AI驅動數(shù)據(jù)可視化：財經(jīng)媒體內容生產(chǎn)的創(chuàng)新機制探析

人工智能技術的不斷迭代升級，以及跨領域應用場景的持續(xù)拓展，讓基于AI技術賦能的深度媒介化實踐成為媒體行業(yè)突破現(xiàn)有發(fā)展模式、向縱深方向轉型發(fā)展的重要依托和強大支撐。根據(jù)相關統(tǒng)計，在2014一2018年全球數(shù)據(jù)新聞獎“最佳可視化”類目下的獲獎作品中，運用可視化交互技術的作品占比達三分之二。這些作品圍繞深度沉浸式體驗、實體化展示以及可聽化呈現(xiàn)這幾個維度進行了有益的嘗試[1]。文章旨在通過研究財經(jīng)媒體數(shù)據(jù)可視化的現(xiàn)狀及問題，探索適合財經(jīng)媒體的創(chuàng)新發(fā)展路徑，以提升其在新時代的傳播力、競爭力和影響力，從而更好地服務于經(jīng)濟社會的發(fā)展。

一、財經(jīng)媒體數(shù)據(jù)可視化的現(xiàn)狀及問題

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化技術在財經(jīng)新聞傳播領域的功能價值也日益凸顯。該技術在提升財經(jīng)信息傳遞效率的同時，進一步強化了用戶群體對財經(jīng)新聞內容的認知深度。學界對數(shù)據(jù)新聞可視化的研究始于新聞信息呈現(xiàn)形式的革新，國外學者的研究大多以新聞報道實踐為支撐，圍繞可視化流程與呈現(xiàn)方式展開，并探討其價值內涵；國內學者的研究則注重對比數(shù)據(jù)可視化內容，旨在凸顯其價值，分析其在媒體轉型中的表現(xiàn)。

筆者在CNKI（中國知網(wǎng)）數(shù)據(jù)庫中檢索發(fā)現(xiàn)，當前關于數(shù)據(jù)新聞可視化的研究主要聚焦可視化敘事、可視化呈現(xiàn)、可視化傳播策略等領域。第一，聚焦可視化敘事的相關研究。戰(zhàn)迪通過研究新浪網(wǎng)與新華網(wǎng)的可視化新聞報道發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)驅動新聞生產(chǎn)理念的影響下，當前主流可視化新聞呈現(xiàn)敘事主線弱化與敘事邏輯斷裂的特征。研究表明，碎片化的敘事呈現(xiàn)方式不僅模糊了新聞事件的整體認知脈絡，更在注意力經(jīng)濟導向下催生出泛娛樂化傳播傾向，對傳統(tǒng)新聞的權威性與嚴肅性構成極大挑戰(zhàn)[2]。許向東在研究中指出，數(shù)據(jù)新聞可視化敘事通過技術賦能革新了傳統(tǒng)新聞敘事范式，構建起線性敘事、組合敘事和交互敘事三種模式，并形成了關聯(lián)性、對比性和演進性的復合敘事邏輯體系[3]。王海智在《可視化敘事在數(shù)據(jù)新聞中的應用研究》一文中強調，當前數(shù)據(jù)新聞發(fā)展存在“重數(shù)據(jù)、輕敘事”、追求全面宏大的敘事模式與讀者“短平快”的閱讀習慣存在沖突，以及用戶參與感低等問題。他主張運用可視化敘事手段，從敘事與數(shù)據(jù)的協(xié)調發(fā)展、多線程與模塊化設計、互動性增強三個維度切入，以解決上述問題[4]。第二，聚焦可視化呈現(xiàn)的研究。中國學者多采用案例分析的方式對國內外媒體的數(shù)據(jù)新聞可視化實踐進行對比研究。例如，黃雅蘭和仇筠茜通過對比國內外主流新聞網(wǎng)站的數(shù)據(jù)新聞欄目發(fā)現(xiàn)，國外媒體注重數(shù)據(jù)的深度挖掘與可視化的交互設計，而我國媒體則傾向于將可視化作為增強信息吸引力的抓手。兩位學者也提到，數(shù)據(jù)新聞工作者應當關注用戶的特征和需求，使可視化設計更契合用戶的觀看習慣，從而更好地服務于公眾的知情權。張雪婷通過對比財新網(wǎng)與彭博新聞社的數(shù)據(jù)新聞平臺發(fā)現(xiàn)，當前我國財經(jīng)新聞數(shù)據(jù)可視化還存在生產(chǎn)環(huán)節(jié)缺乏專業(yè)技術人才、財經(jīng)媒體數(shù)據(jù)庫建設水平和數(shù)據(jù)挖掘能力不足、財經(jīng)數(shù)據(jù)新聞選題立意缺乏深度、數(shù)據(jù)的解釋力和預測力有待提升、可視化作品缺乏互動機制等問題。第三，聚焦可視化傳播策略的研究。學者郎勁松、楊海指出，大數(shù)據(jù)技術驅動下的數(shù)據(jù)新聞既可以彌補傳統(tǒng)新聞宏觀敘事的不足，還可以通過開放數(shù)據(jù)運動來拓展新聞報道領域，以及改變傳統(tǒng)以文字為中心的新聞敘事方式。他們還指出，可查詢的交互地圖、動態(tài)圖表、信息圖等可視化方式是未來數(shù)據(jù)新聞可視化發(fā)展的趨勢之一。專業(yè)的數(shù)據(jù)新聞人才的培養(yǎng)與引進也是數(shù)據(jù)新聞可視化過程中不可忽視的一環(huán)。一個好的數(shù)據(jù)團隊需要具備精準選題策劃、數(shù)據(jù)挖掘分析、可視化呈現(xiàn)等能力，以創(chuàng)作出滿足用戶個性化需求的數(shù)據(jù)新聞。

盡管數(shù)據(jù)新聞在大數(shù)據(jù)等技術的支持下取得了顯著進展，數(shù)據(jù)可視化技術也在財經(jīng)新聞領域得到廣泛應用，但是其發(fā)展仍面臨諸多挑戰(zhàn)。王怡溪和許向東圍繞新冠疫情報道中的數(shù)據(jù)可視化實踐展開研究，并取得了相關發(fā)現(xiàn)，即媒體所發(fā)表的可視化報道存在部分信息滯后、數(shù)據(jù)維度少、可視化表現(xiàn)形式單一、同質化嚴重等問題?；诖?，他們指出，只有敘事清晰、簡單易懂的新聞才能獲得顯著的傳播效果[5]。在財經(jīng)新聞領域，數(shù)據(jù)失真、誤導性可視化以及用戶的理解門檻仍然是亟待解決的問題。

除了上述文獻研究發(fā)現(xiàn)的問題，筆者結合主流財經(jīng)媒體發(fā)布的財經(jīng)數(shù)據(jù)新聞作品還發(fā)現(xiàn)，財經(jīng)數(shù)據(jù)新聞可視化實踐還存在以下三重核心困境。其一，敘事功能弱化。當前，數(shù)據(jù)可視化生產(chǎn)過程過度依賴技術工具，導致可視化圖表出現(xiàn)“技術異化”現(xiàn)象。具體來說，相關主體在圖表設計過程中過度追求視覺沖擊效果，卻忽略了信息傳達的有效性，進而導致與預期中數(shù)字化、精確化表達目標相差甚遠的情況的出現(xiàn)。其二，歷時數(shù)據(jù)挖掘具有局限性。當前，部分數(shù)據(jù)可視化工具在處理金融領域的歷時數(shù)據(jù)時存在明顯缺陷。具體表現(xiàn)為，這些工具僅能實現(xiàn)基礎的時間序列線性呈現(xiàn)，缺乏對市場環(huán)境、政策變遷等多維數(shù)據(jù)的關聯(lián)分析，因而無法精準探析趨勢性規(guī)律。以股票市場為例，傳統(tǒng)靜態(tài)圖表難以呈現(xiàn)股價波動的動態(tài)演進過程，這種淺層化處理削弱了可視化工具的實用價值。其三，金融動態(tài)數(shù)據(jù)處理瓶頸。金融市場實時生產(chǎn)的海量數(shù)據(jù)對新聞生產(chǎn)者的能力提出了更高要求，傳統(tǒng)依靠人工驅動的數(shù)據(jù)處理流程已難以應對毫秒級的數(shù)據(jù)更新頻率。同時，財經(jīng)新聞數(shù)據(jù)可視化的圖表大多采用靜態(tài)呈現(xiàn)模式，再加上數(shù)據(jù)處理存在滯后性，導致金融市場分析出現(xiàn)失真情況。這不僅會制約生產(chǎn)效率，更會直接影響金融信息的傳播價值。這些困境共同體現(xiàn)技術應用與新聞專業(yè)主義之間的深層矛盾，亟須構建“技術一敘事一數(shù)據(jù)”三位一體的新型生產(chǎn)機制。

二、AI驅動財經(jīng)新聞可視化的進階路徑

（一）破除數(shù)據(jù)壁壘，加強數(shù)據(jù)開源建設

2009年，西方國家率先掀起開放政府數(shù)據(jù)（OpenGovernmentData，OGD）運動并迅速在全球范圍內推廣。同年，美國政府推出公共數(shù)據(jù)開放網(wǎng)站Data.gov。作為全球首個開放網(wǎng)絡數(shù)據(jù)共享平臺，Data.gov允許公眾自由獲取信息，這為各國政府的數(shù)據(jù)開放實踐樹立了先行典范。我國在數(shù)據(jù)開源方面也緊隨其后，并逐步構建起完善的地方政府數(shù)據(jù)開放體系。截至2024年7月，我國已有243個省級和城市的地方政府上線了數(shù)據(jù)開放平臺，其中省級平臺有24個（不含直轄市和港澳臺地區(qū)），城市平臺有219個（含直轄市、副省級與地級行政區(qū)）。與2023年下半年相比，新增17個地方平臺，其中包含2個省級平臺和15個城市平臺，平臺總數(shù)增長約 8% [6]。在政策層面，我國也出臺了多項措施來推動數(shù)據(jù)開放。2024年，《中共中央辦公廳國務院辦公廳關于加快公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的意見》公開發(fā)布并強調，以促進公共數(shù)據(jù)合規(guī)高效流通使用為主線，破除公共數(shù)據(jù)流通使用的體制性障礙、機制性梗阻，激發(fā)共享開放動力，優(yōu)化公共數(shù)據(jù)資源配置，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素放大、疊加、倍增效應，為不斷做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟、構筑國家競爭新優(yōu)勢提供堅實支撐。在新聞報道領域，依托多維數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)新聞已成為提升信息透明度和拓展報道深度的重要方式。

新聞工作者的數(shù)據(jù)來源較為多樣化，涵蓋國家統(tǒng)計局發(fā)布的公開數(shù)據(jù)、以央媒為主的相關公開報道數(shù)據(jù)、學術機構發(fā)布的研究報告和研究成果數(shù)據(jù)，以及機構自采數(shù)據(jù)和自建數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)。當前，數(shù)據(jù)開放程度存在不足，商業(yè)性數(shù)據(jù)開放仍面臨諸多挑戰(zhàn)，因此政府和財經(jīng)媒體需要協(xié)同發(fā)力、多管齊下加以應對。第一，構建公共數(shù)據(jù)開放共享機制。政府應發(fā)揮主導作用，通過優(yōu)化公共數(shù)據(jù)供給機制來提升數(shù)據(jù)資源配置效能，同時制定數(shù)據(jù)流通交易規(guī)則，通過標準化流程管理來提升開放數(shù)據(jù)的可用性和可信度。第二，構建專業(yè)化人才培養(yǎng)體系并強化技術賦能。新聞媒體機構應積極運用跨組織協(xié)作和眾包模式來整合數(shù)據(jù)資源，引入主流可視化工具來降低數(shù)據(jù)分析的復雜度，以進一步加強數(shù)據(jù)分析與可視化能力建設。以數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)為例，當面臨數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)失真以及數(shù)據(jù)處理效能低下等困境時，新聞工作者可借助生成AI技術實現(xiàn)精準突破。例如，基于開源協(xié)議的智能工具Cursor可根據(jù)特定指令從互聯(lián)網(wǎng)上抓取相關數(shù)據(jù)并進行結構化清洗。這種自動化處理方式不僅提高了數(shù)據(jù)抓取的速度，還規(guī)避了人為干預可能引發(fā)的系統(tǒng)性偏差[7]。第三，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在新質生產(chǎn)力發(fā)展中的核心作用。全國政協(xié)委員、中國工程院院士鄧中翰提出，“要以數(shù)據(jù)要素為核心、以標準引領為支撐、以人才培育為根本，全面激活人工智能時代下的新質生產(chǎn)力”。此外，全國人大代表、中興通訊高級副總裁苗偉建議，要完善數(shù)據(jù)產(chǎn)權法規(guī)，明晰數(shù)據(jù)權益界限，建立國家統(tǒng)籌協(xié)調機制，打破數(shù)據(jù)分散壁壘，破解“數(shù)據(jù)孤島”難題，讓數(shù)據(jù)要素真正成為高質量發(fā)展新動能。

（二）革新數(shù)據(jù)驅動范式，構建智能財經(jīng)交互生態(tài)

隨著深度學習技術的迭代突破，財經(jīng)數(shù)據(jù)新聞可視化也正經(jīng)歷著范式變革。研究表明，基于Transformer架構的大模型在時序數(shù)據(jù)預測、多模態(tài)生成等領域展現(xiàn)強大能力，其注意力機制可有效捕捉金融數(shù)據(jù)間的長距離依賴關系。這種技術革新正推動財經(jīng)新聞生產(chǎn)全鏈條的智能化轉型，使其從數(shù)據(jù)挖掘到可視化呈現(xiàn)均實現(xiàn)智能化。

在具體的新聞生產(chǎn)實踐中，新聞生產(chǎn)者可以運用生成式AI構建雙向情感式互動鏈條，進而成功搭建自身與用戶協(xié)同溝通共創(chuàng)的交互平臺。第一，在生成可視化圖表的環(huán)節(jié)，生成式AI以算法大模型為技術支撐，能夠依據(jù)數(shù)據(jù)的特性以及用戶的不同需求，生成各類不同的圖表，如柱狀圖、折線圖、?；鶊D、旭日圖等。例如，Datatales系統(tǒng)可根據(jù)圖表反向進行文本敘述，允許用戶添加圖表注釋來引導故事的焦點，這使得非技術用戶也可以創(chuàng)作高質量的可視化作品[7]。

依托現(xiàn)有Tableau等主流可視化平臺，新聞生產(chǎn)者借助AI技術和深度學習算法，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)質量的自動化評估，進而為用戶呈現(xiàn)立體化的數(shù)據(jù)圖表。例如，《自然丨通訊》發(fā)表的一篇題為Unused housingin urbanChinaanditscarbonemissionimpact的文章，從碳排放的視角探討了中國城市已出售房屋的實際使用率問題。該論文作者開發(fā)了一種深度學習算法，先通過分析網(wǎng)上房屋中介平臺的室內照片來判斷對應的房屋是否有人居住過，再按照規(guī)定原則來抓取相關數(shù)據(jù)，并利用Tableau工具進行可視化呈現(xiàn)，從而有效地闡明了中國城市目前的住房空置率問題。第二，新聞生產(chǎn)者可以利用生成式AI創(chuàng)建動態(tài)交互元素。例如，當用戶在瀏覽一篇財經(jīng)新聞時，若文中出現(xiàn)專業(yè)術語，用戶能夠通過懸?；蛘唛L按的操作來觸發(fā)AI彈出解釋框。該解釋框內會提供該術語的定義、示例等相關信息，進而為用戶閱讀和理解財經(jīng)新聞提供便利。以汽車版塊為例，2025年3月4日，比亞迪股份有限公司發(fā)布公告，計劃在香港融資435億港元。消息一經(jīng)爆出，其股票大幅低開，造車新勢力呈集體下跌態(tài)勢。財經(jīng)媒體在分析相關公告時，除了要提示滬深股市用戶投資的風險，更應借助AI技術獲取某地城市的人口情況、交通路況、交通擁堵指數(shù)、充電樁規(guī)劃等歷史數(shù)據(jù)，從而為新能源投資者提供清晰且有效的決策分析依據(jù)。第三，財經(jīng)媒體可以利用生成式AI解析個體瀏覽軌跡、搜索歷史及點贊評論等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構建動態(tài)更新的財經(jīng)新聞用戶特征模型，進而驅動智能分發(fā)系統(tǒng)實現(xiàn)內容供給與用戶需求的顆粒度匹配，提升信息傳播效能與增強用戶價值感知。例如，第一財經(jīng)旗下的“有看投”App以人工智能為驅動，圍繞智能投教、智能投研、智能風控、智能客服等核心場景，構建了全新業(yè)務和產(chǎn)品生態(tài)。該App于2024年11月開始邁向從“內容賦能投教”到‘ ^?AI⁺ 內容賦能投教”的數(shù)智轉型，開拓了全新的投資者服務模式。它接連推出了基于生成式AI的智能投教助手“小投寶”和智能分析工具“投研社”，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)分析構建動態(tài)用戶特征模型，實現(xiàn)了內容供給與用戶需求的精準匹配。

（三）破除智能遮蔽神話，構建人機協(xié)同共生生態(tài)

隨著ChatGPT、Sora等生成式AI技術的廣泛應用，人們驚訝于人工智能竟能將過去的幻想轉化為現(xiàn)實圖景。陳良斌指出，當前人工智能發(fā)展仍處于弱人工智能階段，其本質是面向特定任務的專用智能系統(tǒng)。在現(xiàn)階段，人工智能本質上依舊以人工為核心，智能不過是其呈現(xiàn)的表層特征，且恰恰是“智能”這一表述，掩蓋了背后人工所起到的基礎性作用。舉例來說，2021年，中華人民共和國人力資源和社會保障部發(fā)布一項新職業(yè)，即人工智能訓練師。它的定義是“使用智能訓練軟件，在人工智能產(chǎn)品實際使用過程中進行數(shù)據(jù)庫管理、算法參數(shù)設置、人機交互設計、性能測試跟蹤及其他輔助作業(yè)的人員”。該職業(yè)總共分為五個等級，其中，L1和L2等級又被稱為數(shù)據(jù)標注員，他們的日常工作是對人工智能（如車企的自動駕駛系統(tǒng)）進行算法訓練數(shù)據(jù)標注，通過反復框選車輛、行人、道路標線等目標并按類別標記。這種高重復性的工作被形象地比喻為給人工智能“投喂數(shù)據(jù)”。恰恰是這些人類勞動，是人工智能得以運行的基礎和前提。然而，在現(xiàn)實當中，它們常常會被人工智能所掩蓋，成為所謂的“人工非智能”?！叭斯し侵悄堋备拍钣蓴?shù)據(jù)科學家布魯薩德于2018年首次提出，起初旨在批判技術沙文主義并用于解構技術精英構建的數(shù)字烏托邦敘事方式。該概念強調智能系統(tǒng)背后的人工干預本質，以此揭示算法決策中非技術因素的結構性影響。當AI全方位地進入大眾視野后，人們通常較難意識到，人工智能并不能代表所有，且“智能”一詞往往遮蔽了那些處在“自動化最后一公里”之中的人類勞動。那些持續(xù)為智能系統(tǒng)運行提供支持的人類勞動，構成了服務于人工智能并賦予其“智能”特性的“人工非智能”，這也就是學界所說的“幽靈勞動”[8]。人們在從事“人工非智能”相關勞動時，往往會有新的新聞發(fā)現(xiàn)，這能讓新聞生產(chǎn)者獲取不同角度的新聞線索，進而拓寬新聞報道的維度。

一篇好的新聞應兼具技術賦能與人文價值，在提升生產(chǎn)效率的同時堅守新聞專業(yè)主義。第一，在技術應用方面，新聞生產(chǎn)者需要完成從工具輔助到人機協(xié)同的轉型升級，具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)驅動的采編生產(chǎn)、實時動態(tài)的場景響應以及精準個性化的內容推送。例如，《人民日報》自主研發(fā)的“創(chuàng)作大腦 AI⁺ ”智能平臺整合了近20款智能工具，可實時生成多模態(tài)數(shù)字內容產(chǎn)品，覆蓋新聞采編發(fā)全流程。第二，在倫理框架方面，新聞生產(chǎn)者需要實現(xiàn)從風險防控到價值引領的轉變，具體表現(xiàn)為保證數(shù)據(jù)的透明性與可解釋性；采集數(shù)據(jù)時要注意隱私保護與數(shù)據(jù)合規(guī)，服務于公共利益而非商業(yè)利益。例如，清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心2024年4月發(fā)布的報告《揭秘AI謠言：傳播路徑與治理策略全解析》指出，人工智能工具的不當使用使得AI謠言量在半年內增長 65.00% ，其中經(jīng)濟與企業(yè)類AI謠言量增速甚至高達 99.91%^[ 9]。第三，在用戶體驗方面，新聞生產(chǎn)者需要實現(xiàn)從單向傳播到雙向交互的轉變，具體表現(xiàn)為沉浸式內容消費、多模態(tài)交互體驗、情感化內容設計。例如，新華社“新小微”作為全球首位3D版AI主播，可根據(jù)新聞內容實時變換服裝、場景與肢體語言，使新聞播報更具代入感。

三、結語

生成式AI正在將數(shù)據(jù)可視化從“工具導向”轉變?yōu)椤岸床鞂颉?，其核心價值在于提升從數(shù)據(jù)挖掘開始至數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)這一流程的所有環(huán)節(jié)的制作效率，讓非技術用戶也能通過自然語言參與數(shù)據(jù)分析過程。需要注意的是，人們在使用生成式AI或者任何一種大模型時既要避免陷入技術主義陷阱，還要注意數(shù)據(jù)隱私安全、避免數(shù)據(jù)偏見和數(shù)據(jù)杜撰等問題。同時，財經(jīng)媒體應緊跟AI技術發(fā)展，通過推動業(yè)務體系與人工智能的深度融合，重塑信息服務獲取、感知、體驗的全新傳播范式，最終實現(xiàn)工具理性與價值理性的動態(tài)統(tǒng)一。

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