劉子瀟
(華東師范大學 傳播學院,上海 200241)
由非營利的民間組織“全球編輯網絡”(Global Edi-tors Network)主辦,谷歌給予支持的“數據新聞獎”(Data Journalism Award)自2012年設置以來,已經連續(xù)評選六屆,共411件作品獲得提名。作為第一個專門為數據新聞報道設立的獎項,數據新聞獎代表了全球數據新聞實踐的最高水平,也預示著數據新聞發(fā)展的動態(tài)和趨勢?;跀祿侣劒劦臋嗤裕疚膶@6年的獲獎作品進行研究,從新聞生產類型、傳感器技術應用以及新聞游戲制作三方面分析具有代表性的數據新聞作品,總結數據新聞實踐的新趨勢。
數據新聞生產主體類型多樣,本文將數據新聞制作主體大致分為四類:新聞媒體、非營利性新聞組織、商業(yè)機構/工作室及其他(個人等)。通過對2012—2017年數據新聞獎59篇獲獎作品進行統(tǒng)計(圖1),可以看到媒體依然是數據新聞的主要生產機構,6年來獲得獎項次數高達37次,總體占比62.71%。其中,傳統(tǒng)媒體優(yōu)勢顯著,6年共獲獎項27個,占比45.76%。作為老牌傳統(tǒng)媒體,英國的《衛(wèi)報》、美國的《紐約時報》和《華盛頓郵報》就曾多次被提名并獲得獎項。這些傳統(tǒng)媒體在新聞專業(yè)主義的原則下,將技術或數據作為一個輔助手段融入并完善自身專業(yè)的新聞生產流程。比如,《紐約時報》善于運用VR技術、Blossom智能爬蟲技術以及Stela分析技術來優(yōu)化新聞,《衛(wèi)報》則通過開放數據、眾包新聞以及Ophan分析工具等方式采集數據,結合自身的新聞專業(yè)性制作數據新聞。
另外,新興網絡媒體、商業(yè)機構等新生力量近年來表現活躍。從6年來的獲獎情況可以發(fā)現,新興網絡媒體和商業(yè)機構獲獎次數分別暫列第二、三位,占比為16.95%和11.86%。新興網絡媒體在2015年之前表現平平,之后強勢崛起。商業(yè)機構獲獎次數也在2016年出現較大幅度提升,彭博社就是商業(yè)機構的典型代表。與傳統(tǒng)媒體制作數據新聞的模式相比,彭博社最大的不同在于以數據為主要推動力,利用數據驅動新聞。彭博社作為全球最大的金融信息服務供應商,在超前的數據思維和強大的數據支撐下,將大數據運用于新聞生產,生產的新聞通過彭博終端、彭博電視臺、彭博電臺、彭博商業(yè)周刊、彭博移動平臺進行傳播。此外,2016年兩項大獎獲得者的新興網絡媒體Five Thirty Eight網站善于從數據角度解讀重大新聞事件,從而使新聞更加生動易懂,這一點與彭博社數據新聞制作的理念和模式不謀而合。
圖1
通過統(tǒng)計可以發(fā)現,數據新聞獎的獎項設置從數據驅動調查、數據可視化敘事、數據驅動應用三個基礎維度展開,經過5年的拆分與整合逐漸完善并趨于穩(wěn)定。數據新聞獎的獎項設立從2012年開始的3類,到2013年的4類、2014年的8類,在2015年以后開始穩(wěn)定在10類左右。其中不僅組別劃分、獲獎主體規(guī)模設置以及評獎權力出現了變化和轉移,[1]突發(fā)性新聞數據運用獎的增設也成為數據新聞發(fā)展的重要突破。
突發(fā)性新聞數據運用獎于2015年設立,但當年該獎項卻處于空缺狀態(tài)。這一現象的出現與突發(fā)性數據新聞所要求的強時效性以及收集、分析、處理數據的高難度不無關系。但事實是新聞的本源,在數據新聞獎中增設突發(fā)性新聞數據運用獎標志著這一領域對具有強時效性的突發(fā)性新聞的重視,表明了數據新聞也是新聞的一種表現形式,依舊不能脫離新聞本質,同時預示了這一領域的發(fā)展趨勢與未來的前進方向。
2016年,半島電視臺美國頻道(Al Jazeera America)憑借作品《脫軌美鐵列車:死亡曲線上的飛馳》奪得這一獎項。半島電視臺美國頻道僅用火車發(fā)生脫軌事故后一晚上的時間便將所需數據多、耗費精力大的突發(fā)性數據新聞制作出來,由此表明前期有效判斷新聞選題價值、收集相關數據資料、做好數據儲備工作的重要性。2017年該獎項則由美國國家公共廣播電臺(National Public Radio)憑借《事實核查:特朗普對決克林頓首場總統(tǒng)大選辯論》獲得。美國國家公共電臺在對美國總統(tǒng)候選人在電視辯論中的言論做事實核查時,通過收集數據和事實,對候選人進行了驗證、批評或認可,展示出了新聞工作者的責任感。
本文通過整理2012—2017年的數據新聞獲獎、提名作品發(fā)現,傳感器逐漸成為新聞生產者獲取數據的一種重要手段。簡言之,傳感器是一種收集數據信息的形式。傳感器通過量化的方式以更加精確、客觀、真實的數據代替感官所感知的抽象事物,成為新聞工作者感官知覺的延伸。
傳感器新聞發(fā)端于美國新聞界。2013年6月,哥倫比亞大學托爾數字新聞中心成立了“傳感器新聞”小組,通過使用傳感器來收集新聞報道所需數據并進行研究。簡要來講,傳感器新聞是指專業(yè)記者和自媒體運營者通過傳感器獲得數據、分析數據并用數據來“講故事”的新聞生產模式。[2]
作為數據采集的重要方式之一,新聞媒體利用傳感器的形式多樣,主要有以下四種途徑:媒體自身定制傳感器收集數據,以“眾包”的形式收集傳感數據,通過官方部門獲得傳感數據以及通過商業(yè)傳感器采集數據。[3]由于獲獎作品中提及傳感器技術的作品不多,因此本文將樣本拓展至數據新聞獎提名作品以及部分媒體利用傳感器制作出的具有代表性的數據新聞。
由印度媒體發(fā)起成立的數據分析機構India Spend制作的數據新聞作品《呼吸》(Breathe)獲得2016年年度最佳開放數據獎榮譽提名。在這一作品中,India Spend通過自己制作GPRS信號傳送器探測空氣中肉眼看不到的致命顆粒,從而實現對印度多個城市空氣質量的監(jiān)測。
India Spend將該傳送器接收到的數據持續(xù)不斷地通過自己設計的低成本網絡進行傳送,以測量印度多個城市的空氣質量。通過其制作出的交互式地圖可以發(fā)現,印度任何城市的空氣質量指數(AQI)都能夠運用自制的GPRS信號傳送器進行數據收集,用不同顏色的數字呈現出來。地圖底部清晰地展現了不同空氣質量數字區(qū)間對應的顏色,以便受眾更加簡明易懂地掌握印度各個地區(qū)的空氣質量情況。另外,GPRS信號傳送器還可以測量出某一城市具體的PM2.5和PM10指數以及風速情況,方便受眾更加科學、嚴謹地判斷不同地區(qū)的空氣環(huán)境。GPRS信號傳感器成為新聞工作者觸感知覺的延伸,通過量化的方式,將我們日常生活中無法觸摸、感知的細小顆粒以數字的形式客觀、真實、具體地呈現出來。長時間的數據收集有助于受眾清楚地了解印度多個城市的空氣質量變化情況。
“眾包”一詞由《連線》(Wired)雜志編輯杰夫·豪(Jeff Hawe)在2006年發(fā)表的《眾包崛起》中首次提出。眾包新聞真正進入人們的視野是通過2007年由《連線》雜志、New Assignment新聞試驗網站以及紐約大學新聞系教授杰·羅森(Jay Rosne)共同成立的Assignment Ze-or的網站。這個網站希望大眾不僅僅是新聞來源的提供者,而且是新聞報道的編輯和新聞稿件的作者。[4]
“眾包新聞”的本質是UGC(用戶生產內容),傳者通過網絡等平臺向受眾傳遞相關的新聞選題,受眾通過集體智慧進行資料收集,從而提供相關的新聞線索,進行新聞內容填充、編輯的新聞報道。英國《衛(wèi)報》作為數據新聞生產領域的領軍代表,其在眾包新聞領域的實踐無疑是成功的。
在《衛(wèi)報》的特色欄目“新聞博客”中,就可以清楚地看到這一新聞報道形式的具體進展情況。對于某些突發(fā)事件,《衛(wèi)報》整合讀者在社交媒體上對該事件的所有意見、觀點以及相關的新聞資料,再據此調整不同新聞報道的版面位置與篇幅長短。這一做法有助于傳統(tǒng)紙媒改變對某一突發(fā)性新聞“地毯式”簡單再現的尷尬局面。
以2012年數據可視化報道獎(全國/國際)獲獎作品《騷亂謠言》為例,《衛(wèi)報》在新聞報道的過程中鼓勵讀者將自己拍攝到的騷亂前后的照片上傳到網絡媒體,鼓勵讀者在Twitter等社交媒體上積極發(fā)言?!缎l(wèi)報》在之后的數據新聞作品中呈現出的該事件發(fā)生的時間線也正是基于讀者上傳到社交媒體的新聞數據。對于突發(fā)性事件的新聞報道進行的“眾包新聞”并不等同于讀者在自媒體上發(fā)表的看法、觀點和評論。社交媒體和網絡不單單是發(fā)布信息的平臺,更是收集信息的渠道。編輯部門可以根據讀者在社交媒體上發(fā)表的相關評論進一步跟進報道。
2013年,華盛頓警局在城市各個角落的屋頂及監(jiān)控器附近安裝的音頻感應器系統(tǒng)本質上就是一種傳感器,用來監(jiān)聽和記錄槍聲。麥克風聽到設置的匹配的槍聲數據后會激活錄音機保存聲音,并將抽象的聲音轉化為具體的數據發(fā)送回華盛頓警察局的中央控制系統(tǒng)。[5]警局通過音頻感應器系統(tǒng)傳送回來的數據進行對比及定位,可以快速確定槍響地點?!度A盛頓郵報》記者大衛(wèi)·菲利通過警局官方部門的音頻感應器收集傳感數據,在2013年11月初《華盛頓郵報》的周日版和網站上刊發(fā)了《槍聲監(jiān)測》。該作品用圖片、視頻、交互圖標等形式向受眾闡明了什么是“槍聲檢測”系統(tǒng),以及警局利用此系統(tǒng)辦案的過程。通過作品展示,受眾可以清楚地了解到近年來較周圍地區(qū)而言,華盛頓地區(qū)槍擊事件發(fā)生率低的原因。
作為人類視覺的延伸,無人機憑借其低廉的成本及簡易的操作方法成為新聞工作者以及攝影技術人員獲取數據、采集圖像信息的重要技術手段。電影常常使用無人機進行航拍,從而給予觀眾良好的視覺體驗。在數據新聞生產流程中,新聞媒體也逐漸開始使用這一方式來采集相關的圖像數據,為受眾呈現出更加生動的數據新聞作品。
首先,無人機傳感技術適用于獲取范圍較大的地理空間的數據信息。2013年,美國公共廣播電臺(NPR)策劃了一期節(jié)目,名為《星球貨幣——制作一件T恤》。[6]節(jié)目組為了展現4000英畝棉田的廣袤場景以及巨大的產量,與Skysight RC公司合作,使用旋翼無人機拍攝。節(jié)目組通過由近到遠再到空中的空間順序對棉田場景進行大范圍的俯瞰航拍,給觀眾帶來了強烈的視覺沖擊,有助于觀眾清晰、深刻地感受到密西西比州棉田的廣袤與產量的豐富。
此外,這一技術也同樣適用于突發(fā)性災難報道。當重要的交通路段因為災難而出現擁堵甚至垮塌時,為了進一步掌握災難發(fā)生地區(qū)的人員傷亡情況,以便及時傳遞有效信息,媒體往往傾向于使用無人機。無人機因為操作簡便、不受地理空間限制等優(yōu)點常常在此時發(fā)揮巨大作用。
新聞游戲,就是指將新聞報道與電子游戲相融合,在保證事件真實性的基礎上,運用游戲的方式進行媒體傳播,目的是為受眾群體提供一個真實新聞事件的虛擬體驗。[7]與近年來火爆的VR技術類似,新聞游戲通過刺激視覺感官,將用戶視覺從旁觀者轉移為第一視角,促使用戶“代入角色”參與到游戲中來,并努力為其營造一種沉浸式體驗。
2016年度最佳個人作品獎獲獎作品《拯救心臟》就是一個新聞游戲。《拯救心臟》基于紐約所有醫(yī)院的急救設施建立起的真實數據庫與游戲程序設計出的虛擬“病患”,將真實與虛擬結合,促使用戶代入“救人者”這一角色,從旁觀者視角轉移到第一人稱視角。游戲通過場景的仿真與任務的設計,使玩家進入沉浸狀態(tài),給玩家以救助病患的選擇權,促使玩家更好地理解“及時將患者送達醫(yī)院”對于提高其生存概率的重要意義。另外,游戲中,如果病患未能得到及時救治,在死亡時會發(fā)出慘叫。游戲界面左側會清楚顯示被救人數和死亡人數,并以不同顏色標識。這些設計會在一定程度上從聽覺、視覺方面給玩家心理和情感上的沖擊。新聞游戲能夠使受眾產生良好的交互體驗,其簡單又具有吸引力的操作方式和畫面呈現成為新聞媒體吸引受眾的一個有效途徑。
但是,新聞游戲這一形式爭議較大。比如,媒體如何在新聞題材的嚴肅性與游戲的娛樂性之間找到平衡點,如何有效地確保新聞的時效性等都是新聞媒體在設計新聞游戲時要面臨的問題。
本文通過對2012—2017年數據新聞獎的59篇獲獎作品進行研究,探討了數據新聞實踐的動態(tài)及趨勢??梢钥吹?,數據新聞經過6年的發(fā)展,不論從生產主體還是新聞類型方面都得到了極大的豐富與完善。這表明數據新聞正朝著健康的方向發(fā)展。此外,通過研究相關作品案例我們也可以發(fā)現,新聞媒體在數據新聞領域勇于嘗試新技術、新形式,為受眾展示更具吸引力的數據新聞作品。作為新聞生產領域的新生事物,數據新聞勇于嘗試的做法是正確的,但是也應當建立在新聞專業(yè)主義的前提下與新聞真實的本質基礎上。兩者兼?zhèn)洌活櫞耸П?,數據新聞才能得到長遠發(fā)展。
[1]孟笛.數據新聞生產特征及敘事模式——基于數據新聞獎提名作品的實證研究[J].當代傳播,2016(6):23-24.
[2]科技時代,新聞業(yè)可將“傳感器”作為報道利器[DB/OL].新華網,http://news.xinhuanet.com/newmedia/2015-08/17/c_134525966.htm,2015-08-17.
[3]許向東.大數據時代新聞生產新模式:傳感器新聞的理念、實踐與思考[J].國際新聞界,2015(10):109-110.
[4]滕瀚.眾包新聞:未來新聞報道模式中的一匹黑馬[J].傳媒觀察,2014(08):09.
[5]許向東.數據新聞中傳感器的應用[J].新聞與寫作,2015(12):70-72.
[6]Planet money's t-shirt project[DB/OL]. http://www.npr.org/series/248799434/planet-moneys-t-shirt-project/,2013-12-02.
[7]武曉立.當新聞遇上游戲——淺談新聞游戲的現狀和發(fā)展策略[J].新聞研究導刊,2016(11):55.
[8]方潔,顏冬.全球視野下的“數據新聞”理念與實踐[J].國際新聞界,2013(06):73-83.
[9]凌云.全球數據新聞實踐最新形態(tài)及特點[J].新聞與寫作,2017(03):77-79.
[10]王斌.大數據與新聞理念創(chuàng)新——以全球首屆“數據新聞獎”為例[J].編輯之友,2013(06):16-19.
[11]How sensor journalism can help us create data improve our storytelling[DB/OL]. http://www.poynter.org/news/media-innovation/210558/how-sensor-journalism-canhelp-us-create-data-improve-our-storytelling/,2013-04-17.
[12]ShotSpotter detection system documents 39,000 shooting incidents in the District[DB/OL]. https://www.washingto npost.com/investigations/shotspotter-detection-systemdocuments-39000-shooting-incidents-in-thedistrict/2013/11/02/055f8e9c-2ab1-11e3-8ade-a1f23cda 135e_story.html?utm_term=.b926c45247cc,2013-11-02.
[13]HeartSaver:An Experimental News Game[DB/OL].https://projects.propublica.org/graphics/heartsaver,2013-04-22.