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全球精准化数据视阈下的精确新闻与数据新闻比较研究

发布时间:2018-07-24所属分类:经济论文浏览:1

摘 要: 【内容摘要】随着全球大数据技术的兴起与发展,数据已成为重要资源并在新闻传播领域掀起热潮。国外主流媒体走在我们前面开始了精确新闻与数据新闻领域的实践。与传统精确新闻相比较,数据新闻更具特色,它被誉为是传统精确新闻与大数据相融合的新型报道方式

  【内容摘要】随着全球大数据技术的兴起与发展,数据已成为重要资源并在新闻传播领域掀起热潮。国外主流媒体走在我们前面开始了精确新闻与数据新闻领域的实践。与传统精确新闻相比较,数据新闻更具特色,它被誉为是传统精确新闻与大数据相融合的新型报道方式,对新闻传播的各个方面产生了重要影响。本文通过全球精确数据化视阈,以期通过对传统精确调查新闻与互联网数据可视化新闻进行对比分析,立足于当下我国的数据新闻实践,探究数据新闻发展中存在的问题及发展趋势。

  【关键词】精确新闻,数据新闻,融媒体信息

新闻数据

  随着互联网特别是移动互联网发展,全球新闻生产模式正在从单向生产转向双向互动,从线下转向线上线下融合,从单纯的媒体监督向更加注重各行业的协同监督转变,凸显了“互联网+”形势下新闻生产的新思路和新模式。目前在我国倡导用推动大数据发展和应用,打造精准治理、多方协作的社会治理新模式前提下,媒体更需深刻认识大数据在新闻生产过程中的作用,利用数据扁平化、交互式、快捷性的优势,以期实现推进信息及新闻的投放更加精准化。

  在全球逐步迈进互联网精准化数据时代背景下,“数据即信息”已成为社会各方共识,数据的商业价值和管理价值正在得到前所未有的重视与开发,而基于数据的新闻报道也已经历三个时期的变革,从传统新闻报道过渡到精确新闻报道,再到当代的数据新闻报道,变革中最关键的数据问题被媒体重新定义与解读,并在报道模式上激发了数据狂潮,精确新闻演变为可视化的数据新闻,为越来越多的受众所接受。

  一、精确新闻历史发展概说

  从新闻报道方式的历史脉络来看,精确新闻学源于20世纪60年代西方新闻流派在报道客观性原则受到质疑后产生了全新的报道思潮而诞生,由美国学者、新闻记者菲利普·迈耶提出,他主张新闻记者要广泛使用社会科学的方法和手段,以保证新闻的准确和客观,这些方法有:运用计算机进行选择性调查、内容资料分析、精确数据分析、中间测量等。运用定量研究方法来采集数据,这是精确新闻学与传统新闻学的最大区别。

  按照定量研究的实施机构来划分,数据主要来自于两条途径:一种是新闻媒体或记者自己运用定量研究方法,独立完成数据搜集,这样写成的精确新闻称之为“主动性精确新闻报道”;另一种途径是直接采用其他社会组织或机构的研究结果,这样写出来的新闻报道就是“反应性精确新闻报道”。精确新闻在报道观念和写作手法上突破传统新闻学的陈规,给当时沉闷的新闻业注入了一股新鲜、异质的血液,这在美国乃至西方各国引起震荡,后传遍世界各国新闻界。

  80年代,我国新闻界开始运用这种新闻报道理论和方法报道新闻信息。精确新闻学改变了传统的新闻运作方式,要求记者有更大的主动性与科学精神,这种更强的挑战性使记者的报道由被动变为主动,也使“新闻”不再只是对“新闻事件”的被动报道于解读,更包括了对“新闻问题”的主动采访及分析。在当代新闻报道中,精确新闻依然是媒体最重视的报道方式,这也是在它遵循新闻学基本规律的前提下的必然发展趋势。

  精确新闻在今天的发展依旧是方兴未艾的,它给媒体人最大的启示在于:传统新闻报道技巧与社会科学研究方法的有效结合,可以产生出新的、精致的、更真实的反映社会现实生活的报道方式,精确新闻是新闻学者大胆尝试的一个成功范例,在思想上开拓了新闻观念的疆域,为新闻报道模式打开了另一个广阔的范围,同时拓展了数据分析的各个行业领域。大数据,也被称为巨量资料,指的是涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  二、数据新闻诞生的背景及发展

  2013年,由美国前情报机构工作人员斯诺登曝光的监听丑闻彰显着数据的“价值”,数据新闻是变迁所作出的关键革新。直至2012年,约翰·布兰奇(JohnBranch)带领其团队推出作品《雪崩》并一举夺得普利策特稿奖。《雪崩》集文字、音频、视频、动漫、数字化模型(DEM)、卫星模型于一体,以颠覆性的呈现形式彻底改变了人们过去对传统精确新闻报道单一、古板的认识,掀起了新的数据传播技术改变新闻行业的潮流。

  数据新闻并非一夜产生,其兴起基于一定的社会环境、媒体竞争促使行业变革与受众群体需求等内外因素共同发展的结果。托夫勒在《第三次浪潮》书中将大数据称颂为“第三次浪潮的华彩乐章”,它的萌芽是从20世纪50年代的美国的计算机辅助报道(computerassistedreporting)开始的,当时的美国记者利用大型计算机对政府提供的数据库中信息进行分析,以发现和调查新闻事实,记者在政府机构、企业等所发布的有限数据中,发现新闻选题或者将这些数据作为佐证挖掘、拓展深度报道的重要资料。

  随着当前媒体与经济社会的交汇融合,网络信息、云计算和微处理技术与设备的极速发展,2013年被媒体冠以“大数据元年”的称号,即各类数据呈几何数式暴增,并成为融媒体时代的基础资源,有效集成了国家经济、政治、文化、社会、生态等各方面的新闻资源。在新闻传播中充分运用大数据分析提供的规律性结论,不仅有利于形成系统完备、科学规范、运行有效的新闻传播体系,而且还能为社会治理提供决策支撑,在当今大数据时代背景下,记者能够获得和利用的数据相较而言是彼时的N倍。

  数据新闻即“数据驱动新闻”,它以直观形式呈现,比文字报道更加高效,当今的数据新闻更偏重可视化数据分析,具体而言数据新闻以图表、数据为主,少量文字介绍,致力于为读者提供客观、系统的报道以及良好的阅读体验。数据新闻是新闻叙事的新模式与新方法,不再以主观文字进行写作,而是用数据对实事的分析与呈现,这种新闻叙事模式可以符合当下“碎片化时间”阅读人群的信息需求,节省阅读时间的同时,也优化了传播效果,并更具说服力。

  数据新闻作为在全球精准化数据视阈下精确新闻学的发展,其生产过程更为精细化,涉猎的知识技能除了传统的新闻音视频、图片与文字的制作,更涵盖社科研究方法、计算机数据抓取/搜集、处理、可视化,平面/交互设计、网络编程、新媒体艺术等各个领域,在多学科技术手段下,把庞杂的数据集中不同变量的复杂关系及其与整个社会发展的关系,用视觉语言向公众展示,以这种更客观更友好的报道方式激发公众对公共事务的探讨与参与。

  三、数据新闻实践案例分析

  目前,在大数据新闻制作上已经积累了经验的国际媒体有《卫报》《纽约时报》《华盛顿邮报》等,但它们也处于探索阶段。在2017年6月22号的“环球编辑网络”奥地利维也纳年度峰会期间,揭晓的“数据新闻奖”是第一个旨在表彰全球数据新闻领域杰出工作的国际性大奖,2017“数据新闻奖”共有来自51个国家的573件作品参赛,最终由组委会评选出12件获奖作品,其中年度数据可视化新闻奖来自美国《华尔街日报》的数据新闻作品《<汉密尔顿>背后的韵律》(TheRhymesBehindHamilton),这个作品最强大之处在于庞大音律数据的极简方式呈现,它借助《华尔街日报》可视化团队的自研算法,以大数据方式分析近期炙手可热的百老汇音乐剧《汉密尔顿》(Hamilton)中复杂的韵律结构,并进行可视化处理,从视、听两个层面展现作品细节所蕴含的智慧,帮助读者了解为何《汉密尔顿》的歌词如此深刻和令人难忘。年度数据调查新闻奖来自加拿大《环球邮报》的《无据可依》(Unfounded),这个新闻作品是耗费20个月的时间调查后推出的可视化作品,揭示了其国内公众普遍关注的社会治安问题。

  该团队通过对海量的案件材料进行大数据分析,结合全国873家警察机构的采访数据,最终发现:在加拿大有五分之一的性侵犯案件会被警方视为“无据可依”驳回,而这个数字与官方统计数据相距甚远,作品以精心设计的交互式可视化效果,对数据进行多维度剖析,配合当事人的深度采访报道,使人们深刻了解到被性侵犯者的痛苦与无助。作品一经推出便引发了舆论风潮,甚至还影响到了后续警方对于此类案件的处理态度。

  在国内,数据新闻这一新的报道模式也已得到实践,近年来中国的数据新闻作品也开始在世界级大奖参赛名单里频频“露脸”,在2017年的“数据新闻奖”中,中国就有24件作品参赛,其中一件入围了最终获奖提名名单。2016年是中国有记录以来雨量最大的一年,不少地区由于平日疏于防范而深受洪涝灾害,财新网推出的《2016·洪水暴至》聚焦了历年来国内洪水灾情,使用VR、短视频、解释性交互图表等可视化手段,加上摄影图集、深度报道等传统新闻形式,增强了代入感。报道透过现场图片和视频,向读者讲述了受灾地所承受的一切。

  同时获得“公共选择奖”提名的来自中国《新京报》的《2016年外交部发言人被问最多的是哪些事?》(HowdoChinesespokespersonsofMFAanswerquestions),这是一个仅由2名编辑、1名技术人员、1名实习生共同完成的作品,通过对外交部官网上公布的216场发布会,共计1755个问题信息数据进行筛选分类,提炼有效信息,使用国外流行的交互式代码嵌入到普通网页中,宏观展现了一年中外交部新闻发言人所提及的所有内容要点,这种新颖的可视化交互形式在国内还属凤毛麟角。通过对国内外代表性媒体的大数据新闻实践进行研究,可以总结出大数据新闻的四个功能,即描述、判断、预测、信息定制。

  四、精确新闻与数据新闻比较分析

  在当今全球倡导精准化数据视阈下,比较精确新闻与数据新闻的异同与发展趋势,可以发现精确新闻与数据新闻同属新时代的新闻报道方式,但存在一定差异性。从数据运用的范围来看,精确新闻不可避免的存在一些缺陷,比如时效性差、仅仅适用于可量化的报道对象或者仅适用于社会问题报道而不宜于突发事件,大量的图表与数据使新闻缺乏可读性,而数据新闻运用巨量资料来分析事件或挖掘新闻线索;从报道方法来看,精确新闻首先确定新闻调查区域、对象和方法,然后设计调查问卷或实地调查,而数据新闻更多的是运用电子计算机等网络技术,对大量数据进行分析处理,再得出相关结论。

  从对事实的运用与处理来看,精确新闻是精确的数据、概念来分析新闻事件,强调“分析”,没有改变新闻实质,而数据新闻是基于对数据进行专业化处理,即通过“加工”实现数据的“增值”,强调的是“加工”,在一定程度上让新闻内容达到一种质变状态。精确新闻学跨越了社会学和新闻学两个领域,这两个学科对“价值倾向”这个问题都十分敏感,许多西方社会学家,尤其是与自然科学保持密切关系的学者,坚持一种“价值无涉社会学”的观点,他们认为社会学应该以自然科学为自己的榜样,应该“将自己限定为陈述‘是什么’,而不是陈述‘应该或必须是什么’”。

  作为一门科学,社会学必须对关于价值的问题保持沉默,它不能决定应该是什么方向,它不能对有关社会政策的事务提出建议,新闻界也有学者提出过类似的看法,认为精确新闻报道的客观性原则要求记者、编辑不带任何个人的价值倾向。但另外一些社会学者和新闻学者则不赞成这样的观点。他们认为“价值无涉”是不存在的,没有价值本身也是一种价值,“价值无涉的主张会使研究人员避开对社会有重大意义但有争议的社会问题,使之因无明确的责任而难于加以研究。”

  这是一个悖论。而数据可视化新闻从诞生之初至今,都是处于一种“费力不讨好”的尴尬境地,尽管要耗费众多技术、人力、成本来处理海量数据,但最终完成的作品却鲜有人问津,看似“古怪”难懂的各式数据图,令读者难以接受,传播起来更是“蜗步难移”。

  目前我国数据新闻的数据挖掘、获取和分析能力非常欠缺,表现在以下几方面:

  一是数据新闻获取渠道有限,数据开放力度不大。国内大部分数据新闻作品的解读对象局限在政府公报、其他媒体或机构手机的二手数据,这些数据的来源看似较广,但仔细观察就可以发现数据多是政府或研究部门已经发布的二手数据,极少有新闻数据工作者自己从社会生活中收集与挖掘,运用二手数据虽然很大程度上节省了制作时间,但会限制数据新闻思维。我国的数据开放力度有待提高,数据环境越开放,就可以从多类型数据中挖掘更多有价值的数据资源制作深度新闻报道。

  二是欠缺专业精准的数据分析能力。近年来的媒体数据新闻均来自“二次加工”的数据,缺乏对数据的深度解读与分析,这与西方的数据新闻观形成较大差距,整合已公开的数据相对容易,但挖掘原始数据和分析数据背后隐藏的信息才是数据新闻制作的关键点,泛泛空谈大数据的基本概念而不谈数据分析是没有意义的,只有数据分析才是体现大数据的价值所在,这是制约我国数据新闻发展的重要因素。

  三是人才培养机制落后,但数据新闻对新闻记者提出了更高要求。任何领域的发展最终需要人才资源的支撑,数据时代的普通新闻除了掌握基本采编评技能之外,还有对计算机技术、数据统计、数据分析等专业技能的需求,难以适应数据新闻发展需要,而我国现有的教育模式下具备上述全能素质的人才匮乏,成为制约我国数据新闻发展的重要问题。

  综上所述,融媒体时代,巨大的信息量让受众身陷其中,并对资讯无法辨别真假,更倾向于寻找更为客观真实的精确新闻,与此同时,随着人们对新闻传播认知水平的提高,受众对信息深度、广度的要求日益增加,他们不再满足于单纯地知道信息,而是希望读到经过深度解读的信息、使用信息甚至是预测信息,了解“新闻背后的新闻”,从“魔弹论”到“有限效果论”,再到宏观效果论,受众的地位一直在不断地上升,受众不再是纯粹的被动接受者,而是希望自己能参与其中,发表自己的意见。

  数据新闻在2017年似乎成了“过气网红”,从最初行业的一哄而上,到如今的“问题一大把”,数据新闻的未来在何方?在笔者来看,数据新闻依旧是一个非常有挑战性的领域,虽然目前国内与国际上的差距主要体现在策划经验、产品设计、产品的质量和水平上,但制作数据新闻不应停留在炫技的层次上。当下全球新闻业界都将数据新闻视为解决新时代新闻难题的“万灵丹”,而实际上,数据新闻似乎并没有解决任何问题,在获取数据上如何讲出好故事、提供优质内容是媒体在新技术时代更应深思的问题。

  参考文献:

  [1]方洁.数据新闻概论[M].中国人民大学出版社,2015.

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

  [3]西蒙·罗杰斯.事实是神圣的:数据的力量[M].中国人民大学出版社,2015.

  [4]毕良宇.大数据背景下数据新闻的研究[D].华中师范大学,2014.

  [5]李希光.大数据时代的新闻学[J].新闻传播,2013(1).

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