大數據調研體系：調研新手段的探索與運用
——從新華社江西分社的實踐談起

□ 文/劉 菁 郭遠明 高皓亮

劉 菁

新華社江西分社副社長、總編輯、高級記者

建立在扎根工程基礎之上，輔之以科學的調查手段，采集超越人際采訪范圍之外的信息，尤其是數據分析，是媒體開展現代科學調查研究的一大方向。

一、新時代需要完善調研新手段

調查研究是科學決策的基礎。20世紀二三十年代，老一輩革命領導人開展了一系列實地調查研究，為中國革命探路，提出了“沒有調查研究就沒有發言權”“沒有正確的調查研究，同樣沒有發言權”的著名論斷。基于深度調研的報道是新華社踐行耳目喉舌職能的重要手段，也是輔助黨和政府科學決策的重要信息來源之一。

不可忽視的是，隨著經濟社會發展進入轉型期，記者所熟悉的走訪式、案例式、座談式等采訪形式，已經越來越難以適應當前形勢發展的需要。尤其是在引發全國關注的熱點事件報道上，在眾聲鼎沸之際，擔負著引導輿論重任的主流媒體，總難以第一時間通過科學分析給出準確判斷。

與此同時，互聯網正在深度影響和重構社會結構。在新的社會表現形態下，個體獲取信息、意見表達和利益訴求日趨多元。這也意味著，曾經我們所熟悉的走訪式、案例式、座談式等調查手段，只是對某個個體的調研，難以從面上準確反映錯綜復雜的民意。

面對新生事物的報道，尤其需要科學調查方法。他山之石、可以攻玉，廣州關于網約車的處理或能從側面印證科學調查方法的重要性。網約車的興起大大方便了廣州群眾出行，卻也帶來了擁堵難題，一時間批評聲四起，且意見不一，有的要求對網約車“一刀切”加以禁止，有的則呼吁限制外地牌照進城以緩解擁堵。

廣州市政府委托廣州社情民意研究中心進行科學調查研究，中心隨機抽取1000位廣州市民進行訪問，同時訪談網絡車、出租車司機等特定人群，最后得出“精準限外”的結論：外地牌照的車能進廣州，網約車也可以合理存在，但外地牌號的網約車要限制進入。

同樣是深度訪談+科學調查研究，移植到媒體亦然。有時民意洶涌，群情激動，此時，借助現代調查手段，通過概率抽樣和數據分析，能獲取更大范圍的民意，精準摸清各方的訴求，有助于報道的結論取得最大公約數，最大程度上兼顧各方利益。

當前能夠開展科學調查研究的機構有官方背景的國家和省級調查隊、半官方背景的地方社情民意調查中心、大專院校科研院所以及市場調查公司。體制內社情民意調查機構諸如統計局有數據資源，但生產能力欠缺。高校、科研機構長于理論，短在執行。體制外的商業調查機構有較成熟的運行模式，反應迅速，但多聚焦市場行情調查，難以觸及深層的思想動態、社會心態和社會思潮。

新聞媒體和這些機構比，有更高的政治站位、更精準的調研主題、更接近基層的觸角，但短板是自主采集數據的渠道手段不足、熟練掌握數據分析軟件的專業人員不足。尤其是缺乏數據采集能力，沒有建立自己的專業數據庫，即針對特定人群建立的固定樣本池，基本都采取委托市場調查公司或大中專院校、科研院所的方式采集數據。這意味著沒有最核心的資源，數據的可靠性和安全性均存疑。

值得慶幸的是，新華社在這一方面已經邁出了步伐，2017年新華社曾開展一次社情民意調查，按照統計學方法，在全國范圍內以村、社區為單位，確立50個數據采集點，初步建立了數據采集體系。

新華社江西分社從2014年開始即探索科學調查方法在參考報道中的運用，3年多來分別就貧困兒童、職業農民、創新型企業等群體多次開展數據新聞報道，其中，關于職業農民群體已連續兩年定期推出數據新聞報道，初步實現了可持續、常態化調查研究，在專業人群固定樣本池的建立和應用上取得了一定進展。

二、主流媒體數據化調研體系建設的探索

本文所說的科學調查方法，既遵循現代調查研究方法和原則，又不局限于統計學條框。樣本選取堅持隨機性的同時，兼顧典型性和新聞性，通過3年多的不斷嘗試，新華社江西分社在流程設計、調研隊伍培養、機制建設等方面作出了一定探索。

（一）進行數據化調研的流程構造

數據化調研與傳統調研相比，一個明顯變化是從以定性為主轉為定性、定量相結合，工作流程上增加了獲取數據、分析數據、可視化數據三個環節。

讓記者一手拿著采訪本、一手收發一份調查問卷，到最后拿出一份定性、定量相結合，既有典型個案深度剖析，又有數據分析研判結論的參考報道，這需要經過三個階段。

第一，數據獲取階段。第一步是設計調查問卷，調查問卷的設計建立在記者對所研究課題的多年積累基礎之上。在這一環節，跑口記者的參與至關重要。有了問卷，選擇哪些人來填寫問卷也極為關鍵，這涉及到樣本的隨機性、代表性和覆蓋面之間的關系。針對專業人群的調研，我們優先考慮覆蓋面，比如職業農民群體調研，分社實行全覆蓋，選取江西全省14個糧食種植大縣的554名規模種糧戶作為樣本。選取樣本后，還需要對參與記者進行必要的數據采集培訓，在這一環節，新華社記者發揮擅長深度訪談的優勢，在抓取大量生動案例和典型的同時，獲取得到受訪者信任之后的一線數據，由此產生的數據質量大大有別于其他調查機構通過贈送小禮品開展調查問卷獲得的數據。

第二，數據挖掘階段。獲取數據后，要從無數看似雜亂無章的數據中識別出有特點的數據。有特點的數據，意味著新聞性。能否挖掘出有參考價值的數據，第一需要能讀懂數據，第二需要熟悉行業動態、國家大政方針政策等。在這一過程中，負責數據挖掘的記者和專業跑口記者的密切配合必不可少。負責數據挖掘的記者整理出基礎數據，在專業跑口記者的配合下，找出可說明典型個案的面上數據、佐證調研定性判斷的數據以及數據中具有警示意義的趨勢分析等。

第三，數據可視化再現階段。讀者如果不是專業的統計人員，數據無疑是枯燥的，所以，數據的可視化再現也極為重要。在這一環節，科學調查團隊需要引入“美工”，這一角色的職責就是“打扮”數據，即用形象化的手法盡可能形象、直觀地展示數據調研結論。美工和數據挖掘記者的配合至關重要，2015年新華社江西分社記者和美工合作，為供給側結構性改革“降成本”視角下的企業“畫像”，把不堪成本重負的企業，形象再現成一個被五花大綁、虛胖又喊餓的“胖子”。

（二）穩定的人才隊伍搭建與培養

通過三年多探索嘗試，新華社江西分社采取數據分析專長記者1+N的形式，初步培養了一支較為專業的數據調研隊伍。通過一次次數據調研實踐，建立了較為科學的合作模式。科學調查方法不是單兵作戰，而是團隊配合。在這一團隊中，數據分析專長記者固定，針對行業問題、熱點話題臨時組合N，通過每年固定開展數據調研，在實際調研過程中鍛煉了隊伍，培養了一支相對固定又兼具靈活性的調研團隊。

（三）可持續的調研推進

作為農業大省，“三農”報道歷來是新華社江西分社業務主攻方向。每逢春耕推出農業相關數據新聞調查報道，已成為分社近年來的必選動作，也逐漸成為分社原創的一大報道品牌。2016年，分社隨機抽取江西全省14個糧食種植大縣的554名規模種糧戶作為樣本，首次建立職業農民固定樣本池。2017年，分社在2016年原有樣本池的基礎上，增加樣本量，總樣本量增至873名。在這一過程中，分社堅持按照一定標準和原則，甄別剔除其中的不合格樣本，并按照一定比例定期更新。

新華社江西分社關于職業農民群體連續兩年定期推出數據新聞報道，這意味著初步實現了可持續、常態化調查研究，邁過了數據的原始積累階段，并實現從專題性邁向動態性，在專業人群固定樣本池的建立和應用上取得了突破性進展。樣本池定期更新，實現可持續調研，這在數據新聞調研上是關鍵一步。

三、以“扎根工程”為基謀求數據化調研能力升級

需要明確的是，深入基層一線扎根是科學調查研究的根本，沒有扎根工程，任何業務創新只能是無源之水、無根之木。運用現代科學調查方法，搭建新時期人民群眾和黨中央決策之間的橋梁，還需從以下幾個方面持續發力。

首先，必須正視科學調查研究專業性不足的短板。新華社記者擅長的是深度訪談和經驗判斷，但在科學調查研究所需的統計學相關專業素養上存在先天不足的缺陷。科學調查方法對采編一線記者的知識結構、技術運用等均提出新要求，這意味著亟須培養一批既懂統計相關知識、又能扎根基層一線的復合型調研記者。短期來看，加強記者隊伍學習，通過培訓機構網絡在線學習、分社所在地大學相關學院專業授課等方式更具可行性。

其次，改變“重態度判斷、輕行為分析”的調研業務慣性。傳統調查研究更注重采訪者的態度，然而，特朗普選舉背后的社情民意調查紛爭透露出一個變化，受訪者的表態和最后的行動并非完全一致，有的甚至截然相反。這意味著采訪者不僅需要采訪當事人的態度，還要具備行為分析相關能力。比如對采訪者的消費行為、網絡行為等進行數據分析，觀察其自然呈現的信息。

最后，整合資源，建立和強化合作共享機制。曾經通過某單一調查方法，就能捕捉到足夠的信息。在當前復雜的社情下，人群分化、利益訴求多元以及互聯網影響，干擾因素越來越多，用任何單一方法都存在很大局限性，需要多方法、多渠道、多視角相結合，盡最大可能排除干擾因素，避免遺漏民意。

商業化調查機構零點公司已經做出了探索，他們除了自己的調查數據，還會和銀聯、京東等公司合作，以獲取特定行業的行業數據，通過多種數據來源綜合分析判斷。大專院校往往具有科學調研方法論上的專業優勢，官方半官方調查機構擁有資源上的優勢，而主流媒體則具有報道優勢，各方均有合作的可能和意愿。

（作者劉菁是新華社江西分社副社長、總編輯，高級記者；郭遠明是江西分社總編室副總編輯，主任記者；高皓亮是江西分社總編室政文采訪部副主任）