从新鲜走向日常：数据新闻的中国衍化路径 |德外独家

2011年至今，数据新闻在全球高速发展，被称为“新闻业的救命稻草”。它不仅带来了新闻报道的量化思维和实践路径，并引发了媒体在新闻人才培养、流程机制重构、商业模式探索等方面的一系列挑战和机会。

近两年来，中国的数据新闻已逐渐从最初的偏向可视化表达转向对数据的分析和理解，对数据的处理和叙事能力也日渐上升。然而，中国的数据新闻与海外相比还存在一定差距。本文将基于对全球数据新闻发展的历时性观察，尝试在国际化的视角下，探讨中国数据新闻的发现现状、问题与趋势。

“数据新闻”的概念众说纷纭。人们尝试从新闻呈现形态、新闻生产流程、新闻行业发展等不同角度阐释其内涵[1]。对于数据新闻从何而来的问题，国内学者主要有三种观点：其一，精确新闻报道是大数据新闻的缘起[2]；其二，数据新闻启蒙于计算机辅助报道[3]；第三，计算机辅助报道最先出现，其次是精确新闻和数据新闻，有一定的延续关系，但并没有相互取代。[4]

那么这些相关概念间究竟是怎样的关系？一方面，这些概念的命名均来自于新闻业界实践，是结合特定时代背景、个人理念或技术创新的产物，并无统一、可比较的命名标准。例如：“计算机辅助报道”的命名和普及是计算机技术驱动的结果。“精确新闻”则倡导运用社会科学研究方法进行新闻报道。而“数据新闻”强调的是通过向“数据”提问来进行新闻报道。

另一方面，学界和业界的思维存在较大差异。学者试图弄清概念，建立规范、展开反思。而记者、编辑们更在意新闻作品的独家性、创新性、社会影响和价值，却并不在意它们属于哪种新闻类型，并且他们还倾向于打破规范和界限，不断创新。于是，“学界觉得业界不规范，业界觉得学界太落后”的隔阂就此产生。

为了能够在学界与业界中达成对话，在对“数据新闻”进行界定时，我们尝试遵循这样的原则：学术研究负责凝练本质（核心），而不着重于划定边界。反过来，媒体可以不断创新、拓展或改变边界，但应坚守底线。我们认为学界与业界在对数据新闻的“核心”和“底线”达成共识的可能性是存在的。

因此，我们将“数据新闻”界定为“基于数据科学的知识和技术，通过或结合数据分析，对事实进行的新闻报道”。这样界定的原因在于，我们理解“本质”应该是去掉所有庞杂的、或有或无的、及可能引起误解或偏见的词汇之后凝练的部分。而数据新闻是数据科学与新闻学的结合，因此我们认为其底线就是要同时遵循数据科学伦理和新闻伦理。

早在2008年，就曾有一本叫做《天津汽车》的杂志开设了“数据新闻专栏”。从资料图片来看（参见图1），其形态是典型的文字加数据图表的形式。中国媒体的数据新闻实践可能实际上比这更早，只不过因为多方面的原因，相关信息未能保存至今，并易被检索。

图1： 2008年3月《天津汽车》的封面和“数据新闻”专栏

可以确定的是，近年来随着“数据新闻”概念的普及，国内各家媒体纷纷启动该业务板块布局（参见图2：中国数据新闻媒体发展时间轴），重新掀起了“数据新闻”的浪潮。这波浪潮的发端以搜狐新闻于2011年5月设立《数字之道》专栏为标志。到2012年6月，由搜狐、网易、腾讯、新浪组成的中国四大门户网站全部启动数据新闻的内容布局。

2012年2月，财新传媒成立数据可视化实验室，领先其它新媒体近乎一个年头。其代表作《青岛中石化管道爆炸事故》、《星空彩绘诺贝尔》、《周永康的人与财》荣获国内外多项大奖。2013年新华网、人民网先后组建数据新闻团队，其中新华网的数据新闻团队有23人，在2017年初，是中国媒体专属的规模最大的数据新闻团队。与新华网数据新闻团队在规模上几乎相当的是澎湃新闻的《美数课》，成立于2014年7月。2015年以后，数据新闻团队几乎成为新媒体的“标配”。

传统媒体中，较早开始为数据新闻和数据可视化设立专栏的是第一财经和新京报(均始于2013年)。到2015年时，DT财经不仅将《城市新一线》从一个专栏孵化成旗下独立的“新一线城市研究室”，而且还设立了数据新闻客户端“DT财经”。2016年，新京报在原有栏目“新图纸”的基础上开辟了新的栏目“图个明白”，以适应移动互联网端的设计与传播。

2014年上半年起，以中央电视台、浙江卫视、湖北卫视、江苏卫视等为代表的电视台都开始陆续不定期推出独家数据新闻专题报道。其中中央电视台于2015年投入700多万，推出7集专题《数说中国命运共同体》。其制作投入和社会影响力均为常规数据新闻报道无法比拟，但中央电视台至今并未组建专门的数据新闻团队及开设稳定的数据新闻专栏。

此外值得关注的是自媒体和独立研究团队对中国数据新闻发展的参与。2013年10月，《南风窗》以内部孵化项目的形式推出“图政工作室”，以微信号“一图观政”进行时政数据新闻的发布。

但据其创始人戴玉介绍，《南风窗》并未对该项目投入资金和人力的实质支持， 2015年戴玉离职后，“一图观政”成为一个脱离传统媒体背景的自媒体。武汉大学镝次元数据新闻研究中心是有较为稳定数据新闻发布的独立研究团队的代表。

实验室成立于2015年1月，依托武汉大学跨学科的资源，成立了由新闻学院、计算机学院、城市设计学院等不同学院的教师和学生共同参与组成的数据新闻团队。团队关注社会热点、探索实践创新，通过微信公众号和在线沙龙的方式，尝试在数据新闻学界与业界及相关领域之间搭建跨界融合和对话的空间，积极参与推动中国数据新闻的发展。

图 2：中国数据新闻媒体发展时间轴

纵览中国数据新闻发展的时间线可以看到，具有深厚技术和互联网基因的门户网站在数据新闻领域的布局最早，但就其规模和发展速度而言不及新媒体。中央电视台作为传统媒体的代表比四大门户网站和拥有传统媒体背景的新媒体都更晚开始数据新闻的生产和传播，但其资源和投入的能力却异常显著。

传统媒体的数据新闻发展相对较缓的原因除了机制制约之外，也与传统媒体从业者人员结构性调整难度较大，数据新闻在短期内无法兑现盈利能力等因素相关。但在不同类型媒体中达成共识的是，“数据新闻是媒介创新的排头兵”，能够产生具有创新性和传播力的高质量新闻作品，为媒体赢得新闻奖项和较高的专业声誉与影响力。

2016年下半年至今，四大网络门户受到以今日头条为代表的算法驱动的媒体形态的冲击，对原创内容团队做了不小幅度的缩减，但各家的数据新闻团队均未受到大的影响。这与业界对于“数据新闻”在未来媒体业务中的前沿和重要地位的认知不无关系。另一方面的原因是，各家的“数据新闻”团队通常也是由较为具有创新性的从业者构成，本身在职业竞争中具有一定的专业优势。

虽然数据新闻是当前媒体新闻创新的排头兵，越来越多的媒体开始尝试和投入。然而，中国的数据新闻依然非常不成熟，也缺乏行业规范[5]。在当前数据新闻的整个生产过程中，基本的生产三要素，生产者、生产工具和生产对象都存在亟待解决的问题。

(一)      中国数据新闻团队的人员构成较少能够完全符合独立生产数据新闻的需要。

除了影响数据新闻生产效率之外，更为重要的是缺乏数据新闻生产的核心人才——数据分析师。缺少数据分析师意味着缺乏向数据正确提问、深入提问、系统提问的能力。在团队长远发展的层面，数据素养的不足可能带来不能充分认识数据价值，对自身的数据能力建设缺乏长远规划，对已有数据不留存、不积累、不管理。

(二)      虽然市面上已经有数据爬取、数据清洗、数据分析、数据可视化的各种相关工具，但能够熟练使用所有这些工具的数据新闻从业者依然不多。

主要原因是，首先，除了引进数据新闻专业人才之外，更多的媒体需要从业者自我学习或接受技能培训，从而满足数据新闻工作的需要。但目前由一些高校或机构提供的相关培训规模有限，能够辐射的人群不多，培训时间短，内容较为基础。

其次，这些不同的工具中的绝大多数原本是为各自领域的专业用户设计，对数据新闻从业者来说仍有一定的使用门槛。为此，镝次元数据新闻研究中心自主研发了零代码的数据可视化写作系统“镝数”（www.dydata.io），尝试打破数据新闻生产的技术壁垒，提升行业生产效率，已在一些主流媒体得到较好应用。

最后，数据新闻的高要求不免给一些从业者带来了工作的压迫感。

(三)      中国数据新闻从业者面临的普遍难题之一是数据的获取。

首先是数据质量良莠不齐。需要消耗记者大量的时间进行数据的抓取、核查和清洗。

其次，数据获取困难。虽然政府已经提供了公开数据的申请渠道，但根据同业者交流的反馈，能够高效地通过这一渠道获取数据的案例还较少。

其三，与企业或机构的数据合作存在隐患。虽然企业或机构可以提供优质数据，但一般大型数据公司不可能提供原始数据，而会采用根据媒体需求提取数据的方式，媒体对此环节基本不可控。

其四，与个人的数据合作存在的问题在于，一般对于来自权威专家的研究数据，新闻记者较少产生质疑或核查的动机与行动，即便核查，难度和成本也很大。

其五，较多媒体缺乏规范的数据来源注释，导致在媒体反复转引的过程中，数据难以进行追根溯源的核查。

我们排除数据新闻的概念发生衍化的可能性，但如果我们将其本质，即“基于数据科学的知识和技术，通过或结合数据分析，对事实进行新闻报道”，视作一种新闻报道的方法论，那么数据新闻不仅不会很快时过境迁，而且还将在未来的新闻实践的发展中不断向普及化、日常化的方向发展。

斯坦福大学教授杰夫·麦吉(Geoff McGee) 曾在《大数据时代的新闻业》(Journalism in the Age of Data)中指出，数据爆炸使得人们的生活每天都被纷繁浩杂的数据包围，而媒体的职责就在于为读者解析这些数据。

来自《东京新闻》的功松波(Isao Matsunami)在《数据新闻手册》(The Data Journalism Handbook)中提到数据新闻能够为公众提供对于官方资料的独立阐释。来自全球不同地区的研究者、同业者对数据新闻对数据时代信息的解释能力基本达成共识。实际上在西方国家，一些学者和记者已经在数据新闻领域研究、实践了三十多年。

伊利诺伊大学教授Brant Houston认为未来数据新闻将会走向更高级的算法领域，“诸如聚类（clustering）、主题模型（topic modeling）等高级算法，已经被应用到自然语言处理（NLP）技术中了。面对庞大的文本数据集，这些高级算法可以帮我们发现其中的主题或特征。[6]”站在国际化的视野中比较来看，中国数据新闻可以成长的空间远不止未来三十年。对数据的理解、处理和表达能力将会称为数据时代，新闻媒体的基本能力。

注释：

[1] 方洁：《全球视野下的“数据新闻”：理念与实践》，《国际新闻界》2013年第6期。

[2] 喻国民：《从精确新闻到大数据新闻——关于大数据新闻的前世今生》，《青年记者》2014年第36期。

[3] 陈力丹、李熠祺、娜佳：《大数据与新闻报道》，《新闻记者》2015年第2期。

[4] 方洁：《全球视野下的“数据新闻”：理念与实践》，《国际新闻界》2013年第6期。

[5] 方洁：《数据新闻：一个亟待确立专业规范的领域——基于国内五个数据新闻栏目的定量研究》，《国际新闻界》2015年第12期。

[6] ADIEL KAPLAN：报道亚洲 | 数据新闻走向何方？“故事为核，跨界合作”，2016-10-11，

http://cn.gijn.org/2016/10/11/报道亚洲 | 数据新闻走向何方？“故事为核，跨界合作”