1．并不是所有报道都需要可视化

笔者随机抽取了10份南京《金陵晚报》做为样本进行分析，其中可使用可视化报道模式的新闻不到10%。以2015年4月14日的《金陵晚报》作参考，当天一共约80篇新闻报道，其中包含5种数据及以上的，可做成动态图表类的新闻只占到2条，分别是两则股票财经类新闻，此外一则可做成交互地图的区域停电公告，两则可作为信息图的人物类型报道（一篇新闻关于蒋洁敏一审开庭和等待宣判人物列表，另一篇新闻关于希拉里从政经历），可尝试数据可视化说明的新闻只占到5%，可见，一方面，数据可视化道路虽然有了一定的尝试，但并没有被推广。同时它也启示我们，并不是所有数据新闻都要可视化。

归纳以上涉及的几则可视化案例，可以制作成可视化新闻的报道必须包含以下一种或多种情况：（1）包含多种有关联的数据；（2）空间位置发生过移动；（3）跨越一定时间段；（4）有可进行比较的项目。以上四种情况变量越多，组合项也就越多，包含的信息量也就越丰富。这些情况虽然大部分新闻都会有所涉及，但作为单独元素可进行独立报道的很少，说简单点就是其重要性不足以构成一篇新闻报道。数据新闻是问题的提出者，本身解决不了问题，仍需要深度报道和调查报道等专业性较高的新闻来跟进。这也是数据新闻为什么薄弱的原因之一，也直接影响到了数据新闻可视化的发展。

2．数据新闻可视化对数据型记者提出了更高要求

数据的深层规律其实很难被发觉，并不是每一组数据都有自身的规律。记者好不容易找出一条规律，将动态过程生产出来，受众又会因为图表包含的信息量过多，一次性解码的能力有限，本能地选取最大的变化，忽略小变化，所以一条成本量极高的数据新闻，最后只产生了微弱的影响，许多新闻工作者也因此望而却步。这种高成本低效益的工作不仅考验记者的耐心和心理承受能力，还考验记者的专业性，即对数据精准性的把握。有些记者为了寻找可能的规律，折中取平均值，从而放弃对精确数据的追求，这也就背离了数据新闻的初衷。

不仅如此，既然不同数据组合产生了不同意义，那数字将怎样组合的问题也成为新闻生产的重点。组合的数据有可能偏离“客观报道”的要求，新闻要素模糊不清，甚至左右受众的思维。换句话说，媒体很有可能操纵数据，引起不必要的误会。记者从提问者摇身一变成为数据的解读者、分析人，这一点对记者人才培养提出了新要求，不仅对文字的要求高，还对编辑和数据管理技能有所要求，记者要用更加专业犀利的眼光，更加通俗易懂的呈现方式，挖掘可能存在的新闻隐藏点，帮助受众理解数据。

记者不仅需要努力克服以上几点，还要学习相关制作软件的操作，思考用怎样的方式才能让可视化更加有力和美观。这就需要记者的逻辑思维能力和相应的美学功底，后者对于一向用笔杆子生存的新闻记者来说，更是一项全新的挑战。

3．可视化对受众的文化要求偏高

以上有关新闻可视化的论断必须建立在受众可以自行进行解码的层面上，数据新闻再真实、再震撼，都要让受众理解才能完成真正意义上的新闻传播，这点对受众提出了相应的文化要求。笔者对南京市鼓楼区某街道50位市民进行了调查，有2%的群众看不懂上文提及的有关教育支出的图表，35%的人看不懂《卫报》专栏《解读骚乱》中的时间轴信息图，高达70%的人看不懂财新网的风雨中概股。

教育支出 解读骚乱 风雨中概股

看不懂的人数 1 14 35

所占比例 2% 35% 70%

这里需要说明的是，《解读骚乱》的报道中包含英文，将英文翻译给市民后，有一半的市民表示可以识别，唯一看不懂教育支出图表的市民是一位78岁的老人，没有接受过教育。

能看懂和能理解又是属于两个层面上的学术含义，“能看懂”说明知晓图表各个要素的表意，以及如何将数据合理地传递出去；“能理解”更上了一个档次，是在看懂的基础上，将符号意转换为内涵意。后者是数据新闻可视化真正追求的受众群，他们往往在“原来是这样”的层次上思考“因为这个才这样”继而预测“未来有可能这样”，从受众分析的角度上来看，数据新闻可视化仍然有很长的路要走。

2011年网易新闻着手开创“数读”专栏，口号是“用数据说话，提供轻量化的阅读体验”，四年间网易数读专栏制作出600多幅经典数据图文。其他三大门户网站也相继推出了自己的数据新闻专门栏目：图解天下（新浪）、数字之道（搜狐）和数据控（腾讯）。虽然各大门户网站数据新闻可视化的摸索如火如荼，但真正活跃的读者并不多，许多图表只是依附在原网站强大的传播能力下才扩散开来，即受众看到后才会关注，有话题才会讨论。拿图解天下（新浪）为例，其发布的数据图片大多依附拥有4000万粉丝的大V——头条新闻发布，再通过图解天下官方微博进行转发，图文转发量一般不超过一千，视话题而变，转发者大多是受过高等教育的人群。目前图解天下的认证微博只有50万粉丝，很少直接发布自己原创的新闻数据，粉丝活跃度较低，影响力远远弱于头条新闻。受众量少是国内数据新闻发展受到限制的主要原因，让受众接受数据新闻，开发国内市场任重而道远。

4．数据的真实性有待考证

数据新闻可视化能否站稳脚跟，依赖于数据是否真实和可靠。现阶段数据来源只限于一些专业机构，如联合国相关部门、国家统计局、学校等非政府组织。即使一些受众也可以提供自己持有的部分数据，但并不能保证那些没有新闻专业知识的受众所提供的信息可靠真实。数据如果不真实，那就是一堆杂乱的符号，并不能用作新闻素材。

即使提供的数据来源可靠，数据准确，我们又不得不面临另一个十分现实的问题：新闻数据可视化因呈现方式过度花哨，让部分受众觉得数据不严谨，拒绝接受。特技给人的通感是虚假的、伪造的，数据新闻可视化的过程既然是用电脑特技进行转换而来，就是将影视作品和新闻融合，必然带有虚假成分。这种观念可以说是普遍存在的，短时间内无法改变。

四、当前数据新闻可视化应该注意的问题

1．数据的真实是可视化的前提

真实性是新闻报道的灵魂，发展数据新闻可视化首先要完善数据来源。要逐步成立专业数据生产中心，并细化收集数据的部门，设立数据“问责制”，www.eEelw.com让新闻报道摘录的每一处数据都可查可考，经得起分析。其次培养用户自主提供有效且真实的信息的习惯，新闻记者从追逐信息逐渐转变为收集信息的人，将用户提供的大量信息数据加以提纯，将一般的新闻报道变为来自受众的新闻，变成受众真正关注的新闻，提高受众参与意识。记者也要对数据持怀疑态度，数据挖掘应避免眼球经济[ 吴静．网易“数读”的数据新闻实践探析．中国传媒科技，2014．（03）]，培养数据责任感。

2．防止信息侵权是可视化发展的保证

随着信息的大量流通，记者掌握的数据也日益增多。有些数据无可避免地侵犯到当事人的相关权益，所以记者使用数据时，也会侵犯提供者的权益。新闻数据想要占有一席之地，想要实现可视化，必须成立一套完整的反侵权法律，完善网络规范，加强监督力度，让每个受众都在安全的网络环境下交换信息。只有大环境改变了，敏感的受众才会逐渐接受这一套全新的新闻生产机制，提供更多的数据参与信息流通。透明而负责任的新闻业是社会健康发展的基础，中国的新闻学界和新闻界在数据新闻学上应该投入力量，有所突破，充分地发挥媒体的监视、服务和沟通作用[ 郭晓科．数据新闻学的发展现状与功能．编辑之友，2013．（08）]。如果遇到媒体越权的行为，受侵害的一方也应及时拿起法律的武器进行维权，不做沉默的羔羊。

3．加强数据新闻记者人才培养是重点

媒体人作为新闻把关者，必须执行严格的信息筛选，剔除无关紧要的数据，让为民有用的新闻数据呈现在受众眼前。所谓能力越大责任越大，目前新闻界要做的是加强媒体人考核制度，提高数据记者的思想觉悟。这涉及到对新闻从业人员的教育和管理，也涉及到国家相关政策的制定和推行。积极培养新型数据型综合人才，严格制定行业规范是数据新闻可视化发展的重点。只有充分重视数据人才方面的培养，新闻可视化才会不断前进，焕发顽强的生命力。

4．用好先进的可视化技术是内在驱动力

可视化技术是可视化数据的载体，没有技术的支持，数据新闻可视化就是一厢情愿，无法实现。目前对于静态图表的制作技术日臻完善，只要注意控制信息量，尽量一幅图说明一个问题，静态数据图表操作起来并不难。动态图表对普通记者尚有难度，软件制作还需降低技术门槛，简化操作程序，方便一般记者操作。相关部门也应制作可视化软件的基础教程，让每个记者都可以主动接触并学习可视化的相关知识，并逐渐将数据可视化技术推广开来。

五、结语

数据新闻作为新闻学、数学和美学交叉的一门新兴学科，为传统新闻界开辟了一片全新的领域。数据新闻可视化作为数据新闻的谋生手段，是将复杂数据转化为知识的有效方法之一，为数据新闻搭建了一个更为广阔的平台。数据新闻可视化虽然取得了一定喜人的成绩，但仍然处于学步阶段，需要解决大量的问题。记者的职能和受众阅读方式都将发生蜕变，而这个过程必然是需要付出血泪的。只有适应时代召唤，积极应对挑战，回归新闻本质，才能完成数据新闻划时代的转型。