今天的新闻，明天的历史？
各类新闻的报道以及信息的公开传播对于新冠肺炎疫情的防控和防疫知识的科普发挥着重要作用。
这里特别选取2014年埃博拉事件报道中的相关研究，探讨数据新闻在健康报道中的价值和应用前景，以期看到更多直观的新闻报道，帮助公众了解疫情。
健康传播中数据新闻实践研究
——以埃博拉事件报道为例
作 者：黄蓓 郑亦婷
注：原文载于《新媒体与社会》第十四辑，本文有删减，图片和相关注释已省略。可在下方“阅读原文”处进入“中国集刊网”查看原文。
2014年3月开始爆发的埃博拉病毒疫情引起了国际社会的关注，截至2015年3月10日，在几内亚、利比里亚与塞拉利昂3个疫情蔓延最为严重的国家，埃博拉病毒已经夺走1.4万条生命。回顾2014年埃博拉病毒疫情的爆发、传播、控制，我们不禁思考大数据时代数据统计、数据理性、批判思维对疫情传播和防控的作用，逐渐兴起的数据新闻报道在此次健康报道中起到的作用。
数据新闻是大数据背景下诞生的一种跨学科、跨领域的新闻报道方式，它旨在通过数据挖掘，探寻隐藏在大数据背后的新闻，并利用静态图表、交互式多媒体等形式将新闻内容视觉化呈现，对数据的深度挖掘和可视化呈现是其核心内容。数据新闻的出现为公众理解埃博拉病毒提供了更为直观和便捷的方式，在此次事件中，新闻媒体和医疗网站，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。其数据海量化、内容可视化和交互性的数据新闻特点，给受众全新的新闻体验，同时也在疫情预警方面做出了贡献。
本文作者以埃博拉事件为切入点，选取凤凰网、BBC、Healthmap三家媒体对这一事件的数据可视化报道，通过分析和对比得出埃博拉事件数据新闻的报道特点以及优势，阐述数据新闻对健康报道的价值和未来的发展方向。
数据新闻报道
（一）凤凰网
凤凰网在“图说新闻”专栏发表《埃博拉疫情爆发》报道，这则可视化新闻篇幅较短，但是报道问题全面，以漫画、图表为主要呈现方式，综合运用了数据地图、图表、关系图等多种呈现手法。报道主要分为7个板块内容，分别为：埃博拉病毒爆发的地域分布、当前疫区的病死率数据、埃博拉病毒的宿主、病毒的威力、感染后的体征和症状、病毒形态以及第一次疫情爆发以来的病例及死亡数字，从微观的病毒形态到宏观的病毒威力都做了可视化呈现。
其中，埃博拉病毒爆发的地域分布是这篇报道的亮点。作者用从深到浅的红色来表示疫情爆发的国家、有埃博拉病毒迹象的国家和有埃博拉病毒侵入的病例国家，用深蓝色表示有猴子和猪被感染报道的国家，并用红点、蓝点在地图中注明具体位置，以此区分不同地区埃博拉病毒的爆发或潜在的危险情况，图中还绘制了感染埃博拉的医务工作者回国的路线，用一张图清晰明了地呈现了所有感染过埃博拉病毒的人或动物的分布情况。其中深红色块最为集中的是2014年爆发疫情的西非三国以及在1976年爆发过疫情的刚果民主共和国、乌干达和南苏丹，距离中国最近的威胁在于，印度尼西亚群岛出现过埃博拉病毒入侵案例，而中国仅出现了猴子和猪被雷斯顿型病毒感染的报道。此外，凤凰新闻还通过图文结合的方式，在人体模型上绘制病毒的发病症状和过程，每个症状对应的部位一目了然。
数据新闻必须拥有庞大的数字资源。在埃博拉事件中，起到重要预警作用的网站HealthMap是一个利用大数据反映疫情的网站。它使用一定的算法抓取来自社交媒体网站、本地新闻和政府网站、传染病医师的社交网络和其他渠道的数据，用于探测和跟踪疫情爆发，描绘疫情发展动态与地域传播趋势。这种新闻采集与编写模式与布拉德肖所提出的数据新闻双金字塔结构的数据新闻制作模式相符合。即通过编辑、清理数据，深入挖掘数据背后的普遍意义，同时将数据进行视觉化、人性化等处理，最后实现大数据的社会应用价值，以指导政策的制定、疫情的防护等实际操作。然而这种操作也面临一个问题：错误的预警会给社会带来恐慌情绪，带来不必要的医学资源浪费。实际上，除了Healthmap，一些搜索引擎和社交媒体也都希望能通过网络大数据来监控和预警疾病信息，但都没有取得如此好的效果。这就要求媒体不仅要擅于抓取大数据，还要有一套严谨的算法来对大数据进行加工，得出更精确的预警。
交互性能在很大程度上提升传播效果，延展了新闻的时间和兼容度，提高新闻有效路径传播的精准性，促使新闻在宏观叙事与微观叙事等传播形式间的融会贯通。在这次埃博拉事件报道中，Healthmap网站为公众提供了可实时交互的数据地图，全球网友可以通过这个可交互地图来免费了解疫情，其中包括具体的爆发地点和跟踪新的病例和死亡人数的信息。该系统还能够记录公众的关注度。用户可以在地图上放大特定的国家和地区，上面会标记主要病例报告，用户点击标记会指向疫情爆发的新闻报道，在弹出来的对话框中会有新闻的时间以及标题，点击即可链接至原新闻网址，阅读原文。同时，在地图底部的滚动条则可以通过点击关键日期，追踪病情进展。
（三）BBC网站
英国BBC网站综合运用文字、图片、音频、视频、信息图表等形式，通过融合新闻的手段，向公众介绍了埃博拉病毒的特性、危险性及预防方式。BBC的报道重在对数据的挖掘和再处理，在《谁，什么，为什么：有多少埃博拉病毒感染者死亡？》和《为什么埃博拉病毒如此危险》报道中，BBC对数据“刨根问底”，通过数据挖掘和可视化呈现，让公众更接近真相。
其中一篇名为《谁，什么，为什么：有多少埃博拉病毒感染者死亡？》，这篇报道通过对数据的分析整理，指出了埃博拉病死率的一个公众误区。报道指出，世卫组织网站给出的埃博拉病死率并不准确，世卫组织网站称埃博拉是一个严重而致命的疾病，病死率高达90%。然而已有的数据分析则显示，累计考虑1976年以来埃博拉病例和死亡人数，埃博拉病毒的病死率约为60%-65%，而此次埃博拉病毒的病死率约为54%。而且，病毒的致死率也因国家的不同而有所区别，例如在几内亚为 73%，但在利比里亚却为 55%，塞拉利昂为 41%。报道还援引了麻省理工学院生物统计学和流行病学专家MaimunaMajumder的观点，指出90%的病死率这一数据源于2002—2003年埃博拉在刚果的一次爆发，那次爆发是史上死亡率最高的一次，高达90%。同时这名专家也对埃博拉病毒在不同国家病死率不同的原因做出了解释，他认为，不同国家的准备程度、医疗水平和病毒菌株种类的不同是三个最主要的因素，在五种为人们所知的菌株中，“扎伊尔”和“苏丹”这两种菌株的致死率最高。为了更清晰地呈现埃博拉病毒的致死率，这则新闻绘制了从1976—2014年埃博拉病例数和死亡人数的柱状图，通过对数据的梳理和直观呈现，使人们对这种病毒的危险性有了更深刻的认识。
另一篇名为《为什么埃博拉病毒如此危险》的报道对数据的可视化处理则更为直观，在这篇报道中，除了运用视频、图片等元素，还插入了两张经过可视化处理的数据图。一张是用圆圈的面积来表示埃博拉在各国造成的死亡人数，另一张则是用颜色深浅来表示此次埃博拉在西非四国造成的病例数或死亡人数。在第一张图中，读者可以清晰地发现，此次埃博拉病毒的肆虐程度是前所未有的，造成的死亡人数也是史无前例的，尤其是利比里亚，疫情最为严重。同时读者也可以直观地看出此次埃博拉爆发与之前在地域上有明显的不同，此前埃博拉病毒集中爆发于中非国家，而此次埃博拉则集中爆发于西非国家。在第二张图中，对此次疫情爆发的国家，尤其是疫情最为严重的几内亚、塞拉利昂和利比里亚三国做了放大处理，并用红色的深浅表示死亡人数的不同，红色越深则死亡情况越为惨重。读者可以明显地发现，在几内亚、塞拉利昂和利比里亚三国的交界处，疫情尤为严重，根据报道显示，病毒是从几内亚东南部一个名为Nzerekore的偏远地区，蔓延到首都科纳克里，然后蔓延至邻国利比里亚和塞拉利昂的。
公共卫生的监测数据经过多年的沉淀和发展，已经扩展到社会的各个领域，根据肖辉等人的研究，公共卫生领域的数据来源包括现场调查数据、社会经济类数据、疾病相关数据、自然环境数据以及实验室检测数据。不仅个人的生活和行为当中蕴含着大量的数据信息，专业性社会组织如疾控中心、公卫科学数据中心等都面向媒体、公众提供大量可供查询的权威数据。但这不是媒体挖掘数据的全部渠道，大量第三方建立的数据库也将为媒体报道健康新闻提供新的思路。
例如，交通数据库对于类似埃博拉这样的传染性极强的疫情预警会有非常大的帮助。全球人口流动的日趋频繁使某区域爆发的疫情会给全球其他国家和地区带来潜在的疫情风险，本次埃博拉爆发的一个重大特征即是，疫情通过交通运输突破国境，在源爆发地几内亚之外的多国肆虐。对于国际人口流动来说，飞机显然是最主要的交通方式，因此对机场人口流动数据的统计分析也有助于预警疫情的传播。事实上机场数据也早已被很多领域的研究者们所重视，对于埃博拉疫情传播的分析，也有研究人员给出了他们的方法，其中一种就是通过估计引入风险（import risk）的方法来量化埃博拉对某一地区可能造成的影响。如果媒体能够重视挖掘或引用各种类型的数据库，将会给健康类新闻报道带来革命性的颠覆。
（二）可视化——让医学问题简单化
传统新闻的表达方式主要有两种，即文字和图片。目前大部分新闻是文字、图片相互交叉，并偶有表格来增强阅读性。这种模式下的新闻，对于复杂的新闻事件和新闻数据表现能力有限。而数据新闻则采用可视化工具提供的表达方式，包括静态图、动态图、时间轴、关系链、图表、数据地图、在线演示等多种形态，脉络明晰，使得新闻不再枯涩难懂，味如嚼蜡，可读性大大提高。对健康领域信息尤其是专业信息的阐释，数据和图像都比文字描述更具有优势。
（三）数据固然重要，但不能盲目迷信数据在公共卫生领域，数据扮演着相互理解的重要作用，不公开透明的数据将会直接导致公众恐慌情绪滋生，出现谣言满天飞的现象；经过深度挖掘的数据也可以提前预警病情，数据对于健康报道的重要性不言而喻。但是如果盲目迷信数据，认为掌握了数据就不用再做其他方面的报道，这会严重影响报道的全面性。
另一种需要警惕的现象就是滥用大数据，使用一些信源不确凿、可信度偏低的数据，这会直接影响新闻的真实性，甚至让新闻变成谣言。虽然大数据有它的神妙之处，然而大数据也有它自身的局限性，如果媒体盲目滥用大数据报道健康新闻，结果可能是谣言满天飞，恐慌情绪蔓延，不仅有损于媒体公信力，甚至会影响到整个社会的运行秩序。
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