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数据与可视化的“嫁接”，使枯燥的数据变得有趣，同时还带给用户视觉快感，适应了当下用户“懒阅读”、“趣阅读”的新闻消费习惯。如果说数据新闻的内核是数据和与数据有关的故事，那么数据新闻的外核便是数据可视化。 有的媒体认为数据新闻的重头在于如何呈现数据，认为数据可视化是数据新闻最重要的环节，但实际上，数据可视化并不一定是数据新闻构成的必然选项。数据新闻意味着获取不曾给予的数据，从数据分析中发现新的洞察，可视化是最后的阶段。“数据可视化是叙事技术的有机组成部分，但是数据新闻可以是朴素的，或许最终生产一个并不复杂的图表。”[27] 数据可视化的目的不在于单纯吸引注意力，追求“酷”、“炫”，而是服务于数据新闻的叙事，服务于用户的体验。 《信息之美》中对数据可视化提出了四个要求：新颖、充实、高效和美感[28]。新颖是指一种崭新的视角观察数据，或者一种风格可以激发读者的激情从而达到新的理解高度；充实意味着传递信息能力是判断整体成功与否的最重要的因素，它是可视化设计的主要驱动力；高效则要求可视化不允许包含太多和主题无关的内容或信息；美感是可视化设计符合人们的审美要求。 总体而言，数据可视化的最终目的是满足用户对数据新闻接受的多种要求，这需要数据可视化在应用时要有用户体验的意识。我们认为，数据可视化需从两个体验维度着手：可视化的形式维度和可视化的内容维度。 数据可视化体验的形式维度是指可视化在设计时采用的风格、样式及表现形式。例如在体现历时数据的数据新闻可采用时间线，体现共时数据的数据新闻可采用地图、运用对比强烈的色彩；体现数据比较的数据新闻可采用面积图表；现场感强的数据新闻可采用沉浸式地图等。 但是如果忽视了用户对数据可视化的形式需求，那么可视化产品最后的结果便是达不到预期效果。我们以《Uber在全球各地所遇到的法律问题》的数据可视化案例为例（如图1.），红色表示禁止使用Uber的国家和地区，粉红色表示对Uber是否合法存在争议或有可能禁止的国家和地区，绿色表示对Uber无限制的国家和地区。 图1. 对于视觉正常的人来说，除了红色的中国、澳大利亚、西班牙、法国、新西兰等国具有较强识别性外，欧洲其他国家和美国各州城市，密密麻麻，辨识起来非常困难。网友Curran919评论道：“我是色盲，通过颜色识别这些非常困难，（设计者）应当用更明亮的颜色”[29]。 数据可视化的目的主要有两个：信息传达和审美愉悦。数据可视化体验的内容维度是可视化设计时所蕴含的信息量以及表现信息的能力，通过可视化设计把抽象枯燥的信息具象化，降低用户对数据的理解难度，突出重点数据信息，消除与主题无关或弱化主题的“噪音”。 数据可视化应当体现数据的表意真实，有助于用户客观、全面认识数据的涵义及影响，而不是导致误读误解。如在福克斯新闻网2012年的一则新闻中（如图2.）探讨的是布什总统减税政策到期后的影响。图中呈现的分别是2012年和2013年（减税政策到期后）的最高税率比较。从图表看，减税政策到期后的最高税率似乎比现在高了5倍，而实际正常的对比图应该是图3。因为原始数据分别是35%（2012年）和39.6%（2013年）。有分析称福克斯新闻是拥护布什所在共和党的保守媒体，而这样的数据呈现有失客观性。[30] 图2. 图3. 4.数据使用的批判意识 由于数据新闻运用科学方法“用数据说话”，这也容易让人陷于唯技术论、唯方法论、唯数据论的误区。数据新闻记者要有数据使用的批判意识，从数据获取，到数据处理，再到数据阐释，对数据的使用都需持批判态度。 《原始数据只是一种修辞》（Raw Data Is an Oxymoron）一书的作者丽莎?吉特曼所说：“数据从来都不可能是原始存在的，因为它不是自然的产物，而是依照一个人的倾向和价值观念被构建出来的。我们最初定下的采集数据的办法已经决定了数据将以何种面貌呈现出来。数据分析的结果看似公正客观，其实价值选择贯穿了构建到解读的全过程。”TOW数字新闻研究中心的研究者尼克?蒂亚克普洛斯（Nick Diakopoulos）认为：“数据并不天然地意味着真实。通过诚实的推理过程，我们可以在数据中找到真实，但是我们也可以找到多个真实，也可能是全然的错误。”[31] 数据样本是否足以代表整体，数据算法是否足以体现与现实的关联、对数据的解读是否尽可能抛弃主观性，直接决定数据的客观性、可信性。[32]这是因为数据新闻的生产并非在编辑部的封闭生产，坏数据、有缺陷的实验会歪曲真相。即便是好的数据和坚实的研究也可能被错误呈现，尤其是当数据新闻记者发现了数据中的异常值，一定要将其放在特定的社会背景中考察，而不是放在这些数据中考察。 由于数据在特定的情境下才有意义，为了避免误读，数据新闻记者仍然要与专家、数据采集部门，了解数据的收集、处理，以此避免误读。以2014年央视和百度合作的《据说春运》为例，记者将分析后数据套在现实中，结论的可信性却受到质疑，原因在于记者可能带入太多随意和武断的推论[33]，使数据的适用逻辑出现偏差。数据处理中，更多的是寻找相关关系，但相关关系不等于因果关系，如果将二者混淆，则数据新闻的结论必然存在问题。 5.数据开发的增值意识 传统媒体在面对渠道占绝对优势的新媒体，“内容为王”的结果便是为“渠道为王”做了“嫁衣”。纵观传统新闻媒体的发展的黄金期，其成功的前提在于对渠道有一定的控制。但在互联网时代，传统媒体的渠道控制优势不在，“酒香也怕巷子深”，当面临数据新闻的机遇时，新闻业必须思考一个问题：如何让数据新闻可持续发展。 |
