财经新闻数据可视化研究*

□文│强月新　陈志鹏

数据可视化是传统的科学可视化和信息可视化的统称，包括简单的图表、柱状图及复杂交互式地图、气泡图等技术形态。大数据背景下，数据可视化技术近年来在新闻传播业的一个重要应用就是推动了数据驱动型新闻（data driven journalism）的发展。而财经新闻与数据可视化的结合，既给传统的财经媒体带来新的发展路径，也为新闻出版业的数字化转型提供部分可行性经验。因此，研究财经新闻及其数据可视化的现状及问题，具有较高的理论和应用价值。

一、财经新闻数据可视化研究的缘起

数据新闻最大的魅力是对数据的开放和共享，并允许用户提供数据参与内容生产，以增强新闻报道的可信度和透明度。其次才是对复杂海量数据的简单而艺术的呈现。欧美国家的数据开源运动催生的数据新闻则以“开放进步”的姿态在试图重塑新闻业的形象，力求缓解传媒业公信力和传播力的双重危机，这一切都给了需要迫切转型的传统媒介以可行性。

1.大数据及产业发展的客观现实

让数据真正开放和流动起来，是大数据产业可持续发展的基本要素。挖掘大数据让数据增值已成共识。在中国，“实施国家大数据战略，推进数据资源开发共享”也已写入国家“十三五”规划纲要，以智能制造和云计算为产业代表的大数据产业也进入实质性发展阶段。

与制造业、商业及财政金融领域相关的财经新闻对各类数据有着天然的亲近性，由政府机构及企业推动大数据产业涉及的数据仓库建设、实时数据分析、数据产品在客户端的呈现都为财经新闻的数据可视化提供了基础性信息保障。如英国《卫报》基于政府开放的各部门会计报表和非政府机构的数据库，每年推出数据可视化报道《一图看懂财政开支》，在降低了复杂的财政预算、决算会计报表的传播门槛后，还让用户以体验式的“记者视角”发现“那些政客极力鼓吹的、想要削减的开支，都是些不起眼的小项目”，[1]这也提升传统媒体对真相追索的力度。

2.财经传媒转型的内在发展动力

传统的财经新闻报道通篇大都是干涩数据或简单数据对比之后呈现的冰冷的柱状图，即低维数据可视化方法。这与财经新闻新媒介环境中用户（user）“轻阅读（阅读轻量化）”及“交互式阅读”的基本诉求格格不入，遑论挖掘数据进而监测经济运行趋势、揭示新闻真相的使命。

事实上，新媒介环境下财经新闻内容生产领域的UGC（User Generated Content，用户生产的内容）模式已渐入佳境，记者身份不再是相对稳定的而是“液化”的，即每一个个体（用户）都同时具备新闻信息生产者、传播者、消费者的多重身份并可以快速切换，[2]这无不要求传统财经媒体真正树立产品意识和用户意识，以创新数据可视化生产作为媒介转型的突破口之一。以财经新闻及数据分析研报为主打产品的美国彭博新闻社盈利能力持续稳定；甚至此前被日本经济新闻集团并购的英国《金融时报》也传来内容盈利超过广告的消息，且数字版订阅量占到总订阅量的3/4。反观国内上海报业集团旗下的财经新媒体界面等公司，依然遭遇“盈利难”的困扰。财经媒体能否真正把握移动互联网的特性对内容生产进行垂直细分，尤其是真正围绕用户的数据诉求加大数据可视化产品开发力度，都将是转型发展的关键所在。

3.国内外对数据新闻的艰难探索

数据新闻的探索开始于2009年英国《卫报》官网上的数据博客，内含各国数据搜索引擎及查询公共开支数据的软件工具，对公共财政运行、英国议员开销的“监测”让数据新闻从诞生之日起就与财经新闻产生了紧密的联系。2010年起，具备完整形态的数据新闻开始在《纽约时报》、英国广播电台（BBC）、《金融时报》等国际主流媒体上出现。在首届“国际数据新闻”圆桌会议上，德国记者劳伦兹对数据新闻及流程进行了界定：通过反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，可视化的呈现数据并合成新闻故事。在大数据技术驱动下，2012年欧美国家的数据新闻探索进入快车道，基于谷歌地图的交互式地图以及动态气泡图、热力图等信息可视化技术在数据新闻中日渐成为常用技术手段。如2012年轰动全球财经界的社交媒体巨头Facebook在纳斯达克上市时，《纽约时报》数据可视化团队采用动态图技术以信息比较的方式回应用户“Facebook IPO到底意味着什么？投资新上市的科技公司会是好的选择吗？”等核心问题，[3]都是近年来数据新闻里有关财经资讯的优质作品。

与国外数据新闻探索中面临的遭遇政府及企业数据壁垒、数据可视化技术人才匮乏、传统媒介数字化转型存在盈利难等问题类似，中国的数据新闻探索同样步履艰难。搜狐新闻于2011年5月率先设立《数字之道》专栏、2012年2月财新网设立数据可视化实验室、2013年新华社组建数据新闻团队，将生物传感器技术用于数据新闻都是国内媒体进行探索的标志性节点，但除个别精品外，国内新闻领域的数据可视化整体上还处于对国外同行的模仿阶段，受制于数据来源及人才储备等因素，国内数据新闻的生产流程创新和内容创意领域乏善可陈。可视化关键的数据开源领域，中国国家统计局设立的国家数据网也体现了对数据开放的回应，其他的政府或企业机构整体上的开放力度与国外差距仍然较大。

二、财经新闻数据可视化研究的现状分析

财经新闻数据可视化研究，是2012年以来在备受学界关注的数据新闻研究的重要分支，与大数据技术的驱动关联密切。本文以“财经数据新闻”为关键词在中国期刊全文数据库搜索，数据清理后获取有效文献为37篇，其中以“财经新闻数据可视化”为关键词搜索后获取相关文献13篇。就总量而言，与“数据新闻”237篇的有效文献（截至2017年7月，选取真正的数据驱动型新闻，而剔除数据与新闻的关系等不相关文献）相比，财经数据新闻尤其是可视化相关的研究仍有较大空间，因为国内数据新闻研究多停留在现象呈现和经验总结的表层研究阶段，亟待深入到对其生成机制、传播规律等方面的里层研究，且以大数据研究方法进行跨学科的学理性研究较为匮乏。[4]再进入国际视野，诚如美国伊利诺伊大学布兰特·休斯顿（Brant Houston）教授所言，未来数据新闻将走向更高级的算法领域，诸如聚类（clustering）、主体模型（topic modeling）等高级算法已经被应用到自然语音处理（NLP）技术之中，[5]这都昭示着财经新闻数据可视化的应用和研究均有较大提升空间。基于学术研究领域基础理论研究、应用研究和发展研究的三类划分，本文对财经新闻数据可视化研究也进行主题分类。

基础性理论研究已有概念、形态等层面拓展，但整体研究层次较低。其一，围绕财经新闻特性对数据可视化的基本概念、特征、功能、意义的理论研究较为匮乏。有学者从对数据认识论的角度，对美国彭博新闻社财经报道中的数据功用进行了总结，阐释数据“提出问题、发现新闻点”“发现关联性”“提供解读的视角”“预测趋势”的基本功用。[6]但真正把握大数据的复杂性，如“数据的流模式获取、非结构化、语义的多重性”等特性，进而对财经新闻数据可视化进行深层次研究的空白点依然较多。

其二，诸如“传统新闻学视野中选取人物和案例的‘典型性’与大数据注重整体阐释、强调相关关系等特性之间如何进行调适”“如何从未来媒体生态系统建构的角度，看待财经新闻截取的细节真实与大数据追求整体真实的关系”等基础理论性问题的成果依然较少，如学者方洁以《纽约时报》2013年美国联邦政府关门危机的数据可视化新闻为案例，来强调数据可视化可以帮助记者以数据挖掘和量化研究的方法来完整的解析政府财政危机的主题，并可以走出传统“新闻报道者受困于片段真实与追求整体真实之间的悖论”。

应用研究是学界研究的重点领域，但呈现碎片化态势。国内应用研究目前以引荐国外优质财经新闻可视化作品为主，对中国的财新、DT财经等媒体的数据可视化作品的经验归纳较为松散，以零散出现的作品本身作为阐释对象，使得应用研究呈现碎片化态势。整体上缺乏从数据挖掘、创意设计、数据清理技术、多维可视化呈现等系统性应用研究。其中，对全球编辑网络（GEN）2012年设立的“数据新闻奖”作品成为国内研究者的主要来源之一。杭敏曾以访谈的研究方法间接获取华盛顿邮报“传统媒体财经报道中的信息图像可视化”涉及的流程和经验。

有关可视化技术层面的应用研究也亟待加强创新力度，推动业界尽快走出仿制阶段，最终迈向独立创新阶段。如2013年财新网对1992年以来中国企业在美国证券交易市场的发展状况进行了气泡图可视化总结，学者郎劲松认为这是对《纽约时报》相关作品的成功模仿。而对财新网的技术形态的研究也仅仅停留在概述阶段，如图表可视化、地图可视化、时间线可视化的总结。新技术形态对财经用户的传播效果，及Gephi、D3、Python等主流数据可视化软件对财经数据挖掘的应用状况都亟待进行开创性研究。

发展研究能立足新传播形态，但需紧扣新闻业的“元传播”问题。财经新闻数据可视化的发展研究，基本上能立足于移动互联网、大数据等新技术驱动下的“以社交平台和公共参与”为核心特征的新传播形态之中。联网巨头阿里旗下的DT财经曾提出“众包思维，与其他领域数据团队协同进化”，力图打破行业和技术壁垒，让数据真正符合“流动性”从而产出更高的价值。此类研究不乏洞见，且符合当前传统新闻亟待数字化转型背景下，作为“元传播”（meta-communication）的新闻生产、用户使用和解读/解码已改变的现状。发展研究不仅要对财经新闻可视化发展轨迹以及对行业的影响进行分析，更要围绕移动互联网时代新闻业的“元传播”问题进行开拓性研究。

提出对策也是发展研究的使命之一，有学者以对美国专业财经媒体彭博新闻社网站的交互式图表的发展轨迹的考察，呼吁业界“加快新闻生产流程的变革，树立数据新闻可视化产品的观念，注重数据的更新和维护”，[7]而不是仅为用户提供一次性作品。此外，针对国内证券市场近年来非流通股解禁、上市公司交叉持股带来的财务损益等问题，朱向军提出设立相关会计标准建设媒体数据库，“及时跟踪股价波动带来的财务损益变化，以数据新闻的形式呈现研报”，也是未来此类发展研究应该坚持的方向。

三、财经新闻数据可视化研究的反思

基于数据开源（open source）和共享的理念，维基解密的创始人朱利安·阿桑奇把数据新闻称为“科学新闻学”。数据新闻虽取得了一些进展，但目前依然存在数据失真、数据伦理（侵犯隐私）及数据合法性等问题，就财经新闻数据可视化研究而言，更需要从以下三个方面寻求突破。

其一，把握数据可视化的生成规律，真正以开放的理念研究新传播形态下用户和机构媒介参与新闻生产的机制问题，从而提升基础理论研究的层次。加拿大可视化专家塔玛拉·芒兹纳（Tamara Munzner）认为，可视化的终极目的是帮助公众理解人类社会和自然环境的发展现状，实现政府及部门的透明运行。这就要求学术界在搭建教学型数据可视化实验室的同时，加大与处于垄断地位的百度、阿里、腾讯等互联网科技公司及国内金融企业的合作，并适时与传统主流媒体携手，以务实的姿态与财政、商务、税务、经信委等强调“制数权”的政府机构开展数据新闻的可视化推广应用工作，而非面对数据壁垒一筹莫展。这将真正推动数据新闻研究进入生产场域，并完成对用户“阅读体验和满意度”等方面的测定，这都是目前财经数据可视化实证研究空白点较多的症结所在。

其二，加快跨学科研究团队的组建，并积极吸收企业的数据分析成果，真正将财经新闻数据可视化研究的成果应用于传统媒体的改革进程中。目前新闻领域的可视化研究基本处于对国内外可视化作品的案例分析或功用总结的低水平研究阶段，亟待打造由数理统计、计算机图像图形处理、视觉艺术设计等跨学科人才组建的学术共同体，进而以多元化的思路进行系统研究，进而改善应用研究碎片化的问题。同时积极吸收经济与管理学界的成果，比如有学者已关注“互联网异质性财经新闻对股市的影响”“基于数据挖掘技术对财经新闻与股市预测关联度的实证分析”等问题。此外，以图分析为主的可视化应用日益受到企业认可，面对海量、不规则甚至无法检验的相互关联的数据流，图分析在企业客户购物篮分析、营销决策分析等领域已积累了大量成果，这同样为财经新闻数据可视化提供数据来源和理论支撑。

其三，加快国内外大数据前沿技术研究成果的消化创新步伐，拓宽财经新闻数据可视化研究的国际视野，对目前可视化领域难度较大的时变数据可视化和非结构化/异质数据的可视化加强应用研究的力度。例如如何在国际主流社交平台脸书（Facebook）上进行大数据的清洗、挖掘和分析，[8]国外学者已经作出了学术贡献。

时序性和多维性是财经数据尤其是金融、财税数据的两个重要特征，对此类财经新闻可视化研究的“元问题”，必须立足国际前沿领域，对时变数据可视化涉及的用户访问数据给予足够的重视。德国康斯坦大学目前已经在金融时间序列数据的证券市场板块可视分析领域取得成果，值得国内新闻界和证券业界关注。

四、结语

财经新闻数据可视化的实践和研究，虽然在中国起步较晚但业界和学界已取得的成绩仍值得肯定。随着中国传统媒体数字化转型的推进，尤其是在用户移动终端进行传播力建设方面的布局加快，数据可视化技术的应用必将更加广泛，相关的财经新闻数据可视化的学术研究也会取得进展。

注释：

[1][英]西蒙·罗杰斯．数据新闻大趋势释放可视化报道的力量[M].北京：中国人民大学出版社，2015：86

[2]陆晔，周睿鸣．“液态”的新闻业：新传播形态与新闻专业主义再思考[J].新闻与传播研究，2016(7)

[3]郎劲松，杨海．数据新闻：大数据时代新闻可视化传播的创新路径[J].现代传播，2014(3)

[4]袁满，强月新．我国数据新闻研究的回顾与前瞻[J].郑州大学学报，2016(3)

[5]王琼，刘真真，田青，王文超．2015中国数据新闻发展报告//单波主编.中国媒体发展研究报告（媒体与社会专辑）[M].北京：社会科学文献出版社，2017:148

[6]杭敏，John Liu．财经新闻报道中数据的功用——以彭博新闻社财经报道为例[J].新闻记者，2015(2)

[7]姜日鑫，彭兰．从信息静态呈现到数据深度探索——彭博社网站的交互式信息图表应用[J].新闻界，2014(2)

[8]Niina Sormanen et al., Chances and Challenges of Computational Data Gathering and Analysis, Digital Journalism（2016）,Vol.4,NO.1,pp.60-74