第2章數據新聞的類型與制作第1節數據新聞的類型一、“大數據新聞”與“小數據新聞”

根據支撐報道的數據的性質來劃分，數據新聞可以劃分為“大數據新聞”和

“小數據新聞”兩種類型。這兩類數據新聞的差別就在于所處理的數據對象是隸屬于“大數據”的范疇還是“小數據”的樣本。大部分專家贊同大數據（

big

data）有如下三個基本特征：

（１）海量數據（

volume）：相比傳統數據或小數據，大數據擁有龐大的數據量。到底多少數量級的數據才能被稱為大數據呢？關于這一點業內尚無統一說法，一般認為10TB-100TB是成為大數據的門檻。2012年，互聯網數據中心（IDC）為大數據設立的標準中就確定數據體量需超過100TB。

（２）類型多樣（

variety）：相比傳統數據多以文本數據作為主要類型，大數據的類型更為多元化，其包含了網絡日志、圖像數據、文件數據和各種復雜的記錄信息。

（３）高速處理（velocity）：數據量的增長速度很快，需要處理的速度和響應的時間越來越快。第1節數據新聞的類型一、“大數據新聞”與“小數據新聞”

大數據新聞是指在報道中采用大數據量級的數據作為分析對象或是引用大數據研究結果的數據新聞。

大數據新聞一般應用于報道對象較為復雜，牽涉面廣，需要采用龐大數量的樣本分析而非小規模抽樣樣本的選題。其數據的量級巨大，數據類型構成多樣。因為大數據新聞處理的數據量級較高，需要投入的人員數量龐大、花費的時間較長，耗資不菲，所以這類報道往往出現在具有很強社會影響力的新聞選題中。報道的實施者或是媒體，或是一些由不同媒體的數據記者組成的報道團隊，或是媒體和研究機構組成的聯合報道團隊，并經常受到來自基金會的資金支持。

綜合上述諸多大數據新聞運作的要求，在媒體實際展開的數據新聞實踐中，大數據新聞往往較少出現。但是可以預見的是，隨著人類處理大數據技術的進步，媒體對數據新聞的重視和越來越多數據人才的引入，未來大數據新

聞在數據新聞中的比例會逐步提升，會有更多數據記者和媒體機構投入大

數據新聞實踐。第1節數據新聞的類型一、“大數據新聞”與“小數據新聞”與大數據新聞不同，小數據新聞是指在報道中采用小數據量級的數據作為分析對象或引用小數據研究成果的數據新聞。目前業界的數據新聞實踐多以小數據新聞為主，其數據來源較為單一，采用抽樣樣本，數據量級有限，數據的類型構成簡單，對數據處理技術的要求也相對較低。對于大多數從事新聞報道的記者編輯而言，小數據新聞投入成本低，操作時限短，技術門檻較低，更便于在媒體操作和推廣。第1節數據新聞的類型二、自采數據型數據新聞和非自采數據型數據新聞

如果依據數據新聞中數據的來源進行分類，數據新聞則可以分為自采數據型和非自采數據型。

自采數據型數據新聞是指那些以報道者所采集的一手數據為分析對象的數據新聞。此類報道中的數據是未被發表過的數據，如果數據分析結果具有較高的新聞價值，則不僅能帶給讀者閱讀的新鮮感，而且能使報道產生獨家新聞般的傳播效果。在

實踐中，此類報道的數據是報道者通過傳統的社會科學研究方法或是大數據挖掘分析技術進行采集和分析的。這種情形下，一般是先由報道者設立選題目標，針對可能存在的社會現象或問題提出數據報道的方案，然后報道者根據設定的目標和方案運用相應的調查研究方法或是借助大數據挖掘分析技術去收集數據并進行分析，最后得出相應的數據分析結論以支撐報道。

此類報道具有兩個優點：一是媒體采用自己采集的數據報道可以增強報道的原創性和獨家性，避免和其他媒體出現題材撞車現象；二是自我采集的數據相比已有的數據而言，其從最初的采集籌備到實施的過程都處于清晰的報道目標的指引之下，因而數據的純度較高，可被利用的價值更大，這可以降低數據過濾的難度。第1節數據新聞的類型二、自采數據型數據新聞和非自采數據型數據新聞

與自采數據型數據新聞相比，非自采數據型數據新聞指報道者用以制作新聞的數據是已被公開的數據，或是通過申請信息公開、合作、購買等方式從

他人或機構那里獲取的對方已經采集或分析的數據。此類數據新聞獲取的數據屬于二手數據，而非一手數據。

這種數據新聞的優點：可以依據公開的豐富的數據資源，避免數據采集過程中可能遭遇的問題與麻煩，減少不必要的成本支出，特別適合一些中小型媒體或是初步嘗試數據新聞實踐的媒體，可避免投入過大的風險。

但是從事此類數據新聞報道在選擇和把關已有數據來源時更需注意數據的真實、權威和可信。如果來源控制有失，那整個報道就會有失實的危險。為了盡可能讓人們了解數據的來源及其可信度，操作此類報道時應該將數據的來源，原始數據或是有關此數據的相應的報告、報道等鏈接一同公布于整個新聞作品中。第1節數據新聞的類型三、事件選題型數據新聞與話題選題型數據新聞如果按照選題的性質來進行劃分，數據新聞可分為事件選題型數據新聞與話題選題型數據新聞。事件選題型數據新聞是指將報道選題聚焦于某一新聞事件，對事件呈現出來的具有新聞價值的數據進行解讀和呈現的數據報道。這種新聞最常出現在重大新聞事件的報道中?？深A見的重大新聞事件一般多指會議、活動、慶典或賽事，作為媒體可以有較為充足的時間投入對這類事件選題的策劃中。更多此類數據新聞的選題是突發新聞事件，這些事件多為災害性事件，其帶給社會和民眾很大的沖擊，因而也受到很高的關注。在此類數據新聞中，媒體不但可以將事件主體的信息制作成數據報道，也可以將事件的背景材料進行整合和可視化。第1節數據新聞的類型三、事件選題型數據新聞與話題選題型數據新聞

話題選題型數據新聞是指將報道選題聚焦于某類新聞話題，圍繞此話題收集數據，并對之進行解讀和呈現的數據報道。

對于媒體而言，事件選題型數據新聞可以說是非常規的數據新聞，而話題選不與客觀發生的新聞事件綁定，因而就有了更廣闊的創意空間。

編輯記者可以根據最新發生的事件做出選題的推理和聯想，或是根據一些潛在的社會現象和問題做出思考，或是在已有的公開數據材料中找出具有新聞價值的部分，并以此為話題進行數據報道，甚至還可以是編輯記者自身對某個話題感興趣而收集數據做報道。

話題選題型數據新聞沒有很強的時效要求，其關鍵在于編輯記者尋找到的話題能吸引用戶的關注，且用數據來解讀該話題比其他報道方式更具有優勢。

這類新聞便于媒體用于一些具有個性化的選題報道中，媒體可據此來推出一些獨家報道。第1節數據新聞的類型四、調查型數據新聞與常規型數據新聞

按照新聞的操作方式來劃分，數據新聞還可分為調查型數據新聞和常規型數據新聞。第1節數據新聞的類型四、調查型數據新聞與常規型數據新聞

按照新聞的操作方式來劃分，數據新聞還可分為調查型數據新聞和常規型數據新聞。第1節數據新聞的類型四、調查型數據新聞與常規型數據新聞

調查型數據新聞是一種運用較復雜的數據分析以深入、系統地報道社會事件、現象或問題的數據新聞。調查型數據新聞往往具有鮮明的調查目標，記者從

目標出發，收集多方數據進行深入的分析。

數據是此類報道的關鍵，但在數據之外，記者收集的其他事實材料和記者的解釋也成為建構報道邏輯的重要因素。這種數據新聞耗時較長，一般需要團隊協作完成。

常規型數據新聞是一種運用簡單的數據分析完成日常選題的數據新聞。這類數據新聞的數據來源較單一，往往依賴他人或機構已有的數據集，并采用比較簡單的數據分析和可視化手段來處理和呈現。

由于操作簡單，能維系日常的產出，常規型數據新聞被眾多新聞機構廣泛采納，是當下新聞編輯室里一種常見的形式。而調查型數據新聞則更多地出現在一些重大選題的報道中，被視為對傳統調查性報道的重要補充，受到一些資源豐富的大媒體機構的青睞。第２節 數據新聞的制作流程一、確定選題仍然是數據新聞生產的第一步

數據新聞制作流程的第一步是確定選題，從這個角度看，數據新聞與傳統的新聞報道方式之間并不存在差異。

找數據和定選題經常是相輔相成的過程，可能基于一些已有的數據而確定數據新聞的選題，但也不排除是對一些新聞話題感興趣后再派記者通過調查采訪等方式去獲取相應的數據，這兩種情況在實際的操作過程中都存在。不同類型的數據新聞在實踐操作中存在不同的情形。第２節 數據新聞的制作流程二、以采集、分析和呈現數據為核心

在數據新聞制作過程中，數據成為記者編輯面對的材料，它們往往不是某個具體的新聞事件，而是一系列看似零散和不相關的資料，如何發現其中具有新聞價值的部分，采集、分析并對之進行呈現，這成了生成數據報道的關鍵。業界知名的數據記者米爾科·勞倫茲繪制了示意圖展示數據新聞的

制作過程。第２節 數據新聞的制作流程二、以采集、分析和呈現數據為核心《衛報》制作數據新聞的步驟也分為四步：

（１）發現和獲取數據?！缎l報》獲取數據的來源多樣：當數據團隊察覺到重要的新聞事件時，記者編輯就會到互聯網上搜索相關的數據；同時，記者編輯還經常關注包括英國國家統計局和世界銀行等政府數

據庫和公共數據源，以從數據中找到潛在的待挖掘的故事。

（２）整理和清洗數據。獲取數據后記者編輯要對數據進行初步的分析，識別數據的用途，看其能否與其他數據源相互關聯，能否展示在某個時段內的變化趨勢。在分析的基礎上對數據做分類整理，通過Google

Refine（現更名為Open

Refine)和Data

Wrangler等工具對數據做初步處理，清除一些無用信息，將有用數據、參照數據和關聯使用的其他數據錄入電子數據表，為進一步分析數據做準備。

（３）分析數據。分析數據是講故事的主要部分，分析結果能幫助大眾理解故事和數據。這個環節將運用運算方法找出數據中是否存在有價值的新聞，并對整個分析過程做細致完全的檢查。

（４）呈現數據。將數據報道用文字報道、發表原始數據、發布信息圖表、可視化等方式呈現出來。第２節 數據新聞的制作流程二、以采集、分析和呈現數據為核心

采用上述步驟制作一則數據新聞需要多長時間？這與數據新聞的報道選題和處理的數據量相關。比如調查型數據新聞的數據需要通過采訪調查獲取，并涵蓋較廣的地域和領域，其獲取、清理和分析數據的時間較長，會導致整個新聞產制的時間也相對較長。

這對于操作主題重大但時效性要求不強的選題而言是可行的，但是針對新聞時效性強的重大突發事件，數據新聞制作的時間需要縮短，使讀者在對話題感興趣的階段即能獲取到最新信息。這就需要做好數據儲備和人才儲備，從而能盡快地對新聞做出反應，適應數據報道的需求。第２節 數據新聞的制作流程三、傳播：決定報道影響力的關鍵環節保羅·布拉德肖繪制的數據新聞操作架構圖圖中明確標示了“制作”和“傳播”兩個不同的環節。在這幅名為“數據新聞的倒金字塔結構”的圖中，

左邊的倒金字塔標注了類似勞倫茲

所繪的制作流程，包含了“編輯”“清理”“情境”“綜合”等步驟，通過這些環節逐步生產出一則數據

新聞。與勞倫茲不同的是，布拉德肖特別強調了“傳播”的環節，為此他專門寫了一篇博文詳細說明這一環節。第２節 數據新聞的制作流程三、傳播：決定報道影響力的關鍵環節布拉德肖認為數據新聞的傳播有六種途徑：

（１）可視化傳播（visualisation

）?？梢暬莻鞑祿侣勛羁?、最高效的途徑。它的缺陷是人們一般不愿花費時間細讀信息圖，因而雖然傳播有效，但用戶參與度差。運用可視化傳播需要可視化作品提供消息來源的鏈接，并確保用戶點擊鏈接后能看到可視化圖表所包含內容之外更為豐富的信息材料。

（２）敘事傳播（

narration）。雖然傳統的敘事方式在數據新聞傳播領域應用范圍已經很狹小，但用心寫作的新聞故事依然能夠吸引用戶。采用這

種方法進行傳播時要注意增添報道的意義，讓用戶感受到與數據相關的聯

系。

（３）社交傳播（

social

communication）。除了可視化信息圖表能在社交媒體快速傳播外，數據本身也適合社交媒體的傳播。一些媒體嘗試通過社交媒體終端進行傳播，如ProPublica的App終端可為用戶提供基于其在

Facebook屬性的個性化產品。還有一些媒體在制作數據新聞時就引入用戶的參與，采用眾籌的方式在社交媒體獲取用戶給予的數據。當此類新聞傳播時，用戶會基于之前的參與而更加積極地在社交媒體分享報道。第２節 數據新聞的制作流程三、傳播：決定報道影響力的關鍵環節

（４）人性化傳播（

humanise）。這里所謂的“人性化傳播”主要指兩點：第一要增加基于計算機制作的動畫新聞的使用頻率，布拉德肖認為這種動畫新聞可以減輕人們接收數據報道的壓力，使報道以更加形象的方式解讀數據。第二要增加個人受數據影響的采訪案例，讓龐大的數據對個人的影響以典型的個體案例的形式呈現出來，而不要讓數據湮沒于總體數據概述這種宏大敘事中。

（５）個性化傳播（

personalise）。互聯網時代為個性化傳播提供了多種方式：一是互聯網為新聞報道的傳播提供了諸多交互方式。數據報道可以采用這些交互方式。當用戶輸入不同的關注要素時，報道可提供基于用戶關注細節的差異化內容。二是提供基于地理特征的個性化內容。用戶通過選擇自己所處的地理信息（如郵政編碼、地區代碼等），可以找到與所處地域相關的針對性報道。三是提供完全基于用戶興趣的內容，網站通過測試用戶的興趣推送其感興趣的內容。四是和第三方站點（多為影響廣泛的社交媒體，如Facebook、Twitter等）合作，通過它們提供的用戶屬性描述和地理定位，在不同的媒體終端提供迎合用戶喜好和所處地域的新聞。隨著互聯網技術的進步，個性化傳播的方法還將更加多樣化，而且個性化傳播和社交傳播存在一定的交融性，兩者總是相伴相生。

（６）應用化傳播（

utilise）。這是數據新聞傳播中最復雜的方法，因為它要求為報道提供某種數據工具，使數據更具實用價值。常見的數據工具包括計算器和

基于GPS定位的地理數據工具。應用化傳播總是和個性化傳播相交叉，但是應用化傳播更關注數據的實用性，而不一定專注內容的個性化。應用化傳播也常和可視化傳播等其他傳播方法一同出現。第３節數據新聞的制作團隊構成一、團隊決策人／負責人

團隊決策人／負責人承擔整個數據新聞產品的內容設計和制作的決策和管理，協調與進度控制，是一個數據新聞團隊的領導者。他們應該善于進行流程管理，做好不同角色成員之間的溝通和協調，并激發出成員的創造力。一個優秀的團隊決策人首先應該是一個好的數據記者／編輯。

2013年5月，曾創建英國《衛報》網站的西蒙·羅杰斯轉投旗下，成為該公司的一名數據編輯，這成為當時新聞界的一大新聞。這與羅杰斯

在《衛報》的杰出表現不無關系，早在2005年其擔任該報新聞編輯之

時，就致力于溝通編輯部門和信息圖制作部門，將新聞可視化。2009

年，在總編的鼓勵下，羅杰斯創辦了《衛報》的“數據博客”，并開設“數據商店”。他秉持“開放新聞”的理念，發起眾包新聞和向受

眾開放海量的報道原始數據。“數據博客”將數據進行分析并可視化，關于維基解密和英國騷亂的數據報道使這家報紙成為數據新聞界的佼

佼者。第３節數據新聞的制作團隊構成二、數據記者／編輯

一個好的記者應該具有新聞敏感性，善于調查采訪，研究事實的真相，能寫作和報道故事，引導公眾參與。數據記者／編輯的職責與一般記者／編輯相似，他們承擔確定新聞選題，從新聞的視角分析和編輯數據的工作。他們應該善于發現數據中有新聞價值的元素，擁有很好的傳播溝通能力，懂得如何將數據中隱含的信息挖掘出來，從用戶的視角賦予數據以故事情節，使之成為具有吸引力的報道。數據記者／編輯需要掌握怎樣的技能？“在線新聞博客”的保羅·布拉德肖認為數據記者應該有以下四項技能。

第一，尋找數據的能力。擁有專業知識，掌握計算機輔助報道的基本技能，并懂一些運用MySQL或Python獲取數據的技能。第二，處理數據的能力。了解和數據處理相關的專業術語、背景和相關知識，會統計學，能熟練使用電子數據表。第三，數據可視化的能力。布拉德肖認為可視化設計和編程的工作過去由專業人士承擔，但現在越來越多的記者／編輯開始掌握這些技能，這說明記者／編輯們逐漸意識到這項能力的重要性，也說明編程和可視化并不像我們想象的那么困難。第四，混搭數據的能力。運用

ManEyes或Yahoo！Pipes之類的工具對數據進行融合分析和呈現。第３節數據新聞的制作團隊構成三、數據工程師

這類人員又被稱為“數據科學家”“數據挖掘員”或“數據分析師”。他們承擔數據收集、挖掘、清理、統計、分析階段的技術工作。這類

技術人員一般不需要具有新聞專業知識，而應該掌握數學、統計學、

信息科學等相關專業知識。

一般的數據新聞團隊中的工程師有兩種：一種是前端工程師，他們的工作重點是做頁面設計和實現交互，前端工程師需要了解用戶的使用習慣，做符合用戶瀏覽習慣的頁面，在一些新聞應用和交互作品的設計中也經常需要前端工程師的加入。另