新华网数据新闻框架构建分析*

□文│欧阳云玲 郭馨泽 张庆庆

数据新闻（ data journalism）是当前新闻业在技术更迭的信息环境下不断调整自身而出现的新报道形式。它以数据驱动为核心，可视化呈现为表征，力图勾勒出数据背后隐含的关联与模式，试图满足数字化时代受众阅读的视觉化特征与交互需求。

一、数据新闻与框架理论

1974 年，美国社会学家欧文·戈夫曼（Ervin Goffman）出版了《框架分析》（Framing Analysis）一书，使得“框架”作为一个理论概念而进入社会科学领域。在此书中，戈夫曼指出，框架是人们用来认识和阐释外在客观世界的认知结构，框架 “使它的使用者能够定位、感知、理解、归纳众多具体事实”。[1]另一位框架研究学者加姆森在戈夫曼的基础上进一步指出，框架不仅是筛选的手段，更是意义的生产过程。[2]

那么，数据新闻是否具备报道的框架？尽管数据新闻依靠数据挖掘与分析驱动，抽离了传统报道中的叙事情节与细节描述，但这并不代表数据新闻没有叙事框架。“叙事” 仍然在数据新闻的表达中占据核心地位。静态图表、动态图示、H5 作为呈现形式重新建立了新的叙事表达框架，其图形、色彩、线条等多种规则，搭建不同于传统新闻生产的叙述逻辑。

另外，数据逻辑驱使下的数据新闻是否脱离了社会建制的影响？数据逻辑，即用数据的选择、结构等过程贯穿整个新闻作品生产的完整逻辑。其逻辑起点为数据来源与数据挖掘，逻辑顺序为数据新闻生产的整体流程。大数据时代下计算机采集、挖掘、分析数据的便利性与互联网相结合，给数据新闻的繁荣给予了技术的保证。然而，数据新闻是否由于技术的参与而实现新闻的价值中立和客观？实际上，数据逻辑背后依然离不开新闻从业者的价值判断和价值选择的制约，即数据新闻的生产过程中，策划、选题、主题的提炼、数据的来源和筛选、数据的可视化呈现等无一不是社会共同建构的结果。

二、数据新闻的框架构建路径及特点

根据统计显示，新华网旗下的数据新闻栏目自2012 年成立以来到2018 年1 月19 日共发表数据新闻作品1463 篇。新华网数据新闻作为主流媒体数据新闻的代表，其呈现出来的框架构建路径具有一定的典型性。为了保证研究的科学性，本文采取全样分析法，将全部1463 篇报道作为研究样本，去掉2 篇无效样本，总样本为1461 篇。

1.新闻报道类型与选题偏向

从其分类题材来看，在1461 篇新闻作品中政经类和民生类新闻所占比例最大，时政新闻为308篇、经济新闻为140 篇、社会民生新闻为320 篇，这三类新闻占到新华网数据新闻总新闻数的53%。具体分布比例如图1、表1 所示。

图1 新华网数据新闻作品数量分布图

表1 新华网数据新闻分类模块主题分布情况单位：篇

综合以上数据，新华网数据新闻在硬新闻选题方面呈现出明显的倾向性，其数据新闻多涉及时政和社会民生相关新闻，对经济内容涉及较少；时政类数据新闻中的《讲习所》栏目是以国家领导人为报道主体的新闻，共计152 篇，占据时政类新闻49% 的比例，占报道总量的10%。

在社会民生新闻中，公共教育问题、互联网治理等主题较多。其中涉及公共教育问题的共36 篇，占社会民生类新闻的11%。而医疗与环保主题较少，医疗类仅2 篇，环保类仅1 篇。突发类事件的选题比例有15 篇，占报道总量的1%。

另外，新华网的数据新闻中软新闻占据47%的比例，其中人文类、知识类、健康科普类的选题偏高，分别占据了总数量的18%、13% 与8%。比如《涨知识》栏目涵盖科学科普、基本常识的普及，如5G、防晒知识等；《人文说》栏目则是用数据信息来解读文学故事、人文信息中的有趣发现，如《唐代女诗人群像》等。可见，数据新闻的选题并不以时效性作为第一选择要素，对知识性、趣味性的选题较为青睐。

2.数字逻辑下的新闻来源、主题与立场

新闻来源与数据来源。新华网旗下的数据新闻，其新闻来源都是新华社，而这一逻辑起点的特质，使得数据新闻的报道框架在报道视野与取向上基本与新华社保持一致。如数据新闻中关于领导人出行、会议报道以及政策解读等占据报道总量的18%，而《讲习所》栏目更是进一步凸显了新华网的媒体性质与报道取向。新华网的数据来源比较丰富。1461 篇数据新闻中，64% 的数据新闻都采用了多渠道交叉数据来源，32% 采用了单一的数据来源，还有4% 的数据新闻没有标明数据的来源。

新闻立场。由于新华网的平台性质与在报道选题分布上对时政新闻的偏好，我们在170 篇政经数据新闻中（除《讲习所》栏目之外）随机抽取了55 篇时政经类数据新闻的新闻立场与报道议题进行分析。55 篇政经数据新闻中，带有情感态度偏向的共42 篇，其中消极态度的为9 篇，积极态度的为33 篇，态度中立的为13 篇。可见，数据新闻更倾向于直观地表现态度倾向，具有明显的新闻立场和情感色彩。

报道议题。根据55 篇时经数据新闻的议题分析，“全国及地方重大会议”“重大改革举措”“党纪党规”“经济发展” 等议题在新闻框架上宏观上以 “主题性框架” （ thematic frame）为主，注重政策宣传和绩效展示，报道视角和视野的高度显示出其依托的媒体平台特征。中观层面上，注重新闻背景的运用和对政策的解读。在微观上对会议本身、改革举措等关注较多，而对会议中、改革中的普通个体层面关注较少。“国际政治” 以 “冲突性”（conflict frame）框架为特征，强调中外之间的冲突与摩擦（见表2）。

表2 新华网数据新闻时政报道议题分析

3.新闻形式构建框架

数据新闻区别于传统新闻最为直观的也是在新闻的呈现形式上。以静态信息图表、动态图示、H5 作为呈现形式的数据新闻，运用了图形、色彩、相似等多种规则，丰富了传统新闻以版面、图片等进行框架构建的形式。中国人民大学教师方洁认为，设计可视化的过程相当于对这些视觉元素进行编码的过程，这个过程依赖于人类大脑对这些视觉元素长期存储的认知模式……当可视化过程中出现类似的视觉设计时，大脑会自动做出认知和理解的反馈，从而快速地读懂视觉元素背后承载的信息。[3]

以信息图表为例，信息图表将枯燥的文字、数据转化为形象、生动的图形，将点、线、面、色彩等元素转化为认知符号，依据认知规律引导人们的注意力。新华网2018 年6 月19 日的数据新闻《数字看变化 农村奔小康》以安徽农村为例，将改革开放40 年农民的可支配收入、恩格尔系数、住房面积等分别用信息图来表现，在构图上通过将主体部分的位置、柱状体的高低对比、色彩、明暗对比等因素来实现新闻信息的传达与观点的引导（见图2）。

图2 新华网数据新闻《数字看变化 农村奔小康》

信息图中的色彩选择是影响人们感知的重要元素。丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特维尔斯基（Amos Tversky）曾做了一系列著名的实验来说明，数据的呈现方式不同会影响受众的选择行为。[4]特雷斯曼（Treisman）认为色彩在注意力处理过程（pre-at-tentively processed）中有很大的作用，我们通过它可以接收到不同属性和数据分组之间的关系。我们的知觉无意识地感知和关联这其中的关系模式，而知觉经常首先主导我们的认识，因此数据新闻中的颜色设计必须遵循感知过程。[5]

数据新闻的交互性也是影响受众（用户）认知心理的一个重要方面。在融媒体时代，受众（用户）不仅是信息的阅读者，同时也是信息的生产者和传播者。内容和受众两方面已经形成了双向互动的关系。因此，动态的视频、静态的信息图表以及是否能用手机进行交互式数据新闻传播，不仅给予受众（用户）不同的视觉感知与心理体验，也能引导受众（用户）的参与和关注，从而影响新闻注意力的聚焦。

新华网数据新闻中78% 都是静态的信息图，其中有52% 为图解形式，11% 为图文互动形式，5%为动漫形式，10% 为多种类型的可视化叠加；在动态视频内容中，以纯视频展示为主，PC 交互为 0.01%。这些年手机互动性的比例在逐渐提高，当前达到了10%。可见，新华网能较为熟练地在可视化上呈现数据，但在互动性上仍然不足。

三、网站数据新闻框架构建逻辑

新闻框架从本质上来说是社会建制的产物，其形成和发展受到价值观念、行为规范、组织系统、物质支撑等多方面影响，这些影响因素皆为新闻框架的外部影响因素。在这一层面上，影响最为根本、最为深刻的两种观念因素即为意识形态和社会文化。

1.社会建制影响整体框架

新闻框架中常涉及的意识形态类型有国家观念、阶级观念等，其中国家民族利益是一国最根本的利益，也是一国新闻媒介不可撼动的新闻立场。如新华网2017 年8 月8 日发布的数据新闻《非法越界 印度的借口站不住脚！——新华网专访中国前驻印度大使周刚》，在标题颜色上以及正文字体上以红色为主体，版面处理上将 “非法” 两个字放大于标题下方，在叙事逻辑上层层递进，对印度的非法入侵给予了严厉的谴责，体现我国捍卫领土的决心。

2.数据逻辑限定了选题的范畴

数据逻辑驱动下的数据新闻，从数据来源角度，客观限定了数据新闻报道的对象和内容。由于数据新闻对数据来源、数据维度等方面都有极高的要求，即便媒体拥有自身的数据网络库，也不能完全解决数据来源的问题。因此，受数据来源的影响，数据新闻的选题范畴偏向于易获得数据的话题或者事件，比如新华网数据新闻中数据来源对媒体网络平台和政府及相关组织的依赖达到了69%。然而“大数据不掌握在媒体手里，大数据掌握在企业手里。归根结底是掌握在BAT 手里的”。[6]对于这些无法掌握的数据，因其数据体系的难以建立很难进入数据新闻的选题范畴。

3.叙事逻辑影响数据新闻表达结构

从叙事声音来看，数据新闻的发声者不再局限于媒体记者，它还包括广大的受众（用户），他们通过在线互动与数据贡献来完成数据新闻的生产；从叙事语法来看，数据新闻打破了传统新闻单纯的二维结构，有了主线之外的更多的结构面。从叙述话语来看，其基本话语为数据，再辅以文本、图像、可视化等元素进行组合，扩大了其他元素的叙事功能。

以新华网数据新闻2017 年4 月17 日发布的新闻《关注教育难题：数读京城流动儿童的成长之路》为例，这一数据新闻的图示存在着现象、原因到影响的纵向逻辑结构，又存在着以时间为跨度的横向逻辑结构，同时在原因的展示上又存在着多个角度。这种数据新闻表达上的多维性和逻辑性正是由数据新闻的叙事逻辑来决定。

四、主流媒体网站数据新闻框架构建的问题与建议

数据新闻的生产和实践仍处在不断探索的阶段。根据上文的分析，可以看出现阶段数据新闻生产实践中存在的一些问题。

1.主流媒体网站数据新闻框架构建存在问题

宏观预判与微观聚焦的矛盾。数据新闻以数据为主要驱动力，数据新闻关注的重点一般为数据背后所隐藏的趋势性内容与概括性内容。特别是在大量时政选题的报道中，对会议、政策、职能机构的图解以宏观归纳和概括为主，缺乏对普通民众的个体聚焦。在新华网1461 篇数据新闻作品中，仅有5 篇关注普通个体。对比《华尔街日报》中极具个体特征和故事属性的深度报道，数据新闻在微观报道领域与人情化叙事中的缺陷显露。

数据新闻在公共利益选题上的不均衡。对涉及公共利益的选题，新华网的数据新闻明显存在不均衡的分布。特别是对于住房、环保、医疗等民生选题，并没有纳入报道的重点。

过于满足单纯的数据可视化，而缺乏对数据的深层剖析。2018 年月20 日新华网数据新闻发布的《儿童接种疫苗的那些事》，以图解的方式对疫苗的种类、功能以及接种时间等进行了基本知识普及。该报道的背景是2018 年7 月15 日发生的长春长生疫苗造假事件。该报道虽然迎合了社会的热点事件，却以健康知识普及的形式对该事件做了处理，缺乏报道的视角和深度。

2.主流媒体网站数据新闻框架构建的建议

实现 “预测+ 聚焦” 选题策划。为避免受众过分关注表面数据、忽略身边的新闻事件，可采用“预测＋聚焦” 的选题策划模式。数据新闻记者一方面要对数据进行日常的观测和处理，对新闻事件有一个自己的预判。另一方面通过其他媒体平台和用户数据构建用户画像，选取典型个体进行深度访谈。

形成 “数据+ 叙事” 的行文方式。为避免数据新闻走向极端的数据化、量化，忽视其人文内涵，数据新闻记者在编排数据的同时可以多加入一些生动的故事或情节，使故事性与数据性相结合，拉近作品本身与受众的距离，增强新闻作品的人情味和可读性。

平衡对民生领域的报道，选题深度挖掘数据内涵，形式与内容相辅相成。数据新闻生产者要加大对民生选题的平衡，为数据找到一个准确的结构化方式，加大数据新闻专业化的量化报道和深度调查。同时，为数据找到一个合适的呈现方式，丰富传播形式与传播途径，有效地鼓励受众（用户）参与到新闻作品中。

数据新闻作为一种新的新闻作品表现形式，其产生和发展都具有重要的意义。了解数据新闻的框架构建及其影响因素，发现现阶段主流媒体网站数据新闻在生产发展中存在的问题，既是对数据新闻研究理论的完善，实现了传统新闻理论与数据新闻的有效结合，同时也能指导数据新闻实践，为今后数据新闻的框架构建及发展提供有效的范式。