第 3 章 我国数据新闻的发展瓶颈
综上所述，这几年我国的新媒体和传统媒体都开始了数据新闻实践且取得了一些成绩，获得了大众的关注和好评，但仔细梳理，我国数据新闻在发展过程中，还是暴露出一些问题，而这些数据新闻的发展瓶颈阻碍了数据新闻的发展。
3.1 我国数据新闻的发展问题
数据新闻在我国的发展过程中还是出现了一些不足，而这些不足制约了我国数据新闻的发展进程。下面笔者结合自己就数据新闻进行的接受度和现状的调查来阐述这些问题。
3.1.1 数据挖掘和分析不够
数据新闻，顾名思义即用数据说话，用数据解读新闻，数据是核心，没有数据，就算再好的创意、再好的技术也无法制作新闻。但目前我国数据新闻的数据挖掘获取与分析能力非常欠缺，表现在：
（1）数据获取渠道有限。纵观国内大多数数据新闻作品的解读对象局限在政府公报、其他媒体或机构收集的二手数据。如新浪“图解天下”之《全球博彩业中的中国赌客》一文中的数据就来源中国新闻网、环球时报、参考消息、环球网等媒体；腾讯的“数据控”《我国养老金替代率有多低》数据来源于新京报、人民网等媒体；而网易“数读”《中国财政收入连年远超预算》数据来源中华人民共和国财政部、美国财政部、日本财务省。财新网“数字说”《新一轮公车改革：削减三公始于轮下》选取的数据就来源于《关于全面推进公务用车制度改革的指导意见》。这些数据来源看似比较广而多，但是仔细观察就可以发现数据多是政府或者研究所已经发布的数据，极少有数据新闻工作者自己从社会生活中收集和挖掘出来的。这样做虽然在很大程度节省了制作时间，但一定程度也会限制数据新闻的思维。
另外大数据真正的价值点是来自于社交媒体网络。但目前数据新闻工作者对互联网上大量的非结构化的原始数据的关注和挖掘却极少。在众多社交网络中搜集重大事件对于人们的传播影响效果，了解人们对事件的态度、观点等显然比枯燥的数据更加具有价值意义。社交媒体网络平台上的情感分析和意见挖掘是现实环境中人际关系脉络的一个缩影，充分利用社交平台数据对网民情感和态度意见进行挖掘分析有助于对社会舆情进行研究判断。①对社交媒体平台上的数据进行挖掘方便于从网民个体行为推及到群体动态、从群体态度中感知个体行为。
（2）欠缺专业、精准的数据解读能力。虽然新媒体和传统媒体近年发布了大量数据新闻，但很多数据新闻大都只是对数据进行“二次加工”可视化呈现出来，缺乏对数据的深度解读和分析。在国外，由于他们拥有先进的数据技术，数据新闻工作者十分注重对数据的挖掘分析，他们可以从平时别人注意不到的数据中搜寻出有意义的数据信息，制成一篇有深度的数据新闻。在国内媒体中，在数据解读方面就与西方有较大的差距。因为国内缺乏专业的分析师来解读数据，因此一组很有意义的数据可在普通记者眼里就可能是一堆废纸了，有些记者把数据拿到手里却不知从何下手，这样一来数据就白白浪费了，没有充分利用数据发现新闻主题。如搜狐“数字之道”制作的数据新闻-《数说“呼格案”》（见图 3-1）。
众所周知，“呼格案”是影响比较大一个案例，各媒体对“呼格”案的报道也很多，搜狐抓住了这一热点制作了这篇新闻，但是编辑只是对新京报、澎湃新闻、现代快报等资料进行整合，仅仅抓住了 18（18 岁被枪决、18 年含冤、18 大后平反）这个关键字眼来简单陈述了这案子，整篇新闻没有对数据背后事实和历史进行深度挖掘，从而大大削减了这篇数据新闻的魅力和意义。
笔者认为，互联网时代，整合已公开的数据变得相对容易，但挖掘原始数据和分析数据背后隐藏的信息才是数据新闻制作的关键，只空谈大数据的基本概念而不谈数据分析是没有重要意义的，只有数据分析才是体现大数据的价值所在。而我国数据新闻工作者在数据挖掘和分析能力方面的欠缺成为制约我国数据新闻发展的一个重要因素。
3.1.2 数据可视化呈现方式比较单一
数据可视化是运用可视化技术将数据转换成图表或图像，并进行艺术化处理后呈现给读者。在国内数据新闻作品大多都是采用信息图表来呈现数据信息，多以静态图表和时间轴为主。数据可视化表现方式过于单一，缺少动态信息图表，特别是互动的动画图和视频，而具有互动性的可视化方式却是呈现新闻的最佳方式。笔者发放的调查问卷表明，受众认为呈现形式较为单一是我国数据新闻目前存在的最大不足，有 52.76%的人选择形式较为单一。数据新闻这一新的新闻报道方式出来获得大家的关注和认可，让受众不仅能够在最短的时间内了解到自己所需要的信息，同时也能更加深入了解到新闻背后的关联性信息。读者认为可视化数据新闻看起来通俗易懂，从信息图表中可以清晰感知新闻的重点，给人一种新鲜感，视觉感比较强。但如果长期以往都是静态的图表呈现方式，就容易引起读者的反感，新闻显得既生硬又单调，会让读者感觉这不过也只是数据和图片堆积而已。长此以往下去会使读者产生视觉疲劳，很难真正吸引住观众的眼球，新闻传播效果也会大打折扣。
比如新浪“图解天下”《领导人一天，时间去哪了》（见图 3-2）。该新闻主要介绍各国领导人在没有外事访问的情况下，他们一天是如何度过的。我们可以看到编辑用一个时钟图样中间有各领导图片的圆形图分别来展现***、潘基文、奥巴马、普京、朴槿惠、伊丽莎白二世等领导人他们的一天又是如何度过的。圆形图用不同的颜色方块表示不同的时间点：蓝色表示工作时间、绿色代表休息时间、橘色代表用餐、读报、锻炼和散步时间。比如***在十八届四中全会闭幕当天 7 点到 8 点吃早饭，阅读中办递送的“每日简报”,9 点到 11 点出席某项投资的各国代表会谈，晚上 7 点至 8 点设宴款待基奎特总统，到了凌晨 12 点还在工作。虽然从图中我们可以看到领导人一天的时间分配，这比传统新闻文字型报道直观明了，但是这一个个单一图表，从上往下拉全都是单调的静态图表，从表达效果来看就会稍打折扣。如果加一些其他动态可视化形式，或许我们会看到另一种截然不同的视觉效果，传达的信息也会更加丰富。而在国外，数据新闻团队在呈现数据这一方面与我们相比就显得更为丰富多彩。国外随着数据新闻不断实践发展，也在不断摸索创新可视化方式，在后期他们呈现数据新闻时更多的是使用数据地图等互动性比较强的数据可视化方式。读者在阅读数据新闻时可以说是一举两得，不仅仅只单纯了解新闻信息，而且同时也是在欣赏美的艺术，从数据可视化技术中感受信息之美，享受美的艺术。
3.1.3 与读者互动交流少
国内数据新闻与读者互动主要表现在两个方面：一是提供评论平台，在数据新闻下方设置评论平台，在评论处读者可以就此则数据新闻发表自己的观点和看法，其他读者在浏览数据新闻时可以看到别人评论。二是设置分享图标，读者在阅读数据新闻时可以把自己感兴趣的数据新闻一键转发到微信、微博、QQ 空间等社交媒体平台。这两种互动方式相对来说比较单一和被动，读者或许就只稍微浏览下数据图表，看看下方其他读者的评论，自己看过之后可能就马上忘记新闻报道的内容了。在笔者发放的《关于“受众对数据新闻的态度”的调查问卷》中，对于“阅读完一篇数据新闻后，您会与人分享与评论吗？”（见图 3-3）有 79.75%的人选择看到质量好的才会与人分享评论，8.59%的人从不交流分享与评论、只有 11.66%的人选择经常与人分享与评论。这个调查说明在阅读数据新闻后，会经常与人分享与评论的人并不多，数据新闻与读者互动性交流还是一个问题。在互动性方面英国的《卫报》做的比较有特色，注重与读者互动交流。《卫报》在自己的网站平台上发布介绍制作数据可视化的软件、介绍数据获取渠道和制作数据新闻的成功经验等等，用户在网站上可以学到很多关于数据新闻方面的知识。
此外，“数据博客”对数据新闻提供了评论平台，用户可以直接对数据新闻进行评论，发表自己的看法，与编辑在此进行交流。“数据博客”还对每篇数据新闻设置了分享按钮，在阅读新闻时读者能将自己感兴趣的新闻报道转发分享至Facebook、Twitter 等渠道。另外《卫报》在数据新闻最后提供制作新闻报道时所用到的原始数据打包下载链接，鼓励读者对数据进行挖掘制成自己心目中的数据新闻，然后通过媒体提供的邮箱地址把自己制作好的数据新闻发送给《卫报》，《卫报》会选择将部分读者邮寄制作的新的数据新闻发布在数据博客上供其他用户浏览欣赏，这样就给了读者一个展示自己的平台。这种鼓励读者与新闻互动交流的方式，既可加强读者对新闻本身的印象，又可增加用户的自我参与感，提升他们的积极性，更能获得读者的关注。
3.1.4 成本投入与控制的困扰
进入大数据时代，大数据技术是进行数据分析的重要技术，需要从互联网、读者分析和研究数据库等途径获取大量的数据进行分析研究。对海量数据的存储系统和安全保护系统都要求极高，需要花很多钱去配置安全而效率高的存储和保护装置，另外“内容发布”、“受众追踪”等软件的开发也需要较高的成本。①而当今许多传统媒体和规模较小的新媒体自身发展情况不是很乐观，读者群流失、广告投入大量减少、新闻传播影响力减弱，因此在中国对于那些想借助大数据来转型的媒体来说，高成本投入和控制制约着大多数中小媒体利用数据新闻来改善目前的发展困局，成本的投入与控制是他们要考虑和解决的问题。
3.1.5 大数据专业人才匮乏
数据新闻对新闻记者提出了比传统媒体记者更高的专业要求：除开掌握基本的采写编评等技巧外，还得对计算机技术、数据挖掘、数据分析、数据可视化等专业技能能够熟练了解，而我国在现有的教育模式下具备上述全能素质的人才非常少，这成为了我国数据新闻发展困境的一个重要问题。
此外，数据新闻需要有一个专业的团队来负责数据新闻的开发运作，但现在国内媒体很少有成立专业的团队来操作数据新闻。这种情况就造成了媒体对数据的挖掘不够深入，数据制作呈现方式单一、新闻报道的质量不高等问题。外国媒体在数据新闻实践方面走在我们前面，他们都成立了专门的团队来负责数据新闻的报道，专业技能比较强，制作出来的数据新闻作品质量比较高。我们国家现在严重缺乏数据专业技术方面的人才，专业素养不强，对数据重视度不够。高校忽略了为数据新闻培养专业人才，无法认识到专业数据人才对于数据新闻的紧急性，学校很少设置数据新闻相关的专业。在我国，与大数据相关的专业教育和数据技术还处于起步阶段，所以大数据人才匮乏的问题越来越突出。
3.1.6 现行数据新闻意义不大
新闻作为人们获取所需信息的来源渠道，成为了人们生活中重要的一部分，应当起到传递社会现实、引导舆论、传承文化等功能和作用，数据新闻理所当然也需具备以上特性。但国内现在制作的数据新闻大多将重点放在图片的新颖性和视觉的冲击力上，制作出来的数据新闻简单而粗浅，很少关注图片背后所蕴含的深层意义，较少能通过数据更有力的挖掘事实背后的更深层次价值和意义，受众在阅读数据新闻时难以通过新闻获取更多的新闻价值。笔者就“数据新闻对受众的阅读影响”进行的问卷调查结果显示（见图 3-4），有 71.47%的人选择影响一般，19.33%的人选择影响很大，9.2%的人认为没有影响，另外在“您对于有关数据新闻的信息”中有兴趣，偶尔阅读 49.69%的人选择，36.2%的人选择很少阅读，只有 14.11%的人选择有兴趣，经常阅读。这两个调查结果说明现在大多数数据新闻缺乏真正的新闻价值意义，因此大多数人认为数据新闻对他们影响不是很大，并且对于数据新闻也不会经常性去阅读。现在尝试数据新闻实践的媒体有很多都只是为了新闻而新闻，制作出来的数据新闻只是为了图数量，没有对新闻质量进行严格把关。缺少高价值作为支撑的数据新闻不能称之为严格意义上的新闻，这种缺乏价值意义的数据新闻是国内数据新闻工作者制作出来的数据新闻报道的通病，这也是现阶段数据新闻发展缓慢的一个重要原因。
3.2 我国数据新闻发展出现瓶颈的原因分析
数据新闻在我国发展过程中出现瓶颈是需要引起重视的一个问题，我们要对出现瓶颈的原因进行仔细分析才能促使数据新闻更好发展。通过对我国数据新闻发展现状进行分析，从中可以发现我国数据新闻发展会出现瓶颈的原因。
3.2.1 新闻理念和思维方式较为陈旧
数据新闻无论是在理念还是技术方法上都比传统新闻迈进了一大步，在某种程度上，数据新闻是对当下传统新闻业务流程的升华，它要求新的新闻思维方式，新的技术能力等等。可我国有些媒体没有适应大数据环境下新的发展需求，还是运用原来的新闻理念和思维方式，因此我国与外国知名媒体制作出来的高质量数据新闻相比还有一定的差距。我们要转变新闻理念和新闻思维方式以不断促进数据新闻的发展，要敢于创新，在数据新闻的实践中步入新的发展阶段。
3.2.2 数据开放力度不够大
我国大数据的来源大多是政府或者其他研究所公布的数据，或是其他机构所收集好的公开发布的数据，但政府有些数据还无法完全公开发布，公开的数据非常有限，导致数据新闻题材也因此受到限制。而西方国家数据新闻发展比国内快而好，与国外开放的数据环境有很大的关系。中国还需要极大提升数据开放力度，中国缺少西方国家那样开放的平台可供用户使用，我们国家虽然有一些基本的政府数据网站，但是这并不能解决目前数据获取渠道狭窄的问题，不像西方国家数据开放平台上有种类丰富的数据类型。BNET 商业英才网副总编周安利认为：政府部门目前依然缺乏对大数据的真正、全面的认识。在挖掘信息系统价值方面，数据分析也受制于管理体制和职能制约，及长期传统管理积累的习惯，业务驱动力不足。所以中国政府部门对数据资源可能产生的数据价值，以及如何利用数据分析实现政府的科学决策依然有相当长的距离要走。①因此我国的数据开放力度还有待提高，数据环境越开放，那么就可以从多类型的数据中挖掘更多有新闻价值的数据资源，制作出有深度的新闻报道。
3.2.3 人才培养机制落后
任何领域的发展最终需要依靠人才，人才是所有发展中不可或缺的资源。传统新闻只需要记者编辑对新闻有一般的敏感度和掌握新闻基本的采写编评就可以具备报道新闻的能力，因此学校新闻专业课程也大多只是设置基本的采写编评等课程，学习了这些课程应付一般的新闻问题不大。由于种种原因，中国大多数高校的新闻传媒专业教育重视理论教育，对新闻实践的重要性的认识不足，因而培训出的人才很难适应当今数据新闻发展的需要。另外高校也很少有开设专门数据新闻课程，缺乏关于这方面专业人才的培养机制，从而导致中国现在具备专业数据分析与数据可视化能力的新闻工作者严重缺乏。在大数据时代，普通的新闻记者缺少对数据敏锐的分析和数据可视化技巧能力，因此在制作数据新闻时就需要另外聘请专业数据分析师，他们擅长数据处理和数据挖掘，但又缺乏记者对新闻的敏感度，对其他新闻专业领域也缺乏相应了解。这两者严重不平衡，自然难以适应数据新闻发展的需要，这说明现在的人才培养机制没有追赶上现在大环境的发展变化，在大数据时代背景下要改变原有的人才培养机制以适应社会对大数据人才的需求。
虽然数据新闻给我国新闻事业注入了新的血液，但是也出现了不容忽视的问题。本章笔者结合实地调查和数据新闻作品对数据新闻发展中出现的问题做了比较详细的分析，指出数据挖掘和分析能力不够、可视化呈现方式单一、专业人才匮乏、大多数数据新闻缺乏意义等问题是现阶段制约我国数据新闻发展的主要问题，而出现这些问题的原因是新闻传播理念和思维方式陈旧、数据开放力度不强、人才培养机制落后等原因造成的。
