2018年全球数据新闻奖揭晓：恭喜财新获奖！
2018年全球数据新闻奖获奖名单揭晓，最终13个作品（媒体）从86件提名作品，以及来自58个国家的630份提交作品中脱颖而出，获得了包括年度数据可视化奖、年度调查报道奖、年度数据应用奖等在内的12个奖项。值得一提的是，财新数据可视化实验室获得了最佳大型数据新闻团队奖，这也是中国媒体首次在全球数据新闻奖项的评奖中获奖。
· 中国媒体参评回顾 ·
此次财新除了获得最佳大型数据团队奖以外，其报道《高铁能带你去哪些地方》也同时入围了年度可视化和公民选择两项大奖。虽然中国媒体在本届首次获奖，但在此前中国媒体已经获得过4次奖项提名了：
--- 2014年：
财新是国内最早参与全球数据新闻奖评选的媒体，在2014年第三届时就开始参赛了
--- 2016年：
财新在2016年就获得了“年度数据新闻网站”的提名
香港《南华早报》在2016年第五届评奖中获得“最佳个人作品集”提名
--- 2017年：
2017年，《新京报》的《大数据|2016年外交部发言人被问最多的是哪些事》曾入围“公民选择奖”
· 什么是全球数据新闻奖？ ·
全球数据新闻奖(Data Journalism Awards)设立于2012年，到今年已经发展到了第七个年头。该奖由谷歌赞助，全球编辑网络和欧洲新闻中心联合创立。作为首个表彰数据新闻领域杰出工作的国际专项奖项，多年来，它已经成长为在数据新闻圈里占据重要位置的国际奖项。
本届全球数据新闻奖由全球编辑网络（Global Editors Network）组织，获得谷歌新上线（Google News Initiative）项目、奈特基金会、微软的支持，与Chartbeat合作举办，共收到了来自58个国家的630份参赛作品，参赛作品达到历年之最。
历年的提名和获奖作品无论对于数据新闻从业者或是初学者和爱好者来说，都是宝贵的学习材料。
下面，我们为大家详细介绍各个奖项以及获奖作品，了解一下作品背后的故事：
年度数据可视化奖
《生活在难民营》
”机构：路透社（英国）
国家：英国
该作品提供了在孟加拉国科克斯巴扎尔县罗兴亚难民营内的恶劣生活条件的直观展现。作品使用卫星图像和数据记录了在最大的露营群库图巴朗的快速扩张以及基础设施的缺乏。临时厕所坐落在过浅的水井旁，污染了水源。生活空间处于令人绝望的状态。
这个报道融合了由数据驱动的图形、照片以及视频，将故事整合起来。报道在社交媒体上广泛传播，获得了参与这场危机援助的机构和人道组织的关注。
这个报道始于路透社获得的一家援助组织的数据，该组织通过在地面上使用手持GPS设备记录不规则扩张的库图巴朗难民营的基础设施位置。地图图解团队认识到部分数据集可以被用于分析基础水源和卫生设施的获得情况。在进行初步分析之后，报道团队发现一些地区的水泵和临时厕所离得过近，导致了主要的健康问题。他们用叙述性的地图图解形式显示了这些信息，每个抽水机和临时厕所都用一个圆点标出并覆盖在营地足迹图上，并将这些地点与联合国的基本指导方针进行比较，以说明潜在的健康风险。
报道截图：将水井和厕所以彩色圆点表示，展现出二者距离过近，易产生健康问题
Startup Lisboa年度调查报道奖
《快钱(easy money)》
”机构：《环球邮报》
国家：加拿大
几十年来，加拿大因为不擅长处理白领犯罪问题在世界上广受批评。大规模的股票欺诈不会受到惩罚，不为人知的小案件也不会被察觉，对于从这些案件中获益数百万的人也只是略施薄惩，有时只对再犯罪者惩处。但是这个问题究竟有多大呢？从投资者手中偷钱有多容易呢？罪犯们又是用了什么手法愚弄了这个体系呢？在这一方面加拿大为什么比其他国家更糟呢？
《快钱》是一项长达一年的针对白领犯罪的数据调查，报道揭示了股票欺诈行为如何重复上演，其分析了证券犯罪的四个方面，用四篇附带说明数据的图表的调查文章展现这一问题。第一部分探讨加拿大资本市场大量屡犯者通过钻不同部门监管漏洞而没有受到过严重惩罚的问题。第二部分展现累犯利用这些漏洞的策略。第三部分展现加拿大股市不交罚款的系统性问题。第四部分则考察了对受害者缺乏公正的问题，其中包括一名因揭发重大欺诈而受到漠视的受害者。
作品截图
由于加拿大证券行业受到12个不同委员会的监管，该国缺乏在该项目中进行的国家分析，数据的稀缺也模糊了该国治理金融市场的问题。在调查过程中，记者创造了该国第一个真正的国家公开的白领犯罪执法图景，数据分析技术能够以十年前还没有的方式快速数字化地分析数千个文件，这使调查成为现实，也是保障公共利益的必要条件。这一调查的关键创新是创造了一个全新的统计数据——国家证券犯罪再犯率，最终数字为11.1%。这一统计数据通过收集、分类、分析数据并采用严格的方法计算出来。由于加拿大证券监管体系的多元化，数据从来没有以这种方式进行分析，也没有尝试过累犯数的计算。
这些文章一经问世就引起政府的积极回应，相关部门表示已经注意到调查结果并将与各省和地区召开全国对话讨论如何解决这个问题。
年度最佳新闻数据应用奖
选举区的重新划分
”机构：FiveThirtyEight网站
国家：美国
在这个计划中，FiveThirtyEight研究了七个不同的重划选区计划，量化他们的权衡并评估他们的政治影响。实际上，FiveThirtyEight将美国的每个国会选区都重新画了七次。这样的重新划分地图集允许读者探索这些方法中的每一种——无论是为整个国家还是为他们的家乡。
FiveThityEight的此款数据应用让用户能够深入探索至少七个不同的重绘目标，从偏袒一方的高度党派化，到最大限度地扩大少数族裔地区，再到创建尽可能紧凑的选区。
作品截图
SEMrush年度数据新闻网站
菲律宾安全之路
”机构：#SaferRoadsPH
国家：菲律宾
菲律宾安全之路团队双管齐下，在当地和线上开展了影响广泛的公民参与运动。他们培养和联合了关注道路安全问题的群体，并放大了这个群体的呼声，以促进政府制定更好的政策来保护菲律宾的道路使用者。
在这个项目的执行过程中，拉普勒团队结合了新闻、技术、社交媒体和公民参与来启迪公众如何确保道路安全。他们收集数据，发表文章，在公众论坛上发表分析报告，并在菲律宾不同地区对活动进行了现场直播。此外，他们还在Facebook上建立话题小组，并建立了一个微网站，汇集了有关道路安全的相关信息。
作品截图
#SaferRoadsPH微网站收集了来自不同资源库的统计数据，并通过易于理解的可视化方式绘制了关于道路事故的信息。拉普勒团队第一个尝试整理和编辑这些来自不同政府机构来源的数据，并运用数据分析和可视化方式使这些信息产生了价值。
菲律宾#SaferRoadsPH
链接:
rappler.com/saferroadsph
Chartbeat 突发新闻数据使用奖
（36小时以内）
《搜索失联潜艇“圣胡安”号》
”机构：《民族报》
国家：阿根廷
2017年11月15日，“圣胡安”号潜艇在距离阿根廷瓦尔德斯半岛大约430公里的南大西洋海域失联。《民族报》数据团队通过在线船舶追踪服务网站(marinetraffic.com)获得了来往搜索海域船只的卫星实时更新数据，并设法将来自智利、巴西、非洲、南极洲和阿根廷海岸各类船只的航线可视化。此外，他们还与信息图表团队合作完成了一个庞大的可视化作品。
作品截图：“圣胡安”号搜救行动
这是该团队第一次使用卫星地理定位数据并实时更新数据。在整个搜索过程中，《民族报》团队访问每艘船只航行路线，根据卫星的实时更新来报告每一个搜索船只的状况。事件发生后当天，该报就推出了报道，并在第二天推出了一个大型的可视化作品。
作品截图：“圣胡安”号搜救行动
作品链接：
https://www.lanacion.com.ar/2084935-submarino-ara-san-juan-un-video-del-recorrido-de-los-barcos-que-buscan-en-la-zona
开放数据奖
《金钱至上》
”机构：Postmedia网络公司
国家：加拿大
政治机器是靠很多现金运转的。但是在加拿大的大部分地区，“谁给了钱？”“给了多少钱？”几乎是不可能追踪到的。Postmedia从全国各地收集了600多万条记录，建立了加拿大第一个可搜索的政治捐款数据库，该数据库包含了加拿大各个省份和地区的数据。公众可以在该数据库内搜索政治捐款的接收者(如总理贾斯廷·特鲁多)以及捐赠者(如该国最大的银行加拿大皇家银行)。
除了可搜索的数据库之外，Postmedia还构建了另外三个工具来帮助公众理解数据：不同时间阶段的捐赠、不同区域的捐赠和最大的捐赠者。后者将同一捐款人提供的所有资金汇总在一起，这样读者就可以识别出在特定的选举中，或是在任何时期，谁给了某个特定的政客最多的钱。为了鼓励学者、记者和公众充分利用这些数据，个人搜索结果和整个数据集（共6,464,220行）都可以下载。
网站截图
链接:
http://special.nationalpost.com/follow-the-money/feature
最佳个人作品集
Patrick Stotz
”机构：SPIEGEL ONLINE
国家：德国
Patrick Stotz将强大的软件技术与调查能力充分结合。他的作品集出色展示了利用数据可视化加强故事与数据集的分析深度，也展现了通过以及编写软件以支持大规模新闻室展开新闻调查的能力。
Patrick Stotz利用交互式手段，制作了德国的联邦交通基础建设计划地图，使得数据更加可观。
此外，评审团还授予古巴Postdata.club的Yudivian Almeida荣誉奖
Almeida先生及其在Postdata.club的同事设法扭转了古巴的数据稀缺性，并将其加以充分利用。 他们的工作是一个令人印象深刻的案例，充分体现如何采用国家边界之外的数据来揭露国内问题。这是很好的跨国数据新闻。
报道《旋风之间的古巴》
最佳大型数据新闻团队
财新数据可视化实验室
”机构：财新数据可视化实验室
国家：中国
2013年成立的财新数据可视化实验室因其卓越的技术、深入的研究深度和独特的视觉美感相结合而脱颖而出。这个团队的成员背景不同，每个成员都能胜任1种以上的报道角色。他们的作品形式丰富，包括静态图表、交互网站、长篇融合新闻、3D地图、新闻游戏、视频、动画等。他们制作的数据新闻美感新颖，能充分利用与行业其他部门相同的前端技术，为读者桌面带来独特的视觉享受。
财新的可视化报道《博物馆里的国家宝藏》
最佳小型数据新闻团队
”机构：InfoTimes
国家：埃及
机构：Monitor de Victimas
国家：委内瑞拉
小型数据新闻团队由两个新闻编辑团队共享荣誉，分别是来自埃及的InfoTimes和来自委内瑞拉的Monitor de Victimas。
InfoTimes，埃及
在困难的环境中，这个由数据爱好者组成的小团队——记者，信息设计师和程序员——创造了全球小型数据新闻的最佳范例之一。 评委对InfoTimes自始而终的高工作质量工作印象深刻，他们常常利用开源数据和公共工具，创造出不可估量的数据新闻。
InfoTimes的报道《教育与健康的公共开支——期望与现实》
Monitor de Victimas from Runrun.es，委内瑞拉
这个项目用以纪念那些在加拉加斯消失的人们。Monitor de Victimas作品展示了展示了令人印象深刻的开放数据和实地报道。 团队不得不从并不情愿的当局那里处获取信息，记录该城市1100多人的死亡情况，并将其呈现给读者。
《Monitor de Víctimas》
约翰·S·奈特新闻奖学金
数据新闻创新奖
《隐藏的空中侦察兵》
”机构：BuzzFeed News
国家：美国
近些年，有关机器学习和人工智能推动新闻报道的讨论不绝于耳，BuzzFeed团队的这部作品正是凭借这一创新实践受到了评委会的青睐。作品通过地图呈现出飞行数据背后的故事：美国法警利用监控飞机逮捕墨西哥贩毒团伙、某军事承包商通过监控飞机追踪各城市的非洲恐怖分子……这些空中“侦察兵”采取复杂的技术，包括追踪、定位移动电话、卫星电话，甚至可以查出Wifi信息，或者通过镜头连续不断地监视着整座城市的一举一动。在浩瀚的飞行数据中，大量类似的监控行为却不为人知。
BuzzFeed团队首先训练计算机学习认识已知的监控飞机数据，然后将其运用到由飞行数据网站Flightradar24编写的数据库中。通常，监控飞机都比较“低调”，像美国联邦调查局便会用一个虚拟的公司名称来注册他们的飞机信息。而BuzzFeed团队正是通过“随机森林算法“，在数据库中找出了与美国联邦调查局或国土安全部飞机类似的机型及其他相关信息，从而进一步辨识出那些隐匿在空中的”侦察兵“。
美国法警在墨西哥锡那罗亚州埃尔多拉多附近进行绕飞监控，帮助墨西哥政府抓捕贩毒团伙头目
在2016年，该团队便凭借《天空中的密探》获得了年度最佳数据可视化奖（大型新闻编辑室），这也为此次报道《隐藏的空中侦察兵》提供了较全面的飞行数据支持。评委会认为，这个作品很生动地向公众展现出机器学习的力量，依照算法模型发掘数据背后故事，这或将使人与人、人与政府、人与企业的关系发生演变。
我们此前做过关于《天空中的密探》的作品解析，戳下图回顾一下哦~
推特年度学生及青年数据记者奖
（作品集）
Marie-Louise Timcke
”机构：《柏林晨报》
国家：德国
Timcke的获奖不仅因为其专业工作与技术能力，其心态也是重要因素。她对于学习和与社区分享信息的态度使其成为一个独特而有前途的年轻数据记者。
在2017年德国联邦议院选举的选题上，Timcke所在的德国《柏林晨报》分析了德国政党对社会和政治问题的回答，并计算了所有政党之间的相似之处。在交互图表中，用户可以选择他们想要与其他各方进行比较的一方。然后，根据它们的答案与所选政党的答案匹配的程度对它们进行排序。
此外，该作品集还包括对德国联邦议院选举如何投票、政党与选民关系等话题的数据化呈现。
推特年度学生及青年数据记者奖（作品集）
公众选择奖
《暴力的监控》
”机构：巴西G1 (Globo)公司
国家：巴西
本年度公众选择奖参与评选人数将近5500人。获奖作品为巴西G1 (Globo)公司制作的“暴力的监控”。巴西一周内（2017年8月21号到27号）发生了1195次暴力死亡案件，平均每八分钟一次。巴西全国230多名记者随后对这些事件进行了报道。巴西G1媒体记录了所有遇难者的情况，并试图找出暴力蔓延的根源。
“全球数据新闻奖”从2015年起，设立了公众选择奖。让公众参与评奖，用公众的眼光反过来对作品进行评判，在某种程度上说也是开放新闻理念的具体实践。
《暴力的监控》作品截图
此外，评审团还推荐了三个特别的项目：
ExtraPol：这是增强现实（AR）技术在新闻服务中的一种创新应用。这款应用是在去年法国总统选举期间推出的，它将日常的竞选海报变成了实时的数据可视化作品，以告知选民每个候选人的情况。
斯坦福警务开放项目（The Stanford Open Policing Project）是斯坦福大学新闻学生于2014年发起的一个项目。该项目首次尝试汇编一个来自全国各地警察部门的“停车-搜索”（stop and search）数据库。该数据库已经包含了31个国家警察机构的1.3亿份记录，该项目的长期影响可能是巨大的。
《纽约时报》的观点版块（The New York Times Opinion ）今年推出了一些引人注目、颇具影响力的数据可视化作品，包括斯图尔特•汤普森(Stuart Thompson)和大卫•莱昂哈特(David Leonhardt)的《川普的谎言》(Trump’s Lies)。社论版对页传统上以文本和插图为主，而不是图表和可视化。评审团认为重要的是呼吁其他人也能效仿《纽约时报》的工作。
本期编辑：刘建坤、姜紫荆、蒋政旭、袁子涵、吕倩、陈钟昊、王怡溪、谢佳宁
▼点击阅读原文查看DJA官网