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數據+媒體有哪些可能?財新數據可視化實驗室實踐分享|數據大咖匯

2020-10-15 16:01:16

本欄目內容來自“戴玉數據圈”群,獲戴玉授權轉載。“數據大咖匯”系列,旨在與大家分享各路媒體達人和數據達人的操作經驗,關注數據圈的前沿動態。


“戴玉數據圈”是資深數據新聞人戴玉創辦的數據新聞群,里面匯聚了各類數據報告發布方、數據媒體主編和記者、高校數據新聞教師、可視化人員、數據行業人員等等,旨在搭建切實推動數據新聞行業交流與合作的平臺。

這是“數據大咖匯”的第③期分享

數據+媒體有哪些可能?

本期嘉賓

分享人:財新網助理總編輯 黃晨


嘉賓分享環節

大家好,我是財新網的黃晨,應邀聊一下關于數據新聞的事情,我主要想了新聞的數據化和數據的新聞化,其實兩個拆開來講后可以看到就是一些我們始終在做的事情,結合我們做的過程中的一些體會,來和大家分享。

財新網“數字說”頁面(部分)


1

新聞的數據化

首先我們聊一下新聞的數據化。新聞的數據化就是我們日常說到的數據新聞。就是把一些新聞當中有的數據特質進行抽離,結構化,然后用一種比較有視覺沖擊力的形式來提升新聞的表現力。我們知道現在其實是一個讀圖的時代,新聞的產生的速度已經遠遠地超過了新聞獲取的速度,眼球經濟可能發展到今天就變成手指經濟了,因為我們都用移動端來閱讀新聞。


那么在這種情況下怎么能讓你的新聞脫穎而出呢?尤其是相對于財新這樣的媒體。因為財經類的題材會天然自帶數據屬性,大家如果對財經的題材有一些涉獵的話就會知道,經常會涉及一些繁雜數據的呈現,我們經常會有財報、產業類、投資類諸如財務報表的內容,如果用文字去表達就會出現文字和數字混排的文本,我們經過測試也發現這類文本呢是最容易吸引不起人的閱讀興趣的,所以有的時候我們自己內部也會覺得一些稿子寫得太冗長,主要是因為他把里面的數字細節過于突出。因為財新的特色就是會特別注重細節的核實,所以閱讀起來會比較乏味。這個部分就特別適合于做數據化、可視化的呈現。


所以為什么叫數據可視化呢,其實最開始數據可視化就是為了呈現原始的阿拉伯數字,到后來衍生到更大的范圍之后會突出一些非數值型的數據,我想正是因為財新有這樣的基因,所以會在我們的日常工作中對這類新聞有更多的需求。所以直到今天,財新的數據新聞選題當中仍然有很多是財經類題材,財經類題材的確特別適合這種表現形式,所以把新聞數據化會比較有助于我們這類選題的傳播和解讀。


新聞數據化主要在我們的實踐操作當中來談,我想回顧一下為什么財新現在會在數據新聞這方面的嘗試比較多呢,是因為我們從2011年就開始嘗試用圖表類的新聞去解讀財經類的選題。后來又逐漸演變到我們成立了可視化實驗室,用數據化來解讀一些新媒體的技術,包括交互的技術,然后去看一些原本非常復雜的東西。比如說眾所周知的就是著名的《周永康的人與財》,其實它是典型的把新聞數據化的表達。因為這個選題如果在不交互的情況下,數據是非常純粹的,只有人物和公司的圖表,它們之間會用連線來體現它們的關系。在這個作品里面呢,關系就是數據,但是要知道我們的原文是一個六萬字的長文,所以當時為什么這個作品的影響會那么廣泛呢,就是因為雖然我們的那篇長文非常好看,非常精彩,但是在目前這個時代當中還是有很多人沒有耐心去讀完長文,所以等我們把它數據可視化之后就可以成為一個非常快速閱讀的選題。

《周永康的人與財》(截圖)


我看到張小龍分享的關于微信小程序的演講,我覺得演講里面核心的一句話就是:“一個好的軟件,一個好的工具,應該讓用戶用完即走”。我覺這句話應該是讓大家印象比較深刻的。他的提煉其實并沒有讓事情變得更簡單,我想說的是新聞數據化產生的初衷。其實我們在這幾年當中也在不斷的嘗試各種各樣的數據新聞呈現方式,包括在剛剛過去的十二月推出了財新的一個年終策劃系列,我相信可能群內的很多同行也都看到了,包括一個樓市的專題、一個洪水的專題、一個年終盤點專題。為什么要做樓市專題呢?其實在2015年我們得獎的作品是《樓市十年》。按理說已經做過樓市了,下一年應該再去去聊點別的。


但是實際上到了2016年的第四個季度,我們突然發現這個話題是無法規避的,因為這的確是這年當中令全中國人民印象非常深刻的一件事情。所以我們還是決定要把這個作為我們年終策劃的一個選題來做。因為篇幅所限,所以我們呈現的其實只是這年樓市當中的幾個比較驚悚的碎片,但是,我相信這個作品如果完全是用純的文字來表達的話,尤其是要呈現一百個城市,我覺得沒有任何一種方式比這個可視化的重現更有效,更有力量而且更有效率。它是可以讓用戶做到看完即走??戳诉@幾張圖就能夠了解過去一年中國的樓市究竟發生了什么。


《2016年的中國樓市》(截圖)


這張圖就是我們作品中的一張,體現了2011-2016年中國一百個城市房價的漲幅。最上面的黃線是深圳,下面藍色的線是廈門。這些年我們一直在反思,數據一定要可視化么?有時我們是不是為了做數據新聞而去把簡單的數據進行可視化。很多同行可能知道,其實數據新聞是成本比較高的,從人力成本,到整個制作周期都是比較長的,產業鏈比較長。后來我們也在試圖跳脫這種怪圈,就是為了找事情做,硬要把一些東西包裝成數據新聞。但我們還是要盡量去發現真正值得做的選題。那么為什么這個選題是值得做的呢?我們當然可以使用數字闡述,但是會比較繁雜,我們也可以用今天的圖來表達這個意思,但是實際上我們發現,如果不用動態交互,就會大大地削弱表現力,比如說我給大家截張這樣的圖。

《2016年的中國樓市》(截圖)


你會發現下面張圖片和上面圖片之間似乎沒有什么聯系。但實際上如果大家點了一下我剛才發的鏈接(完整作品鏈接見文末),就會發現,其實它只是區間的不同,整個體現出變化過程才能讓你感受到它的原來樓市變化就是這么一步一步的演進到了今天,并看出它之間的變化過程是怎么樣。所以這樣的交互和互動是非常必要的,會讓整個數據非常連貫。所以這個是我們覺得有意義的可視化,是有意義的數據新聞。

《2016年的中國樓市》(截圖)


所以如果說需要我給大家一些什么建議的話,在我們的日常工作當中大家可能需要考慮好這件事是需要做的嗎,如果是為了做而做可能會消耗的成本也比較大,做出一些不是特別有意義的選題成就感就沒有那么高。下面給大家分享今年的另一個作品。


2016洪水暴至(截圖)


這個選題叫做《2016年的洪水》。年度策劃我們選取了2016年最為突出的幾件事情,洪水是這一年比較大的新聞事件??赡軐ξ覀儧]有處在災區的人來說印象并不深刻,尤其到了年底的時候很多人都已經忘了夏季的那些事情。但對于身處災區的人這絕對是一場毀滅性的災難。我們的記者回到災區去采訪的時候當地農民就說現在已經沒有人記得我們了。所以新聞有時候是追求實效性,去追逐熱點,但是我覺得作為新聞工作者,我們有時也需要把目光投向那些冷點。

2016洪水暴至(截圖)


所以我今天講了這么多是想說在座的很多人都已經對數據新聞很熟悉了,所以也不需要介紹它的來龍去脈,但是可能需要規避一些誤區,比如有時我們是為了做而做。


我們日常會發一些沒有這么大型的稿件,很多是可以通過靜態圖來呈現的,只不過可能動態的東西更高級,會更有技術含量,更能秀肌肉。但實際上,如果能夠非常好地表達主題,我覺得靜態圖、GIF圖等一些比較低成本的方式都是非常好的數據新聞作品,不需要拘泥于一定要秀出樣什么樣的肌肉。



2

數據的新聞化

下面我再說一下數據的新聞化。這個牽扯到我們現在比較流行的機器人寫稿。比如說現在騰訊已經有機器人在寫這個股市類、氣象類的稿件,比如說突然發生了地震,機器人馬上就能寫出地震的稿子。我們統稱為機器人寫稿,甚至有人叫這個AI人工智能。我們暫且不論這個是不是真的人工智能,我覺得未來會有這樣一個趨勢。數據本身比較枯燥,因為數據是一個工具。什么樣的人會每天去看數據呢?我覺得其實最高頻使用的每天會去查的數據,我目前覺得就兩種,一種是天氣,另一種是股票。除此以外大部分時候數據更像一本字典。需要的時候再去查,但是不需要的時候可能就會扔在一邊不會主動的去看。在現在這種新聞的時代,流行個性化的定制,機器人寫稿作為十幾年前就有的概念,到今天我會覺得有價值是因為我們現在開始有了個性化的推薦。比如你瀏覽過關于某只股票的新聞,算法推算出你持有什么股票,將股票相關信息轉換為新聞主動推送到你的信息流中,就會變得主動得多。


這個是我認為數據新聞化的一個有前景的應用,因為數據經過這樣的轉換的會變得主動?,F在騰訊財經有寫宏觀經濟、CPI、股票類等。新華社也有快筆小新,他們主要寫體育賽事和財報,很容易進行模板化。第一財經也發過機器人寫稿。國家地震臺網也會用機器人來播報地震。其實現在離所謂的人工智能還差很遠。真正的機器人和人工智能是你可以把人寫的若干篇稿子給他學習,然后它可以模擬人的口吻,寫作形式是百變的。但是我認為現在是數據能夠變得更主動的一個特別好的契機。


我覺得數據跟新聞的結合將來會開辟出一條新的路。之前說的是新聞怎么樣用數據化呈現,接下來會有反向的事情可以做。當我們大家都在問數據新聞接下來怎么做,很迷茫的時候,其實我們會有另外一個維度去想這些事情。當然之前戴玉跟我聊過,大數據對新聞營銷的幫助,也算數據跟新聞發生一點關系,但是這點可能不只局限于新聞,各行各業都可以用大數據來幫助你決策和營銷,所以我覺得這一點可能跟新聞本身的特質還是有一定的距離。


所以我今天主要講的是數據跟新聞內容之間產生的一些關聯。我今天的介紹就到這里,歡迎大家提出問題,希望我們能碰撞出火花。謝謝!


提問交流環節

Q1

感謝黃老師的分享,我想問下,財新對于數據新聞的讀者有沒有過一些數據分析呢?比如分析數據新聞的后臺傳播數據,從而改進產品?財新網的數據新聞讀者有什么特點嗎?

數據新聞的讀者基本上還是覆蓋財新的既有讀者,所以財經類的選題會多一些。

Q2

我想問未來數據記者跟機器人或者說程序化寫稿將如何配合?有些稿子有程序代勞,那記者的優勢和發展方向將在哪里?

這個不光是新聞,似乎都有一種擔心,活都被機器人干了,人干什么。對于新聞而言,還是有大量不可替代的,包括調查新聞、特稿,數據可視化需要的創意,都是機器人只能學習,不能首創的。


下面是一篇機器人寫的稿子,很容易看出它的模板化,但是大量的新聞是不容易模板化的,比如調查報道和深度報道,所以說記者還是有很多事可以做的。

機器人寫作稿件

整理人:高赫

資源鏈接

《周永康的人與財》

http://datanews.caixin.com/2014/zhoushicailu/


《2016年的中國樓市》

http://datanews.caixin.com/mobile/fang2016/pc/


《2016年的洪水》

http://datanews.caixin.com/mobile/flood/


《河北張家口市尚義縣發生4.0級地震(測試)》

https://qy.weixin.qq.com/cgi-bin/wap_getnewsmsg?action=get&__biz=MzA5Njc2MDA3OQ==&mixuin=MjM4ODAxNTE3OTI2NzI2NDc0OA==&mid=10000309&idx=1&sn=7910b83f3feb45ee59ce2b732bb6cb60&scene=1&from=groupmessage&isappinstalled=0

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主題:鳳凰網大魚號工作室分享

分享人:吳曙良,鳳凰網新聞主編、大魚號工作室負責人

許智敏,大魚號工作室項目經理


本期編輯:吳蒙雨


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