论数据新闻编辑素养*

□文│孟 笛

数据新闻是大数据技术下新闻业发展形成的新领域，发端于西方主流报业的数据新闻热引领了全球范围内新闻生产方式和传播模式的变革。数据新闻打破了传统的新闻生产流程和传播模式——新闻采访不再是获取信息的唯一途径，依托数据获取和分析发现新闻价值显得更为重要；文字也不再是叙事的基本手段，可视化、全媒体的叙事方式被广泛接受；交互式、移动化的传播模式逐步占据主流。

一、大数据技术对新闻编辑业务的影响

大数据技术改变了传统媒体的经营管理模式，技术人员加入采编团队，带来了新闻编辑室文化的转向。这些变化无疑将引发编辑职能和角色的转变，对数据新闻编辑素养提出新的要求。

1.数据新闻生产流程重构

数据新闻生产流程与传统新闻截然不同。传统新闻生产往往开始于新闻线索的出现，由“线人”提供的情报经记者现场采访或调查验证，以文字或音频、视频等形式呈现出来，再交新闻编辑审核发布。然而，数据新闻生产通常始于规模庞大、枯燥凌乱的原始数据（Dirty Data），经过数据编辑和记者的清理、分析，发现蕴含其中的新闻价值，再由技术人员和设计人员用可视化方式实现数据呈现，最终完成新闻故事。“德国之声”知名记者米尔科·劳伦兹（Mirko Lorenz）认为“数据驱动新闻的本质就是一种新闻生产流程”，他在2010年阿姆斯特丹召开的第一届国际数据新闻会议上将数据新闻生产阐释为“通过抓取、筛选和重组，过滤掉无用信息，并通过可视化方式呈现新闻故事”的过程。后来，劳伦兹又将数据新闻生产流程具体概括为“获取数据—过滤数据—视觉化呈现—故事化传播”四个步骤。[2]

以劳伦兹为代表的西方新闻界都对数据新闻的生产流程进行了梳理，虽然他们采取的理论模型有所不同，但都是围绕“数据处理”这一核心步骤展开。在此基础上，本研究提出应该在重视“数据处理”的前提下，将传统新闻讲故事的理念重新融入生产流程之中，将数据新闻生产流程阐释为一个以数据处理为核心、以新闻叙事为主线的纵横交织的过程。其中，数据处理包括数据采集—数据清理—数据分析三个具体步骤；同时数据处理作为新闻故事链条上的重要环节，又与确立选题、呈现故事相互连接，共同构成数据新闻叙事的主线。可以说，数据新闻生产流程发端于对新闻故事的构思与策划，围绕新闻叙事这一主线进行，即在大数据驱动之下，通过数据与叙事的不断整合，最终完成新闻故事的呈现。

具体而言，数据新闻生产首先由新闻编辑策划选题，经过与技术人员和设计人员探讨呈现效果及制作成本，判断选题能否成立。其后进入数据处理环节，历经数据采集—数据清理—数据分析三步。在数据处理的基础上，由新闻编辑与设计人员协商确定可视化呈现的切入视角，实现数据可视化呈现，完成新闻叙事。最后，数据新闻作品完成后，还需要特别重视其传播阶段（见图1）。下文将以数据新闻生产流程为切入点，探讨对数据新闻编辑素养的新要求。

图1 数据新闻生产流程

2.新闻编辑室组织结构改造

大数据技术下的新闻生产流程发生了显著变化，媒体组织结构也随之做出了相应调整。让技术人员加入传统的新闻编辑团队一般有两种方式：

其一是建立独立的数据新闻团队，主要适用于实力雄厚、人才济济的大型传媒集团。例如《纽约时报》作为媒体数字化转型的领头羊，在过去10年间逐步建成了独立的数据新闻生产平台。早在2007年年初，《纽约时报》编辑皮霍福尔（Pilhofer）和图片团队主管埃里克森（Ericson）便提议组建一个记者加程序员的团队，让采编人员与技术专家交叉合作，探索线上新闻的未来。同年8月，“互动新闻技术部”成立，皮霍福尔为部门负责人。2013年11月，《纽约时报》开始在华盛顿特区建设专门的数据新闻团队，作为连接大数据和调查性报道的纽带，在挖掘、分析大数据的基础上，对经济、政治、教育、体育等领域的新闻事件做出深度解读。2014年4月，《纽约时报》正式成立了主打数据新闻的专业平台“The Upshot”，整合新闻采编人员、数据分析专家、可视化制作团队,从数据挖掘、建模分析到可视化呈现，均由新闻采编平台实行独立运营，极大地提高了团队对数据新闻报道的驾驭能力。[3]这种新闻编辑室组织结构的变化必然带来相应的文化转向，新闻文化和技术文化的磨合成为新型新闻编辑室共同面临的问题。[4]对此，《纽约时报》的应对策略是培训新闻记者、编辑了解基本的计算机技术应用，培训技术专家了解新闻的基本常识，通过双向培训促进两种运作的对话与交融。

大数据技术下新闻编辑室组织结构改造的第二种常见方式是建立“项目制”——通过立项的方式，临时建立“柔性小组”来完成数据新闻报道。这种临时团队的成员分属于不同部门，根据选题需要随时搭建团队，在实施数据新闻项目期间脱离本部门的日常工作，待项目完成后再重新归队。即在新的项目团队中，来自新闻编辑部门的工作人员负责选题的确定和策划，而数据获取、分析及可视化等工作则由来自数据技术部门的工作人员协作完成。财新数据可视化实验室作为我国国内一流的数据新闻生产团队，便是这样一个虚体部门，团队共有成员10余名，分布于编辑部门、设计部门和技术部门。[5]财新的数据新闻报道以“项目制”方式开展，团队构成也是动态变化的，具体执行团队通常根据项目需要临时搭建而成。一般而言，项目团队主要由新闻编辑/记者、技术人员、可视化设计师三个角色，在团队决策人的统筹下共同工作。在数据新闻生产过程中，编辑/记者主要负责新闻内容，技术人员负责数据处理，设计师负责图形呈现，各岗位人员即时沟通、相互协作，“项目制”比较机动灵活，有利于实现各部门资源的整合与共享。[6]

3.新闻编辑职能和角色转变

数据新闻生产流程转变以及新闻编辑室组织结构调整，引发新闻编辑职能和角色转型。传统新闻编辑的职能主要体现在对新闻产品的总体设计和对新闻报道的整体策划上，对记者、受众提供的新闻素材进行审定与整理。从新闻传播的链条看，新闻编辑的工作主要集中在新闻生产阶段，属于新闻传播的前端。导致这种状况的原因主要在于传统的新闻生产是一个相对封闭的领域，信息反馈渠道不顺畅，反映受众收受新闻行为的数据较难获取。然而大数据技术使得抓取、分析受众行为成为可能，这使原本停留在生产阶段的编辑功能得以延伸。[7]特别是具有交互功能的数据新闻产品，其本身就是一种数据“采集器”，可以收集受众意见，并且将它们马上转化为新闻内容的一部分，成为新闻延伸与深化的基础。[8]因此，在数据新闻生产中把握受众群体的个性化需求，成为数据新闻编辑的新职能。

传统新闻编辑负责处理稿件，无论单稿、稿群还是栏目，加工处理的材料无非包括文字、照片或音频、视频；而数据新闻编辑需要梳理庞杂的数据，并经过数据清洗、数据分析等技术环节，进入可视化呈现、交互式传达等设计流程。这对新闻编辑而言，在以前的策划组织报道、把关编审基础上，又提出了技术和设计层面上的新要求。新闻编辑角色从单纯的把关者和编辑者，转变为数据信息的解读者、阐释者。因此，数据编辑必须进一步提高业务素养，借助数据工具从大量数据中分析、发现和筛选出令人关注的信息，并引导受众了解数据背后的价值审议，帮助受众理解大数据新闻在当前社会发展阶段的独特含义。大数据技术下的新闻编辑职能更多体现为对受众的精细划分和对信息的深度解读。[9]

二、数据新闻编辑的新闻素养

大数据技术对新闻编辑业务产生了深远影响，新闻编辑素养也需要相应提升。然而，无论编辑职能及角色如何转变，新闻专业素养是其职业工作的根本，其中准确判断新闻价值、确立新闻选题是一切能力的前提。此外数据新闻这种新型新闻生产方式，对新闻编辑的叙事能力和传播能力也提出了新的要求。

1.判断新闻价值

判断新闻价值、确立新闻选题，是数据新闻生产的基础，是新闻编辑素养的关键。以财新数据可视化实验室为例，选题的提出一般有两种方式：一种是由数据新闻团队自主发起，另一种是由编辑部门外力推动。然而任何一种方式都不能直接确定选题，需要数据团队和编辑部门双方进一步碰撞。[8]选题论证阶段的首要任务是证明选题成立，这种判断不仅基于新闻事实自身的各种要素，而且还要考虑到传播对象、媒体属性和功能，乃至传播环境、传播时机、传播政策等。在全面掌握信息的基础上才能判断该选题的呈现效果和制作成本。

总体而言，数据新闻编辑应当具备与传统新闻采编人员同等的新闻专业素养。能够按照重要性原则，对本媒体即将刊发的新闻进行排序，对重要事件的新闻点做出罗列和陈述，对近几年或更早的主要新闻事件有认知上的积累，对新闻发生的主要区域以及领域有宏观的认识。也只有这样，数据新闻编辑才能在判断选题新闻价值时目光敏锐、胸怀全局。

2.呈现新闻故事

数据新闻报道围绕“新闻故事”这一主线展开，数据叙事不可能完全依靠软件或编程技术，还需要采编人员具备“讲故事”的能力。可视化叙事的目标是实现受众的理解和“悦”读。让受众理解新闻事件、读懂图像故事，采编人员需要具备可视化叙事的基本能力。然而，传统新闻工作者往往更擅长文字表达，要转向视觉叙事需要在平时注意收集数据新闻报道的经典范例，并对这些数据可视化案例进行拆分梳理，总结适用于不同情境的不同图形表达，并逐步摸索出具有特色的数据叙事风格。

而要进一步做到数据叙事的赏心悦目，还需要具备一定的艺术素养来完成可视化呈现。数据新闻编辑的艺术素养体现在两个方面，第一，形象化的视觉思维，能把现实中复杂、抽象的新闻要素用形象符号表现出来，并通过构图、色彩、线条等审美技巧，表现新闻要素的主次关系。第二，创意构思的想象能力，能够做到在对新闻事件所涉及的场面、人物、情节有所了解后，在脑海中构思出新闻事件发生的连续情境和特定画面。数据可视化叙事作为呈现新闻故事的一种方式，体现了叙事、技术与艺术的完美结合。

3.传播新闻产品

将新闻报道视为“新闻产品”，意味着编辑应当具备受众意识，对受众心理有所把握。受众为什么要看数据新闻，以及可视化呈现满足了他们的哪些需求，是数据新闻编辑应当关注的范畴。信息社会的受众已经不再满足于简单了解新闻事实，还迫切需要了解事件背后的来龙去脉。因此，数据新闻编辑需要对新闻主体在时空维度进行深度、广度、高度的挖掘。通过解释和剖析新闻事件的背景、起因、波及影响和发展趋势，让受众全面、立体、多角度地了解事件的全貌和意义。

另外，还应有传播意识。一则数据新闻制作完成后，编辑还需要考虑该报道的传播，不仅包括电脑端和移动端传播，还包括微信公众号、官方微博等多社交网络传播渠道。在互联网时代，“内容为王”正在向“渠道为王”转变，新闻报道不仅要考虑作品本身，还要讲究渠道整合与分发，扩大用户群体和影响力。数据新闻作为依托网络的新型新闻报道方式，更是对新闻编辑的网络传播能力提出了更高要求。如果编辑时间、精力允许，应当同步制作电脑端和移动端数据新闻产品，实现全方位网络传播。如果时间紧迫或成本有限，则可以采用移动端优先原则，例如2017年“两会”报道中有很多表现优秀的交互式作品都采用了移动端优先策略。

三、数据新闻编辑的数据素养

数据新闻生产的基石在于数据处理，因此数据新闻编辑除了需要具备传统新闻工作者的专业素养，还需要一定的数据素养。数据素养是指具有数据意识，同时具备数据基本知识与技能，能够利用数据资源发现问题、分析问题和解决问题的能力。[10]

1.强化数据意识

具备数据意识是数据素养的前提，所谓数据意识也就是对数据的敏感性，是新闻从业者在生活、工作中表现出来的关注和发现相关数据的意识和兴趣，是发现数据价值的本能反应。数据意识类似新闻敏感，是新闻工作者对数据的一种直觉，是对数据的批判、反思意识。面临大数据的冲击，一些新闻工作者持有两种截然相反的态度，要么深信不疑，要么嗤之以鼻。深信者以为数据就是科学、客观；排斥者认为数据缺乏人情、枯燥。这些都是不可取的职业态度。

数据新闻编辑应该正确认识数据，了解数据的特点、功能和局限；也要像对待其他信源一样，对数据保持谨慎和清醒。数据新闻生产类似于量化研究，是科学验证和探索的实践过程。首先需要提出问题，然后围绕问题建构指标体系，进行数据分析和论证，最后得出结论并呈现结论。这个过程的每一步都需要清晰的问题意识和严谨的数据思维。

2.理解数据处理

数据处理能力包括数据采集、数据清理和数据分析的能力，以及在此基础上对数据进行可视化呈现的能力。数据按照来源可以分为一手数据和二手数据，以财新为例，采集数据的来源主要有三种：一是政府或专业调研机构的公开数据，二是媒体在新闻调查中长期积累的资源，三是第三方平台提供的数据（如“饿了吗”等网络平台数据）。

数据处理作为生产流程的核心，是完成新闻故事的基石，主要包括三步。第一步，数据采集。根据数据量级不同，数据采集可以分为人工采集和脚本抓取两类。一般对于量级较小的数据可以采用人工采集，而规模庞杂的大数据则需要在辅助工具帮助下进行脚本抓取。第二步，数据清理。通过技术手段对数据进行格式化处理，一方面剔除无效数据，另一方面将不同格式的数据进行统一处理，以便计算机进一步识别。[11]第三步，数据分析。对数据进行分析是数据处理的重要部分，也是用数据讲故事的关键环节。这个环节需要找到数据中的新闻价值，并对整个分析过程做细致完全的检查。

数据处理主要依赖技术人员操作完成，但是如果新闻编辑缺乏洞察力，那么再好的数据、再便利的处理工具也无法提升新闻品质。数据新闻编辑应当充分理解数据处理的每一个步骤，并与技术人员做到有效的沟通。

四、数据新闻编辑的职业素养

数据新闻编辑必须具备职业素养，首先在整个数据新闻团队中，编辑居于主导地位，技术人员、视觉设计人员与其密切配合。因此编辑的团队协调能力显得尤为重要，此外在带领团队从事新闻生产的过程中，要始终坚持新闻专业主义所要求的职业操守和伦理原则。

1.强调团队精神

团队精神是大局意识、协作精神和服务精神的集中体现。数据新闻是大数据时代的一种新的报道样式，从目前的业界实践来看，数据新闻的生产少有单兵作战，多是团队合作的结果。新闻编辑提出选题创作的明确要求，带领整个团队开展数据新闻报道。

基于前文对数据新闻生产流程的具体解析，可以看出数据新闻与传统新闻的明显差异。传统新闻的采编人员、排版人员、印刷人员分别处于生产线的上、中、下游，很少有直接交流。然而在数据新闻生产过程中，编辑人员、设计人员、技术人员需要随时保持沟通，因而优秀的团队协调能力成为数据新闻编辑必备的条件。这就要求数据新闻编辑不仅要有敏锐的新闻嗅觉，善于发现选题，还要具备优秀的沟通协调能力；数据新闻编辑必须熟悉数据处理和图形设计的基本技术和专业术语，这也是与团队其他成员进行有效对话的基础。

2.严格职业操守

数据新闻编辑在带领团队进行数据处理和呈现的过程中，要始终坚持新闻专业主义所要求的职业操守和伦理原则。遵守法律是新闻职业操守的底线，对于采集数据、清理数据和分析数据中可能涉及的新闻侵权的隐患，要有充分的认识。

数据新闻中的侵权问题存在两种可能：一是侵犯公众隐私权。大数据时代网络上有大量的在线个人数据, 这些数据有很多属于公众的个人隐私。如果违背个人意愿, 对此类信息进行收集、分析和公布的行为, 显然存在侵犯个人隐私的风险。二是侵犯新闻作品著作权。如一些网络新闻聚合平台, 其产制数据新闻的主要方式是：采集海量的新闻作品,通过机器对这些作品进行重新编辑组合和分解优化, 然后定向推送给公众。在这个过程中, 平台时常会可以模糊, 或通过跳转链接等方式,侵犯原新闻作品的版权。[12]因此新闻编辑首先要自己意识到数据的局限性，并且清楚地告知受众，以免引导受众由此得出错误的结论。不能隐瞒获取和处理数据时发现的问题，避免成为某些利益集团的合谋者。

总体而言，数据新闻编辑应当具备以下三类素养：第一，新闻素养，包括判断新闻价值、呈现新闻故事、传播新闻产品的专业能力；第二，数据素养，主要是运用数据发现问题的意识，以及处理数据、解决问题的技术；第三，职业精神，由于新闻编辑在团队作业中起着重要的衔接作用，生产流程的每一个环节都离不开沟通协调，因此数据新闻编辑要统筹全局，围绕新闻故事这一主线对具体制作环节提出要求。此外，大数据背景下的新闻编辑应当始终坚持新闻专业主义对职业操守和伦理道德的要求，避免数据侵权或对公众的错误引导。

参考文献：

[1]Gary J, Bounegru L, Chambers L.The Data Journalism Handbook： How Journalism Can Use Data to Improve the News [M].O’Reilly,2012： Chapter1, Introduction ：2

[2]Lorenz, M.Data driven journalism： What is there ?to learn? Presented at IJ- 7 Innovation Journalism ?Conference, 7- 9

June 2010, Stanford, CA

[3]孟笛.美国数据新闻发展的开放与变革[J].编辑之友，2016(2)

[4]陈红梅.公众参与新闻生产机器对新闻编辑能力的新要求[J].中国编辑，2016（4）

[5][11]黄志敏，张玮.数据新闻是如何出炉的——以财新数据可视化作品为例[J].新闻与写作，2016（3）

[6]许向东.数据新闻：新闻报道新模式[M].北京：中国人民大学出版社，2017：62-72

[7]彭兰.“信息是美的”：大数据时代信息图表的价值及运用[J].新闻记者，2013（6）

[8]方洁.数据新闻概论[M].北京：中国人民大学出版社，2016：57

[9][10]许向东.数据新闻：新闻报道新模式[M].北京：中国人民大学出版社，2017：247-258

[12]朱鸿军.警惕数据新闻中的新闻伦理问题[J].传媒，2017（3）