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要学多久代码才能做好数据新闻?这些美国高手的回答出人意料
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来源:上观新闻 作者:吴嘉川 王之宙 2017-11-11 08:55
摘要:带着这样的疑问,我们造访了目前处于数据新闻制作水平顶端的《纽约时报》、电影《聚焦》深度报道团队原型,以及一些拥有相关课程的美国高校。

“别问我,我不会写代码。”

 

“我需要花多少时间学习代码,才能够做出一个像模像样的数据新闻作品?”在美国东北大学新闻学院一楼的一个教室里,一位对数据新闻感兴趣的学生向数据工场CEO黄志敏这样提问。

 

这是一场由原《波士顿环球报》(The Boston Globe, 下称“环球报”)深度调查团队“聚焦”(Spotlight)记者Matt Carroll主办的Pizza Press,这次的主题是为新闻专业的学生介绍中国数据新闻的现状、发展过程和案例。我们两位在美国工作的数据新闻从业者作为数据工场嘉宾到会参与。这位学生的问题,可能也是许多想要进入、正在进入数据新闻领域人的共同疑惑——成为一名数据新闻记者,究竟需要对代码熟悉到何种程度?是Python还是R?国内有多少可以使用的开放数据?是不是交互比静态图更炫酷?

 

这让我们想起,数据新闻界的“男神”之一——迈阿密大学可视化教授Alberto Cairo,每当遇到这样的提问,总会这样说:“任何关于代码的问题都不要问我,我不会写代码。”他每学期的可视化基础概念课,也都是这样开场的:“无论交互还是静态的可视化报道,原理是一样的——故事第一。”

 

找故事、说故事的本领

 

记得两年前,在美国丹佛NICAR(The National Institute for Computer-Assisted Reporting)的会议现场,Matt Carroll给我们介绍了电影《聚焦》背后不为人知的细节。那年,这部电影刚刚获得奥斯卡最佳影片奖,这位《环球报》“聚焦”团队的原型人物,为我们还原了影片描述的神父性侵案调查背后的故事,这其中,就包括他们是如何引入数据库、并将数据录入成文的概念。

 

两年后,这位曾经团队里的“data guy”,已经是东北大学新闻学院一名侧重数据新闻叙事课程的教授。

 

“我是一个记者,对可视化工具不是很熟悉,但是我了解如何从数据里找到故事、如何用数据说故事,这是我的长处。”Matt总是这样介绍自己。带着一身找故事、说故事的本领,他离开新闻编辑室,投身于教学。除了基础的新闻写作之外,他特别重视通过数据寻找故事。由他主导的课程Storytelling with data(数据新闻叙事课),有一个独特的方法,用来培养学生对数据的敏感性,这个方法就是收集Data Diary(数据日记)。他要求每一个参加课程的学生积累数据意识,并通过这个过程,培养对数据的兴趣。

 

是的,生活里处处都有数据,而数据背后,可能就是一个个有意思的小故事。

 

比如,怕狗的我们,曾经就分析过纽约宠物狗密集分布的程度,最后依照数据给出的结论,我们决定搬出位于曼哈顿的住所,因为那是拥有狗狗最密集的居住区。

 

Alberto教授在刚搬到迈阿密的时候,也曾和国内的孩子父母一样,头疼房子究竟该买在哪里。为了孩子的学区房,他制作了周边学校评级的可视化地图,最终分析出了究竟买在什么位置,才能更好地照顾几个孩子的上学需求。

 

Soma是哥伦比亚大学新闻学院数据项目的教授,因为酷爱烹饪中国美食,他用R写了一份对于不同香料的辣度分析,结论令我们中国人都想不到。

 

如果觉得这些数据对你来说还是有点遥远,那么在生活中,其实我们常用的还有社交信息数据。

 

“你们喜欢发朋友圈吗?平均多久发一条?都发些什么内容?”Matt深知中国学生喜欢用微信,就布置大家记录自己使用社交网络、看新闻等互联网社交花费的时间。他自己也也有不少微信好友。把数据记录下来之后,同学们可以用Excel等最基本的软件制作可视化图表。“我不要求他们做得多复杂,简单的柱状图也可以表现一组数据的特征,重要的是,数据背后要有有趣的小故事。”

 

在学生刚完成的作品里,有的是带孩子的时间分配、有些是每天看新闻app的次数、有些是记录某个账号推送文章的次数和分类,等等。“当你有了数据方面的意识,它就会辅助你找到故事、将故事说得更动人。”他要求学生针对最简单的数据提出疑问,并对这些疑问进行讨论。

 

或许很多时候,在完成一个好的数据新闻这个目标上,我们欠缺的并不是某一门计算机语言,也不是被深埋的数据,而是一个好的切入角度,一个有意义的故事。

 

收集“数据日记”

 

那么“新闻意识”,要如何培养呢?

 

Matt认为,对周围事物的思考和质疑,是做新闻的第一步。

 

无独有偶。著名的信息设计师Giorgia Lupi和Stefanie Posavec也是这样践行的。除了数据可视化在新闻领域的应用,他们的作品Dear Data很好地诠释了如何利用生活里的碎片数据,组成一个故事。这是一个长达一年的跨洋通信作品,这一年中,她们不停地从纽约和伦敦收集琐碎的生活信息,并在一张明信片上手绘出来寄给彼此。主题从“对我微笑的人”、“为他人开门的次数”到“这周我因为无法做出决定而迟疑的时长”等等。他们的每一次创作,虽然都是琐碎的生活小事,可记录的故事却并不无趣。Giorgia Lupi说,通过记录自己一周说谢谢的次数,他发现自己非常喜欢对服务员说谢谢,但平时却很少真正感谢身边的其他人。

 

用图形写下生活里的数据日记,以可视化形式记录小事,这激励了包括我们在内的许多人,从生活中发现数据,再从简单的数据里挖掘故事。

Dear Data,来源:Dear Data官网

 

是不是每一个交互都是必要

 

有了故事之后,下一步当然就是把它讲出来。可是怎样才能把故事讲得引人入胜呢?

 

吟游诗人说,我用歌唱的曲调来表达情感;画家说,我用颜色的冷暖来展现悲欢。我们想了想,作为代码最有条理的记者和文章写得最通顺的coder,当然是选择以上所有啦!当然,想要合理地将视频、图片、声音、文字、数据等多种形式揉碎搅拌,烘焙成一道色香味俱全的作品,送到读者面前,还是一门复杂的学问。

 

带着这样的疑问,我们造访了目前处于数据新闻制作水平顶端的《纽约时报》。

 

在新闻可视化作品制作过程中,作品的表现形式除了考验作者的新闻、设计、代码水平,也需要考量作品目标受众的接受程度、传播平台等许多因素。如何才能合理地选择数据的表现形式以支撑你的故事呢?《纽约时报》数据可视化团队负责人Archie,为我们讲了他们的心路历程。

 

《纽约时报》可视化作品除了服务于报纸的订阅用户,还服务于通过电脑、手机、平板等浏览网站新闻的用户。随着科技发展,越来越多的技术可以帮助他们实现炫酷的可视化。“但在最初的眼花缭乱过后,我们需要沉淀下来反思,是不是每一个交互都是必要的?它能不能为读者的理解带来帮助?假如答案是否定的,那我们只好放弃。”Archie感慨。

 

这个传统媒体的可视化团队曾尝试使用大量的交互形式,希望读者能够“把玩”他们提供的各种选项,以此更好地理解这个故事。然而现如今,约90%的用户更希望从一篇报道中得到一个结论、一份解释、一个整合好的故事。

 

正因为读者的需求在发生变化,可视化团队的作品也在变化。Archie告诉我们,“当我们在新闻中穿插可视化图表的时候,常常是带有明确目的性的。我们现在更多地使用简洁的叙述模式,将文字、图片、视频和图表结合,辅以滑动和简单的动态效果,以此引导读者读懂新闻故事,或者某一份复杂的数据。”

 

替读者先“咀嚼”数据

 

Archie说得合乎情理,但这又引发了我们新的疑问:如果我坐拥一整座富丽堂皇的城堡,却只能给大家看那一朵水晶罩中的玫瑰吗?难道用炫酷的方式展现新闻故事,就不如一切从简吗?

 

事实上,作为一个好的故事讲述者,尽管我无法邀请世界来参观我的城堡,但也要将它装进下着雪的玻璃球里,完完整整地把它的缩影送到读者眼前。

 

《环球报》数据可视化部门负责人、可视化设计师Tonia Cowan和设计师Michael Workman,向我们传授了制作这个玻璃球的经验。

 

在报道What it’s like to face Chris Sale中,《环球报》可视化团队用文字配合可视化图形展示和分析了波士顿红袜队(Boston Red Sox)投手Chris Sale在比赛中无懈可击的原因。作品中Tonia制作3D模型从三个角度展现了Sale比赛中的击球四步骤,并用数据分析展现了他的出手点与其他投手的位置比较。

 

What it’s like to face Chris Sale来源:《波士顿环球报》官网

 

Tonia说,之所以最终呈现的时候选择将这个3D模型分三个角度以动画形式展现,是希望读者能多角度感受这个动作的每一个步骤,而不仅仅简单地看到每一个步骤的单一角度截图。这个想法源自体育部记者Alex Speier,他建议如果去现场拍摄球员热身时间、并找寻不同的观看角度,可以更好地理解Sale在比赛中为什么有这么好的表现。随后,可视化部门便前往芬威球场从多角度拍摄他在比赛中的动作视频,这也为Tonia制作3D模型提供了基础素材。

 

在可视化制作过程中,我们时常就要像这样身临其境,替读者先“咀嚼”数据,然后以合理的方式将或复杂、或平日不可及的概念完整展现出来。制作可视化作品的过程,有时候就是化繁为简的过程。但是,Clarify is not simplify!一个好的数据可视化作品,要用清晰且完整的图表展示数据,而不是去过分简化信息本身。


(作者为在美国工作的数据新闻从业者。本文首发于解放日报·上观新闻,仅代表个人观点。未经授权,谢绝转载。栏目主编:刘璐 编辑邮箱:internetobserver@163.com

文字编辑:刘璐 图片编辑:项建英
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