数据新闻现实困境、突破路径与发展态势*——基于国内 7家数据新闻栏目负责人的访谈

□文│吴小坤 全凌辉

经过近10年的发展，尽管数据新闻已经是一个耳熟能详的概念，新闻传播业界和学界大多已对其不再陌生，但关于数据新闻的价值究竟有多大？其核心价值在哪里？仍然是备受争议的问题。随着传媒转型和改革的深化，一方面是数据环境下新闻内容生产创新的迫切需求，另一方面是由于生产周期、人力投入和回报值有限等问题，数据新闻发展前景备受质疑。本文通过梳理和分析国内数据新闻栏目的设立现况与业务领域新进展，对媒体融合转型中数据新闻带动下的行业发展情况和前沿趋势予以讨论。

一、现实困境：生产难度高，价值待突破

数据新闻在媒体和高校里遍地开花，同时，也有一些数据新闻栏目关闭或停止更新，这个在传媒融合转型中被寄予厚望的领域能否走下去，直接影响到媒体的未来业务方向和投入决策。根据对我国数据新闻栏目的情况梳理结合媒体访谈，该领域存在如下现实困境。

1.数据新闻部门人力有限，内容生产要求较高

数据新闻的技术性难点直接导致其生产难度比普通新闻大，而普遍的小团队规模也决定了其无法追求大的生产规模。国内的大多数媒体尚未配备数据记者，除了重视数据业务的媒体外，一些媒体即便配备了数据记者，在媒体里也是非常小的一个团队。

在我们调研的媒体中，仅算全职数据新闻条线的记者编辑，澎湃新闻的数据新闻团队有20人，四川报业More数据有10人，DT财经的数据新闻部门有9人，南方都市报大数据研究院有9人，解放日报-上观的数据新闻中心有4人，Sixth Tone在这个方面仅有1人。大多媒体的数据新闻部门都希望能招募到更多的人加入到这项工作中。这些数据新闻栏目的内容生产已经达到相对稳定的状态：上观数据新闻月平均产量在8个左右，DT财经月平均8-12个，南都月平均12个，澎湃团队月平均12-28个。[1]但也有媒体数据记者/编辑由于人数有限，需要与其他部门合作工作，比如Sixth Tone数据新闻编辑的大量工作是辅助常规新闻中的数据呈现。

由于对数据和可视化的要求都较高，数据新闻的生产在人力上的消耗远远大于一般的文字新闻。时间成本的投入成为这一新闻样式大量生产和传播的掣肘。南都数据新闻的开创者、大数据研究院副秘书长邹莹表示：“新闻是需要热点的，而数据新闻的生产周期是比较长的，它不仅包括数据的挖掘分析，还包括可视化的呈现，会一定程度制约它的时效性。所以在追热点方面可能有一点点局限，更多可能需要一些长期的新闻储备，但这样也会存在一些问题，就是它在后期实际上可能就不是一个热点了，而是自己发起的一个话题，这种自发性的话题影响力可能是不如热点的，这些都是它的一个制约性。”

同样，图表解读的复杂性也提升了这项内容的阅读门槛。DT财经执行主编李晶在采访中也表示：“数据新闻它本身阅读门槛是非常高的，虽然我们努力了三年，粉丝非常忠诚，但我们的规模也很难扩大，很难有社会媒体甚至普通财经媒体那种大规模的影响力。”因此，在一定程度上数据新闻被视作一种“精英”阅读，主要面对知识群体、政府决策部门，也兼顾大众阅读。

2.数据新闻栏目更新整体较慢，部分媒体已停更

2011年以来，以搜狐、网易、新浪、腾讯等四大门户网站为发端，我国媒体开启了数据新闻栏目化、专业化制作的进程，制作了大量以信息图为主要呈现形式的数据新闻。此后，新华社、中央电视台、财新网、《南方都市报》等主流媒体先后开设数据新闻专栏或专题报道，配备专业队伍进行数据新闻制作。据不完全统计，截至2019年5月，我国现阶段已有至少40家媒体设置有固定更新的数据新闻栏目。不过，近年来一些媒体栏目停止更新，且数据新闻栏目新设立数量逐年降低，数据新闻的栏目增速渐趋平稳。

2015年有15家新闻媒体或数据公司建立了数据新闻栏目，是建立数据新闻栏目最多的一年。此后数据新闻新建栏目数量逐年降低，发展趋于平稳。根据我们能够找到的数据新闻栏目（不完全统计），截至2019年5月，我国先后至少创立了47家数据新闻栏目，2018年6月1日—2019年6月期间发表报道总数为5378篇（含转载，联合报道），其中31家数据新闻栏目保持着固定更新，但也有16家单位已停更或无法查询到更新情况。

这背后原因有多种，有些是因为媒体业务布局的调整，有些是因为人才流失带来后续生产困难，有些则是因为业务发展后数据新闻被并入更大的数据服务项目中。这也说明，数据新闻生产的门槛较高，对人才和投入都有一定的要求。有意思的是，媒体对数据新闻栏目的重视程度，与媒体数据业务的水平相一致，而这也是媒体融合所需求的“数据支撑力”的一部分。

从栏目的开设平台来看，数据新闻在报业比在电视更受青睐。大多数的数据新闻作品也是以纸媒阅读为原型的形式。尽管很少有电视台设置专门的数据新闻栏目，数据新闻却已经作为一种新的新闻报道方式存在于一些电视台的日常报道中。中央电视台从2014年《据说春运》系列开始，制作了《据说》系列数据新闻，而据不完全统计，目前国内已有十多家地方、省级电视台推出了数据新闻专题报道。如江苏卫视的《大数据看迁徙》《大数据说消费》，浙江卫视的《大数据看春运》《大数据看出行》，湖北卫视的《湖北大数据》等。这些地方电视台多围绕“春运”“两会”以及“五一”等节假日和社会热点事件，用动画、3D视频、虚拟互动等媒体表现形式进行数据新闻报道。2016年，广东卫视开设了全国首档大数据电视新闻栏目，此外的电视媒体更多地以节目、专题报道的形式进行数据新闻报道，或者使数据新闻成为日常报道方式的一种。

随着数据量的加大、数据可视化呈现的复杂化，数据新闻的内容生产和阅读门槛都在继续提高。从实际的情况来看，数据新闻作品在内容风格上已经形成了两种不同的取向：一种是日趋专业化的数据分析，以大量的数据为基础，对数据进行深度挖掘和可视化呈现；另一种是借助数据，以活泼生动的可视化形式，呈现原本生硬的话题。

3.数据新闻的价值不确定性

数据新闻的核心价值是一个关乎其能否持续发展的关键问题，媒体从业者普遍认为数据新闻最重要的价值还在于其社会价值，即好的数据新闻作品会对社会公众产生认知上的影响，并存在影响公共决策的可能性；然而，数据新闻的商业价值还未能很好实现。

在我们对数据新闻相关媒体负责人的访谈中，大多对数据新闻的公共性和社会价值都给予了充分肯定，但对其商业价值也普遍持有不确定性态度。南都数据新闻的开创者、大数据研究院副秘书长邹莹强调，数据新闻更重要的价值在于它的内容而不单纯是形式，“如果没有一个硬核内容的话，它基本上没有价值的，这个价值主要是指社会价值层面，比如数据新闻做出后，它到底有没有一个社会推动作用？还是说可以作为一个政策决策的参考？或是能对某个事情的改进形成一种监督？”[2]但同时也认为，“这种核心价值输出的追求在中国这样市场化的环境下也面临着一些局限”，归纳起来主要在于：其一是整个数据行业发展存在固有欠缺，其二是目前中国数据公开还存在许多制约性问题。

数据质量和数据开放程度都是影响数据新闻发展的制约性因素。澎湃新闻数据新闻主编、美数课栏目负责人吕妍也表现出对数据质量的担忧。她指出，当前国内数据质量，尤其是开放数据质量的问题，对实现数据新闻发展的终极目标有比较大的影响。但是，吕妍对数据新闻的商业价值转化持有相对乐观的态度，她认为，从媒体机构角度看，数据新闻是机构媒体提高自身品牌价值的一种手段，也是进行媒体转型的抓手；其价值转化需要看媒体数据新闻栏目能不能生产高质量的专题报道、能不能变成真正有影响力的报道。“数据新闻的商业价值还是挺高的，因为它可以让一些媒体做差异化的竞争。”以入驻“湃客”的数据新闻制作者为例，吕妍认为，“从很多机构和垂直类媒体不约而同地使用了这个形态，就可以看出数据新闻叙事的重要性。媒体需要比较‘硬’的新闻表达，但真正发展到最后，还是要寻求数据驱动报道和偏调查性数据新闻，才能够在整个媒体机构里面站住脚，我觉得那是一个终极的目标。”[3]

数可视创始人兼CEO黄志敏也认为数据新闻是媒体转型的一个抓手，他对数据新闻的商业价值和前景持乐观态度，但同时也指出媒体内部数据新闻生产很难盈利的现实。“在媒体内部做数据新闻要盈利其实是很难的，因为它本身会有很多的约束决定了这个事情不太容易做。当我们从媒体独立出来的时候会有更大的灵活度，才有可能把它变成一个盈利的项目。”他将数据新闻看成技术与媒体相结合的一部分，“如果把它放在一个大的框架里头去，我认为它应该叫智能媒体的一部分。所以它未来的发展肯定不仅仅是采访写稿等，它可能会跟很多的技术相结合，包括机器学习、机器写作等，这都促成了媒体转型。我们现在正在从事相关AI的开发，实际上我们现在也看到了非常好的一个市场前景，这给了我们非常大的信心。”[4]

然而，更多的从业者对数据新闻的商业价值并不看好，甚至担心。DT财经执行主编李晶在谈到这个问题的时候，提出了自己的担忧：“坦白说我有时候也会觉得数据新闻可能会是一个伪命题，因为数据本身它是个工具，数据新闻能不能成为一个独立的门类就是个问题。因为做一个媒体首先肯定是要考虑它怎么样能够活下去，但是数据新闻本身的阅读门槛是非常高的，而浅化选题虽然会有流量但实际没多大价值，所以对于一个真正市场化的媒体，做数据新闻来养活自己可能还真的挺难的。”李晶还指出，数据新闻很难模板化也是影响它发展的一个重要因素，“虽然很多政府项目的针对性非常强也很容易量化，但它的产出非常少不占据主体，况且对新闻生产来讲，每个新闻事件都在不断变化，需要媒体用更创新的视角和研究方法。”[5]

在媒体的新闻生产领域，数据新闻自栏目设立起，就被寄予了社会价值和商业价值的双重期待。澎湃吕妍这样回应这个问题：“数据新闻始终被关心能否赚钱的问题，一方面是因为投入巨大，内容转化不匹配，但是更深层的原因可能是，它在新闻价值实现方面没有建立自己足够的价值，这是它的困境所在。”在经历了一段时间的探索之后，随着严格的数据新闻内容生产更加成熟，不少媒体通过业务范围的拓展，寻找数据新闻的价值突破口。

二、突破路径：从单一的新闻报道拓展到数据服务

媒体数据新闻的业务领域正在不断拓展，从用数据讲故事的新闻样式，发展到数据咨询服务、数据可视化服务、数据有偿提供、线下数据活动以及多种样式的数据服务范畴。就数据新闻市场而言，由于媒体所具有的传播属性，数据新闻产品及其衍生品既可服务于政府、事业单位、企业，又可作为媒介产品传播给个人受众，数据新闻产品覆盖市场范围广阔。除了严格意义的数据新闻之外，其服务范畴还包括：

1.数据咨询研究服务

2018年3月，国家新闻出版广电总局印发了《关于加快新闻出版行业智库建设的指导意见》，该意见指出，我国将统筹推进新闻出版行业智库协调发展，努力构建布局科学、结构合理、规模适度、定位清晰的行业特色新型智库体系，重点建设一批具有较高知名度的行业智库，形成具有咨政影响力的智库集群，生产一批服务行业的高质量、标志性智库产品。目前，已有一些媒体的数据新闻团队在数据咨询和服务方面表现出色。

这其中既有中央媒体，也有地方媒体。中央媒体如人民日报社于2008年组建的人民网舆情监测室，主要面向政府机关、事业单位以及大型企业提供舆情监测、声誉管理、舆情培训、智库咨询、大数据平台建设等业务。新华社于2016年推出基于信息超市概念的综合性信息服务平台新华“云智”，旨在将新华网网络舆情监测分析中心信息资讯、舆情研报、與情培训、监测系统、活动传播等融为一体，在统一平台上面向用户提供服务。

地方媒体如《南方都市报》（以下简称“南都”）旗下的南都大数据研究院自2018年2月成立以来，已确立并推进了50个课题项目，发布了百余份智库报告和评价榜单，全年入库数据超过10亿条，形成了初具规模的垂直领域研究团队矩阵，该研究院正在以提供数据分析信息的方式有力地辅助政府和企业做出相应决策。四川日报集团成立的MORE大数据工作室在制作数据新闻的同时也发挥着媒体智库的功能，截至2019年5月，制作了24份数据报告及榜单。

此外，还有专业性的媒体，如财新传媒于2017年7月正式上线“财新数据+”，将数据、资讯、服务三部分内容集中整合。“数据”板块融合实时股市债市行情、5000万+中国企业经营信息、50万+财经商业人物信息、互联网热点事件舆论影响力分析、全球投资机会分析产品、智能投资指数等方面数据库。“资讯”板块汇集《财新周刊》第一时间推送、CNBC全球财经精选、财新网新闻精选、世界说等资讯平台内容。“服务” 板块与“财新私房课”“财新商城”的同步连接。[6]

2.数据可视化服务

数据可视化是数据新闻的一个突出特色，借助信息图或者交互图形方式帮助读者理解和探索复杂的数据，是让数据开口讲故事的方式。可以说，没有数据可视化，数据新闻就难成气候。尽管这样，数据可视化并不是数据新闻的专属，尤其随着大数据产业的发展，可视化被广泛应用于各工业领域。《2017年中国大数据可视化市场研究报告》显示，当年中国大数据可视化市场收入规模为12.7亿元，年增长率为45.2%。[7]这样的增速意味着我国的数据可视化市场正处于发展的初期，市场尚未趋于饱和，还有很大的发展空间。

研究报告将可视化市场贡献者分为四类：一是提供商业可视化产品的软件服务商（国内有帆软、永洪科技、东软、四方伟业、SMARTBI等，国外有SAP BO、IBMCognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等）；二是新兴的可视化产品提供商（国内有恒泰实达、数字冰雹、海致BDP等，国外有Tableau、Qlik、Microstrategy等）；三是互联网巨头公司（如网易有数、百度图说、阿里云数加，他们的大数据平台的可视化基本都是自己设计开发，同时也售卖各种数据产品）；四是互联网大数据服务商（如百分点、海云数据、神策数据、友盟等）。对数据新闻行业来说，与第二类和第三类服务之间关系紧密。比如可视化软件Tableau已经成为数据新闻入门必学必用的工具之一，网易有数、百度图说也为数据新闻学习者提供了高效、易操作的可视化平台工具。天眼查的检索显示，以数据可视化服务为营业内容的公司超过2000家，涉及内容生产、数据可视化、数据服务几大领域。

3.数据商店服务

媒体积累到越来越多的数据，这些数据除了用于内容生产外，也可以为媒体带来服务型收益。用于数据新闻报道的数据往往是经过清洗和核验过的数据，相比来源于不同场景的同类数据来说，这些数据更“干净”和“可靠”，也因此更具价值。数据商店就是将这些数据用于报道之外的一项有偿服务。

一个典型的例子是ProPublica，这是美国一家非营利性的媒体组织，其在进行数据新闻报道的同时，也在公开出售自己在调查报道中所搜集、整理、清洁的数据库。在实际操作过程中，ProPulica会根据不同的购买者进行不同的报价：比如在一项关于药品和医疗器械推广的数据，如果是其他的媒体记者或学生，需要支付 250 美元购买；如果公益组织购买，则需要支付3000美元；如果有相关企业想要购买数据用于商业用途，则要付5000美元。截至2019年5月，这个数据商店出售了32个数据包。[8]

在国内，数据商店的模式也已在第三方数据服务领域形成，比如网易大数据平台为金融、零售、传媒、物流、农业、制造等多个领域提供数据服务，年处理数据量达到500PB，日常运作超过12万项，日采集数据2000亿条。[9]第三方数据可视化公司镝数建立的数据库，通过收录已有的公开数据集、数据报告等方式不断地更新内容。数据库采用等级会员制收费，除部分数据可以进行免费下载外，其余数据则仅限会员下载，开通会员分等级按月收费10元～50元不等。

4.借助线下活动的数据相关业务推广服务

与文字图片和视频新闻的生产流程相比，数据新闻似乎更喜欢“敞开大门”，媒体与企业、媒体与高校、媒体与政府之间的合作非常多，并且也经常有面向社会和高校开放的线下活动。这些活动有些是公益的，但很多时候与企业紧密联系。一个常见的方式是，数据新闻的相关产品承担有媒体经营部门分发的原生广告内容或冠名，但不参与商业运作，这也是一种以吸引广告来创造营收的模式。例如新华网数据新闻栏目的广告业务便是由新华网总管理分发，数据新闻栏目团队不参与商业运营。

另一个常见的方式是数据新闻的线下活动由企业冠名或提供操作数据，并以这种方式参与到数据新闻的生产过程中。如“太平洋保险”入围世界500强时，澎湃数据新闻做过一期太平洋保险的原生内容，其中数据来源主要来自于太平洋保险公司。但这并不意味着数据新闻会偏离原有的客观性轨道，“广告和冠名一般会由整个澎湃新闻的领导层来决定，并不会将数据新闻单独区分，编辑记者们只负责做好内容，不会为了迎合广告厂商而改变内容。”[10]财新的数据新闻团队在制作数据新闻作品的同时也会花费30%～40%的精力进行商业方面的尝试，例如针对企业定制的传播需求，但会在商业定制与新闻报道之间建立防火墙。当提供商业服务的时候，团队提供的仅仅是技术服务，而非媒体背书。[11]

此外，媒体的数据新闻活动也时常以联合冠名的形式出现，如2016年的“寻找数据侠”活动就是一项由DT财经、第一财经与阿里巴巴合力打造的数据新媒体，以整个行业第一手的数据，描绘着商业时代数据和消费云图，探索着数据如何推动商业的发展。[12]在大多数媒体中，数据新闻仍是一项探索和尝试，并未被寄予太大的盈利期待。但数据新闻生产中对大量一手数据的需求，又成为其与商业机构关系紧密的一个推动因素。尤其在中国，大量的数据掌握在政府和企业手里，数据公开尚未很好实现的现况下，与商业机构进行资源互换，就成为数据新闻生存模式的一部分。

5.预测服务

利用自身数据库或与数据公司合作，借助一些算法，生成面向社会的预测性信息。《纽约时报》根据美国国家气象中心的数据制成纽约市飓风疏散地图和“桑迪”飓风路径预测图。这一在线交互数据地图在当地居民中广泛传播。Five thirty eight在报道体育新闻、政治新闻时采用了大量预测性的数据新闻报道，制作了大量关于体育竞赛晋级、选举结果的预测。这种基于数据所得出的预测性数据新闻，在一定程度上满足了人们期待提前预知事件结果的需求。

预测性的数据新闻可以追溯到谷歌通过信息搜索预测流感爆发的案例，随着大数据时代的到来，数据预测在财经、天气、体育、甚至突发事件等方面触发新闻变革。通过社交媒体的数据预测下一次经济危机的到来，已经不是神话；借助搜索行为和购买行为等预测某个地区的突发病情，也已不是难事；通过铁路售票和公路交通信息，预测节假日的拥堵情况，已成为一种常见的数据新闻样式。智能算法的介入，让信息追踪成为可能，对于目前尚难以完成的预测性报道而言，或可带来后续的突破。

三、发展态势：宏观环境、中观需求与微观实践

“数据新闻热”的降温，并不意味着数据新闻的业务衰退，在某种程度上意味着数据新闻正在朝向更加理性和成熟的方向迈进。从外部环境来看，不断扩张的中国数据圈和政府在媒体融合领域的巨大投入，为我国数据新闻的发展提供了丰厚的土壤。从行业内部看，无论从数据新闻的媒体作品还是从业人员构成来看，较之前几年都更为规范；教育和培训的需求仍在上升，并拓展到行业之外的政府和企业中去。

1.宏观环境：融媒建设投入与数据产业规模化发展

首先，从大的环境来看，自媒体融合的概念被提出后，各省市地区都在传媒的转型中给予了巨大的投入。从最近的数据来看，政府扶持资金达到上亿元规模。[13]不少媒体在软硬件方面都予以相应投入，如：2014年起上海市每年分别给予《解放日报》和《文汇报》5000万元补贴，合计1亿元。[14]广东省2016年由财政出资10亿元引导和吸收社会资金加入，以“母子基金加直投项目”的方式，支持广东传媒发展，到2017年形成百亿级新媒体产业基金项目。[15]2016年起，深圳市决定连续6年每年给予深圳报业集团1亿元财政资助，支持其媒体融合转型。[16]四川省2017年专门筹措媒体融合专项工作经费100万元，对创新案例进行鼓励扶持。[17]广西省2018年筹措3300万元推进自治区媒体融合发展。[18]山东省2017年设立媒体融合发展专项扶持资金，“十三五”时期拟每年安排2000万元，连续投入五年。各地区在媒体融合领域投入差异巨大，但随着政府投入的加大，“资金驱动”成为媒体融合的一条主要路径，这些资金普遍被用于内容生产、传播渠道、经营模式、数字化平台、技术研发、云计算和大数据应用等方面。

其次，另一个重要的推动因素是我国大数据产业及其应用领域规模持续扩大。国家发改委、工信部、国家林业局、环保部、农业部均推出大数据发展意见和方案，工信部的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，从总体规划逐步向细分领域延伸，深入探讨大数据的实际应用。国家信息中心和南海大数据应用研究院联合发布的《2017中国大数据发展报告》，对国内31个省的大数据发展水平进行评测，结果显示2016年全国大数据发展指数平均仅为47.15，总体处于起步阶段。到2018年，中国信息通信研究院发布的《中国大数据发展调查报告2017》对1572家大数据相关企业进行间接估算，得出2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币，同比增长30%。并且，大数据核心产业规模为 236 亿元人民币，较 2016 年相比增速达40.5%。该报告预期，未来几年我国大数据市场将保持30%以上的增速，到 2020 年市场规模将达到586亿元人民币。同时指出，有58.2%的受访企业预计未来将加大对大数据投入力度，相比 2016 年上升了6.7%；其中，大数据投入增加超过50%的企业占比达到了25.5%；另有32.7%的企业在大数据方面的投入增加在50%以内。随着数据量的激增，数据应用将成为我国未来企业投入中的一个重要部分，这个领域中的底层数据建设、中层数据应用和上层数据可视化，将成为其中的核心业务。

2.中观需求：数据新闻是传媒融合转型的模式探索

从中观的层面来看，数据新闻是媒体融合转型中的一种尝试。我国的传统媒体向新媒体的转型，始终存在有待突破的困境。以报业集团来看，新媒体部门的营收几乎都处于亏损状态。如果要对新媒体部门进行独立核算，尽管大家都在做，但却是十有九亏。新媒体的营收来源主要有三个，其一是二次售卖，通过直播、活动等获得广告；其二是版权收入；其三是技术输出。传统媒体做新媒体，赢利模式不明确，做什么、怎么做，都是需要尝试和探索的问题。

数据新闻自2011年起在媒体试水之后，经过了一段时间的热度发展，目前已经成为很多媒体的“标配”。在业务范畴方面，也不再局限于单一的数据报道，而是不断向外拓展，形成以数据新闻为核心、多种业务增长点的“数据新闻+”模式。可以看到，在最近两年里，数据新闻的重心由之前的可视化炫酷表现，开始向数据转移，对数据量和数据质量都提出了更高的要求。越来越多的媒体数据新闻部门开始自主抓取数据，并开始积累数据，甚至投入资金做数据库的建设。数据质量的提升，一方面可以为深度的数据新闻选题提供支撑，另一方面也可以开发出更多的数据新闻衍生业务，形成新的内容和服务模式。

3.微观实践：数据新闻的业务模式多元化与内容风向

数据新闻业务模式多元化。近年来，数据新闻内容生产领域的合作越来越多，参与主体之间的交流与合作推动了数据新闻业务模式的多元化发展。媒体的数据新闻业务正在拓展到数据库、数据咨询、数据报告等更宽泛的领域，很多媒体的拓展业务都是归于数据新闻部门来完成的。

随着业务模式的多元化，数据新闻在可视化方面也催生了一些平台，适用于快速制作数据新闻的交互模板和视频模板取得新的发展。百度、网易、Echarts等都是非常优良的数据制作模板，在数据新闻生产中被普遍使用。视频方面，新华社旗下的“MAGIC短视频智能生产平台”为数据视频提供了方便使用的模板。此外，如数可视、镝数等数据可视化创新企业，在可视化工具的开发方面的工作也值得注意。数可视已经发布了一些像EVA的财务可视化分析工具，并且在数据资源挖掘和智能化利用领域还在持续投入。镝数也在2018年对其可视化平台进行了数据与可视化的一体化调整，融资状况良好。

此外，媒体的数据新闻部门承担数据资讯报告和政企服务等工作，已经形成了具有可借鉴价值的运作模式。这个方面，前文已有具体的阐释。概言之，数据新闻业务模式的多元化发展趋势，就是要贯通数据新闻-数据产品-数据应用-数据产业的各个环节，借助技术优势和研究深度，推动媒体核心业务的融合转型。

数据新闻内容发展方向：强调新闻性、视频表现、多样内容。从更微观的内容生产来看，数据新闻的制作在经历了追求炫酷的可视化效果之后，开始逐渐回归新闻的本质。这主要表现在三个方面。

第一，数据新闻开始更强调新闻性。在前些年，炫酷的可视化效果、游戏风格和视觉冲击是不少数据新闻制作者追求的目标。对视觉冲击的追求可以看作是一种尝试，但近两年来，数据新闻开始强调新闻属性，在选题和叙事方面要求更高，数据新闻的内容深度增强。这也是数据新闻内容生产逐步走向成熟的标志。

第二，视频将成为新的数据表现形式。2019年的一个热点概念是5G，随着基础设施的布局完善，视频将迎来新一轮的发展。在数据可视化领域，2018年以来已经显现了数据视频化的趋势。在原有的基础上，这些数据新闻作品大量使用gif或其他一些动态图形格式，以静态视频形式呈现数据。这种形式的叙事表达，比让读者点击阅读的交互形式更加高效，也不乏生动。

第三，数据新闻参与主体多元化将带动内容更为多样。以率先向社会开放数据新闻内容生产的澎湃新闻湃客为例，到目前为止已有80余家参与单位，包括高校、创业型的内容公司、数据持有方或提供方等。这些不同身份背景的创作者，会不约而同地使用数据新闻的形态去讲故事，这在某种程度上印证了数据新闻的价值。“比如说有一家做教育类投融资的垂直类的媒体，他们只有两个人的时候，他们就会做这种图表和可视化，他们认为是他们的一个优势，就是他们差异化的一个优势。他们也需要用数据叙事的方式来让人们看到他们自己的价值，所以还有一些是量化研究的机构，他们现在做学术传播来讲，也有很多开始注重用这种数据叙事的方式，所以我觉得在广义的媒体范畴内的话，其实它的作用和价值反而还是挺广阔的。”吕妍介绍说。

对于数据新闻的未来发展前景，行业内普遍还是比较乐观。无论从技术还是叙事表达方面，数据新闻有其独特的优势。至于如何创造营收，实现其市场价值，还有待时日验证。正如其他形式的新闻报道一样，数据新闻目前的社会价值仍高于其市场价值，但数据新闻所带动的周边业务，对未来面临产业化和市场化的媒体转型而言，无疑深具潜力。

注释：

[1]数据来自对上述媒体的访谈，2019年5月，广州

[2]对南方都市报邹莹的访谈，2019年5月，广州

[3]对澎湃新闻吕妍的访谈，2019年5月，上海

[4]对数可视黄志敏的访谈，2019年5月，北京

[5]对DT财经李晶的访谈，2019年5月，广州

[6]今日头条媒体实验室.2018年中国媒体人自媒体人使用数据报告[R].2017年12月

[7]中国大数据可视化市场份额排名出炉[EB/OL].中国软件网，http://www.qianjia.com/html/2018-08/21_302584.html

[8]Dollars for Docs Data[EB/OL].ProPublica，https://www.propublica.org/datastore/dataset/dollars-for-docs

[9]网易大数据官方介绍[EB/OL].网易大数据，https://bigdata.163.com/about

[10]对澎湃新闻吕妍访谈实录，2017年4月，上海 转引自：王琼，苏宏元.中国数据新闻发展报告（2016-2017）[R].北京：中国社会科学出版社， 2018年

[11]王琼，苏宏元.中国数据新闻发展报告（2016-2017）[R].北京：中国社会科学出版社， 2018年

[12]大数据时代，为什么我们需要寻找“数据侠”？[EB/OL].第一财经，https://www.yicai.com/news/5023100.html

[13]扶持资金达亿元规模，我国广电媒体融合走进这一棒[EB/OL].传媒内参，http://dy.163.com/v2/article/detail/DP03BA7 J05148MKI.html

[14]各省媒体扶持方案展示，资金差距惊人[EB/OL].搜狐新闻，http://www.sohu.com/a/253766560_654813

[15]广东设立新媒体产业基金[J].新闻战线，2016（8）

[16]赵新乐.深圳报业集团：自上而下，建设与管理并重是关键[EB/OL].人民网，http://media.people.com.cn/n1/2017/0606/c14677-29321383.html

[17]邓童童.百万资金扶持 四川在全国率先开展广播电视媒体融合创新案例评选[EB/OL].四川在线，https://sichuan.scol.com.cn/fffy/201709/55998616.html

[18]孙海悦.广西投入3300万元推进自治区媒体融合发展[EB/OL].人民网，http://media.people.com.cn/n1/2018/0912/c40606-30288993.html