用技术为内容赋能，澎湃美数课怎么做｜专访孔家兴

说起数据新闻，你可能会想到数据图表、炫酷的可视化效果；可能会想到一些工具，比如Excel、Python、Tableau等等；也可能一头雾水。数据新闻在中国还年轻，但行业从业者、学术研究者、个人创作者们，已经围绕着它做了不少探索。

这一次，中国传媒大学新闻学院“白杨数新观察”团队和澎湃新闻“湃客·有数”共同推出系列访谈“数据新闻访谈录”。

我们抱着观察记录、答疑解惑的想法，采访了国内外十多位在数据新闻领域有创见、有思想的学者、媒体人及学子，阐释数据新闻的新理念新发展，介绍数据新闻教育的经验、方法和路径，分享数据新闻作品的创作过程，在数据新闻的业务实践前沿、行业发展前景、教学体系现状等话题中进行思维碰撞。

引言 

“不管是技术的表达还是产品的包装，都不要打破故事本身最精彩、最核心、最立得住的东西。”

2016 年 5 月，孔家兴从一名文科生自学转型成为数据可视化工程师，加入了澎湃·美数课团队。大数据时代催生了各项新技术的兴起，也为数据新闻带来了诸多可能。对于数据新闻的技术应用、产品逻辑与内容表达，孔家兴有自己的经验与体会——“很多人会说数据新闻有点冰冷，是因为有些时候数据新闻注重逻辑，缺少情感特色。但我们也想更贴近人物本身，讲述更有人情味、更接地气、更丰富的故事。”

将冰冷的数据赋予温度，以丰富的技术彰显故事力量，这是一个平衡与摸索的过程。在近七年的打磨中，孔家兴认为，技术并非万能，而应该为内容创作服务，用各种手段让整个新闻的报道更有表现力。

孔家兴，澎湃·美数课数据编辑、可视化工程师，2016 年 5 月加入澎湃·美数课，是美数课技术组的重要人员。孔家兴曾参与、主导策划《双向阅读H5｜水冰立方变形记》《冬奥游戏｜指尖冰壶挑战赛》等作品，他的作品曾获得亚洲出版协会卓越新闻奖、美国新闻设计协会数字设计奖等奖项。

初心：用技术推动新闻报道 ｜

Q1：您接触数据新闻的契机是什么？您个人学习制作数据新闻的过程又是怎样的呢？

孔家兴：我本科是学广电新闻的，之前有做过电视新闻报道、电台的实习，也去网站写过稿。对于传统新闻那种比较条框式的东西，我感觉自己可能做久了，就有点失去兴趣。后来比较巧地看到了西蒙·罗杰斯的《数据新闻大趋势》那本书，当时就觉得：新闻还能这么报道，数据新闻的这些图表也非常吸引我，然后就产生了一个念头：能不能自己以后也做这方面的东西。

在看了那本书之后，我就对当中很多可视化图表的制作比较感兴趣，书中他讲了很多案例，我也会去查相关数据。当时还有个契机就是财新办的第二届数据新闻大赛，我就很想通过学习参加比赛试试看，所以我开始买一些书自学。比如我要知道怎么去做数据分析，我就买了一本 R 语言的书；我要去做一些图表或者交互，我就找了一些关于前端的书。其实是根据当时我自己设想去做的东西的需求，列了学习的框架，慢慢去学习。

Q2：您目前在团队中担任着什么角色呢？您为什么会倾向做这部分的工作呢？

孔家兴：我是 2016 年 5 月份加入这个团队的，目前做的比较多的是交互方面的数据新闻选题，包括这方面的立项、项目开发、项目管理工作，以及一些技术型项目的研发。

当时刚入行之后，我对这些技术类的东西很感兴趣。它能解决很多的问题，提高效率，这是比较吸引我的。其实我个人一直有一个想法——我希望能够把更多、更新、更好的技术用在新闻报道这些公共的领域，做一些更与公共事宜相关的事情，坚持用技术去推动更多的新闻报道和可视化，发挥技术在推动数据新闻趋势上的作用。

Q3：有很多数据新闻的初学者在数据新闻作品的制作中会陷入技术和内容的误区，您认为怎样才能达到这种“平衡”？

孔家兴：其实我认为大家应该都有这个阶段，就像我们之前也有这样一个喜欢“炫技”的时期。首先我觉得这是可以理解的，因为在我看来，工作和学习就是一个慢慢磨的过程，去一点点打磨怎么让可视化的表达和技术的呈现更加符合内容，使其成为一种能够对内容有辅助、有增量的东西，而不是喧宾夺主或适得其反。技术最核心的一点就是要能够承载内容，通过视觉化的、可视化的表现，让内容看起来更加容易理解。

这个平衡过程是需要慢慢摸索的。比如说前段时间我们做了一个关于模拟听障人士听力的项目，像这一类解释性的选题的重点在于怎么样能够让读者切实感受到我们内容中的核心问题，我们可能需要去用技术的辅助将其表达出来，而听障这一篇就在于去做一个听力模拟。这个项目比较有特色，抓住了核心的问题，比方说听障人士对于一句话当中不同高低频的词，有很多是听不清或漏听的，那么我们在表现的时候就通过一句话，用视觉上文字的模糊来代表听障人士听觉上的缺失，再配合音频的效果来表现。

澎湃美数课《“无声”的世界是怎样的？我们做了一次模拟》

平衡：产品思维与个体故事｜

Q4：您能跟我们讲讲您理想中的数据新闻作品是什么样子吗？

孔家兴：那我用几个关键词来描述吧。第一个就是独家，我觉得独家可以有很多种理解方式，它可以是数据源的比较，也可以是数据结论的比较，而我的理解是，独家代表作品中的信息增量是别的报道形式无法带来的，是专属于数据新闻的，包括数据、结论、呈现方式等。 

第二个我觉得是美观，这个美观代表的是很多东西的呈现，是使可视化的表达能够“一图胜千言”，更有信息量，既承担表达的责任和功能，也赋予美感。

一方面要考虑到易读性，比方说我们做数据新闻很多时候会对于数据量大的东西感到特别兴奋，但真正要呈现的东西并不需要那么大的数据密度，东西太多的话，图表中就相当于多了一些像噪声一样的东西，导致读者抓不到你要表达的核心，所以很多时候需要化繁为简，把最核心的抽出来。 

另一方面则是建立在易读基础上的美观性，这个是需要慢慢摸索的，首先就是要符合可视化设计的一些基本要求和规范，比如图表的选择。我们平时在进行可视化设计时，就非常注意规范性，其中有不少设计的细节，比如行间距、字间距，图表当中批注的位置，这些规范性也是一种慢慢建立起来的审美。其它就是从设计的角度，我们会和设计师一起探讨呈现的形式如何更加美观。 

第三个是我自己感兴趣的范畴：互动。互动不仅是网页上的交互技术，更是建立一种读者和制作者、内容之间的互动。它包括很多层面，用户的交互操作是一种互动，认知差异带来的感受其实也是一种互动，甚至情感上的变化也是一种互动。

Q5：您曾经提到，可视化的产品思维也是做好可视化报道的一个要点。对于数据新闻来说，为什么认为产品思维是很重要的？

孔家兴：产品思维会让你更明白自己想要做出来的东西是什么，更适合怎样的内容表达。比如疫情地图，它的公共价值非常高，功能性、实用性很强，所以我们选择做成数据库类的交互产品，定位非常清晰。产品思维跟你的策划是相关联的，当你策划选题的时候，就要想到这个产品的作用、受众、传递的讯息，包括怎么去表达核心的内容和数据，这些都算是产品思维的一部分。

我认为技术应该是服务于产品的——在契合内容的前提下，通过技术上的亮点去更好地表现内容。比方说我们现在使用比较多的二维三维可视化，以及声音、视觉等多种维度的呈现方式，从这些方面寻找技术亮点，从而使产品更加吸引人。通篇来看它可能只是一个很小的技术亮点，但却会对整个产品起到画龙点睛的作用。所以琢磨和寻找技术亮点，等于是用技术去给产品做一些包装，让它看起来更昂贵，更能够凸显价值。

Q6：在往期作品中，可以看到团队很擅长从个体的故事中挖掘数据与灵感，例如《11699位患者与我们的这一年》。您如何理解数据新闻中这种个体化叙事的手法？

孔家兴：其实个体化叙事有两种，一种我们把它叫做小数据，可能数据量不大，但能反映每个个体非常有特色的东西。这些小数据非常个性化、有意思，比如减肥、失眠的数据，其实折射了很多微观的、共性的问题。另一种就像你提到的这个项目，它是带有一点个体和整体的反差感的。从作品整体看，有许多确诊的人，看着挺浩瀚的，但其实每个个体都有他自己的故事，身处这个链条里面，带来一种人与人都息息相关的感觉。

很多人会说数据新闻有点冰冷，是因为有些时候数据新闻的表达比较理性，也比较注重逻辑，缺少情感特色。但我们也想更贴近人物本身，讲述更有人情味、更接地气、更丰富的故事。像前面提到的一个关于模拟听障人士听力的项目，其实就是从个人的采访中寻找用视觉还原听觉的灵感。你会感觉这种项目更有人情味一点，而不是像那些数据和图表堆砌的作品，很难找到与个体更相关的一些东西。

数据新闻的核心还是故事本身，不管是技术的表达还是产品的包装，都不要打破这个故事本身最精彩、最核心、最立得住的东西，不然的话就是在给产品做减法。

前沿：技术的逆向报道与交叉借鉴｜

Q7：关于您最近在研究的产品迭代创新，能否跟我们分享一下这部分的工作呢？

孔家兴：2022 年 10 月份发了一个视频，算是这两年我个人技术方向落地的一个稿件。我们当时看中了一个技术叫做摄影测量法，通过图片的数据去生成三维的模型。

澎湃·美数课《我们从3万张照片里，找到了上海最出片的打卡角度》

选题的背景是，我们想做一个关于网红景点打卡拍摄角度的选题，以上海武康大楼为例，它有悠久的历史，是上海著名的网红打卡点。我们通过这个地点的景点照片，结合一个叫Capturing Reality 的软件将这些照片还原在一个空间里，这样就可以在空间里看到不同的照片排列的位置，也可以知道大众打卡这个照片的位置和角度，可以说是以技术的逆向思路去完成了一篇稿子。

现在我们有一些参考蓝本，比方说纽约时报 Research and Develop 这一部门，专门研究媒体技术，一个大的宗旨就是在媒体报道里去尝试使用很多别的行业的技术。我们目前的大方向也是如此，想尝试各种不同的别的行业领域里面的技术来用于媒体报道。比方说美数课的三维老师最近在学 UE5，在研究三维渲染，这其实是属于影视游戏行业的一些技术。因为交互、前端一类技术有一定的上限，如果你要有更多新的东西，就要去借鉴一些别的领域的技术。

团队：分工协作，一专多能｜ 

Q8：可以再详细介绍一下你们团队间的协作流程吗？您觉得团队合作制作数据新闻和独立完成作品有什么不一样的地方吗？

孔家兴：比方说交互类的选题，我们一般会有一个人主导选题策划方向。之后我们会根据策划的项目类型去做分工，也要根据大家的特长去跟不同的同事搭配，比如以视觉主导的的交互型项目会在设计师的搭配上多做考虑，有时可能需要数据处理能力更强的同事帮忙。在这个基础上还有项目管理，会根据不同的项目时间线与进度，在流程上做把控。

我觉得对数据新闻来说，团队非常重要。其实我刚刚入职的时候，编辑只有两人，不像现在有 8 个人，当时需要自己一个人独立做很多工作。国外的数据新闻记者都比较全能，可以将很多事情一条龙做下来，我们中间也尝试过以这种方式去做一些选题，但实际试下来会感觉效果并没有想象中那么好。因为你需要分散很多精力在不同的事情上面，有可能没有办法把每一个部分做到最好，或者是不能在擅长的事情上发挥到位。所以后来我们就更鼓励大家以不同的角色在项目里分工协作，根据我们的实践经验来说，这确实会比个人单做效果更好。

Q9：您对个人或者独立的正在接触制作数据新闻的这些人，包括我们这样的学习者，有没有什么学习或者发展方向上的建议？

孔家兴：在团队中，我们的培养方向就是让编辑们一专多能，每位编辑都有自己特别擅长的一些技能，大家刚好方向也不太一样，这就对成员之间的协作与学习特别好。如果是团队协作的话，非常建议大家有一专多能，个人也是这样。具体而言，“多能”就是指数据新闻的一些基本制作，包括数据分析和可视化的基本技巧；“专”则要根据个人兴趣来发展。比方说，我们有的同事比较喜欢可视化，他可能会更多的在设计上面多花些心思，我自己可能比较喜欢写代码，所以我就多研究代码上面的东西。我觉得“一专多能”也比较符合现在一些记者编辑的定位。

新闻其实是非常交叉的学科，涉及的东西非常多，它的知识体系和技能树都非常庞大，需要长期的学习与摸索。在这个过程中，随着技术能力的提升，对数据背景和意义的理解也会有更多空间。所以作为学习者，需要有耐心，有好奇心，要经常有这种学习的动力。

采写 / 葛韵枫 方扬 吴一帆 夏昊扬

编辑 / 徐心远、贾司瑒

统筹 / 詹新惠 汪惠怡 湃客·有数