数据新闻对受众认知结构的积极影响

文/朱述超 万洪珍

大众传播的效果与受众认知结构紧密相关。现代认知心理学家认为，结构是事物发展变化过程中的恒定部分，轻易不会发生变化。比如，内脏、肌肉、肢体、神经组织等都可以称之为人体的生理结构。认知结构也是这样一个相对稳定的结构体。

从新闻接受效果看，被受众接受的新闻才有效果。在新闻接受的过程中，受众接受的信息可能小于原有报道作品的信息量，也可能大于原报道作品的信息量。新闻报道要想被受众接受，获得良好的报道效果，就要想办法，让报道适应受众认知结构或者激活受众的认知结构。因此，媒体应主动、认真考虑受众认知结构的激活与建构，并将其作为新闻报道的使命之一。

数据新闻，又叫数据驱动新闻。是指基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式。数据新闻是在大数据的技术背景下产生的，是随着数据时代的到来出现的一种新型报道形态，是数据技术对新闻业全面渗透的必然结果，它的出现在一定程度上改变了传统新闻生产流程。根据数据新闻的这些特点，可激活新闻受众的认识结构。

一、数据新闻增加受众的知识储备

受众的认知结构主要由三部分构成，他们是元成分、操作成分、知识获得成分。经实验和分析，信息在一般受众的知识获得中起重要作用。知识获得成分在信息的接受过程中负责提取转化信息，并向元成分提供一些反馈信息，有效的反馈可以协助元成分调整和改进策略，从而提高认知能力。因此，不断提高信息的流量和知识含量是对传播者的必然要求，只有这样，受众的知识储备才能提高、丰富，在信息获取过程中，知识获得成分才能顺利展开提取与转换工作。增加受众知识储备的具体策略有两种：一是扩大信息通道，提高单位内信息含量；二是减少冗余、虚假信息的噪音干扰。

扩大信息通道即扩大媒介容量或扩大报道面，这样做可以增加信息流通量。数据新闻快捷、直观、信息量大。一般情况下，其篇幅简短，可能只是一幅图表或是一串按编者意图排列的数据。因为这些数据往往是对某一事件或社会现象的深度语义加工，其没有过多铺垫，观点独到、内涵丰富。在数据新闻的生产中，依赖于网络与信息计算技术的高度发达，数据分析过程可按程序高速、自动生成，传者可以即时接触数据，即时完成同步数据新闻报道。简而言之，数据新闻达成了小篇幅大含量的动态新闻报道。这种全新的新闻生产与接受方式扩大了信息通道，并使单位时间内的信息含量大大增加，非常有利于受众增加信息储备。

2014年春运期间，百度公司推出了数据新闻报道“春运迁徙地图”。轻点鼠标，该网站可以让受众轻松查询8小时内前十位“迁入热市”“迁出热市”和“最热线路”。百度公司利用数亿网民的定位信息，利用大数据处理技术，获得高度可靠的数据信息，通过对这些数据的深度语义加工，百度以地图方式完成了对春运看似简单却信息量巨大的创新报道。新浪微博据此设定的话题为“百度迁徙：一张地图读懂春运”，一句话揭示了大数据新闻扩大信息通道的巨大威力。

降低噪音是指将无助于信息量增加的冗余文字压缩、删减，防止冗余信息干扰受众的信息接收。降低噪音就可以增加单位信息量。传统新闻报道中，可以通过以下三种方法降低噪音，提高信息量。

1．提供全感新闻。传受双方认知客观世界事实上都是通过视觉、听觉、嗅觉、触觉等来完成的。但传统的新闻写作训练与采访方式，导致新闻写作者习惯性的依赖听觉，因此，在稿件中看到段落的开头，“某某说”“某某强调”“某某最后说”。写作者无法保证这些“某某”的话在整个新闻报道中是否有益于读者接触真相，但苦于无法一一采访，不得已而为之。这使得新闻作品的信息量降低了，可信度大受影响。

2．进行立体报道。从不同角度、不同侧面对新闻事实进行立体报道，综述各方截然不同的意见与观点，留有空白、余地，让受众自行思考、评判，换句话说，让事实说话，让受众下结论。这种报道形式尽量避免先入为主的报道意识，能为受众提供更加丰富、多维的信息，更加符合客观实际。

3．提供深度报道。深度报道被认为是所有新闻报道形式中的重型武器，它系统地提供新闻事件的背景信息，在传统的“5W”要素以外，其更强调受众对“How”的认知，因此，其注重在客观描述、梳理事实的基础上对信息进行深度解析。

按照这一分析框架，笔者认为数据新闻在降低舆论噪音方面更加高效。

数据新闻同样提供各种感知信息，但这些信息基于全样本调查，可信度更高。传统新闻报道提供的仅是“某某说”，但数据新闻可以通过调查数据告诉受众全国人民是怎么说的。

传统新闻的立体报道受限于文字的线性模式，只能在时间轴上依次展开，对于新闻受众来说，在信息接受上具有一定难度，数据可视化新闻，利用图表将新闻事件涉及的多个侧面在同一个平面上同时展开，报道的立体性跃然纸上。

数据新闻总是从某一维度对碎片化数据作深度语义加工。传统新闻报道中也有数字或数据图表，但这些数据往往只是服务于报道主体的简单交代，无法成为独立的新闻报道，而数据新闻则通过对数据的语义加工，使其自成一体，独立成篇，为受众展示从宏观或中观角度对社会现状、趋势、未来的动态性和结构性把握，从而完成对新闻事实或社会现象的深度挖掘。

二、数据新闻激活受众的感觉通道

按照认知心理学的描述，一般在信息接收的过程中，元成分负责调节、控制认知结构中的知识获得成分，搜索并提取记忆库中相关的知识储备，并利用已有的知识储备对新信息进行识别、理解与接受，在此过程中，激活受众感觉通道的任务同时进行。在实际的信息接受过程中，受众的感觉通道可能因“搁置”太久，或结构“老化”，感觉通道迟迟无法打开，知识获得成分无法从记忆库中获得相关知识储备，信息接受因此处于停滞、无效状态。这时就需要信息提供者的有效介入，介入的方式是提供高度相关的线索与信息背景，激发受众对信息的兴趣与兴奋度，从而激活和打开他们的感觉通道。在我们的新闻实践中，这种激活要求新闻工作者为受众提供有吸引力、有感染力、易看、耐看、容易接受的新闻报道。数据新闻凭借其可视化与高度互动性的两大特征，在激活受众感觉通道，提升新闻报道吸引力、感染力方面更具优势。

1．可视化。数据可视化是信息生动传播的有效手段，信息时代的数据集合复杂、多元，借助可视化手段，受众可以直观的达成对复杂数据的深刻洞察。大数据时代，信息爆炸带来对信息解读与呈现的更高要求，因此，在国内外媒体中，信息图表开始扮演日益重要的角色。在大数据时代，数据本身对于传播者和受众来讲并没有太大意义，只有挖掘数据背后的新闻并通过可以感知的传播方式让受众接受，才能创造出数据的价值和意义。数据可视化这种新型的传播方式通俗易懂、喜闻乐见，激活了受众的感觉通道，为受众观察社会打开了一扇新窗口。

2．互动性。“参与式文化”一词，最初是由美国传播学家亨利·詹金斯（Henry Jenkins）于1992年提出。詹金斯认为，当“迷”阅读和消化他们喜爱的流行文本之后，不仅享受其中的内容和愉悦感，同时也会将其进行改变和再生产。经过20余年时间，有学者在其基础上认为，网络进入W eb2.0时代以来，网民聚集在这一平台上，通过某种身份认同，积极主动地参与到媒介文本、媒介内容的创作中，网络交往互动愈加频繁、深入，进而形成了一种自由、平等、公开、包容、共享的新媒介文化样式。大数据也可以以游戏化的形式，完成新闻的报道与互动，让受众在游戏与互动中完成新闻接受与解读。《华盛顿邮报》有一则关于奥巴马就职典礼的报道，并在其网站上发布了一副千兆像素的巨幅典礼图片，这幅图片每个局部都可以放大，受众可以在这幅巨图上寻找到自己的兴趣点，甚至还能找到自己熟悉的人。2013年《纽约时报》John Branch凭借数字新闻专题报道《雪崩》获得普利策特稿写作奖。这也是互动性新闻的参与性报道典范。

三、数据新闻对受众认知结构的构建

认知心理学认为，受众在处理信息时，记忆库并不存储证据，而倾向于存储从证据中得出的结论。长此以往，受众往往只记得媒体报道推送简单的非此即彼的结论，而忽略信息来源的可信度与信息本身的真实性。数据时代的新闻报道要想获取良好的接收效果，在新闻报道中呈现大量有关具体情节或事实依据的信息是非常必要的，通过大流量、立体化的报道帮助受众建构科学的认知策略。受众能否有效且持续使用媒介，新闻对受众认知策略的建构非常关键。认知心理学家斯腾伯格认为，元成分在认知结构中扮演了重要的角色，对个体认知发展有非常重要的作用，策略建构、策略调整、策略选择是元成分的基本架构，其中策略建构与受众能否持续有效接受信息高度相关。

信息时代，社会高速运转，世界每时每刻都在发生变化，信息爆炸式激增，要求受众的认知策略不断进行相应调整与构建。受众是否能建构相应的认知策略来应对信息世界的遽变？这并不单是新闻受众的问题，新闻媒体应承担重要的义务。新闻报道要关注并紧随社会价值观念与行为方式的变化，帮助受众及时构建相应的认知策略。

1991年，闵大洪、陈崇山两位学者在《浙江省城乡受众接触新闻媒介行为与现代观念的相关性研究》中指出，那些经常接触新闻性信息，且频度高，接受信息量大的个体更能适应现代生活，因为在长期的新闻接触中，他们能摒弃一些传统的观念，吸收一些现代的观念。换句话说，他们的认知结构在接触新闻报道过程中不断被更新和建构。客观地说，新闻媒介所提供的大量新闻报道，是受众构建认知策略的主要原材料来源。受众只要积极主动的参与到信息接受的过程中来，接受信息的过程也是认知策略的构建过程。数据新闻在帮助受众建构认知策略时应特别注意，其与传统新闻的以下三点价值逻辑矛盾，并引导受众建构相应的认知策略。

1．数据新闻侧重事实间的相关性与传统新闻报道中注重因果关系的矛盾。传统的新闻报道非常注重对因果关系的解读，对因果逻辑的运用，但大数据主要强调伴随性的指标，在某种程度上，大数据方法甚至公开拒绝因果关系的认知逻辑。大数据新闻在解读上具有一定的随意性和偶然性。

2．数据新闻的内在表达逻辑与传统新闻是相悖的。大数据强调信息结构化，一切以数据为依据，不像传统新闻那样以人物或故事为中心。新闻报道要通过长期的报道实践，引导读者建立数据洞察与数据阅读的能力，并尝试在数据新闻的“去故事化”叙事和传统新闻报道的“故事化”中寻找新的平衡点，如用数据讲故事的能力。

3．数据新闻与传统新闻传播的精确性也存在差异。

传统新闻因为样本少，注重小样本基础上的精确化调查，大数据则擅长在全样本基础上展开对社会现象的宏观、模糊表达。

未来的新闻业竞争中，数据新闻将是强大技术驱动力之一。作为一种新闻报道的新形态，受众如何去理解、消费与接受是一个非常值得研究与关注的问题，笔者认为，大数据对世界的“另类”观察，与受众的需求、行为、认知必须要相适应，并不断通过数据新闻报道协助受众调整和构建相应的认知策略。

[1]喻国明．嬗变的轨迹——社会变革中的中国新闻传播与新闻理论[M]．北京：中央编译出版社，1996．

[2](美)斯滕伯格．认知心理学[M]，杨炳钧，等，译．北京：中国轻工业出版社，2006．

[3]宋国强，徐剑．数据可视化在电视新闻传播中的运用[J]．视听界，2013（6）．

[4]郑毓信，梁贯成．认知科学建构主义与数学教育[M]．上海：上海教育出版社，2002．

[5]闵大洪，陈崇山．浙江省城乡受众接触新闻媒介行为与现代观念的相关性研究[J]．新闻与传播研究，1991（3）．