1.3　数据新闻的实践流程、数据可视化及其与数据新闻的关系

德国之声记者米尔科•洛伦兹在阐释数据新闻的概念时概括了它的实践流程。他指出：数据新闻可以被定义为一种工作流程，其中，数据是分析、可视化和讲故事的基础，且讲故事是最重要的一环。数据新闻也可以被视为一个数据提纯的过程，使原始数据向有意义的内容转换，经过数据新闻实践流程的各环节——挖掘、过滤和处理数据、可视化、讲故事，其之于公众的价值得以提升，尤其是当复杂的事实被归结为十分清晰、大众容易理解和记忆的新闻故事时 [15] 。由此可见，米尔科•洛伦兹认为数据新闻的实践流程包括了“挖掘、过滤和处理数据、可视化、讲故事”等环节。不过，我们认为还有一个环节——选题内容策划，也是数据新闻实践流程中不可缺少的。而且，从数据新闻实践流程的上述各环节来看，可视化是这一流程的中间阶段，起到承前启后的作用。鉴于本书以讨论数据新闻的可视化实践为主题，因此，我们在上述实践流程界定的基础上，以可视化为中心来概括数据新闻实践流程的各环节，包括选题内容策划、可视化前的数据准备、可视化、可视化内容的整合呈现（新闻故事叙述）四个环节。其中，“可视化”与其之前的“可视化前的数据准备”及其之后的“可视化内容的整合呈现”联系尤其紧密。它以“可视化前的数据准备”作为前提和基础，以“可视化内容的整合呈现”作为决定和提升可视化内容质量及新闻价值、意义的关键因素。因此，本书讨论数据新闻的可视化实践，以“可视化”环节为重点，也涉及对“可视化前的数据准备”和“可视化内容的整合呈现”两个环节的讨论。虽然“选题内容策划”环节对“可视化”也有影响，为其提供了思路和依据，但由于本书重在技术实践方面的讨论，故对于该环节不单独做深入探讨，不过在探讨可视化内容整合呈现的具体实例中也会简单涉及对该环节的讨论。

此外，要强调的是，虽然本书在概括数据新闻的实践流程时，以“选题内容策划、可视化前的数据准备、可视化、可视化内容的整合呈现（新闻故事叙述）”为顺序，包括后面章节涉及的一些讨论也主要遵循此顺序，但在实际的数据新闻实践中有时各环节不一定会按照上述顺序串行发生。这是因为数据新闻非常强调团队合作，不同的环节可能由不同团队成员负责，他们常常在确定选题后就各司其职，并行推进部分环节，也会在推进过程中及时交流和调整方案。例如，根据可视化环节或可视化内容整合呈现阶段的执行效果，可能会要求补充数据或调整选题内容策划方案等。很多时候甚至是在拿到数据并进行了初步分析以后，再确定最终的选题策划方案。总的来说，在实际操作中，各环节如何展开，还要视具体实践情况而定。

通过以上关于数据新闻实践流程的讨论，我们已经认识到可视化是数据新闻中的重要环节之一。实际上，由于人脑超过50%的功能用于视觉感知，也就是说视觉是人类获取信息的重要渠道，因此，人类在几个世纪以前就开始借助可视化来加快、加深对信息的认知，以便更好地发现、决策、把握事物规律 [30 、31] 。在可视化漫长的发展过程中，其理论得到了不同领域人员的不断补充、发展。石教英教授在为陈为等学者的《数据可视化》一书撰写的序言中，指出数据可视化“是可视化研究领域的新起点” [31] 。“可视化”过往长时间的发展与积累，也为数据可视化奠定了较深厚的理论基础。数据可视化技术旨在借助计算机处理能力、计算机图像和图形学及可视化算法，将海量数据用静态或动态的图像、图形进行展现，且允许通过交互抽取数据或控制画面显示，从而发掘和显现隐含在数据之下的现象，帮助人们分析理解数据、形成概念和寻找规律 [32] 。一般认为，数据可视化有三个主要的分支——科学可视化（Scientific Visualization）、信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics） [30 、31] 。三者没有清晰的边界，但各有侧重：科学可视化重点处理带有空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算模拟数据和医学影像数据等，主要面向物理、化学、气象气候等学科领域，也被称为“科学计算可视化”（Visualization in Scientific Computing，ViSC）。信息可视化主要处理非结构化、非几何的抽象数据（如金融数据、文本信息等），旨在对抽象数据使用计算机支持的、交互的、可视化的表示形式，来增强认知能力 [6 、7] ，更侧重于借助可视化来呈现数据中的信息和规律，建立符合人类认知规律的心理映像（Mental Image），帮助人们分析复杂问题 [5 、7] 。其核心问题有高维数据及数据间抽象关系的可视化、用户的敏捷交互和可视化有效性的评判等。可视分析则侧重从数据中综合、意会、推理出知识，是一门综合性学科，与科学可视化、信息可视化、计算机图形学、信息获取、数据处理与挖掘、人机交互等学科领域都相关 [33] ，且其中人机交互是不可缺少的 [31] 。

由于可视化是人类认知信息的一种重要手段，因此，它在人们生活所涉及的各行业领域中都可能得到运用，而随着大数据的发展及其理念向各行业的渗透，数据可视化的此类运用更得到了强化。因此，如果从数据可视化的视角来看，数据新闻也可以看成数据可视化的应用主题之一，是数据可视化技术在传媒领域应用的产物。但是，数据新闻更重视对数据中新闻价值和意义的展现，重视新闻故事的叙述。只不过，叙述方式不再是传统的文字，而是采用可视化的方式来展示数据，讲述“故事”。综上所述，数据新闻与可视化的区别与联系可以归纳为如下几个要点。

（1）数据可视化本身是一个发展相对成熟的研究领域。数据可视化技术就是借助计算机的处理能力及相关算法，使海量数据得以图像、图形化展示，并允许通过交互控制数据及其展现，以便发现隐含在数据之下的现象 [32] 。

（2）数据新闻是新闻业在大数据时代的一种新型新闻报道模式，利用计算机技术及统计学、数据挖掘等学科、研究方向的理论、技术基础来搜集、处理、分析数据，挖掘其背后的意义，并通过可视化来展示分析结果、叙述新闻故事。

（3）从数据可视化的应用发展过程来看，数据新闻是可视化的应用主题之一，是可视化技术在传媒领域应用的产物。

（4）从数据新闻的实践流程来看，可视化是其实践过程中的一个环节，而一个好的数据新闻作品，除了采用丰富的可视化技术外，新闻选题与角度，内容策划，数据的搜集、处理与分析，以及叙事方式（即如何整合可视化元素，进行生动的新闻故事叙述）也很重要。而且，在考虑可视化技术的选择时，受众对可视化表达及其结果的理解和接受程度也是数据新闻实践中必须考虑的重要因素之一。

（5）作为一个成熟的研究领域，数据可视化本身有三个主要的分支——科学可视化、信息可视化、可视分析学 [30 、31] 。三者在所面向的主要数据类型、研究重点、核心问题等方面各有侧重 [31] 。而数据新闻重视的是通过可视化的形式展现数据中的新闻价值和意义，至于可视化时涉及的是哪个分支，对其来说并不重要，因为新闻本身涉及的主题范围是很广的，尤其对于综合类新闻媒体，可能既会讨论金融话题，也会涉及气象内容，所以，或许这三个数据可视化的分支在数据新闻的可视化环节中都会遇到。不过，根据新闻业的特点，现阶段在数据新闻实践中，信息可视化会涉及更多一些，且在其具体可视化方法、表现（表达）形式等方面，也会结合新闻特点各有侧重。

（6）从数据可视化和数据新闻对可视化的关注点来看，数据可视化领域对可视化技术的研究比较注重讨论具体技术类型的实现原理（如方法、模型和算法等），对于支持这种技术实现的可视化工具，虽然也会有所讨论，但不是最主要的。然而，在数据新闻，尤其在业界实践过程中，数据可视化工具被广泛讨论，因为新闻业不得不考虑从业者对各类工具的运用能力、新闻作品的制作效率、受众对不同可视化工具呈现效果的接受程度和偏好等因素。为提高制作效率、提升可视化质量，数据新闻从业者需要对可视化工具的选择予以关注。同时，大量简单易用的可视化工具不断出现并被运用于数据新闻实践中，以便降低从业者进行可视化工作的难度。此外，运用于数据新闻中的可视化技术及工具也只是众多可视化技术及工具中的一部分，是经过相关从业者的实践后筛选出的现阶段更适于新闻领域（更符合新闻传播特点，更容易被新闻从业者掌握，所呈现的可视化内容更容易吸引受众和被受众理解等）的相关技术和工具，而数据新闻也会对与数据可视化息息相关的其他一些学科领域（如信息视觉设计）予以关注。 s7PfxOjNiA/PaJ7+WH/D8lprcyd5xo2/EnhsgGiiwDnK5eVIDbacYRecseM3ihKX