災難報道中數據新聞社會公共服務功能的探究

摘要：災難新聞報道常以突發性災難事件為報道對象，作為新聞報道領域的重要議題之一，其報道成效主要體現在媒體傳遞的信息是否及時、全面、準確、有溫度，這關乎媒體公共服務功能的發揮與社會責任的承擔。大數據時代，災難事件產生的海量數據匯聚到計算機終端，經采集、篩選、可視化等一系列步驟后呈現的數據新聞作品具有信息豐度大、易于理解、傳播形式多元等優勢，為災難報道開拓出嶄新的報道形式。本文從信息呈現、深度解讀、知識服務、人文關懷四個維度，探究災難報道中數據新聞社會公共服務功能的展現。

關鍵詞：災難報道；數據新聞；公共服務；社會責任

中圖分類號：G212 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8883（2021）18-0034-03

近年來，越來越多的媒體嘗試借助數據新聞的形式進行災難報道，使其更為宏觀、系統和理性。數據新聞具備從問題出發進行研究分析的報道特質，以海量數據為基礎，借助計算機手段對數據進行挖掘、篩選、處理和可視化呈現，旨在闡明特定的現象或揭示一定的客觀規律，從而有效增加傳統的散點式災難新聞報道的深度與廣度。除文字、圖片、視頻外，全面、深入的數據分析逐漸成為災難報道中不可或缺的內容，給讀者帶來了更加深入的閱讀體驗。如何借助數據新聞更好地對災難事件進行報道，已經成為新聞報道領域不斷探索的方向。

一、信息呈現：實時更新的數據新聞

災難事件動態變化、不可預知的不確定性，一直以來都是橫亙在傳統新聞報道面前的難題。災難新聞過去常采用滾動播報的方式報道，以增強新聞報道的連續性。今天，數據新聞可以利用數據跟蹤可視化工具，變單次報道為連續報道，通過實時更新數據還原災難全貌，這一特點在進行動態跟進報道時極具優勢。

伴隨移動互聯網時代的到來，傳受雙方之間的界限變得日益模糊，面對不可預知的突發性災難，許多現場目擊者借助移動設備的非專業化報道有時跑在了專業媒體的前面。在新聞類型日漸豐富和公民參與意識不斷增強的今天，媒體更需要秉承新聞專業主義，凸顯自身在災難報道中的權威性和責任感。傳統報道“一事一報”的特點，常常僅能展現事件的某一側面，碎片化、零散化的信息呈現難以幫助受眾形成對災難事件完善、整體的認知。正如上文提到，災難事件的發生發展是一個動態的、不斷變化的過程，隨著時間的推移，新的數據會源源不斷產生，這時滾動更新的數據能夠幫助受眾建立起對災難事件的全局性感知。

當前，國內許多媒體已經進行了災難報道與數據新聞相結合的有效嘗試。澎湃新聞作為國內數據新聞報道的領跑者，2017年對我國大興安嶺火災進行了全程的數據可視化報道。借助NASA衛星，澎湃新聞獲得了實時更新的一手數據，既有對大興安嶺不同地區受災情況的實時監測，又有對火勢蔓延的趨勢預測。在大數據面前，新聞生產者對之前難以全面獲取且瞬息萬變的海量數據有了更大的掌控力。借助專業的數據分析與呈現，澎湃新聞將火災全貌悉數展現在讀者面前，不僅增強了報道的可讀性，也在一定程度上消解了受眾面對未知災情走勢的恐慌，為大數據在災難報道中的運用提供了一個極好的范例。

運用數據可視化的形式對災難事件進行連續報道，人民網也走在了前列。2019年6月，四川宜賓發生6.0級地震，在震后的首發報道中，人民網借助時間軸的形式對地震發生后10小時的災情和救援情況進行了總結，短時間內讓受眾對災情首次有了全面的認知和了解。震后24小時，人民網又跟進發布了圖解新聞《四川長寧6.0級地震24小時》，這是在第一篇報道的基礎上，對震后24小時的災情和救援情況進行了新一輪信息的補充和完善[1]。這種以災難事件為核心，圍繞事件進行的跟進、連續、多角度的補充報道，能夠使受眾更加全面、深入地了解災區情況，從而有效提升災難新聞的價值。

相較于傳統的文字、圖片報道，大數據在災難報道中的運用可以通過現場實時傳回的一手數據不斷豐富報道的內容和維度，展現新聞的完整性和動態變化。正如馬克思在關于“報刊的有機運動”中闡釋的那樣，將數據新聞推進至災難報道可以借助實時更新的海量數據，在動態、連續的信息補充之下，“全部事實就會完整地被揭示出來”[2]，實現受眾所期待了解的對災難事件首尾圓融的綜合、立體、全面的新聞報道。

二、深度解讀：價值挖掘的數據新聞

移動互聯網時代也是信息過載的時代，對受眾注意力的爭奪無疑成了媒體的“新戰場”。在這樣的環境下，新聞報道如果仍未跳脫傳統“一事一報”的常規操作，就無法形成適應新技術環境的核心競爭力。當前，由于受眾獲知信息的渠道越發廣泛、獲取的信息內容更為多元，新聞生產者在這一背景下亟須掌握數據驅動報道的能力，通過對數據進行全面整合、深度闡釋，為讀者提供更多見解獨到、分析全面的新聞報道。

我國災難報道中，數據新聞以統計圖表為主，近年來也在不斷探索數據呈現與分析解讀之間的平衡點。以2017年九寨溝地震的相關報道為例，網易數讀借助時間序列圖展示了2008年至2017年四川省地震的震級情況，在《九寨溝地震釋放的能量究竟有多大》一文中做了詳細梳理，將一至十級的地震釋放的能量與“空調能開多少年”和“火鍋能吃多少盆”類比。這則報道對四川省2008年以來的地震情況進行了比較透徹的分析，并與大眾日常生活相關的數據進行類比，將龐雜晦澀的數據置于尋常事物中，極大地增強了數據新聞的易讀性，體現出災難報道中數據新聞對復雜信息的解讀能力。

災難事件具有影響力大、牽涉范圍廣、社會創傷面大等特點，通常人們僅僅看到災難發生時的狀態，其背后與災難相關的自然或社會問題更值得關注。這就要求新聞生產者在數據新聞中著眼于災難事件的全局，對淺表化的信息進行全方位、多角度的挖掘和探究，從災難事件出發又不局限于事件本身，而是形成對與災難事件相關的多方面的關照。

災難報道深度挖掘數據，對數據進行歸納聚合、分析闡釋以提升數據價值，不應停留在對災情信息的復盤上，更重要的是發揮指導、預測功能。對災難事件發生前先兆因素的挖掘，對救災、災后重建的可行性建議，能夠幫助我們在今后更好地提升防災搶險的應對能力，這些都有遠超于羅列災難原生數據的價值。對上述隱性數據信息的挖掘梳理與分析呈現，能夠為公眾提供更多其自身無法全面了解的信息，增強媒體在災難報道中的不可替代性與影響力。

大數據的優勢之處就是能夠透過海量數據，借助計算機技術探尋數據內在的規律，并對事件的發展趨勢作出客觀、理性的判斷，為社會公眾未來的行動提供具有科學性、指導性的建議。在對單一災難性事件的報道中，不少媒體往往會將相關的事件串聯起來，而這樣的思路也常常為數據新聞生產者所用。例如，新京報2019年在各大媒體的臺風報道逐步收尾之際，推出了數據新聞報道《臺風來去之間：哪里是中國受災最重的地方？》。這一作品根據中央氣象局公布的數據，整理了1949年至2018年這69年來臺風登陸地點及受災情況，并制作成圖表、視頻等多種形態，多維度地為用戶呈現了一部69年臺風災害史和抗擊臺風史，報道的邏輯性和深度都有很好的體現。

災難事件發生后，媒體通過有效的報道策略積極進行社會協調，切實發揮價值引導的功能，是其承擔社會責任的體現。災難的發生給社會造成了巨大損失和重大影響，對媒體而言需要充分發揮媒體整合資源、協調各方的優勢，通過深度、專業的信息匯聚對災后受創的社會進行療愈。數據可視化形式在災難報道中的運用無疑為傳統的災難報道拓寬了思路，借力大數據翔實、客觀的呈現，實現對內容的深耕與解讀，充分挖掘災難事件中的新聞價值。深度的數據挖掘和解讀不僅能為新聞生產者帶去更多的創作靈感，而且能夠引領新聞生產者更加關注數據背后的故事，通過深度報道的方式啟發公眾對災難事件的理性思考。

三、知識服務：知識傳播的數據新聞

大數據時代，新聞傳播從信息傳播轉向了知識傳播，在社會的知識系統中，媒介知識的生產和傳播扮演著重要角色[3]。在災難事件的報道中最大限度還原事件的核心內容，為讀者提供有針對性的內容與服務需要新聞生產者在深耕數據的同時，不斷開拓新聞報道視角，將報道范圍拓展到與災難事件、社會生活相關的各個方面。與報道單一的災難事件本身相比，收集同類型事故的數據，從中提煉出通用的規律性認識，為用戶提供減災避災、災后自救等信息以及更廣闊視角下的科學知識，更能體現近年來媒體報道追求的“新聞+服務”的理念。

在對2020年初新冠肺炎疫情這一突發性公共衛生事件的報道中，數據新聞充分發揮了自身信息集納的優勢。對于信息獲知較為單一、局限的普通大眾來說，難以從實時變動的海量數據中建立起對疫情變動的整體認知，不斷更新的數據反而加劇了大眾的不確定感和恐慌心理，極易引發社會秩序的失衡。此時就需要媒體承擔起信息梳理與解讀的角色，在海量數據中為大眾還原事件的核心內容，解讀數據背后的真正含義，通過透明的信息公開和邏輯性的信息解讀在動蕩中維穩社會心態。隨著疫情的蔓延，數據新聞分析向縱深推進，朝多維擴散主題，不再將焦點局限于疫情信息本身，而是以疫情為核心，擴展至與之相關的次重點內容，實現了相關外圍主題與核心議題的有機聯動。

新華網“數據新聞”欄目從防疫的角度，在北京陸續復工復產的時間節點敏銳捕捉到“公眾應如何做好疫情防護”這一議題，借助大數據之力，通過真實、客觀的數據梳理，將2019年與2020年的返京客流量做了對比研究。通過這一報道，讀者能夠清晰地獲知“哪些省份是返京人口的主要來源地”“北京重要交通樞紐的客流量情況”“目前北京確診病例的集中分布情況”等信息，這些信息與普通大眾、在京返京人員形成了良好的共振，充分體現了媒體對公眾生命健康安全的關切。此類報道在很好地展現新聞性之余，也將服務性納入新聞生產體系，在全民防疫抗疫的特殊時間點取得了良好的指導效果。

新技術、新報道理念的發展助推用數據新聞解讀災難事件報道思路的形成。數據新聞借助可視化的形式對災難新聞進行議題設置，不僅能夠強化新聞報道的客觀性，而且能拓展報道內容的廣度，同時也將對內容的選擇權交還給受眾。受眾可以根據自身的實際需要，從報道中提取最有針對性的信息和知識，這也是報道中新聞性和服務性相結合的體現。從數據的采集挖掘到信息的最終呈現，災難報道無論借助什么樣的形式與外殼，目的都是更好地服務公眾，即借助海量數據為信息解讀賦能。將數據可視化形式融入災難報道中，可以通過更加直觀的圖示助力事件的全景展現，多維報道視角的融入能夠完善公眾對事件的整體認知，在潛移默化中發揮媒體提供知識、服務大眾的職能。

四、人文關懷：有溫度的數據新聞

災難新聞報道是一種特殊的新聞報道，話題敏感，牽涉人員廣泛，且通常伴隨著巨大的傷亡和社會陣痛。因此，媒體對災難事件的報道，要突出對人的生命、生存和尊嚴的關注。與其他議題相比，災難報道更需要注重媒體人文關懷的展現，而不僅僅是聚焦事件本身。數據新聞以數據為中心的實證主義生產邏輯體現出極強的科學、客觀、量化的特征，機器生產為數據新聞注入了冷靜、理性的氣質，它有效地彌合了傳統新聞報道中新聞工作者的主觀性與數據量化的客觀性之間的鴻溝，實現了人文感與理性化的合理配比，為新聞報道注入了新的活力。

大數據時代的到來，非結構化信息逐漸向結構化信息轉變，數據呈現式的報道方式和傳統新聞故事化的敘事產生了一定的矛盾。新聞生產者不僅是信息的傳播者，更是社會責任的擔當者，主流價值觀的構建、正向社會心態的引導都離不開報道者對內容的選擇和對報道中態度與傾向的平衡。一篇從社會問題或災難事件出發的數據新聞作品，不應停留在為受眾提供數據等結構化的展現上，更需要為報道注入人文情感和溫度，在借助數字客觀揭示問題之余，讓讀者真切地感受到報道字里行間流露的對人的體察與關懷，以期為公眾帶去對災難事件的思考。

數據可視化的報道形式優勢突出，通過數據進行說明性的表達比主觀性的文字判斷更具說服力和認可度。英國金融時報的數據可視化記者簡（Jane Pong）指出，利用數據可視化技術引發用戶的共情，是幫助用戶更好地認識主題的不錯方法。與傳統的報道方式相比，可視化的報道形式更具互動性，倘若能夠充分發揮數據新聞的可視化優勢，與受眾形成良好的互動，不失為拓展數據新聞人文關懷的有效方式[4]。

在2020年全國新冠肺炎病亡者哀悼日，財新發布了數據新聞作品《新冠逝者：獻給疫情中離去的生命》，借助大數據的力量，財新充分整合了互聯網海量信息，用花瓣代表逝去的生命，在清明時節獻上對新冠逝者的哀思和追念。作品以H5交互的形式呈現，能夠帶給受眾更大的代入感和沖擊力，這篇報道從數據出發又不止于數據，在動態的視覺效果中傳遞出報道對人的生命的敬重。H5作品發布當天，財新接續推出了《可視化|新冠逝者：獻給疫情中離去的生命》，在這篇用戶驅動的數據新聞作品中，讀者可以參與數據庫的完善，通過眾包新聞的方式實時對信息進行更新與補充，增強了讀者在新聞生產中的參與感和主體意識，是數據新聞在疫情報道中彰顯新聞作品應有的人文關懷的具體體現。

對人文精神的關注始終是新聞倫理的重點內容，數據新聞具有天然的精確性優勢，能夠將一個個散點問題串聯成宏大的社會群像，從而揭示現象背后的本質規律。但數據新聞生產的工具理性特質，極易導致報道在產制過程中因強調技術邏輯而缺失人文關懷。因此，新聞內容生產者要恰當平衡數據支持與人文內涵之間的關系，讓新聞報道真正成為社會的一面鏡子，照見每一個普通個體。

五、結語

災難事件不確定性大、危害性強、牽涉面廣的特點對新聞報道提出了更高的要求。數據新聞報道拓展了傳統新聞報道模式下對信息的單一表述和淺表化解讀，賦予了新聞事實更深層次的聯結和意涵，成為災難新聞報道領域的“新鮮血液”。隨著技術的迭代，強大的數據驅動力將為災難報道提供源源不斷的報道素材，使之能夠更好地適配于受眾不同場景、不同類型的信息與知識需求，充分展現專業媒體的信息集成能力和報道優勢。

當下，雖然技術的發展已經全面賦能傳統的新聞報道方式，但新聞報道的內核和本質性要求仍需堅守。在大數據時代，數據新聞報道形式的融入為災難報道開拓出新的可能。在災難新聞報道中，傳播者要始終秉承新聞專業主義精神、不斷增強自身的角色意識、時刻保持對人與事物的體察，進而加強媒體的社會公共服務功能，力求為受眾提供更有價值的新聞產品、服務以及深刻的洞見。

參考文獻：

[1] 詹緒武，任慧.我國災難報道數據新聞的不足與應對[J].青年記者，2020（21）：27-28.

[2] 馬克思，恩格斯.馬克思恩格斯全集（第1卷）[M].北京：人民出版社，1956：211.

[3] 劉宏.“東方之星”號客船翻沉事件報道中的知識傳播[N].光明日報，2015-06-10（002）.

[4] 奧特·阿拉斯泰爾.數據可視化的七大趨勢[EB/OL].全球新聞調查會議，https：//gijc2017. org/2017/11/19/data-visualization/，2017-11-19.

作者簡介：張曉悅（1995—），女，山東濱州人，碩士在讀，研究方向：網絡與新媒體、新聞理論。