可视化时代来临:过去十年,中国数据新闻取得了怎样的发展?

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基于2011-2020年间国内媒体数据新闻栏目的跟踪调研,“报告”发现在以算法驱动的平台媒体模式对传统媒体造成巨大冲击的背景下,数据新闻栏目展现出强劲的生命力。

图源:图虫

编者按:本文来自微信公众号全媒派(ID:quanmeipai),作者镝数,创业邦经授权转载。

由武汉大学数据新闻研究中心、国家新闻出版署出版融合发展(浙报集团)重点实验室联合策划、编辑、出版的《中国数据新闻发展报告(2018-2019)》(以下简称“报告”)新书已发布,该报告基于2011-2020年间国内媒体数据新闻栏目的跟踪调研,对中国数据新闻发展的不同侧面进行了深入研究。

疫情期间,数据新闻表现亮眼

基于2011-2020年间国内媒体数据新闻栏目的跟踪调研,“报告”发现在以算法驱动的平台媒体模式对传统媒体造成巨大冲击的背景下,数据新闻栏目展现出强劲的生命力。尤其是新冠疫情期间,数据更成为政府与公众沟通最为重要的信息类型之一,也是媒体必须报道的内容。

“数据新闻可视化内容带来的流量比传统的图文内容平均高出30%以上。”武汉大学数据新闻研究中心主任、副教授、镝次元创始人王琼表示,数据新闻已成为中国媒体新闻内容创新的重要方向。

更多媒体加入实践,数据新闻模式多样

从《报告》中可以清楚地看到近几年中国数据新闻发展现状。

数据新闻发源自英美,中国在2011年左右开始了数据新闻的实践和研究,根据不完全统计,在2015年时,中国大陆地区即有20余家从事数据新闻生产的机构 ,而目前随着数据新闻的日常化,数据新闻制作机构的数量更难以完全统计。

《报告》还以案例展示的方式,反映了国内四家具有代表性的媒体在数据新闻内容创新和数据化商业模式探索方面的做法和经验。

其中,浙报集团的特点是数据驱动、融合创新,内部并存两个栏目,《浙江日报》的偏政经时事,《钱江晚报》的偏生活风尚;新华网强调顺势和开源;第一财经的新一线城市研究所发展数据咨询业务;财新完成了从数据新闻到数据产品,从图表新闻到大数据新闻,再到财新数据产品的积累,始终保持着新闻生产领域的“供给侧改革”。

据国际期刊联盟(FIPP)《2020 Q3全球数字订阅报告》显示,截至2020年上半年,《财新》付费订阅用户突破51万,名列全球第10位,其金融数据资讯产品“数据通”是付费产品的重要组成部分。

数据新闻专业服务:走向社会化、综合化

在互联网时代,全社会信息生产的分工更加细化,更加去中心化,也走向了更大开放和合作,数据新闻的生产已不再是媒体自身独家内部运作的行为,许多具备专业能力的第三方机构也加入其中,进行协作和赋能。

例如,武汉的镝次元就是近几年在国内比较有代表性的数据新闻生产综合服务团队,其和武汉大学新闻与传播学院、武汉大学数据新闻研究中心进行深度合作,拥有数据搜索与挖掘、数据内容可视化与运营服务以及数据素质培育的全方位解决方案。目前,已系统培训了数千名媒体从业者,也已被数十所设立了新闻传媒和信息管理专业的大学引入。

镝次元镝数图表,目前国内类似的数据处理工具越来越多。

数据新闻公共服务导向已经成为共识

在一些西方发达国家,数据新闻在公共利益和调查性新闻业中的重要作用已经得到广泛的认可 ,数据正在成为调查公共支出、采购和公共服务等问题的重要素材。而且表单式数据新闻作品使用户能够参与信息收集阶段,有助于缩小新闻机构与用户之间的距离。

中国的数据新闻也不例外,从新闻价值的选择到伦理道德的权衡,数据新闻的公共服务导向已经成为共识。

数据新闻已经不是几年前的舶来品,而其“降温”之后,从业者开始思考怎样将数据新闻作为整个新闻团队有机体中的一部分来发展其功能,回归理性,不再追求表象、花哨、猎奇的内容,而是更加重视新闻的核心价值。

同时,越来越多的新闻从业者认识到,数据新闻不仅要遵循新闻伦理,也要遵循数据伦理,例如使用脱敏数据,过滤个人隐私以及在数据分析和数据可视化时不进行选择性的呈现与表达。

另外,从传播效果的价值来看,数据新闻不仅仅需要美观,更需要传递信息。数据新闻的质量评价以用户为导向,需要能够诠释故事,易于读者理解。

内容生产场域中寻找多维因素平衡

从本质上来说,数据新闻和其他新闻一样,在生产过程中会受到众多维度因素的影响。而访谈结果显示,经济、政治、技术、时间、伦理等多重因素都会制约数据新闻的内容与形式。

从经济角度看,经济压力对于数据新闻生产团队的影响普遍很小,但这并不代表媒体对内容传播的效果和数据新闻的商业模式不关注。

在中国数据新闻发展历程中一直走在前列的财新数据新闻团队,其在过去的7年间逐步走过了从内容形态迭代到数据产品商业化的探索过程,目前已经被并入经营部门。

川报MORE工作室专门进行了读者画像的调研,政企单位读者居多,其选题及内容也会考虑受众的属性。这些信息表明,数据新闻团队虽然在媒体内部有相对宽松的经济考核压力,但作为所在媒体的独特内容输出团队,依然需要考虑来自市场的反馈。

另外一个维度,技术的能力是目前制约中国数据新闻发展的重要因素。除了拥有大型制作团队的财新网、新华网、澎湃等少数几家以外,大部分数据新闻团队都提出技术不成熟会限制可视化的表现形式。

目前,中国数据新闻的样式主要是信息图,也有一些手绘作品、视频作品和交互作品(包括H5)。而在传播介质上主要是互联网,电视媒体的数据新闻生产仍然处于探索阶段,存在表现形式单一、缺乏数据背景、复杂数据无法有效表现、主播解说比例较大等问题。

从时间维度看,时间成本对于数据新闻的生产影响很大。数据新闻的生产周期长,时效性弱。因此,如果不是十分热点和重大的事件不会考虑数据新闻的形式。

不同类型的新闻团队的数据新闻生产周期差异很大,静态信息图类数据新闻作品多在数日之内可以完成,而交互、动画类作品的耗时可能会达一月甚至数月。

数据新闻机构经营模式的不断探索

传统媒体的内容变现模式多集中于广告,因此随着中国媒体广告市场增速减缓,甚至出现低于GDP增速的情况 ,媒体迫切需要寻求商业探索变革之路。

在受访的数据新闻机构中,有半数左右表示还没有太成熟的商业模式,依然是和传统媒体类似,采用广告经营模式,但有如下几种商业模式已经引起了业内人士的关注。

第一是数据咨询服务。代表机构是新一线城市研究所。其生产的“新一线城市榜单”凭借专业性和媒体传播力,越来越受到一些地方政府和商业公司的关注。这些组织希望看到报告背后更多的数据,新一线城市研究所就顺其自然地推出了相应的咨询服务,把数据展开或新加工形成一些服务性的项目提供给客户。其客户包括公共职能部门和商业战略决策者。

第二是数据产品。率先在新闻领域建立付费墙的财新网将商业资讯和经济数据、企业数据等内容统筹于“财新数据通”的产品中,为用户提供订阅服务。此外,网易开发了数据可视化分析的BI工具“网易有数”。镝次元开发了数据查找与可视化产品“dydata.io”。新浪也考虑通过建立数据库,然后将数据库作为一个工具实现变现,但同时也认为该设想的实现难度较大。

第三是内容定制。澎湃的数据新闻出现了冠名的经营方式,例如由于蒙牛是中国航天的战略合作伙伴,当澎湃制作航天系列相关数据新闻时,蒙牛会考虑提供赞助,而澎湃则会在平台上对赞助商进行一定程度的露出。

此外,搜狐也进行了商业定制内容的制作,但其团队认为这类作品在内核上已经与真正的数据新闻有一定差异,只是形式上有些像数据新闻,主要成品是长图。川报数据新闻团队认为进行数据新闻培训、策划、定制数据新闻都可以成为商业模式,但目前主要以为政府定制数据报告和政策解读类的数据新闻为主。

尽管受访媒体未有提及,但已有的海外媒体实践经验表明,数据新闻的版权出售也可以成为一种经营方式,即将“付费墙”的收费对象由普通受众转换为其他媒体。

数据新闻板块短板正在不断弥补

数据新闻生产者的学业背景多元,包括新闻、金融、历史、设计、出版、信息工程、广播电视编导、视觉传达等,多样化的从业者能够带来跨界的讨论内容,这与国际数据新闻实践基本相同。

由于中国大数据分析类的数据缺乏、数据不透明、数据分析人才少,多种专业人才匮乏成为数据新闻发展的一个短板;同时,数据来源杂糅、自建数据库尚未普及,获取数据困难也是新闻生产的一个大的障碍 。

美国记者在2002年时已有自建数据库的尝试,中国亦有探索。但是,中国数据新闻媒体自建数据库的开发普及度不高。有一部分媒体进行了探索实践,如川报虽然有意识地将其用过、看到的数据进行积累,但其自身也认为还未达到数据库的程度。

少量机构的自建数据库较为成熟,例如新一线城市研究所不仅有自建数据库,而且质量也在逐步完善中;上观新闻的自建数据库已经包含有采访收集的数据、爬虫获取的数据以及从公共机构获得的依申请公开数据等内容;澎湃也已经在Git-hub托管平台上进行了数据归档的尝试,这种行动不仅有利于媒体组织提高数据的利用率,而且有利于提高新闻业的透明度 以及推动数据数据开放。

数据新闻在分化、整合中发展

分化与整合是两种相反的趋势,这两个词语分别代表中国数据新闻发展的两个方面:在整个行业中,出现分化的情形;而在具体的机构内,则出现整合的趋势。

经营模式的差别和价值取向的区别驱动了中国数据新闻行业的分化。由于不同机构其运营资本的来源存在差别,盈利模式各有不同,有些机构对于资金较为敏感,而一些机构基本不用担心成本的问题,这对于它们的持续发展产生了深远影响。

各家机构基于受众需求,对新闻价值进行权衡,地方性媒体注重接近性、趣味性、服务性等价值,而党报等主流媒体对于重要性等新闻价值的偏好高于其他机构。

数据新闻行业分化的结果体现在他们的内容生产中。各类机构其受到经济、政治、技术和时间等因素的影响存在显著差异,各种因素的角力最终造就了当前中国数据新闻行业的多彩图景。

分化也体现在激烈的商业探索和竞争上。虽然商业模式是各家媒体普遍关心的话题,但在对媒体们的访谈中,这一话题变得非常敏感。一方面表明数据新闻被普遍寄予了创新媒体商业模式的厚望,另一方面,这也逐步挑战着新闻与商业之间应有防火墙的新闻伦理认知。

数据新闻机构的整合主要出现在从业人员和数据来源两个方面。

每个机构内部具有多元学科背景的从业者有效实现了知识结构和技术能力的互补,为机构内部的资源共享和协同工作创造了条件,进而形成富有价值和效率的有机体,而大量具有计算机科学、统计学等理工科背景的人员整合到数据新闻行业后,可能会对整个新闻传播行业的思维结构产生积极影响。

值得欣喜的是,国内高校对数据新闻专业人才的培养日渐重视,开办相关专业或课程的高校增多,教学方式比过去更加丰富,这将为未来中国数据新闻行业带来源源不断的动力。

虽然中国数据新闻机构所使用的数据主要源自政府机构,但是随着各个机构自身数据采集能力的提高,与外部企业数据合作的增加,其数据资源也呈现逐步整合的态势,而自建数据库有希望成为数据整合的主要产品。

武汉大学镝次元数据新闻研究中心与新华网、中央电视台、人民日报、财新网、澎湃、人民大学、清华大学、复旦大学等众多媒体和高校合作发起“中国数据与媒介发展联盟”,其宗旨之一就是倡导数据在内容生产和人才培养中的开放和共享。

数据新闻团队对于数据新闻的未来比较乐观,期待“在大数据日益被社会接受的今天,随着数据开放和数据积累,数据新闻的未来会越来越好”。这一期待,随着5G时代的到来,将获得更大可能的实现。因为5G意味着万物互联,意味着人类社会数据的产生、集纳、处理、传输、分析、呈现的能力空前发达。除了数据新闻记者、编辑的精心处理和发布,数据新闻还可能在多种社会场景中自动生成。

而专业媒体必须充当好数据新闻传播的把关人,科学、客观、合理地发布数据、解读数据,这是数据时代赋予媒体的不可推卸的责任。与此同时,数据新闻与数据服务、数据产品相结合的多种可能性,也为新闻媒体打开了生态变革新的突破口。

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