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(三)数据采信难
可信、权威的数据是制作数据新闻的基础,数据的质量关系到数据新闻的可信度,面对公开的、目的各异的、林林总总的数据,甚至是互相“打架”
的数据,制作者如何采信则成为一个重要的问题。
一般而言,衡量数据质量的指标包括数据的相关度、可信度、准确度、一致性、完整度、及时性和可用性等。
[4]如果系统考虑的话,笔者认为在此环节,可以从以下几个方面来进行衡量:(1)数据提供的主体,可以细化为主体的身份、发布数据的目的等;(2)数据获得的规范性和专业性,包括调查具体的执行人,调查总体、样本量、抽样方式、误差大小、调查方法和数据分析等;(3)细节的核实,主要是在对具体概念的界定上要仔细,要不然名称相同的调研,因为概念界定的不同,数据会有一定的差异。
(四)数据解读难
数据新闻的生产者,工作的价值就是以专业的眼光代替普通受众去发现生活中的变化,但是对于这种变化的讲述方式是数字而非文字,若仅仅是简单的呈现,则低估了数据新闻应有的价值。
数字,结合一定的背景信息或者辅助性信息,或者被放置于更为复杂的环境之中,会起到意想不到的作用,甚至于改变政府决策。
国内的数据新闻频道,多侧重于在图解的过程中使用数据,直接通过解读数据来分析事件的作品则相对有限。
孤零零的数据,价值较低,但是通过不同数据串起来的信息及其间或显或隐的关系,提高数据的解释力,才是数据新闻生产者工作的重点。
(五)效果呈现难
在解读的基础上,制作者需要将自己的发现以简洁直观、独特醒目的视觉效果传播开来。
这一过程更多的体现的是技术与艺术的结合。
数据新闻的呈现大致可以分为两大类:静态呈现和动态交互式呈现,国内目前的数据新闻以前者为主,国外的《纽约时报》和《卫报》则有不少成功的交互式数据新闻。
数字可以结合新闻的进程、地图、时间和空间等多维度进行呈现,这种呈现还可以结合多媒体的表现方式,并借助于专业的绘图软件,使得情状、进程等一目了然。
通过观察国内各大媒体的数据新闻,笔者发现,除了财新网“数字说”
频道有几期采用了动态交互式之外,其余的同类频道基本都是静态的“图解”
形式,这种形式制作相对容易,但在视觉表现上比较单一。
作为一个出现时间并不长的新闻表现形式,数据新闻的制作,在当下,需要以团队的形式来完成,新闻、技术和艺术等相结合的跨专业人才较少,因此,在制作方面,对于团队的有效合作与沟通也提出了新的挑战。
环节上的难点容易解决,但是不同专业之间的有效沟通、技术团队的精干则更为重要。
(六)价值开发难
数据新闻的生产成本(人力成本与时间成本)较高,但是其传播的价值若仅仅局限于点击量,则未免有点可惜。
况且不是所有的数据新闻作品都必然获得高点击率,持续性地生产较高成本的数据新闻的动力来自何方?即使不考虑如何实现经济效益,也应该在生产过程中思考数据新闻的传播效果与价值开发。
Propublica制作的(数据)新闻应用《机会鸿沟》,其元数据来自超过全国四分之三的公立学校,由6个人耗时3个月完成,通过收集、整理庞大而细致的数据,向读者讲述了来自不同州的公立大学在人员配置、课程设置等方面的差别。
笔
(一)复杂的挖掘分析
“数据新闻”
已从简单描摹事件的表层现象转为深入挖掘其内在本质。
[6]在此期间,以解读新闻价值、满足实用性、接近性等需求为出发点,对复杂数据的挖掘和分析就显得异常关键。
单选题报道奖获奖作品《移民档案》(主要从不同的开放数据源整合数据,讲述飞往欧洲的移民在半路死亡的悲剧故事,以及这些事件对于欧盟各国移民政策的影响),最初是由来自数据新闻实验室的16个学生,核查了250个事故,并且记录每一个致
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