李梅+王倩楠
摘 要:2015年以来,数家传统媒体纷纷调整或撤销了其深度报道部,从而使深度报道再次被推上了风口。深度报道一度被视为传统媒体的救命稻草,此次对深度报道部的动作,被认为是传统媒体自断命脉的做法。其实不然,对深度报道部的调整,实则意味着传统深度报道的终结,新型深度报道的开启。在这样一个大数据时代,新型深度报道要适应新的媒体形式,必然呈现出一些新的特点,而作为深度报道中曾大放异彩的调查性报道,在大数据时代又会发生什么样的变革,将是本文探讨的重点。
关键词:大数据;调查报道;新闻生产;机制变革
中图分类号:G212 文献标识码:A 文章编号:1672-8122(2016)01-0016-03
大数据时代创造了一个历史性机遇,它第一次毫无偏见地为我们提供数量巨大的各种人事的详细记录,数据资源十分庞大,这使得数据资源不仅仅是新闻报道的重要元素,还是变革新闻生产方式的重要力量[1]。数据新闻即是传统新闻报道在大数据时代转型升级的产物。数据新闻的本质是数据分析,挖掘数据背后的意义,刻画出“事件的轮廓”,揭示隐藏在数据背后的真相。这与调查报道的内涵不谋而合,因此数据调查报道成为数据新闻的重要组成部分,也是大数据时代深刻影响的一种新闻类型。因此,本文试图以调查新闻为研究对象,结合国内外实践探索,分析其在大数据时代生产模式及理念的变化。
一、大数据与调查报道
(一)大数据的含义
“大数据”主要被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。所谓大数据不仅意味着数据的海量,还意味着数据的多维,即多角度、多层次的信息交叉复现。目前比较公认的大数据特点为四个“V”:Volume(数据量大),Variety(数据类型多样),Velocity(处理速度快),Value(价值密度低)。大数据不仅意味着数据的“大”而“全”,更是一种思维方式的转变。大数据思维意味着样本即总体,不执迷于追求精确性,注意力从因果关系转移到相关关系。
(二)调查报道的内涵
调查性报道扮演着舆论监督的角色,是一种调查、分析、揭露社会各种丑恶现象和被掩盖的损害公众利益行为的报道。甘惜分教授主编的《新闻学大辞典》中将调查性报道定义为一种较为系统地以揭露为主旨的报道形式。从调查报道的各种定义中,可以看出调查报道包含以下几个要素:调查的独立性;以揭露为主旨;维护公众利益。
调查报道是传统媒体最具优势的拳头产品,也是反映社会良知的一面镜子。然而随着互联网技术的发展,传统媒体遭遇危机,处于新闻业金字塔尖的调查性报道也势头衰微。《美国新闻学评论》刊载的《式微的调查性报道》一文中提到,美国调查报道采编人员逐年下降,甚至每年连提交普利策新闻奖的调查报道作品都成下降趋势,整个调查性报道可谓呈现一片衰败之气。在中国情况亦不容乐观。以深度报道见长的一些传统媒体纷纷调整或撤销了其深度报道部。2015年3月,《南方都市报》改版,取消深度周刊,恢复深度报道版;1月,《中国青年报》撤销了其“特别报道部”;6月,《京华时报》也撤销了其深度报道部。今天已然是大数据时代,大数据时代“一切皆可量化”,为我们提供了海量可分析资源,带来了更先进的数据抓取工具和分析研究方法,传统的调查报道能否在大数据时代借力发展,实现重构与变革,本文将做以下探讨。
数据新闻即是传统新闻报道在大数据时代的转型升级,现在无论是西方媒体还是国内媒体都在如火如荼地进行数据新闻的实践。全球编辑网更是在2012年设立了国际数据新闻奖,至今已颁发了四届,奖项主要包括“数据驱动的调查性报道”、“数据驱动的应用”和“数据叙事”等类别,每年颁发的数据新闻奖项在业界非常有分量。从奖项设置中可以窥探到数据调查报道是数据新闻的重要类别,也是其未来重要发展方向。那么数据调查新闻与传统的调查新闻有哪些区别,大数据时代调查新闻的生产机制的到底发生了怎样的变革与重构下文将予以分析。
二、数据调查报道的特点
(一)数据是核心资源
数据调查报道是由数据驱动成型的,数据是整篇报道的核心资源,居于主导地位,这也是数据调查报道与传统调查报道的最大区别。数据新闻是以数据为中心,这里的数据既包括传统理解的结构化数据,还包括大数据抓取的半结构化和非结构化数据。人们的社交信息、行为信息、地理位置信息、情感偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理,通过各个维度数据的分析,来深入事实内部。
数据调查报道从数据分析中获得线索,依照数据逻辑深入调查,构建逻辑链条,密切围绕数据来组织报道,数据贯穿于整个新闻生产中。如英国《卫报》的经典作品“解读骚乱”,收集、统计、分析了 260 万条 Twitter 数据,收集与新闻议题相关的所有文本信息,根据言论的内容对文本信息进行编码分类,运用大数据技术解读,将不同数据间的相关关系予以可视化的呈现,从而解读造成伦敦骚乱的真实原因。
(二)开放性
所谓开放性是指数据调查报道生产过程以及信息使用“入口”的开放。传统的新闻生产是组织化的产物,生产过程是相对封闭的,而数据调查报道的生产流程向公众开放,甚至公众可以参与其中。开放性还包括提供开源数据,为公众提供信息使用的“入口”。英国《卫报》一直秉持着开放新闻的理念。在数字化转型的过程中,《卫报》选择了最彻底、最开放的路径——向用户开放评论、数据及应用工具;吸引用户参与,和专业记者一道对新闻事件作出更全面和深入的诠释[2]。
除此之外,新闻生产也走向了外部化、开放性之路。众包这一新闻生产方式,正是开放式理念的尝试:主动开放新闻生产环节,探索与普通网民进行协作性新闻生产。众包式的新闻报道是一种专业人士和非专业人士的合作生产,受众不仅仅是新闻报道内容的信息源,也成为了新闻报道制作的一部分。《卫报》英国议员的消费情况调查就是采用众包模式运行的,项目开发者首先将收集的英国政府议员四年以来的消费花据压缩成约45万份文件通过网络发布出来,并设计了一个读者可以方便参与的软件,每人可以领取数据,进行数据的审查,正是大众参与数据的清洗,最终作品才得以呈现。
(三)更加注重服务性
过去我们认为调查报道是以揭示事实真相为目的,大数据时代的调查报道已不局限于向公众曝光事实真相,而是更注重其服务性,向受众提供一种信息服务产品。《芝加哥论坛报》的“犯罪新闻”新闻服务应用产品即是建立在对犯罪数据统计分析的调查报道基础上的。它将芝加哥地区的犯罪记录数据加以整合和分析,只要读者输入所在社区或者是街道的名称,就可以一目了然看到这里的安全情况统计,既有最近一周的情况,也有近一年的,甚至更为久远的数据[3]。除了可以查找犯罪数据和行为,这则作品还配有详尽的“调查故事”。这样一个作品已经不单单是数据驱动的调查报道了,而是服务公众的信息产品,通过该产品公众可以自主的了解社区、了解犯罪数据或行为后深层次的原因,可以进行生活区域的选择。这些建立在调查报道基础上的新闻应用产品,也代表了大数据时代调查报道的一种走向。在未来,新媒体将是公众获得新闻信息的主要渠道,考虑到未来的新闻调查模式,它必然是新技术与公众利益的结合。
三、大数据对调查报道生产机制的变革
在“一切皆可量化”的大数据时代,文本、地理位置、行为、情感、关系等皆可量化,这为我们带来了丰富的信息资源,提供了观察世界不同的视角,也为新闻生产带来了新的挑战和机遇。数据调查报道是传统调查报道在大数据时代的产物,通过前面的分析可以看出数据调查报道有其独有的特点,其生产机制主要为以下几个方面。
(一)新闻信息采集方式:从调查采访到数据分析的转变
新闻信息采集工作是新闻生产活动第一步,包括发现新闻和采集新闻信息两部分。
传统调查报道新闻线索主要依据新闻生产者的线人、民意、舆论以及现在社交媒体上的爆料等。大数据克服传统新闻生产弱点的同时,给新闻生产中的新闻线索来源提供了新的途径,通过对大量多维数据的分析中,寻找蛛丝马迹。
在获取了信息源的基础上,传统新闻生产多是记者通过调查采访方式去搜集第一手资料,获取新闻信息。而大数据时代的调查报道将更多依托大数据技术收集、统计、分析与事件相关的各种数据,发现疑点或规律,从而揭示事实的真相。比如过去调查报道一个人,可以主要通过采访这个人周围的人来获取信息,现在大数据技术可以抓取各个维度的数据,我们可能通过社交网站,抓取微博的数据、微信的数据、QQ空间中的数据等,再结合大量的人物关系,把人和文本打通。
毋庸质疑,数据分析在大数据时代新闻信息的获取中发挥着重要作用。但是,也不能因此否认调查采访的作用。可能过去的新闻信息95%都是建议在调查采访的基础上,而大数据时代可能70%是依靠相关数据的整理、分析,剩余的30%还是要依靠调查采访,数据分析和调查采访的结合,理性思维和人文关怀的兼具,才能让大数据时代的调查报道焕发活力。卫报“解读骚乱”报道中,除了整理分析了Twitter上关于骚乱的260多万条信息,还进行了多个深度访谈和问卷调查,听取各方声音,力图还原事件的细节。
(二)新闻生产方式:从“记者-编辑”的线性操作模式到“团队协作模式”的转变
传统调查性报道往往从公共利益出发,依照媒介定位和编辑方针选定题材,由记者进行长时间的独立跟踪调查获取信息,接着记者对信息进行处理撰写新闻报道,完成的调查报道交由编辑审核修改,最终定稿刊发。其中记者是整个调查报道的主导者,编辑是把关人,这是一种“记者-编辑”的固化的线性操作模式。
大数据时代新闻生产方式变成了“团队协作模式”。数据调查报道的制作基本都是以团队合作的模式来进行,像《卫报》《纽约时报》、ProPublica、BBC等都有自己的数据新闻团队专门进行数据新闻的制作。在数据新闻团队中一般既有负责处理文字的编辑记者,也有负责分析、挖掘数据的工程师,还有擅长数据可视化的工作人员。在进行新闻操作时多头并进,数据研究员进行数据的收集、挖掘分析,编辑记者负责调查采访搜集一手资料,综合数据分析和采访进行文字稿的撰写,数据可视化人员依照数据逻辑,进行可视化的呈现,团队人员各司其职,协同进行新闻报道。《卫报》的“解读骚乱”调查报道中,记者和招募的调查小组首先对参与骚乱的人进行了深度访谈和问卷调查、后续阶段对警察、司法人员等进行了采访;数据研究者首先将采访文本进行编码分析,为理解骚乱提供多个细节线索,之后针对广泛讨论的社交媒体骚乱产生的原因,收集了Twitter与骚乱相关的257万条信息,然后进行编码分析。最后互动小组将数据分析得出的谣言形成传播机制,通过热力图和交互时间轴进行可视化展现,通过交互图可以清晰看到,骚乱与社交媒体使用的活跃度没有直接的相关关系,在辟谣期间反而是推特使用的最高峰期。
(三)新闻内容建构:从微观视角向中宏观视角的转变
传统的调查报道更多是针对某一个人物、事件的微观调查,主要通过典型案例由点及面的把握全局,针对中宏观的调查研究有心有余力不足之感。陈力丹教授认为,不同于传统新闻报道的简单数字应用,大数据新闻报道展示了一种从宏观与中观的层面对于社会某一方面的动向、趋势的动态把握。大数据不是一两个数据而是全部数据的抓取分析,是多个维度的信息交叉复现,因此大数据时代的调查报道中宏观层面的把控更胜一筹。例如,《卫报》关于伊拉克战争日志的数据调查报道,通过一幅数据地图形式展现,可谓从宏观到微观对战争情况进行了全面的展现。该调查报道数据多达39.1万条,其中每一组数据代表了一次军事事件,通过整个地图可以从全面把握了解战争的整体情况和发展态势。而每组数据又包括了消息来源、伤亡人数、时间、主战场等信息,点击进去即可了解每次事件的微观信息。
(四)新闻呈现方式:从单一的封闭话语形态到融合模式的开放形态转变
传统调查报道通常以静态的图文方式呈现,新闻话语形态是封闭性,受众只能根据有限的文字、图片进行解码。数据可视化是数据新闻的一大特色,大数据时代的调查报道多以交互式的信息图表的形式予以呈现,是一种开放形态。在交互式的信息图表中呈现了复杂的数据关系,整合了多种资源,是一种开放性的结构,受众可以依据数据调查逻辑,解读不同的意义。英国《卫报》的《英国骚乱:一个交互时间轴》(UK riot: an interactive timeline)[4](如右图所示),这篇报道将英国骚乱期间的各种事件整合,以交互时间轴的方式展示。拖动下方的时间滑动条,可以动态地了解骚乱发生时不同时间段的主要事件,主界面显示不同颜色的圆形小标表示当天发生的不同事件类型:政府发表的言论、骚乱分子被逮捕情况以及骚乱分子打碰抢的地区情况……[5]。这篇新闻报道的信息展示方式突破了传统新闻报道封闭的线性叙述,基于时间顺序整合了各种事件,作品信息量增大,但采用了非线性结构,读者可以有广阔的自定义解码空间。
在媒介融合背景下,数据调查报道的呈现形式已不局限于交互式信息图表,而是向着融合形式进行发展。所谓融合形式并非文本、照片、视频段落、音响、图表和互动性的合并堆砌,而是充分利用各种媒介形式的优势,使其之间产生“化学反应”,以非线性结构呈现在网站上,各种媒介的内容相互补充而不重复,力图呈现新闻过程而非只是新闻结果的报道形式。荣获2013年普利策新闻奖的作品《雪崩》(SnowFall),是融合新闻报道的典型代表。《雪崩》报道了16位滑雪者在美国卡斯卡德山遭遇雪崩惨剧的故事。整篇报道中有融合数据事实,描写滑雪者在生死边缘挣扎的文字报道、有模拟雪崩现场的交互式动画、有人物釆访的视音频,利用多种媒体构筑了复合型信息流,真正将新媒体元素与文字相互融合、相互嵌套。
四、结 语
专事调查报道的 ProPublica 新闻网站已经两次获得普利策奖,其在探索新的报道模式上取得了较大进展,也说明大数据时代调查报道仍大有可为。大数据为我们提供了海量资源、先进的大数据技术和大数据思维,带来了传统调查报道生产机制的深刻变革。通过前面的分析,可以看出数据调查报道并非对传统调查报道的完全颠覆,而是其转型升级,是在现有的新闻采集、生产方式中融入大数据技术、方法,通过对海量多维数据的分析挖掘而实现的变革。
现在国内很多媒体也在进行着数据新闻实践,如搜狐的《数字之道》、网易的《数读》、腾讯的《新闻百科》等,但还都只是对数据的简单解读和呈现,真正的数据驱动调查报道实践还较少。如何从数据中寻找新闻线索、挖掘社会问题、解读社会现象,数据驱动的调查报道还有很长的路要走,也是未来我们不断探寻的方向。
参考文献:
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