数据新闻2017回望：可视化风潮暂歇，内容更深度、产品更融合

在2017年初，全媒派发布了戴玉《“祛魅”之后，中国数据新闻的理性回归》一文，她曾如此总结：“中国数据新闻2016的最大变化是什么？我并不希望去助推一种繁荣的泡沫，实事求是地说，数据新闻的热度正在减退（正面说法叫‘回归理性’）。”

对于2017年而言，数据新闻又有哪些新变化？本期全媒派新年饭局邀请到资深数据新闻从业者戴玉，她曾供职于《南风窗》、人民日报中央厨房，曾获2015首届中国数据新闻大赛二等奖、2014《南方周末》年度新闻三等奖、入围2016 Information Is Beautiful英国信息之美设计大赛长名单。在本文中，她将从可视化、产品化、新闻性、数据化和团队化五大方面入手，复盘数据新闻的这一年。

2017年终于过去了。这真是个在寂静无声中，急流汹涌的年份。数据新闻亦在大潮中，悄然发生了深刻变化。

可视化的变化

数据可视化风潮暂歇，但可视化水平在深化

虽然“数据新闻”仍然在很多场合被当成“融媒体报道”的代名词，但近来，终于有越来越多的人，日渐明白两者的区别。目前，开设数据新闻部门或内容板块的媒体很多，但相比于媒体（尤其是传统媒体）对于融媒体综合报道之迫切，数据新闻倒显得小众和次要了些。

所以在2017年，一向以可视化拉风的数据新闻，却好像在逐渐被更拉风的融媒体可视化撇开，在涌现出的一些融媒体佳作中难觅身影。

我觉得这是个正常现象，也是个好现象。数据新闻可以是融媒体报道，但融媒体报道却不一定是数据新闻。涌现出的超越数据的融媒体作品，可以挽留新闻业难得的蓬勃。

所以说，数据新闻的可视化在2017年似出现风潮暂歇，但并不代表整个媒体的可视化风潮停滞了。

具体来说，这种风潮暂歇直接体现在一些老牌数据新闻栏目出现设计转向，甚至停止更新。有的门户网站的数据新闻栏目，原本一直在坚持数据化的内容思路，但2017年下半年开始，改成了跟数据无关的图解类长图，甚至让长条图又回到了图文结合的形式。无独有偶，另一家门户网站的数据新闻栏目同样弱化了“炫图表，弱文字”的思路，过往复杂但新颖的图表设计，被选题性突出的图文报道所取代。图表不够美但够实用，与文字报道融合。还有一家水平不错并且一直在默默做数据可视化设计的媒体，竟然在2017年9月停止了相关更新。

风靡一时的数据新闻长条图，好像已经慢慢在收缩阵地。这类“收缩的”数据新闻都有两个共同点，一是都以平面为主，甚至曾有过很高的长条图设计水平，二是可视化要强于内容。反过来说，倒是有一些重视数据内容但不那么重视“形象”的媒体，还在坚持更新数据新闻长条图。

其实，与其说数据可视化在弱化，不如说新闻越来越务实，从“美化”转向“简化”，新闻性、话题性和深度都有了提高。当然，这可能跟不同媒体不同的经营状况也有关系。

但融媒体领域的数据可视化也并非没有突破，一个不约而同的趋势是往3D方向走，无论是建筑建模还是立体地球，都沿着3D方向在深化。

#案例：上观新闻数据新闻中心《浦江45公里岸线百年魅力》

http://web.shobserver.com/thirdParty/westbund/index.html?ver=2.0

#案例：财新数据可视化实验室《移民去远方》

http://datanews.caixin.com/mobile/yimin/

哪怕是日常报道，也有可能文字中穿插着图表、gif、卫星遥感地图、交互地图、交互密度图、大数据视频等等多种形式的内容。

#案例：界面  北京停车位争夺战：3辆车抢1个车位 缺口达371万个

http://www.jiemian.com/article/1494114.html?_t=t

此外，2017年也有一些视频类数据新闻报道在尝试。但总体来说，好的视频类数据新闻的成本非常高，需要考虑的流程和工序也更多，目前国内类似的产品也比较少。

#案例：腾讯新闻《从政府工作报告，看十年楼市调控》

http://news.qq.com/cross/20170307/U99D82HH.html

#案例：新华社《无人机航拍：换个姿势看报告》

http://www.xinhuanet.com/video/sjxw/2017-03/06/c_129501762.htm

总体而言，2017年的数据新闻可视化，已经慢慢从平面领域的全面铺开，转向融媒体领域的高水平突破。

产品化的变化

数据新闻的综合性更强，融媒体产品化趋势明显

其实数据新闻团队是一个工种多、战线长、投入大、培养成本高的群体。这样一个团队，只有做深度报道才能真正发挥价值，提高“性价比”。然而，深度报道所遇到的环境也不容乐观。所以我在2016年的文章中（《数据新闻“遇冷”？戴玉：“祛魅”之后，中国数据新闻的理性回归》）曾预测，数据新闻在2017年的浅层化或许比深度更可行。

这个判断现在看来并没有问题，因为确实有越来越多的媒体在配备、应用或者购买数据新闻。然而这个基于形势的判断并不完全，因为我发现，很多面临转型压力的媒体仍旧在往、或者试图往深度走。这种压力不仅来自于无数自媒体在浅层新闻上的优势以及机器人写稿在技术上的“碾压”，更来自于新闻业自我提升和传播业全面分工所带来的无可逆转的规律。

所以在2017年，数据新闻虽然褪去了可视化的泡沫，但在日常稿件上的综合质量却已经更为稳定，甚至同时还在试图整合数据分析、采访、融媒体可视化、推广等等一系列生产流程。

#案例：腾讯谷雨实验室 & 数据工场《图解学区房——北京学区的高地丘陵和平原》

http://news.qq.com/zt2017/xqfstory/data.htm

我个人非常看重这种流程整合（某种程度上反映技术含量），因为很多时候作品质量并非单个人的能力问题，而是这个项目组能否整合不同工种或者跨部门、跨机构的人进来。如果一个数据新闻作品只有数据分析和可视化，而没有对人的采访，那么就算把可视化做得再炫酷，还是3.0版本，进入不到4.0。曾经很长一段时间，数据新闻就是这种状况。

就我个人而言，我经历的数据新闻6个不同阶段是这样的：

1.0阶段的时候，写简讯和微博，看各类数据讯息，主要工作是收集和理解指标含义。

2.0阶段，配合别人的文章去找数据、配图表，理解行文思路和数据在不同文章中的作用。

3.0阶段，通过（原创）数据支撑起一整篇有足够新闻点的文章，哪怕是对人“零采访”也能通过数据发现别人看不到的真相。

4.0阶段，数据和电话采访结合了起来，询问各方对数据的看法和解读，会发现不同人对数据及其反映的现实的理解是不一样的。

5.0阶段比较杂，利用技术去挖掘数据新闻，比如大数据支持和可视化数据表达形式，这些都是需要在旧的个人记者基础上对接技术团队和可视化团队。

而2017年刚刚试水的6.0，就是将数据采访和分析、对人采访（跟踪调查）、融媒体可视化全流程结合了起来。除了数据资料、人的言论和采访以外，加入了记者亲眼所见，亲历数据渗透到现实中的过程，甚至由此从现实去反观数据的形成和真正意义。

#案例：上观新闻数据新闻中心《上海“签约信任度”最高的家庭医生，是怎样炼成的？》

http://liberation.herdsric.com/wenchuang/FamilyDoctor5/index.html 

在2017年，这种从数据到人，从人到故事，从故事到融媒体表达形式，这一系列的深度挖掘开始出现。数据新闻似乎进入到一个跨度更长、所需协调关系更多的新阶段。但是，话说回来，我仍然和2016年所认为的一样，一个高精尖的完全融合型的数据新闻产品还是未见，起码并没有达到国外一些好的融媒体新闻作品的综合水平。

新闻性的变化

让数据新闻更快、更软、更新闻

其实不难看出，无论是一些数据新闻从极美回归务实，还是从数据走向故事，这些变化都在帮助数据新闻变得更“像”新闻，更贴近受众或用户。

就连数据新闻一直被诟病的“周期太长”问题，也逐渐受益于数据库和技术的成熟，按下了“更快”按钮。凤凰网的美国大选票数实时直播H5就在2016年暗示了这种趋势。2017年8月8日四川九寨沟发生7.0级地震之后，中国地震台网的机器人仅用25秒就写作并发布了地震快讯，包括震中简介、震中天气、热力人口、地震参数图和地形图等等。

数据不仅是报道对象，更在成为重要的后台支撑，为更快、更智能的新闻提供帮助。

数据化的变化

数据开口在收紧，但媒体数据产品已超越新闻

当数据新闻的新闻性在加强，可视化在深化的时候，数据化也在悄无声息地走进下一阶段。但这好像没有全部反映在新闻产品中，而是体现在媒体的智库化转型里。

比如南方都市报做得相对早的“南都有数”数据新闻ID，在2016年下半年就停止了更新，转而变成“南都指数”，走向了数据新闻的指数化和报告化，推出了一系列排行榜、指数和报告等等。

就在2018年2月8日，南都大数据研究院揭牌，据介绍，研究院将有三大功能：一是生产基础产品，包括新闻数据库和行业数据两个领域，二是提供公共支撑，包括技术支持、数据分析、传播等；三是统筹数据产品，对报社的数据项目，进行发掘、培育、遴选、布局，对有潜力的进行孵化推广。

数据新闻要继续深化，数据库和指数都几乎是必然的发展方向，这跟一些媒体希望报道内容深化的努力也比较一致。应该会有更多媒体，尤其是面临转型压力的传统媒体，会在2018年有所动作。

从某种程度来说，指数和数据库可以解决数据新闻所谓“性价比”的问题。它们的前期投入很大，但后期可以持续产出，总体来说适合数据新闻的深化，解决成本问题。

不同的媒体也会有不同的项目和应用数据的方式。比如DT财经的“地铁一公里”项目，同样也产出了《深圳地铁活跃报告》，做成了交互形式。

#案例：DT财经重新认识地铁上的深圳

http://metrocity.dtcj.com/shenzhen#/

另外一方面，我曾在2016年提到过“数据新闻的跨行业生产”趋势，然而这种趋势却在2017年面临着挑战。数据新闻实际在数据开口上面临着数据源整体缩紧的环境，而这主要跟数据行业本身面临的隐私数据保护的压力有关系。不过，如果媒体与数据拥有方做建库或者指数方面的合作，也许会比单纯的新闻采访更容易拿到相关数据。

团队化的变化

团队陆续独立，跨媒体供稿或成常态

我在2016年的文章中写过，中国的数据新闻将步入“普遍落地”+“专业团队构建”的阶段，专业的数据新闻团队（或独立内容团队）正在酝酿。而在2017年，已经有两家数据新闻外包方的名字出现在了与媒体合作的不同项目上。

还有一点容易被忽略的是，随着数据新闻的深化和供稿机制的灵活，一些年轻数据新闻人的成长将享受更好的平台。而目前，有许多曾在国外或者国内接受融媒体深造、培训的年轻人，都有着起步更高的融媒体理解和生产水平。她们对数据新闻行业的充实，将成为推动发展的重要力量。

其实越是沉默的时候，也许变革越深刻。而各方面的变化，其实是相互勾连的。

论解读深入程度、论融合性、论可视化水平、论媒体经营模式，数据新闻在2017年都有了一定深化。

当然，若论更好更完美的产品，尚需时日。

（实习生林沐冬对此文亦有贡献）