数据新闻多面手从业记｜专访刘佳昕

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。

“现在的数据新闻也不能说是倒退，只能说是在蓄力，这是一个沉淀积累的过程。”数据新闻记者刘佳昕这样评价当前国内数据新闻的发展现状。这同她给数据新闻领域后辈提出的建议相符——“不要太心急，要沉得下心来”。 

佳昕说自己也没料想到会走上数据新闻的道路。中文系的本科经历和对于新闻与设计的兴趣，使她参与了《大学生杂志》哈尔滨分刊的创立。研究生阶段，她在迈阿密大学遇到了导师 Alberto Cairo（迈阿密大学传播学院教师，The Truthful Art 等数据新闻奠基书目的作者）。导师的个人魅力和专业性吸引了佳昕，作业的积极反馈也鼓舞着她去探索新闻业务的更多领域，并有针对性地提升技术技能。

“不要有太强的文理界限”“用实务去引导”，学好数据新闻，佳昕关注实践、重视学科基础的交叉融合。她认为得知道自己要的是什么。“你觉得这件事真是有趣的，才能真的做得久。”

工作后，佳昕先后就任于澎湃新闻、财新传媒等知名媒体，参与并见证了国内数据新闻的萌芽、快速增长、再到如今平稳发展的过程。国内在数据开放程度、用户对深度报道的阅读习惯等方面尚未成熟，这都是目前数据新闻行业正在面对的现实问题。

数据新闻行业仍需等待与沉淀。

刘佳昕，数据新闻记者，迈阿密大学新闻学硕士研究生。

作为数据新闻一线工作者，刘佳昕是财新传媒《五环以外》、《高铁站离你有多远》等多项数据新闻作品的制作者。

刘佳昕还曾参与中国传媒大学新闻学院、中国人民大学新闻学院等多所新闻院校的数据新闻教学工作，传授深耕于业界多年获得的实践经验与思考。

Q1：您本科在中文系读书，硕士学了新闻学，上班后在做数据新闻前端的工作，这三者之间看起来有较大差异，但您曾提到过这个过程“很自然”，为什么这样说？

刘佳昕：我在读研究生的时候也没想到会接触编程或数据新闻。当时迈阿密大学Infographics and Data Visualization（信息图与数据可视化）这门必修课的老师是业界有名的“大佬”——Alberto Cairo。他的个人魅力很强，专业度又很高，讲课也很有趣。刚好我对设计很感兴趣——在本科时期，我和朋友合作创办了《大学生杂志》哈尔滨分刊，我作为主编负责内容、排版等事项，所以对文章、美工的把握比较有感触。我本身也对数字、分析数据很感兴趣，在第一学期就决定，在之后的三个学期里专注数据新闻的课程。

第二学期我还去蹭了一门地理学院的课，虽然一学期的小组作业只做了一个项目，但是完成度非常高，最后发布在国家地理（National Geography）的官网上。这在当时给了我很大的信心去继续深入学习。

第三学期，我在自修了 HTML、CSS 和 Javascript 后，上了 d3.js 的数据可视化编程课。虽然痛苦，但是我确实进步了很多，在项目中也能通过代码给用户留出更大的探索空间。

第四学期，Alberto 认为我在数据可视化方面的能力已经比较完善了，但 data mining 还有欠缺。所以我就专门学了数据分析、网页爬取的课程。至此，我在研究生阶段掌握了数据新闻的一些基本功。 

刚回国时，我没有专门做编程，而是在做编辑方面的工作。我在新华网的职位本来是产品经理，但因为前端的职位比较空缺，我就开始做前端工作。到了财新后的情况也类似，有充足的记者和设计师但缺少合适的前端工程师，所以我就很自然地补到了这个位置。我当时其实挺忐忑的，因为代码方面我不是专业出身，是半路出家的水准，也是做了三年慢慢磨出来的。 

Q2：从您刚开始接触国内数据新闻工作到现在，数据新闻的产品形态、工作模式都有哪些变化？

刘佳昕：我刚回国的时候和现在其实没有太大的差别。我甚至认为当时比现在更“兴盛”、更“热闹”一些。因为一开始大家都干劲十足，觉得数据新闻是未知的，可能性非常大。那个时候财新刚发布了“周永康”系列作品，大家都处于对这种产品的震撼中，铆足了劲儿想去做好。

新华网、财新、澎湃、DT、网易数读、搜狐等等，比较百花齐放，各家招兵买马投入到数据新闻的创作中，实验的劲头很足。

现在我觉得数据新闻的状态是逐渐回到现实的状态，需要汲取本地土壤的养分，直到足以支撑正常发展。其中包含了数据开放程度、数据积累程度、公众对数据新闻和可视化的认知、公共表达语境的开放程度，还有用户看深度报道的心境等等。这都是全方位需求的慢慢成长，不可能一蹴而就。现在的数据新闻也不能说是倒退，只能说是在蓄力，在沉淀积累的过程。

Q3：在融媒体生产中，采编人员常会关注内容与形式之间的关系。您在做数据可视化的时候，在形式选择上主要有哪些考量？

刘佳昕：数据新闻的本质还是新闻。我一直觉得炫酷的可视化形式可以快速打通你和观众之间的路，但是如果只是追求形式，时间长了大家就会觉得你只会做一些好看的东西，仅仅是作为一种呈现而没有新的内容。我们需要通过视觉表达能帮用户更加立体地认识一件事。

但也不可否认，炫酷的形式可以使内容更直观、更好接受。有的时候就是觉得某种形式太有趣了，想把它发挥出来，我们就当成一个可视化手段的实验也未尝不可。形式和内容的占比其实很难去度量，我们肯定是希望相得益彰。这是磨合博弈的过程，不必排斥它，但需要有新知和新闻性的东西从数据可视化和图形表达里输出出来，才可以走得更长远。 

Q4：数据新闻这种形式现在已经从以纸质版平面媒体为载体，发展到以交互网页、视频作为载体。您认为网页式数据新闻和视频类型的数据新闻在设计开发的重心上有什么不同？

刘佳昕：流程上有很大不一样。传统图文非常简洁快速，“天下武功，唯快不破”，图的就是一个“快”字。

交互网页开发会相对复杂一些，它的流程比较线性。记者基本定稿之后，设计师才开始做设计图，设计图定稿之后，再交给前端工程师去开发。

电视新闻的前置会显得更加突出，因为电视新闻的工序更繁琐。就拿流程来讲，记者写完稿子，带着自己对分镜的想法去和分镜设计师讨论，再交由动画和三维去制作、剪辑、配音、配乐、配音效，这样才能组成一个基础的片子。这个过程中，记者实际上承担了编导的角色，要负责盯全流程，写稿子已经是很小的一部分工作了。

Q5：您认为数据逻辑是如何在新闻中发挥作用的？

刘佳昕：数据新闻的狭义理解，就是 data-driven story，也就是这个新闻作品的重要事实、结论是由数据分析引导得出的。

以《高铁站离你有多远？》为例，分析了全国当时所有高铁站距离市中心的距离指数，然后才会发现距离指数和城市大小之间的关系，城市越大，距离指数，也就是感觉上距离越近；相反城市越小，感觉高铁站越远。整个分析过程，也是数据层层深入、带着读者探索数据的过程，构成了项目的第一章节：离你最近的高铁站在哪？这个高铁站离市中心有多远？这个距离在全国高铁站距离市中心的距离排行中是什么位置？为何要看“感知距离”而不是“绝对距离”？最后再看距离和城市大小之间的关系。每一层逻辑都由数据引导，而整个结论又引出了项目的第二章节：为什么会出现城市越小，感觉高铁站越远这样的现象。

不过，很多情况下，数据也会由故事引导。毕竟，故事会离人更近，更有“血肉”，易读、易看、易理解。 

Q6：您先后参与过中传新闻学院、人大新闻学院等院校的数据新闻教学工作，您在此过程中遇到什么问题或者困惑？

刘佳昕：我觉得最大的问题可能还是文理分科的界限。因为数据新闻本身就带有工科性质的技术在里面，所以如果教学壁垒打不通的话，很难得到学生的认可。我接触到教代码的老师，理工科的老师对于教新闻学院的同学，自己可能内心也没有这么认可，觉得文科生学不懂这个。学生自己本来就有抵触，同时老师也以自身的有色眼镜看待教学，双方形成了一种排斥力。

还有其实数据新闻教育方面，很需要实务的背景的人。我觉得像人大的方洁老师就是很难得的教师形象的存在，虽然她可能没有直接去做设计或者开发，但她很开放、多元地去接触这方面的内容，同时也不断地带着学生去做数据新闻的稿子。因为数据新闻本身带有实务性质，很难得到从理论出发的发展，因此从实战经验去获得发展，会更符合需求。

Q7：目前高校的数据新闻课程之间分野比较明显，比如代码课程就是学代码、不涉及数据新闻完整项目的制作，学生有种“每门课都只是学一下”的浅尝辄止之感，也对学业有所困惑。对此您怎么看？

刘佳昕：我觉得它应该和课程内部的设置有很大的关系，学生自身能改变的还是挺有限的。师父领进门——这虽然是一个过门槛的过程，但是这对于学生态度上的认定和转变还是存在很大的作用。比如说学生看到了一本觉得很有启示的书，或者看到了一个很好的公开课，或者是在实习时跟了一个很好的记者或者导师。

学生需要实体去引导，才能真正学到很多，就算你真的只靠自己去学那些东西，你肯定也是要有一些项目的积累，才能将积累慢慢变成自己的东西。无论是新闻还是说数据新闻编程的这一块，都需要通过实操把知识和技能化成自己对它的理解和认知。 

Q8：您对有意从事数据新闻工作的学生有什么建议？

刘佳昕：不要太心急，要沉得下心来。这么多年看下来，一直在数据新闻领域里面做的人，可能不是因为新闻理想才支撑下来的，更多是你对数据新闻本身的一个兴趣点和自身的好奇心。因为做数据新闻的过程中，你会进入到不同的选题，只有一直保持这个好奇心，才能抵消一些困境——比如说我们做数据新闻的，不可能期待有一个很高的收入。

学生掌握了制作数据新闻的这些技术，其实还有很多可以选择的领域。以往大家学的东西都是一样的，可是工作了三五年之后，大家的收入、状态非常不一样。那你就必须知道自己要的是什么，和需要沉淀的心气儿是什么。很多情况下你会发现做数据新闻的人进入到一个选题里面，他就对这个选题本身非常感兴趣，分析数据的过程也会给他带来一些自身的快乐，无论是采访专家还是老百姓的过程中，能感受到自己对于这些信息的渴望和一些快乐，能从这里吸取到你自己想要的东西。你觉得这件事情真是有趣的，才真的能做得长久。

采写 / 黄文玥 钱思琦 刘子涵 王潇雨

编辑 / 汪惠怡 张钰钰

统筹 / 詹新惠 汪惠怡 湃客·有数