什么是数据新闻？

数据新闻（Data-driven journalism）并不是一个新的概念。事实上，数据新闻先锋英国卫报的第一个数据新闻报道可以追溯到1821年5月5日，卫报（彼时的卫报还叫做曼彻斯特卫报）历史上第一份报纸的头版新闻：曼彻斯特在校小学生人数及其年平均消费。这份数据现在可以从卫报的网站上下载原版的PDF数据，或经过后期数据清理的资料表。

数据新闻简单来讲就是利用真实有效的数据来发现、辅证、和讲述新闻故事。举个最简单的例子，人的身体需要各种各样的营养，缺维生素B1可能导致消化不良，缺少维生素C导致抵抗力下降。事实上，我们的身体也可以理解为一个永不休息的数据新闻记者，搜集身体营养数据，向大脑报告发现的问题。当如此这般的“健康报告”不再是关乎一个人，而是一群人，所有人，这便是我们所说的数据新闻了。

DDJ（Data-driven journalism）是一个2009年出现的词汇，常与之相伴的另外一个概念是计算机辅助报道（CAR, Computer-assisted reporting）。这也是数据新闻发展到今天与传统报道最大的区别：现代数据新闻依赖开源软件（open source software）来获取、整理、分析大数据，从而找到其中的规律，发现其中的异常，最后对数据进行可视化，用最容易被理解（好的可视化也具有很高艺术性）的方式呈现给读者。

以下这幅来自Visual.ly的信息可视图，既阐述了什么是数据新闻，其本身也是数据新闻的一个例子。

其他一些优秀的数据新闻作品可以在本站《九大值得记住的可视化新闻作品》中看到。

这些数据有什么特别的吗？

没有。

事实上，许多数据新闻报道的数据来源都是公开的，任何一个读者都可以从政府网站、公共图书馆、企业资料、或者其他网络资源中获得，比如我国的国家数据网以及美国纽约州的公开数据网站。然而，没有经过处理的大数据，一方面由于其繁杂量大的特点很难被读者消化，另一方面由于原始数据常常复杂凌乱，读者很难从中发现问题。这样令人不悦的数据我们通常称之为“Dirty Data”。将这些枯燥杂乱的数据整理为简明易懂的，可为新闻故事服务的数据，也许是数据新闻整理写作过程中，耗时最长的阶段。

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数据新闻记者做些什么？

所有传统记者要做的：发现新闻，找到线索人物，采访，写作等传统新闻记者的任务。

以及：

– 发现有趣的数据，嗅到其中的新闻价值

– 整理分析数据

– 对数据进行可视化

– 根据数据进行进一步的采访和写作

由于处理数据往往需要一些专业技能，数据新闻通常是多人合作的项目。当然，业界也不乏兼采访、技术与写作能力于一身的记者，这样的新生代记者数量不断增加。国际各大新闻院校也在不断培养前沿记者们，比如哥伦比亚大学新闻学院创新开设了计算机和新闻双硕士学位，旨在培养数字时代下的媒体新生力量。

此外，各大媒体也都致力于组建自己的数字新闻团队。这也是一个从“黑客”转为“数据新闻记者”的好机会。数据新闻团队需要多样人才，因此，无论你是毫无代码经验的传统纸媒记者，还是尚未入行的计算机达人，只要你有“数据新闻敏感性”，都有可能成为数字新闻记者。

更多关于各国著名数据新闻记者的情况可在《数据新闻界的大牛们》看到。