新闻叙事学视角下的以往数据新闻奖获奖作品叙事模式与策略研究

  一、绪论 

  （一）研究缘起 

  随着数据时代的到来，越来越多的行业意识到了数据源的开放能够促进数据价值潜能的发挥。西方的开放数据运动(Open Data Movement)使得“数据民主化”和“数据公开化”的呼声高涨，面对公众对数据的诉求，越来越多的数据以互联网的形式进行公开。政府组织、科研机构、社交媒体等平台都在尝试积极搭建高品质的数据库，当这些公开的数据进入到新闻采集环节，精确新闻与计算机辅助新闻应运而生。从 2006 年阿德里安·哈罗瓦提出“数据新闻”的概念，到 2010 年阿姆斯特朗第一届国际数据新闻圆桌会议的召开，再到 2012 年《数据新闻手册》的出版，“数据新闻”逐渐进入公众视野，并广泛引起了学界和业界的持续关注。 数据新闻的实践滥觞于 2009 年《卫报》开设的“数据博客”专栏，此后，《华盛顿日报》、《泰晤士报》、CNN、BBC 等西方主流媒体相继进行了数据新闻的尝试，数据新闻团队化、大制作的报道模式和其颇具特色的叙事策略也在国际新闻业流传开来。 在国内，搜狐“数据之道”于 2011 年 5 月在国内“打头阵”上线，随后网易“数读”、财新“数字说”、新浪新闻“图解天下”、澎湃“美数课”等栏目接连上线，在经过一定的探索期后，我国的数据新闻也从“一张图读懂……”逐渐开始变化成更加符合读者阅读偏好的新闻作品。以财新网为例，早期交互作品《“三公”消费龙虎榜》、《星空彩绘诺贝尔》、《中纪委巡视风暴》、《青岛中石化管道爆炸》等报道均在业内具有较强影响力。在 2016 年获得数据新闻奖最佳数据新闻网站提名后，财新网于 2018年斩获数据新闻奖最佳大型数据新闻团队奖，不仅打响了自身数据新闻栏目的知名度，也让国内更多的人接触到了数据新闻的魅力。 随着计算机技术的发展，数据的呈现形式越来越丰富，由读者触发故事发展的新闻报道也越来越多，早期静态的可视化新闻作品逐渐让位于具有交互手段的新闻作品。在2012 至 2019 年的数据新闻奖获奖作品中，许多作品采用了不同程度的交互手段并借助多元叙事元素创新着新闻叙事的表现形式。数据新闻作品不再是“用图表补充故事”的单向报道，在交互性、个性化的新闻作品中，用户也可以成为叙事主体，去发现问题，分析问题，思考问题，获得情感满足。 学者对数据新闻可视化研究的热衷也反映出当前新闻叙事的发展趋势，具有交互意义的数据新闻作品呈现着更加直观的数据，在数字新闻时代引导着读者主动探索，帮助读者快速掌握复杂数据背后的重要内容。当代数据新闻是新闻编辑室在大数据环境下进行新闻创新的产物，随着叙事语境的变化和数据科学技术的不断发展，数据新闻叙事模式和叙事策略的嬗变值得我们持续关注。 

  （二）研究意义  

  论文的主要目标在于以历届数据新闻奖获奖作品为研究样本，对当下数据新闻的叙事模式和叙事策略进行实证研究，根据数据新闻的实践现状和新闻叙事学的理论框架，厘清传统叙事范式适用性的变化以及当下数据新闻作品的突破点和创新点。  理论意义：①本论文的实证研究在一定程度上丰富了新闻叙事学在新媒体时代的理论内容。新闻叙事学的理论构建有赖于文学、哲学、叙事学、新闻传播学等相关学科的联系与支撑，属于一种边缘学科。在信息技术高速发展的今天，关于数据新闻的叙事学研究需要在新媒体时代的背景和跨媒体叙事的框架下展开分析，数据新闻的拓展研究也需要探索“数据＋算法”对数字化新闻生产与传播模式带来的因袭与重塑。因此，对顶级的数据新闻作品进行实证研究，探析数据新闻的叙事模式并总结出这些新闻作品叙事的策略，能够在一定程度上丰富新闻叙事学在新媒体时代的理论内容。 ②扩展了数据新闻的研究领域，为数据新闻的交互叙事提供衡量方法与评价体系。随着数据科学的持续介入与发展，数据新闻作品也拥有着自己的突破点和创新点，面对繁芜的数据新闻作品，学界尚未有统一的标准或评价体系以归纳数据新闻的叙事模式，早期对数据新闻叙事范式研究的适用范围也需要扩展。截止到 2019 年 12 月，在 web of science 运用高级检索设置 TS=(data  journalism*  AND  Visualization)获得文献 78篇，设置 TS=(data journalism* AND narration)获得文献 7 篇。在中国知网 CSSCI 和核心期刊数据库中高级搜索关键词“数据新闻”与“可视化”可以得到相关文献 165 篇，搜索“数据新闻”与“叙事”仅能得到相关文献 22 篇。可见，学界对数据新闻作品的探索大量集中于宽泛的可视化研究，且主要内容着重于静态可视化的模式解构与功能研究，仅从叙事类型探讨的，大多数是聚焦于经典叙事学的理论。2017 年国内才有学者明确的触及数据新闻的交互叙事，随后也才寥寥两、三篇，实证研究有待加强。对顶级新闻作品的叙事策略进行实证研究，有利于扩展数据新闻的研究领域。 现实意义：①为数据新闻的叙事方法提供新思路。纵观 2012 年至 2019 年的数据新闻实践发展，越来越多的作品采用个性化叙事策略，优质的可视化作品不断出现，让人大开眼界。来自德国 Hans-Bredow 媒体研究中心以及汉堡大学的学者，在 2017 年底分析了 225 个数据新闻奖提名作品后，得出了目前数据新闻的主要局限：数据新闻的发展并没有取得明显突破，生产仍然耗费大量人力，生产主力仍为传统报业，可视化方式仍处在初级水平，互动性较好的作品较为罕见。可见，媒体交互叙事的能力仍需要不断提升。另一方面，许多平台数据新闻的发展虽然在较短年限内在互文性、互动性上获得了大幅提升，但采用交互性叙事的作品数量，以及作品交互的形式、程度与顶级作品相比还是存在着不小的差距，绝大多数数据新闻作品仍处在低级交互水平，受众在叙事接受上仍然缺乏主动权。 ②探析未来数据新闻的发展趋势，为其他平台数据新闻的发展提供可借鉴的经验。如今，人工智能技术逐渐纳入新闻行业，算法也从之前的技术话语转化为实践话语，新闻生产和传播模式也随之发生改变。人工智能对新闻媒体的影响可以分为两个层面，一是生产层面，“数据新闻”和“自动化新闻”的出现；二是信息分发层面，“定制化新闻”和“交互式新闻”的发展。这些新闻生产与传播模式，在较短的时间内迅猛发展，在一定程度上代表了未来数据新闻的发展趋势，通过深度挖掘历届数据新闻奖获奖作品报道的成功案例，对最具权威性和专业性的数据新闻奖作品进行新闻叙事学探析，也是在对其他平台数据新闻的发展提供借鉴思路和参考方案，以达到不断优化作品呈现和传播效果的目的。 2013-2014年是我国数据新闻的发展期和井喷期，有关发展状况、新闻起源、驱动条件、国外经验等方面的文献层出不穷。2015-2017年，由于国家积极推进融媒体的发展，大数据时代技术也逐渐走向成熟，学界对数据新闻的探讨走向了对生产方式和流程变革的研究。2018-2019年，人工智能和机器算法在新闻业的渗透也牵引着数据新闻研究转向伦理的探讨和人才的培养。 综上所述，国内外虽然对数据新闻的实践研究较多，但课题多集中于演进逻辑和生产特征，对数据新闻的范式理论研究具有一定滞后性，直接对当下热门的交互式数据新闻作品的研究数量较少，案例分析也多集中于个案研究。并且，国外的研究更注重于新闻学科的建设，整体体系搭建完整，国内的研究议题热点过于集中于数据化和可视化，与外界要素的分析关联较少，缺乏一定的承接性，虽然实现了从数据新闻本体相关研究到外延相关理论的衍生，但“交互性”这一关键词的出现，说明了数据新闻的分析程度与深度正待进一步强化。 

  二、数据新闻奖获奖作品的叙事语境