重慶第二師范學院文學院傳媒學院 袁郁茹，向炤煒，陳雯婷

一、數據新聞可視化的開發(fā)現狀

（一）選題分類

數據新聞的制作流程與傳統(tǒng)新聞略有差異，數據新聞的制作流程大致是“確定選題—收集數據—清理數據—確定新聞切入視角—確定可視化呈現方式”。由于數據的特殊性，新聞工作者在選題上需要考慮的因素更多。因為數據新聞有時很難在制作前就明確報道主題，采編團隊能做的只是確定一個大的方向，然后在調查、搜集數據和數據分析中發(fā)現真正的新聞切入點。

國內數據新聞在選題分類上可以大致分為政治、經濟和社會問題三大類，主流媒體對政治、經濟、社會、民生方面的選題較為偏重，對文化、環(huán)境方面的選題關注相對較少。如某網站《圖解新聞》欄目設有時政、社會、國際、軍事、交互、百科、人物、數字等八個板塊，其中時政版發(fā)布的數據新聞數量最多，報道國內政治經濟熱點。某網站《數讀》欄目的數據新聞也側重于政治、經濟、社會民生方面，其他方面的選題關注相對較少。財新網“數字說”欄目數據新聞的選題主要側重于財經新聞。

（二）數據來源

通過政府、國際組織、科研機構和第三方機構的公開數據等權威渠道查找數據。《圖解新聞》其時政數據新聞的使用數據大部分來源于中央媒體及其下屬地方部門。此類公開數據的格式一般較為規(guī)范，可以直接下載或是申請獲得，是我國新聞媒體的重要數據來源之一。

通過行業(yè)網站、數據公司、市場調研機構查找數據。我國少數互聯網公司掌握著大量數據，但由于企業(yè)利益、隱私保護等原因，這些數據并未公開并且難以獲得。

通過搜索引擎、數據抓取工具編寫代碼爬取或發(fā)布問卷調查等獲取數據。使用此類方式能獲得大量的數據信息，但存在來源不明、質量參差不齊的缺點，并且前期整理周期長，后期分析主觀性強，可能會降低新聞的可信度、權威性、客觀性與時效性，無法凸顯數據可視化挖掘新聞規(guī)律的優(yōu)勢。

（三）可視化設計

就數據新聞可視化設計本身而言，目前我國的數據新聞可視化設計專業(yè)化水平低下，存在閱讀體驗感差、信息傳達困難、缺少視覺吸引力等問題。首先，可視化設計不良可能會導致讀者終止閱讀，排版不良、視覺上不易閱讀、圖表與內容相關性低、圖表制作粗糙等都會影響新聞的閱讀效果。其次，信息超載會使用戶閱讀困難，過度的信息反而讓讀者難以高效地讀取信息，容易產生注意力下降、閱讀效率下降等負面的疲憊情緒，從而放棄閱讀。再者，部分數據新聞內容專業(yè)度強受眾少，非專業(yè)人士在閱讀專業(yè)圖表時，常常根據固有經驗，憑直觀感受判斷圖表是否超過自身數據閱讀能力，這時讀者通常會抱著抵觸心理，從而產生看不懂、不想讀、不感興趣的情緒。

就數據新聞可視化內容而言，我國數據新聞可視化開發(fā)晚、精品少，制作水平參差不齊。部分新聞工作者過分倚重可視化呈現。面對深度報道新聞，過于強調數據分析與數據可視化，缺少對新聞文稿的策劃，弱化了新聞事實和對新聞的洞見，導致數據新聞在新聞報道深度上，無法與文字新聞報道相比。而由于數據新聞可視化的優(yōu)勢逐漸凸顯，行業(yè)紅利逐年飛升，各行各業(yè)都想要分一杯羹，趕鴨子上架式的開發(fā)，也導致現階段我國數據新聞可視化開發(fā)團隊專業(yè)水平參差不齊、專業(yè)性不高。

就數據新聞可視化的傳播形式而言，我國數據新聞缺少好的交互產品，行業(yè)整體水平低。主流媒體新媒體平臺的數據新聞產品可分為靜態(tài)和交互兩類，其中以靜態(tài)產品為主，缺少交互產品。靜態(tài)產品的制作相對容易，新聞工作者根據新聞內容，完成靜態(tài)圖表制作，制作過程與交互產品相比要簡單快速。而交互產品通常需要大量的時間與精力來完成，對新聞工作者的數據編程技術、可視化制作水平要求高，并且其制作成本相對較高。從傳播角度、用戶互動角度來看，閱讀數據新聞時，靜態(tài)圖像的加載時間短，對網絡質量、處理器的要求低，交互產品通常存在加載慢、難操作的問題。但是數據是時刻變化著的，靜態(tài)圖像無法隨著數據的動態(tài)變化而實時更新，一定程度上無法體現出新聞報道的時效性。

（四）開發(fā)工具

可視化作為信息表達的載體，需要用到可視化工具，才能將繁瑣的數據信息快速輸出成一個個簡單易懂的圖形圖像符號。數據新聞起源于英美，西方媒體采用數據新聞模式報道新聞的時間較早，可視化工具的開發(fā)比較成熟。以《衛(wèi)報》成立數據新聞部門“數據博客”為例，早期他們以Flash作為主要的技術支持手段來實現動態(tài)效果，但隨著Google技術路徑的成熟，如今則以Google系產品為主，獨立公司產品如Tableau為輔進行可視化開發(fā)。隨著網絡技術的進步，可視化工具的兼容性是否具備，制作成本是否合理，成為了媒體選擇可視化工具的評判標準之一。

國內的數據新聞起步較晚，從2011年《數字之道》數據新聞欄目到2014年《晚間新聞》“據”說新聞節(jié)目的推出，才正式標志著國內數據新聞時代的來臨。以財新網為例，他們主要使用HTML5、CSS3和JavaScript來開發(fā)可視化數據新聞作品。目前，盡管可視化開發(fā)工具多樣，但我國的數據新聞的呈現方式較為單一，數據冗長繁多、交互式圖表較少、H5作品呈現簡單死板，這些問題在一定程度上影響了用戶的閱讀和交互體驗。

二、數據新聞可視化的開發(fā)策略

（一）選題：注重欄目構建，規(guī)范選題思路

數據新聞欄目構建要向專業(yè)化、系統(tǒng)化發(fā)展。數據新聞生產流程體系化與欄目的專業(yè)化有利于保證內容輸出的持續(xù)性和穩(wěn)定性，從選題策劃到數據挖掘、清洗、分析再到前端設計，由專業(yè)團隊負責更能保證優(yōu)質內容的產出和數據新聞的常態(tài)化運作。

數據新聞選題時應注重多樣性。除了政治經濟類的宏大主題，新聞工作者可以從時事熱點、社會生活等角度選取題材。題材親民的生活化、常態(tài)化的數據新聞，其趣味性、接近性更勝一籌，十分受讀者歡迎。

數據新聞選題時應考量數據的可信性、可行性、時效性、思想性、和邏輯性。與傳統(tǒng)新聞不同，數據新聞只有在收集數據之后，才能明確新聞的切入點，新聞工作者應在確定大致選題時就查閱相關資料，減少數據獲取困難、獲取后不能用的情況。媒體提供數據與事實的同時，也要進行多角度和多側面解析，滿足受眾對數據新聞報道深度與寬度的需求。

（二）數據來源：擴大收集渠道，完善監(jiān)督機制

通過權威渠道獲取公開數據是數據新聞的主要數據信息來源，從其他渠道獲取數據的過程相對復雜且不易，獲取實際數據樣本存在較大局限。媒體未建立獨立的數據資源庫，相關數據公司通常會壟斷網絡數據，所以新聞工作者的獲取渠道十分有限。即使獲得數據，也不可避免地存在大量缺失的、無效的、重復的，甚至造假的數據。

擴大數據收集渠道，增強數據的時效性。第一，加大對數據可視化研發(fā)的政策鼓勵和財力支持，維護安全穩(wěn)定的數據市場環(huán)境。第二，打造獨立的數據資源庫，構建數據可視化開放共享平臺。第三，媒體要吸收優(yōu)秀數據可視化人才，構建自身數據抓取優(yōu)勢，與互聯網公司進行合作，獲取獨家數據制作新聞，實現雙贏。

完善監(jiān)督機制，加大審核力度，保證數據真實、可信、客觀。第一，打造規(guī)范化的數據監(jiān)管法律和制度，加快《數據安全管理辦法》等法規(guī)的發(fā)布與實施，從源頭上打擊數據可視化的虛假成分和違法行為，提高數據的可信度與透明度，確保數據的合法性與實效性。第二，媒體要發(fā)揮自身對數據的監(jiān)督職能，建立審核體系和智能檢測平臺規(guī)避風險，嚴格處理虛假數據信息。第三，新聞工作者要有良好的數據專業(yè)素養(yǎng)，首先要對數據來源嚴格把關，明確數據來源，核實信息責任者；其次要確保數據質量，采取質疑的態(tài)度，過濾無效數據，篩選有效數據；并且要客觀處理數據，增加審核強度，減少主觀因素導致的結果偏差。

（三）可視化設計：提升設計審美與可視化設計水平

數據可視化應該根據新聞主題和視覺需求進行版式設計，優(yōu)化數據新聞可視化的表現形式。比如，通過與報道主題統(tǒng)一色調、將文字與數據可視化產品合理排版、用線條對新聞做分割、將時間軸融入新聞等方式進行設計排版，增強視覺符號表達運用，實現技術與藝術的統(tǒng)一。

除了視覺上的統(tǒng)一，可視化圖表也要與新聞內容匹配，把故事思維融入數據可視化。傳統(tǒng)新聞常常以敘事的方式描述故事，數據新聞則通過分析數據，呈現數據背后的故事。數據已經成為了報道主線，不單單是數字，而是數字化表達。

從產品的用戶思維來看，可視化設計應結合不同媒介的特點。比如，網頁版新聞中可以加入更復雜的設計，移動端新聞的界面設計就要簡潔干凈醒目。當數據信息量過多時，應提煉重要數據信息，控制圖表篇幅，避免使用特別繁雜、特別長的圖表。過量的數據信息，容易導致讀者閱讀壓力大、閱讀困難、接收信息困難、不愿意繼續(xù)閱讀等情況。

（四）開發(fā)工具：深入開發(fā)，助力數據新聞發(fā)展

數據可視化技術的門檻越來越低，普通人也可以做出好的H5新聞。當今時代，移動端用戶占據新聞輸出端口半壁江山，要想制作出好的數據新聞作品，需要進一步融合移動終端技術，兼顧手機兼容性，為移動端用戶量身打造產品，提升用戶閱讀體驗，增強閱讀粘性。媒體應該加大移動端數據新聞可視化開發(fā)力度，繼續(xù)探索適用于不具備編程基礎的新聞工作者的可視化開發(fā)工具，從數據收集到新聞制作形成流程化，提高新聞制作的時效性。新聞工作者對開發(fā)規(guī)范也應有更加明確的認知，在不觸碰法律邊界的情況下，加強央企、企企間合作，進行全國范圍內的大數據整合，助力新聞行業(yè)大繁榮。