数据新闻工作坊：从入门到实战，教你用数据讲好故事

你每日刷手机所见到的那些带有图表、存有数据的新闻，其背后兴许隐匿着一位称作“数据编辑”的厉害角色，澎湃新闻的蒋馨尔老师近来为新闻专业的学生们举办了一场线上讲座，将数据新闻的底细剖析得一清二楚，原来疫情期间那些到处弥散的确诊曲线、物资流向图，并非是记者随意构思绘制而成的，但有着一套严密的“生产线”，今日就把讲座要点与采访精粹整合呈现给你，瞧瞧一篇吸引你点击进来的的数据新闻究竟是如何产生的。

一篇数据新闻的诞生流水线

为起点的是每周一次的选题会，每个报题的话，必须得说清楚三件事情呢：新闻由头究竟是什么，打算以怎样的方式去切入，手上拥有什么数据。要是通过之后，编辑便开始搭建框架，设计师介入去画草图，双方反复去进行撕扯从而确定可视化方案。紧接着编辑撰写稿件产生出初稿，全员交叉去校对数据源以及文字，最后才点击发布。整个这个进程就仿佛盖楼一样，从打地基一直到精装修，每个环节都有专人严格坚守着。

遇突发事件，此流水线可开足马力作业。像疫情数据更新，上午出数字，下午图表便能上线。团队内部含两种启动模式，一则内容编辑先行动，挖好故事骨架待技术填充。二则技术编辑先起步，先撒出爬虫捞取数据，之后内容团队再入场开展包装工作。灵活切换可确保既不遗漏新闻，又不产出质量不佳的稿件。

工具包里藏着的十八般兵器

数据处理主要依靠R语言与Excel，这一对能出色胜任从清洗直至分析的繁杂事务的绝佳伙伴。后期采集数据存在专门的爬虫工具，它如同吸尘器一般从网页上抽取所需信息。到了开展做图工作的阶段，AI以及PS是标准配置，偶尔还会运用WebGL这种高层次用品进行3D互动。最终展示于网页之上，HTML和CSS负责将所有方面整治得美观妥当。

蒋老师给纯文科生吃了颗定心丸，说Excel和AI必须拿下，这是底线技能，这套装备听起来吓人。组里有个文字功底极好的同事，混得风生水起。搞数据新闻不是程序员的专利，懂叙事的人把基础工具用熟，能做出技术男做不到的温度。关键要点在于动手，拉一张透视图，比看十遍教程有用。

数据新闻和传统新闻的根本区别

固然本质都为讲故事，然而生产方式却全然不一样。传统记者独自一人奔赴现场，采访当事人，撰写稿件，基本上能够包揽整个流程。数据新闻则必定要团队协同作战，有人负责查找数据，有人梳理逻辑，有人进行视觉呈现，最终合成一个产品。如此一来便致使数据记者所涉及的选题格外庞大，或许这周从事人口普查相关工作，而下周就开展洪水灾害方面的工作，原因在于数据所在之处，人就得前往该处。

还有一个不同之处在于，新闻体裁的定义发生了变化。传统的新闻包含消息、通讯以及特写，而数据新闻在行业内直接被归类为融媒体产品。它并非单纯的深度报道，也不是简单的图解新闻，而是借助数据逻辑重新对信息进行组织的全新类型。所以不要再去纠结它是否算新闻，只要能让你明白复杂的事情，那就是好新闻。

什么样的选题更容易爆

于公众号之中，与吃喝拉撒睡相关联的数据新闻最易于引发转发之事。像双十一网购究竟是否真便宜，借由1190件商品数据来表明情况，读者即刻便会产生兴趣。在澎湃新闻App里面，时政要闻以及热门事件分析乃是主力，缘由在于用户画像呈现于彼处：70%为男性，主要集中于北上广深与江浙地区，40%使用苹果手机，人们在早晚高峰打开手机就期望看到硬核内容。

但所选的题目并不仅仅是一味追赶流量，对于那些没有数据作为支撑的情况，或者仅仅依靠用表格便能阐述清楚的事情，是坚决不会去做的。团队还会特意去寻找差异化的视角，举例来说，当大家都在报道同一场发布会的时候，他们有可能会去挖掘历年的数据并进行对比，关键所在是要思考明白，这件事情是不是非得借助数据来说明，是不是能够比文字稿多给出一层信息。

怎么保证数据不骗人

数据被划分成两类，其对应的处理方式全然不同，通过爬虫抓取而来的公开数据，依靠技术手段来进行验证，例如在多个平台之间进行交叉比对，并挑选出数据最为全面的那一家平台，问卷数据则较为麻烦，发放于朋友圈内的问卷星必然存在偏差，因为样本全是由处于熟人圈内所构成，所以说来若非寻找专业调查机构展开合作，要不然就在发布渠道方面施以严格的筛选操作，比如针对特定人群投放。

碰上不同平台数据出现相互矛盾的状况，要优先挑选内容更为充沛的出处，与此同时一定要标明数据的来源之处。蒋老师特意提醒，要是在收集的进程当中本身就遗漏了关键的群体，像是仅仅调查年轻人却妄图代表全部社会群体，那么后续的分析即便再出色那也不过是毫无根基的幻想。从事数据新闻工作的人，心里时刻都得紧绷着这根弦。

给新传学生的真心话

不要再被统计学以及编程课给吓唬退缩，Excel和AI才是那第一道门槛。在学校期间完全能够自己学习，B站上面教程多得很，关键之处在于不要等待岗位培训。组里那个文字功底十分扎实的同事，就是凭借笔头厉害打拼出来的。数据编辑的岗位需求远远大于设计师，所以文科生反而存在优势，因为你懂得怎样去讲故事。

关于技能树如何去点，是要看个人兴趣的。要是想从事内容编辑工作，那么文字敏感度是排在首位的，工具只要够用便可以了。要是想成为技术编辑，那就朝着深入学习爬虫以及可视化的方向去钻研。最让人担心的就是两边都想要去抓，结果两边都不精通。蒋老师经过观察发现，那些早上八点就开始、晚上九点还在刷时政的用户，他们所需要的就是那种又快又精准的分析，根本没有人会在意你运用的是什么神奇的算法。

当你刷数据新闻之际，是更在意图表是否具备美观性，还是数据的准确性呢？在评论区展开交流，顺便点一个赞，使得更多同学能够看到这份干货。