大数据时代下国内财经新闻的可视化

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1、大数据时代下国内财经新闻的可视化【摘要】大数据使财经新闻拥有新特色。在国内外数据新闻存在较大差距的背景下,本项目从财经新闻专业化的内容、可视化的形式以及大数据的思维三个维度,探讨国内财经新闻可视化的现存缺陷,并提出财经新闻营销专业数据的盈利模式。【关键词】“数字说”;大数据思维;财经新闻;可视化一、“数字说”的核心价值(一)财经新闻可视化的特点是展现重塑数据,深度挖掘剖析,利用衍生信息,将财经新闻变成主动需求“数字说”将大数据、财经新闻以及图形三者有机结合。数据可视化将数字具象化,让财经新闻更加可知可感。我们用“数字说”最著名的一个大数据作

2、品《三公消费龙虎榜》为例证明这一点。《三公消费龙虎榜》记录了中国2010年至2013年党政机关及国有企事业单位公车运行,公款出国以及公费招待的费用,上至国务院组成部分下至社会团体共94个部门。该专题数据新闻包括费用帮、比例榜、大趋势以及三公概况介绍。由比例榜和人均榜我们可以清晰看到国家机关事务管理局公车消费排名第一。10可视化作品只有具备了必要性、传播性、公开性三个要素才能最大化的影响到人们。它的必要性体现在人们对于新闻都有主动需求,尤其是财经政治类的新闻,不像广告需要用户被动接受,而是想方设法的;它的传播性就不言而寓了,报纸、杂志、互联网

3、、电视等,但展览展示在传播性上会显得弱一些;它的公开性体现在新闻的所有内容和数据都是公开的,是对大数据的整合。(二)“数字说”的灵魂是开放前《卫报》“Datablog”发起人现供职于Twitter的老派记者拉斯布里杰对“开放新闻”的定义是:它是一种完全织入世界上现存的信息网的新闻。“数字说”栏目是中国少数能将数据新闻达到开放效果的栏目。编辑充分挖掘新闻故事背后的完整数据,包括原始数据、统计和可视化数据,以开源理念制作,让公众有意参与。新闻来源于大众而属于大众。这里最典型的案例是《北京污水处理藏猫腻污泥偷排达数年》。记者调查北京市及周边的污泥

4、倾倒点,这些数据图片来源于百度地图,网民有意或无意参与,受众变成传播过程中的两个主体。今年两会刚过,偷倒行为又开始了,北排集团又有了新的污泥倾倒点。此外,该图形界面建立相当简洁丰富,图片右侧是图片链接,部分来源是财新网网站里的视频,这使受众用联系相关的眼光看整个新闻事件。(三)“数字说”的表达渠道是讲故事10新闻工作者不总是专家和内行,在某些话题上总有人比记者和编辑更博学,因此某些领域的专家可能对该话题做出更大的贡献。记者此时略胜一筹的就是讲故事的功底。“数字说”用数字和图形讲故事的功力发挥到极致,在历次报道中,“数字说”或以时间为线索或以

5、地域为角度,图文结合,加上大数据作为技术支撑,将整个事件还原地清晰而又有张力。数据与图形是财经新闻的利器,有了这把利器,新闻更加量化,新闻更加直观化。(四)“数字说”的需要满足受众需求首先,“数字说”在背景中说数字。不管是金融新闻、产业新闻、政经新闻、公司新闻还是社会生活新闻,都需要将事件放在横向与纵向的背景中说明,可视化作品因其特殊性可以将复杂问题简单化。其次,“数字说”以“钱”为核心。从某种意义上,人们关注切近自身利益的财经新闻,财经报道的重要任务之一是告诉读者:钱去哪儿了?在谁手里?怎么变化?可视化可以帮助财经报道更好地完成这个使命。

6、钱从抽象的数字变得更具体、更容易对比。人们能从报道预期收入水平并进行合理的投资理财。10最后,“数字说”绘制风格多元化。图形绘制生动会加深读者阅读新闻的审美享受,增加兴趣。同时应该根据不同的受众群体和新闻主题绘制不同的图形。比如普通受众倾向于活泼易懂的风格,在图片中添加幽默感的因素更能吸引受众,对于商务白领绘制简介严谨风格的图形,体现财经新闻专业化的特点。二、主要内容(一)内容――主要分类1.房产类新闻。通过对上一年度房产市场情况数据性归类总结试图了解月度、季度的行业数据统计,政府与各大房产集团应对新的环境与预期,分析房产新闻的特点。数据来

7、源:采用中国房产信息集团(CRIC)与Wind资讯(金融数据和信息分析工具服务商)提供的业内数据,通过标准图表与时间线解析房产政策和数据。2.股市类新闻。总结包括近期股市的行情和板块变化,包括股市宏观指数变化、行业分析、板块分析、特殊时间点分析预测及历史股市盘点等内容的汇总报道。数据来源:采用Wind资讯发布的资料和公开媒体的报道,通过一系列数据呈现的标准图表及近年概率等数据,支持报道主题。3.经济类新闻。包括国家财政计划、GDP增长率控制、地方债务水平、地方经济发展水平、CPI与居民消费指数等数据来源:主要采用政府报告,国家统计局,地方政

8、府网站等官方渠道为主,图表与政策信息组合,和往年等信息相比较。104.银行类新闻。以近期银行业与余额宝等金融理财产品之争为主,通过一系列数据图表和时间线等及必要文字说明,清楚的表

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