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路易娱乐官网 - 以英国数据新闻理念变迁看数据新闻教育的未来走向
  • 更新时间:2020-01-11 11:39:45 本条信息浏览人次共有 2978
[摘要] 有国外学者指出,数据新闻可分为三大流派:数据驱动调查新闻、普通数据新闻以及实时数据新闻。(二)英国新闻教育中的数据新闻理念由英国数据新闻实践推动的英国数据新闻教育同样具有引领作用。其中拉夫堡大学、曼彻斯特大学、牛津大学、利兹大学4所高校没有开设数据新闻类课程,其余10所高校均有开设数据新闻相关课程或相关专业。

文章内容

路易娱乐官网 - 以英国数据新闻理念变迁看数据新闻教育的未来走向

路易娱乐官网,2.超时空“三维”数据叙事

数据叙事相比传统的文本新闻叙事更能向受众呈现新闻事件内在的逻辑联系和关联程度,更具有时空穿透力和感染力。本文将超时空“三维”数据叙事模式分为“空间维度”“时间维度”“关系维度”三个维度展开研究。

(1)空间维度

数据叙事空间维度较为常用的形式是数据地图和热力图,场景化和空间穿透力是空间维度的最大优点。数据叙事的空间维度强调共时视域下的空间分布,可以兼顾宏观叙事和微观叙事。其不仅能表现出新闻事件的宏观空间全貌,当读者的鼠标停留在其中的微观点位上也能呈现个体差异,弥补传统新闻叙事中或会破坏共时空间感带来的缺憾。

(2)时间维度

数据叙事的时间维度主要以时间线形式呈现。通过时间线的方式,读者可以了解不同时间段的主要新闻事件,同时获悉子新闻事件的历时关系,达到将新闻事件的时间线与各子事件有序并有机交织的效果。因此,采用时间线的形式,可以使得众多构成新闻事件的子事件的时间顺序,甚至是内在逻辑、因果关系更明晰地凸显出来。

(3)关系维度

以关系维度为核心的数据新闻一般通过气泡图、树状图等图表制作。数据新闻编辑还可以使用更先进的网络工具制作复杂交互式图表。数据叙事中的关系维度强调新闻事件之间的关系构建。比起传统的文本叙事,交互式图表可以更直观地展现新闻事件之间的内在逻辑关系,因而更具有解释性。

数据叙事从空间、时间、关系等维度丰富了传统的文本新闻叙事,但由于数据叙事一般着重突出某一个维度,叙事语境趋向单一化而隐去其他维度的新闻事实,或会影响读者解构新闻意义。比如空间维度中地图呈现的点位是否有故意的遗漏,并由此衍生出数据伦理问题;时间维度中时间线是否选用同一维度的时间点;关系维度中是否有逻辑关系遭到拆解,使逻辑关系与现实不吻合等。

因此,数据叙事并不是简单地将数据进行可视化制作,优秀的数据编辑不仅需要对新闻事件的全貌了解透彻,还必须弄清楚各子新闻事件的内在逻辑联系,才能选用合适的可视化方式构建新闻事实,力求呈现真实、准确、深刻的新闻意义。杰出的数据叙事能在传统的新闻叙事基础上为读者构建场景化新闻事实,同时体现时空穿透力和感染力,更易引发读者产生共情和深思。

3.数据驱动调查新闻

数据驱动调查新闻正逐渐成为全球数据新闻的主要分支。有国外学者指出,数据新闻可分为三大流派:数据驱动调查新闻、普通数据新闻以及实时数据新闻(或传感器数据新闻)。③英国新闻业界行业组织——调查新闻中心(center of investigative journalism)官网推出面向公众的数据新闻付费课程,其中包括:“数据驱动的调查新闻”课程,开设于2018年12月8日至12月9日以及2019年2月8日至2月9日④。纵深感和叙事性更强的“数据调查性新闻”正逐渐受到业界和受众的青睐,同时对数据新闻业者的数据叙事能力提出了更高的要求。

(二)英国新闻教育中的数据新闻理念

由英国数据新闻实践推动的英国数据新闻教育同样具有引领作用。通过研究可以看出,英国数据新闻教育理念正经历着从“可视化”到“数据叙事”的变迁。

参考2018年qs新闻与传播专业世界排名,本文选取了世界排名靠前的14所英国知名高校进行探究,分别为:拉夫堡大学、莱斯特大学、伦敦政治经济学院、曼彻斯特大学、牛津大学、华威大学、卡迪夫大学、利兹大学、伦敦大学城市学院、伦敦大学国王学院、伦敦大学金史密斯学院、诺丁汉特伦特大学、威斯敏斯特大学、谢菲尔德大学。其中拉夫堡大学、曼彻斯特大学、牛津大学、利兹大学4所高校没有开设数据新闻类课程,其余10所高校均有开设数据新闻相关课程或相关专业。

本文通过查阅10所高校新闻传播专业的官方网站⑤,统计出这10所高校开设的数据新闻相关的课程及专业,结果如下:

英国高校名称 数据新闻相关课程 有无单独开设数据新闻相关专业

莱斯特大学 数字化故事写作;数据新闻;多种分析与数据建模 无

伦敦政治经济学院 传播与社会中的数据 媒体与传播理学硕士(数据与社会方向)

华威大学 城市复原力,灾害和数据;可视化;大数据研究:炒作还是革命;数据挖掘;数据管理;城市数据:理论与方法 大数据与数字未来理学硕士

卡迪夫大学 数据新闻与理论实践;数据的力量;数据新闻;用python分析数据;大数据,社会与日常社会 计算与数据新闻理学硕士

伦敦大学城市学院 谎言与数据统计;社会数据生产;可视化新闻;数据新闻入门;数据报道概论;高级数据与编程;多变量数据分析 无

伦敦大学国王学院 编程入门;大数据,文化与社会;大数据理论;大数据实践:合作实验,工具与方法;从数据到洞察:文化与社会分析;大数据与法律:基础,制度,原则与挑战;数字文本编辑模型:理论与实践;文化遗产可视化应用;元数据理论与实践;大数据与社会生活;数据新闻简介;数据新闻 文化与社会中的大数据文学硕士

伦敦大学金史密斯学院 数据新闻与可视化;网页编程;数字交互设计;交互数据可视化 无

诺丁汉特伦特大学 数据新闻 无

威斯敏斯特大学 数据与社会;数据系统概念与基础;数据可视化;调查与数据新闻 数据、文化与社会文学硕士

谢菲尔德大学 数据驱动故事写作;处理数据:新闻从业者统计学;语言与传播:一种数据驱动的方法 无

表1 英国知名高校数据新闻课程与专业统计表

如表1所示,10所英国高校里的5所高校:伦敦政治经济学院、华威大学、卡迪夫大学、伦敦大学国王学院以及威斯敏斯特大学单独开设了数据新闻相关专业。表1的数据新闻类课程主要分三种类型:第一种是介绍型课程,如“数据报道概论”“数据系统概念与基础”等;第二种是数据新闻技能类课程,如“数据可视化”“数字交互设计”“高级数据与编程”等;第三种是数据新闻应用型课程,如“城市复原力,灾害和数据”“文化遗产可视化应用”等。

除了上述的基本技能,英国高校还专门开设“数字化故事写作”“数据驱动故事写作”等课程培养学生的数据叙事能力。这明确了数据新闻教育不应只培养数据处理和可视化呈现等技能,数据叙事也并非简单等同于将数据可视化。数据新闻教育者需要赋予学生辨证地利用数据的能力,选用合适的可视化方式构建新闻事实。

“后真相”时代,数据的真实性及其衍生的数据伦理问题不容忽视。《卫报》通过ophan分析系统重新评估包括页面浏览量在内的数据指标,辟谣多则假新闻,并通过在旧新闻报道里提高日期的显眼程度等方式试图减少恶意传播⑥。而需要特别指出的是,不少英国高校在开设数据新闻相关课程时还注重培养学生的数据素养和思辨性。比如华威大学开设的“大数据研究:炒作还是革命”,伦敦大学城市学院开设的“谎言与数据统计”,伦敦大学国王学院开设的“大数据与法律:基础,制度,原则与挑战”等课程。身处“后真相”时代,高校需要培养学生对数据的洞察力和判断力,破除“数据崇拜”“算法崇拜”“机器崇拜”等迷信,正确使用数据辅助新闻叙事。

综上可以看出,英国数据新闻实践与英国数据新闻教育有着紧密的联系。首先,英国数据新闻教育发端于英国数据新闻实践。卓越的英国数据新闻实践倒逼作为新闻人才的源头——英国新闻教育开设数据新闻相关课程,为业界输送数据新闻人才。第二,英国新闻教育影响着英国新闻实践。新闻教育除了为新闻业界输送新闻人才以外,还能以合作的形式为新闻业界提供专业指导和支持。第三,英国新闻实践推动着英国新闻教育发展。英国数据新闻实践经历了从“可视化”迷思回归“数据叙事”理念的转变,推动了英国数据新闻教育课程体系的进一步完善。英国数据新闻教育课程体系平衡多元数据新闻技能,兼顾数据新闻应用实践,重视培养新闻人才的数据素养及数据伦理,其成功经验值得中国数据新闻教育借鉴。

二、中国数据新闻教育现状及未来趋势

中国数据新闻快速发展,逐步形成体系。业界驱动的中国数据新闻教育正面临新一轮变革。本文通过对中国数据新闻教育现状的梳理,以期分析中国数据新闻教育的未来趋势并提出建议。

(一)中国数据新闻教育现状

中国数据新闻业发展整体滞后于以英美为代表的西方国家,由业界驱动的中国数据新闻教育也因此起步较晚。

1.数据新闻教育起步较晚

中国的数据新闻实践及数据新闻教育发展整体起步较晚。有学者指出,“最早开设的数据新闻专栏是2011年搜狐推出的‘数字之道’。到2012年6月,搜狐、网易、腾讯、新浪四大门户网站均开设了数据新闻专栏。”⑦近年来,网易“数独”、腾讯“算数”、财新网“数字说”等数据新闻栏目的兴起标志着中国数据新闻实践步入平稳发展阶段。

数据新闻教学内容自2013年起引入中国新闻教育课程体系,可以说中国数据新闻教育的元年为2013年。而以英国为例,2011年伦敦骚乱事件期间,“《卫报》与伦敦政治经济学院的学者合作推出了一本用数据解读骚乱事件的小册子《解读骚乱》,使得新闻报道具备了带有前瞻性的社会科学研究的性质。”⑧可以看出,英国数据新闻教育起步较早,早在2011年已形成“校企合作”等机制,这与英国数据新闻实践的推动作用密不可分。

2.中国数据新闻教育体系

中国数据新闻教育起步较晚,课程设置仍未形成完善的体系,未能平衡对学生数据新闻技能与数据叙事能力的培养。

参考2018年qs新闻与传播专业世界排名,本文选取了南京大学新闻传播学院、复旦大学新闻学院、中国人民大学新闻学院、清华大学新闻与传播学院、四川大学新闻学院、华中科技大学新闻与信息传播学院、中国传媒大学新闻传播学部、上海交通大学媒体与传播学院、山西传媒学院、中国传媒大学南广学院等10所高校院系进行探究。其中的3所高校院系:四川大学新闻学院、华中科技大学新闻与信息传播学院、上海交通大学媒体与传播学院没有开设与数据新闻相关的课程和专业。

本文通过查阅7所高校新闻传播专业的官方网站(其中中国传媒大学新闻传播学部通过访谈调研形式)⑨,统计出这7所高校开设的数据新闻相关的课程及专业,结果如下:

高校名称 数据新闻相关课程 有无单独开设数据新闻相关专业

南京大学新闻传播学院 数据新闻;可视化技术 无

复旦大学新闻学院 数据新闻 无

中国人民大学新闻学院 数据新闻基础;大数据与舆情分析;大数据与实务传播研究工作坊;数据新闻与数据可视化;编程语言基础;r语言与数据可视化 新闻与传播专业硕士学位(大数据与新闻传播方向)

清华大学新闻与传播学院 媒介编程;数据新闻 无

中国传媒大学新闻传播学部 数据可视化新闻报道;数据挖掘与社会网络分析;gooseeker网页抓取工具;python语言;可视化软件工具与应用 新闻学专业学士学位(数据新闻报道方向)

山西传媒学院 数据可视化;数据新闻基础 无

中国传媒大学南广学院 大数据分析新闻报道;spss数据分析 无

表2 中国知名高校数据新闻课程与专业统计表

从表2可以看出,中国知名高校数据新闻课程主要分为两类。第一类是数据新闻概况类课程,主要涵盖国内外数据新闻发展、各类媒体的实践情况及其采制的原则和流程等;第二类是数据新闻技能类课程,如“可视化技术”“r语言与数据可视化”“gooseeker网页抓取工具”“python语言”“spss数据分析”等课程。

值得注意的是,中国知名新闻院校的数据新闻相关课程中并没有院校单独开设如“数字化故事写作”“数据驱动故事写作”等与数据叙事技能培养相关的课程。有研究通过对高校学者的深入访谈,指出:“南京大学白净教授和华东师范大学传播学院讲师申琦都认为,数据新闻的核心依然是‘讲故事’,‘回归新闻本质,回归故事本身才是最重要的。’”⑩中国数据新闻课程设置偏重技能培养现象应引起重视。因此,中国数据新闻课程设置应增加与之相关的课程以进一步完善中国数据新闻课程体系,避免落入“可视化”迷思。

(二)中国数据新闻教育的三个核心趋势

中国数据新闻教育起步较晚,相对滞后。借鉴英国数据新闻实践和英国数据新闻教育理念的经验,并结合中国数据新闻教育现状,本文认为,未来中国数据新闻教育应着眼于三个核心趋势:数据叙事技能习得、多元平衡技能培养、数据获取规范培训。

1.数据叙事技能习得

数据叙事技能仍应放在数据新闻各个要义之首。近年来,中国在“大数据”“人工智能”领域的发展取得了不少突破,数据驱动的调查新闻正成为一大主流,数据叙事能力的重要性将更加凸显。同时,中国数据新闻业者及数据新闻教育者需要帮助学生树立正确的数据观念,强化学生数据叙事能力,避免落入“可视化”迷思。

2.多元平衡技能培养

中国数据新闻教育应着力平衡对学生数据新闻技能与数据叙事能力、数据素养、数据伦理的培养,“道”与“术”缺一不可。中国数据新闻课程设置中很大比例倾向技能类课程,然而数据叙事能力是数据新闻的核心理念,数据素养、数据伦理是学生未来走向数据新闻业的重要基石。因此中国数据新闻课程设置应增加与数据叙事能力、数据素养、数据伦理有关的课程,进一步完善中国数据新闻课程体系。

3.数据获取规范培训

英国政府设立了开放的官方数据门户网站data.gov.uk,鼓励媒体和公众对政府数据的再利用,为生产者和消费者赋能。除了结构化数据,有研究指出文本、视频、音频、网络日志等非结构数据正成为数据新闻的重要数据类型?。中国数据新闻教育者应培养学生规范获取数据的能力,在引用结构化以及非结构化数据时都应规范标注出来源;若无数据来源需经过核实后再使用数据,从源头保证新闻的真实性,以免衍生出不必要的数据伦理问题。

三、结 语

当前,“不少数据新闻作品因为过于追求视觉美化而牺牲其实用性,‘信息之美’被单一曲解为‘图表之美’,流于繁杂炫目的形式,而没有体现出对数据真正的分析和解读,使新闻欠缺深度”?。本文通过梳理英国数据新闻实践历程、英国数据新闻教育理念变迁,明确了数据新闻教育的核心理念应从“可视化”转向“数据叙事”——可视化技术应服务于构建新闻事实,数据叙事技能应为数据新闻教育的核心。本文认为,中国数据新闻教育的未来应着眼于三个核心理念:数据叙事技能习得、多元平衡技能培养、数据获取规范培训,进一步将中国数据新闻教育体系化。同时,未来数据新闻的发展将更加注重数据叙事,数据新闻的纵深感和叙事性将加强,数据驱动的调查新闻等形式将会成为数据新闻的一大主流。(栾轶玫,中国人民大学新闻学院教授,新闻与社会发展研究中心研究员 何雅妍,中国人民大学新闻学院学生)

参考文献:

①西蒙·罗杰斯.数据新闻大趋势:释放可视化报道的力量[m].北京:中国人民大学出版社,2015.

②rogers simon. facts are sacred[m]. faber and faber, london, 2013.

③uskali,t. i. amp; kuutti,h. models and streams of data journalism [j]. the journal of media innovations, 2015-2(1). retrieved from https://doi.org/10.5617/jmi.v2i1.882.

④调查新闻中心“数据驱动的调查新闻”课程简介[eb/ol]. https://tcij.org/event/data-driven-investigations-3/.

⑤英国十所高校课程网址[eb/ol].

莱斯特大学:https://le.ac.uk/media/study/postgraduate.

伦敦政治经济学院:http://www.lse.ac.uk/resources/calendar/programmeregulations/taughtmasters/2018/mscmediaandcommunicationsdataandsociety.htm.

华威大学:https://warwick.ac.uk/fac/cross_fac/cim/apply-to-study/masters-programmes/big-data-digital-futures/.

卡迪夫大学:http://www.cardiff.ac.uk/study/postgraduate/taught/courses/course/computational-and-data-journalism-msc.

伦敦大学城市学院:https://www.city.ac.uk/courses?level=postgraduate.

伦敦大学国王学院:https://www.kcl.ac.uk/cmci/postgraduate/postgraduate.aspx.

伦敦大学金史密斯学院:https://www.gold.ac.uk/media-communications/school-of-journalism/.

诺丁汉特伦特大学:https://www.ntu.ac.uk/study-and-courses/courses/find-your-course?sort=titleamp;amp;year-of-study=2019.

威斯敏斯特大学:https://www.westminster.ac.uk/computer-science-and-software-engineering-journalism-and-mass-communication-courses/2019-20/september/part-time-day-evening/data-culture-and-society-ma.

谢菲尔德大学:https://www.sheffield.ac.uk/journalism/masters.

⑥杜天雨.你可能讨厌衡量数据,但它们让新闻业变得更好|德外独家[eb/ol]. https://mp.weixin.qq.com/s/gynb7wjldbgo-0vzc4hfqq.

⑦王琼,刘真真,田青,王文超.2015中国数据新闻发展报告[j].中国媒体发展研究报告,2017.

⑧章戈浩.作为开放新闻的数据新闻——英文《卫报》的数据新闻实践[j].新闻记者,2013(06).

⑨中国六所高校课程网址[eb/ol].

南京大学新闻传播学院:http://jc.nju.edu.cn/8616/list.htm.

复旦新闻学院:http://www.xwxy.fudan.edu.cn/node2/fdxwxy/jxpy/bks/xwxx/userobject1ai101339.html.

中国人民大学新闻学院:http://jcr.ruc.edu.cn/peiyang/yanxiuban/,http://jcr.ruc.edu.cn/peiyang/shuoshi/.

清华大学新闻与传播学院:http://www.tsinghua.edu.cn/publish/newthu/newthu_cnt/education/pdf/edu-1-2/2017_44.pdf.

山西传媒学院:http://xb.arft.net/xwcbxy/index.html.

中国传媒大学南广学院:http://www.cucn.edu.cn/zylb.

⑩黄志敏,王敏,李薇.数据新闻教育调查报告[j].新闻与写作,2017(09).

张超,闪雪萌,刘娟.从去专业化到再专业化:数据新闻对数据科学的应用与趋势[j].中国出版,2019(09).

栾轶枚,刘嘉旖.人文化科学化技艺化:中外新闻教育理念之异同——基于中日英美四国教育传统与变迁的比较研究[j].传媒观察,2019(04).

from "visualization" to "data narrative": future trend of data journalism education seen from the changing concept of data journalism in the u.k.

luan yimei, he yayan

abstract:the big data has exerted profound impacts on the current journalism industry. in-depth data analysis and data mining have become indispensable capabilities for journalists. journalism education institutions around the world have opened numerous data journalism courses to respond to the change. this author studies the origins, changes, and practice of data journalism in the u.k.,who is a leader in data journalism industry with a long history and extraordinary practice,and explores the concept changes of data journalism in the u.k. driven by journalism practice. learning from the experience of data journalism practice and education in the u.k., this article argues that data narrative, with the three dimensions of space, time and relationship, is the future trend of data journalism. data journalism education in chinese universities should be based on "data narrative" to prevent the myth of "visualization".

keywords:data journalism, visualization, data narrative, journalism education

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