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WeChat ID xinchuantuboshu Intro 上海大学新闻传播考研第1平台 数据新闻(data journalism),又称数据驱动新闻(data driven journalism)。它指的是对数据进行分析与过滤,从而创作出新闻报道的方式。2010年8月,首届“国际数据新闻”圆桌会议在荷兰阿姆斯特丹举行,对这个概念做出了如下界定:“‘数据新闻’是一种工作流程,包括下述基本步骤:通过反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据,聚焦专门信息以过滤数据,可视化地呈现数据并合成新闻故事。”与计算机辅助新闻、数据库新闻相比,数据新闻已经从根本上改变了新闻生产的思路与流程。近年来国际知名媒体 《纽约时报》 《卫报》 《经济学人》、英国广播公司等纷纷推出了自己的数据新闻作品  近年兴起的数据新闻至少在三个方面有所突破: 首先,数据新闻所分析的数据量级已远非传统新闻操作中数据图表可相提并论,其数据多以上万甚至百万、千万计。这当然是拜信息技术发展所赐,为数据分析与数据挖掘技术的大力发展提供了可能。 其次,在作品展示方面,由于可视化技术的发展,以及网络媒体的出现,使得互动式可视化效果在新闻作品中的呈现成为可能。虽然数据新闻作品也有在传统媒体中展示的,但总体来说,主要仍出现在各类数字媒体平台之上。 最后,更重要的是,以往更多的是文字为主、数据为辅(data for the journalism)或是数据与文字相辅相成(data with the journalism),而数据新闻则是数据为先、文字在后,数据驱动的新闻,在一定程度上改变了新闻生产的思路与流程。不同于传统新闻,主体由对事实的描述或当事人的话语引用构成,数据新闻更多的是对数据的展示。因而数据可视化(data visualization,也有人称之为信息可视化information visualization)成为数据新闻的重要组成部分之一。 然而,并不能简单地认为数据新闻就是与数字打交道,或画出夺人眼球的信息图。它与传统新闻一样仍然是在讲述故事,讲述数字背后人的故事,只是采用了数据新闻的方式,可以更简单而清晰地让受众明了复杂的情境。从某种意义上说,数据新闻实际上整合了从传统的调查新闻到统计、从设计到编程的若干个专业领域。它对新闻从业人员提出了更高的要求,而对新闻的受众来说,新闻的价值则大幅提升了。   Lorenz将数据新闻的生产过程以下图所展现的方式加以描绘:数据经过过滤与视觉化后形成故事,而在这一过程之中,于公众而言数据的价值也提升了。 Bradshaw则依照传统新闻学里关于“倒金字塔”结构理论,提出了数据新闻的双金字塔结构 (见下图)。倒金字塔的自上而下是编辑、清理、情境与综合,而通过传播的连接,是一个正金字塔,自上而下是视觉化、叙事、社交化、人性化、个性化、应用化。 最先从事数据新闻报道的一批编辑记者也意识到,不能仅仅将数据新闻视为数字技术,也不能把数据分析与数据挖掘技术或数据可视化等同于数据新闻,英国《卫报》数据新闻编辑Simon Roger曾说:“数据新闻不是图形或可视化效果,而是用最好的方式去讲述故事。只是有时故事是用可视化效果或地图来讲述。”   相关概念链接:   精确新闻报道(PrecisionJournalism),又称精确新闻、精确新闻学,是基于科学的量化研究的新闻报道。精确新闻报道兴起于20世纪60年代的美国。1967年,底特律市黑人暴动骚乱蔓延,记者菲利普·迈耶在计算机的辅助下,对437位黑人的抽样访问调查结果进行了分析,在此基础上写出了系列报道《十二街那边的人们》,并于1968年获得了普利策新闻奖,这就是精确新闻报道的开端。随后这种报道形式逐渐在世界各国的新闻界得到认可并推广。   1973年,菲利普·迈耶在其著作《精确新闻学:一个记者关于社会科学方法的介绍》中,正式把精确新闻学定义为:“将社会科学和行为科学的研究方法应用于实践新闻的报道。”迈耶认为:“精确新闻是一种扩大记者的工具包的方式,使记者可以接触到以前无法了解的,只能粗略访问的,或是受到新闻审查的主题。这对于了解少数民族和持不同政见者团体代表起了很大作用。”①在经历过新新闻主义对客观事实的忽视与扭曲后,精确新闻重新回到了对客观性的追求上来,特别是在20世纪60年代以后,抽样技术和计算机技术在新闻媒体领域的广泛应用,为新闻报道提供了更高的精确度和效率。    计算机辅助新闻(CAJ):20世纪90年代,随着计算机技术的普及应用,计算机辅助新闻在调查报道中的比例日益增加,也有助于精确新闻报道在技术上和精确度上有更多提高。计算机辅助新闻起源于20世纪50年代,美国有媒体记者利用大型计算机对政府提供的数据库中的信息进行分析,以发现和调查新闻事实;1952年,哥伦比亚广播公司在计算机的辅助之下,对当年的总统选举结果进行预测。这一系列的报道促使计算机辅助新闻(ComputerAssisted Journalism)兴起,记者们开始不断尝试运用科学的调查统计方法,从公共数据库中寻找需要的数据信息,来完成调查性报道,履行监察政府、服务公众的使命。1967年,菲利普·迈耶基于底特律黑人骚乱的系列报道为社会带来了极富价值的公共服务,并为以后的数据驱动型报道打下了良好基础。   20世纪90年代以后,计算机辅助新闻在技术上和形式上更加丰富和细分化。人们继而把其内容概括为4R:计算机辅助报道(ComputerAssisted Reporting);计算机辅助调查(ComputerAssisted Research);计算机辅助参考(ComputerAssisted Reference);计算机辅助聚谈(ComputerAssisted Rendezvous),它们又常常可以缩写为4Rs。有了电脑的辅助,记者获取数据和信息的途径更丰富,分析处理数据的效率和能力都有所提高,并且能够通过在线交流、在线访谈等形式发现和收集社会舆论,发现新的新闻线索。    数据库新闻:上世纪90年代,继计算机辅助新闻以后,西方新闻界又陆续提出了诸如新闻采写2.0、数据库新闻等概念。表明在科技化进程的推动下,新闻报道从生产方式到报道形态都逐步发生了颠覆性的转变。在21世纪初,记者们开始尝试从一些数据库中找一些数据集,挖掘新闻专题,这些数据库既包括政府公开数据库,也包括媒体自己的数据库。在早期的数据库新闻里,没有基于数据的价值挖掘,也没有深度分析,只有对于原始数据的初步整合。报道中的数据只是作为新闻报道文字内容的辅助说明,即文字为主,数字为辅,没有更深的价值挖掘。与大数据时代数据驱动型的调查性报道和深度报道有本质上的区别。此外,还有数字新闻、数字化新闻等,都是在内容和形式上对计算机辅助新闻的补充。   大数据新闻:大数据新闻是基于大数据分析思维的新闻报道,是数据驱动新闻更高一级的形态,代表了未来新闻发展的一种趋势。目前的大数据新闻更多是停留在实验性阶段,预计在2020年以后或者更晚一些时间,大数据新闻的规模化生产会逐步到来。随着大数据分析在信息提纯和数据挖掘技术方面的提升,新闻生产在广泛嵌入性和规模化处理信息方面的能力也会水涨船高,把媒体报道的范围和创造性提升到前所未有的新水平,并以实践项目促进新闻职业理念创新。这种创新维度主要表现在数据驱动的调查性新闻、数据可视化叙事、数据驱动的应用三个层面,关系到从社会表层现实的关注到社会深层现实的挖掘,有助于提供可靠的洞见和预测;可视化新闻叙事可适应受众理性认知和感性认知整合的需求。社会科学研究的方式会促进探寻事实及其背后的联系,采用的数据和分析数据的技术都是相对公开和客观的,这有助于媒体建立面对复杂社会问题时进行新闻报道的透明性。 【回复数字查看新传热点】1-众筹新闻,2-众包新闻,3-数据新闻,4-VR新闻,5-公民新闻,6-公共新闻,7-民生新闻,8-社交媒体与新闻,9-全媒体,10-隐性采访,11-互联网+新闻,12-网络舆论与监督,13-网络谣言,14-网络治理,15-媒介审判,16-报业转型,17-新媒体环境下的议程设置理论,18-新媒体环境下的沉默的螺旋理论. Scan QR Code via WeChat to follow Official Account

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