大数据时代新华网数据新闻的可视化路径探析

谢帅光 朱爱敏

大数据时代推动了传统新闻业的改变，数据新闻就是在大数据基础上发展起来的新型的新闻报道方式。数据新闻以大数据为基础，利用特定程序挖掘数据背后的关联和意义，以形象化、交互式的叙事语言呈现新闻故事。数据被可视化为肉眼可见的图像和符号等来传递信息，是数据新闻的核心环节。而可视化呈现方式的丰富度越高，“新闻故事”的传播效果越佳。国外的数据新闻可视化在实践上早于国内，例如美国《华盛顿邮报》、英国《卫报》等西方大报都针对数据新闻展开了深入的探索。在我国主流媒体中，新华网的《数据新闻》是较早创立且较有影响力的栏目。该栏目从开办至今，内容持续更新，专业性在全国媒体中首屈一指，得到了社会各界的普遍认可。新华网作为我国最有影响力的网络媒体之一，人才和数据资源优势突出。因此，本文通过对新华网数据新闻的可视化研究，分析不同类型的数据新闻可视化存在的不足，并提出优化策略，为其在应用上提供发展思路。

一、大数据对新闻业的变革

大数据技术真正走向应用阶段开始于2013年，大数据作为海量信息的资源，推动着人们思维、生产、生活方式发生重大变革。在这个时期，很多行业以一种前所未有的方式对大数据进行挖掘和分析，获得有价值的产品和服务，更重要的是思维的改变。大数据渗入社会生活的方方面面,在多个行业和业务领域中独树一帜，推动传统社会向现代化信息社会转变。

大数据时代，新闻报道和数据的联系相比传统媒体时代更加紧密和复杂。大数据技术推动传统新闻报道方式的变革，产生了以大数据为基础的数据新闻，从繁杂的结构化和非结构化数据中挖掘、统计、分析新闻，并将其可视化呈现。数据新闻最重要的特征就是数据的可视化，将数据以图像式的视觉化方式呈现在读者面前。发轫于大数据时代的数据新闻，融合了数据挖掘、数据分析等技术手段，一方面推动了数据可视化向着交互式的方向发展，另一方面为数据可视化提供数据内容。

二、数据新闻可视化的定义

“可视化”，英文是“visual”，意为“视觉的”“形象的”。本质上，将任何抽象的事物，包括各种符号和数字等以图像化的方式呈现都可以被称为可视化。数据可视化是数据新闻报道最重要的表现方式，伴随着统计学和计算机图形学的出现而产生。它以图形和数据为主要符号，强调运用计算机算法和图像学的相关知识，将抽象、单调的数据和概念具体可感地加以呈现，达到清晰有效地传达与沟通数据背后的内容和意义的目的。数据新闻可视化在应用上主要表现在三个方面：强调可视化应用的交互性；注重复杂数据间的相关性；创新可视化方式的多样性。

三、新华网数据新闻可视化分析

（一）新华网《数据新闻》专栏简介

2013年，新华网开设《数据新闻》栏目，是最早开设数据新闻专栏的主流媒体之一。该栏目以“用数据传递独特新闻价值”为理念，将平面内容立体化，将新闻信息知识化，打造高品质数据新闻作品，让读者迅速了解事件的发生、演化，了解并把握新闻中的知识化内容，让新闻更具实用价值。另外，在数据挖掘分析、可视化呈现、传播路径等方面均有发展创新。截至2022年2月，该栏目已累计刊发新闻稿件数百期，稿件的数量、质量、内容覆盖面及形态多样化，专业化和数据可视化程度远高于同类媒体。该栏目内容持续更新，确保数据新闻的时效性和连续性。

（二）数据新闻可视化类型分析

为了统计方便，本文选取2020年1月1日至2021年10月1日这一时间段新华网《数据新闻》栏目发布的新闻作品为研究对象，样本总量共603篇，对数据新闻的可视化进行分析研究。

将新华网《数据新闻》栏目的可视化数据新闻分为信息图、图文互动、数视频、PC交互、手机交互五大类。样本总量为603篇，并分类统计不同类型的可视化作品数量，如图1所示。其中，信息图数量最多，达到451篇；其次是手机交互，相较于信息图数量较少，只有78篇；再次是数视频，有46个作品；然后是图文互动，有26篇；最后是PC交互，只有2篇作品。（注：在下文分析中将PC交互和手机交互归为用户交互类）

图1 新华网《数据新闻》栏目的可视化数据新闻分类及占比

1.静态信息图类

在新华网数据新闻的可视化类型中，静态信息图所占比例最大。信息图大多数是静态图片并配备文字做解释说明，图片类型丰富，包括贴画、漫画和实况照片等，数据主要以图标或数字的形式出现。数据呈现简单，制作过程简易，信息呈现直观，读者更容易理解。在栏目经过两次改版后，静态信息图的可视化呈现效果更加注重美学体验，在配色、图例、文字等选择上越来越多样化。例如，2021年8月19日发布的数据新闻《中国医师节丨原来你是这样的医生》就采用了静态信息长图的可视化形式，作品的开头是一个穿着防护服的医生的动漫形象。主体内容则采用了一张张笔记本的活页形式，配色鲜明，图片与文字形成互文。读者的阅读体验就像是在翻看自己的笔记本一样亲切。但是静态信息图类的数据新闻，仅仅是对数据的简单呈现，并辅以必要的文字说明，数据可视化程度低，长期阅读易令人感到枯燥乏味。

2.图文互动类

图文互动是新华网数据新闻作品中采用比较少的一种可视化手段，2020年1月1日至2021年10月1日只有26篇。这种数据可视化呈现方式是一种数据和文字的具象化表征，通过更加具体形象的图形，如实物、表情等来表达象形的数据内容，从而丰富可视化表现形式。新华网《数据新闻》专栏中的图文互动可视化形式更多是一种辅助类的手段，可以理解为是文字报道的配图或者插图。例如，2021年2月24日发布的数据新闻《最“牛”春节档电影到底“牛”在哪儿？》就是比较传统的图文类数据新闻。该作品先用文字形式描述了2021年春节档电影票房突破78亿元，创下多项影史新纪录，观众观影需求提升，然后用统计图直观地表现重要当期首日观影人次，以及《唐人街探案3》《你好，李焕英》两部影片的票房走势，形成互文式的呈现方式，让读者很容易就能了解2021年春节档电影票房情况。

大数据时代，技术不断进步，数据图表与文字内容在数据新闻报道中的互动形式或者位置不再固定，伴随着用户的浏览和阅读等操作，实现了个性化设置，随着阅读内容的推进而变更图片，更好地起到辅助和理解的作用。

3.用户交互类

新华网交互式数据新闻作品的主要类型有PC交互和手机交互。例如，2020年12月8日发布的《人与珠穆朗玛峰|回顾百年间珠峰攀登历史》是PC交互作品，2021年4月8日发布的《“疫”起走过的日子》是手机交互作品。用户交互类作品数量上比静态信息图少，但对制作专业性的要求更高。另外，交互式新闻强调的是受众与信息的深度交互和参与，满足受众的个性化需求，减少新闻生产者与受众之间的信息鸿沟。新华网数据新闻的传播效果和受众的互动效果不明显，虽然栏目在数据可视化的基础上增加了交互设计，但设计相对简单，技术还不够成熟，读者与数据新闻作品的互动性和参与性不高。在作品的下面有一个分享按钮，用户通过点击按钮将作品进行分享，实现跨平台的传播。有的作品下面还有一个点赞按钮，读者根据自己的阅读体验选择是否点赞，个别作品开放了评论。交互指的是人与人、人与物之间相互交流提高效率的行为，数据新闻通过可视化交互，受众进行视觉交互反馈，这样才能保持交互的持续性。而交互的根本目的在于提高读者的阅读体验和兴趣，可视化交互不能越过内容而过分重视形式，否则就会本末倒置。

4.数视频类

新华网《数据新闻》专栏的数视频类可视化数据新闻结合高效的视觉化技术，配上直观的文字字幕，从听觉与视觉两个层面增强了沉浸式体验，使受众对新闻报道产生立体化的认识。数视频类数据新闻是对扁平化内容的进阶加工，与受众的互动性没有体现出来，主要表现为可视化在交互设计上与数据内容本身的区隔。例如，《【数·百年】守护世遗瑰宝贡献中国力量》《【数·百年】中国城镇化：既要“留得下”也要“过得好”》等通过时长只有20几秒的视频来展现新闻的核心信息。

数视频类数据新闻作品的制作数量较少，主要是因为此类可视化作品制作耗时耗力，而且需要专业人才或软件，专业性要求更高。在移动互联网生态架构中，视频逐渐成为底层应用形态，数据新闻视频化发展俨然成为媒体传播形态变迁的重要方向。

四、新华网数据新闻可视化存在的问题

新华网的数据新闻可视化发展成果十分显著，但是在发展过程中还存在一些问题，如数据挖掘和分析不够深入，可视化形式以信息图为主，交互性不足等。

（一）数据挖掘浅尝辄止，分析深度不够

《数据新闻手册》作为国外介绍数据新闻最早的专业性手册，强调数据新闻的本质在于挖掘和分析数据本身，并将其存在的价值以可视化的方式呈现出来，并非将视觉化的数据视为增强其可读性的表达手段。重形式而轻内容的做法，偏离了数据新闻的追求。目前，国内数据新闻可视化实践还处于初步发展时期，数据新闻从业者对数据的分析挖掘和应用不够深入，对“数据”的含义理解较为浅显，在数据新闻报道中存在“唯数据论”的观念。例如静态信息图类的数据新闻，大部分作品在数据可视化呈现时，只是一串串数字和图表的罗列，并没有挖掘数据背后的深层意义，也没有揭示事物的规律。

（二）可视化形式单一，技术不够成熟

从可视化类型的统计图中可以看出，信息图所占比例最高，多以静态图表来进行可视化呈现，形式较为单一。另外，技术上还存在一定的壁垒，PC端和移动端的不适配降低了可视化呈现的效果。固然移动端和PC端都可以浏览数据新闻，但是不同类型的可视化作品往往手机阅读的体验效果更好，PC端阅读体验较差。而新华网数据新闻的PC交互系列在手机上的阅读体验不如电脑端，两种平台不能很好地适配，降低了可视化作品的传播效果。

（三）交互程度低，缺乏与受众的互动

交互式数据新闻是数据新闻发展形态的进阶表现，以鼠标点击、拖拽等指令触发为途径，将数据与数据、数据与其他媒介形式相关联，进行多维度可视化展现和实时互动的新闻报道形式。新华网数据新闻可视化类型中的PC交互和手机交互的报道数量较少，在交互设计上较为缺乏创新和灵感，仅仅在作品下方插入分享按钮或点赞按钮。这种形式只是平面上的交互，远未达到三维实时交互的程度。

五、数据新闻的优化建议

（一）深度挖掘数据背后的价值，增强数据可视化的可信度

数据新闻可视化丰富了新闻报道的调查方法和叙事手段，增强了新闻的真实性和客观性，加速了传统媒体行业角色的转变，以预测趋势和把握舆论的方式推动社会发展。新华网《数据新闻》专栏在选择数据上要做好把关人的角色，通过科学有效的技术对数据进行分析和解读，从不同维度、深度挖掘数据背后的信息，帮助读者发现事物与人、事物与事物的相关性，增强新闻的接近性和可读性。

（二）数据新闻生产过程中更加强调公开与受众参与

媒介技术迅速发展所带来的影响，更多地体现为拓展而不是取代旧的媒体与受众的行为关系。大数据时代，媒介技术的变革引起了受众认知和行为模式上的改变，相比于传统媒体时代，更多体现在网络媒体的交互性和主动参与性上。受众不再被动地接受信息，而是主动参与并在网络媒介进行互动，表达自己的观点。新华网《数据新闻》专栏可以鼓励受众参与，通过开放评论平台以及电子问卷等形式听取受众的意见，不断推动数据新闻可视化报道的创新发展。

（三）利用多媒体手段，提高数据新闻可视化和交互性

新华网《数据新闻》专栏在数据可视化呈现上可以进行更多的尝试，增加更多的动态信息图、视频和3D动态图形等呈现方式。让平面的“可视化”变得更加“立体化”，既能够满足受众信息阅读的体验，又能满足视听觉的代入感。在交互性上，一方面要强化可视化手段和受众沉浸式互动的频率，通过智能技术将数据新闻与人的“身体”高度结合，实现人机高度互动；另一方面，将数据新闻进行个性化设计，由受众自行选择接收的信息，从而提高受众的参与感，满足受众的个性化需求。

（四）提高数据新闻行业人员的技术涵养和能力

专业人才的稀缺是制约新华网数据新闻可视化发展的一个重要因素。第一，高校应该根据新闻行业的发展现状，制定出顺应行业发展趋势的课程，教授学生前沿理论和实践技术，为数据新闻可视化的发展输送优秀人才。第二，大数据时代，媒体原有的新闻工作者要不断提升技术素养，更熟练地掌握可视化技术，制作可视化形式更丰富的数据新闻作品。第三，打造和磨炼更加专业化的数据新闻可视化团队。新华网数据新闻部成立较早，团队建设更加健全，成员组成上不仅有数据记者和编辑，还有更重要的可视化设计师和前端工程师等。

六、结语

国内数据新闻的可视化在技术和实践上同国外知名媒体相比仍存在一定差距。但是随着我国信息技术的快速发展，尤其是大数据时代的到来，为数据新闻可视化发展提供了更多的技术支持和数据内容。新华网《数据新闻》栏目与互联网巨头的强强联合，推动了数据新闻可视化实践的发展。新华网《数据新闻》栏目脚踏实地探索了一条符合中国新闻体制、传播环境的数据新闻发展模式。