作者简介：唐雅婷，本科在读，安徽大学新闻与传播学院。
数据新闻的人文关怀
——对疫情期间的数据新闻可视化报道的思考
唐雅婷
摘 要 2020年，新型冠状肺炎疫情在全球蔓延，这不仅是对公共卫生及社会治理的一个考验，也是对新闻媒体能否快速做出反应，生产出优质的新闻作品的一个挑战。文章通过对2020年1月1日至9月17日主要媒体的部分数据新闻作品进行分析，发现了在疫情期间，数据新闻报道主要有现状、防控、预测和修复四个主要方向，且数据可视化报道在此次的新冠肺炎疫情的报道中，不再是冷冰冰的数据分析，而是在传递信息的时候更加具有人文关怀。此外，文章还分析了我国在疫情期间的数据新闻实践中出现的问题，并提出了关于我国未来需要什么样的数据新闻的见解。关键词 数据新闻；新冠肺炎疫情；人文关怀；可视化报道
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2021）279-0059-03
19世纪中期，英国伦敦西部爆发了，在当时，是一种让人闻风丧胆的急性传染病，有着极高的死亡率。当第三次在欧洲大规模爆发时，约翰·斯诺（John Snow）医生用一幅标注地区水泵位置和病亡人数的地图发现了“由水传播”的证据，并成功劝服伦敦政府取下了“宽街”（Broad Street）水泵的把手，疫情因而得到了控制。
时光跨越百年，2020年，新冠肺炎疫情在全球肆虐，这一次，数据新闻与数据可视化发挥了不可替代的作用。
1 疫情期间数据新闻报道的四个方向
我国目前主流的数据新闻生产者主要包括：澎湃“美数课”、DT 财经、腾讯新闻、网易数读等机构媒体，帝都绘、回形针PaperClip、时代数据、城市象限等新媒体机构和搜狐四象工作室、谷雨数据等门户网站。通过对这些媒体在新冠期间（2020年1月1日—9月17日）的主要数据新闻作品进行分析，我们可以总结归纳出疫情期间的数据新闻报道的主要方向。1.1 现状
媒体主要通过对实时疫情数据的通报、疫情相关知识的科普和疫情相关信息的实时查询来报道当前的疫情信息。
在疫情刚爆发后不久，丁香园就在、微博和移动端同步上线了新型冠状病毒肺炎疫情实时动态平
台小程序，这是我国首批上线的、不断实时更新的即时信息平台，数据源为各地的卫健委通报或部分权威媒体的报道。点开小程序，在设计上，平台首页通过绿、橙、红、灰等颜区分出
累计治愈、现存确诊、累计确诊和累计死亡的病例
数；在国内疫情地图上，通过各省地图板块的颜深浅，区别出疫情的严重程度；在国内疫情趋势上，用折线图显示出疫情的动态变化和整体走势，在国外大规模爆发疫情之后，还额外增加了全球疫情数据板块。
在疫情爆发之初，众的恐慌情绪不断蔓延，这样一个公开透明且实时更新的疫情实时动态平台，帮助众减少了心中对于未知的恐惧，自上线之日起就成了人们了解疫情的一个重要窗口。
此外，值得注意的是，在小程序内部，除了疫情地图和实时播报以外，还设有辟谣与防护、疾病知识板块，用户可以根据自己的需求自由地选择了解哪一部分的信息。这样的一个集数据通报、知识科普于一体的数据新闻小程序，不仅满足了读者了解信息的基本需求，还以读者为中心，把选择权让渡给读者，根据读者的需求定制个性化服务，体现了极大的个性化和人文性。1.2 防控
这一报道方向的数据新闻主要体现在通过分析疫情期间的各方数据，提出防控措施和检验防控成果这两个方面。
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如澎湃“美数课”在2月6日发布的《763例确诊患者的故事，还原新冠病毒向全国扩散的路径》——这篇报道从截至2020年1月27日各地卫健委公布的确诊病例中搜集并分析了763例确诊患者的迁徙详情，还原了新冠病毒从武汉扩散到全国的关键节点和路径，并通过还原确诊患者从出现症状到就诊入院的时间间隔图，提出对各地疫情防控措施不到位和信息披露不力的不满；帝都绘的《疫
天气冷的短信情爆发后一个月里，你的城市做了什么？》——通过对我国8座主要城市的政府上每天发布的疫情应对措施的整理和归纳，来检验这几座城市的治理水平。
1.3 预测
预测方向的数据新闻主要体现在通过对数据的分析整合，预测疫情未来的发展趋势和扩散路径。
1月21日，城市象限上发布了一篇文章：《哪些城市的新型肺炎疫情可能被低估|人流迁徙大数据+SARS传播路径》。在文章中，通过对比2003年非典传播曲线，推定了新型冠状病毒当时所处的传播阶段，并根据人际传播的人特征和空间规律，导出病毒扩散规律模型，结合2018年腾讯迁徙数据，得出了我国新型冠状病毒疫情传播的预测性模型，提出了关于病毒传播的很多预测，在这份报告发布10天之内，很多结论得到了验证。大数据文摘也发表了“预测型”报道：《防控力度多大才能遏
制疫情发展？网络动力学推演给你答案》。这篇报道通过网络动力学方法，采用定量化计算机模拟与数据拟合并进的手段研究大量的人口流动而导致的病毒二级甚至三级爆发的问题，预测各地疫情爆发时间、自然衰退时间和干预衰退时间。
1.4 修复
这一部分的数据新闻报道主要包括表明疫情对于经济、社会和生活产生的影响以及表达对在疫情中去世的人的追忆和纪念。
修复方向的数据新闻报道极大地体现了数据新闻的人文关怀。澎湃“美数课”的《新冠肺炎逝者大多是本身有基础疾病的老人》用一朵花的方式来呈现逝者，用花瓣表示该逝者原先所患有的基础疾病。设计师表示：“关于逝者，我们整理的是冷冰冰的数据，但是我们呈现的应该是人文。所以关于这个逝者的数据，我们想用特别的方式呈现，于是想到了在非常规可视化中相对常见的花的方案。”[1]同样，财新网在2020年4月4日清明节即全国哀悼日当日，发布了可视化报道《新冠疫情：献给疫情中离去的生命》，用不同的花瓣代表不同的家庭，用花瓣的飘落代表代表生命的陨落，用上千条死亡数据搭建成一座纪念馆，读者可以通过检索和点击花瓣了解每一位逝者的生平经历。后续，财新网还推出了《可视化|新冠疫情：献给疫情中离去的生命》，读者可以对数据库进行更新和补充，完善数据库。在这则数据新闻报道中财新网争取不遗漏任何一个因新冠而离世的普通人。
2 疫情期间数据新闻的人文关怀
通过对疫情期间我国数据新闻报道的汇总和分析，我们可以看出来：疫情期间的数据新闻报道最突出的特点之一就是人文性。这种具备可视化特点
的人文关怀主要体现在如下几个方面：
首先是贴近性。在疫情期间的数据新闻报道中，报道的主角更多地转向了弱者和普通人，发现被宏观叙事淡忘的人和事，给每一个人发声的机会。不管是大数据文摘的《1183位求助者的数据画像：不是弱者，而是你我》——通过对微博求助者的信息分析，刻画出求助者的数据画像，还是前面提到的财新网的《献给疫情中离去的生命》，这些数据新闻报道都更多地把目光转向了在疫情中需要帮助的每一个普通人。此外，部分数据新闻创作者还鼓励读者参与到信息的收集和统计当中去，例如前文中所提到的帝都绘的《疫情爆发后的一个月里，你的城市做了什么？》一文，报道在文末附上了汇总梳理931条政策的石墨文档链接，鼓励读者进行核查和补充。这种鼓励读者参与到新闻创作的做法既增强了新闻的贴近性，使得读者参与到了新闻的生产当中，又收集到了更加广泛的数据，得出了更加严谨的结论。
其次体现在新闻的交互性中。疫情中涌现出了很多以实时查询为主要功能的数据新闻：财新数据可视化实验室出品的《了解你附近的“新冠肺炎”定点医院》、澎湃的《新冠肺炎患者同行程查询工具》、
人民日报客户端与腾讯看点联合制作推出的“新冠肺炎确诊小区图”、凤凰新闻客户端设置的“患者同程查询工具”等新闻实践都体现了个性化信息定制在此次数据新闻中的突出特点。通过这种交互式页面设计的数据新闻，不仅能够迅速、简易地满足读者的信息需求，还使读者感觉处于信息获取的主动地位和优势，可以增强用户体验。
最后人文关怀还体现报道的通俗化上。不管是对官方通告的解读、知识的科普还是对未来疫情发展的预测，在疫情期间的数据新闻报道中，都努力做到了语言表达通俗易懂，数据表达简单明了。在之前的数据新闻实践中，常常会出现大量的专业词汇堆积、数据的专业化程度过高等情况，造成对读者的媒介素养要求过高，受众面窄、传播效果不佳的情况出现。但是在疫情中的数据新闻报道中我们可以看见各种形式的可视化表达：地图、趋势折线图、动态图、图表、视频、饼状图、花瓣图、交互式地铁图、日历图等等。创作者们发挥了无限的创意，努力用最简单明了的方式，让更多的读者看明白大数据背后的故事。
3 疫情期间数据新闻实践中出现的问题
flash动画教程虽然疫情期间数据新闻报道的表现可圈可点，但是仍旧出现了一些问题。
关于新闻的时效性不足这个问题，这是在数据新闻的生产中普遍存在的问题，就不在这里多加赘述了。
在疫情期间数据新闻实践中出现的突出问题首先是是新闻报道的深度不够。与文字报道相比，数据新闻可视化报道缺乏权威采访和现场调查。不少的数据新闻作品只是通过数据可视化的方式把新闻数据表现了出来，并没有深究数据背后的含义，很难引发读者的思考。
其次，数据的来源单一且公开程度不高。数据新闻过于依赖数据，如果没有数据，就很难做出一篇数据新闻报道。比如在2020年1月20日之前，官方没有公布明确的数据，这期间几乎没有可视化的数据新闻报道。在疫情期间，由于数据的来源单一，大多依赖国家和各地卫健委等政府部门的统计数据，记者亲自调查收集的数据较少，所以国内可视化数据新闻作品的数据具有很大的相似性。而且，虽然大多数的数据新闻都标注了数据来源，但以模糊标注为主，创作者笼统地标注来源机构和网站的名称，原始数据对于公众而言几乎仍是“不可得”，数据透明程度还未达到理想状态，数据的完全开放程度低。
此外，疫情期间的数据新闻作品的选题及类型同质化较严重，创新力不够。相较于文字报道丰富的题材和多样的采访，数据新闻报道的形式和内容受到了更多的限制。就拿疫情地图和传播路径图举例，几乎每个媒体和互联网平台都推出了类似的功能，“撞车”严重。
最后，在数据新闻的生产过程中更容易出现主观偏向的问题。在传统的文字新闻报道中，记者的主观
偏向可以通过文字上的叙事角度、采访对象的选择、用词的考虑等很容易地显示出来。但是在数据新闻报道中，由于数据复杂的采集、分析过程以及呈现的多种可视化元素，如：彩、图形的图像信息、视频的剪辑拍摄手法、音乐的情绪渲染、沉浸式的体验等，使得在新闻中存在着较为明显且不易被发现的叙事偏向。这种丰富的可视化叙事元素使得作者更容易隐藏自己的主观倾向，如果在一些操作环节失当引发偏向性问题，不仅会对新闻的客观报道造成损害，还会引发更深层次的问题。
4 疫情期间数据新闻实践对我国未来数据新闻发展的启示
美国西北大学人文与社科学院教授Brian Keegan曾在2015年呼吁：“在当代，对于信息过载，以及恐惧、不确定性和怀疑等情绪的焦虑氛围下，数据驱动的新闻可以起到关键性的作用。它们可以为关于政策、经济趋势、社会变革的讨论提供更为坚实的经验基础。”[2]
由此可见，数据新闻实践是有关未来的准备。那么未来，在我国，我们需要什么样的数据新闻作品呢？4.1 需要有深度、有广度
从数据来源上来看，在未来的数据新闻实践中，媒体和记者可以通过各种方式扩大数据来源，不仅仅依靠官方数据，也可以把商业数据和调查数据列入数据来源，各个媒体之间也可以尝试将数据共享。例如在疫情爆发初期，澎湃“美数课”便制作了新冠肺炎时事数据平台，将编辑部自行收集、整理的疫情信息通过石墨文档和Github公开。网易使用这个数据来源生产出了《新冠肺炎席卷全国的33天》《
武汉疫情，129名患者的患病史透露了什么》等报道。媒体间形成了开放式协同合作的生产模式，这初步实现了从知识共享走向知识再生产的数据开放目的，但是这样的数据共享还很少。
高树玛利亚作品从报道内容上来看，数据只是新闻的一种呈现形式，要学会把传统新闻传播的定性分析逐步转为定量分析与定性分析相结合的新闻信息制作形式[3]，用数据说好故事。
4.2 需要客观、平衡
在未来的新闻实践中，新闻媒体可以通过数据采集、整理、分析等技术的进步、新闻从业者媒介素养的提升以及新闻理念与制度的完善等措施来减少在实践中所存在的主观偏向的问题。
4.3 需要有人文关怀
数据可视化报道一直以来以真实、准确、客观见长，而被部分学者诟病由于过分依赖技术，而缺少人文主义关怀[4]，人情味不足。而在此次疫情的报道中，数据可视化突破了这一局限，做到了人文关怀和客观理性的统一。在今后的数据新闻可视化实践中也要牢记人文性，只有当数据新闻的选题更贴近大众，能够引起大部分人的共情，这篇数据新闻才能达到更好的传播效果，更容易“出圈”。
4.4 需要叙事清晰、简单易懂
在传统的新闻采写中要求语言平实、简单明了，这个要求在数据新闻上也同样适用。在目前的数据新闻实践中，部分数据新闻报道不过只是专业图表和学术语言的堆砌，也有一些数据新闻通过可视化方式呈现的时候只重视可视化形式的视觉冲击，没有考虑到受众的媒介素养和叙事呈现的清晰明了。这就要求数据新闻从业者提高专业水平，用最有说服力的可视化形式展现出新闻内容，让越来越多数据素养不高的人知道这篇文章的。
4.5 需要主题新鲜，多元呈现
疫情之后，教育、餐饮、金融、物流等行业都发布了调查数据，数据新闻的媒体可以充分地利用好这些调查数据，通过平台与生产者的深度联动，通过这些新鲜的数据和主题呈现出多元的“后疫情”时代疫情对中国的影响以及各行各业的应对措施。
4.6 需要有分析性、预测性
在未来的数据新闻实践中，数据新闻应该利用
（下转第69页）
深感不安，他们怀疑“一带一路”倡议“带有强烈的地缘政治考量，视成功的中国发展道路模式是对其本身治理模式的严峻挑战”[15]。如此种种造成了中法之间互信不足，法国主流媒体因此而大肆渲染“中国威胁论”，并企图“唱衰中国”。
可见，增强两国间的互信，消除长期以来的政治偏见，改善法国主流媒体报道中的中国形象，已迫在眉睫。为此，应进一步做好对法传播的顶层设计，改变以往通过新闻宣传进行传播的老路子，充分发挥公众外交的作用。因为，正如郭镇之教授所言，由来自民间的各类人士发自肺腑的真诚的声音所组成的多部和声一定能讲好中国故事，展示真实美好的中国形象[16]。
注释
①fr.statista/infographie/14687/les-medias-
numeriques-payants-avec-le-plus-dabonnes/。
②需要指出的是，这八种框架之间不具备排他性，大多数文章
同时包含一种以上的报道框架。
③finance.sina/wm/2020-07-23/doc-
iivhuipn4744219.shtml。
参考文献
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[16]郭镇之.“多元一体讲好中国故事”[J].对外传播，2018
经典搞笑网名
（9）：4-6.
好深度数据探测手段的优势，逐渐增加发现型、预测型的新闻报道，不是紧跟时事热点，而是使它本身发现的新闻能够成为热点。
5 结语
在此次的新冠肺炎疫情的报道中，数据的分析及可视化在传播防疫知识、查询疫情信息、促进疫情防控、推动信息公开上做出了不可磨灭的贡献。除此之外，在疫情期间的数据新闻实践体现了新闻媒体的人文关怀和社会责任，各家媒体在新闻的选题、可视化方式的使用、语言的通俗、交互性的设计上都体现了人文偏向。不过，本次实践中也暴露出了我国数据新闻实践中所存在的一些问题，如同质化严重、深度广度不足、数据来源单一、数据的开放程度低等。
对于我国未来的新闻事业，笔者认为数据新闻是有关未来的准备，数据可视化是最有效的辅助解读信息的手段，未来媒体要努力提高自身水准，多挖掘数据渠道，扩展数据源，消除叙事中的主观偏向，做出有深度、有广度、客观平衡、有人文关怀、叙事清晰、多元呈现的数据新闻作品。
参考文献
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疫情报道分享实录》[EB/OL].[2020-03-13]. mp.weixin.qq/s/Efzvltuhtrxr_ZWVv8qBoQ.
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