突围与建构：商业媒体数据新闻可视化特征分析

　　本文以国内四家媒体数据新闻专栏为例，选取2019年1月1日至2019年3月31日的数据新闻作品进行可视化特征分析。研究发现，商业媒体在数据新闻可视化上表现出色。本文认为，缺乏信息采编权的商业媒体面临新闻业发展的困境，选择在数据新闻领域进行突围和建构，这极大地发展了国内新闻业界的数据新闻水平。

　　伴随互联网和数字技术的发展，数据新闻（data journalism）近来年在新闻事业发展中起到了非常重要的作用，采集、分析、计算量化数据成为新闻报道一种必要的方式。国外的一流媒体都在节目中使用数据新闻。为此，使用数据新闻推动社会发展已经成为国内传媒业界刻不容缓的命题。数据新闻是未来新闻发展的主要方向之一，而数据新闻可视化作为数据新闻的基本要素之一，综合了数据在提供科学严谨的事实信息和可视化在直观清晰地呈现信息方面的优势。在国内，商业媒体和党媒都在数据新闻上加力，而商业媒体由于采编权的缺失，将数据新闻视为突围新闻自主生产的重要途径，在数据新闻可视化上建构出于党媒不一样的特征。笔者借助对人民网《图解新闻》、新华网《数据新闻》、网易《数读》、财新网《数字说》四个具有代表性的数字新闻专栏的内容分析，希望比较全面地探讨媒体属性和新闻采编权的有无，对媒体数据新闻可视化发展的影响。

　　数据新闻作为近年来被新闻业界广泛讨论的一种新闻理念和新闻实践，起源于19世纪欧美国家在报道中引入量化数据的做法，随后逐渐向全球扩散。Alexander（2014）在哥伦比亚新闻学院数字新闻中心发布的报告中指出，数据新闻最基本的形式应该包含三个要素：第一，把数据视作为信息来源，采集和证实数据（the treatment of data as a source to be gathered and validated）；第二，运用统计方法质询数据（the application of statistics to interrogate it）；第三，运用可视化方法呈现数据（visualization to present it）。

　　在经历了一番引入概念，强调优势的热潮（彭兰，2013）后，国内学界对数据新闻也提出了一些担忧的思考。大多数学者分析了数据新闻本身作为一种新闻的局限性，如丁柏铨（2014）指出数据新闻不擅长讲故事，缺乏人情味和趣味性因素。刘义昆（2014）反思数据新闻忽视因果关系的局限导致了一定意义上新闻的准确性缺失。而学界较少研究的是当前的新闻环境对数据新闻的束缚而带来的局限性。方洁等（2015）通过对国内五个数据新闻栏目的定量研究发现国内新闻领域对“数据新闻”概念认识不够清晰，存在被简单化的趋势，缺乏与用户交互，呈现形式单调。她把这些问题归因于专业规范的缺位。

　　而对商业媒体数据新闻的研究，则停留在浅层次的优点与不足的讨论上。学界普遍认为数据新闻数据单一，可视化不足，但并没有深入分析原因，只是象征性得给出加强培训、教育，勇于尝试等等泛化方法。数据新闻对于商业媒体发展的意义也较少提及。

　　李良荣（2003）在论述媒体双轨制时认为，属于党的喉舌的新闻媒体具有更多的上层建筑属性即更多的事业性质, 而不属于党的喉舌的新闻媒体具有更多的信息产业属性即企业性质。实际上，双轨制造成了两类不同属性的媒体在新闻生产流程、新闻内容呈现上的差异。党媒的职责与使命在于传播党的声音，记录时代的进步，弘扬社会向上向善的力量，这也是长期以来在新闻实践中形成的定位。而商业媒体则以其鲜活、灵动、贴近用户的特点受到广大人民群众的青睐。

　　当前，学界对于数据新闻可视化的实证研究数量较少，且缺乏对“媒体属性”和数据新闻可视化关系的考察。本研究通过对功能层面上媒体属性的考察，试图阐述国内不同媒体数据新闻可视化的发展现状，优化当前数据新闻生产流程，为数据新闻存在的问题寻求一个新的原因。

　　在商业媒体数字新闻领域，笔者选取网易《数读》、财新网《数字说》两大具有代表性的数据新闻专栏。为作比较，还选择了人民网《图解新闻》、新华网《数据新闻》两大党媒领域数字新闻栏目1。四个样本领域均来自国内数据新闻生产的代表性媒体，知名度较高，且拥有4年以上的栏目历史，非常具有典型性。

　　本研究样本收集上述四个栏目自2019年1月1日至2019年3月31日历时三个月以来的所有报道作品260篇，经剔除长图2、文字报道等非数据新闻作品（见表1），共有132篇作为研究样本，包括人民网的13篇报道、新华网的26篇报道、网易的51篇报道和财新网的42篇报道。从栏目所有报道中的数据新闻占比来看，人民网和新华网等党媒数据新闻较少，比重仅为44.3%和52.7%，网易和财新网等商业媒体占比较高，比重分别是22.5%和18.7%。从报道的议题来看，人民别关注议题，财新网主要关注经济金融议题，四家媒体均对社会民生关注较多，尤以网易最为关注。

　　本研究根据张浩等（2012）所提出的数据可视化的四个评判标准分析数据新闻可视化：①直观性：直观、形象地呈现数据，考虑静态动态图表、时间轴等；②关联性：挖掘、突出呈现数据之间的关联，体现其信息功能；③艺术性：增强数据呈现的艺术效果，符合审美规则；④交互性：实现用户与数据的交互，增强用户对数据的控制。并使用李克特5级量表进行赋分。其中，直观化和关联化强调数据可视化的功能性，艺术化和交互性则强调数据可视化的美学设计和智能化。同时，数据来源是数据新闻生产的基础内容，因此本研究也将进行分析（见表3）。

　　在直观化方面，笔者参考了和方洁等（2015）的研究，从视觉表现形式对报道进行从0到4的评分（见表3）。在关联化方面，为分析可视化的信息告知功能，本文根据喻国明等（2015）的研究，将可视化的信息功能分为三类：1）对数据进行直接的图形化呈现；2）整合多个变量，挖掘数据之间以及不同社会主体的关联性，对事件或现象进行综合的梳理和呈现；3）阐释观点以及对信息的未来走向加以预测（见表3）。

　　本研究由两名编码员负责编码。经试样本培训和信度测试后，编码员间信度达到0.98，开始正式编码。以上变量采用SPSS软件进行数据分析。

　　如图1所示，商业媒体和党媒在数据来源上表现出较大差异。党媒的数据来源较为单一，而商业媒体数据来源众多。卡方检验结果（图2）显示，媒体属性对数据来源有显著影响（）；交叉表显示，商业媒体的数据来源较为丰富。假设H1成立。

　　如网易《数读》在报道“想靠考名校研究生逆袭，变得越来越难了”时，使用了政府、企业、学术研究的多重数据，部分文章还应用了网络数据挖掘。数据来源的丰富性和多样化，加之数据挖掘和深度分析，是商业媒体的着力点。

　　数据新闻可视化效果是否直观，主要取决于其采用的视觉表现形式。根据编码统计结果，所有样本视觉表现形式评分均值仅为2.91分，这说明样本数据新闻可视化的平均水平较差，处于动态信息图、时间轴之下。

　　党媒和商业媒体在数据新闻的视觉表现形式上表现出了较大差异。统计数据显示：网易《数读》的得分最高，均值为3.16分，且各个指标均有样本分布，说明网易在尝试用信息图标、交互设计、甚至游戏交互等不同的可视化表现形式。同为商业媒体的财新网均分次之，为3.02分。人民网均分最低，仅为2.69。除网易《数读》外的三家媒体栏目均出现了4、5分的缺失，视觉表现形式较为单一，呈现出固化和模式化的特点。

　　卡房检验显示（见图3），不同属性媒体在数据新闻可视化上的直观性存在显著差异（）。相比人民网、新华网等党媒，网易、财新等商业媒体更擅长对数据新闻的动态化和交互化处理，其数据新闻可视化呈现更加直观。假设H2成立。

　　卡方检验结果（见图4）显示，总体来说关联性的实现程度较低，媒体属性对数据新闻信息功能实现的影响不大（）。假设H3不成立。

　　回顾样本，绝大多数的数据新闻都实现了图形化呈现，但仅有近六成的数据新闻信息整合功能较好（关联性赋分在4分及以上），关联的总体实现程度较低，这是整个新闻业界在数据新闻上的短板。

　　视觉设计的艺术化主要取决于图像与色彩，对于数据新闻可视化效果艺术性的研究，我们从艺术设计风格（色彩）和视觉元素的应用（图像）两个维度进行分析。

　　视觉元素应用上，党媒和商业媒体表现出较大差异。回顾样本，各大媒体最常应用的视觉元素是如简单图形、icon图之类的视觉装饰。艺术设计风格上，卡方检验（见图5）显示，不同属性媒体在数据新闻可视化中艺术风格设计上存在显著差异（）。假设H4成立。

　　商业媒体和党媒在数据新闻的互动设计上表现出了一定的差异。卡方检验结果（见图6）显示，不同属性媒体在数据新闻可视化上设计的交互方式存在显著差异：（）。更准确地说，网易、财新等商业媒体比人民网、新华网等党媒具有更多的互动设计，其互动设计具有更高的制作难度，用户从中获得的体验感更好。回顾样本，低级交互所占比重最高，表现为对象交互（点击网页上的按钮或图案，出现文本、声音、图像等回应）和线互（用户在预设的框架下按照一定顺序浏览信息）。

　　同是商业媒体，网易和财新也有所区别。网易《数读》主打“用数据说话”，在交互上并不用力，而是注重数据得出的结论。而财新《数据说》则是“用数据解读新闻，用图表展示新闻，将数据可视化，为用户提供更好的阅读体验”，成立财新数据可视化实验室，主打可视化。

　　上述研究结果表明，整体而言商业媒体相比党媒在数据新闻上表现得更为出色。笔者认为，此差异可归结于党媒报道的议题以、经济等“硬新闻”为主，选取的数据来源主要为媒体报道和政府公开数据；而商业媒体偏好于社会民生等“软新闻”，更多引用于国内外非政府组织和研究机构的数据信息，同时还进行了在线数据挖掘。党媒对数据新闻的定位是顺应时代潮流，而商业媒体对数据新闻的定位是未来新闻的一个重要发展方向。新闻业虽然整体上具有意识形态和产业并举的属性，但商业媒体则更注重产业属性，满足人民信息需求。

　　但更为深入的是，这种差异根植于新闻业的体制制度——商业媒体缺乏新闻采编权。2017年施行的《互联网新闻信息服务管理规定》规定：“互联网新闻信息服务提供者的采编业务和经营业务应当分开，非公有资本不得介入互联网新闻信息采编业务。”新闻采编权缺失，则缺乏了主动生产新闻的能力，只能转载。长期以来，新闻网站处在网站有资质证书而网站采编人员没有记者证的尴尬境地，这给新闻网站的日常采编工作带来了不少困扰，逼得很多新闻网站只能“曲线采访”，这是商业媒体的一大困境。而商业媒体选择在数据新闻上进行突围。国内最早的数据新闻栏目《数读》，出自网易这样一家没有新闻采编权的网络媒体。缺少“采编权”使他们在数据新闻的制作上更多的依赖于传统媒体的报道，信源渠道的局限使得数据新闻的广度、深度和原创性大打折扣，却也在一定程度上逼迫他们追求数据可视化呈现方式的多样性和趣味性，在数据新闻上做大做强，这便是商业媒体的重构。

　　方洁，高璐（2015）。数据新闻：一个亟待确立专业规范的领域——基于国内五个数据新闻栏目的定量研究。《国际新闻界》，（12），105-124。

　　李良荣（2003）。论中国新闻媒体的双轨制——再论中国新闻媒体的双重性。《现代传播》，（04），1-4。

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

　　彭兰（2013）。“信息是美的”：大数据时代信息图表的价值及运用。《新闻记者》，（06），14-21。

　　喻国明，李彪，杨雅，李慧娟（2015）。大数据新闻：功能与价值的初步探讨。《南方电视学刊》，（02），39-41+3。

　　张浩，郭灿（2012）。数据可视化技术应用趋势与分类研究。《软件导刊》，（11），169-172。

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