“数”读新闻 “据”焦天下——新华网数据新闻的探索与实践

文/马轶群 曹素妨

“数”读新闻 “据”焦天下
——新华网数据新闻的探索与实践

文/马轶群 曹素妨

在一切事物都可以被量化的大数据时代，以及传媒生态、话语表达发生质变的智能媒体时代，以数据为素材多维度创作的新闻作品——数据新闻，正在成为新闻报道的主要表达方式。经过近两年如火如荼的实践探索，数据新闻也在不断地夯实和创新。

新华网在国内较早尝试并量产数据新闻，在质量、数量、内容以及专业化程度上均居于同类媒体同类栏目之先。作为行业领先者，新华网的数据新闻有着怎样的实战经验和创新招数？

三年积淀，拔得头筹

数据新闻这种基于数据挖掘分析和可视化呈现的全新报道方式已成为全球新闻界创新报道的利器。新华网从2012年就开始了对“数据可视化”新闻的探索，是国内较早开展数据新闻实践的媒体机构之一，现已形成从大数据抓取到数据分析，再到数据可视化呈现的全流程、高效业务链。2015年年底，在第二十五届中国新闻奖评选时拔得头筹，获得“中国新闻名专栏”的奖项，这也是数据新闻类栏目在国内获得的最高奖项，此外，栏目中还有两件作品获得了一等奖。

新华网“数据可视化”新闻以“数读新闻，据焦天下，用数据和图表传递独特新闻价值”为理念，在数据梳理、表现形态、传播路径等方面进行着创新，将枯燥内容生动化、将抽象概念具体化、将新闻信息知识化，力争在数据新闻作品中，能够让受众快速了解新闻事件的发展、演变，掌握新闻中的知识化内容，让新闻更有价值，用受众认可的新的报道形态在潜移默化中引导舆论。

数据新闻产品制作流程大致包括选题策划、框架梳理、数据整理与分析、文案编辑、视觉设计、技术实现。新华网数据新闻团队正是由跨学科团队通力合作，制作呈现出图解、动画、交互专题、移动端轻应用等多种形态的数据新闻产品。

新华网数据新闻部所采用的数据来源包括官方权威统计数据、研究机构数据、新华网社交系统形成的数据及各类媒体新闻报道数据等，从根基上确保作品内容的权威性。同时，这种不断借助前沿科技创新数据收集与报道的方式，一方面，极大提升了信息的时效性和全面性，另一方面，也以别样的报道视角在数据新闻领域内独占鳌头。

截至目前，新华网数据新闻部制作的近两千期数据新闻产品，包括图解、动画、交互专题、移动端轻应用等多种形态；内容涵盖时政、财经、科普、人文、社会、突发事件等多个领域。

多维数据建模，多态数据表现

新华网数据新闻的一大亮点是在数据新闻中引入多维度的理念。新闻本身的多维属性和数据新闻的自身特点，给多维数据新闻留下了需求和空间。

通过实践发现，对于数据新闻来说，数据本身是冰冷没有温度的，要使传播价值尽可能最大化，数据之外，讲故事和可视化呈现是数据新闻不容忽略的另外两大关键要素：讲故事，通过多维数据建模，让数据不再枯燥、冰冷；可视化，多态数据呈现，让用户感受数据之美，这样的数据新闻才是传播链上的价值之选。

在数据新闻中，通过多维数据建模，在数据中挖掘传播价值，再用讲故事的方式多形态表现数据。这是对数据新闻记者的策划能力和创新实力的考核和考验。

新华网推出的《打虎拍蝇记》集纳了党的十八大以来，700余名落马官员的数据。在新闻数据的建模方式上，该产品借鉴了Data Mining中“数据立方体”（data cubic）的概念，将新闻事件结构为一个立方体，这个立方体由数据和信息组成，包含不同的维度和角度，维度的选择和组合符合新闻传播的需要和叙事特点。

那么，《打虎拍蝇记》的数据维度具体是如何制定的呢？为了呈现反腐工作的真实成绩，表明落马贪官的特点和趋势，提高产品的可读性和传播力，在对落马贪官的特点和影响范围、网民关注度、媒体报道重点等问题进行了深入分析后，将数据集整合为姓名、年龄、级别、部门、地域、首次通报时间、落马原因、落马地点等多个相关联的数据维度，从而进行更为深入的多维度关联性分析，再使用数据与图像元素之间的映射关系表现数据。如年龄和级别维度的组合从一个更为抽象的角度对落马官员的个人资料数据进行分析和挖掘，通过动态的聚类效果展现了落马官员级别、年龄的比例关系，并通过可视化的方式探索了级别和年龄两个维度之间相互的关联度。

落马官员的年龄比例和级别比例呈现强烈的正相关关系，级别越高，年龄就越大——副国级落马官员主要由40后构成，省部级和厅局级落马官员中50后是主体，而县处级落马官员中主要是60后群体。然而，单独一个维度过于单薄，两个以上维度结合在一起才能更好地说明问题，因此最终决定将数据进一步整合为“时间和地域”“年龄和级别”四个两两交叉关联的数据维度。于是《打虎拍蝇记》中从时间、地域、落马官员数量三个维度进行整合，相互关联，形成一幅跨越时间和空间的图景。在最终产品中，用户可以看到“打虎拍蝇”何时是高潮，何时何地最集中，哪个年龄段和级别占比最大，交互式查询可实现按若干属性进行组合式个性化查询，从而得出不同研究角度的结论，将所有交互数据的使用价值最大化。

交互式产品《音曲繁美——1890—2010，世界流行音乐回响》，梳理并分析了包括蓝调、爵士、摇滚等十种主要流行音乐流派及其之下146种子类别的演进路径和关键节点，并辅以视听素材，以期引领广大听众寻找多彩旋律背后之启迪。

该产品的难点在于如何将庞大的流派衍生图谱在时间轴中可视化表现，并点明各阶段音乐的特征和其背后的事件。经过尝试发现，传统的线性时间轴显然不能清晰地表达庞杂的曲风融合关系，因而选择圆环状的全息图，使用极坐标定位146种音乐之间的分裂和融合路径。新华网数据新闻部由星空得到灵感，将繁杂的曲线进行亮化处理，并添加滑动按钮，使用户可以自如选择不同的流派图谱进行查询和对比，便于深入分析。

在历史事件的表达方面，新华网选择截取谷歌实验室音乐时间轴的部分图像，使用“铆钉”状图线明确指向各个事件。而为了创造“既闻其名又闻其声”的用户体验，新华网数据新闻部在保证版权的情况下，截取各时代各曲风的代表性歌曲样例，引导用户通过聆听音乐来感受对应年代的事件场景。音乐按钮的设计灵感则是源于旧时唱片商店的CD货架，将同一事件中的音乐“串联”在一起，产生集中效果。

实力进化，创新招数

第一，技术发展为数据新闻带来了更多可能和空间：与无人机结合，加大对融合形态的创新尝试，从单一的图表到与无人机航拍作品形成交互形态；通过传感器技术采集独家数据为数据新闻提供独特优势；VR技术与数据新闻融合可能会得到更广阔的视野；3D技术在大型数据新闻项目中运用，让报道更加生动形象；动画视频的形态可以为数据新闻提供更精炼、更富逻辑的叙事方式。这些都是值得探索的数据新闻与技术的融合方向。

第二，设计呈现是数据新闻产品输出至关重要的一环，除了新兴技术外，引入产品思维，探索新的网页交互和视觉设计模式，寻找科学设计方法，进行有依据的创新，创建最佳的新闻阅读体验也是需要不断探索和提升的方向。

第三，内容方面，对数据源进行创新。在为已有数据资源寻找有效分析方法的同时，见微知著，开拓新的数据资源，同时尝试拓展诸如时政、体育、科技等更多领域。

将交互产品的内在驱动力逐步转为技术创新支持下的内容生产能力：通过对大量基础数据的逐步积累及科学的分析和挖掘，掌握其背后所蕴含的意义，从而产生不可取代的、高价值的新闻内容。逐步建立“数据新闻资源库”，既可以用于数据新闻工作者的日常参考，还能为学术研究提供丰富的素材，可谓一举两得。但我国在这方面的工作尚有欠缺，数据新闻资源库需要通过大量的积累和归类，找到案例中显著的特征，建立合理的功能架构，这将是一项长远而又极为必要的工作。

第四，选题创意方面，要进一步增强创新意识和创新能力。技术、设计、数据源等各个环节最终还是为内容服务的，而有创意的选题是这一切的源头。

新华网接下来的创意方向会尝试涉足“感性”的数据新闻专题。国外目前有众多结合历史文化题材的新闻作品，我国悠久的历史文化或许也是制作融媒体产品的重要资源。另一项重要的内容是回应社会热点、正确引导舆论，数据新闻也不例外，在进行策划报道时，对此也将有所侧重。而除了时政要闻，做数据新闻也务必时刻关注百姓身边事，通过对民生的关切，赋予数据“人情味”。

数据新闻正处在跨学科、多维度、广角度的结合点上，在不断演进的融媒生态中，寻求其叙事方式、展现形态、传播价值的创新性进化，对于融合改革路上的传媒业来说，挑战与机遇并行。

作者马轶群系新华网融媒体产品创新中心副总监

曹素妨系新华网融媒体未来研究院科技记者