灾难报道中数据新闻社会公共服务功能的探究

摘要：灾难新闻报道常以突发性灾难事件为报道对象，作为新闻报道领域的重要议题之一，其报道成效主要体现在媒体传递的信息是否及时、全面、准确、有温度，这关乎媒体公共服务功能的发挥与社会责任的承担。大数据时代，灾难事件产生的海量数据汇聚到计算机终端，经采集、筛选、可视化等一系列步骤后呈现的数据新闻作品具有信息丰度大、易于理解、传播形式多元等优势，为灾难报道开拓出崭新的报道形式。本文从信息呈现、深度解读、知识服务、人文关怀四个维度，探究灾难报道中数据新闻社会公共服务功能的展现。

关键词：灾难报道；数据新闻；公共服务；社会责任

中图分类号：G212 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2021）18-0034-03

近年来，越来越多的媒体尝试借助数据新闻的形式进行灾难报道，使其更为宏观、系统和理性。数据新闻具备从问题出发进行研究分析的报道特质，以海量数据为基础，借助计算机手段对数据进行挖掘、筛选、处理和可视化呈现，旨在阐明特定的现象或揭示一定的客观规律，从而有效增加传统的散点式灾难新闻报道的深度与广度。除文字、图片、视频外，全面、深入的数据分析逐渐成为灾难报道中不可或缺的内容，给读者带来了更加深入的阅读体验。如何借助数据新闻更好地对灾难事件进行报道，已经成为新闻报道领域不断探索的方向。

一、信息呈现：实时更新的数据新闻

灾难事件动态变化、不可预知的不确定性，一直以来都是横亘在传统新闻报道面前的难题。灾难新闻过去常采用滚动播报的方式报道，以增强新闻报道的连续性。今天，数据新闻可以利用数据跟踪可视化工具，变单次报道为连续报道，通过实时更新数据还原灾难全貌，这一特点在进行动态跟进报道时极具优势。

伴随移动互联网时代的到来，传受双方之间的界限变得日益模糊，面对不可预知的突发性灾难，许多现场目击者借助移动设备的非专业化报道有时跑在了专业媒体的前面。在新闻类型日渐丰富和公民参与意识不断增强的今天，媒体更需要秉承新闻专业主义，凸显自身在灾难报道中的权威性和责任感。传统报道“一事一报”的特点，常常仅能展现事件的某一侧面，碎片化、零散化的信息呈现难以帮助受众形成对灾难事件完善、整体的认知。正如上文提到，灾难事件的发生发展是一个动态的、不斷变化的过程，随着时间的推移，新的数据会源源不断产生，这时滚动更新的数据能够帮助受众建立起对灾难事件的全局性感知。

当前，国内许多媒体已经进行了灾难报道与数据新闻相结合的有效尝试。澎湃新闻作为国内数据新闻报道的领跑者，2017年对我国大兴安岭火灾进行了全程的数据可视化报道。借助NASA卫星，澎湃新闻获得了实时更新的一手数据，既有对大兴安岭不同地区受灾情况的实时监测，又有对火势蔓延的趋势预测。在大数据面前，新闻生产者对之前难以全面获取且瞬息万变的海量数据有了更大的掌控力。借助专业的数据分析与呈现，澎湃新闻将火灾全貌悉数展现在读者面前，不仅增强了报道的可读性，也在一定程度上消解了受众面对未知灾情走势的恐慌，为大数据在灾难报道中的运用提供了一个极好的范例。

运用数据可视化的形式对灾难事件进行连续报道，人民网也走在了前列。2019年6月，四川宜宾发生6.0级地震，在震后的首发报道中，人民网借助时间轴的形式对地震发生后10小时的灾情和救援情况进行了总结，短时间内让受众对灾情首次有了全面的认知和了解。震后24小时，人民网又跟进发布了图解新闻《四川长宁6.0级地震24小时》，这是在第一篇报道的基础上，对震后24小时的灾情和救援情况进行了新一轮信息的补充和完善[1]。这种以灾难事件为核心，围绕事件进行的跟进、连续、多角度的补充报道，能够使受众更加全面、深入地了解灾区情况，从而有效提升灾难新闻的价值。

相较于传统的文字、图片报道，大数据在灾难报道中的运用可以通过现场实时传回的一手数据不断丰富报道的内容和维度，展现新闻的完整性和动态变化。正如马克思在关于“报刊的有机运动”中阐释的那样，将数据新闻推进至灾难报道可以借助实时更新的海量数据，在动态、连续的信息补充之下，“全部事实就会完整地被揭示出来”[2]，实现受众所期待了解的对灾难事件首尾圆融的综合、立体、全面的新闻报道。

二、深度解读：价值挖掘的数据新闻

移动互联网时代也是信息过载的时代，对受众注意力的争夺无疑成了媒体的“新战场”。在这样的环境下，新闻报道如果仍未跳脱传统“一事一报”的常规操作，就无法形成适应新技术环境的核心竞争力。当前，由于受众获知信息的渠道越发广泛、获取的信息内容更为多元，新闻生产者在这一背景下亟须掌握数据驱动报道的能力，通过对数据进行全面整合、深度阐释，为读者提供更多见解独到、分析全面的新闻报道。

我国灾难报道中，数据新闻以统计图表为主，近年来也在不断探索数据呈现与分析解读之间的平衡点。以2017年九寨沟地震的相关报道为例，网易数读借助时间序列图展示了2008年至2017年四川省地震的震级情况，在《九寨沟地震释放的能量究竟有多大》一文中做了详细梳理，将一至十级的地震释放的能量与“空调能开多少年”和“火锅能吃多少盆”类比。这则报道对四川省2008年以来的地震情况进行了比较透彻的分析，并与大众日常生活相关的数据进行类比，将庞杂晦涩的数据置于寻常事物中，极大地增强了数据新闻的易读性，体现出灾难报道中数据新闻对复杂信息的解读能力。

灾难事件具有影响力大、牵涉范围广、社会创伤面大等特点，通常人们仅仅看到灾难发生时的状态，其背后与灾难相关的自然或社会问题更值得关注。这就要求新闻生产者在数据新闻中着眼于灾难事件的全局，对浅表化的信息进行全方位、多角度的挖掘和探究，从灾难事件出发又不局限于事件本身，而是形成对与灾难事件相关的多方面的关照。

灾难报道深度挖掘数据，对数据进行归纳聚合、分析阐释以提升数据价值，不应停留在对灾情信息的复盘上，更重要的是发挥指导、预测功能。对灾难事件发生前先兆因素的挖掘，对救灾、灾后重建的可行性建议，能够帮助我们在今后更好地提升防灾抢险的应对能力，这些都有远超于罗列灾难原生数据的价值。对上述隐性数据信息的挖掘梳理与分析呈现，能够为公众提供更多其自身无法全面了解的信息，增强媒体在灾难报道中的不可替代性与影响力。

大数据的优势之处就是能够透过海量数据，借助计算机技术探寻数据内在的规律，并对事件的发展趋势作出客观、理性的判断，为社会公众未来的行动提供具有科学性、指导性的建议。在对单一灾难性事件的报道中，不少媒体往往会将相关的事件串联起来，而这样的思路也常常为数据新闻生产者所用。例如，新京报2019年在各大媒体的台风报道逐步收尾之际，推出了数据新闻报道《台风来去之间：哪里是中国受灾最重的地方？》。这一作品根据中央气象局公布的数据，整理了1949年至2018年这69年来台风登陆地点及受灾情况，并制作成图表、视频等多种形态，多维度地为用户呈现了一部69年台风灾害史和抗击台风史，报道的逻辑性和深度都有很好的体现。

灾难事件发生后，媒体通过有效的报道策略积极进行社会协调，切实发挥价值引导的功能，是其承担社会责任的体现。灾难的发生给社会造成了巨大损失和重大影响，对媒体而言需要充分发挥媒体整合资源、协调各方的优势，通过深度、专业的信息汇聚对灾后受创的社会进行疗愈。数据可视化形式在灾难报道中的运用无疑为传统的灾难报道拓宽了思路，借力大数据翔实、客观的呈现，实现对内容的深耕与解读，充分挖掘灾难事件中的新闻价值。深度的数据挖掘和解读不仅能为新闻生产者带去更多的创作灵感，而且能够引领新闻生产者更加关注数据背后的故事，通过深度报道的方式启发公众对灾难事件的理性思考。

三、知识服务：知识传播的数据新闻

大数据时代，新闻传播从信息传播转向了知识传播，在社会的知识系统中，媒介知识的生产和传播扮演着重要角色[3]。在灾难事件的报道中最大限度还原事件的核心内容，为读者提供有针对性的内容与服务需要新闻生产者在深耕数据的同时，不断开拓新闻报道视角，将报道范围拓展到与灾难事件、社会生活相关的各个方面。与报道单一的灾难事件本身相比，收集同类型事故的数据，从中提炼出通用的规律性认识，为用户提供减灾避灾、灾后自救等信息以及更广阔视角下的科学知识，更能体现近年来媒体报道追求的“新闻+服务”的理念。

在对2020年初新冠肺炎疫情这一突发性公共卫生事件的报道中，数据新闻充分发挥了自身信息集纳的优势。对于信息获知较为单一、局限的普通大众来说，难以从实时变动的海量数据中建立起对疫情变动的整体认知，不断更新的数据反而加剧了大众的不确定感和恐慌心理，极易引发社会秩序的失衡。此时就需要媒体承担起信息梳理与解读的角色，在海量数据中为大众还原事件的核心内容，解读数据背后的真正含义，通过透明的信息公开和逻辑性的信息解读在动荡中维稳社会心态。随着疫情的蔓延，数据新闻分析向纵深推进，朝多维扩散主题，不再将焦点局限于疫情信息本身，而是以疫情为核心，扩展至与之相关的次重点内容，实现了相关外围主题与核心议题的有机联动。

新华网“数据新闻”栏目从防疫的角度，在北京陆续复工复产的时间节点敏锐捕捉到“公众应如何做好疫情防护”这一议题，借助大数据之力，通过真实、客观的数据梳理，将2019年与2020年的返京客流量做了对比研究。通过这一报道，读者能够清晰地获知“哪些省份是返京人口的主要来源地”“北京重要交通枢纽的客流量情况”“目前北京确诊病例的集中分布情况”等信息，这些信息与普通大众、在京返京人员形成了良好的共振，充分体现了媒体对公众生命健康安全的关切。此类报道在很好地展现新闻性之余，也将服务性纳入新闻生产体系，在全民防疫抗疫的特殊时间点取得了良好的指导效果。

新技术、新报道理念的发展助推用数据新闻解读灾难事件报道思路的形成。数据新闻借助可视化的形式对灾难新闻进行议题设置，不仅能够强化新闻报道的客观性，而且能拓展报道内容的广度，同时也将对内容的选择权交还给受众。受众可以根据自身的实际需要，从报道中提取最有针对性的信息和知识，这也是报道中新闻性和服务性相结合的体现。从数据的采集挖掘到信息的最终呈现，灾难报道无论借助什么样的形式与外壳，目的都是更好地服务公众，即借助海量数据为信息解读赋能。将数据可视化形式融入灾难报道中，可以通过更加直观的图示助力事件的全景展现，多维报道视角的融入能够完善公众对事件的整体认知，在潜移默化中发挥媒体提供知识、服务大众的职能。

四、人文关怀：有温度的数据新闻

灾难新闻报道是一种特殊的新闻报道，话题敏感，牵涉人员广泛，且通常伴随着巨大的伤亡和社会阵痛。因此，媒体对灾难事件的报道，要突出对人的生命、生存和尊严的关注。与其他议题相比，灾难报道更需要注重媒体人文关怀的展现，而不仅仅是聚焦事件本身。数据新闻以数据为中心的实证主义生产逻辑体现出极强的科学、客观、量化的特征，机器生产为数据新闻注入了冷静、理性的气质，它有效地弥合了传统新闻报道中新闻工作者的主观性与数据量化的客观性之间的鸿沟，实现了人文感与理性化的合理配比，为新闻报道注入了新的活力。

大数据时代的到来，非结构化信息逐渐向结构化信息转变，数据呈现式的报道方式和传统新闻故事化的叙事产生了一定的矛盾。新闻生产者不仅是信息的传播者，更是社会责任的担当者，主流价值观的构建、正向社会心态的引导都离不开报道者对内容的选择和对报道中态度与倾向的平衡。一篇从社会问题或灾难事件出发的数据新闻作品，不应停留在为受众提供数据等结构化的展现上，更需要为报道注入人文情感和温度，在借助数字客观揭示问题之余，让读者真切地感受到报道字里行间流露的对人的体察与关怀，以期为公众带去对灾难事件的思考。

数据可视化的报道形式优势突出，通过数据进行说明性的表达比主观性的文字判断更具说服力和认可度。英国金融时报的数据可视化记者简（Jane Pong）指出，利用数据可视化技术引发用户的共情，是帮助用户更好地认识主题的不错方法。与传统的报道方式相比，可视化的报道形式更具互动性，倘若能够充分发挥数据新闻的可视化优势，与受众形成良好的互动，不失为拓展数据新闻人文关怀的有效方式[4]。

在2020年全国新冠肺炎病亡者哀悼日，财新发布了数据新闻作品《新冠逝者：献给疫情中离去的生命》，借助大数据的力量，财新充分整合了互联网海量信息，用花瓣代表逝去的生命，在清明时节献上对新冠逝者的哀思和追念。作品以H5交互的形式呈现，能够带给受众更大的代入感和冲击力，这篇报道从数据出发又不止于数据，在动态的视觉效果中传递出报道对人的生命的敬重。H5作品发布当天，财新接续推出了《可视化|新冠逝者：献给疫情中离去的生命》，在这篇用户驱动的数据新闻作品中，讀者可以参与数据库的完善，通过众包新闻的方式实时对信息进行更新与补充，增强了读者在新闻生产中的参与感和主体意识，是数据新闻在疫情报道中彰显新闻作品应有的人文关怀的具体体现。

对人文精神的关注始终是新闻伦理的重点内容，数据新闻具有天然的精确性优势，能够将一个个散点问题串联成宏大的社会群像，从而揭示现象背后的本质规律。但数据新闻生产的工具理性特质，极易导致报道在产制过程中因强调技术逻辑而缺失人文关怀。因此，新闻内容生产者要恰当平衡数据支持与人文内涵之间的关系，让新闻报道真正成为社会的一面镜子，照见每一个普通个体。

五、结语

灾难事件不确定性大、危害性强、牵涉面广的特点对新闻报道提出了更高的要求。数据新闻报道拓展了传统新闻报道模式下对信息的单一表述和浅表化解读，赋予了新闻事实更深层次的联结和意涵，成为灾难新闻报道领域的“新鲜血液”。随着技术的迭代，强大的数据驱动力将为灾难报道提供源源不断的报道素材，使之能够更好地适配于受众不同场景、不同类型的信息与知识需求，充分展现专业媒体的信息集成能力和报道优势。

当下，虽然技术的发展已经全面赋能传统的新闻报道方式，但新闻报道的内核和本质性要求仍需坚守。在大数据时代，数据新闻报道形式的融入为灾难报道开拓出新的可能。在灾难新闻报道中，传播者要始终秉承新闻专业主义精神、不断增强自身的角色意识、时刻保持对人与事物的体察，进而加强媒体的社会公共服务功能，力求为受众提供更有价值的新闻产品、服务以及深刻的洞见。

参考文献：

[1] 詹绪武，任慧.我国灾难报道数据新闻的不足与应对[J].青年记者，2020（21）：27-28.

[2] 马克思，恩格斯.马克思恩格斯全集（第1卷）[M].北京：人民出版社，1956：211.

[3] 刘宏.“东方之星”号客船翻沉事件报道中的知识传播[N].光明日报，2015-06-10（002）.

[4] 奥特·阿拉斯泰尔.数据可视化的七大趋势[EB/OL].全球新闻调查会议，https：//gijc2017. org/2017/11/19/data-visualization/，2017-11-19.

作者简介：张晓悦（1995—），女，山东滨州人，硕士在读，研究方向：网络与新媒体、新闻理论。