人民日报微信公众号数据新闻的可视化叙事

郁轩 肖涛

摘要：在新冠肺炎疫情报道中，数据新闻因其独特优势，越来越受到各媒体的青睐。本文以人民日报微信公众号在2020年1月21日至3月19日推送的91篇数据新闻为研究样本，以数据地图、图解新闻、数据可视化3种表现形式为切入点，对新冠肺炎疫情报道的可视化叙事特征展开具体分析。

关键词：人民日报微信公众号；数据新闻；可视化叙事；新冠肺炎疫情

中图分类号：G210.7 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2020）16-0235-02

在新冠肺炎疫情报道中，有大量优质的新闻报道。人民日报微信公众号在此次疫情报道中突显出新型主流媒体的权威地位，其不仅在新闻内容的真实性、时效性、深度性、全面性上独树一帜，在报道形式上也颇为丰富，充分结合新媒体技术与平台的特点，以数据新闻、H5、短视频、动漫、Vlog等多种形式呈现。报道中，数据新闻因其独特的优势而被人民日报微信公众号广泛应用。

一、数据新闻及其可视化叙事

数据新闻，也称“数据驱动新闻”[1]，最早由Every Block（一个地图门户网站）的创始人Adrian Holovaty（阿德里安·哈罗瓦提）在2006年提出。作为精确新闻在大数据时代下的延伸，数据新闻在生产理念、制作环节、呈现形式上与以往以文字为主导的传统新闻大有不同。数据新闻以数据为核心驱动力，依托于大数据技术，通过对多维度数据源及海量数据的挖掘获得所需内容主体，对数据进行筛选、过滤后去除冗杂数据，以保证信息的可靠性，最后通过可视化手段对数据背后的新闻故事进行全景式展现。可视化的呈现方式也是数据新闻最鲜明的特征。

在大数据时代下，数据即信息。数据新闻可视化的呈现方式解构了文字新闻的传统文学叙事，不再是通过语言文字的逻辑来“见微知著”，而是将抽象数据具象化，挖掘出数据之间的相关性，发现隐含在数据背后的深刻意义[2]。通过对多维度数据的有序整合、排列、呈现等再结构化方式，能够有效地揭示数据背后事件的相关关系以及进行有效的预测，弥补了传统新闻宏观叙事的不足。

二、叙事的再建构：新冠肺炎疫情期间数据新闻的应用形态及叙事特征

本文以人民日报微信公众号在2020年1月21日至3月19日发布的有关新冠肺炎疫情的数据新闻为样本进行分析，即平台第一次推送新冠肺炎疫情数据新闻到我国阶段性实现本土确诊病例和疑似病例零新增这一时间段。经过梳理后发现，该时间段中人民日报微信公众号报道新冠肺炎疫情的数据新闻共91篇，其报道主题聚焦于对疫情病例等基本信息的呈现，并在呈现形式上大致分为3类：数据可视化、图解新闻和数据地图[3]。数据新闻叙事就是通过对数据的分析、筛选、组织来讲新闻故事，这个过程实际上就是对叙事话语的再建构过程[2]。数据新闻因其呈现形式的差异而表现出不同的叙事特征。

（一）数据地图：清晰展现病例分布，满足读者安全避险需求

数据地图是一种地理数据表达方式，借助各地区的微观数据，进行整合、拼接，并以电子地图的形式实现数据的可视化，宏观而清晰地呈现出目标区域的整体概况。其去繁化简的叙事能力有效填补了以文字为主的传统新闻宏观叙事的不足，极具整体与空间感。此外，数据地图一般以颜色的深浅来构建地区间的对比性逻辑。

样本中以数据地图为表现形式的数据新闻共10篇，其分布主要集中于1月21日至30日。在此期间，人民日报微信公众号充分发挥其环境监测的社会职能，注重社会效益，大量使用数据地图以告知群众此次疫情的严重性和波及范围，满足公众安全避险的基本生存需求。例如1月30日发布的《持续关注！全国最新疫情分布图》，在中国地图中以7种不同的颜色来区分疫情的严重程度，色彩的丰富度使读者可以清晰直观地了解各省份疫情的危急程度，从而使公众易感知被感染风险，开展与之相适应的隔离、防护行动。

3月10日发布的《武汉保卫战的关键信息，都在这张图上》，呈现了29个省市对武汉的对口支援情况及更深层的意义表征。该数据地图以武汉市地图为背景，代表各省市的29个箭头及其派出的医护人员数字彰显出我国在面对灾难时“一方有难，八方支援”的团结景象；“武汉”二字下的心形标识更是隐喻“众志成城，万众一心”，突显了政府和人民坚决打赢这场防疫战的决心和信念。这种图像“刺点”更能直击读者心灵，优化新聞的阐释效果。

（二）图解新闻：及时呈现关键信息，满足读者的信息知情需求

图解新闻是将数字、文字、符号、图形图像等多元素加以结构化后的静态信息图，因制作成本低且周期短而成为数据新闻中最常见的形式。图解新闻以醒目的数字突出重点信息，辅以必要的少量文字，替代冗余的纯文字来讲述数据背后核心的新闻故事。其简洁的画面以及丰富色彩的运用更易使读者一目了然、印象深刻。在选定的样本中，图解新闻共55篇，占较大比例，约为60%。本文按叙事主题的不同将其划分为两类，即国内病例数据与全球疫情走势，来具体分析其叙事特点。

首先，从出现新冠肺炎疫情开始至今，人民日报微信公众号在对疫情数据这一基本信息的报道上从未缺席，通过大量的图解新闻，紧跟国内确诊、治愈、死亡、疑似病例的数量变动。简洁背景与直观数字的鲜明对比使画面更具视觉张力，在公众注意力和认知有限的前提下更易被选择，从而产生良好的传播效果。例如2月26日发布的《5！》，该报道用文字信息“2月25日湖北以外30个省区市和新疆生产建设兵团新增确诊病例5例”组成了“5”的字样。仅仅一个数字就清晰阐明了报道主题和新闻点，告知读者最关切的内容，省去其阅读理解所需花费的时间成本，使新闻的时效性价值得到充分发挥。

其次，自3月3日起，平台每日推送有关新冠肺炎疫情全球走势的图解新闻。其以“蜗牛状”的不规则扇形图图表，汇总各国疫情相关数据，并用由浅至深的颜色对比各国确诊病例的数量，列出确诊、死亡病例的排名。以时间作为单一变量，通过每日的数据更新，一方面呈现演变性的叙事逻辑，能够演绎推理出各个国家未来的疫情走势；另一方面，我国在世界排名中由高到低的走势则体现了我国在疫情防控方面的治理能力与成效，稳定社会群众心态。

（三）数据可视化：突显变动与预测趋势，满足读者疫情防控参与需求

数据可视化侧重于对数字信息的统计与呈现，动态的呈现方式使其具有其他类型新闻无可比拟的交互性优势，使数据更具表现力。对用户而言，它满足了用户的注意力规律，能够充分调动用户的多感官系统，优化其在接收信息时的感知平衡状态，使新闻中的数据更加深入人心。数据可视化的表现形式主要有动态图表、视频、动画。其中，动态图表几乎成为了各大媒体疫情报道的标配，人民日报微信公众号也不例外。经统计，样本中有24篇以动态图表为表现形式的数据新闻，占比约为26%。

动态曲线图可将短时间内病例数量的波动细致地刻画出来，呈现连贯式的图景。就单一的动态疫情曲线图而言，如2月27日发布的《24例！有反弹，真的不能松劲！》，横坐标采用以天为单位且跨度为6天的时间轴，纵坐标是以5人为一个计量单位的新增确诊病例统计，仅有一条因时间而人数相应变动的曲线。在2月25日至26日这一时间拐点上确诊病例由5例陡然攀升至24例，这一组数字的强烈对比可对公众起到一定的警示效果，促使公众自发参与疫情防控工作。除此之外，在样本中也有复合式动态曲线图的应用，以强调数据之间的关联性。如2月29日发布的《反超！》，黄、蓝曲线分别代表现有确诊和累计治愈，两者之间的相关关系使其在2月28日得以相交，曲线的上升与下降也暗示数字背后我国在疫情防控方面的向好态势。

视频相较于其他表现形式更具易感特质，其多元素的注入摆脱了以往纯数字呈现的枯燥乏味，但在如此重大的灾难性议题下受到技术、时效等诸多因素的限制，没有被广泛应用。样本中视频形式的数据新闻仅有2篇，分别为3月9日的《中国战“疫”时间线》和3月18日的《中国战疫数据日志》。以前者为例，其对1月18日至3月8日新增和累计两个维度的病例数据分别用曲线图与柱状图进行动态的线性呈现，清晰直观地弥补了传统新闻宏观叙事的不足；以此期间发生的标志性新闻事件为画面背景，并融合民间话语与官方话语，这种官民的同频共振拉近了与读者之间的距离；辅之激昂的背景音乐，使新闻在传递大量信息的同时找到理性与感性之间的平衡点，使读者在数字中感受温度。

三、结语

人民日报微信公众号在此次疫情中對数据新闻的广泛应用尤为亮眼，虽有些许不足，但瑕不掩瑜，能够看到其在新媒体浪潮冲击下的华丽蜕变。《人民日报》应继续发挥新型主流媒体的带头作用，培养大量优秀的专业储备人才，在今后对重大事件的报道中保持和提高传播力、影响力。

参考文献：

[1] 王娜君.“数据新闻”在我国新媒体平台的实践及发展路径探究[D].广东：暨南大学，2014.

[2] 许向东.转向、解构与重构：数据新闻可视化叙事研究[J].国际新闻界，2019，41（11）：142-155.

[3] 刘义昆.大数据时代的数据新闻生产：现状、影响与反思[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014，36（11）：103-106.

作者简介：郁轩（1994—），男，山东德州人，硕士研究生，研究方向：新疆跨文化交流，双语新闻传播实务。