数据新闻辩证论

徐 璐

商水县广播电视台 河南周口 466100

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中指出：“从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的各个领域，大数据已经撼动世界的方方面面。”随着云时代的来临，云计算和物联网的广泛运用，各种数据信息开始呈现几何级数的爆发增长，我们已悄然进入大数据时代。大数据时代的到来，对各个行业都产生了深刻的影响，全球知名咨询公司麦肯锡在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的报告中称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”对于大数据时代的到来，人们主动与其创建关系，以适应大数据时代的发展。新闻传媒业也应如此。本文试在厘清数据新闻概念基础上，对其价值与局限加以辩证，以期为我国数据新闻发展提供借鉴。

一、数据新闻的内涵

刘易斯认为，大数据时代充斥多重不确定性，树立清晰概念应为第一要务。科丁顿从新闻价值、专业维度和认识论层面区分了计算机辅助报道、数据新闻、计算新闻学。还有研究溯源数据新闻的历史，从以往新闻实践中现身的量化传统剖析大数据与新闻之间的勾连。另有研究结合计算机技术的发展讨论计算机辅助报道的渊源。类似研究不一而足，限于篇幅，本文无意辨析的三种概念的关系，本文从现实社会、信息技术与新闻实践之间的张力的视角，给出数据新闻定义：即信息社会中一种新型新闻形态，立足于对新近发生的事件予以数据支持，或者从大量数据中提取出可供报道的事实性信息。在制作过程中必须依靠互联网技术采集、处理和分析数据，最后通过可视化的表达形式制作发布新闻，数据新闻力求在传统新闻要素基础上结合海量数据，提供更有公信力的新闻叙事。

二、数据新闻的价值

数据新闻作为大数据时代最热的新闻形态，被一些学者认为是“大数据时代新闻生产的核心竞争力”，也被认为是“全球新闻界的新宠”。毋庸讳言，大数据对新闻业界及新闻学界，已发生并正在进一步发生着积极的、深刻的影响。

（一）改变新闻工作理念和技术方法

数据新闻无论是在理念还是技术方法上，都在精确新闻学和计算机辅助报道新闻的基础上向前又迈进了一大步。在某种程度上，数据新闻是对当下传统新闻业务流程和媒体组织结构的深层次再造，它要求新的新闻思维、新的新闻叙事、新的技术能力等等。尽管数据新闻与精确新闻学和计算机辅助新闻报道在目标和技术上可能没有绝对的区别，但“数据新闻”这个标签的出现还是标志着新闻报道发展的一个新阶段的到来。数据新闻根植于全媒体时代，全媒体为数据新闻提供了广阔的用武之地，可以说数据新闻是全媒体时代新闻报道的“升级版”。

（二）整合新闻传媒组织架构和人力资源

在大数据成为时代重要特色的当下，传媒对新媒体、云计算、大数据都十分重视，大都已顺势而为，在推动媒介融合的过程中，对内部组织架构进行了相应调整，对人力资源进行了相应整合。祝建华教授提出的构想是“优秀的新闻团体应包括研究组、设计组、发布组三部分。研究组应具备数据搜索、数据挖掘和数据统计分析能力，设计组应具备文字编写和分析能力，发布组则应具备在网络平台、传统平台发布信息的能力，具有这些能力的新闻人，才能算合格的新闻人”。在今天，新闻传媒更应善于打与大数据、新媒体紧密相联的“组合拳”。

（三）推动新闻工作者的新闻实务创新

可以这样说：数据是事实的一种特殊的存在方式。在新闻规律中，有一条规律是用具有新闻价值的事实说话，即需用数据这样一种特殊形态的事实说话。某些情况下，用数据化的事实说话，比用一般形态的事实说话更显言之凿凿，因而更为有力、更能服人。

三、数据新闻的局限

我们在为数据新闻的积极影响而欢欣鼓舞的同时，也应当清醒地看到，数据新闻并非完美无缺，也有其局限性，表现在：

第一，新闻价值并不能总是通过数据能表现的，在不能通过数据能显示新闻价值的地方，数据新闻就显得捉襟见肘。有时，数据表现不了事实的复杂内涵，如各种力量之间的暗中博弈或幕后交易，并非数据能表现的。

第二，数据新闻不擅长讲生动有趣的故事。这里涉及两个问题：一是能不能让数据自己讲故事？虽然有学者认为“数据能够讲故事”，要“让数据自己讲故事”，但多数人很难认同“大量运用数据就是在讲故事”的理念；二是记者有可能借助于数据讲故事并把故事讲好吗？笔者认为吸引人、感动人的情节是好故事不可或缺的元素，如果将数据理解成无所不包的东西，那么，此处的讲故事似乎应另当别论；倘若是严格意义上的数据，那么它通常是缺乏故事元素的。要记者根据数据讲故事，实在是勉为其难。

第三，数据新闻所缺的是人情味和趣味性因素。一般而言，新闻报道应为客观报道。但并不排斥一部分报道可以且应该写得具有人情味和趣味性。新闻价值的一个要素是趣味性。数据全岁有一定的趣味性，但多数数据并不以趣味性取胜。

总之，我们只有辩证看待数据新闻，才能扬长避短，发挥数据新闻的最大优势。