大数据背景下调查报道创新发展研究

○姜大为

一、调查报道中数据信息采集方式的创新

传统的调查报道信息采集较为复杂，记者获取信息往往要通过档案馆、资料室，现场目击采访，而大多采访运用的是偶遇式采访调查，采集的样本是随机样本，整个调查信息的采集过程以记者独立调查为主。这种信息采集方法导致报道制作周期长，调查成本高。而大数据技术的发展促使信息来源多样化，调查报道的信息采集方式由过去的以调查采访为主转为了以信息采集为主。

表1：传统调查采访与大数据信息采集比较

（一）调查采访转为数据采集

大数据时代，调查报道记者的信息采集方式由调查采访逐渐转变为了对数据的采集。对于从事新闻调查采访的记者来说，调查的方法是进行调查报道所必须掌握的工具。作为新闻记者，在调查报道中其实就是运用调查研究的方法来获得一定信息，以便为调查结果服务，由此可见调查方法的重要性。大数据技术改变了传统的调查方法，新闻从业人员在调查报道中应该正确看待大数据分析和调查采访的关系，充分利用数据采集在调查报道中的优势。

首先，数据采集提高了采访效率。众所周知，传统调查报道式微的重要因素就是制作周期长，调查取证耗时耗力。大数据时代用数据采集这种调查方式可以让调查记者把精力集中在对浅层信息源进行选择性的分析上，挖掘新闻的深层意义，有效提高记者的工作效率。央视新闻频道曾在“据说春运”报道中，利用百度地图LBS 平台（基于位置的服务）对2 亿部智能手机的用户进行定位，通过获取的数据实时制作出中国春运迁徙图，整个过程没有像以往传统的调查报道那样派记者在各大火车站蹲守采访，其信息的获取全部是通过手机定位。在LBS 平台下的定位信息是非常具有说服力的，因为这个平台的定位信息覆盖了十万以上个APP，每天定位信息数据达到十亿以上。[1]

其次，数据采集提升了报道的科学性。随着大数据技术的发展，样本数据更加丰富，使得调查的结果更具有科学性。传统调查报道遵循的是抽样理念，通过样本来推断总体。但是任何记者在调查采访过程中，都会受制于自身的视野和样本的数量，这可能会对调查的结果带来影响。大数据信息采集可以在一定程度上规避记者主观感受带来的风险，避免记者把相关性和因果性相混淆。传统的调查方法是我们调查一名采访对象，也可能要通过对与其相关联的人进行采访来获取信息。然而通过大数据技术我们可以通过社交网站、微信、微博的数据，分析人物关系来调查个人，这样得出的调查结果可能更加全面。大数据对于调查报道最大的优势在于其基于数据来源的多样化及海量数据分析计算出的调查结果准确度大大提升，在信息爆炸的时代给受众以安全感。

最后，数据采集降低调查成本。大数据采集降低采访成本，节约人力物力。调查取证是调查报道最重要的一个环节，而这个环节最大的劣势在于采访成本过高。在大数据技术的支持下，记者不一定非要去新闻现场进行调查采访，可以通过对有效数据的收集和分析工具来挖掘对报道有价值的信息。大数据时代，调查记者除了通过直接在数据库索引数据，还可以通过在互联网上向读者发调查问卷的形式来获取数据。以这种数据采集的方式来完成调查采访的前期准备，能够帮助媒体降低调查成本，具有一定的经济价值。

（二）数据采集智能化

近些年来，人工智能、云计算、物联网技术蓬勃发展，对传统的调查方法产生了巨大冲击。这些新技术拓展了调查报道中的数据信息来源，并且使数据信息的采集向着更加智能化的方向发展。

人工智能可以充分挖掘数据，通过算法的设计获得更准确的结果。此外，人工智能获取的数据可以在一定程度上弱化记者的主观偏见，把调查报道中的相关性和因果性区分开来，提高数据的质量。云计算平台的出现，为大数据的收集和存储提供了可靠的基础，调查记者可以通过云平台获取报道需要的数据，并进行深入的挖掘。大量终端设备上的传感器可以收集各类海量数据，把这些通过传感器获得的数据，经过整合分析，以一定的方式融入到新闻之中，完成新闻报道。这些前沿技术为调查报道中的大数据信息采集打开了广阔的空间，媒体应当利用大数据不断拓展和丰富调查报道的数据采集方式。

智媒时代，记者可以通过传感器获取到以往调查采访无法获取的信息。《休斯敦纪事报》环境记者戴娜·卡皮耶罗为了探测当地化工场周围是否释放有害物质，在工厂附近设置了传感器，探测空气污染的数据，最终获得了她最想得到的关于浓度的信息。[2]传统的调查是通过记者自身的观察和感受来完成的，这种方法的缺陷就是记者的主观性强。传感器作为人体器官的延伸，可以将过去一些抽象的东西量化，且传感器最擅长做的工作就是检测自然环境。哥伦比亚大学“托尔中心”的Fergus 认为，精准化的传感数据可以提升调查报道的权威性，增强报道的说服力。[3]

二、调查报道中生产方式的创新

当前国内媒体在做调查报道的时候，大多数还是以记者调查为主，由记者的独立调查来获得新闻，并将调查结果编辑整理，把最终的成稿或成片交编辑部审核后刊播。在报道的整个过程中，记者是主导，编辑部是把关人，是一种传统的线性模式。大数据背景下，调查报道的生产方式发生了改变，形成了“团队协作”“众包”的方式，大数据介入传统调查报道的生产模式是对人工调查报道生产模式的一种重要补充。

表2：传统调查报道与“团队协作”“众包”式调查报道生产模式比较

（一）“记者单兵”到“团队协作”

大数据时代,信息集聚使得分工进一步细化。大数据驱动下的调查报道不太可能靠记者单打独斗完成，而是由调查记者+数据分析师+数据可视化工程师来共同完成。首先，擅长数据挖掘的程序员对数据进行收集整理、分析挖掘。其次，记者将调查采访的信息结合数据分析来编写稿件。最后，数据可视化人员根据逻辑顺序对调查报道进行可视化呈现。如今，中央广播电视总台新闻中心、电视艺术中心、制作中心各部门联合，记者编辑处于核心地位，数据分析师、可视化程序员协同记者编辑叙述新闻。目前，国内在数据新闻领域做得比较成功的当属财新网的“数字说”。2018 年财新网击败BBC、卫报等11 家新闻媒体，获得数据新闻奖中的“最佳大型数据新闻团队”，依靠的就是数据可视化实验室，该实验室集新闻编辑和数据研发于一身，彰显出调查报道中团队的力量。

调查报道耗时耗力，大数据背景下“团队协作”的生产模式能让各个领域的人员发挥专长，提高了调查报道的生产效率。另一方面，再优秀的记者都无法克服自身知识的局限，都可能会对调查报道的客观性造成影响，有效加工的大数据可以为调查报道提供有益的补充。

（二）新闻媒体主导到受众协同参与

大数据背景下，媒体生产者正从新闻报道者向新闻阐释者的方向转变，从新闻采访向数据挖掘转变，从对新闻事实的报道者向未来预测者的方向转变。[4]而对于调查报道来说，最大的变化就是模糊了传播者和受众之间的界限，调查报道的生产模式逐渐从以记者为主导向受众协同的模式发展，让尽可能多的受众参与到调查报道当中来。

大数据时代新闻媒体在调查报道中主动开放生产环节，采取了与受众互助协作式的新闻生产模式——众包新闻。Jeff Howe 指出“众包”是利用集体的智慧来搜集与核实信息、报道故事，或者在新闻生产中做出选择。这种众包模式使调查者从以记者或新闻媒体为主导转变为以广大受众为主导，记者把调查数据的采集任务转到了受众身上，调查记者的任务是对内容的再聚合。在这个过程中，传受双方的角色完成了互换。

大数据背景下，这种众包模式的益处显而易见。第一，大数据可以发现受众关注点。传统的调查报道以受众调查采访为主，样本量有限。而在大数据技术的支撑下，参与调查分析的受众人数动辄几十万上百万。新闻媒体在大数据的帮助下，可以通过网络直接了解受众需求，从数据中获取热点，以较低的成本和较高的效率获取受众关注点。第二，大数据增强受众的参与感。传统的调查报道，受众的反馈渠道有限，受众很难真正参与到新闻调查之中，互联网多平台反馈数据给受众参与调查报道提供了可能。这种基于大数据的意见反馈，可以实现媒体和受众的深层互动。

三、调查报道中表现形式的创新

大数据时代，调查报道不再以文字表达为主，受众将不再满足于传统调查报道的“长篇大论”，调查报道的表现形式也转型升级。将数据融入调查报道，可以使调查报道的表现形式更加多样化，报道的形态也从传统的单一表现形态转为融合新闻形态。大数据提升了调查报道的叙事能力，与此同时数据的可视化展示更便于受众理解新闻事实。

表3：传统调查报道与数据调查报道表现形式比较

在大数据时代，技术手段的创新丰富了调查报道的呈现方式，以大数据为依托，调查记者通过对海量数据的搜集、整理、分析，将调查的结果以图表、地图等视觉化的工具展现出来，对调查报道进行数据可视化展示。这类调查报道以数据为核心，打破了以文字为主的呈现方式，提升了调查报道的叙事能力，数据介入新闻之中改变了传统调查报道单一的表现形式。数据新闻中的可视化呈现主要有信息图、时间轴、气泡图、人物关系图等，其中比较适用于调查报道的主要有静态的数据图表、地图和动态交互时间轴。

（一）数据图表

数据图表式调查报道是最常见的呈现方式。日本设计学大师木村博之认为，理想的信息图必备的五个元素：第一，吸引眼球，令人心动；第二，准确传达，信息明了；第三，去粗取精，简单易懂；第四，视觉流动，建构时空；第五，摒弃文字，以图释义。[5]数据图表在一定程度上契合了这五个要素。

（二）数据地图

数据地图在调查报道中运用得比较多，其在调查报道中的优势在于将大数据融入到地图界面之中，可以帮助受众了解新闻事件与事件发生地之间的位置关系，用可视化的地图能够帮助受众快速建立信息之间的联系。

以数据地图为主要表现方式的调查报道比以文字为主的调查报道在叙事表达上的提升主要表现在：第一，数据增加报道深度的同时，降低了受众理解事件的成本和门槛。第二，从微观视角到宏观视角来报道，便于受众从全局上了解复杂事件成因，并呈现事件变化的成因。第三，数据的精密性和科学性，可以让受众直观地理解复杂事件，加强报道的解释力。

（三）动态交互时间轴

可查询的交互式时间轴与静态数据图表、地图相比，体现了更强的叙事能力。时间轴可以表现数据在时间维度上的变化，交互式的信息图能表达复杂的数据关系，依据数据逻辑链来理解新闻。调查数据转变为直观的图表，数据的融入并没有改变叙事方式，而是通过数据与数据之间的关系构建了调查报道，这种可视化的呈现方式强化了调查报道的表现形式，而且便于受众理解时间跨度较大的新闻事件。动态交互时间轴在调查报道的数据展示中较静态的图表、地图更胜一筹。首先，过滤和简化信息，受众可以直接搜索到自己关注的数据信息。其次，得到受众反馈，媒体可以调查受众对于报道的看法，及时更新报道。最后，增强受众理解，通过自己的操作对报道的内容记忆深刻。

结语

大数据改变了调查报道的信息采集方式、生产方式，丰富了调查报道的表现形式，是调查报道创新发展的助推器。但新闻从业者在运用大数据进行报道时，要警惕由大数据技术在调查报道中引发的风险。大数据时代调查记者要提高数据素养，做好数据“把关人”，在用数据进行报道的时候要遵守新闻伦理。调查报道主要还是要依靠人的力量，新闻工作者在利用数据进行报道的过程中一定要融入人文精神，才能生产出更多高质量的作品，体现调查报道的力量和价值。■

注释：

[1]杨彦宇.央视《据说春运》受关注-百度看迁徙[EB/OL].中新网.[2014-01-29]，http://www.chinanews.com/tp/hd2011/2014/01-29/298625.shtml.

[2][3]弗格斯·皮特.传感器与新闻[M].章于炎等译.北京：北京大学出版社，2017.

[4]石长顺.大数据时代的媒介变革与重塑[J].南方电视学刊，2014（02）.

[5]木村博之.图解力：跟设计师学做信息图[M].吴晓芬，顾毅译.北京：人民邮电出版社，2013.