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數據新聞在門戶網站中的發展與實踐
——以網易“數讀”為例

2018-03-27 19:15:13董娃中央民族大學文學與新聞傳播學院新聞學專業
傳播力研究 2018年34期
關鍵詞:可視化用戶

董娃 中央民族大學文學與新聞傳播學院新聞學專業

進入大數據時代后,媒體開始重視利用數據為自己的平臺服務,以增加盈利。我國大規模興起對數據新聞的探索是在2012年,在門戶網站中,網易是最先開展數據新聞探索的。2012年1月,網易正式開辦“數讀”欄目,宗旨為“用數據說話,提供輕量化的閱讀體驗”。

一、網易“數讀”欄目發展現狀

(一)數據來源較為廣泛

“數讀”的數據來源呈現多樣化,主要有:各國家的公開數據,如韓國統一部、世界衛生組織;全球性的調研中心,如皮尤研究中心、布魯金斯學會;公司企業公布的數據,如全球最大的 CDN 服務商 Akamai、德意志銀行;國際媒體的調查統計數據,如《華爾街日報》、《紐約時報》、《ABC News》;以及一些我國國內的自媒體及主流媒體,包括知乎、豆瓣、人民日報等。從整體上看,“數讀”從各機構和權威的政府部門獲得數據占比較高,來源于網絡用戶的數據和自己收集的數據相對較少。[1]

(二)新聞主題多樣

“數讀”的主題目前大致分為國際、經濟、政治、民生、社會、環境,之前還設有教育、體育、法律類新聞,但在隨后的發展中逐漸被淘汰。雖然主題廣泛,但是從整體來看,偏社會性的新聞占比較多,軟新聞數量明顯偏多,而且有很多新聞同時從屬于兩個主題之下。

(三)數字呈現方式多為靜態圖

“數讀”在對信息進行加工后,多以靜態圖的形式呈現。根據內容的不同,“數讀”采用了不同的形式,包括圖表、圖解、圖形、表格、地圖、列表。這其中使用頻率較高的是圖表和圖形,對圖解的應用較少。

二、網易“數讀”發展中的不足

(一)新聞的時效性不強

縱觀“數讀”的主題,大部分都無法與當時的熱點事件相結合,只有極少部分能追上“時代步伐”,對熱門話題進行報道和總結,但這種時事話題往往是具有普世意義的、定期舉辦的,例如在固定時間舉行的冬奧會、一年一度的教師節等。

(二)挖掘不夠深入,缺乏預測性報道

通過對內容的分析,筆者發現,“數讀”中大多數都是對于某一現象進行整合和簡單的描繪,所謂分析,也只是進行了更為詳細的解釋和說明,缺乏背后的理論支撐和對根本原因的探究。如果僅僅對于數據新聞團隊來說,對某一領域進行深度挖掘似乎難度較大,因此,可以采用跨部門合作的方式,對新聞進行深度挖掘,這樣數據的價值才能被二次放大。

(三)可視化程度不高

現在“數讀”欄目下的內容,幾乎所有都是以靜態圖的形式展示,盡管注重對圖形、顏色的使用,但長此以往還是會造成視覺疲勞,在展示時很難讓用戶親身參與其中。可視化程度低,用戶的體驗效果就會隨之下降。

(四)數據來源缺乏權威性

首先,“數讀”的文章數據缺乏多方對比,數據間沒有關聯性。其次,“數讀”在對數據的選擇上,缺乏權威性。尤其在對我國一些現象進行分析時,除了國家統計局、衛計委等,“數讀”會采用一些媒體數據,如維基百科、微博等,另外還有一些知名度不高,不被人熟知的數據來源。

(五)傳播效果不顯著

整體上看,“數讀”的傳播范圍較小,傳播效果還不夠顯著。很多文章的參與人數都沒有超過10000,有的甚至只有2167人參與。傳播范圍不廣泛直接反映出傳播渠道較窄。對于“數讀”這個欄目來說,網易新聞移動端并沒有開設數讀頁卡,只在PC端進行顯示;而單篇新聞也沒有網易新聞熱門界面進行展示,在經濟、政治等分類下也沒有“數讀”欄目下的新聞。

三、“數讀”給門戶網站帶來的啟示

(一)增加數據來源

“數讀”的數據來源比較混雜,往往服務于主題而忽視了數據的權威性。想要拓寬數據渠道,一方面,可以與權威的數據機構進行合作,另一方面,還應該建立自身的數據庫,對數據進行整合和分類,保證能在需要的時候及時取用。同時,為避免信息來源單一,“數讀”也應在數據選取上進行拓展。

(二)提高可視化程度,運用全媒體報道方式

“數讀”應具有交互式的可視化意識,注重對動態圖的使用,讓讀者能親自動手,實現自由點擊、自主切換。這一方面能提高新聞的閱讀性,另一方面也可以根據用戶的使用和操作情況,明確用戶的閱讀取向,了解用戶的習慣,獲得全新的數據,這對于欄目的長久發展來說顯得尤為重要。

(三)進軍移動端,拓展傳播渠道

“數讀”這一欄目盡管發展年頭較長,但進軍移動端的成效卻不明顯。筆者發現,“數讀”有自己的微信公眾號、微博,在網易新聞上也可以單獨訂閱,但是相較于普通報道,“數讀”在移動端的呈現依舊停留在初始階段。作為網易旗下的產品,“數讀”可以把自己的文章放到其他頁卡上,提升文章流量的同時,也擴大了欄目的知名度。

(四)注重人才的選拔和培養

對于“數讀”來說,首先可以利用機器人進行數據的搜集和整理,這能在很大程度上解放人力。但正如前文所說,“數讀”內容不夠深入,可視化程度有待提高,這就需要更多的人才,“數讀”可以從這兩方面入手,培養更優秀的數據團隊,提升自己的價值。

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