支按比例以气泡的方式在图上展示出来,点击后可以
通过缩放效果看到不同部门之间花费的对比。受众可以选择自己关注的政府部门进行比较,做出自己的判断。

数据新闻正式将数据收集、数据分析、数
据可视化等环节引入新闻生产流程,与之相适应的新闻编辑部的人员组成也会发生相应变化。在传统新闻生产中,数据的使用并不是必须的,处理数据图表是美工部
门偶尔的工作,而在数据新闻生产中,收集和分析数据、数据的可视化是经常性的工作,而且居于核心地位。《卫报》、BBC(英国广播公司)、《芝加哥论坛
报》、ABC(澳大利亚广播公司)等数据新闻的先行媒体都成立了专门的数据新闻团队,这些团队一般由记者、编辑、信息设计师、数据研发人员等组成。数据新
闻的诸多成功范例都是专业团队精诚合作的结果,光靠记者编辑的单打独斗是很难胜任数据新闻的报道任务的。

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