当信息变成常识时，用户对内容的利用也会发作变革，由“看消息”转向“用消息”：经由过程对大批数据的统计阐发，消息变乱的开展趋向与头绪愈加明晰，经由过程互动式的显现方法，利用户能愈加直观天文解到某一消息变乱与本身存在的联系关系性

　　当信息变成常识时，用户对内容的利用也会发作变革，由“看消息”转向“用消息”：经由过程对大批数据的统计阐发，消息变乱的开展趋向与头绪愈加明晰，经由过程互动式的显现方法，利用户能愈加直观天文解到某一消息变乱与本身存在的联系关系性。

　　编者案：近期，互联网使用适老化改形成为言论热门。比拟尚不熟习互联网的白叟，曾经可以纯熟把握互联网使用操纵的老年网民一样面对收集谎言、收集欺骗昔日消息摘抄十条、虚伪告白等圈套，他们抵抗风险的才能远低于年青网民。…

　　立即式数据消息源于机械人写作消息，它间接操纵算法法式撰写消息报导，经由过程收罗大批的各类题材和高质量的数据，成立各类分类的宏大数据库，从中寻觅模子、趋向和互相的干系，最初由机械主动化消费消息。固然，并非一切的机械人写作消息都是数据消息，只要那些契合数据消息消费形式，由机械人自立完成的消息才算是立即式数据消息。

　　从天下范畴看，数据消息是一种综合多种表示手腕、使用多种手艺的新型消息报导款式，除气力较强的传统媒体和收集媒体，数据消息的在消息业的使用还未成常态。在中国，有些媒体做数据消息的动因很简朴：这是如今的消息潮水，但受制于数据资本、手艺、人材、理念等限定，对怎样做数据消息、怎样做好数据消息，短少思绪。这个成绩恰好也是当前学界和业界讨论较少、却又极其火急的成绩。分离当下国表里一些胜利与失利的数据消息案例，我们以为做好数据消息该当对峙以下理念。

　　关于视觉一般的人来讲，除白色的中国、澳大利亚、西班牙、法国、新西兰等国具有较强辨认性外，欧洲其他国度和美国各州都会，密密层层，辨识起来十分艰难。网友Curran919批评道：“我是色盲，经由过程色彩辨认这些十分艰难，（设想者）该当用更亮堂的色彩”。

　　数据可视化体验的情势维度是指可视化在设想时接纳的气势派头、款式及表示情势。比方在表现用时数据的数据消息可接纳工夫线，表现共时数据的数据消息可接纳舆图、使用比照激烈的颜色；表现数据比力的数据消息可接纳面积图表；现场感强的数据消息可接纳沉醉式舆图等。

　　在当代社会数字化与智能化飞速开展确当下，老年人与互联网之间的“数字鸿沟”已成为必需超越的课题。2020年末，工信部正式印发《互联网使用适老化及无停滞革新专项动作计划》。…

　　数据消息在争取留意力资本上具有自然的劣势，《卫报》发明，读者会花更多的工夫用于浏览数据消息。但现今序言格式和合作形式已然变革，数据消息必需跳出传统消息业以“二次售卖”为主的红利思绪，该当充实鉴戒新媒体的红利思绪，变“卖产物”为“卖效劳”，拓展数据消息的增值链，操纵数据消息将媒体打形成数据中间（data hubs）。

　　因为数据消息的理论还处于起步期，很多人对数据消息短少准确的认知，常常将用数据解读的消息视为数据消息，或数据消息同等于数据可视化。很多所谓的数据消息，无数据消息之名，无数据消息之实，数据消息报导存在情势大于内容的偏向。假如数据消息仅仅被看做是一种消息信息的数字化、可视化显现方法的话，它不会是传统媒体的救星。数据消息是对现有消息媒体职员构造和手艺构造具有推翻性的一种消息消费形式，也会抵消息业的可连续开展形式带来深远的影响，当前对数据消息的探究还在停止中，另有更多的成绩需求我们去发明、去阐发、去考虑。（作者系：中国群众大学消息学院2014级博士研讨生）

　　查询拜访式数据消息因为建造周期长、动用的媒体资本最多，在显现手腕上，偏向于多种手腕并用。如《华盛顿邮报》对“2011年白宫枪击案”（2011 White House Shooting）所做的数据消息报导中，以多媒体工夫线为主线，辅之以舆图、修建蓝图、音频、照片等元素，将变乱重现于用户长远。

　　查询拜访式数据消息需求依托媒体壮大的手艺撑持和人材撑持才可完成，因而该类数据消息较多出如今强势媒体中。

　　传统媒体在面临渠道占绝对劣势的新媒体，“内容为王”的成果即是为“渠道为王”做了“嫁衣”。纵观传统消息媒体的开展的黄金期，其胜利的条件在于对渠道有必然的掌握。但在互联网时期，传统媒体的渠道掌握劣势不在，“酒香也怕小路深”，劈面对数据消息的机缘时，消息业必需考虑一个成绩：怎样让数据消息可连续开展。

　　查询拜访式数据消息是数据消息中的深度报导，也是数据消息的最高条理。查询拜访式数据消息中的数据大多经由过程数据消息记者得到，数据获得难度大消息动静的界说，凡是需求一个团队完成。在数据的发掘、处置、阐发、阐释上依靠数据记者想要理解的成绩而定。为了表现查询拜访性，数据消息记者不只需求对数据停止鉴别，剔除“坏数据”，还需求就报导的话题采访相干各方，确保查询拜访报导的牢靠性。

　　美国一些消息媒体曾经利用消息机械人（newsbots）自立天生消息报导。如2014年，美联社与Automated Insights公司签订了550万美圆的和谈，启用该公司开辟的法式撰写有关公司财报的消息报导。该法式就可以在几秒钟以内天生一篇消息报导。现期近时式数据消息只出如今美国，多用于财经消息、体育消息、天然灾祸报导等。

　　强化与用户的联系关系其实不料味着数据消息必需做当地消息，宏观消息一样能够提现这类强联系关系。曾供职于ProPublica网站的数据消息记者邱悦暗示，ProPublica网站的产物理念是“让读者在故事中找到本人”。数据消息报导该当有近景和远景两个条理：近景能够看到全局的故事，晓得这个消息故事的主题，通常为天下的层面。消息使用该当许可读者看到近景以后进入远景，能够搜刮本人地点的州、都会，从近景当中找到本人的地位，把一个很大的天下范畴的故事和本人联络起来消息动静的界说，然后报告读者：为何你要存眷这个故事，你在这个故事里的地位在那里。

　　有人以为数据消息是以数据为中间、去故事化，这是对数据消息的一种曲解，数据消息的素质是消息报导，消息报导是以故事为中间的，故事的完成是以叙事为手腕的。一名业界人士暗示，“故事化和数据都是重点，只看数据，读者也是晕的。”消息文本都在叙事，因为人类大脑能贮存具有逻辑性的元素，以是“故事”简单被受众记着。假如说交互作品的血肉是数据，那末骨架就是故事。数据是故事的一部门，是叙事的一部门，数据消息与以往消息款式最大的差别在于夸大数据在叙事中的职位。

　　因而判定数据能否有代价，主要的尺度是数据背后有甚么故事？这个数据在全部消息故事中的感化是甚么？用户对这个数据感爱好的根据是甚么？

　　数据可视化的目标不在于纯真吸收留意力，寻求“酷”、“炫”，而是效劳于数据消息的叙事，效劳于用户的体验。

　　从数据量上看，数据消息可分为传统数据消息和大数据消息；从数据消息与用户的干系看，能够分为信息见告式数据消息和交互式数据消息。Turo Uskali和Heikki Kuutti经由过程对数据消息在西欧的使用发明，当前数据消息大致可分为三品种型：查询拜访式数据消息（Investigative Data Journalism，IDJ）、通例式数据消息（General Data Journalism，GDJ）和立即式数据消息（Real-Time Data Journalism，RDJ）。

　　如ProPublica网站（ ProPublica的称号出自拉丁语“pro publica”，意为“为了群众”。ProPublica为美国一家非营利性官方消息网站，曾获普利策消息奖。）建造的《各州工人抵偿变革》（Workers Compensation Reforms by State），关于美国的工伤抵偿，在差别州有差别尺度。记者经由过程数据发明2002年到 2014年以来，对折以上的州的工伤抵偿政策愈来愈差，员工福利愈来愈少；相邻的州会有正或负的影响结果，在天文上有较着扎堆效应。财新出品的《中东地域的敌友干系》，基于中东地域动乱的场面地步和列国错综庞大的干系，财新网用静态环形干系图，直观地显现了天下列国在中东地域的敌友干系图谱。

　　整体看，数据在数据消息中的感化是：提拔消息报导对宏观成绩的注释才能、使叙事的手腕愈加多样化、低落了叙事表达的了解难度。同时，数据作为数据消息报导的有机构成部门，仍是报导文本构造化的一部门，负担叙事、注释、评价等功用。

　　数据消息素质上不属于一次性的信息消耗，而是属于可屡次性的常识消耗。由于数据消息将媒体推向常识消费的前台，使媒体不惟一消费信息的才能，亦有消费常识的才能。

　　数据样本能否足以代表团体，数据算法能否足以表现与理想的联系关系、对数据的解读能否尽能够丢弃客观性，间接决议数据的客观性、可托性。这是由于数据消息的消费并不是在编纂部的封锁消费，坏数据、出缺陷的尝试会曲解本相。即使是好的数据和坚固的研讨也能够被毛病显现，特别是当数据消息记者发明了数据中的非常值，必然要将其放在特定的社会布景中考查，而不是放在这些数据中考查。

　　2012年环球数据消息奖的作品《纽约时报》的出格报导《雪崩》（Snow Fall），6天内的点击量达350万次，却喝采不叫座。该专题共耗时6个月，终极本钱是25万美圆阁下昔日消息摘抄十条。虽然出书了该专题的电子书，但这个项目仍是没有发出本钱。

　　整体而言，数据可视化的终极目标是满意用户对数据消息承受的多种请求，这需求数据可视化在使用时要有效户体验的认识消息动静的界说。我们以为，数据可视化需从两个别验维度动手：可视化的情势维度和可视化的内容维度。

　　因为数据在特定的情境下才故意义，为了不误读，数据消息记者仍旧要与专家、数据收罗部分，理解数据的搜集、处置，以此制止误读。数据处置中，更多的是寻觅相干干系，但相干干系不即是因果干系，假如将两者混合，则数据消息的结论一定存在成绩。

　　有的媒体以为数据消息的重头在于怎样显现数据，以为数据可视化是数据消息最主要的环节，但实践上，数据可视化并没必要然是数据消息组成的一定选项。数据消息意味着获得未曾赐与的数据，从数据阐发中发明新的洞察，可视化是最初的阶段。“数据可视化是叙事手艺的有机构成部门，可是数据消息可所以朴实的，大概终极消费一个其实不庞大的图表。”

　　数据消息自己就是对传统消息报导形式的立异，符合序言交融的传媒转型语境，因而亦需求媒体在运营数据消息时立异思想、改动思绪，让消息业进入到一个真正之内容创意、视觉创意、手艺立异的新范式。

　　《原始数据只是一种修辞》（Raw Data Is an Oxymoron）一书的作者丽莎·吉特曼所说：“数据历来都未几是原始存在的，由于它不是天然的产品，而是按照一小我私家的偏向和代价看法被构建出来的。我们最后定下的收罗数据的法子曾经决议了数据将以何种相貌显现出来。数据阐发的成果看似公平客观，实在代价挑选贯串了构建到解读的全历程。”TOW数字消息研讨中间的研讨者尼克·蒂亚克普洛斯（Nick Diakopoulos）以为：“数据其实不自然地意味着实在。经由过程诚笃的推理历程，我们能够在数据中找到实在，可是我们也能够找到多个实在，也多是全然的毛病。”

　　数据可视化的目标次要有两个：信息转达和审美愉悦。数据可视化体验的内容维度是可视化设想时所包含的信息量和表示信息的才能，经由过程可视化设想把笼统单调的信息具象化，低落用户对数据的了解难度，凸起重点数据信息，消弭与主题无关或弱化主题的“乐音”。

　　实在操纵数据红利已不是新兴行业，只不外从前的数据行业从业门坎较高，现在这一门坎已大为低落。2008年9月昔日消息摘抄十条，汤森路透投资近10亿美圆推出了Eikon产物项目，为3万多家上市公司供给更直观的静态均匀阐发、交际媒体信息和最新的投资志愿阐发，抵消息停止主动处置与体系阐发，可使海量非构造化数据经由过程多种图心情势停止可视化显现，该效劳现具有21万专业用户。

　　数据消息在时效性上不占劣势，因而数据消息要将“靠近性”阐扬到极致，夸大内容与用户的联系关系认识。数据消息内容偏重于联系关系不是偶尔的，是基于数据消息内涵的特质和消费周期决议的。

　　（2）数据市肆形式：将多种数据库连通，出卖进入这些数据库的答应时机，并供给数据阐发和可视化效劳；

　　数据与可视化的“嫁接”，使单调的数据变得风趣，同时还带给用户视觉快感，顺应了当下用户“懒浏览”、“趣浏览”的消息消耗风俗。假如说数据消息的内核是数据和与数据相关的故事，那末数据消息的外核即是数据可视化。

　　固然数据消息的增值形式另有许多，如展开舆情监控与阐发、行业开展与阐发、操纵大数据停止猜测阐发等，媒体能够操纵长尾实际，开辟一些使用昔日消息摘抄十条，对准一些利基市场。

　　通例式数据消息是今朝使用最多的数据消息款式。通例式数据消息对时效性请求较高，凡是请求在一至三天内完成。因为数据消息的消费需求必然的周期，因而并非一切的消息都合适做通例式数据消息。从题材角度看，通例式数据消息必需是热门消息，并能连续一段工夫，并且数据易得，不然不简单完成。

　　通例式数据消息凡是以数据集（dataset）作为消息报导的出发点，凡是不加质疑的利用可托滥觞的数据。基于已有、易得的数据，梳理、阐释某个消息理论或社集会题。

　　完成数据的叙事功用，条件是数据的相干事情量要做足。“获得数据、检查数据、阐发数据的部门，相称于‘用数据讲故事’总事情量的80%。”而数据叙事的方法不只限文本，还能够多样化，让用户到场叙事。以财新“北京摇车号难”的消息为例，如做成笔墨报导，用户不会有深入的感触感染，为了让用户更活泼的了解摇号的几率，他们将报导方法做成了小游戏，让用户切身材验北京摇车号的难度。本次报导耗时半天，但一周总会见量却到达150万。

　　数据可视化该当表现数据的表意实在，有助于用户客观、片面熟悉数据的涵义及影响，而不是招致误读曲解。如在福克斯消息网2012年的一则消息中（如图2.）讨论的是布什总统减税政策到期后的影响。图中显现的别离是2012年和2013年（减税政策到期后）的最高税率比力。从图表看，减税政策到期后的最高税率仿佛好比今高了5倍，而实践一般的比照图该当是图3。由于原始数据别离是35%（2012年）和39.6%（2013年）。有阐发称福克斯消息是反对布什地点共和党的守旧媒体，而如许的数据显现有失客观性。

　　通例式数据消息的劣势在于题材普遍、手艺简朴，消费本钱较低，普通记者颠末专业培训能够很快胜任。

　　《信息之美》中对数据可视化提出了四个请求：新奇、充分、高效和美感。新奇是指一种极新的视角察看数据，大概一种气势派头能够激起读者的热情从而到达新的了解高度；充分意味着通报信息才能是判定团体胜利与否的最主要的身分，它是可视化设想的次要驱动力；高效则请求可视化不准可包罗太多和主题无关的内容或信息；美感是可视化设想契合人们的审美请求。

　　数据消息常常被视为一个自力的消息款式。即使是数据消息的专业奖项环球数据消息奖，在评选中也未根据数据消息的范例（genre）分类，在评奖单项中无数据故事叙事（Data Storytelling）、数据驱动使用（Data-driven Applications）、数据驱动查询拜访消息（Data-driven Investigative Journalism）、数据消息网站（Data Journalism Website or Section）等种别，实践上数据消息内部亦有差别的范例。

　　因为数据消息使用科学办法“用数据语言”，这也简单让人陷于唯手艺论、唯办法论、唯数据论的误区。数据消息记者要无数据利用的批驳认识，从数据获得，到数据处置，再到数据阐释，对数据的利用都需持批驳立场。

　　可是假如无视了用户对数据可视化的情势需求，那末可视化产物最初的成果即是达不到预期结果。我们以《Uber在环球各地所碰到的法令成绩》的数据可视化案例为例（如图1.），白色暗示制止利用Uber的国度和地域，粉白色暗示对Uber能否正当存在争议或有能够制止的国度和地域，绿色暗示对Uber有限定的国度和地域。

　　数据消息可以借助数据、图表指导用户考虑、了解宏观层面的消息变乱与小我私家之间的联系关系，凭仗本身可视化、要点凸起等特征易构成优良的互动交换机制，在二次传布或“再创作”过程当中消息与小我私家联系关系获得强化。

　　以是在筹谋选题前，数据消息记者起首面对的成绩是：这个选题与用户有甚么干系？联系关系能否严密？从今朝国表里数据消息的理论看，较为胜利的案例多与靠近性有关。比方BBC的数据消息战略是使用数据消息与用户的联系关系性提拔数据消息的存眷度，他们设想了一个“英国阶级计较器”，让公家到场，理解本人属于哪一个阶级。

　　《数据消息趋向》（Trends In Data Journalism）陈述以为将来数据消息的红利形式包罗：