数据新闻的本质是充分运用收集、处理和呈现数据的技术，对某个公共议题或社会事件的发展状况、原因和背景等信息进行量化分析，为受众提供中宏观层面的认识。数据新闻的生产大概能分为两部分，一是精炼数据，二是可视化叙事与传播，迥然相异于传统的新闻生产流程，在新闻理念、技术操作和传播方式各方面都存在较明显的差异。就数据新闻产品的内容制成来看，尤其是它的叙事方式颠覆了以往的文本叙事和微观叙事，整体架构不完全拘泥于传统报道结构和新闻事件要素的要求，在新闻叙事的实践层面上具有较强的创新意义。

  2017年1月，国家工业与信息化部正式印发了《大数据产业高质量发展规划（2016～2020年）》，将建设数据强国看作是推进制造强国和网络强国的重要支撑。大数据环境下的信息呈现出大总量、多维度的整体特点，不同于以问卷调查的最终结果和政府统计报告为主的传统数据库，一方面政府数据开放逐步成为主要流行趋势，互联网的云端数字功能为传统的数据库提供了不断整合更新的机会，另一方面互联网的信息留痕特点也让网民的浏览、评论、行动等网络行为统统成为数据库的组成部分，被允许接入数据库的人员在分析这一些数据之后，将可能得出某些微观思考过程中较难得出的结论。由于大数据是在互联网和社会化媒体平台之上繁荣发展起来的，互联网的连接之广和社会化媒体的平台类型、关系圈层之多样也影响了它所呈现出的信息特点。在这样的环境下，如果新闻生产者不能充分的利用大数据来准确描述社会运行的整体特点和微观事件的事实本质，身处其中的公众就容易因为信息的驳杂，难以对自己的生存环境形成正确的认识、作出正确的决策。

  数据新闻可视化的初步实践起源于国外，随着计算机科技和可视化设计软件的逐渐发达，《》《卫报》《》等国外主流媒体陆续生产出数据新闻作品，各家机构专门负责数据新闻的部门纷纷成立，评价数据新闻质量优劣的全球性大奖“数据新闻奖”也在2012年举行了首届颁奖典礼，对数据驱动的调查新闻、新闻可视化叙事和数据驱动的应用三类新闻产品做了评选。在中国，数据新闻自2013年左右兴起以来，从搜狐“数字之道”、网易“数读”、新浪“图解天下”和腾讯“数据控”到财新网“数字说”、新华社数据新闻等，形成了由网络门户网站到传统主流媒体的数据新闻实践浪潮。总的来看，大数据环境增大了受众对综合提炼出有效信息的数据新闻的需求，为数据新闻提供了更为丰富多样的信息来源。

  数据新闻的兴起并非毫无预兆，它是历史实践经验积累与大数据环境刺激双重前提下的创新事物。方洁（2013）梳理了数据新闻与“精确新闻”、“计算机辅助新闻报道”和“数据可视化”之间的联系与区别。上世纪60年代兴起的精确新闻（Precision Journalism）主张将社会调查研究方法应用到新闻实践中，强调科学的收集资料、查证事实，用数据来说话，来提升新闻报道的准确性和客观性。卜卫（1998）认为计算机辅助新闻报道（Computer-Assisted Reporting，简称CAR）指的是用计算机来辅助收集和处理信息的新闻报道方式，经历了数据收集来源多元化、数据处理工具简单化、新闻生产环节数字化的发展过程。数据可视化的概念相对宽泛，韩卫国等学者（2004）认为它指的是将大量数据组合构成数据图像，将数据的各个属性值以多维数据形式表示，使人们能以更直观的方式从不同维度观察数据及其结构关系。发现数据中隐含的信息。

  从时间线前后来说，这几个概念的出现顺序是数据可视化-计算机辅助新闻报道-精确新闻-数据新闻，前三个概念与数据新闻的关系分别是表现逻辑、技术方法和内容生产方式，它们与新闻生产的关系越来越密切、与数据新闻之间的交集慢慢的变大，从观念到实操逐渐为数据新闻生产的实践打下基石。但同时也应看到数据新闻与这三个概念的相异部分，首先，数据新闻注重的更多是数据可视化和文字报道的有机结合；其次，随着数据新闻在报道选题和报道功能上的扩展，数据新闻生产的全部过程中的核心焦点也从计算机可视化软件的运用转移到了新闻选题的价值和新闻内容的整合水平；另外，精确新闻强调的是新闻记者在报道中应体现科学的操作技术，而数据新闻在此之外还注重受众的参与制作和互动传播。

  传统的新闻生产与新兴的数据新闻生产流程存在某些特定的程度的差异性。刘义昆（2014）认为：“在过去，一个新闻的生产的全部过程大致如下：记者看出新闻线索，前往现场采访或远程联系当事人/目击者，最后撰稿成文或编辑播出。 ”而大数据时代的数据开放、信息共享环境下，章戈浩（2013）提及保罗·布拉德肖曾在《数据新闻的倒金字塔》一文中提出了数据新闻生产的“双金字塔结构”，如图1，倒金字塔自上而下是编辑、清理、情境与综合，而通过传播的连接，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。

  这样看来，传统新闻生产的具体流程可以概括为“线索-采访-编辑”的模式，新闻线索的来源是线人或某个单独事件，采访是获取新闻信息、后期形成新闻内容的核心环节，写作与编辑制成的新闻产品往往由微观叙事的文本或线性排列的视听元素来呈现，整一个完整的过程中的信息流量表现出小-大-小的发展特点。而新兴的数据新闻生产则恰恰相反，表现出了大-小-大的发展特点，从保罗的双金字塔结构中能够准确的看出一个“综合+分析”的逻辑，综合的过程是数据的规律发现，分析的过程则是探索数据规律在情境中如何与普通受众建立具体的联系，重视情境联系，这样的生产方式天然决定了数据新闻只有与受众建立良好互动，才能发挥其本身的基本功能。

  Tandoc和Oh（2017）将新闻生产要素划分为三部分：新闻价值、新闻操作和新闻规范，分别对应着新闻选题、新闻制作和新闻报道呈现。 研究中所指的新闻价值包括揭露性、时效性、接近性、重要性、显赫性和异常性；新闻操作主要是信源选择和可视化方式；新闻规范主要是报道的客观原则和公开透明原则。在新闻规范方面，除去客观性与透明性，杨保军（2014）的《新闻理论教程》还提出了新闻报道最重要的事实原则。

  这样看来，新闻生产流程的整体内容可以被概括为“价值-操作-规范”，新闻工作者在选题时需要对新闻价值进行判断，在具体操作时要选择信源和呈现方式，在整个报道过程中需要遵守相应的新闻规范，在对比传统与新兴的新闻生产方式时，研究应当关注数据新闻在判断选题新闻价值时的考虑权重与传统相比有哪些变化，比较两种方式的信源选择和可视化呈现特点，观察传统的新闻规范在数据新闻生产中是否被遵守，进而探讨数据新闻应当如何更好地遵守新闻规范。这样的分析方式比较完整地涵盖了新闻生产的重要环节，也较易编码进行量化研究，本研究也是采取了“价值-操作-规范”的模式来对具体案例进行分析。

  作为新闻生产的制成品，数据新闻与传统新闻报道在内容叙事方式上的差异最明显。新闻传播和叙事理论的结合发轫于“新新闻”流行的20世纪70年代，新闻叙事学也在哈佛大学和波士顿大学开设。范迪克（Van Dijk，1988）的《作为话语的新闻》是第一本触及新闻叙事结构的书，整理了新闻报道的叙事逻辑，认为故事由情境和评论组成，贝尔（Bell，1991，1998）提出的新闻表达结构与范迪克也较为相似。林东泰（2015）总结出传统叙事文本的几个要素：事件及其时间顺序和因果关系、行动者及其行动功能、人物角色、时间地点、故事情节的可预测性和资讯来源。 方毅华（2013）提出现下的新闻叙事存在的问题有叙事效果与新闻客观原则、新闻真实性之间的矛盾，叙事时的刻板印象与新闻复杂性之间的矛盾，个体事件报道与正确归因之间的矛盾等。

  这样看来，传统的新闻叙事方式与文学叙事联系较为紧密，基本上以文本叙事为主，但也存在运用文本语言的编排追求视觉化效果的情况。新闻叙事理论主要聚焦于叙事时间、顺序和结构要素，往往是对某个单独事件的深入挖掘过程的呈现，较为关注对微观细节的排列组合，除去主题提炼的操作能体现出一定的宏观意识，传统的新闻叙事基本能被描述为微观叙事。这样的叙事方式在深入单个事件、反常事件的细节呈现方面具有较大优势，随着新闻报道对事件背景和角色动力的重视程度提高，系列式策划报道运作愈加成熟，传统叙事方式所能呈现的深度和广度也有了很大提升。

  数据新闻的叙事方式以宏观叙事、图像叙事和交互叙事为主要特征。方毅华（2018）提出数据新闻的叙事聚焦于宏观叙事和深度叙事，“宏观叙事表现为聚焦生活与社会利益息息相关却容易被忽视的，或者以个体力量难以观察的事实，通过将数据组织起来展现其规模、突出值、变化、对比及整体趋势，以量变呈现质变，从而引起社会的关注。”另外，数据新闻往往利用各类图表元素、动态效果对主情节进行可视化的补充，朱莉（2018）总结出数据新闻的三种可视化叙事策略：基于时间线、地理图和图表的叙事策略，从中可看出数据新闻的叙事重视事件相关元素的时空联系和社会网络关系。

  本研究选择财新网“数字说”频道·数字专题2017年以来的交互型数据新闻可视化作品共36篇进行分析。

  在研究数据新闻的新闻生产流程时，本研究将新闻生产划分为新闻价值、新闻操作、新闻规范三个部分。新闻价值的内容有揭露性、时效性、接近性、重要性、显赫性和异常性6个。新闻操作包括信源类型和可视化特点，信源类型的研究包括人物信源和数据信源的类型，人物信源的内容分别是无人物信源、政府人员、专业技术人员和普通人4个，数据信源类型的内容有政府、新闻媒体报道、官方组织、商业信息和学术成果6个。新闻规范包括客观性和透明性，考察数据新闻是否带有观点，还有是不是公开原始数据，只有提供了能直接访问原始数据的链接才算数据公开，仅公开数据来源属于部分公开。

  在研究数据新闻的叙事创新时，对数据新闻的图像叙事、宏观叙事和交互叙事方式来进行质性研究，即回答数据新闻如何以图像语言进行宏观的、深度的叙事，如何在宏观叙事和受众生活之间建立具体联系的问题。

  经过对财新网“数字说”频道·数字专题2017年以来的交互型数据新闻可视化作品共36篇的选题分析，如表1，研究发现数据新闻选题最看重的新闻价值是接近性和重要性，两类的比例都占到了78%，远高于其他几类。其次是异常性、揭露性，分别占了42%和36%的比例，而传统新闻报道注重的时效性在数据新闻选题中却显得并不很重要，只占到了25%的比例，这与数据新闻专注深度、强调互动的特点是一脉相承的。

  经过对财新网“数字说”频道·数字专题2017年以来的交互型数据新闻可视化作品共36篇的数据来源分析，如表2和表3，研究之后发现过半的数据新闻不会使用人物作为报道的信源，相对较多的是采访普通人或专业技术人员得到的信息，但是从变化趋势来看，数据新闻使用人物信源的情况越来越普遍，新闻工作者逐渐意识到质性材料在数据新闻中能起到画龙点睛或形成人物群像的作用，其实是对数据分析的一种有益补充。数据新闻最主要的三个数据来源渠道分别是官方组织（64%）、政府（53%）和新闻媒体报道（47%），这一点来看，新闻工作者倾向于信任权威信源的操作方法在数据新闻生产的全部过程中是得到延续的。

  经过对财新网“数字说”频道·数字专题2017年以来的交互型数据新闻可视化作品共36篇的可视化分析，如表4和表5，研究发现数据新闻极其注重对互动视觉设计和数据图表的呈现，分别占据了81%和78%的比例，其次也常使用地图来可视化报道中涉及的空间关系，视频与照片虽然整体使用较少，但经常在人物为核心的选题中出现，能够给人强烈的真实感。数据新闻的文图比例基本是均衡或者以图像为主的，这也符合了数据新闻的可视化特征，值得强调的是，要想生产出优秀的数据新闻，在图像元素的设计和呈现首先必须质量过关之外，文本内容和图像的有机结合也是很重要的一环。

  经过对财新网“数字说”频道·数字专题2017年以来的交互型数据新闻可视化作品共36篇的新闻偏向性和数据开放程度分析，如表6和表7，研究发现数据新闻基本延续了客观性的报道规范，并不会在报道中有所偏向。但数据新闻的生产在公开透明性上仍旧有所欠缺，大多数的数据新闻（61%）仅公开了数据来源所属的机构或组织，只有28%的数据新闻公开了数据来源的具体文件或文章名称。西方新闻界制作的数据新闻所提倡的提供原始数据链接，乃至鼓励用户自己利用数据来进行分析的做法则是没有见到。

  数据新闻主要以图像语言来进行宏观的、深度的叙事，前文已经描述了数据新闻较为常态化的几项可视化方式，数据图表和地图之所以在数据新闻中运用广泛，也和它们擅长进行宏观叙事的特点紧密关联。大数据时代信息大总量、多维度、碎片化的特点一方面对新闻工作者的内容生产提出了宏观叙事的要求，另一方面也为以宏观叙事的方式整合信息的新闻生产提供了内容来源。

  数据新闻在受众需求和技术上的支持的双重动力下逐渐发展，它的可视化呈现方式艺术性和交互性并存，对受众和新闻工作者都有着极大的吸引力，尤其是在传播中容易给受众留下印象非常深刻的记忆点，这种可视化手段也就为数据新闻提供了无限生机和可能。如果说微观叙事最好的表现方式是文本的话，那么宏观叙事也找到了它最好的表达语言——数据与图像，而在数据新闻中，数据与图像相结合从而展现出某种宏观形态的方式大致存在三种较为明显的叙事逻辑，分别是时间线、地理图和形象化数据图表。但是在财新网的数据新闻中，较少有以时间线为逻辑展开叙事的产品，这跟财新网数据新闻的选题较少涉及复杂新闻事件的来龙去脉梳理也有关系。

  地理图是财新网数据新闻经常采取的图像叙事方式，从2017年的《移民去远方》到2018年的《五环以外》再到2019年的《电子烟正成为青少年的“流行病”》，还有许多数据新闻都选择了地理图的方式来进行叙事。《移民去远方》将移民数据可视化为线条的方向、线条的密集程度和点的大小，3D设计在美学上非常有质感，受众能够清晰地一眼看出中国移民移入移出的情况特征。《五环以外》既动态呈现了大北京的建设历史，还运用颜色深浅的变化对比了北京各区域的优劣势，市区和五环外郊区间各种指数对比被可视化为图形形状和颜色深浅，其中还剪辑了一段实景拍摄的视频，这样的整体内容组合能让受众看完新闻后，对北京五环以外的人的生活辛苦程度产生非常直观的印象。《电子烟正成为青少年的“流行病”》关注的是世界各国青少年吸食电子烟的情况，以及各国法律和法规怎么样对待电子烟的问题，世界各地被简单化为方块组成的图形轮廓，有关信息通过方块的颜色和数量变化呈现出来。总的来说，将数据可视化为线条和形状，并且用数量、大小、密集程度、颜色变化来直观展现数据背后地规律是数据新闻图像叙事的基本操作，地理图则能把不同空间位置的情况整合在一起，通过展现各地的对比情况和动态变化，特点空间环境下的整体特点和宏观趋势就非常容易认识和理解了。

  形象化数据图表也是图像叙事基本操作之上，为进一步满足受众视觉需要而创造出的叙事方式，它不同于普通的线条、形状、颜色等基本的可视化方式，而是会选择拟人化、主题化、个性化的方式来进行数据可视化。例如财新网2018年的《水都不够用，何以写“物语”？》和2019年的《我们调查了384名高校学生与老师的相处情况，他们说……》，前者以实物杯子中蓝色与透明色水的比例来对应淡水和所有水的比例，后者以抽象化、艺术化的手绘人脸来作数据呈现的基本单位，这样的做法突破了受众对数据新闻常规可视化方式的审美疲劳，既能够在叙事过程中丰富图像语言，也可提升产品的记忆点密度，达到更好吸引受众兴趣的效果。

  研究已经发现数据新闻中最常见的可视化方式是互动视觉设计，也就是说，在图像叙事之外，可视化方式的互动性和受众参与性也是很重要的。数据新闻的宏观叙事既是优点也有缺陷，如果新闻工作者不能在整体特点和宏观趋势与受众的日常生活之间建立具体联系的话，数据新闻可视化始终不可以真正为大众所需要，所以，这里所指的交互叙事其实包含了两层意思，一是数据新闻的视觉设计要有互动性，突破从前的新闻内容的线性排列方式，为受众提供尽量大的自由度；二是鼓励受众参与进数据新闻的生产流程中来，巧妙运用用户的反馈数据为数据新闻添彩，实现数据新闻向受众参与式新闻产品转变。

  互动性视觉设计的应用比较普遍，数据新闻基本选择突显整体结构、隐藏部分信息的方式呈现，为受众提供了选择其感兴趣的部分内容的自由，符合互联网社会化媒体时代人们的心理特点，也在互动中增强了受众对数据新闻产品的需求黏性，而财新网的数据新闻作品中，在受众参与新闻生产方面做的比较突出的有2019年的《电子烟正成为青少年的“流行病”》和2018年的《深港双城生活》，两者都是以问卷填写的方式加入了受众参与环节。由于人们对电子烟的了解并不深入，《电子烟正成为青少年的“流行病”》在新闻开头首先进行了受众对电子烟的态度调研，人类能实时看到这一个调研的结果，而在新闻结尾处，同样一套问卷又出现，这时能够正常的看到人们在了解信息后的态度转变情况，类似于社会科学实验的前测与后测，也算是一种很有益、有趣的信息。《深港双城生活》则是在故事主人公讲述自己的故事过程中实时提供对应的问题，如“往返两地的最深刻记忆”，人们在观看新闻主人公的叙述时可以每时每刻浏览网友的精选回答，也能够参与进话题的讨论，最终，整个数据新闻的内容生产就是新闻工作者和受众共同完成，并能一直更新的，这样就突破了传统的大众媒体单方面提供信息的束缚，在展现某个议题或事件的时候内容更加多样化、更贴近受众的生活。

  数据新闻生产的流程再造直观上体现在新闻实践环节的变化，传统新闻生产流程中的发现新闻线索、采访相关人物、写作编辑稿件所有的环节都发生了较大变化，数据新闻生产的核心环节分别有根据主题的情境对数据来进行收集、清洗和综合，通过数据可视化的方式来呈现发现的特征、趋势和规律，结合受众的特点来设计互动内容，进而推动数据新闻的传播。

  深入新闻生产的全过程，研究之后发现从事于数据新闻生产的新闻工作者在判断新闻价值的时候看重新闻的接近性和重要性，同时并不十分重视新闻的时效性，这一点侧面反映出数据新闻侧重宏观深度内容和互动传播的特点，由于数据所擅长展现的宏观内容与受众的个人生活往往联系并不直接，新闻的接近性就成了吸引受众阅读兴趣的重要要素。

  新闻来源选择和视觉化方式是能够对新闻质量产生较大影响的两种新闻生产操作方式，研究发现数据新闻的信息源自虽然不重视人物信源，但也逐渐意识到人物信源作为质性材料在数据新闻中增添丰富性的作用；同时，从事于数据新闻生产的新闻工作者仍旧对权威信源情有独钟，他们对商业市场上数据的信任远远低于对来自政府与官方组织的数据的信任。从数据来源的角度来说，数据新闻工作者的眼界与传统新闻工作者并没有本质的区别，他们接触到的信息本质是同样的性质，只是两者分别侧重的是宏观与微观的信息而已。数据新闻着重设计视觉化内容的生产方式在恰当的操作下确实能够更好地传达信息，但是这需要新闻工作者对每个数据图表或地理图的所要展现的核心信息都要有准确的认识，进而选择最合适的可视化方式来尽力突显这个核心信息，达到直接将图像嵌入受众的思维过程中的效果，而不是还需要受众自己费力将图像语言翻译为文字之后努力理解意思。

  研究还发现数据新闻在遵守新闻规范的层面与传统新闻生产并无二致，对新闻的客观性和信源的公开透明性都有清楚的认识，只是国内的数据新闻与国外一些优秀的数据新闻实验室出品的作品相比，在彻底开放数据方面做的仍有欠缺。总的来说，数据新闻生产的流程再造本质上是新闻报道着眼点的改变，在从微观向宏观、整体叙事转变的过程中，信息源自、加工方式、呈现方式、传播方式等环节也就随之发生了创造性的转变。

  数据新闻生产的叙事创新大多数表现在微观叙事和文本叙事向宏观叙事、图像叙事和交互叙事的转变。在传统的文本叙事当中，个体事件的细节要素和主角的行为动机是故事的重点叙写对象，文字在呈现群体性和宏观形势的时候往往难以直接传达，而是需要借助以小见大、重复等手法来展现，所以文本叙事大多着眼于微观叙事，新闻内容的来源也相应地多由对当事人或相关者的采访得来。大数据时代信息大总量、多维度、碎片化的特点一方面对新闻工作者的内容生产提出了宏观叙事的要求，另一方面也为以宏观叙事的方式整合信息的新闻生产提供了内容来源。图像叙事的本质是把数据信息以图像的语言表达出来，进而达到数据可视化的效果，图像叙事具体的组织逻辑主要是时间线、地理图和形象化数据图表三种，这样整合形成的数据新闻往往可以通过对长时间或大空间的整体特点呈现，从而较好地完成对某议题或某事件的宏观叙事。交互叙事的核心目标是为了更好的提高受众在阅读吸收新闻产品时的主动性，通过增强其信息选择的自由度，允许且鼓励其参与新闻生产，既能够弥补传统叙事方式略为单一、稍显居高临下的缺点，也能通过受众参与来不断修补更新新闻产品内容，使得数据新闻经过时间的淘洗反而更有价值。

  最后，数据新闻虽然在新闻生产方式和新闻叙事创新方面为新闻报道的多样性作出了贡献，但是也要承认数据新闻本身是存在一些隐忧的。首先，数据新闻所依赖的大数据存在漏洞或者说局限性，大数据模型在透明度、公平性和避免导致扩大规模应用等方面仍常有缺陷，加上国内新闻媒体没有与受众分享原始数据的惯例，数据新闻的真实性和科学性难以判断。其次，在数据新闻的生产的全部过程中，原始数据的采集、清洗、加工的过程尚且没有行业共识的标准规范，对数据背后宏观趋势的过度重视也某些特定的程度上消除了微观个体、异常个体的存在性，数据新闻仍需在宏观数据和微观的个人故事间找到平衡点。最后，数据新闻的可视化究竟能否让受众更好地理解信息？这是一个争议较大的问题，也是本研究没有涉及到的部分，值得日后继续研究思考。仅从本文对数据新闻可视化方式的分析来看，真正能够把数据新闻可视化做到图像无需转化为文本，而能够直接嵌入受众思维的作品虽然也有，但是精品数量极其有限，同时，在受众尚未充分了解数据新闻的时候，过多或者过于复杂的互动设计也是对受众耐心的挑战。

  数据新闻是一项开辟性的新闻报道方式，在拥有传统新闻过去没有的一些优势的同时，自然也会有很多发展初期必然会存在的问题，重点在于数据新闻的未来发展究竟有多大的可能性。数据新闻的一个发展趋势是探索文本与图像的有机结合模式，将来自人物信源、关注微观个体的文字报道和大数据背后的宏观趋势结合在一起，从而更加全面透彻地聚焦事件或议题，如果这样的新闻报道被大众接受，那么数据新闻和传统新闻报道的操作方式两者都将成为新闻工作者必须掌握的技能。另外，数据新闻是开放数据时代的产物，数据的开放和透明化是历史的发展的新趋势，普通大众掌握数据可视化的技术是可以想见的未来，新闻媒体既要顺应潮流推出更符合大众需求的受众参与式数据新闻，同时也要保持进取心，不断探索自己作为专业媒体的存在价值，提升媒体生产的数据新闻呈现信息、解释信息的能力。

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  编者按：近期，互联网应用适老化改造成为舆论热点。相比尚不熟悉互联网的老人，已经能够熟练掌握互联网应用操作的老年网民同样面临网络谣言、网络诈骗、虚假广告等陷阱，他们抵御风险的能力远低于年轻网民。…

  在现代社会数字化与智能化快速的提升的当下，老年人与互联网之间的“数字鸿沟”已成为必须逾越的课题。2020年底，工信部正式印发《互联网应用适老化及无障碍改造专项行动方案》。…