财经类数据新闻人才培养研究

邱烜

【摘 要】互联网时代，数据对各行各业都有着重要影响，数据新闻以其特有的优势吸引着固定的受众群體，许多新媒体都开设了数据新闻栏目。文章以财新网的《数字说》栏目为例，对2020年的66条数据新闻进行研究。在数据来源、数据内容和数据可视化方面分析财新网《数字说》栏目的特点，归纳出财经类数据新闻人才的需求，对财经类数据新闻人才培养提出相应的对策和建议。

【关键词】数据新闻;人才培养;财新网;数字说;可视化

数据新闻是以数据的形式呈现的新闻，前期需要对数据信息进行收集和分析。而事实上，数据与新闻的关系可以追溯到20世纪60年代，当时菲利普·迈耶（Philip Meyer）提出了“准确新闻”（Accurate News）一词，指的是利用调查、实验、内容分析等社会研究方法收集数据，进行新闻报道。在新闻报道中，数据主要是辅助作用，新闻报道仍然是通过大量的词汇来描述新闻的过程和结论。

一、财新网《数字说》栏目概述及分析

《数字说》栏目是财新网在2013年推出的数字新闻专栏，该栏目涉及时政、社会、财经、民生、环保、教育等诸多话题，平均每周更新两三篇数据新闻作品。截至目前，该专栏已发表数千篇数据新闻作品，《数字说》栏目自开设以来，在学界与业界口碑良好，也曾获得较多奖项。

（一）数据新闻制作步骤

财新网作为原创财经媒体，关注财经资讯。本文以财新网《数字说》栏目的数据新闻为研究样本，通过数据统计后分析总结该栏目在数据新闻制作方面的特点。

由于财新网的数据新闻不是每天更新，也没有每周固定更新的时间，本研究以财新网《数字说》栏目2020年全年的数据新闻为研究样本，将每一篇新闻报道作为母体进行分析，研究财新网《数字说》数据新闻的数据来源、新闻内容以及数据可视化的特点。

为了更好地分析编辑与技术人员在财经类数据新闻制作方面的特点，笔者依据新闻制作的3个重要步骤“获取数据—新闻内容写作—图表制作与设计”进行分析，并根据此步骤，将分别对应相关步骤构建出数据来源、新闻内容与数据可视化3个部分，总计55个类目，以期对财经类数据新闻的生产制作及人才培养有所裨益。

（二）数据新闻内容分析相关统计

第一部分，是对数据来源类目的构建，数据来源直接影响到数据新闻制作的素材，因此有必要进行数据统计。本文根据数据来源类型将其数据来源类型划分为政府组织、非政府组织、企业、院校及科研机构、媒体、自主调查收集。另外，设定该栏目数据来源地域划分为国际、国内或国际国内均有。同时，为了解数据新闻的数据来源渠道数量，设定数据来源个数为一个、两个、三个、四个、五个及以上。

第二部分，是数据新闻内容的构建，将新闻内容划分为新闻标题及新闻正文。新闻标题划分为疑问句式标题、信息解析式标题、其他陈述句式标题。另外，将标题特征划分为国内外热点事件、调查报告信息、其他。将每篇作品叙述新闻的文字进行统计，不包含图片中镶嵌的文字。由于是基于选题而进行的内容生产，故在探讨新闻正文时，应主要讨论其新闻选题。新闻选题地域划分为国际、国内。本文所选的样本发生时间是在2020年，因此将选题是否与疫情相关分为是或否。将新闻选题类型划分为时政、社会、经济、民生、环保、教育等。将文字量划分为小于500字、500～800字、大于800字。

第三部分，是新闻数据可视化的构建，将数据新闻呈现形式划分为静态信息图表、动态交互式图文。同时，根据《数字说》栏目的图标类型，将其划分为柱状图、饼状图、折线图、数值形象图、地理图、时间轴、社会网络、关系图、词频分布图、其他。将图表个数划分为一个、两个、三个、四个及以上。

二、财经类数据新闻的特点

（一）数据来源渠道多样，多为政府组织

在统计的样本中，财新网《数字说》栏目的数据来源类型主要是以政府组织为主，占比为63.64%。另外，自主调查收集主要是财新网自身的调查与收集，因此与媒体的占比相同，占比为31.82%。从中可以了解到，对于一名数据新闻的记者和编辑而言，当数据来源无法直接从专门的机构获取时就需要自身进行归纳整理，例如在《科创板周岁：市值不断放大 交易依旧火爆》这篇报道中，图表数据来源是通过财新数据、财新记者采访，根据相关研报、数据库整理而成的，这对记者和编辑的数据整理能力提出了较高要求。

值得注意的是，财新网并没有通过企业渠道获得数据，这主要是基于数据来源的可信度直接影响到数据新闻的可信度，因此数据新闻的数据来源主要还是政府组织，这确保了数据的权威性，而院校及科研机构具有科研能力，专业度上得到保证，因此其相关数据的可信度也较高。

在数据来源地域与个数的统计中发现，数据来源地域主要在国内，占比为59.09%，这主要是与新闻选题的地域相关联。在统计中，国内的选题占比为63.64%，国内新闻主要还是以国内数据为主，这样更符合数据来源的接近性，从而确保信源可信度。

在数据来源量统计中可以看到，数据来源5个以上的占到54.55%，来源渠道丰富，例如《 6亿“月收入不足千元”者画像》中，数据来源于北京师范大学中国收入分配研究所、国家统计局、中国互联网络信息中心（CNNIC）、人力资源保障部、国家统计局《中国住户调查年鉴》等多渠道获取，这就要求记者编辑要不断提高对数据的多渠道获取能力。

（二）标题贴合国内外热点，正文回应社会关切

第一，标题在一篇新闻报道中占据了重要的作用，“题好一半文”是写作当中所普遍认同的。数据新闻也不例外，好的新闻标题可以吸引受众进行点击阅读，特别是在碎片化的阅读时代，面对海量的新闻呈现，提高点击率和阅读量是新媒体时代记者编辑应该掌握的本领。通过观察，发现在财新网《数字说》栏目当中主要有几种标题句式，其中疑问句式的标题占比最大，为54.55%;其他陈述句式标题，占27.27%;信息解析式标题，占18.18%。疑问句式标题在数据新闻中使用较多，其中一个原因是疑问句式容易引发读者兴趣，当人们看到一个问题时会被激发求知欲，这给数据新闻的制作提供了一个参考。

据统计显示，财新网《数字说》的标题所呈现出的特征主要是国内外热点事件占到86.36%，调查报告信息为9.09%，其他类型为4.55%。这主要是因为题目所呈现的信息会影响受众的点击，国内外热点事件比较能引起人们的关注。研究发现运用疑问句式的社会热点标题更易引发读者的兴趣，这可以成为编发过程中值得注意的技巧。

第二，在正文内容的数据统计中，主要关注的是新闻选题的地域、选题是否与疫情相关、新闻选题类型、文字量等方面。新闻选题的地域正好回应了前文中数据来源于国内的数据统计较多的结果，根据统计结果显示，在财新网《数字说》栏目当中，国内的选题较多，占比为63.64%，说明国内的财经类数据新闻更关注国内的信息。而国际新闻也不可忽略，国际新闻选题占到36.36%。这就要求新闻人才在培养过程中要拓宽视野，除了关注国内动态也要具备国际视野，并且熟练掌握从国外资料当中收集数据获取数据的能力。

第三， 在正文的内容分析当中，特别统计了所选样本新闻是否与新冠肺炎疫情相关，主要是基于2020年是新冠肺炎疫情出现发展到疫情防控常态化的一年，作为社会关切的热点事件，在数据新闻当中有所体现。从选题是否与疫情相关的统计中可知，有36.36%与疫情相关，而63.64%与疫情没有关系，这说明了从长期而言，疫情对数据新闻的选题影响并不是特别大。作为以理性分析为理念的数据新闻而言，在疫情防控常态化时期，不应渲染该事件的影响，而是通过理性分析让受众更好地获取新闻信息。

例如，《就业压力大 各地“保就业”都有哪些招儿？》回应了新冠肺炎疫情影响下，全国失业率连续上升的关切，首先通过数据列出失业率，与此同时，高校毕业生人数和考研人数数年攀升，最后通过数据分析了“保就业”的政策，这一则数据新闻就很好地回应了社会关切，并且起到了很好的舆论引导作用——在疫情之下，就业艰难，国家通过各项政策进行优化就业。

另外，通过统计选题类型发现数据新闻选题主要是集中于社会、经济、教育、环保、民生、时政，分别占比为36.36%、27.27%、18.18%、9.09%、4.55%、4.55%。尽管是财经类数据新闻，选题类型还是比较丰富，并不局限于经济类，还要关注社会问题。

从以上统计分析可知，在新闻人才的培养过程中，应该注重人文关怀，以人民为中心，关注社会，回应社会，用理性分析进行舆论引导，才是新时代数据新闻人才所要追求的。

（三）图表种类量多丰富，动态交互式图表有待开发

第一，在数据新闻中非常重要的一个部分就是可视化图表的制作，如何将收集好的数据结合内容简明扼要地呈现出来，让人一目了然，是财经类数据新闻人才培养的重点。在统计中发现，所选样本文字量小于500字的占比为0，500～800字的占比为9.09%，大于800字的占比为90.91%。为了更好地了解财经新闻的文字数量（不包含图标中的文字数量），通过统计样本中每篇报道的字数后算出平均数约为1500字。但笔者认为，在财经类数据新闻中该文字量还可以适当精简到800字，一方面由于当前是可视化和碎片化的时代，太多的文字不利于用户阅读。另一方面数据新闻应以数据图表为主，并且图表中也会有一定量的文字说明，因此新闻报道当中应该尽量简短。

第二，根据统计发现，财新网《数字说》数据新闻可视化图表类型，主要还是以传统的静态图表为主，如柱状图、数值形象图、折线图、饼状图等在图标类型中占比较大，分别占比为72.73%、63.64%、59.09%、45.45%。另外，为了分析数据新闻可视化图表运用的数量，笔者还统计了每个样本的图表数，计算得出平均每篇数据新闻的图表数为5个，其中《疫情下留学生开学难 海外大学财政告急》共制作了10个图表，可以看出财新网《数字说》栏目的图表数量和类型丰富多样。但笔者认为，传统静态的图表类型已经难以适应当前互联网技术的发展，具有场景式、交互式的可视化图标类型还有待开发，这也给财经类数据新闻人才培养提出了一个新方向，通过不断学习新技术，制作出满足受众体验感的可视化图表，让受众更易接受，引起受众兴趣，从而提高财经新闻的有效阅读量。

三、财经类数据新闻人才培养建议

（一）财经记者需要提升数据素养

第一，在思想层面，要提高记者的新媒体意识，使其认识到新媒体时代，需要不同的新闻呈现形式，在保证内容质量的前提下多进行尝试，以寻求财经新闻报道的新突破。另外，在思想层面还要打消记者适应新形势的恐慌。纵观媒体的发展，过去在电视新闻刚刚起步的时候，也面临着技术上的问题，例如电视新闻要求记者需要学会摄影、摄像、画面剪辑、录音、出镜等技能，这些对于从未操作过的记者而言的确是很大挑战。但时至今日，这些都已经成为专业记者较为基础的技能。因此，对于新时代的财经类新闻人才而言，必须通过不断学习来克服对数据处理的抵触心理，迎难而上。第二，在专业能力层面，要提高数据素养，即财经类新闻记者应具备收集数据、分析数据、处理数据以及制作数据图表的能力。数据新闻主要是通过图表和数据进行新闻呈现，因此，图表制作与表达是关键。第三，要多学习财经类专业知识，洞悉财经领域最新方向。对于一些记者而言，特别是非经济学类专业出身的记者，除了在新闻采写编发方面需要不断训练外，还要熟练掌握相关专业知识，这样撰写出来的数据新闻才能在专业领域具有一定的參考价值。

（二）加大培养复合型数据新闻人才力度

在学校培养方面，当前主要还是对一般新闻人才的培养，尚未开设专门的数据新闻人才培养科目。随着时代的发展，单纯的新闻人才培养已经不能满足财经类新闻人才的需求，复合型的数据新闻人才需求存在一定缺口。对此，首先应该从人才培养教育方面着手，可根据个人兴趣以及定向需求，专门开设数据新闻培养科目。该科目培养出来的新闻记者既要熟练掌握新闻的基本业务，还要有计算机编程和数据统计分析的能力，且兼具财经类相关专业知识储备。对此，可以在本科阶段发展双学位模式，或在硕士阶段开设相关研究方向，重点培养财经类数据新闻的实务型人才。其次树立行业标杆，整合专家教育资源。鼓励学生学习数据新闻，在人才培养过程中不断树立数据新闻的标杆，宣传该领域的模范，增强数据新闻人才的自信，多邀请该领域的专家进行深度解读与专业训练，提高高校人才的数据新闻专业素质。最后建立高校与媒体单位共建教学的模式。与数据新闻领域较为成功的媒体合作，将理论教学与实践运用相结合，多为数据新闻人才提供实践机会，在实操中提高数据新闻制作能力。

（三）加快数据资源库的建立

首先，数据新闻单位应积极争取与政府和相关科研机构建立友好合作关系，使新闻媒体能及时获取官方渠道发布的数据，确保数据的真实准确，而有关部门的相关统计数据又能通过媒体及时得到宣传，从而达到相互促进的作用。例如，国家统计局通过发布各种统计数据，引起社会关注，从而促进社会发展。而数据新闻媒体可以在此基础上进行深度解析，通过数据新闻的呈现形式发布消息，实现信息的二次传播以及对政府数据公开的宣传。其次，数据新闻媒体应与各大门户网站建立共享的数据库资源，形成“企业+科研机构+数据新闻媒体”的合作模式。例如，当前财新网与淘宝指数、滴滴传媒研究院、上海亿居房地产研究院、风信息研究院等企业和机构建立了合作关系，实现数据研究与商业价值互相兼顾的良性互动。最后，不断更新升级媒体数据信息采集技术，拓展数据采集路径。数据新闻最重要的是对数据进行收集，如只对公开数据采集分析则不足以满足当前需要。因此，应加大对数据采集、统计以及数据处理相关的研发力度，不断拓宽数据采集渠道。这些都需要未来专业的财经类新闻人才不断加快对数据资源库的建立，打造适应新时代需求的数据新闻生产资源库。

四、结语

以财新网的《数字说》为例，通过内容分析和文本分析的方法，探讨财经数据新闻的选题、制作和传播的特点，得出结论：培养财经类数据新闻人才应着重提高其数据收集、分析、整合能力，以及数据权威性的判断能力;在新闻内容编辑写作方面，要注重标题的表述以及内容的选择，要关注国内外社会热点，做到以人为本;在数据可视化图表制作上，要不断学习新技术，力求制作出符合受众阅读习惯、互动性强的可视化表达方式。

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（责任编辑：黄康温）