有用与好看：数据新闻的价值解读

□ 张忻珏

有用与好看：数据新闻的价值解读

□ 张忻珏

在今年两会“互联网+”被写入政府工作报告后，“互联网+传统产业”的探讨成为热门话题。“互联网+新闻”是传统媒体很早就开始的一种尝试，例如建立新闻门户网，或新闻栏目开设微博、微信发布消息、征集线索，或制作新闻客户端，等等。目前，数据新闻或许是“互联网+新闻”领域最前沿的一种探索，是最具互联网基因的一种新闻品类。数据新闻的价值在于对数据的发掘和可视化呈现，必须深刻认识其价值，才能发挥其价值。本文对此试做探析：

一、新闻价值简述

对新闻价值的界定，学界有一些不同的见解。通常又两种倾向：一种聚焦于新闻事实要素本身，如认为新闻价值是“一个事实包含的足以构成新闻的特殊素质和各种素质的总和”；或者将新闻价值看作“新闻工作者用以衡量客观事实是否构成新闻的标准”或“选择和衡量新闻的标准”。①另一种倾向则是基于受众对新闻的感受，认为新闻价值是指构成新闻的事实和材料本身具有的能够满足社会对新闻需要的素质。②笔者认为，新闻价值的界定中，不能忽视受众这一要素，因此，本文赞同后一种观点。新闻媒体在新闻制作中不能单方面地一味以宣传为目的，忽视受众的收视需求。没有人看的新闻，就是没有价值的新闻，不论传播者为之付出了多少努力。

陈力丹在《新闻理论十讲》一书中概括了新闻价值的十种要素，为新闻业者提供了具有可操作性的判定方法。笔者概括如下：（1）发生概率越小的事实越有新闻价值；（2）能够降低事件不确定性的事实和信息具有新闻价值；（3）与受众利益越相关的事实越有新闻价值；（4）事实的影响力越大，影响面越广，影响速度越快，越具有新闻价值；（5）与受众的心理距离（兴趣、教育背景、经验等）越近，越具有新闻价值；（6）著名人物身上发生的事实；（7）冲突性大的事实；（8）能表现人的情感的事实；（9）具有心理替代性的“故事性事实”（成功者、英雄、大团圆题材等）；（10）事实在比较中带有极大反差的。③在这十个要素中，既有对新闻要素本身的判定，又有对受众需求的观照，新闻从业者可以参照这些新闻价值要素，筛选新闻选题。如果事件满足的要素越多，满足的程度越大，新闻价值也就越高。

二、从数据到新闻

数据新闻是利用数据挖掘、数据分析、数据统计等技术手段从海量数据中发现新闻线索，通过可视化技术呈现新闻故事的新闻报道方式。④

这里的数据，是“大数据”，是对人类行为和周围环境信息的海量记录，例如人们在搜索引擎上的海量检索词条、某一区域几十年来的气候变化、某一航班数年之内的价格走势……这些信息被记录下来，加以归类，辅以标签，便成为了可供检索、统计、分析的数据，当数据的量接近海量的“全体”，便可称之为大数据。这些数据中的个体，如某一天机票价格，并没有太大价值，但是当全体数据能够被记录、存储并加以分析，其价值便突显出来。例如2009年甲型H1N1流感爆发的时候，谷歌公司通过分析一段时间内用户关于流感疾病的海量检索词条，预测出了流感疾病的传播范围，甚至能够精确到具体地区和州。其预测结果与美国疾病控制与预防中心的官方发布惊人的一致，但是在发布时间上，谷歌公司提前了一到两周。⑤这是典型的大数据预测案例。

可见，旧的、历史的数据，隐含着未知的信息。如果这种经由大数据预测获得的信息能够为社会大众的日常生活或特殊时期的行为活动提供参考和指引，那么就有了新闻的价值。

大众传媒有监测环境的职能。这种职能主要通过发布新闻来体现——及时、准确地向社会报告刚刚发生的、涉及公共利益和国家利益的重大事项，让公众了解周遭的生存环境，进而适应环境，这是媒体的首要责任。而大数据预测在一定程度上也能达到这一目的，因此，新闻业者们利用数据，制作新闻，似乎成了顺理成章、水到渠成的事情。⑥

三、数据新闻的价值发掘

数据新闻是从数据中发现有价值的信息，在一定程度上，与传统意义上对新闻的定义——新近发生的事实报道——有所不同。例如谷歌公司通过大数据预测到流感病毒可能的传播区域，很难说是“新近发生的事实”，但是如果媒体按照新闻的制作手法发布了这样的信息，实际上已经具备了新闻的价值，即发挥出了媒体的瞭望哨职能。这样的数据预测，对受众是“有用”的，能够帮助受众更好地适应外部环境。参照陈力丹新闻价值的十个方面，可以发现，数据新闻虽然没有冲突性的故事，没有具体的新闻人物，但它是在全体数据分析基础上提炼的信息，具有绝对的影响面（影响面越广，越有新闻价值）；数据整体代替了数据抽样，意味着数据的分析结果更接近真实，降低了事件的不确定性（能够降低事件不确定性的事实和信息具有新闻价值）；由于数据本身来源于受众，因此数据新闻与受众有天然的利益相关性（与受众利益越相关的事实越有新闻价值）。因此，数据新闻的特点都暗合了新闻价值的判定标准。

笔者认为，决定数据新闻成败，或者说决定数据新闻的价值能够实现的因素有两个：一是数据的挖掘，二是数据的呈现，笔者将其概括为“有用”和“好看”：

（一）发掘数据中的“有用”信息

数据新闻要提供有用的信息，让人们了解外部世界，满足人们的信息需求，进而更好地作出决策，适应环境。

国内的数据新闻最早的实践者是网络媒体，目前各大主流门户网站都有相关的数据新闻版块，如腾讯的“数据控”、搜狐的“数字之道”、网易的“数读”。这些网站都很善于整合用户感兴趣的数据，提供“有用”的数据新闻，例如，腾讯“数据控”曾推出过《哪个省市看病最贵》《我国养老金替代率有多低》《中国货币超发有多严重》等主题的数据新闻，还有网易“数读”的《中国人死因30年变化：癌症死亡率猛增》《中国农民工：

老而劳作，老无所依》《教育支出两万亿，多少发到你手里？》等等，这些数据新闻选题都与人们的日常生活密切相关，人们通过这些基于数据的新闻对与自己切身利益密切相关的诸多民生领域有更理性的认识，与过往传统新闻播报的诸多个案形成对照和印证，从“整体”的高度，对我们生活的环境有了更全面的了解。

国内的电视媒体在数据新闻方面的实践稍显滞后，直至2014年，中央电视台才陆续推出了一些数据新闻节目，如《“据”说春运》《“据”说两会》等，不过与网络媒体相比，传统电视媒体的数据新闻更具可看性，除了图表，还加入了各种新闻采访画面，显得更加生动。除了央视这样的国家级媒体，目前很多区域电视台甚至城市台也开始数据新闻的尝试，通过一时一地、某一侧面的总体大数据分析，制作出了有价值的新闻。

就拿笔者所在的东莞广播电视台来说，近一两年已经陆续开展大数据新闻报道的尝试。其中，每年都要发生的春运大迁徙成为最好的大数据新闻报道之一，从春运动员会到总结会，除了每天的动态信息之外，更有定期的统计数据。比如动员会上，预计2015年春运东莞市旅客发送量与2014年大体持平，约747.7万人次，其中公路发送旅客535万人次，同比下降2%；铁路发送旅客210万人次，同比上升7%；水路发送旅客2.7万人次，同比略有上升；预计今年春运高峰将集中在2月12-14日这一时间段……

这样的数据，电视受众看了，会明了出行的高峰，哪些是热门线路。而春运前期和后期数据的比对，返乡和回流客流量的比对，甚至和去年同期的比对，可清晰地看出东莞这个外来务工人员聚集的城市的变化发展，比如从返莞客流推断今年企业的招工情况，开工早晚，甚至工业经济的转型升级。

再举一个例子。灰霾天气的增多，环境法的出台，让更多人的目光关注到治理环境污染上来，而这也是东莞市政府为民办的十件实事之一。东莞广播电视中心积极跟环保部门合作，定期跟踪报道东莞的环境指数，比如2014年1-8月，东莞市空气质量指数范围为25-209，优良天数51天，良好天数120天，优良天数比例为71%，同时公布主要的空气污染物的情况和走向。不仅为广大的市民提供了出行建议，而且通过横向和纵向的比较，比如说2014年的专项检查项目达15647个，责令整改项目1489个，体现出东莞环境治理的成效和不足，从而进一步明确大气环境改善目标和污染减排目标。

（二）通过可视化手段让数据新闻更“好看”

“数据可视化”是与数据新闻紧密伴随的一个概念，主要指借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。过去业内存在一种“图解新闻”，与数据可视化有相似之处，但又有模糊的分界∶ 图解新闻通常是传统新闻报道的精华浓缩和事物间的关系揭示，数据可视化侧重于数字信息的统计与呈现。⑦

不同类型的媒体，可视化手段又有差别。例如网络媒体数据新闻的可视化手段主要是图表和图片，通常他们把图表做得非常艳丽、醒目，以便更直观地诠释数据和数据背后的信息价值。英国的第二大全国性日报《卫报》是数据新闻的先驱者，在“2012 美国大选报道”专辑中，《卫报》的55 篇报道均使用了信息图表。在其官方网站上，除了静态图表之外，还有近1/3的报道运用了交互式动态图表。比如在 《交互式导引∶ 2012 美国总统大选结果一览》这篇报道中，在美国地图上用红蓝两色分别代表民主党与共和党，其力量对比一目了然。而且当用户将鼠标移到某一州所在位置时，地图上就会立刻出现该州的投票数据，非常的直观清晰。⑧可视化的呈现令观众对数据的认识、解读简单化，对数据背后的事实有了更直观的认识，同时，令数据变得具有亲和力，令新闻变得“好看”。早前网络上流行一张图，是中国所有高速公路收费站的标示图，每个收费站在中国地图上用红点标明，最终呈现的效果图是“祖国山河一片红”，极为震撼而直观地诠释了我国收费公路的现状。事实上，这就是一种数据可视化手段，比起收费站的数量统计、收费金额、分布区域等冰冷数据，这样一张简单的图片更能说明问题。

电视媒体相比网络媒体，在数据获取上或许缺乏一些有效手段，但是电视媒体更善于处理影像，并且掌握着海量的影像资料，这成为数据新闻可视化呈现的重要支撑。例如中央电视台新闻频道《“据”说两会》有一期节目《逃离北上广，还是回家乡》，节目主持人首先通过数据图表呈现了“逃离北上广”相关网络检索数据、逃离北上广深的人数、年龄、逃离原因统计，其后，通过一位普通“北漂”的生活片段——挤地铁，呈现了个体在大城市生活的艰难境遇，最后引出了“就近城镇化”的话题，分析了逃离北上广的深层原因，并通过两会代表做相关发言的新闻画面，借两会代表之口，提出了一些对策建议。

总之，新闻的价值能够得以体现，前提是有人看。数据本身虽然具有极大的信息价值，但是很冰冷、不好看，如果单纯地播报数据，这样的新闻没人看。数据新闻本身先天地缺乏画面感，因此其制作过程相比其他类型的新闻，更要注重“好看”；只有“好看”，才能留住受众，数据新闻的社会价值才能得以彰显。

注释：

①罗安余.论受众需求与新闻价值的实现.2000年暨南大学硕士论文

②李良荣、林琳.浅谈新闻规律.新闻大学.1997(4)

③李霞.电视民生新闻的价值解读——兼谈《城事特搜》探索与实践.南方电视学刊.2014(3)

④刘义昆.大数据时代的数据新闻生产: 现状、影响与反思.现代传播.2014(11)

⑤维克托·迈尔-舍恩伯格,肯尼思·库克耶著,盛杨燕,周涛译.大数据时代.浙江人民出版社.2013

⑥李力.理性看待数据新闻——基于广播电视媒体的视角.南方电视学刊.2015(2)

⑦同④

⑧文卫华、李 冰.大数据时代的数据新闻报道——以英国〈卫报〉为例.现代传播.2013(5)

（作者单位：广东东莞广播电视台）