2018年11月01日 13:57 来源：中国社会科学网-中国社会科学报 作者：许向东
当前,信息剧增、计算机和互联网的快速发展,使得大数据挖掘与分析成为可能,也促使数据新闻成为传统新闻生产的有益补充,培养具有数据意识和数据处理能力的人才也成了新闻业界和学界的共同目标。
新传播环境下数据新闻的新特点
随着传播技术的进步和传媒生态环境的变化,数据新闻在数据的采集、处理、发布等方面表现出一些新特点。
第一,自建数据库提高选题的独家性。媒体所用的数据属于公共资源,加上数据挖掘工具的开源性,使得数据所蕴含的新闻、知识、经济等价值要素也成为了共有的东西,一味依赖公共数据就很难生产出独具特色的数据新闻产品。一些媒体为了使自己的报道与众不同,挖掘出不可复制、无法取代的有价值的新闻信息,开始创建自己的数据库、有针对性的数据集,从信源上为独家报道创造条件。
第二,挖掘数据中的情感因素以感染受众情绪。通常我们从数据中挖掘出来的不仅有关系信息、时空信息,也有情感信息。数据分析给予受众的不仅仅是定量的认识,也可以唤起受众的情感。一些媒体为了增加新闻的“温度”,引发受众的思想共鸣,通过图形、音视频等元素,借助讲故事的手法将复杂、抽象的情感因素呈现出来,提升了数据新闻报道的效果。
第三,强调交互性和沉浸化提升用户体验。良好的用户体验不仅能够激发受众的收受行为,而且能够使其参与新闻的再传播活动。当前,在数据新闻实践中提升用户体验的方法:一是通过交互设计来提升受众的阅读兴趣和参与积极性;二是把虚拟技术和数据可视化结合起来,实现新闻报道的“可视”“可听”和“可感”,为受众创造沉浸式体验,帮助他们对新闻事件了解得更清晰、更准确。
第四,借助社交平台拓展产品传播渠道。当前国内外媒体都非常重视利用社交平台进行延展性传播。数据新闻产品自身所具有的吸引力和信息价值,以及用户心理需求的满足、价值上的认同和产品形式的视觉愉悦度等都是促使用户转发、评论的要素。
中美数据新闻教学的现状与特点
为了应对传播科技的迅猛发展以及数据新闻的新实践,美国的新闻院校在数据新闻人才培养方面做出了有益尝试。
一是多数新闻院校依然侧重媒介融合人才的培养。2016年3月,哥伦比亚大学的查尔斯·贝雷特(Charles Berret)和斯坦福大学的谢丽尔·菲利普斯(Cheryl Phillips)对美国113所新闻院校进行了调查,并发表了报告《数据和计算新闻学的教学》。研究发现,虽然这些院校专门以数据新闻命名的课程不多,但开设了许多跟数据新闻相关的课程,如计算机辅助报道、计算新闻、数字新闻或网络新闻等。另外,技能训练以讲授网页设计制作、图像和视频处理的课程较多,表明培养学生的多媒体融合技术和思维依然是教学的重点,数据新闻被看作了媒介融合的一个新内容。
二是课程建设模式多样化。多数新闻院校固定一位教师来负责课程的所有教学内容。2014年春季学期,密苏里新闻学院初次开设数据新闻基础课时,采用短期培训的方式把授课集中在两天半。到了秋季,该学院实施了数据新闻硕士项目,课程体系包括融合新闻报道、计算机辅助报道、高级数据新闻、多媒体策划与设计、信息图表等。此外,美国西北大学和德克萨斯大学也开设了培养数据新闻技能的网络课程,整合了各种优质资源,大大提升了学生数据新闻的自主学习率。
三是重视技能训练,强调实践能力。美国的新闻教育有着较强的培养业务实践能力和新闻职业化传统。在哥伦比亚大学新闻学院推出的新闻和计算机硕士双学位项目中,要求学生除了掌握记者的所有基本技能,还要学习如何使用编程语言和数据分析工具,在数据采集、数据清理和分析、写作和可视化数据报道等方面接受严格的训练。密苏里新闻学院则要求选修数据新闻的学生在《密苏里人》报长期实习,并且通过各种项目把学生安排在《华盛顿邮报》《纽约时报》等社会媒体实习。
2014年以来,为了跟进业界发展,我国许多新闻院校开设了与数据新闻相关的课程,在教学模式上表现出如下特点。
第一,课程设计先理论后技术,遵循生产流程。我国新闻院校数据新闻的教学目标是培养学生的数据素养,使其掌握运用数据报道新闻的技能。课程内容都是从介绍概念入手,然后按照数据获取、数据清理到数据分析和数据可视化的顺序逐次展开。近两年出版的数据新闻相关教材也反映出多数院校在课程设计上,不约而同地以数据新闻的生产流程作为讲授的内容。
第二,师资以本院教师为主,外请专家为辅。国内新闻院校里同时拥有编程、统计和新闻学科背景的教师寥若晨星。即便授课教师具有业界工作经历,在讲授数据分析、编程等操作原理与技术时也倍感艰难。受多种因素影响,业界专家很难承担一门完整的数据新闻课程,很难形成稳定的、系统的合作授课模式,只能以不定期的讲座方式来辅助常规教学。
第三,通过工作坊培训,提升教师的业务水平。最初的工作坊是为记者、美编或网络技术人员组织的,主要讲授数据新闻基本原理与应用技术。近两年,针对在校的教师和博士后,新闻院校也以工作坊的方式邀请国外知名院校的专业教师或业界专家来讲授理论与实操方法,同时设计了训练环节,帮助学员加深对数据新闻实践的认识和理解。
数据新闻教学模式的新趋势
当前,为了跟进数据新闻的发展步伐,国内外的一些知名新闻院校在教学目标、教学内容等方面不断调整,在数据新闻的教学模式上表现出一些新趋势。
首先,教学主体多样化。数据新闻涉及的专业领域较多,培养这种跨学科的复合型人才仅靠新闻传播学院难以为继,这就需要突破传统的办学模式。目前比较切实可行的方案有两种:一是积极整合社会资源。新闻院校与传媒、大数据公司合作,本院教师负责讲授理论部分,技术技能部分由业界人员来承担,设计授课内容,协调教学进度和各教学单元的衔接成为关键。二是在学校内部整合资源。新闻学院和统计学院、计算机学院等合作,创新课程体系,实行共同培养的模式。
其次,教学内容进阶化。随着数据新闻在业界的普及和制作水平的不断提高,教学目标由培养学生使用数据报道新闻的意识、掌握基本的操作技术,上升为培养专门从事数据新闻的专业人才。近年,密苏里新闻学院的数据新闻课程除了讲授Python语言、Django网络应用,还包括了关系数据库的应用等高阶课程。一些新闻院校进一步优化和完善教学方案,教学目标更精准,教学领域更广阔,如斯坦福大学推出了“公共事务数据新闻”,美国西北大学推出了“环境报道中的传感器新闻”等。
最后,教学导向人文化。在数据新闻教学领域,技术主导的倾向性体现在方方面面。一些院校在教学理念上把培养数据素养简单地理解为技术技能的培训。技术讲授和实操训练挤占了相关原理的课时,数据新闻中蕴含的人文精神被忽视。随着数据新闻实践中一些伦理法规问题的暴露,新闻院校意识到用数据讲述新闻故事依然要担负起社会责任,在报道中体现出人文关怀。数据新闻教学开始从过于侧重“技术导向”转向“技术与人文”并重。
无论媒介形态、报道方式如何变化,必要的职业精神和专业素养,是从事新闻职业的基本条件,而这也是新闻教育的核心。任何课程建设、培养模式的改进,无不围绕着这个核心展开。培养服务大众的职业理想,保证新闻真实、客观、公正的职业精神,以及为实现这些理想所必备的职业素养,也是培养数据新闻人才的根本。
(本文受中国人民大学2018年度“中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金”支持)
(作者单位:中国人民大学新闻学院)