真实性视域下数据新闻的困境研究
◎韩明芳
数据新闻，简单定义即数据驱动新闻，一般定义为运用可视化技术和互动手段呈现社会问题的一种新型新闻样式。数据新闻拥有着渐进的发展历程，每个发展阶段都为塑造数据新闻打下了基础。
国内正式接受“数据新闻”的概念是在2013年，但在此之前国内的一批门户网站也做了较早的尝试。自2001年起，腾讯、网易等网站便陆续推出了数据新闻栏目，它们所制作的就是为我们所熟知的《数读》《图解天下》等栏目。此后，诸如《南方都市报》《新京报》《华西都市报》等纸媒也分别推出了《数据》《华西数据》《图个明白》《有理说》等专栏。①
（一）新闻真实性的概念
在业界，新闻真实的一般定义是指新闻报道忠于客观事实的性质和程度。在此基础上，新闻真实性就表示新近发生的报道要符合客观事实。它是新闻存在的根本条件，是新闻的特性之一。无产阶级新闻理论基本原则之一就是真实性，它是新闻工作者在新闻实践中必须遵循的一项基本原则。而坚持新闻真实性原则，就要做到具体真实和总体真实相统一。
（二）满足新闻真实的条件
怎样达到新闻真实？满足新闻真实的条件有哪些？针对此类问题，要根据新闻真实的双重内涵作出解答。新闻的真实包含双重含义：新闻的“具体真实”和“总体真实”。新闻的具体真实是相对静止意义上的真实，要求新闻报道要素以及新闻中的数量与数字，甚至引用材料等方面真实；
新闻的总体真实是动态意义上的真实，要求在事物的发展运动中把握事物，全面地反映事实。②一篇具有生命的新闻作品，需要具体真实和总体真实，而满足了新闻的具体真实和总体真实，也就达到了新闻真实的条件。
（三）数据新闻的真实性探讨
在新闻真实性视域下研究数据新闻，要考察数据新闻生产与传播的各个环节是否具备满足新闻真实的条件，也就是要考察其具体真实是否达到，数据新闻如何生产。德国记者劳伦斯的研究和《数据新闻手册》可以较为完整地回答这些问题。首先，劳伦斯指出，数据新闻的生产经历了数据过滤与视觉化的过程，而数据新闻就是经历这些过程之后呈现的一种故事。其次，数据新闻的生产需要通过数据新闻编辑进行任务分工，有针对性地进行数据挖掘与分析，而在分析过程完成后，就要运用常见的折线图、时间轴等形式进行可视化的呈现。结合以上概念，数据新闻的真实可以要求数据来源、数据分析、数据呈现三个方面的具体真实。
（一）网易《数读》数据新闻概况
我国的一批门户网站较早对数据新闻进行尝试。在这些媒体的数据新闻实践中，网易推出的《数读》栏目引人注目。《数读》在2012年诞生，在官方网页查阅可以发现，其新闻选题涉及政治、经济、文化、民生、社会等方面，其中民生和社会议题比重大，国际议题比重小。网易数据新闻的发布固定在周一、周三、周五，而诞生伊始，网易《数读》栏目的数据新闻发布并没有固定的时间，发布数量在一周5篇以内。
（二）网易《数读》的样本选择
前文提到，网易的《数读》栏目是中国最早一批门户网站所探索的数据新闻栏目之一。它依托网易门户网站而生，具有典型代表性，至今在数据新闻方面也有着一定的影响力。通过相关评论与转发量也可以得知它的较高用户活跃度与用户参与度。因此，本文将网易《数读》作为研究对象并进行样本选择，以尽量保证样本代表性与数量限度。
近年来，网易《数读》栏目不断整改与发展。数据新闻的数据挖掘、内容分析与呈现方式都在一定程度上有所飞跃，因而在此基础上再研究网易《数读》早年的数据新闻将失去了样本的代表性与时效性。基于研究问题，为了使研究效果更能指导当下实践，本文将样本的发布时间界限定在2020年1月1日至2022年1月1日。在这一时间段的有效样本有170篇，研究从上述三个环节切入，对其进行内容分析和文本分析。
（一）数据来源与真实性
1.数据来源不明。在数据新闻中，数据来源至关重要，它事关新闻信源是否客观与新闻事实是否真实。在“数据来源清晰度”的变量中，涉及数据来源的描述这一从属指标。文章将数据来源的描述分为三个方面，其一是没有提供数据来源，其二是给出了数据来源的大致范围但读者无法精准获取，其三是可以通过详细描述找到具体来源。③从“数据来源分析百分比”来看，研究涉及170个样本，其中，没有提供数据来源的有57个样本（33.5%），84个样本中只给出了数据来源范围但读者无法获取，占比为49.4%。只有剩余29个样本数据可以通过其描述找到具体的来源，占比为17.1%。从以上数据可以得出，有82.9%的样本数据来源模糊不明。由此可见，网易《数读》栏目的数据来源描述的清晰度并不高。例如，在《若想维权快，坐上引擎盖》一文中数据来源提示为“公开资料整理”，在《网络贷款一时爽，最后还钱火葬场》一文中的数据图表甚至没有显示数据来源，数据来源不明晰，数据来源描述模糊。这种没有得到确定的数据来源，不仅让人怀疑数据统计的真实性与可靠性，同时没有做到真实记录的数据，在新闻中就不能做到具体事实的准确无误，由此也将会引起总体新闻的失实。因此，在数据来源的清晰度方面存在着威胁新闻真实性的隐患。
2.数据来源较为单一。若信源片面，数据呈现的将是局部的客观，整体很难达到客观与真实。针对研究问题，数据来源的数量可以分为没有信息来源（0）、单个信息来源（1）、多个信息来源（≥2）三种类型，研究确定“数据来源的多样性”变量，并将“数据来源的数量”作为研究的从属指标。在研究涉及的170个样本中，除去没有提供数据来源的57个样本，64个样本中提到了1个数据来源（37.6%），49个样本中提到多个数据来源，占比为28.9%。由此可见，网易《数读》栏目数据存在较多单一数据来源的问题。在此基础上进一步分析，在37.6%的单一数据来源样本中，有31.2%的单一数据来源为单一政府机构数据（包括国内与国外机构）。上述数据统计分析表明，网易《数读》栏目在进行数据选取时，忽略了数据资料的多样性与广泛性。单一的数据资料有时并不能用来解释一种社会现象或社会问题。网易《数读》栏目于2022年9月25日发表的题为《年收四千亿通行费仍亏损，收费公路越亏越建》的数据新闻，用来调查分析投资与收益比，全篇只一处显示新闻来源——《历年全国收费公路统计公报》。这意味着仅依靠政府公报收集收入数据，但没有多方信息来源显示支出数据，在进行数据选取时忽略了数据资料的多样性与广泛性。单一的数据资料有时并不能用来解释一种社会现象或社会问题，如果没有多个信息渠道的资料抓取与对比分析，就无法合理回答目标问题，其结果只能是粗略且片面的。
3.数据来源权威性不足。在已获得的170篇样本中发现，网易“数读”新闻中的数据分析依赖于社交媒体，甚至有很大一部分直接引用社交媒体的分析数据。诸如对豆瓣、知乎、大众点评甚至微博的数据爬取，对豆瓣的评分、知乎的回答与微博的转发评论等进行分析，并在此基础上探讨人们对某一事物的看法或行为。然而，社交媒体的数据并不具有权威性。互联网时代，仍然存在不会使用互联网的人群，同时也有一些互联网用户不愿意在互联网上表明意见与态度。此外，由于社会身份、社会地位的影响，公开表达意见的用户也代表着不同的利益与要求，并不总是客观与准确的。大数据的特性决定了数据新闻的客观事实的呈现与表述可以更加清晰与直观，但这种特性同时也会使相关从业者对新闻的挖掘与分析仅仅满足于浅层次，忽略了深度加工的重要性。譬如，在《中国最爱喝奶茶的城市找到了》一文中，直接利用大众点评平台数据进行整合分析，对评分比较稳定的品牌、对连锁奶茶店要求最高的城市进行排列描述。那么，大众点评上的用户能否代表大多数用户体验？答案显然是不能的，因为爱喝奶茶的人不一定使用大众点评，仅分析大众点评也不具代表性。
当数据缺乏权威性时，就可能会使数据新闻反映出不准确的事物现象及背后原因。同时，这种错误倾向会拉远与社会效果的距离，影响公众对于新闻事实的理解。因此，在此基础上的新闻事实的真实就无法保证。
（二）数据分析与真实性
1.数据分析机构专业性存疑。数据新闻的分析需要有专业的机构与组织。但是从网易《数读》的170篇样本中发现，编辑记者组成并不固定。一篇数据新闻的编辑组成可以是单个人，也可以是多个人，且新闻编辑人员没有固定生产制作的任务，人员配备具有随机性。这一点似乎已经成为我国新闻网站制作新闻的传统。资料显示，目前我国新闻网站的新闻大多是由机动性强的群体制作生产，这些采集与编辑人员临时组队，不具有固定性。④由此可见，网易《数读》的新闻制作沿用传统新闻制作方案的传统，没有重视编辑团队建设与团队成员任务分工。这种新闻制作理念可能会导致数据新闻生产制作的低效率与低质量。一旦数据分析人员的专业程度不达标，数据新闻的质量得不到保障，就可能会使数据新闻所反映的事件、现象、情形等内容偏离客观实际，对社会现实的反映不再清晰与准确，那么数据新闻的真实便难以保证。
2.数据分析时效性的缺位。在网易《数读》栏目中，存在着用老数据分析新内容的问题，与其说是数据来源不够严格谨慎，不如说是在思维先行的错误分析意识指导下出现的行为偏差。表现在数据分析上，即忽略数据分析的时效性，缺乏对社会现象的及时指导、关注与解释。在170篇样本中，《双十一不靠谱快递排雷指南》在2020年11月10日发表，不可否认在新闻上是具有时效性的。然而，其依据“2010—2017年国家统计局数据”展开分析却不具有说服力。过去的数据是否能反映当前现象？这样的数据分析是否能够使人信服它的真实性？此外，在《中国人的一天，是怎么过的》一文中，大部分数据分析是基于《2018年全国时间利用调查公报》。2018年度数据的显示结果是否能代表2022年的中国人民的时间分配？在此期间的民众行为是否有所转变？数据分析时效性的缺位，会降低数据分析的准确性，进而影响数据新闻的真实与客观。
（三）数据呈现与真实性
1.可视化的滥用。数据新闻的最大优势和特点就是其拥有可视化的呈现方式，然而可视化对于新闻的真实性也存在一定的影响。提起数据新闻，人们总会想到可视化的表达方式，诸如折线图、时间线等，这似乎成为数据新闻的“招牌”。为了打响“招牌”，数据新闻的制作便陷入寻求更多可视化存在而滥用可视化的漩涡，甚至没有平衡好可视化方式与新闻真相的关系而“标新立异”。这就会使用户打开图片后发现图中信息价值不高、图片与内容并不相符。⑤在对网易《数读》栏目进行内容分析时发现，在170个样本中，有2个样本利用了动态交互的多样的数据呈现方式，有109个样本可视化的呈现方式以静态图片、柱状图、饼状图为主，而剩下的59个样本以漫画、插图等静态图画形式呈现。这些以漫画、插图等可视化形式呈现的数据新闻虽博人眼球，但却失去了多角度多层面对事实进行透析的优势，会给广大受众带来信息不实的感受。同时，也会逐渐失信于受众。
2.交互性程度低。在网易《数读》的170个样本中，仅有2个样本利用了动态交互的多样的数据呈现方式，大多只是静态的时间轴、折线图、饼状图等，与国外媒体相比，创新性与交互性不够，只停留在知识的科普与描述上，缺乏对数据的整合和情景化设置。交互性数据新闻作品需要引发读者“指尖的滑动”与“情感的碰撞”，而网易《数读》栏目对交互性较低的掌握程度，使得在这些极少数的交互性新闻中也只是动态画面与一些超链接结合的简单设置。实际上这种交互页面的设置所产生的意义微乎其微，读者所能感受的交互体验是不尽完善的。由此，受众难以从数据中读取新闻背后的含义，这说明数据呈现还不足以使受众切实贴近事实、感受事实。数据呈现方式提高交互性，不仅是为了丰富数据新闻的形式，更是为了使其更加清晰、直观地反映客观事实，在与受众的互动中，增强受众对新闻信息的理解与接受。反之，忽略了数据新闻的交互性可能会影响数据对新闻事实的全面表述与说明，进而影响新闻的真实性。
（一）政府、企业、社会机构提高数据库的开放性与共享性
网易《数读》栏目存在着数据来源单一的现象，且大部分单一数据是国内外政府机构的官方数据。这一现象给予我们这样一种启发：在数据新闻来源的环节，只有当企业、社会机构公开更多可公布数据，才能使传播媒介收集到广泛且丰富的信息，也就能够清晰而全面地阐释社会问题与社会现象，最终收获更大的社会反响。同时，我国的数据新闻探索与实践要在国外经验积累的影响下进一步发展。政府机构要强调数据的公开透明，引导政府、企业、社会机构提高数据的开放性与共享性，也要做好数据的管理与共享，加大数据监管与审查力度。企业、社会机构要增强对社会共享数据的意识，只有这样，才能实现企业机构间的互利共赢。
（二）新闻工作者严控新闻核实过程，加强行业自律
从网易《数读》栏目的数据分析产生的过度依赖社交媒体、数据分析时效性的缺位等问题中可以得到启示：新闻工作者要严控新闻核实过程，同时媒体也要加强行业自律。首先，大数据时代下的数据信息良莠不齐，数据来源复杂、多样，在大量数据面前，如何选择与使用是一个难题。记者要选择时效性强、代表性强的数据，以提高数据分析的精准性。更重要的是，为了避免后续分析出现差错，在第一时间获取数据时，记者就要对数据进行核实，对数据线索进行不断的验证。可采取书面核实，也可采取实地调查。要了解数据构成因素与相关因素，了解数据产生背景，更要清楚掌握数据挖掘时间。此外，在编辑时也要对数据来源进行清晰准确的描述。其次，媒体要加强行业自律，为规避数据可能引发的种种风险，可建立智能检测系统与审核平台。对采用虚假数据、利用数据发布虚假信息的现象进行惩罚，在行业内部形成一套行业监督体系与标准。
（三）提高新闻人的数据素养和数据处理能力
数据新闻的制作、分析、呈现离不开新闻工作者，它急需具有数据素养与数据思维的数据新闻工作者。因此，只有兼具先进的数据挖掘和分析技术与高素养的人才，才能使数据新闻发挥其强大的功能。大数据时代，不仅网易《数读》的记者需要提高自己的数据素养，各媒体数据新闻记者都应学会从大量数据样本中甄别出高质量数据，并深度挖掘与分析背后问题。提高数据素养，既要加强数据新闻团队建设，又要注重高校数据新闻专业人才的培养。要进一步构建数据新闻的可视化制作队伍，明确团队成员之间的分工，形成科学合理的工作体系。同时，要重视新闻学院的建设。新闻学院要加强课程体系建设，重视学生新闻敏感的养成与数据挖掘、分析、利用的本领。
不可否认的是，数据新闻确确实实地改变了传统新闻采集方式与生产流程，为新闻生产提供了新的思路，使得数据分析更加科学复杂，数据呈现更为直观明了。然而，当我们通过网易《数读》栏目的数据新闻分析其真实性却也发现，在数据新闻实践过程中，还存在着数据的模糊记录、数据的单一来源、数据分析加工浅层次、数据呈现交互性低等诸多问题。这些严谨的数字背后可能是与实际不相符的事实，它威胁着数据新闻的真实性，并给数据新闻的真实性带来了困境。
数据新闻发展之路漫漫，对于发展过程中可能存在的一些伦理问题，还需新闻工作者等与之相关的人员或机构上下而求索。从新闻真实性视域下了解与分析数据新闻的困境，能够为国内数据新闻实践与发展灼灼生辉而助力。
注释：
①郭晓科.大数据[M].北京:清华大学出版社,2013:24.
②陈昌凤,王宇琦.公众生产信息时代的新闻真实性研究[J].新闻与写作,2016(01):48-52.
③张倩.网易数据新闻“数读”解读[J].新闻世界,2016(06):56-58.
④谭唯.网易“数读”的信息图表运用[J].南方传媒研究,2013(06):13.
⑤[美]冯启思.对“伪大数据”说不：走出数据分析与解读的误区[M].曲玉彬,译.北京:中国人民大学出版社,2015:7.
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