二

数据化、可视化

是数据新闻叙事的主体与形式

数据既是对事实观察和记录的结果，也是信息的表现形式和内容主体，它可以是符号、文字、数字、声音、图形图像、视频等形态。就其精髓而言，它更像是真相与事实的集大成者（罗杰斯，2013/2015：序言）。数据不仅是新闻的组成部分，也是新闻的重要来源。将数据作为新闻来源扩大了新闻源光谱，可降低新闻生产对“口”的依赖，也由此消解了社会精英的话语权（曾庆香，侯雪琪，2015：83-86）。

目前，一些具有开创精神的记者已经证明了如何利用数据来深入洞察我们周围正在发生的事情及其可能对我们产生的影响。一幅设计精良的数据新闻可视化产品能够迅速地给受众留下深刻的印象，并且帮助他们透过复杂的故事获取核心信息（Gray，Bounegru ＆Chambers，2012：4、191）。因此，数据化（datalization）和可视化（visualization）是数据新闻叙事所对应的两个根本问题，前者是内容主体问题，数据在新闻信息的内容生产上起着关键作用；后者是叙事形式问题，数据新闻叙事在视觉表达上呈现出独特的方式。

数据在叙事内容主体上的最大体现是数据进入新闻叙事的核心环节，产生了两个方面的突破：

一是突破了传统的新闻叙事模式，实现信息的再结构化。传统的新闻文本是以线性的文字信息为主，做报道就是讲故事，“5W”是故事构成的基本元素。新闻叙事就是通过一定的文学叙事手法，将新闻事实通过讲故事的形式，让事实信息的传播更具易读性、趣味性，让新闻事实的全貌能够更加全面地展示在受众眼前（刘杰，2013：26）。传统的叙事方式在结构上形成故事中心化，在叙事过程中表现出明显的因果关系等。数据新闻叙事就是将抽象数据具象化，挖掘出数据之间的相关性以及发现隐含在数据背后的深刻意义。当数据成为叙事的内容主体时，除了以故事为中心的叙事结构，更多地依据数据间的逻辑关系，从不同维度、以有序的方式排列和呈现数据，表现出信息的再结构化，而这种再结构化的框架设计与技术水准影响着叙事的效果，同时，也带来了新闻叙事方式的创新。

二是弥补了传统新闻宏观叙事的不足。为了使故事更精彩和更具吸引力、感染力，传统的新闻叙事更注重细节，抓典型、找个案，力求“以小见大”“见微知著”。为此，媒体往往采访一些权威专家、政府官员、相关行业的专家或负责人，用他们的话语和观点来提高报道说服力。但是，这种操作手法存在“片面真实”和“断章取义”的风险。

另外，从统计学的角度看，传统的新闻叙事是基于个案或小样本的报道，数据新闻叙事是基于大样本或全样本的报道，个案报道以典型性、代表性给受众以启发，大样本或全样本则呈现出事物发展的一般性规律。因此，数据新闻叙事可以有效弥补传统新闻在宏观叙事方面的不足，表现出一定的宏观解释力。

当前，在大量的数据新闻产品形态中，可视化呈现已经成为不可或缺的组成部分，数据新闻叙事的共同点都强调图像元素（graphics）和可视化过程（visualization）（Knight，2015：55-72）。不管是为了自己的相关分析还是向别人传达信息而进行可视化，其本质都是通过图像来强调内容和帮助叙事（赫佐格，2015/2018：162）。可视化的最终目的是用巧妙的方式争取比文字更好的叙事效果，让用户更容易认知复杂的情景。在以文字为中心的传统新闻叙事方式中，文字是承载新闻信息的主体，即使有图片和数据，也只是文字的“配角”，为文字叙事做辅助。

在数据新闻叙事中，数据是叙事语言，可视化就是将数据以更清晰的逻辑和更好的阅读体验呈现给用户。从本质上看，数据新闻可视化叙事不是追求“酷炫”而是一种诉诸视觉语言来呈现数据含义的途径。在视觉优先的传播格局中，更多的媒体倾向于使用图像、图表来叙述事实，与单纯的文字叙事相比，这种视觉化叙事方式更易于调动受众的情绪，降低解读的费力程度，但是在传播信息的选择性上颇受限制，难免要摄入冗余信息、干扰信息。相比之下，数据新闻可视化叙事具有较高的自主性，易于删繁就简、突出主题。随着融合新闻理念与技术的进步，可视化已经突破了“可视”，延展到了“可听”和“可感”，尽管可视化的优势明显，但是，数据新闻叙事的核心价值仍然在于挖掘出事实的真相。

目前，依托于互联网的交互式数据新闻可视化产品不仅丰富了叙事学研究中“新闻文本”的概念，也影响了传统的新闻叙事模式。数据新闻可视化叙事不仅有助于整合信息，在解读文本、揭示事物间的联系、表达观点上更加清晰、有效，而且提高了信息传播的审美价值。

三

数据新闻可视化叙事

对传统新闻叙事的解构

国内有学者将新闻叙事的研究范畴框定在叙事声音、叙事语法、叙事话语和叙事接受四个不同的层面上（何纯，2006：10）。在这里，“叙事声音”指的是叙事者，“叙事语法”是事件与事件的组接原则和规律，“叙事话语”则指文本的结构和形式，“叙事接受”就是受众。大数据、可视化渗透于新闻叙事之中，引发了叙事者、叙事语法、叙事话语、叙事接受等方面的嬗变，解构了传统的新闻叙事模式。

（一）“叙事者”部分物化为“数据”，“专业叙事者”出现“非职业化”

新闻叙事就是说话、发出声音，就是向受众传达信息，表述观点。“谁在说话”“说什么”“怎么说”，都取决于叙事人的身份——“谁是叙事人。”（何纯，2006：22）在传统新闻生产中，新闻叙事人主要由事件的讲述者和文本的写作者组成。事件当事人和采访现场的记者构成了讲述者，写作者则是由记者和不同编辑构成的群体。大数据作为一种信息资源，不仅蕴含着经济价值，同样蕴含着大量的新闻线索、报道选题，各类“数据库、数据集作为无声的语言，开始取代“讲述者”，采集数据和挖掘数据正在逐渐取代记者的现场采访。

在传统媒体主导新闻传播的时代，“写作者”主要是“集体叙事声音”，在其叙述过程中某个具有一定规模的群体被赋予叙事权威，这种叙事权威通过多方位、交互赋权的叙述声音，也通过某个获得群体明显授权的个人的声音在文本中以文字的形式固定下来（兰瑟，1992/2002：23）。随着数据公开力度的加大，数据获取渠道的多元化以及数据分析开源软件的普及推广，原来只有专业“写作者”从事的新闻生产活动，正逐渐被业余的、非专业的用户所渗透，他们根据自己的兴趣，学习并掌握了数据处理技术，在机构媒体的开放平台或社交媒体平台进行新闻产品的生产与发布，新闻叙事者出现“去职业化”的现象。大数据技术、可视化技术和互联网用户、职业新闻从业者正经历着协作、配合的过程，但是，就目前的实际情况而言，职业新闻从业者依然在其中担负着重要的新角色。

（二）从二维叙事结构到立体叙事结构的嬗变

新闻叙事中的叙事语法研究就是新闻事实中事件与事件的组接原则与规律。新闻报道往往是对单一事件或多个事件的叙述，在叙事过程中，时间和空间是两个必备要素，使得传统新闻叙事表现出二维外部特征。一般性事件报道多以时间为线索，依次展现新闻要素中的“人物”“场所”“什么事”等，在结构上表现为开端、发展、高潮、消减和结束，结尾处附加以事件的影响等。重大事件的报道往往是时空组合方式：要么同时在多地采集同类信息；要么围绕同一主题采集不同类的信息；要么在报道主要事件时，因需要又将次要事件纳入报道范围等等，无论事件与事件的组接如何变化，都离不开时空要素在其中发挥作用。

与传统新闻的二维叙事结构不同的是，以数据为内容主体、可视化为叙事形式的数据新闻更多的采用立体式叙事结构。这种立体结构体现在两个方面：一是时间线、空间线加上超链接，共同构建了具备互联网传播优势的信息结构。拖动叙事产品中的时间滑块，或点击各时间节点的按钮，就有相对应的简略信息（标题或导读等），也可能是具有意指的图标出现，如果继续点击这些图标或简略信息等，则将显示更为全面的、相关联的信息。二是在时间线的延续上，数据新闻叙事不仅表现在对已经发生或正在发生的事态的准确叙述，更表现在通过数据挖掘，掌握事物发展的规律和趋势，对未发生事实的预测性报道。尽管传统新闻叙事中也有预告性报道，但毕竟和大数据驱动、建立在数据挖掘基础上的数据新闻叙事有明显不同。

（三）叙事话语的再结构化和可视化，并引发叙事伦理的探讨

新闻叙事话语指的是“怎么说话”“怎么制作新闻”，是对新闻叙事技术的探讨，叙事时间、叙事结构、叙事情景和叙事修辞共同构成了传统的新闻叙事话语，这些要素不仅是构成新闻文本的要素，还是制作新闻文本的方法与技术。

可视化是信息传播的一种方式或手段，是把数据分析的结果、价值和意义以一种视觉的方式呈现出来。有学者把数据新闻可视化归结为三种方向：一是将数据信息的量与关系等转变为直观的图形；二是看图说话，将文字信息变为形象符号；三是以图整合，在图表中集成多元信息（彭兰，2013：17-21）。编程技术、可视化软件使得用数据讲故事的效果日益生动、多彩。叙事话语可视化的意义不仅仅是新闻信息的呈现方式发生了转变，更在于最大化地还原了事实，丰富了受众的阅读体验。

在当前的新闻实践中，数据、场景、动画以及游戏等逐渐成为新的叙事话语，多元化的叙事话语丰富了叙事文本的内涵，但也对新闻叙事的真实性、客观性产生了一定的影响，带来了一些新的职业伦理问题。对新闻传媒而言，采集数据的方式主要有两种，即主动采集原始数据和从其他机构获得数据（无偿使用，有偿转让）。由于大数据技术可以挖掘出数据背后的关联性，可以将个人的零散信息汇集成整体，实现对目标人群或个人行为、意愿的掌控。因此，伴随着数据采集范围的日渐广泛、采集方式的日渐隐蔽，对数据的非法采集和过度分析，涉及隐私的数据保护缺位等问题在数据新闻叙事中开始暴露出来。

（四）叙事接受的“全感化”和“个性化”转向

“新闻接受”就是接受主体因其需要，据其知识、经验、情感，对外来的新闻信息的反应、选择、加工、整合、内化、外化、践行的连续认识、反应过程（何纯，2006：222）。在传受过程中，接受者并不是被动的，不仅仅是不可或缺的接受终端，更是有着一定能动性的主体。

当传播者在制作其讯息时，他的脑海里总有一幅接受者的图像，即使后者并不是具体出现在面前（麦奎尔等，1982/1987：55-56）。当一条新闻刊发之后，传播者就很难继续控制其命运，只能被动地观察、等待接受者对这条新闻信息的处理和反馈，传播者对反馈信息的处理，从侧面也说明了接受者对传播者的影响。新闻就是在这种传播、接受、相互影响、再传播的相互作用中被生产、被传播。在传统新闻叙事模式中，叙事者与叙事接受者之间的互动交流，受到技术等因素的限制，叙事接受者的“被动”地位使其较难改变新闻产品的大众化生产状况。但是，随着媒介新技术对叙事接受者的赋权和驱动，叙事接受形式开始出现新变化。

1. 叙事接受的“深度沉浸”。叙事接受离不开接受者与叙事文本之间的互动。标题、导语和主体是传统新闻叙事文本的基本组成部分，它们构成了叙事主题由浅及深的“多重叙事”，对接受者而言，阅读标题就可以掌握文本的基本内容，这种浅层化的阅读几乎没有“沉浸感”。然而，随着数据成为叙事话语的核心要素，以及可视化在叙事文本中的应用，大大丰富了叙事话语，促使抽象的叙事结构更为直观形象地呈现，使得叙事文本既可以“看”、可以“听”还可以“感”。数据化和可视化共同驱动的新闻叙事在保留“多重叙事”的基础上，推动着叙事接受向“全感化”转变。

2. 叙事接受的“个性化”趋向。媒介新技术的赋权使得叙事接受者对叙事文本的接触拥有了一定的选择权，这种选择权是以“个性化”为外在特征。《洛杉矶时报》曾经为了更清晰地描述洛杉矶地区的犯罪事件，利用警察局的数据，为其所覆盖的数百个城市和街区设计并制作了一套数据地图和系统报告——《洛杉矶罪行》。当街区暴力犯罪和财产犯罪大幅上升时，系统将发出犯罪警报。受众将鼠标放置在地图上的任一地方，就会显示该地区的犯罪级别，包括有没有达到警报状态、当地司法机关有没有提供犯罪信息等，点击某地将显示该地区犯罪的时间、地点、变化等详细数据。数据新闻可视化叙事的实质是实现新闻传播的“个性化”，通过引导受众，自主操作来完成传播活动，使不同的受众可以获得不同的信息，新闻叙事实现了“大众化”向“个性化”的转向。

四

数据新闻可视化叙事模式的类型分析

国内传播学学者曾庆香教授将新媒体语境下的新闻叙事模式归结为3种：蜂巢型模式、菱形模式和钻石型模式。

蜂巢型模式是指报道在形式上与内容上都是对事件信息进行一点点地更新，如马航事件的报道；菱形模式是指媒体按照快讯、事件、反应、背景、评论、后续事件、定制新闻等报道顺序进行的独立报道，这种新闻叙事在速度和深度两条轴线呈现出菱形的形状，如《人民日报》对“昆明暴恐事件”的报道；钻石型模式是指采用多媒体元素对事件进行完整、深刻、多维的报道。如《纽约时报》的《雪崩（Snow Fall）》（曾庆香，2014：48）。蜂巢型模式的特点在于将获取的新闻信息不断更新，使事件的真相逐渐暴露出来。菱形模式则更多的体现出连续性报道的特征，紧跟事件或问题的发展变化进行追踪，连续发出报道，反映其全过程，取得及时、深入、扣人心弦的报道效果。钻石型模式中的多媒体元素的采用实质上是融合报道，是融合了多种传播符号的报道方式，它可以有效地增加新闻对受众的黏性。

数据叙事不仅是大数据时代的产物，也可以说是新媒体语境下的产物。通过梳理近年国内外刊发的数据新闻作品，可以大致归纳出常见的三种叙事模式：

（一）线型叙事模式

“屏媒时代”加速了受众阅读行为的改变。受众不仅在单幅页面上快速浏览，而且在多幅页面之间实施“滚动”和“滑动”的操作，受众视线的运动轨迹推动了以方向性、连贯性为特征的线型阅读设计的流行，也正是这种线型设计理念营造了线型阅读体验。数据新闻叙事的内容体量相对较大，采用非线型的叙事模式会使切入点不明确，需要受众费力思考，而有悖于简洁、直接的新闻信息传播原则。主题集中、数据体量不大且能够独立成篇的新闻比较适合选择线型叙事模式，清晰的叙事逻辑和线索有助于受众快速掌握核心信息，了解事实的真相。

在传统叙事模式中，线型的叙事往往对报道客体的发展变化进行追踪反映，直至客体变动告一段落，呈现出单向性的、直线型的发展轨迹。在数据可视化叙事中，线型叙事也多按照时间顺序展开。对于在发展过程中时间要素较明显的事件或活动等，只需沿着主线（时间线）的轨迹叙述，就能够完整地展示事态。尽管某些单一事件发生在不同时间段，借助内在的某种逻辑关系也可以使之形成整体事件。

数据可视化网站“信息是美的”有一幅名为《山峰的鼠丘：媒体夸大恐慌的时间线》（Moutains Out of Molehills——A timeline of media-inflamed fears）的图表。横坐标为从2000到2016年的时间轴，颜色各异的“山峰”分别代表了流行疾病或热点话题：疫苗和自闭症、疯牛病、SARS、杀人蜂、禽流感、猪流感、埃博拉病毒、塞卡病毒等。纵坐标代表的是死亡密度（实际情况和被媒体报道的）。当鼠标移至疾病名称或话题上时，就会显示该疾病在不同年份的峰值和媒体报道时的新闻标题，如果点击“Scale to deaths”符号时，峰值就会出现升降的变动，受众通过依托于时间线的叙事结构可以发现，很多疾病的严重程度被媒体放大了，引起了不必要的社会恐慌。由于线型叙事比较符合人们的认知惯性、阅读行为，因此在数据新闻可视化叙事作品中占有较大比例。

（二）组合型叙事模式

如果说线型叙事代表的是一以贯之的全文本阅读的生产理念，组合型叙事则是一种选择性阅读的新闻生产理念。之所以称之为组合型，就说明组合之前存在若干相对完整的“故事模块”。选择性阅读则意味着受众具有一定的自主性，可以挑选感兴趣的部分进行阅读。在叙事初期，叙事者选择一个角度切入事实，随着报道进展扩大了报道范围，转向更多的相关事实，使叙事结构表现出由点或线到面的特点。叙事过程中，各叙事模块不是简单地依时间顺序展开叙事，而是围绕主题展开叙事，彼此间或是并列关系或是补充关系，每一个模块都能够独立完成对主题的部分解读。

2015年10月，央视新闻频道在多个栏目推出了大型数据新闻节目《数说命运共同体》。该节目由央视新闻中心跨行业、跨领域、整合多方信息源，挖掘了超过1亿GB的数据，从贸易、投资、中国制造、基础设施、饮食文化、人员往来等视角，用了七个模块分析了“一带一路”沿线国家40多亿百姓休戚相关的密切联系，呈现了“一带一路”沿线国家“命运共同体”图景。在央视网页面，受众可以不受剧集顺序影响进行自主选择感兴趣的模块进行观赏。组合型叙事属于半开放式的叙事模式，数据通过叙事将各个模块关联起来，一方面，传播者通过“组合”呈现出构成完整事实的不同侧面，表明事实的复杂状态；另一方面，受众自由选取阅读内容或喜欢的阅读顺序，改变了传统新闻叙事的线型路径，某种程度上迎合了碎片化的阅读趋势。

(三）交互型叙事模式

交互型叙事是一种采用交互技术、完全开放的叙事行为。从技术角度看，交互叙事主要基于数据库，有时采用新闻APP或新闻游戏的方式，强调新闻信息产品的个性化，生产出个人意义的叙事内容，以满足受众对特定信息的需求。其优势不仅有助于叙事者形成基于个性化的叙事体系，受众也可以更多地从中获得阅读体验，延长阅读时间，有效扩散可视化产品，促进传受之间强关系的构建。

交互叙事外在地表现为一种呈现手段和具体方式，方便受众判断叙事内容的价值，获取自己所需要的数据。在交互型叙事模式中，叙事话语不再是直接表述出来，而是叙事者通过使用路径、情节场景和参与体验等的设计来完成的。表面上看，受众在获取信息的过程中有着较大的自主性、选择权，但事实是传播者已经将传播意图以“程序”或“规则”的方式巧妙地“藏匿”在叙事作品中。面对叙事文本，受众遵循着叙事者预设的操作程序和规则，以沉浸和卷入的状态阅读、思考。

采用互动叙事模式的数据新闻作品大多基于数据库，在宏观叙事与微观叙事的融合中，更强调个体信息的满足，尽可能满足受众不同层面的信息需求。如在2016年的欧洲杯报道中，一些媒体运用“自主组队”的新闻游戏来激发用户参与，让用户根据自己的意愿或分析来组织球队。如美国的CNN（有线电视新闻网）推出的《欧洲杯2016：选择你的终极五星梦之队》，就是将各球队和球员的数据信息提供给用户，用户可以通过点击球员的头像，查看该球员的数据信息（包括价值、出场次数、进球数和用户选择该球员的比例），组队完成后即可实时查看自己组织的球队的“评估”和“球队数据”。

采用交互叙事模式有三个方面的积极作用：在认知层面，有助于数据新闻文本将大量有价值的数据用个性化的方式提供给用户，实现信息的精准化传播；在态度层面，有助于数据新闻文本通过良好的用户体验吸引、黏连用户，借助“晕轮效应”进而实现传播意图；在行为层面，通过用户的参与行为本身，深度影响用户对某一问题的看法，进而改变行为方式，实现传播的深层效果（张超，2017：11）。

线型、组合型和交互型三种叙事模式不是独立、单一存在的，更多时候是交错融合在一起。可能在第一层或宏观上看是线型的叙事模式，但在第二层或微观上或许就是组合型或交互型叙事模式。采用何种叙事模式的关键在于叙事者对数据价值的挖掘程度，对受众阅读心理及行为的把控，对传播平台和传播技术的熟悉等因素。

五

数据新闻可视化叙事的内在逻辑

无论新闻叙事的样式如何变化，讲好新闻故事始终是传媒安身立命的根本。数据新闻可视化作为一种叙事，它同样像文字叙事那样拥有反映自身特质的内在逻辑。

（一）相关性的叙事逻辑

相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系。相关关系强是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。相关关系弱就意味着当一个数据值增加时，另一个数据值几乎不会发生变化（舍恩伯格，库克耶，2013：71-72）。《纽约时报》网站在2017年3月30日发布报道《好学校，买得起的房子：找到城郊的最佳区域》以数据可视化的叙事方式揭示了美国部分地区的学区房现象。制作团队结合北美全国房产经纪费参考标准的房价数据和斯坦福教育数据档案中学校质量测试得分，构建了一组衡量学校质量、房价和通勤时间关系的数据模型，因为相关性定义了特定的数据资料或数据元素与查询主题的匹配程度（鲁吉蒂，2011/2014：16），只要受众滑动鼠标，浮动窗口即显示每平方英尺的房价、人口数量、教学水平和通勤时间等信息。数据自己不会说话，叙事者可以通过运算模型（算法）来分析数据，挖掘数据背后的意义，还原事实或现象。通过大数据技术分析出数据间的关联性，并以恰当的形式呈现出来，也是数据新闻可视化叙事的目标。

（二） 对比性的叙事逻辑

对比分析是数据新闻可视化叙事的常用手法，从简单的条柱图、饼分图到较为复杂的、汇集了更多时空维度的信息图，都是通过分析、对比各种维度数据，挖掘出数据之间的关系，揭示出深层的原因，最后以可视化的方式向用户进行直观的展现。2013年8月《纽约时报》在其网站上发布了一份交互图表《Reshaping NewYork》（重塑纽约），这个作品采用了对比的设计手法，全屏18帧，12幅前后对比的照片，综合使用动画、色彩、图片等视觉元素。展示了911事件后，布隆伯格在担任纽约市市长的12年里，这座城市发生的变化：重新规划了所有5个区，增加了450英里的自行车道和几十个步行广场等等。

（三）演变性的叙事逻辑

对事物的发展轨迹进行推演也是一种常见的叙事逻辑。这种逻辑结构往往是基于时间维度或单一变量，借助时间线来揭示事物在更大跨度内的变化。比如，财新网的《星空彩绘诺贝尔》就是把时间线做成了环形，从第一届诺奖（1901年）到2015年的诺奖，五种奖项类型以蓝、绿、红、橙、紫的小圆点表示，获奖者年龄信息则采用小圆点在同心圆中所处的位置，由内往外以20、40、60和80来标示。当用户点击不同年代的数字（基于同一个时间点），就会呈现出3组信息：一是同一年度内有哪些国家获奖；二是这些国家分别获得了何种奖项；三是获奖人的性别与年龄。时间环线内侧的42个国家名称的旁边则会随着时间的推移，出现一个堆叠的柱状图，获奖越多，柱形越长。

六

结语

现在的新闻叙事越来越和数据有关，媒体有责任向公众解释那些复杂难懂的数据。可视化方面的专家正在开发工具帮助普通人更好地理解数据，记者们则努力做到如何应用数据使新闻叙事更具说服力，有经验的数据图表设计师能够把数据引入新闻学。同时，新工具的出现将会使创建在线可视化技术变得更加容易（McGhee，2013）。这一切的进步都是服务于如何更好的呈现数据间的关联，揭示数据所蕴含的价值和意义，预测事物的发展趋势。

本期执编 / 阿萨返回搜狐，查看更多