数据新闻记者的数据素养

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1、数据新闻记者的数据素养　　如果新闻记者不具备良好的数据新闻素养，一是会造成重要信息的遗漏，二是会得出错误的结论而误导受众。数据新闻强调从数据资料的挖掘中发现具有新闻价值的事实。如果新闻记者不具备良好的数据新闻素养，一是会造成重要信息的遗漏，二是会得出错误的结论而误导受众。因此，具备良好的数据新闻素养，是数据新闻记者应该具备的首要能力。数据新闻记者不需要对具体行业有较深的数据积累，但必须有效地发现数据和寻找数据，一旦选题确定，要能运用各种途径和方法获取所需数据，同时也要在机构内部建立一个长期积累的数据库。笔者

2、将数据新闻记者应具备的素养总结为以下三点。有效地获取数据精确新闻学的创始人菲利普・梅耶在《数据新闻手册》里写道：“在信息量不足的时代，记者主要的精力在于寻找和获取信息，然而处于信息丰富的今天，信息处理的过程就显得尤其重要。”数据新闻的出现，某种程度上顺应了全球开放数据发展的进程，同时也是在一个社会化媒体高度发展，数据高度饱和的时代下，新闻业自身发展的一个变革。数据并不稀缺，真正稀缺的是对数据里蕴含的资讯和事实的解读。7国外媒体之所以能做出很多有社会意义的数据新闻，一定程度上跟国外数据开放的政策和完善的数据开

3、放管理机制有关。国内在这方面还处于起步阶段，很多政府数据并没有开放，开放的数据也没有统一的管理和发布平台。不过我们很欣慰地看到国家统计局网站改版和在数据开放方面的一些探索。我们一方面寄希望于国内开放数据领域的发展，另一方面也要不断加强记者自身获取数据的能力。除了来自官方的、第三方机构的开放数据，另外还有几种常见的获取数据的途径：调查、众包和引用。1.调查是新闻记者在没有现成数据来源时采用的一种数据收集手段，主要以问卷或是街头访问的方式进行。这种方式最大的问题就是没有经过科学的抽样，样本并不具备推及总体的代表

4、性。我们经常能在新闻里见到“经过记者的调查，60%的民众……”这样的结论，但是并没有说明数据是如何收集、如何得出的。通过街头拦截或是网上问卷调查得来的数据结果，严格意义上讲都不具备总体代表性，因此不能简单粗暴地认为是总体的意见和看法。2.众包是随着互联网技术的发展而产生的一种新生产组织形式。其目的就是将一项需要耗费大量人力和成本的工作，通过互联网的控制分发给网络上的“志愿者大军”，通过他们贡献的业余时间和业余精力来完成一项巨大的工程。通过众包的方式来完成的最典型案例就是以维基百科为代表的网络百科工程。7当然

5、，新闻记者也可以通过这种方式来完成一些仅仅依靠新闻机构本身很难去完成的任务，比如全国各地水质、空置房、闲置土地、物价等空间和时间跨度大的调查项目。英国《卫报》就通过这种方式，让读者帮助他们完成45万份记录有国会议员开销的文件。众包项目在一定程度上能够帮助新闻机构完成大数据量的数据收集和整理，但数据质量的高低和项目效果的好坏，取决于项目管理和控制。3.还有一种在新闻里常见的数据获取方式――引用。为了证明新闻报道里的观点，我们经常会引用第三方报告、论文、年鉴等资料里的数据。当我们在引用这类数据的时候，最经常犯的

6、错误是被找到数据的喜悦冲昏头脑，以至于忘了去质疑和证实数据的有效性。于是我们经常看到“×××数据显示，过去3年，北京电视机开机率从70%下降到30%”，“中国内地用户月均上网费用是美国的4倍、韩国的20多倍”等一些不实的报道。求证和质疑是数据新闻素养最基本的要求，如果无法证明数据的准确性，最好的处理办法是不用；如果一定要用的话，要注明数据的来源和出处，最好是能给出链接或者文件名称，方便受众去质疑和求证。7由于不能有效地获取数据，而造成一些虚假不实报道产生，会大大降低新闻媒体的公信力。为此，2011年国家新闻

7、出版总署发布《关于严防虚假新闻报道的若干规定》，其中有两条应该作为数据新闻记者获取数据时的标准：刊播涉及民意调查的报道，要使用权威规范的数据来源，谨慎使用网络调查、民间调查、市场随机访问等调查数据，报道中要说明调查的委托者、执行者、调查目的、调查总体、抽样方法、样本数量等，客观反映调查结果。科学地分析和解读数据哥伦比亚大学新闻学院数据新闻研究中心的JonathonStray教授认为，数据不会自己说话，需要被解读，在数据解读的每一个过程中都有可能出错，最后导致一个错误的结论或新闻故事。分析数据的第一步是理解数

8、据，为了理解数据，我们必须对新闻选题的背景有所了解，对选题里涉及的概念有清晰的认知。比如不了解收视率的背景，可能会觉得10%的收视率是一个很低的数值，但实际上它是一个很不错的收视表现。数据本身并没有意义，只有当它置于一定的情景之中，才被赋予特殊的含义。在理解了数据的含义之后，就可以开始分析数据。数据新闻7强调从数据资料中挖掘出有价值的新闻事实，需要新闻记者掌握一定的统计和数据分析知识。举一个例子来说明统计知识在解