一

回到正题。不久前，主编发来消息称“”。后来，数据新闻作者据此出版了《中国人民的老朋友》一书。专家表示，这本书对媒体专业人士具有重要意义：该数据库包含有价值且重要的新闻。记者不仅是信息的收集者，也是信息的研究者。

目前，国内媒体界也在探索“数据新闻”。例如，“媒体大脑”是新华智云自主研发的国内首个媒体人工智能平台，为媒体机构提供大数据+人工智能的新闻生产、发布和监测能力。我们看到他们做出了一些有益的尝试。新华社一篇题为《》的文章介绍了一个数据新闻应用案例。

2018年3月5日，第十三届全国人民代表大会第一次会议在人民大会堂开幕。国务院总理李克强向大会作政府工作报告。新华社“媒体大脑”对比近五年政府工作报告发现，今年政府工作报告中出现了以下新表述：“决胜全面建成小康社会”被五次提及。 “习近平新时代中国特色社会主义思想”被四次提及，新表述中最引人注目……

与此同时，他们对“数据新闻”内涵的理解也在不断深化：

2018年，新华社向全球发布媒体大脑2.0——“MAGIC”智能制作平台。新华智云负责人表示，“MAGIC”平台就像一条零部件生产装配线。在这个平台中，新闻内容会被自动拆解成粒子，然后重新组装。经过这条流水线的加工，我们Discovery机器可以生产出更多新的内容。

新华智云联席CEO付丕一曾表示，新闻制作就像搭乐高积木，不同的排列组合可以产生新的内容。希望未来的新闻生产能够像福特汽车生产那样实行智能化、自动化的流水线模式，从而实现新闻生产的极速和海量量化。

二

什么是数据新闻？百度百科是这样定义的：

数据新闻又称数据驱动新闻，是指基于数据捕捉、挖掘、统计、分析和视觉呈现的新型新闻报道方式。

对于目前对数据新闻的认识，新华社国家高端智库传播战略研究中心何俊豪在《》一文中分析了三个误区，其一是：将图文新闻、图表新闻等同于数据新闻。 “一张图看懂”、“关键词组合”、“十五句看懂”等简单提取信息的产品被用作数据新闻，缺乏数据基础和智能分析。

事实上，“图文新闻”和“图表新闻”都是新闻表达的一种形式，或者说是新闻可视化。 “数据新闻”的核心或立足点应该是“新闻”，数据为新闻服务。

那么，如何理解数据时代的“新闻”呢？它还是我们现在理解的“新闻”吗？

由于“新闻”的含义过于宽泛，而且由于专业经历的不同，学术界和业界有不同的看法或侧重点。有人说是讲故事，有人说是深度报道，还有人说是报道的一种形式或流派。小编这里所说的“新闻”，是指最近发生的有价值的事情。

当前，随着大数据、人工智能、云计算的快速发展，科技的力量一方面正在重构新闻内容本身，另一方面也为延伸新闻内容提供了可能性和手段。新闻的内涵。想要重新认识“新闻”，一定不能从平面、孤立的角度来看待它，而应该从更大的时空维度来看待它。 （如果将下图中心的球体比作一则新闻，我们可以从哪些角度来观察盒子里的它？）

三

基于过去的实践和近期的一些思考，我们是否可以这样定义“数据新闻”：数据新闻是通过数据收集、分析、比较来发现新闻事件与新闻元素（或相关词频）之间的相关性。

基于上述认识，数据新闻将具有以下特征：

1.相关性。在《大数据时代》一书中，Victor Meier-Schoenberg认为，大数据给我们带来了三个颠覆性的观念变化，其中第二个是关联思维，它有能力建立事实与事实、事实与观点有更多的能力。连接的可能性，从而提供发现大量隐藏数据中的模式、趋势和相关性的渠道和方法。具体到数据新闻，这种相关性就是我们定义的新闻事件和新闻元素之间的相关性。新闻元素包括新闻的6个元素（5个“W”和1个“H”），还包括新闻中的相关词频或关键词。它们可以理解为拆解后的粒子（数据）。这些粒子通过合理的逻辑组装而成的“产品”就是数据新闻。

2.裂变性。正是因为相关性，“信息粒子”才可以随意重组，“乐高积木”才能随意组装。无论是时事新闻、社会新闻、娱乐新闻、财经新闻、体育新闻，还是科技新闻，数据新闻都可以制作。现在的新闻制作更多的是融合，通过不断补充和完善新闻元素来消除不确定性；未来，新闻生产不仅具有融合属性，还会增加裂变属性，一条新闻可以衍生出多条新闻。届时，新闻的供给量将大大增加，内容将更加丰富，我们观察世界的视角将更加新颖、多样。就像文章开头介绍的《中国人民的老朋友》的案例一样，先是一组数据，然后是一篇深入的文章，最后变成一本大书。

3.协同作用。这包括两个方面。一是学科间的协同。目前，新闻界和科技界都在按照自己的理解和方法探索数据新闻。新闻界旧有的生产方式仍在延续，控制数据这个“怪物”的方法并不多且低效。科技界对新闻的了解不深，只能不断尝试、不断犯错。双方都被困在自己的边界内，没有化学反应。第二个是人与机器的协作。复杂的数据将耗费记者大量的时间和精力。只有将他们从复杂、重复的体力劳动中解放出来，才能将人力资源用于更具创意的内容生产。未来，记者将负责发现线索、生产新闻，人工智能将负责提高数据处理效率。

当然，数据新闻还存在几个需要注意的问题：

首先，定义中提到的“数据”不仅包括大数据，还包括小数据。有专家这样比较大数据和小数据的区别：大数据更加开放、离散，小数据更加封闭、集中；大数据强调实时动态捕捉和挖掘，小数据注重深度分析和智能处理；大数据价值密度相对较低，小数据质量更专业、更实用；大数据更容易用作实时动态指标，小数据则凸显对族群态度的洞察。在主编看来，大数据有大数据方法，小数据有小数方法。只要用心，就能产出数据新闻。从目前的情况来看，传统媒体掌握的数据量相对有限，而百度等搜索引擎公司则拥有丰富的数据资源。在数据新闻时代，他们有能力做更大的事情。

其次，仍然面临很多挑战，其中最重要的是真实性问题。数据时代，我们首先面临的就是数据来源的问题，即通过什么渠道获取数据，是搜索引擎、政府开放数据，还是我们自己设定议程并收集所需的数据。其次，当前非结构化数据正在大量增长。如何有效管理和运用？第三，数据真实性问题。无论哪个时代，真实性都是新闻的灵魂和生命，这一点是丝毫不能动摇的。数据时代，如何筛选、校对、过滤虚假数据是一个话题。比如，某地早稻丰收。通过数据库发现，与那个特定时代相比，今年的早稻亩产可以达到历史第二位。显然，这种数据新闻是扭曲的。

第三，编辑的作用不会减弱，反而会加强。 “中国人民的老朋友”的数据在被发现之前一直静静地躺在数据库中。直到记者将它们连成一条新闻，它才被唤醒。这让人感叹，新闻也可以无中生有啊！ （是的，这确实颠覆了我们现有的观念）我们不知道数据里埋藏了多少新闻，但数据让“凭空编造新闻”成为可能，从哪个角度切入，从观察哪些维度，重组哪些要素是有价值的……这些都需要记者的专业操作。同时，由于数据新闻往往向我们呈现的是相关性而非因果关系，如果我们想要了解这种关系，记者必须进行深度采访。这些任务是目前的“弱人工智能”无法完成的。

对于数据新闻的前景，一句话就可以概括：短期不宜高估，长期不宜低估。