說起數據新聞，你可能會想到數據圖表、炫酷的可視化效果；可能會想到一些工具，比如Excel、Python、Tableau等等；也可能一頭霧水。數據新聞在中國還年輕，但行業從業者、學術研究者、個人創作者們，已經圍繞著它做了不少探索。

這一次，中國傳媒大學新聞學院“白楊數新觀察”團隊和澎湃新聞“湃客·有數”共同推出系列訪談“數據新聞訪談錄”。

我們抱著觀察記錄、答疑解惑的想法，采訪了國內外十多位在數據新聞領域有創見、有思想的學者、媒體人及學子，闡釋數據新聞的新理念新發展，介紹數據新聞教育的經驗、方法和路徑，分享數據新聞作品的創作過程，在數據新聞的業務實踐前沿、行業發展前景、教學體系現狀等話題中進行思維碰撞。

“現在的數據新聞也不能說是倒退，只能說是在蓄力，這是一個沉淀積累的過程。”數據新聞記者劉佳昕這樣評價當前國內數據新聞的發展現狀。這同她給數據新聞領域后輩提出的建議相符——“不要太心急，要沉得下心來”。 

佳昕說自己也沒料想到會走上數據新聞的道路。中文系的本科經歷和對于新聞與設計的興趣，使她參與了《大學生雜志》哈爾濱分刊的創立。研究生階段，她在邁阿密大學遇到了導師 Alberto Cairo（邁阿密大學傳播學院教師，The Truthful Art 等數據新聞奠基書目的作者）。導師的個人魅力和專業性吸引了佳昕，作業的積極反饋也鼓舞著她去探索新聞業務的更多領域，并有針對性地提升技術技能。

“不要有太強的文理界限”“用實務去引導”，學好數據新聞，佳昕關注實踐、重視學科基礎的交叉融合。她認為得知道自己要的是什么。“你覺得這件事真是有趣的，才能真的做得久。”

工作后，佳昕先后就任于澎湃新聞、財新傳媒等知名媒體，參與并見證了國內數據新聞的萌芽、快速增長、再到如今平穩發展的過程。國內在數據開放程度、用戶對深度報道的閱讀習慣等方面尚未成熟，這都是目前數據新聞行業正在面對的現實問題。

數據新聞行業仍需等待與沉淀。

劉佳昕，數據新聞記者，邁阿密大學新聞學碩士研究生。

作為數據新聞一線工作者，劉佳昕是財新傳媒《五環以外》、《高鐵站離你有多遠》等多項數據新聞作品的制作者。

劉佳昕還曾參與中國傳媒大學新聞學院、中國人民大學新聞學院等多所新聞院校的數據新聞教學工作，傳授深耕于業界多年獲得的實踐經驗與思考。

Q1：您本科在中文系讀書，碩士學了新聞學，上班后在做數據新聞前端的工作，這三者之間看起來有較大差異，但您曾提到過這個過程“很自然”，為什么這樣說？

劉佳昕：我在讀研究生的時候也沒想到會接觸編程或數據新聞。當時邁阿密大學Infographics and Data Visualization（信息圖與數據可視化）這門必修課的老師是業界有名的“大佬”——Alberto Cairo。他的個人魅力很強，專業度又很高，講課也很有趣。剛好我對設計很感興趣——在本科時期，我和朋友合作創辦了《大學生雜志》哈爾濱分刊，我作為主編負責內容、排版等事項，所以對文章、美工的把握比較有感觸。我本身也對數字、分析數據很感興趣，在第一學期就決定，在之后的三個學期里專注數據新聞的課程。

第二學期我還去蹭了一門地理學院的課，雖然一學期的小組作業只做了一個項目，但是完成度非常高，最后發布在國家地理（National Geography）的官網上。這在當時給了我很大的信心去繼續深入學習。

第三學期，我在自修了 HTML、CSS 和 Javascript 后，上了 d3.js 的數據可視化編程課。雖然痛苦，但是我確實進步了很多，在項目中也能通過代碼給用戶留出更大的探索空間。

第四學期，Alberto 認為我在數據可視化方面的能力已經比較完善了，但 data mining 還有欠缺。所以我就專門學了數據分析、網頁爬取的課程。至此，我在研究生階段掌握了數據新聞的一些基本功。 

剛回國時，我沒有專門做編程，而是在做編輯方面的工作。我在新華網的職位本來是產品經理，但因為前端的職位比較空缺，我就開始做前端工作。到了財新后的情況也類似，有充足的記者和設計師但缺少合適的前端工程師，所以我就很自然地補到了這個位置。我當時其實挺忐忑的，因為代碼方面我不是專業出身，是半路出家的水準，也是做了三年慢慢磨出來的。 

Q2：從您剛開始接觸國內數據新聞工作到現在，數據新聞的產品形態、工作模式都有哪些變化？

劉佳昕：我剛回國的時候和現在其實沒有太大的差別。我甚至認為當時比現在更“興盛”、更“熱鬧”一些。因為一開始大家都干勁十足，覺得數據新聞是未知的，可能性非常大。那個時候財新剛發布了“周永康”系列作品，大家都處于對這種產品的震撼中，鉚足了勁兒想去做好。

新華網、財新、澎湃、DT、網易數讀、搜狐等等，比較百花齊放，各家招兵買馬投入到數據新聞的創作中，實驗的勁頭很足。

現在我覺得數據新聞的狀態是逐漸回到現實的狀態，需要汲取本地土壤的養分，直到足以支撐正常發展。其中包含了數據開放程度、數據積累程度、公眾對數據新聞和可視化的認知、公共表達語境的開放程度，還有用戶看深度報道的心境等等。這都是全方位需求的慢慢成長，不可能一蹴而就。現在的數據新聞也不能說是倒退，只能說是在蓄力，在沉淀積累的過程。

Q3：在融媒體生產中，采編人員常會關注內容與形式之間的關系。您在做數據可視化的時候，在形式選擇上主要有哪些考量？

劉佳昕：數據新聞的本質還是新聞。我一直覺得炫酷的可視化形式可以快速打通你和觀眾之間的路，但是如果只是追求形式，時間長了大家就會覺得你只會做一些好看的東西，僅僅是作為一種呈現而沒有新的內容。我們需要通過視覺表達能幫用戶更加立體地認識一件事。

但也不可否認，炫酷的形式可以使內容更直觀、更好接受。有的時候就是覺得某種形式太有趣了，想把它發揮出來，我們就當成一個可視化手段的實驗也未嘗不可。形式和內容的占比其實很難去度量，我們肯定是希望相得益彰。這是磨合博弈的過程，不必排斥它，但需要有新知和新聞性的東西從數據可視化和圖形表達里輸出出來，才可以走得更長遠。 

Q4：數據新聞這種形式現在已經從以紙質版平面媒體為載體，發展到以交互網頁、視頻作為載體。您認為網頁式數據新聞和視頻類型的數據新聞在設計開發的重心上有什么不同？

劉佳昕：流程上有很大不一樣。傳統圖文非常簡潔快速，“天下武功，唯快不破”，圖的就是一個“快”字。

交互網頁開發會相對復雜一些，它的流程比較線性。記者基本定稿之后，設計師才開始做設計圖，設計圖定稿之后，再交給前端工程師去開發。

電視新聞的前置會顯得更加突出，因為電視新聞的工序更繁瑣。就拿流程來講，記者寫完稿子，帶著自己對分鏡的想法去和分鏡設計師討論，再交由動畫和三維去制作、剪輯、配音、配樂、配音效，這樣才能組成一個基礎的片子。這個過程中，記者實際上承擔了編導的角色，要負責盯全流程，寫稿子已經是很小的一部分工作了。

Q5：您認為數據邏輯是如何在新聞中發揮作用的？

劉佳昕：數據新聞的狹義理解，就是 data-driven story，也就是這個新聞作品的重要事實、結論是由數據分析引導得出的。

以《高鐵站離你有多遠？》為例，分析了全國當時所有高鐵站距離市中心的距離指數，然后才會發現距離指數和城市大小之間的關系，城市越大，距離指數，也就是感覺上距離越近；相反城市越小，感覺高鐵站越遠。整個分析過程，也是數據層層深入、帶著讀者探索數據的過程，構成了項目的第一章節：離你最近的高鐵站在哪？這個高鐵站離市中心有多遠？這個距離在全國高鐵站距離市中心的距離排行中是什么位置？為何要看“感知距離”而不是“絕對距離”？最后再看距離和城市大小之間的關系。每一層邏輯都由數據引導，而整個結論又引出了項目的第二章節：為什么會出現城市越小，感覺高鐵站越遠這樣的現象。

不過，很多情況下，數據也會由故事引導。畢竟，故事會離人更近，更有“血肉”，易讀、易看、易理解。 

Q6：您先后參與過中傳新聞學院、人大新聞學院等院校的數據新聞教學工作，您在此過程中遇到什么問題或者困惑？

劉佳昕：我覺得最大的問題可能還是文理分科的界限。因為數據新聞本身就帶有工科性質的技術在里面，所以如果教學壁壘打不通的話，很難得到學生的認可。我接觸到教代碼的老師，理工科的老師對于教新聞學院的同學，自己可能內心也沒有這么認可，覺得文科生學不懂這個。學生自己本來就有抵觸，同時老師也以自身的有色眼鏡看待教學，雙方形成了一種排斥力。

還有其實數據新聞教育方面，很需要實務的背景的人。我覺得像人大的方潔老師就是很難得的教師形象的存在，雖然她可能沒有直接去做設計或者開發，但她很開放、多元地去接觸這方面的內容，同時也不斷地帶著學生去做數據新聞的稿子。因為數據新聞本身帶有實務性質，很難得到從理論出發的發展，因此從實戰經驗去獲得發展，會更符合需求。

Q7：目前高校的數據新聞課程之間分野比較明顯，比如代碼課程就是學代碼、不涉及數據新聞完整項目的制作，學生有種“每門課都只是學一下”的淺嘗輒止之感，也對學業有所困惑。對此您怎么看？

劉佳昕：我覺得它應該和課程內部的設置有很大的關系，學生自身能改變的還是挺有限的。師父領進門——這雖然是一個過門檻的過程，但是這對于學生態度上的認定和轉變還是存在很大的作用。比如說學生看到了一本覺得很有啟示的書，或者看到了一個很好的公開課，或者是在實習時跟了一個很好的記者或者導師。

學生需要實體去引導，才能真正學到很多，就算你真的只靠自己去學那些東西，你肯定也是要有一些項目的積累，才能將積累慢慢變成自己的東西。無論是新聞還是說數據新聞編程的這一塊，都需要通過實操把知識和技能化成自己對它的理解和認知。 

Q8：您對有意從事數據新聞工作的學生有什么建議？

劉佳昕：不要太心急，要沉得下心來。這么多年看下來，一直在數據新聞領域里面做的人，可能不是因為新聞理想才支撐下來的，更多是你對數據新聞本身的一個興趣點和自身的好奇心。因為做數據新聞的過程中，你會進入到不同的選題，只有一直保持這個好奇心，才能抵消一些困境——比如說我們做數據新聞的，不可能期待有一個很高的收入。

學生掌握了制作數據新聞的這些技術，其實還有很多可以選擇的領域。以往大家學的東西都是一樣的，可是工作了三五年之后，大家的收入、狀態非常不一樣。那你就必須知道自己要的是什么，和需要沉淀的心氣兒是什么。很多情況下你會發現做數據新聞的人進入到一個選題里面，他就對這個選題本身非常感興趣，分析數據的過程也會給他帶來一些自身的快樂，無論是采訪專家還是老百姓的過程中，能感受到自己對于這些信息的渴望和一些快樂，能從這里吸取到你自己想要的東西。你覺得這件事情真是有趣的，才真的能做得長久。

采寫 / 黃文玥 錢思琦 劉子涵 王瀟雨

編輯 / 汪惠怡 張鈺鈺

統籌 / 詹新惠 汪惠怡 湃客·有數