想入围"元老级"数据新闻奖?看看这四年获奖作品有什么套路

数据新闻奖(DataJournalism Award)是数据新闻界的元老级大奖,每年的获奖作品是数据新闻创作者宝贵的学习案例。从2013-2016年,获奖作品呈现出了哪些特点?本文将一一解读。

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  出品| 外言社

  翻译| 悠悠 编辑| 王茸

  “数据新闻奖”由全球编辑网络(Global Editors Network)在2012年设立,是首个表彰数据新闻领域杰出作品的国际奖项,在传媒圈中有着举足轻重的地位,代表了数据新闻最前沿的发展趋势。

  

  来自德国汉堡Hans-Bredow媒体研究所和汉堡大学的三名研究者对2013-2016年间的225个入围作品进行了分析,从数据源和数据类型、主题和制作者等方面呈现了入围作品的特点。

  纸媒贡献更多,调查性报道更易入围

  这两个特点是具有一定关联性的,尽管关于纸媒寒冬的说法不绝于耳,但调查性报道依然是他们的强项。大约43.1%的入围作品和37.8%获奖者都是纸媒所贡献的。

  而是否涉及调查性新闻也是获奖的一个重要因素,例如非营利性调查报道机构ProPublica和国际调查记者协会(ICIJ)就是这一奖项的常客,获奖作品占总数的18.2%。

  2016年,主要由ProPublic发起的 “Electionland”项目集结了全美1100名记者就美国大选中是否存在“作弊”等不公平行为进行了监督和报道。但是全国范围内的监督性报道总量巨大,各州之间的选举法又存在差异,为了快速清晰地呈现选举中的问题,ProPublic制作了一张实时地图,分类呈现出“选民恐吓”、“临时选票”等问题的出现地点和搜索热度。

  

  (Electionland)

  报道主题集中于政治领域

  在225个入围作品中,接近一半(48.2%)的作品主题是政治话题;其次是“社会问题”,如:人口普查结果、犯罪问题报告(占36.6%);第三是位商业和经济(占28.1%);健康、科学文化、体育和教育所占的比例则相对较小。

  多数新闻作品只涉及一个主题,只有很少数的作品会涉及多个主题或分析一项新闻事件的复杂影响,如通过调查武器管理法规如何影响枪击案件的数量,进而分析相关政治决策和社会影响。

  数据新闻越来越具有批判精神

  可视化不仅仅是一种花哨的呈现方式,越来越多的作品在主题上体现出了批判精神。根据统计,52%的数据新闻包含批判元素或是呼吁解决社会问题。例如BuzzFeed News的作品《天空中的密探》,利用航班追踪网站Flightradar24上的数据,曝光了美国政府的大规模监视活动,督促政府对执法与保护隐私进行平衡。

  

  (《天空中的密探》)

  在过去4年里,包含批判性元素的作品比例持续增加,从2013年的46.4%增长到2016年的63%。

  多数作品依赖官方数据,而非原始采集

  在这项可多选的调查问题中,来自官方机构和非营利性组织的数据是获奖新闻作品的主要数据来源,分别占比68.4%和4.8%,只有20.4%的机构会自己进行数据收集。

  

  (数据来源)

  从获取数据方式来看,对公众开放的数据无疑是最常被使用的。其他常见的获取方式还包括:通过请求获得的数据、自采集数据、意外泄漏的数据等。但是调查者发现,尽管数据新闻作品经常被作为开放的数据资料被引用,但有五分之二的作品并未明确标注数据来源,这是制作者应该注意的问题。

  

  (数据获取方式)

  数据新闻仍是较高的劳动密集型的工作

  在192个有明确署名的作品中,作者或贡献者人数平均超过了5人。同时,32.7%作品是通过“外部合作伙伴”协助分析数据或完成可视化设计的。

  而那些最终获得数据新闻奖的作品又有哪些特点?一位都柏林大学的助理教授通过分析2013-2016年的44个获奖作品从作品来源、创作目的、交互形式和制作工具等方面总结了它们的特征。

  获奖作品来自哪里?

  2013-2016年间的44个获奖作品来自14个不同的国家,其中近半数(46%)来自美国。除英国、法国、阿根廷、秘鲁有2-5个作品上榜外,其他国家的获奖作品最多只有一个。从地图分布来看,非洲虽然没有作品入选,但是因为当地军事冲突引发了很多热点新闻,不少获奖作品讲述的内容都来源于这里。

  

  (获奖作品的国家分布)

  创作目的是

  获奖作品的创作目的可能不止一个。73%作品的创作目的主要是“传递信息”至目标受众。41%的作品则站在某些立场上进行“劝导”,比如说服那些对疫苗接种计划表示质疑的家长。39%的作品在试图向公众“解释”一些现象,比如基于选举过程中识别违规的计算机程序规则,解释数百万选票中有多少是无意产生的无效投票。此外还有少量作品的目的是“乐娱”。

  

  (获奖作品的创作目的)

  整体情况表明,即使数据新闻作品想要进行劝导或解释,仍需要先向受众传递清楚新闻的主题和背景等内容。

  注释图和地图是最常使用的交互形式

  交互程度较高的数据新闻往往能提升用户阅读体验。在这四年的获奖作品当中,有59%的数据新闻是“交互式”的,27%的数据新闻带有搜索、过滤和选择功能。仅有14%的数据新闻使用的是静态图像和图表。

  

  (获奖作品的交互性)

  在交互形式的选用上,注释图或地图的表现形式是多数(77%)作品的选择。其他交互性元素按照出现频率从高到底分别是:视频、网络应用程序、杂志式风格、问答游戏、图像、图表、幻灯片、动画、搜索框、流程图、音频、文本。18%的作品综合运用了多种形式。

  

  (作品中具有代表性的交互元素)

  获奖作品用到了哪些可视化工具?

  数据新闻作品的诞生需要工具和技术的支持。

  

  (获奖作品所采用的不同工具和技术)

  调查发现,创作者对数据可视化工具的需求是最大的,常用工具有以下几种:

  Highcharts系列软件支持图表、股价、地图等多种数据可视化形式,对于任何非商业用途的个人网站、学校网站、非盈利机构是可以免费使用

  

  (Highcharts)

  Tableau Public依据服务不同提供免费版、个人版与专业版。

  

  (Tableau Public)

  D3.js(Data-Driven Documents)是一个用动态图形显示数据的JavaScript库,是数据新闻中最常用的数据可视化框架。

  

  (D3.js)

  常用程度仅次于数据可视化工具的是web开发工具,其中包括web基础的编程语言,如:Javascript、HTML CSS和用于网页开发与个人网页设计的Python语言。

  数据分析工具是获奖作品常用工具的第三大类,包括:Excel、SPSS、R语言和Pandas。其他常用工具类型还包括:地图可视化、数据库、图像编辑与发布、数据内容管理平台等。

  参考文献链接:

  1. http://www.niemanlab.org/2017/10/not-a-revolution-yet-data-journalism-hasnt-changed-that-much-in-4-years-a-new-paper-finds/

  2.http://datadrivenjournalism.net/news_and_analysis/what_makes_a_winning_data_story

  3. https://www.globaleditorsnetwork.org/

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