杂志汇中国编辑

［摘要］随着大数据在新闻出版领域的广泛应用，编辑的职业理念与能力素质被赋予新的内涵和要求。数据新闻学作为大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式，为编辑工作提供一个新的视角和应用范例。根据数据新闻的特点和影响，创新维度的编辑能力被界定为“3C”能力（即数据搜集能力、数据整理能力、数据呈现能力）。

［关键词］数据新闻学 大数据 编辑理念 编辑能力

［中图分类号］G21 ［文献标识码］A

一、数据新闻学对编辑工作的影响

目前，数据新闻学的研究和实践，已受到世界各国媒体的广泛关注。数据新闻学，简单来说就是研究数据新闻生产原理和传播规律的一门学科。我们对数据新闻的界定是：通过数据抓取、数据挖掘等技术手段发现新闻线索，再依靠数据统计、数据分析等方法揭示数据背后的关联，最后运用可视化手段将数据进行整合，为用户提供轻量化阅读体验的一种新型的新闻报道方式。2012年，全球首届“数据新闻奖”由全球编辑网（Global Editors Network，GEN）主办，吸引了众多数据新闻实践者参与。［1］16此奖作为专门为数据新闻报道设立的奖项，对于彰显数据新闻的价值，设定数据新闻的实践标准，启发编辑的数据新闻创意等，发挥了重要的促进作用。

作为新闻学的一个新的分支学科，数据新闻学不仅改变了新闻的生产传播方式，而且对编辑工作产生了深远的影响。在传统新闻生产模式中，记者凭借个人新闻敏感，通过新闻采访与写作，为媒体提供新闻线索和新闻报道；编辑的主要任务则是对稿件进行后期选择和加工，编辑工作的成效取决于稿件本身的数量和质量。而在数据新闻运作模式中，编辑工作可以变被动为主动，编辑在数据搜集和加工的基础上可以独立编发新闻，可以为受众提供基于数据分析的科学洞见和内容阐释。换句话说，“与记者在某一个视野有限的观察点上对事物进行的观察与分析不同的是，有效加工的大规模数据可以揭示更大范围内的或更接近事实的情状”［2］ 。因此，建立在大数据技术基础上的新闻报道比个人主观判断更为可靠。在大数据时代，编辑工作应着眼于解释新闻事件与个人的关联，分析事件发展的规律和趋势，帮助用户进行意义解读和做出决策。编辑应逐渐适应数据新闻的新要求，扮演好“意义生成者”的新角色。

新媒体时代，QQ、微博、微信等社交工具全面浸染着人们的生活，面对纷繁复杂的数据，人们很容易陷入数据漩涡，而数据新闻能以独特的表现形式，帮助受众在碎片化的信息传播格局中节省时间、精力和成本。同时，互联网改变了人们对信息和知识获取的传统观念，开放存取（OA）的理念深入人心。编辑一方面要帮助用户查找和辨别信息，另一方面要善于运用数据使新闻更易被理解和信服。从编辑工作的角度看，大数据是其获得新知、创造新价值的源泉，但不是所有数据都具有新闻价值和传播意义。只有当数据被加工成新闻，与受众产生直接联系，它的附加值才能得以显现，才能产生深远的传播影响。尤其对于一些复杂的社会问题，编辑有必要，也有能力将生涩难懂的数据转换成形象生动的数据新闻，促进受众对新闻事件的关注和理解，从而更好地发挥舆论引导作用。因此，随着数据新闻的日益普及，无论是传统媒体编辑还是网络编辑，都需要不断提升自己的编辑理念，拓展自己的编辑技能，以适应新形势的需要。

二、大数据时代的编辑理念创新

编辑工作被认为是“出版的中心工作”，在文化传播中具有不可替代的作用。大数据时代，新媒体和新业态的出现给编辑工作带来诸多挑战，数据新闻学从理论到实践为新闻出版业的变革提供了契机，为编辑在新环境下的转型跨越提供了机遇。数据新闻学的核心思想是用数据说话，这就要求编辑以全新的理念来承担数据加工及传播的职能。

1. 以用户需求为导向，用数据创造价值

传播“碎片化”是传媒业的一种新趋势，用户利用碎片化时间进行碎片化阅读的习惯渐已形成，“个人占有率”将取代“市场占有率”成为大数据时代媒体竞争的新目标。因此，用数据为用户创造价值，满足用户个性化、多样化的信息需求，是媒体人应对新环境的根本策略。

“在大数据的实际应用中，用户的最终目的是利用大数据进行更好的决策，这些决策可以发生在政府政策制定、社会舆情监测和商业营销等领域。”［3］大数据时代，编辑应逐渐形成“服务受众、精准营销”的意识，借助数据统计、可视化呈现等新技术手段，帮助用户在数据海洋中捕捉一个个清晰直观的新闻画面，从而使用户认识到一项公共政策的实施对个人产生的影响。例如，搜狐新闻品牌栏目《数字之道》曾有一篇题为《中国式二胎》 的数据新闻，从行政学、政治学、经济学和伦理学四个方面，以数据图表的形式为读者揭示了生二胎对个人生活的影响，让读者在数据新闻中找到数据背后所蕴含的价值和意义。

此外，社交媒体也为编辑的数据采集和整合提供新的思路，为编辑开展个性化新闻服务提供新的选择。在社交网站上，每天的热门话题、文章转发、圈子分享等都会产生惊人的数据，编辑如果没有大数据的理念，就会失去很多有价值的数据。在数据分析的基础上，编辑可以掌握用户的关注热点与阅读偏好，从而对数据新闻题材的深度、广度进行调整，更好地满足不同用户的新闻信息获取需求。

2. 坚持数据优选优化，走文化创意之路

编辑活动的基本规律是优选优化，即编辑通过对信息的选择和加工，生产出新的精神产品，从而引领文化发展和社会进步。在大数据时代，编辑对数据的选择实际上代表着一种观念、一种价值、一种文化，具有选择性、科学性、时代性。［4］所以说，编辑在满足用户细分需求的同时要注重内容的把关和提升。

新媒体拉近了编辑与受众的距离，大数据为编辑工作提供了便利，但过于看重大数据分析的结果，一味地迎合受众需求，却与编辑的职能要求相违背，还可能对整个出版文化生态系统造成不良影响。因此，我们强调数据的优选优化，强调编辑的文化引领作用。大数据时代，编辑作为把关人，需要加大对数据的把关力度，提升数据鉴别力、整合力和创造力。对公众来说，海量的数据往往并不具有实际意义，编辑的作用就在于对零散的、无序的数据进行选择和加工，从庞杂的数据中分析、提炼有用信息，以数据新闻的形式将数据与个人关联起来，创造出对公众有价值的新闻内容或者有趣的新闻故事。

数字出版时代的文化产品呈现出一种非线性的结构特点，这对文化内容的丰富和复合利用起到了很好的促进作用。借助数字出版技术和微时代的传播渠道，出版者可以开发更多的文化创意产品。比如，中信出版社于 2013年推出的纯电子书《中国故事》，就是基于大数据思维，由大众参与创作并反映大众故事的出版尝试，既有传统的编辑理念，也有网络的互动体现，在社会效益和经济效益上都取得了不错的成绩。可见，新时期的编辑要自觉融入新媒体生态中，树立文化创意理念，不断提升对数据优化整合及创新增值的能力，做数字文化产品的实践者和推动者。

3. 把握全媒体、立体化的编辑运作理念

目前，由于媒体融合带来信息传播渠道的多元化和复合化，编辑出版活动也逐渐延伸到移动终端、互联网服务等多个领域。为了适应这种变化，编辑思维方式也应从平面走向立体，坚持全媒体开发、立体化运作的全新理念。

数据新闻通常是运用可视化技术，以信息图表的形式进行发布。信息图表主要是通过表格、图形、地图、动画、视频等视觉化工具来传递新闻数据及信息。［5］在当前社交媒体广为盛行的趋势下，数据新闻若能搭上社交化的快车，则可以丰富、扩展其报道范围，使新闻获得更广泛的传播和更多的关注。比如，英国《卫报》在“2012年美国大选报道”的数据新闻专题中，为每篇报道都设置按钮，方便用户在浏览时将其一键式分享到脸书（Facebook）、推特（Twitter）和影享（in share）等多个渠道。反过来看，社交媒体上的信息也能够成为数据新闻的来源，受众也能够成为新闻的提供者和分享者。数据新闻的互动性要求编辑在创作和发布新闻时要有开放意识，要鼓励受众与数据互动，从多渠道、多角度发掘数据的价值。

三、在数据新闻学视角下编辑能力的创新研究

如今，数据的爆炸式增长和技术的广泛运用，对编辑能力提出了更高的要求，捕捉、分析和展示数据的能力将成为编辑能力的主要内涵之一。“数据新闻学的研究目的在于将新闻思维和数据使用结合起来，将传统表现方式和数据可视化、网络互动结合起来，用最简洁、直观的数据新闻为受众诠释新闻、揭示意义。”［6］因此，在数据新闻学视角下的编辑能力，不仅包括传统的文字写作、修改加工等能力，而且包括数据挖掘、数据统计和数据可视化呈现等多种创新能力。

大数据时代，数据一方面是编辑创作数据新闻的来源，另一方面是编辑加工的重要工具。依据传统的新闻报道流程，本文将数据新闻报道分为数据搜集、数据整理和数据呈现三个阶段，并依此将编辑的创新能力概括为“3C”能力，即Collect（数据搜集能力）、Collate（数据整理能力）和Convey（数据呈现能力）。

1. Collect——数据搜集能力

数据新闻学的一个重要理念就是开放数据。在大数据时代，编辑应该形成在日常工作中随时捕捉数据的意识，积极探索搜寻多样化的数据资源。从目前来看，利用数据开展新闻报道的方式有两种：一种是直接从海量数据中发现并提出问题；另一种是先有问题，再根据问题搜寻相关数据。根据数据获取的渠道不同，我们可以将数据分为一手数据和二手数据。前者一般通过网络投票和用户调查等手段获取，后者通常来自于专业数据库、数据中心或其他数据网站。

从首届“数据新闻奖”参选情况的资源方面来看，其议题主要涉及财政预算、环境污染、法律权益和居民消费等内容，而这些领域的数据大多掌握在政府部门手中，所以政府的公开数据是这些新闻的主要来源。［1］17 现在不少国家和政府已建立自己的数据门户，并逐渐开放数据以供公众和媒体应用，例如美国政府的数据门户、我国国家统计局的“国家数据”等。

除了政府部门的数据，编辑还有多种数据挖掘的途径和方法。数据挖掘可以将数据的简单记录功能拓展到数据的开发利用，其对象可以是任何类型的数据，包括科学数据、商业数据、数据库中的数据和网络上的数据等。［7］国内知名的数据库有CNKI中国知网、万方数据知识服务平台等，数据中心有中国互联网络信息中心、百度数据研究中心等，数据网站有CNZZ数据专家、中文互联网数据资讯中心（Hitwise）等。如果编辑需要对数据进行讨论或咨询，还可以选择一些数据论坛，比如数据人、数据熊猫等。

此外，编辑还可以通过搜索引擎、信息门户、社交网站和维基百科等途径来获取数据。目前，包括谷歌（Google）、全网（AllTheWeb）、远景（AltaVista）等在内的众多知名搜索引擎常常被用于数据搜集工作，不同的搜索引擎其检索方法和检索结果也不尽相同。因此，在当前网络环境下，媒体编辑应该根据搜索引擎的各自特点来收集数据，并且从中获得尽量“优质”的研究数据。［8］当然，编辑的数据搜集渠道也不限于网络媒体，可以是多种媒体资源并用，例如前面提到的《中国式二胎》的数据新闻，其数据来源包括新快报、湖北省人口计生委、《人口与计划生育》等。

2. Collate——数据整理能力

在数据搜集的基础上，编辑还需具备数据甄选、统计、加工等能力。面对各种来源、各种类型的数据，如何进行数据的甄别和选择是编辑面临的首要问题，需要编辑以严谨、科学的工作态度，通过头脑分析判断和各种技术手段，识别数据的真实性和有效性。对于数据新闻而言，数据本身往往就是新闻报道的核心内容，一个数据出错就可能影响一篇报道的舆论走向。编辑作为媒体把关人，应该对数据有较高的敏感度和辨别力，尽量减少各种数据的错误。具体工作包括筛选、去重和留精，即从海量数据中筛选出所需的数据，去除重复的数据，保留精准且有价值的数据。

编辑在处理数据时，还需对数据进行统计整理，以便让数据更为直观有用。比如将不同类型的数据转换成统一的格式或单位，将抽象的数据通过换算、对比等方法转化为通俗易懂的数据。由于数据新闻所涉及的数据量巨大，在数据分析处理的过程中，编辑需借助软件工具来提高数据统计的效率，常用的数据统计分析工具有：电子表格（Excel）、统计产品与服务解决方案（SPSS）、统计分析系统（SAS）等，可用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持等多项任务。从某种意义上说，数据新闻实际体现了从传统的新闻调查到数据分析，从一手采访数据到二手统计数据的变化。对受众而言，数据的价值提升了，新闻的门槛变低了；对编辑而言，其工作视野拓宽了，能力要求提高了。

《卫报》网站的特色栏目“数据博客”是开放新闻的代表，从2009年1月到2013年5月，制作的数据新闻达2 500多则，数据类型包括量化数据，质性数据，以及两者兼顾的混合数据。［9］当《卫报》编辑从公共数据源获取数据后，就通过谷歌提炼（Google Refine）和数据牧马人（DataWrangler）等工具对数据做初步处理，清除一些无用数据，再依靠特殊的软件程序对数据进行深度处理，挖掘隐藏于数据背后的新闻故事。所以，分析数据、整理数据的过程相对于其他环节是最费时费力的，也是最能体现编辑素养和综合能力的一个环节。

3. Convey——数据呈现能力

事实上，传统新闻也有基于数据分析与统计而诞生的作品，数据新闻与之相比，最大的特点是数据展示的多样化和互动性，这得益于可视化技术的发展。“可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。”［10］可视化技术为数据新闻的受众提供了更佳的阅读体验，逐渐成为数据新闻的重要组成部分。编辑要加强对数据可视化技术的学习和应用，以简单、形象的报道方式激发公众对社会议题的关注，充分发掘数据新闻在大数据时代的传播价值。

当然，对于传统编辑来说，掌握数据可视化技术有多种选择，既可以利用专门的工具软件，如画面（Tableau）、谷歌融合表（Google Fusion Tables），也可以享用免费的网络服务，如IBM 开发的多眼睛（Many Eyes）网站，提供数万个可视化方案，用户只需上传自己的数据，就可以在线生成各种类型的可视化图表。选用什么工具、什么形式来可视化，实际上取决于数据呈现的具体要求，在数据新闻实践中使用较多的是时间线、数据地图和交互图表三种类型。其中，时间线能表现数据在时间维度上的变化，数据地图能展现数据在空间维度上的分布，交互图表则以灵活多变、界面友好的图表形式来取悦受众。除了这几大类型，数据可视化还有很多表现形式，包括用来显示名词使用频率的标签云、显示社会关系的网络图和层级图等。

数据可视化虽然是数据新闻的重要表现形式，但不是唯一的表现手段，近年来流行的静态信息图也是图文并茂展现新闻的一种方式。编辑在进行数据形象化处理时，需要衡量哪种形式在传达信息与吸引读者方面最为有效。随着科技的发展，软件工具的种类、功能将越来越多，编辑在呈现数据时将会有更多选择，即使是那些不善于技术的编辑也能灵活运用数据，成为新媒体时代的“数据通”。当然，编辑要想制作最佳视觉效果的数据新闻，一定的艺术美学功底是必不可少的。

从数据呈现的角度来看，数据新闻很好地印证了“传媒是科学、技术和艺术的集合”这一著名观点。编辑作为数据新闻的发布者，需要在出版业的变革中不断开拓新的思路，发掘数据的创新点和增值点，自觉提高“3C”能力，勇敢迎接大数据和新媒体的挑战。

注释：

［1］王斌. 大数据与新闻理念创新——以全球首届“数据新闻奖”为例. 编辑之友，2013（6）.

［2］彭兰. “大数据”时代：新闻业面临的新震荡. 编辑之友，2013（1）：6-10.

［3］苗卉. 大数据时代编辑理念的更新. 新闻爱好者，2013（7）：80-82.

［4］吴平. 数字出版时代的编辑理念. 中国出版，2009（2）：53-55.

［5］雷蔚真. 跨媒体新闻传播理论与实务. 北京：中国人民大学出版社，2012：134.

［6］张炯，廖安安. 大数据时代新闻编辑能力重构. 中国出版，2014（2）：26-29.

［7］夏南强. 信息采集学. 北京：清华大学出版社，2012：135-136.

［8］邱均平. 网络计量学. 北京：科学出版社，2010：130.

［9］章戈浩. 作为开放新闻的数据新闻——英国《卫报》的数据新闻实践. 新闻记者，2013（6）：7-13.

［10］刘杰. 数据新闻可视化叙事初探. 科技传播，2013（16）：26-27.