汪杉 王阳

摘  要  文章以数据新闻奖为切入视角对中国数据新闻的发展进行分析和预测。首先以量化数据对数据新闻奖中中国的表现进行概括性解读，接着对于中国的获奖作品进行深入解读，运用横向对比与纵向对比等方法讨论其获奖原因。在获奖作品的基础上，文章对中国获奖团队财新进行案例研究，探讨其内容主题、创新性、數据来源及社会影响力，为其他数据新闻团队的建设改进提供参考。结合上述分析，文章预测了中国数据新闻的发展趋势，以展望中国数据新闻行业的未来。

关键词  数据新闻奖;数据新闻;财新

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360（2020）08-0024-03

作为新闻行业发展的最新趋势，数据新闻已成为国内外学者研究的热门话题。而设立于2012年的数据新闻奖，目前已成为数据新闻发展的标杆。本研究通过对数据新闻奖近5年来变化及中国数据新闻作品入围情况的分析研究，预测中国数据新闻发展的未来趋势，并为国内数据新闻的发展提供参考。

1  中国在数据新闻奖的参赛情况

在对参赛作品进行内容分析前，本研究以参赛国家和地区为变量，统计了2015年—2019年中数据新闻奖入围作品和获奖作品的地区分布，从数据角度进行把握，旨在更直观地理解中国在数据新闻奖中的参赛情况。

1.1  总体参赛情况：欧美领先，参赛作品总体数量增加

从图1和图2可以看出，北美洲（尤其是美国）占据了数据新闻奖的大部分奖项，比例经常达到一半甚至以上;欧洲紧随其后，两者包揽绝大部分的数据新闻奖奖项;南美洲近年来渐渐崭露头角，亚洲和非洲则偶有亮点。同时，近两年参赛作品数量的持续攀升也在一定程度上反映出各国对数据新闻的重视程度不断提升，数据新闻在世界范围内处于持续发展状态。

1.2  洲际参赛情况：亚洲成长迅速，但偶有获奖

根据数据新闻奖官方数据显示①，2019年亚洲首次超过欧洲成为提交作品数量最多的地区，占比接近1/3（在607件作品中占181件），如图3所示。数据新闻业在亚洲成长迅速，参赛作品数量占总数的比例相比2018年增长了4%，而在2017年，这一比率只有20%。

2019年全球数据新闻奖的作品来源地是2012年以来覆盖最广的，囊括的国家和地区数量创造了历史记录，数据新闻正在走向全球。从来稿作品数量上看，尽管亚洲拥有数量最多的参赛作品，然而在提名和获奖名单中，北美洲和欧洲仍然占据了大部分席位。这也反映出欧美国家在数据新闻的发展程度仍然具有不可动摇的优势，中国乃至亚洲的数据新闻发展进步仍有很长的路要走。

1.3  中国参赛情况：参与时间早，数量稳定增长

中国最早在2014年就参赛了数据新闻奖，并在2016年首次入围、2018年首次获奖。从近几年的提名和获奖记录可以看出，财新和香港《南华早报》一直走在国内数据新闻发展的前列，而《解放日报》、澎湃、腾讯新闻、香港大学等的积极参与也体现出数据新闻在国内欣欣向荣的发展趋势。

中国参赛作品数量近几年来稳定增长，不过总体数量仍然远少于印度参赛作品。虽然总体数量并不与作品质量直接挂钩，但也在一定程度上反映了数据新闻在该国的受重视程度与发展程度。尽管在这5年间中国的数据新闻行业尚不发达，但其增长趋势较为明显，2018年的获奖是其蓬勃发展的最好证明。

2  中国获奖作品研究

2018年数据新闻奖的“全球最佳数据新闻大型团队奖”颁发给了中国的财新传媒，这是中国媒体首次荣获中国数据新闻奖，对于中国数据新闻的发展研究具有极大的参考价值。这一奖项的每支参赛队伍均提交了3～10个数据新闻作品，为了更好地阐释财新团队在在几支候选团队中的优势，本章将从作品的主题、形式、交互程度以及叙事模式这四个方面对各支队伍的每项作品进行归类与统计，通过比较发现其中的异同点。

2.1  作品主题以民生类为主，政治类涉及极少

在进行主题的归类统计时，本研究将主题划分为犯罪、人文、民生与政治四个领域，其中人文指的是内容涉及科技、文化、环保领域的作品，民生则偏向交通、住房、医疗等与民众息息相关的社会生活内容。由于每支队伍的提交作品数量不尽相同，每种主题所占的比例成为衡量的主要依据。

从图4可以看出，在财新提交的作品中②，民生主题的作品占比50%，是所参赛队伍中民生新闻所占比重最大的团队。除此之外，财新团队还有一个与众不同之处，那就是其涉及政治的作品数量为0，而犯罪主题的作品也只有10%。反之，观察来自英国、美国、瑞典以及西班牙的其他参赛队伍，其中占比较大的都是犯罪、政治类数据新闻，尤其是来自美国的associated press data team③，其中与政治相关的作品就占了半数。

2.2  呈现形式多样，重视设计美感

纯图表设计、静态数图结合、交互图文、视频动画这四种呈现方式按排列顺序复杂度依次上升，数据的呈现也越发直观，视觉效果也更好。从图5对比可得，财新的作品中已不再使用单纯的图表设计，而更多的是利用交互图文技术进行内容呈现，除此之外，作品中还会使用视频动画，以加深受众对新闻的印象。而其他团队则仍较多停留在静态数图结合的呈现方式上，呈现方式较为单一。这其中的劣势在于，尽管作品的选题新颖，但较为呆板的形式可能会使得部分受众丧失兴趣，得不偿失;而财新这样用心的呈现方式可以最大限度地驱使受众停留。

2.3  以中低级交互为主，探索互动更多可能性

关于交互程度的分类方法参照黄雅兰、仇筠茜[1]根据韦伯和拉尔对交互式信息图的研究所进行的分类。图6结果显示，财新作品中的低级交互居多，仍有不少对中级交互的尝试。而低交互与无交互是其他参赛团队中交互方式的主流，有4个团队无中级交互的任何作品。财新团队在交互技术上的创新和尝试亦体现在其2019年的参赛作品上：财新又入围了2019年数据新闻奖“最佳数据新闻大型团队”。在此次提交的数据新闻作品中，高级交互形式得到了很好的体现：在《快来生成你的最佳缴税方案》④作品中，受众可以自行输入月薪和五险一金，自选适配情况并最终得出个性化的方案。虽然这次与奖项无缘，但其数据新闻作品的互动方式的更新体现出数据新闻奖评审的新趋势。

2.4  多为解释型叙事，且由作者主导

解释型的叙事模式是数据新闻中线性叙事模式的再现，其以时间顺序展开，用可视化图表、动画等带领受众了解整个事件经过。而数据新聞中交互技术的应用催生了交互性的叙事方式：用户从自身兴趣出发探索，基于数据库以获得个性化的内容[2]。而受限于交互技术以及事件主题，财新团队的作品多以解释型为主（图7），并且由创作者主导作品的走向与最终呈现的结果。国外团队尽管有不少对于探索型叙事的尝试，但并未成为主流。由此可见，尽管探索型的交互叙事形式是国际数据新闻界的热门话题，但数据新闻作品仍以解释型叙事为主，中国的数据新闻团队尤其偏好这种选择。

3  中国数据新闻的发展趋势

综合前文的研究分析，我们对于数据新闻奖中中国团队的表现有了较为全面的了解。数据新闻奖中的入围作品一直被视作国际数据新闻界的最高水准，也代表着该行业的前沿动态。本章将从中国数据新闻的新特性出发，结合近期的新闻案例，对于中国数据新闻的发展趋势进行具体解读。

实用性的增强体现在视觉设计以及内容主题两个方面。首先在视觉方面，由于数据新闻重视数据的可视化呈现的效果，数据新闻作品通常会包含大量的视觉元素以及文字、音频、视频、3D动画等各类形式的信息。这一方面体现了数据新闻作品的前沿技术，但另一方面也使得数据新闻作品的存储过大，适配设备要求更高，在硬件上劝退了部分受众。不仅如此，在阅读数据新闻时，受众可能会因为信息过多而眼花缭乱，以致于忽略了核心内容，得不偿失[3]。在对这一现象进行反思后，中国近期的数据新闻作品开始不再盲目追求可视化的新技术，而关注于其在手机客户端的兼容问题，并且通过简明的设计突出数据新闻的内容主题，在技术与设计的平衡重给予受众最佳的阅读体验。其次，内容主题上的实用性主要体现在数据新闻作品的选题以及切入角度上。例如财新的《快来生成你的最佳缴税方案》这一作品，可以用于计算每一个受众在《个人所得税法》修订前后应缴纳的支出，以得出减税的具体金额。而《你的城市有多大？》⑤这个作品，可以选择想要比较的两个城市，计算出城市功能地域、出行半径、通勤距离以及时间的变化，非常适合想要换一个城市工作生活的人群。由上述两个案例可以看出，数据新闻的工具化有着不可忽略的优势：基于大数据的分析，数据新闻的客观性更强、准确度更高;而利用可视化技术解读出的数据信息，更加直观、更易理解。近年来这种发展趋势将数据新闻带入实用性领域，避免其成为速生速死的技术消费。

注释

①2019 Shortlist，https：//datajournalismawards.org/2019-shortlist/。

②Caixin VisLab，https：//datajournalismawards.org/projects/caixin-vislab/。

③Associated Press Data Team，https：//datajournalismawards.org/projects/associated-press-data-team/。

④快来生成你的最佳缴税方案，http：//datanews.caixin.com/interactive/2019/tax-deduction/。

⑤你的城市有多大？[EB/OL].http：//datanews.caixin.com/interactive/2018/from-city-to-city/index1.html。

参考文献

[1]黄雅兰，仇筠茜.信息告知还是视觉吸引？——对中外四个数据新闻栏目可视化现状的比较研究[J].新闻大学，2018（1）：1-8，34，147.

[2]张超.数据新闻的交互叙事初探[J].新闻界，2017（8）：10-15，45.

[3]方诚.数据新闻发展新趋势：实用化、本地化、智能化和实体化[J].新闻爱好者，2019（12）：57-59.