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Oct. 16, 2017, 1:50 p.m.
Reporting & Production

尚未成为一场革命:调查发现数据新闻在四年间并未改变很多

一篇新的研究论文检视了过去四年间被提名获奖的数据新闻项目,发现“数字革命”并未像之前人们预想的那样被广泛和大量地接受。

当你听到“数据新闻”这个词汇,你常常会接着听到“革命”或者“未来”。然而——根据一篇新的调查了过去四年数百个被提名获奖的国际数据新闻项目的论文——大部分新闻并未像你想象那般改变很多:它仍旧报道政治、仍旧是劳动密集型、仍旧需要大团队、仍旧大多依靠报纸打造,并且仍旧主要使用所谓“预处理公共数据”。

“我们的发现与广为流传的(数据驱动的新闻)将会因为改变传统的发现和报道新闻的方式从而‘革命化’新闻行业的预言相抵触”,Wiebke Loosen, Julius Reimer和Fenja de Silva-Schmidt三位作者在上周发表于新闻杂志的一篇论文中写道。

Loosen和Reimer,都来自位于德国汉堡的Hans-Bredow媒体研究所,加之汉堡大学的De Silva-Schmid三位学者共分析研究了从2013-2016年被数据新闻奖列为最终提名的225个项目(不仅仅是提交而已),登录数据与类型、可视化、互动特质、话题与制作,来分析项目是如何依时间而改变的,获奖者与仅获提名者区别何在,在哪些地方还有创新和提升的空间。为什么研究这些项目呢?它们是这个领域本身认为是数据驱动式报道的显著案例,”这些作者写道,并且这些获胜者很有可能将会塑造这一领域的未来发展。

这里是纵观225个项目后得出的一些趋势:

数据新闻仍旧是劳动密集型的。 在192个有署名的项目中,平均都有“超过五个人作为作者或者贡献者”。大约1/3(32.7%)的项目是与“帮助分析或者视觉设计的外界人士搭档合作的”。

— 报纸仍旧进行着大部分的数据新闻工作,并且赢得了大多数相关奖项。 占总数43.1%的提名和37.8%的获奖者是由报纸提交的,并且:

其他的重要群组由涉及调查新闻报道的ProPublica和国际调查记者联盟(ICIJ)等组成,他们更经常获奖而非落选(总数:18.2%,获奖:32.%,只提名:15.4%)。纸面杂志和全国在线媒体(各为8.4%),公共和私人广播电视(5.8和5.3%),新闻通讯社(4.4%),非新闻机构(4.0%),高校媒体(3.1%)以及其他类型的作者(2.7%)相对就要少得多。有趣的是,纸质杂志、新闻通讯社以及非新闻机构的报道竟然完全没有获奖。

多数关于政治。 几乎半数的作品(48.2%)报道政治话题,接下来是“社会议题”比如民调结果以及犯罪报道(36.6%),财经新闻(28.1%)和健康与科学报道(21.4%)。“文化、体育和教育只吸引到很少量的报道(2.7%和5.4%)。”大多数项目只关注一个分类,而非“涉足两个或更多的话题领域(比如通过调查关于枪支武器的立法对于大型枪击事件的影响了解政治决策和其社会影响)。”作者发问,是否这类奖项的一大功能就是偏袒严肃议题。

— 数据新闻正在变得更具批判性。 52%的作品分析包含了“批判元素”(比如关于警察不当收缴充公的报道)或者呼吁公共干预(比如关于碳排放)……这个组成在过去四年不断提高(2013年占比46.4%,到2016年占比63%),而在获奖者中占比更是相当高(62.2% vs. 50.0%)”。

大多数项目仍旧依赖官方数据(而非一手原始)数据。 或许并不出人意料,获奖报道更多都包含“通过质询、自己采集或者泄露后得到的数据”。这些作者对于“尽管数据新闻往往被与公开透明相提并论,但在2/5的项目中,记者都没有指明他们获取所使用数据的明确方式。”

可视化变得更加复杂。 静态图片和图表依然最为频繁地被使用;“通常是两者的结合 (占比全部案例的40.0%) 或者是使用地图 (32.4%)以及配合简单静态图标使用的地图(31.1%)。” 获奖作品通常视觉上更加丰富。

— 互动性成为了“质量标准”,但复杂精妙的互动又很稀缺。 可伸缩地图和过滤功能最为常见,可能因为它们常常本来就已经包含了数据新闻最常使用的免费的软件工具。“我们的结果与其他观测一致,在数据相关的互动性方面缺乏复杂性…它们常常只包含“使得受众能够做选择的有限可能性”或者只包含“为了互动而互动的最小的互动性”。同样,在新闻中受众究竟有多需要可视化互动性也并不清晰。

总而言之,论文作者发现,数据新闻仍是劳动密集型的,在回应突发新闻方面比较缓慢,更依赖于那些本就周期性产生数据的领域,比如选举。“缺乏那些新闻行业重要的特质——当下性以及主题普适性——数据新闻更像是传统报道的补充,”作者写道,“而非是其更广泛意义上的取代者。”

The Chinese version of this story was originally published at IJNet.

Visualization of Wikipedia edits by Fernanda Viégas used under a Creative Commons license.

POSTED     Oct. 16, 2017, 1:50 p.m.
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