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如何用数据讲故事?


2014年10月13日 ⁄ 共 3369字 ⁄ 字号


 

编者按:

 

如何用数据讲一个好故事?

 

王晓枫认为,一名优秀的数据新问采编人员,首先应该具备传统新闻的素养,要有一定的新闻敏感。同时,还要擅于数据的分析与梳理,并知道如何结合有价值的数据来编织出一个读者爱看的好故事。

 

朋友们好,今天我们为大家推送的第一篇文章,来自于新京报国际新闻编辑王晓枫,相信通过这篇文章,我们或许能够找到一些操作数据新闻的方法。

 

 

什么是数据新闻,这是一个新的概念吗?数据新闻(Data-driven journalism)并不是新概念。事实上,英国《卫报》的首个数据新闻报道可以追溯到1821年,如今这份数据图表可以从《卫报》的网站上下载。

 

简单来说,数据新闻就是利用真实有效的数据辅证和讲述新闻故事,越来越多中国媒体开始涉足数据新闻,特别是长微博制图广受受众欢迎,计算机技术使网络形式的数据新闻总是能在形式上比传统媒体占据优势。在这种情况下,传统媒体如何发挥自己在数据新闻上的优势呢?

 

针对数据新闻的形式,《新京报》开辟了《新图纸》栏目,意在通过整版数据制图向读者讲述一个新闻故事。虽然数据新闻被认为是带有新媒体色彩的新闻,但如何做好一个数据新闻,依然少不了传统新闻素养,即要把传统的新闻敏感、讲故事的能力和精编的数据结合起来。

 


什么是数据新闻中的新闻敏感?

 

虽然数据逐渐在新闻报道中发挥越来越重要的作用,但不能因此被数据奴役,一味根据数据来制作新闻。一个好的数据新闻最重要的还是要有新闻卖点,纵观国内外优秀数据新闻制图无不要依托重大新闻事件,这样才能吸引读者阅读的兴趣,脱离了新闻性,再好的数据制图也只能是一份研究报告。正如《卫报》数据新闻编辑Simon Rogers所说:

 

“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。”

 

在依托新闻事实的基础上,好的数据新闻当然需要数据本身的支持。在数据新闻的制作过程中,虽然最吸引眼球的是可视化效果,但核心工作却是收集数据、分析数据。伯明翰城市大学教授保罗·布拉德肖用倒金字塔来表示数据新闻制作过程,包括数据汇编(compile)、数据清理(clean)、了解数据(context)和数据整合(combine)等四个部分。数据处理的最终目的是为了完成数据的可视化并实现有效传播。

 

 

在这个环节中,不仅是内容编辑要提供精编数据,也同样要求制图美编充分读懂数据。国外媒体专门设置了数据新闻记者,这个角色既要拥有数据分析能力,也又要具有新闻采访能力和制图技能。

 

近年来,在国外主流媒体中涌现出一批知名数据新闻记者,许多重大新闻事件中的精良的制图均是出自他们之手,例如,《卫报》的Simon Rogers、纽约时报的Amanda Cox,以及我本人最推崇的意大利创意制图师Francesco Franchi。作为一种发展趋势,中国媒体也将逐步设置数据新闻记者,这对数字新闻制作者提出了更高的要求,即要拥有多方面技能——新闻、统计、计算机。

 

如何搜集整理数据?

 

确定主题后,数据新闻最重要的当属搜集数据,一份好的数据资料必须具备准确、翔实、易读等特点。《卫报》数据新闻编辑、数据博客负责人Simon Rogers在《数据新闻分解步骤:在你见到的数据背后我们都做了什么》一文中这样描述数据搜集的过程,一方面处理数据,另一方面不断检验、质询数据的可信度与价值,最后通过多种手段与渠道发布完成的报道。

 

搜集数据的第一个要点是从多渠道获得数据,海量数据是数据新闻报道的基础。可以从以下渠道获取资料,这一方面包括由媒体自行调查或抓取的一手数据,一些国外大型媒体拥有数据分析团队,因此可获得比较独家数据。除了一手数据,二手数据也是一个宝库,许多数据新闻报道的数据来源都是公开的,可从政府、企业、研究机构等数据库中获取,例如,中国国家统计局网站、知名调查机构等。美国著名咨询机构皮尤公司人员曾对笔者表示,该公司网站提供的数据能让你比一般研究人员掌握更专业数据。

 

 

在得到数据后,如何处理浩如烟海的原始数据?未经处理的数据,一方面由于繁杂量大很难被读者消化,另一方面由于原始数据复杂凌乱,读者很难从中发现问题。将这些枯燥杂乱的数据整理为简明易懂的、可为新闻故事服务的数据,这是数据新闻整理过程中,最耗时耗力的工作。

 

其他信源一样,在处理数据时也要不忘验证,要保持怀疑精神,要核查数据来源是否可靠、时效性如何等问题。 2011年度普利策调查性报道奖得主佩奇·约翰强调,所有的数据必须有来源,并经过交叉验证。

 

由于现在越来越多的数据新闻产品上线,如何在同类产品中展露头角,就需要高质量的数据作保障,因此数据新闻制作者要学会使用数据分析软件,以便更好地理解数据背后的含义,让数据新闻更具针对性和独家性。

 

数据新闻可视化如何操作?

 

在得到高质量的数据后,数据新闻将如何使没有生命、枯燥的数据变得艺术化起来,那就需要生动活泼的图形来实现可读性。《数据新闻手册》一书中指出,将人们能见到表象化东西之外的数据搜集、筛选、生成可视化的图表,是一件被认为是越来越有价值的工作。

 

在众多花哨和复杂的数据制图中如何才能更胜一筹,《新图纸》在过去一年中经历了重大变革,由最初追求制图复杂转变为去繁求简,这个过程并不意味着制图质量下降,而是制作更纯粹的数据新闻,对数据和制图表现形式的要求更高。一个好的数据新闻作品在形式上应该避免以下四点误区:

 

第一,过于注重形式而忽略内容,切勿用过多图画让新闻作品变成“幼儿园作品”。目前很多制图作品风格卡通化,追求画面花哨,但却忽视了要传达的数据信息本身,数据新闻的本质仍是数据和新闻事实,制图形式只是载体,不能舍本逐末。“图表垃圾”和多余的设计元素可能会给制图效果带来负面影响。

 

第二,不追求过分花哨,也并不意味着要没有创意地简单化制图。哈佛大学工程与应用科学学院博士生Michelle Borkin对可视化制图进行研究,他发现简单的条形图和饼状图很难被受众记住,“所有条形图看起来都一样。每一张条形图设计都相似,而在布局和结构上变化更丰富的制图更容易让人们记住。”

 

第三,在制作数据新闻过程中,很容易会犯面面俱到的错误,制图者试图为读者传达事无巨细的信息,因此在整张制图中安排过多信息,造成没有视觉中心点,使读者产生阅读疲劳。网络长微薄由于从上到下的阅读顺序和数据排列方式一般不存在这个问题,容易存在这个问题的是通过整版报纸展现的制图,《新图纸》在制作过程中逐渐避免这个问题,力求简洁明快突出最重要信息。

 

第四,制图在追求标新利益的同时会衍生出一个问题就是过于复杂,虽然新颖的设计形式给读者留下深刻的印象,但如果无法让人理解,就难以达到令人满意的效果。笔者在英国留学时,导师是这样定义硕士论文的,即让毫不了解这个话题的人可无障碍读懂,而并非充斥无法理解的学术语言。同样对于数据新闻来说,让读者看一遍就能理解这个新闻事件才是最重要的目的。

 

鉴于以上四点误区,在绘制数据新闻时应该秉持以下要点,首先,要让读者在阅读数据新闻时,眼睛去理解,但是大脑去休息,每一个优秀的数据新闻都应该直接和读者的眼睛对话,一目了然是核心追求。

 

其次,要简化再简化,不要试图将全部信息集中在一个表格中了,比这更重要的是,让读者一眼看透图片传递的信息。

 

最后,在选择制图形式上,还要具体问题具体分析,要根据题材和读者选择风格,设计风格决定了会吸引哪一类读者,应该指向明确。例如,财经类数据新闻目标受众多是有专业背景人士,因此,设计风格不妨简洁商务;如果是政策解读或社会类新闻制图,目标受众多是普通读者,设计不妨活泼诱人。

 

尽管数据新闻往往借助新媒体技术来制作与呈现,但这并不意味着传统平面媒体对此无所作为,《新京报》非常注重传统媒体与新技术的结合,成功实现数据新闻在网络与报纸两个平台间的转化。在这个过程中新闻编辑和美编要解决这样的难题,即如何发挥出平面媒体的优势与特点,扬长避短地让数据新闻在平面上活起来。另一方面,在制作数据新闻时,网络也可吸收平面媒体优势,例如在制作地图类数据新闻时,可选择手绘形式,会给人耳目一新的感觉。

 

数据新闻报道是一个综合、系统的过程,它需要新的思维方式与多种能力的支撑,处理数据和设计、制作、发布信息图表的能力对于新闻从业者的挑战尤为明显。

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