Monday, 29 April 2013

密苏里新闻学院学生的数据新闻学习笔记

  【导言】信息图(infographic)、信息可视化(data visualization)、数据新闻(data journalism),这几个互相交叉又不尽相同的概念是我的微信公众账号“新闻实验室”关注的重点之一。毋庸置疑的是,美国业界与学界在这一领域是最为领先的。以下这篇文章,是就读于密苏里大学新闻学院、并以数据/视觉新闻为研究方向的苏颢云为“新闻实验室”撰写,她整理了自己的学习笔记和个人思考,给我们带来不少参考和启发。
——方可成

作者:苏颢云(密苏里大学新闻学院研究生,数据/视觉新闻方向,政见CNPolitics团队成员)

【趋势:移动优先(Mobile first)】

在NPR做数据新闻的Matt Stiles给我们串讲时提到,他们的流量有三分之一来自手机或平板电脑。他们在设计应用时通常是从手机出发,再到平板,最后扩展到大屏幕桌面端(Mobile→Tablet→Desktop)。在他们的小组成员中,至少会有一个前端设计师、一个后台程序员以及一个负责内容的记者或编辑。

再举一个实时报道灾害的例子:http://projects.nytimes.com/live-dashboard/2013-winter-storm 这个例子是《纽约时报》关于雪灾的报道,我最喜欢的是右侧栏重要信息的一目了然。此界面的手机版也非常方便大众查阅——对于自然灾害,流量估计有相当一部分来自手机,移动版的信息设计是否合理甚至比桌面版更关键。

值得一提的是,《纽约时报》也借此机会通过Instagram与读者互动。我不是太了解他们是如何取得照片授权与作者信息的,社交网络的数据应用对谁都是一个挑战,这样一个充满有趣照片的页面想必也能吸引读者停留较长时间。

【案例1:如何吸引流量,如何招徕广告商】

在网站架构合理的前提下,可以产生很多种报道方式。《纽约时报》为报道今年的奥斯卡颁奖礼特地设计了一个界面:http://www.nytimes.com/projects/oscars/2013/index.html 这个界面是实时更新的,可以选择看最新获奖情况,或最新照片,或全部更新。奖项全都公布后,对本届奥斯卡的评论也继续在此界面更新。

页面左上角分别是“历年红毯着装互动图”的链接(The Red Carpet Project)和“邀您预测”(Oscar Ballot)的链接。红毯着装的互动图设计得十分合理,可以按颜色、质地、明星、设计师、年份来自主选择,Brian Hamman在串讲时提到,这个互动图吸引了许多流量,更关键的是用户的停留时间很长。如果您细心的话,可以发现每张照片点开后都是有fb、twitter等社交媒体的互动选项的,这在让流量滚雪球上还是有一定作用的。

而“邀您预测”相当于是一个奥斯卡奖项公布前期的网页小游戏,用户可以保存自己的名单,之后进行对比。

为某一个事件特别设计一个界面,看上去似乎很费时费力,可一旦建成,有了成熟的模板,之后的应用可以很广泛。并且,此类偏娱乐化的主题比较容易招徕广告商,《纽约时报》在广告盈利和保证总体视觉效果愉悦上的平衡做得不错。

总的来说,这些应用的设计都是在想方设法与读者互动,吸引更多人付费订阅,以及开发新的广告模式。不过,对于流量具体如何带动盈利,我并不了解。

【案例2:如何呈现读者评论与舆情】

新闻网站上常常有调查投票等,如果一个事件是社会热点的话如何处理呢?恕我偷懒,又举《纽约时报》的例子:http://www.nytimes.com/interactive/2013/03/14/world/europe/pope-francis-reader-reactions.html

这个简单的界面讨论的是梵蒂冈新教皇的选出,按正面负面、得知消息的反应、地域、宗教信仰来划分,根据选择显示读者评论。页面上方链接导向主要报道。因为目前评论已经关闭,无法得知读者之间的互动是怎么计算的,如果之后的读者在这个界面上看到了他人的评论很想回应又怎么办。可能这更多的是事后的一个统计。

【数据的更新与产品的存亡】

这类作品的更新与存亡也值得讨论。

如果数据实时性较强,在流量高峰期过后,一般会在页面强调最后更新的时间,直到有新数据进入再更新并推广。也许,有一个“应用追踪表”是比较科学的,在最初设计的时候就可以考虑它之后的存亡,或者在一定时间后彻底关闭,或者计划好未来的更新及后续报道。

【工具:免费开源与技术更新】

开源时代,制作互动信息图的许多工具都是免费的:

QGIS可以取代昂贵的ArcGIS,同理SQLite可以代替微软Access,R可以代替SPSS。这些免费软件的界面大多没有传统的收费软件那么美观,自学起来也要花费更多努力,但是一旦熟练掌握,几十行代码就可以省掉不少时间。

例如,用ArcGIS画十年内的旱情图需要很多时间,而有了基本数据后用R写几十行代码就可以自动生成图像(纽约时报的这则作品便是用R做的)。

许多新闻机构都愿意把自己开发的应用放在github上共享,因为互相学习参考本来就是开源的意义,npr的页面是http://github.com/nprapps

技术总是日新月异。在今年的NICAR(美国计算机辅助报道协会)会议上,《纽约时报》的Amanda Cox曾以“R是不是过时了?”开讲。业内人士近几年都被技术弄得眼花缭乱,作为一个普通学生,我觉得以掌握某种软件/代码入门比较关键,追求潮流可能导致力不从心。与时俱进嘛,是永恒的挑战。

【数据能服人也能骗人】

美国大选的互动图很多家媒体都做得挺成熟了,之所以要提《纽约时报》做的2012年大选图,是因为对于同样类型的数据,《纽约时报》给读者展示了不同的视角,从各州、各郡、领先幅度最后到两次大选比较,数据呈现得算是十分客观了:http://elections.nytimes.com

政府大数据是否可得的确重要,可是千里之行,始于足下,如果对待小数据就秉持客观呈现的原则,那么以后时机成熟了就更有底气吧。数据分析非常重要,因为数字能服人也最能骗人。信息图不是装饰,好的信息图自有逻辑。

以上是个人的笔记整理和一点点思考,如有疏漏或错误,敬请指正。

本文首发于方可成的微信公众账号“新闻实验室 The News Lab”。欢迎关注,期待与你产生化学反应。

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