敘事結構理論視角下數據故事模型構建研究

宿倩　紀雪梅

關鍵詞： 敘事結構； 敘事要素； 數據故事； 數據敘事； 山東省農業碳排放

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．００２

〔中圖分類號〕Ｇ２５０.７３ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－００１３－０９

數據故事化是指為了提升數據的可理解性、可體驗性及可記憶性， 將“數據” 還原或關聯至特定情景， 并以敘述方式呈現的過程［１］ 。數據故事化作為大數據時代下的新型活動， 已成為數據科學及相關領域的熱門話題之一。作為新型的數據呈現方式，數據故事不僅具有易于認知、易于記憶和易于體驗的特質， 還能夠折射出數據背后的內在邏輯和語義關聯［２］ 。數據故事模型能夠規范數據故事要素及其呈現過程， 對數據故事的制作具有指導意義。相關研究從不同視角出發對數據故事模型進行了構建，如用戶交互視角［３－４］ 、傳播學視角［５－６］ 和敘事者視角［７］ 等。目前， 數據故事模型的研究更加關注實踐應用層面， 對數據故事自身的結構要素關注較少，明晰數據故事結構要素可為數據故事模型構建提供理論基礎。

敘事結構理論旨在解構敘事的組成部分以及了解各部分之間的聯系［８］ ， 已被相關學者引入檔案敘事［９］ 、數字人文［１０］ 、文本敘事元素抽取［１１］ 和智能敘事［１２－１３］ 等數據科學領域。數據故事根本上是基于敘事的原則［１４］ ， 將數據和敘事結合。數據故事和文學敘事在表現手法上也具有一致性［１５］ ， 所以敘事結構理論能為數據故事模型構建提供豐富的理論基礎。本研究基于敘事結構理論對數據故事結構及要素進行分析， 進而構建數據故事模型， 指導數據故事的創作。

１ 敘事結構理論概述

１.１ 敘事具有結構性

敘事結構理論受結構主義的啟發， 以形式主義為特征， 關注闡釋文藝作品的整體結構。瑞士語言學家索緒爾（Ｓａｕｓｓｕｒｅ）是結構主義語言學的代表，他將語言結構看作能指與所指， 歷時與共時， 內涵與外延的二元結構， 認為言語活動（Ｌａｎｇａｇｅ）是一個結構整體， 可劃分為語言（Ｌａｎｇｕｅ）和言語（Ｐａ?ｒｏｌｅ）［１６］ 。皮亞杰（Ｐｉａｇｅｔ） 受索緒爾結構語言學的影響， 在《結構主義》一書中指出， “結構” 是由具有整體性的轉換法則構成的一個本身有調節性質的體系， 必須包含轉換性、整體性以及自身調整性這３ 種特性， 為“敘事是一個結構” 提供了理論依據［１７］ 。敘事結構研究沿襲了結構主義語言學的二元對立思想， 其形式主義特征主要體現在對敘事情節的關注， 如埃爾利赫（Ｅｒｌｉｃｈ）將敘事結構分為“本事” （Ｆａｂｌｅ）和“情節” （Ｐｌｏｔ）， 認為本事是內容， 情節是形式［１８］ 。結構主義和形式主義的思想為敘事結構的研究提供了理論來源。

１.２ 敘事的結構要素研究

敘事結構研究的代表人物有查特曼（Ｃｈａｔｍａｎ）、熱奈特（Ｇｅｎｅｔｔｅ）、普羅普（Пропп）、巴特（Ｂａｒ?ｔｈｅｓ）等。西蒙·查特曼［１９］ 認為， 敘事結構由故事和話語構成， 故事即“發生了什么內容”， 話語即“如何表達敘事內容”。熱拉爾·熱奈特［２０］ 將敘事分為故事（Ｓｔｏｒｙ）、敘事（Ｎａｒｒａｔｉｖｅ）與敘述（Ｎａｒｒａｔｉｏｎ）３個結構， 故事是指小說或敘事本身的文本； 敘事是指要敘述的內容信息， 包含按時間順序組織的事件；敘述是指敘事者進行敘述的行為。弗拉基米爾·雅可夫列維奇·普羅普［２１］ 指出， 故事是由事件組成的，類似植物形態一樣， 不同事件之間也存在相互關系。巴特認為， 敘事作品包括功能級、行動級和敘述級，分別指向建構的意義、人物關系處理和意義建構方式等環節［２２］ 。在上述理論中， 查特曼對敘事結構的劃分與數據故事的“數據＋故事” 結構具有較高的適配性。張晨等［２３］ 也指出， 數據故事化涉及數據和故事兩大主體， 可歸納為“數據＋故事→數據故事” 的實現過程。因此， 本研究選擇以查特曼的敘事結構理論為基礎進行數據故事結構要素分析。

１.３ 查特曼的敘事結構理論概述

西蒙·查特曼［１９］ 在結構主義和形式主義的基礎上， 重新探討“情節” “本事” 等概念并對敘事結構進行劃分， 將敘事結構分為“故事” 和“話語”兩部分， 故事是敘事的內容層面， 話語是敘事的表達層面。西蒙·查特曼［１９］ 又在內容和表達兩個層面下劃分出形式和質料兩個亞層次， 形成內容形式、內容質料、表達形式和表達質料４ 部分。內容形式， 主要指敘事的故事成分， 包括事件（行動、事故）、實存（人物、背景）以及他們之間的關系； 內容質料， 是經過作者過濾后的信息（經由作者的文化代碼預處理過的信息）； 表達形式， 即敘事被傳達的結構（由任意一種敘事媒介所共同擁有的因素構成的話語）； 表達質料， 是指能夠傳達敘事的媒介［１９］ 。查特曼的敘事結構及結構要素如圖１ 所示。

２ 基于查特曼敘事結構理論的數據故事要素分析

依托于查特曼的敘事結構理論， 將數據故事的結構要素分為故事點、敘事意圖、敘事邏輯、視覺效果４ 個層次， 故事點和敘事意圖屬于故事內容層面， 敘事邏輯和視覺效果屬于話語表達層面。數據故事結構要素通過模型層實現， 數據故事結構要素及其與數據故事模型之間的關系如圖２ 所示。

２.１ 故事點

在內容形式層面， 敘事由事件和實存等要素構成， 而這些要素與它們所構成的敘事又有區別， 事件和實存都是離散的和單獨的， 而敘事是一個連續的綜合體， 事件和實存傾向于被聯系起來組成敘事［１９］ 。故事點是構成數據故事內容的基本要素［２４］ ，它們是由真實存在的數據支撐的解釋或模式等， 也都是零散和單獨的， 可以經過篩選修飾后被組織起來描述一個連續的數據故事。

數據故事區別于其他類型故事的典型特征就是以數據為基礎［１５］ 。故事內容通常來源于數據探索分析過后發現的新的關系、模式、趨勢或異常等［２５］ ，這些數據關系、模式等都可稱為故事點， 構成了數據故事的內容。故事點包括故事內容中的事件、行動、人物主體和背景等， 其中事件是故事的主要內容， 通常包括描述性事件、解釋性事件和預測性事件等， 分別對應“是什么” “為什么” 和“下一步是什么”。如在碳排放數據分析中， 描述性事件主要介紹碳排放現狀和規律， 解釋性事件圍繞碳排放影響因素進行探究， 預測性事件是洞察未來碳排放的趨勢和采取的措施等。一個數據故事通常包含了多種類型的故事點。

２.２ 敘事意圖

敘事在內容質料層面主要是對故事內容進行篩選過濾， 作者選出對故事表達有必要意義的內容，這個過程離不開作者自身的文化代碼［１９］ 。同樣， 在數據故事中需要敘事者根據目標分析篩選出足以解釋數據故事主題的故事點， 將無關內容過濾， 明確敘事意圖。敘事意圖是指敘事者想要表達的信息內容， 是形成意義或建構意義的過程。敘事意圖決定了數據故事的目的性、方向性和凝聚力［２６］ 。數據探索產生的故事點都具有價值， 但并非所有故事點對同一個數據故事都有意義， 敘事者結合明確的敘事目標選擇故事點， 將無關緊要的、多余的、模棱兩可的故事點剔除， 使得數據故事內容具體化和清晰化。敘事意圖是故事點和敘事邏輯之間的橋梁。

２.３ 敘事邏輯

敘事的表達形式主要是指“敘事被傳達的結構”，即事件的安排， 并通過邏輯連結實現［１９］ 。在數據故事中也需要通過敘事邏輯來組織情節之間的順序，將故事內容組織成連貫的形式。敘事邏輯是數據故事各情節之間的完整邏輯鏈條， 故事情節通過各種邏輯結構關系， 形成清晰、有序的敘事脈絡和敘事結構。如馬提尼玻璃結構、文學故事的勞雷爾情節結構、亞里士多德結構或是Ｆｒｅｙｔａｇ 金字塔結構等。文學敘事結構能夠承載豐富的故事情節， 而且能傳達清晰的邏輯， 易于認知， 符合讀者閱讀習慣， 已被學者應用到數據故事的研究中［２７］ 。文學敘事結構通過故事情節自身存在的邏輯關系構建有意義的片段序列［２８］ ， 如故事情節之間存在的因果關系、演化關系、空間關系以及時間序列關系等。典型的敘事邏輯結構及其圖式解釋如表１ 所示。

２.４ 視覺效果

在表達質料層面， 文學敘事和數據敘事都是要將故事內容傳達給受眾。相較于文學敘事來說， 數據敘事的表現形式由語言轉變為數據， 對數據進行視覺描述使得故事內容能夠直觀化呈現。視覺是人類主要感受和理解周圍世界的感官， 超過５０％的大腦皮層致力于視覺信息的處理［３４］ 。在數據故事中，對數據進行視覺描述， 比文字或數字帶來的優勢更明顯， 視覺效果不僅能夠吸引注意力、幫助理解和回憶， 也更具說服力［２６］ 。敘事者可使用可視化圖表呈現數據的關鍵屬性， 借助顏色、形狀等來引導受眾的注意力， 完成數據故事視覺效果呈現。

３ 數據故事模型構建與分析

敘事結構視角下的數據故事模型本質上是將數據故事視為一個整體， 將整體進行結構劃分， 各結構層負責不同結構要素的展示， 結構之間相互聯系。依據查特曼敘事結構理論將數據故事模型劃分為原料層、目標層、結構層和呈現層， 反映了從原始數據到視覺呈現數據故事的過渡。該模型旨在支持數據故事構建的整個生命周期。敘事結構視角下的數據故事模型如圖３ 所示。

３.１ 原料層

數據是數據故事的基石， 原料層主要是在數據源中洞察、分析數據以獲得故事點的過程， 主要從數據采集與處理、數據探索兩個方面作為切入點。

１） 數據采集與處理。原料層需要對不同維度的數據進行提取， 相同維度的數據展現數據故事的某一片段或情節， 不同維度的數據互相補充， 從而對數據故事內容有更本質、更客觀、更全面的認識。數據預處理主要對缺失、重復、噪聲數據以及不相關信息進行清洗， 對數據進行語義語種歸一、重名數據進行區分等。有時還需要對數據進一步加工，如在探究碳排放量數據時， 部分數據只提供甲烷、一氧化氮氣體含量等， 需要結合氣體之間的增溫勢系數轉化為碳排放量， 對數據進行二次加工。每個數據源都單獨提供有價值的信息， 進行多個數據源集成能夠發現數據之間的顯性或隱含關系， 會獲得更大的價值［３５］ 。可用數據是可以直接進行探索的數據， 是進行分割或聚類等操作的基礎。

２） 數據探索。數據探索的目的是發現數據中包含的故事點， 包括事件和實存等故事內容。西蒙·查特曼［１９］ 指出， 事件是事故（Ｈａｐｐｅｎｉｎｇｓ）和行動，二者都是狀態的改變， 其中行動就是由一個行動原引發的或對一個被動者造成影響的一種狀態的改變。在數據探索階段需要對數據狀態的改變進行探索，如可借助時間序列分析探索數據的演化； 借助對比分析、方差分析和相關分析方法探索數據之間的相關關系； 借助回歸分析探索數據之間的因果關系等。查特曼認為實存主要包括故事主體和背景。在數據探索階段可對數據項及其描述性信息進行加工處理，抽取數據項中的主體、時間和地點等信息， 并結合相關文獻和政策文本進行背景信息的加工。數據探索是一個多次迭代的過程， 可能需要對分析方法或數據進行多次調整， 最后進行數據可視化映射。

３.２ 目標層

目標層主要是確定敘事者想要傳達的特定信息，即敘事意圖， 反映了敘事者對故事內容的建構。敘事目標與數據探索密切相關， 目標可能在數據探索時形成， 也可能為了明確目標而進行數據探索。數據探索過程中發現的故事點為數據故事構建提供了內容， 基于發現的故事點可能會提出新的問題， 為了尋找支持性證據會再次返回數據探索。敘事者對敘事目標進行分析并篩選故事點， 將目標具體轉換為幾個問題， 每個問題對應特定子目標， 回答問題的故事點數量不定。篩選后的問題以及回答問題的故事點是敘事者想要表達的內容， 即敘事結構中的內容質料層面。

３.３ 結構層

結構層主要確定數據故事的表達形式。數據在呈現給受眾前， 需要將數據相關的內容進行組合，形成一個富有邏輯的、科學的故事［２８］ 。數據故事由若干故事情節構成［３６］ ， 情節生成與排序直接影響受眾對故事的感知， 需要敘事者具有故事表達能力［３７］ 。故事情節包含若干故事片段， 數據故事片段組織以目標層中的問題和回答問題的故事點為基礎， 包含特定問題及回答問題的若干故事點。故事片段的組合使故事情節得以生成。故事情節產生后， 需對故事情節進行序列化， 將故事情節嵌入敘事結構， 典型的敘事結構如表１ 所示。

３.４ 呈現層

呈現層主要是將結構層的結構化故事以視覺形式呈現給受眾， 數據故事視覺呈現媒介包括靜態圖表、幻燈片、數據漫畫、視頻、交互式儀表板、靜態海報等。目前， 交互式儀表板是數據故事呈現的流行方式， 主要有兩個原因： 一是儀表板技術快速發展， 能夠滿足敘事者進行敘事表達的需求。二是儀表板支持用戶交互， 能夠很好地平衡用戶驅動和作者驅動之間的關系［２］ 。一個儀表板包含若干組件， 儀表板組件包括文本、圖片、地圖等形式， 支持向下鉆取、縮放等操作。大多數故事片段的表達都包含可視化部分與文本內容， 文本內容主要包括注釋和旁白， 起到解釋、強調和避免歧義的作用［４］ 。在數據故事中并不是所有的故事內容都同等重要，敘事者需要對重要內容進行凸顯， 優先吸引讀者注意力， 如心理學中的視覺顯著現象［３８］ ， 通過顏色、大小和方向等視覺特征中的異常值優先吸引注意力。故事內容呈現時需遵循視覺動線（從左至右， 從上到下）的規律進行頁面設置和故事內容引導［３９］ 。

４ 實例分析

為了驗證數據故事模型對數據故事制作的指導性， 本文基于已構建的數據故事模型制作山東省農業碳排放數據故事， 主要步驟包括數據探索、明確敘事意圖、故事內容結構化和故事呈現４ 個步驟。

４.１ 數據探索

４.１.１ 數據來源

農業是碳排放的主要貢獻源［４０］ ， 實施農業低碳生產對于促進雙碳目標的實現具有重要意義。山東省是我國的農業大省， ２０２１ 年農業總產值為１１ ４６８ ０１億元， 其中畜牧業和種植業共占比７６％。綜合考慮數據的可獲得性以及相關文獻中的農業源及影響因子選取， 確定從種植業和畜牧業兩個維度采集山東省農業碳排放源數據（以下簡稱碳源數據）。其中， 種植業包括化肥折純量、農膜當年實際使用量、農藥當年實際使用量、農用柴油量、當年實際灌溉面積和當年播種面積６ 類碳源數據； 畜牧業主要包括牛、羊、豬以及家禽的年飼養量數據。碳排放影響因素數據包括農地規模經營、城鎮化水平、機械化水平、農業財政支持４ 個維度， 分別涉及農作物播種面積和農業從業人員數據、城鎮人口和總人口數據、農業機械總動力和農作物總播種面積數據、農林水事務支出和農林牧漁總產值數據等。數據來自山東省統計局及各地級市統計局歷年的《統計年鑒》， 選取２０１１—２０２１ 年山東省１７ 個地級市的上述１０ 類碳源數據和４ 類影響因素數據， 初始數據共計２ ０５２條。

４.１.２ 數據處理與探索

首先， 清洗掉丟失以及無關內容， 因２０１２ 年灌溉數據丟失， 故將其排除在分析之外； 其次， 進行數據合并和單位統一， 如萊蕪市于２０１９ 年并入濟南市， 故將２０１９ 年之前萊蕪市的碳源數據歸并到濟南市； 第三， 各類碳源的排放系數不同， 導致這些碳源數據并不能直接反映碳排放量， 需要對數據進一步加工， 依據相關文獻中的公式將各類碳源數據轉化為碳排放量數據［４０－４１］ ； 最后， 對數據進行探索， 發現山東省農業碳排放數據的相關故事點，如對碳排放量進行時序分析得出種植業、畜牧業、農業總排放量趨勢和峰值點時間， 對各類碳源的排放量進行對比分析發現飼養牛、羊以及化肥使用是農業碳排放的三大來源， 使用相關分析方法探索碳排放量的影響因素， 發現城鎮化水平、農地規模經營均能直接抑制碳排放量等。數據探索后將所發現的故事點進行可視化映射。

４.２ 明確敘事意圖

本故事的敘事目標是山東省農業碳減排。首先，圍繞數據探索階段發現的故事點進行目標分析和故事點篩選， 將目標轉化為以下幾個問題： 數據故事背景、山東省農業碳排放時序特征、結構時序特征、空間特征、影響因素、行動方案； 其次， 結合數據探索的故事點對這些問題進行回答； 最后， 確定該故事的主要故事片段包括山東省農業碳排放的背景、時空特征以及農業碳減排措施。山東省農業碳排放數據故事點目標轉化示意圖， 如圖４ 所示。

４.３ 故事內容結構化

將目標轉化為問題及相應故事點， 形成故事片段， 對故事片段進行組合生成故事情節。本研究選擇亞里士多德結構對情節進行組合排序， 該結構主要包括“闡述、上升故事情節、高潮和方案解決”４ 個邏輯遞進的內容［４２］ 。將山東省農業碳排放數據故事結構分為背景介紹（闡述）、主要情節匯集（上升階段）、影響因素（高潮）和碳減排建議（方案解決）４ 個階段， 如圖５ 所示。

闡述階段介紹當前碳排放的相關背景， 如全球氣候變暖的危害、政府為應對碳排放出臺的政策文件等， 讓受眾對故事有初步了解； 上升階段則是匯集當前碳排放的時序特征、結構時序特征和空間特征３ 個情節， 讓受眾了解山東省農業碳排放的變化趨勢、結構以及空間分布等特點； 高潮階段展示碳排放影響因素， 為農業碳減排提供理論依據， 如城鎮化的推進使得農村勞動力減少， 剩余勞動力轉向規模經營， 借助機械采取科學種植方式， 從而使得碳排放減少； 方案解決階段則提出相關的農業碳減排建議或行動方案， 如針對化肥使用過量且利用率低的問題， 實施化肥減量增效， 普及科學施肥方法等。

４.４ 故事呈現

采用交互儀表板呈現數據故事， 根據故事結構將故事呈現界面分為４ 部分： 背景介紹、情節匯集、影響因素、農業碳減排建議。其中， 情節匯集包括山東省農業碳排放時序特征、結構時序特征以及空間特征， 這３ 個情節為引出影響碳排放的因素作鋪墊， 三者沒有順序之分， 讀者可按需求點擊不同導航按鈕查看情節。數據故事的呈現能夠實現縮放、滾輪滑動、篩選、跳轉等互動功能。數據故事中的特殊或重點內容使用符號、方向等視覺特征進行標記， 吸引受眾注意力。情節標題是情節內容的高度凝練， 將標題放在儀表板的上方， 符合視覺動線規律。故事情節大多都輔以旁白和注釋， 能夠使讀者更快地理解故事內容。山東省農業碳排放數據故事局部示意圖， 如圖６ 所示。

５結語

數據故事已成為數據洞察和數據價值發現的最優方式之一， 數據故事模型對故事的生成和呈現具有指導意義。本文基于經典敘事結構理論構建數據故事模型， 首先分析了數據故事的結構要素； 其次根據結構要素分析結果進行數據故事模型構建； 最后基于已構建的數據故事模型進行數據故事實例創作， 驗證了該模型的可行性。在理論層面， 本研究厘清了數據故事內部結構和結構要素， 豐富了數據故事理論； 在實踐層面， 從原料層、目標層、結構層和呈現層構建數據故事模型， 為數據故事的創作提供流程參考， 提升了數據呈現的可讀性、可理解性和邏輯性。目前， 基于敘事學視角構建數據故事模型的研究文獻較少， 有關理論與技術尚不成熟。本文僅側重于故事模型構建的理論研究和可行性探討， 構建的模型為數據故事通用模型， 后續可進一步探究不同領域數據故事模型的構建， 如政府開放數據故事模型、政民互動數據故事模型或科研數據故事模型等。