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數據新聞生產傳播中的問題及應對

2017-08-14 13:44:17

來源:青年記者2017年8月上   作者:羅婕 鄧紹根

摘要:媒體人做數據新聞,倘若失去對新聞專業精神的堅守、對新聞社會功能與人文關懷的追求,那么除了冰冷的數據與充滿商業氣息的點擊率之外,將一無所有。

  2010年,在首屆國際數據新聞圓桌會議上,德國之聲電視臺的米爾科·勞倫茲提出:“數據新聞是一種工作流程,包括下述基本步驟:通過反復抓取、篩選和重組來深度挖掘數據,聚焦專門信息以過濾數據,可視化地呈現數據并合成新聞故事。”①我國的數據新聞實踐發展迅速。2016年全球數據新聞獎評比中,我國財新網獲得最佳數據新聞網站提名,是唯一獲得提名的中國內地媒體。但隨著數據新聞實踐的迅速發展,學界關注到數據新聞生產傳播中存在的問題,并謀求解決之道。

  數據新聞收集與篩選過程存在的問題

  數據新聞生產的第一步是收集并選擇具有新聞價值或能為新聞主題服務的信息。眾多數據來源反而造成了數據真實性難以保障的問題,在數據的篩選中也會因主觀判斷而破壞數據整體性及客觀性,數據收集還有侵犯人權的問題。

  1.數據真實性難以保障。大數據技術及物聯網讓數據收集更加便利,但“大數據不等于全數據、真數據”,②許多原始數據平臺提供的數據本身就是虛假的。“知名科技咨詢機構Gartner表示,全球財富1000強的企業中,超過25%的企業信息系統中數據信息不可用或不準確;在數據庫項目的開發中,用于數據有效性分析的成本占企業產值的10%至20%。”③2016年5月31日,央視《朝聞天下》以長達8分鐘的時間“揭秘手游數據造假”。

  2.被篩掉的“隱形”數據。有時在數據選擇中被篩掉的“隱形”數據才是還原真實的關鍵。如2016年美國總統大選中,一些權威媒體的民意調查出現巨大偏差。被調查者多數是該媒體的受眾,與該媒體的主流意見持相同觀點,主流媒體又與社會精英抱團,反對希拉里的聲音一開始就被民調過濾了。關鍵數據被隱藏不僅會受數據收集方的影響,有時還與原始數據提供方有關。類似電話問答、街頭訪談、問卷邀請的調查方式,很難確保人們不敷衍、不撒謊,尤其在面對特朗普這種頗具爭議的人物選項時,有許多參與調查者會隱藏真實想法而選擇希拉里將獲勝。

  哥倫比亞大學教授計算新聞學課程的Jonathan Stray教授提醒數據新聞工作者,在收集數據時問問自己:“這些數字是哪里來的?誰記錄了這些數字?怎么記錄的?出于什么目的收集這些數據?我們怎么才能夠知道數據是完整的?……”④

  3.數據收集對人權的侵犯。在大數據時代幾乎沒有隱秘。接入網絡暴露我們的IP地址,搜索點擊暴露我們的興趣愛好,購物訂單暴露我們的消費習慣。物聯網與大數據技術讓我們隨時能找到自己的存在,又讓我們隨時被人窺探。2016年12月31日,Datadrivenjournalism.net網站發表了一篇Zara Rahman抨擊英國最新通過的《調查權力法案》的文章。該法案要求英國網絡服務商存儲一年的網絡瀏覽記錄以備警方調查。這份法案被民眾諷刺為“刺探者的許可證”。Zara在文中列舉了盧旺達大屠殺、孟加拉國對避難者的制度化歧視等由數據收集促成的人道主義危機,警示英國這種對大眾的監督是危害人權的。⑤

  這也是值得數據新聞工作者反思的問題:人作為社會群體動物,如何避免一邊享受自己創造出來的技術,一邊保證自己不受奴役并且不去侵犯他人?

  數據新聞分析與整合過程存在的問題

  數據新聞不同于傳統新聞的一個重要特征在于:要求生產者有專業數據分析能力。然而,我國數據新聞實踐仍在初始階段,大部分數據新聞工作者還缺乏這種能力,在數據信息的分析與整合過程中常犯主觀性錯誤、依據相關數據輕易推斷因果,這也是對新聞真實性與客觀性的破壞。

  1.常犯的統計學錯誤:相關性=因果性。“相關性不等于因果性。”這是老生常談。但在數據新聞中依然常見與之相悖的狀況。2017年1月3日,DT財經網發表了一篇數據新聞:《五道口生存指南:浪在“宇宙中心”是怎樣一種體驗?》,⑥該文抓取五道口周邊簽到微博評論,進行文本及詞頻分析,數據顯示積極評論比例高于消極評論,因此得出結論:“從整體看來,五道口附近的人們生活過得還是比較開心的。”但是,在五道口附近微博簽到的用戶不一定居住在此,瞬時的積極評論無法代表個人的生活常態,數據變量和文章的結論沒有直接的因果關系。因為大數據重相關不重因果,數據新聞難以進行深度報道,在探求原因的學科領域也無法引入。

  2.數據分析人員專業性不夠、主觀性太強。專業的數據分析能力是數據新聞的高門檻。上述的五道口相關新聞例子也已經證明,專業性不夠的數據新聞有失偏頗,會誤導受眾。國外許多新聞工作者已經意識到普及數據分析技能的重要性。2016年2月23日,Datadrivenjournalism.net網站發表了一篇對于六位來自芬蘭、美國、英國的資深數據新聞工作者的采訪摘錄,其中美國ProPublica媒體的 Sisi Wei(2016年全球數據新聞獎DJA年度最佳個人作品獎獲得者)說:“我認為不論你在做什么新聞工作,具有數據新聞的技能都能夠幫助你實證你的信息來源。”⑦

  數據新聞編制與推送過程存在的問題

  目前有些數據新聞編制只搬運數據,喪失了新聞的敘事性;或者盲目追求花哨的可視化,而忽視內容的新聞價值。在大數據滿足個體需求的技術支持下,受眾獲得的信息面越來越狹窄,媒體的社會引導功能在這種個體化推送模式下也被消解了。

  1.單純數據驅動,缺失敘事驅動。現在,國內許多數據新聞還處在單純搬運數據的階段。2016年11月28日,財新網的“數字說”欄目發表了一篇數據新聞《全球男性自殺率遠高于女性 中國是例外》,用大篇幅的文字轉述世界衛生組織官網上公布的全球171個國家或地區2012年的自殺率數據(測算值),沒有新聞故事,更沒有報道為何中國男性自殺率低于女性。這種新聞既無法吸引受眾,又浪費數據資源。

  美國學者約翰·H·麥克馬納斯(John H.McManus)以“信息的重要程度”和“情感的吸引力”兩個維度勾勒了一個新聞坐標系,分為“有趣且重要的報道”“重要但無趣的報道”“煽情但缺乏重要性的報道”“既不有趣也不重要的報道”四個象限,并指出在“市場新聞業”的運作法則下,最受歡迎的新聞應當是“有趣且重要的報道”。⑧僅有冰冷數據的數據新聞只會推開受眾,最頂尖的數據新聞一定是事實充實的深度報道。

  2.耗費成本追求可視化,缺乏新聞價值。比如財新網“數字說”欄目利用谷歌地圖可視化展示中國各省市政府大樓,當鼠標點擊代表不同省市政府大樓的圖標時,會顯示該政府大樓的信息與照片,這個作品還有手機版。其時間成本及技術成本必然較高,但新聞價值不大。數據新聞工作者也應注意這個問題:用簡單文字或圖表就能清楚表述的新聞,是否要為了吸引點擊率而耗費成本將其可視化?

  3.受眾喪失自由選擇權和思考力,媒體喪失社會引導功能。數據新聞依托大數據技術能實現定點推送,這一方面滿足了受眾多樣化的個體需求,另一方面卻也剝奪了受眾的自由選擇權。一味迎合受眾的推送功能讓受眾沉湎于自己感興趣的世界,信息面窄化,受眾會漸漸喪失對其他立場信息的思考力。同時,媒體為引導社會健康發展而進行的議程設置,也會被不關注該信息的群體屏蔽,無法起到緩解社會矛盾的作用。再者,大數據技術的開發與商業利益密不可分,數據新聞也因此會受到商業利益的影響,媒體若為推動消費而編寫新聞,必然喪失社會引導功能。

  數據新聞現存問題的解決之道

  2016年12月14日,Datadrivenjournalism.net網站發表了對數據新聞編輯Megan Lucero的采訪。他表達了對數據新聞火熱形勢的擔憂:“我害怕的是,我們將進入一個這樣的時代:人人都專注于提高做一個程序員記者所需的工具使用技能,而不是訓練自己如何發現故事、如何找到真正好的線索,而且丟失了新聞專業主義。”⑨我們在數據新聞實踐中不僅要解決技術和技能的問題,而且不能丟棄新聞工作者的專業精神。

  筆者認為,可采取如下措施解決上述問題:第一,針對數據收集與篩選過程的問題,媒體最好有自己的數據庫或固定的數據供應商,這樣既節省時間,又能一定程度上保證數據的可靠性與整體性;加強跨媒體跨行業合作,與其他大媒體、互聯網公司等共享數據信息;直接購買專業數據新聞生產團隊的成果雖然省時省力,但要保持對數據的審慎態度。第二,針對數據分析與整合過程的問題,媒體要加強與專業數據分析團隊的合作,或者更新內部人才結構,吸納專業數據分析師,減少因果牽強的數據新聞和數據搬運式的低質量新聞;學校也要開設系統的數據新聞課程,培養專業的數據新聞人才,讓新聞專業的學生更適應市場需求。第三,針對數據新聞編制與推送過程的問題,新聞工作者可以減量保質,把流于表面的搬運數據打磨成深度報道;用最合適的形式展現最觸動人心的事實,才是新聞工作者應該追求的目標。總之,媒體人做數據新聞,倘若失去對新聞專業精神的堅守、對新聞社會功能與人文關懷的追求,那么除了冰冷的數據與充滿商業氣息的點擊率之外,將一無所有。

  注釋:

  ①方潔 顏冬:《全球視野下的“數據新聞”:理念與實踐》[J],《國際新聞界》,2013年第6期

  ②陳力丹 李熠祺 娜佳:《大數據與新聞報道》[J],《新聞記者》,2015年第2期

  ③李建中 劉顯敏:《大數據的一個重要方面:數據可用性》[J],《計算機研究與發展》,2013年第6期

  ④方可成譯:《記者在做報道時應如何解讀數據》,http://fangkc.cn/2014/01/drawing-conclusions-from-data/,2014年1月19日

  ⑤“Dangerous data: The role of data collection in genocides”,http://datadrivenjournalism.net/news_and_analysis/dangerous_data_the_role_of_data_collection_in_genocides,2016年12月31日

  ⑥《五道口生存指南:浪在“宇宙中心”是怎樣一種體驗?》,http://www.dtcj.com/news/586b00e267157b05cbef6061,2017年1月3日

  ⑦“Is data journalism for everyone?”,http://datadrivenjournalism.net/news_and_analysis/is_data_journalism_for_everyone ,2016年2月23日

  ⑧王強:《“數據驅動”與“敘述驅動”:數據新聞生產的雙重動力》[J],《編輯之友》,2015年第3期

  ⑨“Getting with The Times: Lessons from the paper’s Data Journalism Editor”,http://datadrivenjournalism.net/news_and_analysis/getting_with_the_times_lessons_from_the_papers_data_journalism_editor,2016年12月14日

  (羅婕:暨南大學新聞與傳播學院碩士生;鄧紹根:暨南大學新聞與傳播學院教授)

來源:青年記者2017年8月上

編輯:qnjz

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