大数据与新闻理念创新以全球首届数据新闻奖为例.pdf

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1、大数据与新闻理念创新——以全球首届“数据新闻奖”为例/王　斌　摘要：大数据的广泛嵌入性和规模化处理信息把媒体报道的范围和创造性提升到新的水平，并以实践项目促进新闻职业理念创新。大数据新闻的创新维度在数据驱动的调查性新闻、数据可视化叙事、数据驱动的应用三个层面。大数据支持的新闻报道从关注社会表层现实到发掘社会深层现实，有助于媒体建立起新闻报道的透明性；媒体从信息收集者和平台搭建者到社会意义生成者，有助于提供可靠的洞见和预测；可视化新闻叙事可适应受众理性认知和感性认知整合的需求。关键词：大数据　数据新闻　客观性　透明性　可视化利用信息技术支持新闻报

2、道并非一个全新的事物，早在20世纪实践，启发记者的数据新闻创意，向媒体编50年代就产生了计算机辅助报道，随后70年代又产生了精确新闻，辑和媒体高管彰显数据新闻的价值，强化记这些实践有助于突破记者个人能力和精力的局限，扩充媒体发掘事者、开发者、设计师和有关专家间的合作。实的范围和深度。大数据技术建立在WEB2.0背景下的数据挖掘基础首届数据新闻奖评选是目前大数据技术上，核心是对以关系为纽带的社会网络的识别、发掘和利用，其对在新闻业的最高水平展示，吸引了众多大数社会生活的广泛嵌入性和自动化规模化处理信息的快捷性进一步把据新闻实践者参与，共计51个国

3、家286个参媒体报道的工作范围和创造性提升到新的水平。本文以正在兴起的赛项目，入围59个项目/作品，最终6项获得大数据新闻为观察对象，分析新闻生产模式和理念的新变化。大奖，代表了世界范围内新闻业应用大数据技术的最佳创意和创新。从参选情况看，有一、大数据新闻的实践尺度以下特点：数据新闻奖（DataJournalismAwards，DJA）2012年首度设立，第一，从地域上看，大数据新闻在世是国际上第一个表彰数据新闻领域优秀工作的专业奖项，对参选者界范围内已有普遍实践，包括非洲、中东进行分析可管中窥豹了解全球大数据新闻的实践尺度。该奖由全球等地区，

4、欧洲是大数据新闻的最大热衷者，编辑网（GlobalEditorsNetwork，GEN）发起和组织，谷歌公司资约占全部项目的40%。各地项目数量分别为助奖励。全球编辑网是一个非盈利、非政府的行业协会，汇聚了有欧洲116个：英国、荷兰、西班牙。北美洲前瞻性思维和对未来新闻业有热情的新闻主编和媒体高管，他们来自80个：美国、加拿大、墨西哥。非洲22个：印刷、广播电视、数字、移动等多种新闻平台，旨在打破传统媒介和肯尼亚、尼日利亚、埃及。亚洲21个：菲律新媒体的壁垒，为未来新闻业界定一个开放的工作模式，创造新的新宾、印度、中国香港。东欧18个：罗马尼闻

5、理念和工具。数据新闻奖（DJA）向媒体机构、非盈利组织及自由亚、俄罗斯、乌克兰。南美洲12个：巴西、职业者或个人开放，其目的是在数据新闻方面设定高标准和展示最佳阿根廷。中东11个：吉尔吉斯斯坦、巴基斯0162013.6专题坦、阿联酋。大洋洲6个：澳大利亚、新西兰。数据驱动的调查性新闻给媒体带来工作第二，从行动主体来看，大数据新闻涉及政府、商业、媒体等层面的一个跃迁：从关注社会表层现实到发机构，媒体是大数据新闻的主要参与者，约占55%。在全部181个参掘社会深层现实，这在一定程度上可提高媒赛者、机构中，媒体101个，自由职业者18个，广告机构16

6、个，公司体对社会现象的把握能力，也在一定程度上13个，行业协会13个，大学12个，政府机构8个。改进了客观性的具体践行方式。这也启示我第三，从资源看，这些项目的数据来源主要是公开数据。公开们重新思考对新闻职业理念的研究路径。如数据198个，其中有38个项目的数据是应项目需求而公开的，自主收果把新闻真实、新闻客观、新闻平衡作为规集70个，私有数据56个，社会化媒体11个。大数据新闻的主题主要范性理论对待，那么将一直存在应然和实然涉及财政预算、环境污染、法律和权益问题、居民消费等，而这些二者之间的张力，现实的种种制约将让我们领域的主要资源都在政府部

7、门手中，所以政府的公开信息是这些项对职业理念感到困惑甚至绝望。如果把客目的主要途径。观性拉低一个讨论层次，从操作性和可行性第四，从运行过程看，大数据新闻的工作团队呈现高效精干的探讨，那么传播技术带来的可能将进入我们特点。大数据新闻比拼的不是采访力量和团队规模，更看重具有新的视野，职业理念不再是一个僵死的东西而闻敏感的人、具有数据挖掘和分析能力的人以及数据可视化呈现的是可改进和优化的，是有发展预期的。事实人相互协作。这些参赛作品中每个团队平均只有4人，单人团队有87上，近年来学界和业界亦在讨论新闻业从客个。所有项目的设计和执行平均耗时约160天，

8、耗时最短的项目只用观性到透明性的追求，“透明意味着在新闻了8个小时。报道中植入一种新的意识，说明新闻是如何[3]首届数据新闻奖将大数据新闻项目的创新分