什麼是數據新聞？

數據新聞比以往任何時候都更重要，但什麼是數據新聞以及為什麼它會成為全球新聞編輯室的前沿。

數據新聞是對數據的收集和分析，然後將其呈現在觀眾可以理解的引人入勝的故事中。

一些評論家認為所有現代新聞都是數據新聞。 畢竟，當新聞故事被印刷出來時，它應該包含事實，而這些事實可以量化為“數據”。 然而，“數據新聞”這個詞讓人想到的不僅僅是傳統報導。

正如《衛報》視覺數據編輯 Aron Pilhofer 所說，數據新聞“對幾乎每個人都有不同的意義”。

大多數人都同意數據報告的一個特徵； 它是一種解釋原始數據並將該信息用作故事的關鍵來源的新聞。

美國新聞研究所的一篇題為“數據新聞與我們一直以來所做的有何不同”的文章討論了這一點。

本文還指出瞭如何將數據報告分為三個重疊的類別：採集、分析和展示。

在某些方面，這與記者處理大多數故事的方式沒有什麼不同； 首先，找到一個來源，然後分析所呈現的信息，然後以一種易於公眾理解的方式分發這些信息。 雖然這些步驟可能類似於在新聞編輯室完成的工作，但所涉及的過程卻不同。

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數據採集

初步獲取數據是任何數據記者工作的重要組成部分。 所涉及的技能與許多人認為的新聞業並不相輔相成。

例如，在數據源（例如電子表格）中發現異常的能力與採訪舉報人和目睹全球事件並對其進行報告相去甚遠。

然而，這項技能可以而且已經幫助揭露和展示了我們這個時代發生的一些最重要的故事。

《紐約時報》發表了一篇文章，探討了解如何調查電子表格的價值，以及他們的記者如何學會熱愛這個過程，這有助於他們找到並參與報導。 不僅僅是電子表格，記者可以在其中找到有價值的新聞信息。

其他數據獲取方法包括網站抓取、提交信息自由請求以及搜索和收集不同的複雜數據格式。

數據分析

通常情況下，故事不會來自簡單地獲取數據，而是來自分析數據。 大數據尤其如此，大數據可能需要計算機輔助報告或其他一些公式來破譯數據集中的故事。

當然，數據分析曾經純粹是數據科學家的職責。 然而，如今，隨著可用信息量的增加，數據科學已成為新聞編輯室中必不可少的工具，而遠非一門被忽視的社會科學。

在復雜的數據中發現模式和引人入勝的故事的能力已成為當今記者的武器庫中的一種武器。

數據可視化

儘管有人認為新聞業正在消亡，但現在有比以往更多的方式來講述故事，部分原因是數據可視化是大多數主要新聞編輯室的重要工具。

這是數據團隊一起工作以呈現圖表、信息圖表和其他視覺演示的地方，以幫助展示他們集體調查報告的成果。

數據故事可視化的一個很好的例子是衛報對愛德華斯諾登洩露 NSA 文件的介紹。

在這裡，他們通過“啟示對你意味著什麼”可視化讓故事對普通讀者來說更有趣。

他們沒有以一種讓讀者難以抗拒的方式顯示大量數據洩漏，而是將其人性化。 他們通過讓觀眾有機會看到數據如何影響他們最關心的事情來做到這一點。

這是對數據的一種很好的利用，它將故事傳播給了比其他方式更廣泛的受眾。

數據無處不在

數據採集、數據分析和數據可視化的早期示例是 Philip Meyer 和他在 1967 年的計算機輔助報告。在分發有關底特律騷亂人群的人口統計信息後，Meyer 分析了調查數據。 他表明，騷亂的人既有可能是大學畢業生，也有可能是高中輟學生。

現在，那裡的數據如此之多，以至於一名記者幾乎不可能像邁耶那樣兼顧所有這三個方面。

在數據新聞手冊中，討論了數據記者工作流程的這種變化。 邁耶自己也討論過這一點，他曾說：

“當信息匱乏時，我們的大部分努力都用於狩獵和採集。 現在信息豐富，處理更重要。”

今天存在如此多的信息，因此從大量數據中尋找引人入勝的故事是一門科學。

數據新聞在哪裡？

去年年底，DataJournalism.com 對數據新聞的現狀及其發展方向進行了研究。 它收到了來自世界各地記者的 1,250 多份回复，並公佈了結果。

最令人興奮的發現之一是，超過四分之一的數據記者因大流行而進入該領域。

另一個有趣的發現是，數據記者最常用的編程語言是 Python (63%)，其次是 HTML/CSS (51%)，然後是 R (46%)。

What's New In Publishing 是另一個新聞機構，它試圖回答“今天的數據新聞在哪裡？”的問題。 他們與該領域的幾位記者進行了討論，並將他們與 Jacopo Ottaviani 的談話作為他們特別感興趣的 IJNotes 播客的一部分。

Ottaviani 先生是泛非 ICFJ 奈特研究員，在 Code for Africa 擔任首席數據官。 他正在幫助非洲大陸的新聞編輯室創建數據台並在報導中更有效地使用數據。

他在這次討論中提出的觀點之一是數據新聞故事需要人性化。 正如我們在衛報和愛德華斯諾登發布的文件中看到的那樣，這可能是你的故事找到聽眾或大量數據被視為難以理解之間的區別。

數據新聞的挑戰

數據分析和成為一名數據記者對那些考慮從事新聞事業的人提出了一些挑戰。 這裡僅僅是少數…

訪問質量數據

眾包新聞時，獲取高質量數據並不總是那麼容易。 事實上，在前面提到的來自 DataJournalism.com 的調查中，數據記者表示這是他們最大的挑戰。

超過一半的受訪者表示，獲取優質數據是最大的問題。

傳統新聞編輯室的時間限制

訪問數據後，許多記者感覺好像他們沒有時間對其進行檢查和正確可視化。 從事大型數據集的調查記者工作需要時間，不幸的是，這段時間使人們無法處理工作的其他方面。

以今天的滾動新聞心態，很難在個別故事上花費數周和數月的時間。 這就是為什麼“時間限制”在該調查中被列為數據記者第二重要的問題的原因之一。

資源

幾乎一半的受訪記者表示，缺乏資源是他們最大的問題。 這是因為新聞編輯室通常沒有跟進與數據相關的故事所需的財力、時間或人才資源。

數據新聞的價值

大約 70% 的數據記者認為數據帶來了“故事的可靠性和情境化”。 這些記者還指出了該領域的其他價值，例如找到相關且獨特的故事並將其呈現給公眾的能力。

美國新聞協會還討論了數據新聞的價值，指出了它的公正性。 它指出：

“與其他來源相比，數據最明顯的優勢在於它是事實……例如，它是實際計算的死亡人數，或者稅收或坑洼。 當你面前有真正的證據時，就沒有那麼多依賴軼事證據的必要了。”

他們還指出，數據新聞允許記者核實說法、處理更關鍵的故事、提供細節和距離，同時提高效率。

從事這種類型的報導有很多好處，而且很明顯，數據新聞是一個會繼續存在的領域。 數據分析一直是記者工作的一個組成部分。

隨著當今可用的大量大數據，它現在已成為幾乎每個主要新聞編輯室都需要接受的社會科學。

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