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——以财新数据可视化实验室的虚拟团队为例
张 帆 刘冬晴
【摘 要】在大数据背景下,数据新闻在全球范围内已有普遍实践.数据新闻的生产模式极大改变了传统新闻的生产模式.本文以财新数据可视化实验室的虚拟团队为例,重点考察生产流程和团队构成两个方面的实践情况,并比较其与传统新闻生产实践的差异.
【关键词】数据新闻 虚拟团队生产流程 团队构成
【基金项目】湖北省教育厅人文社会科学研究项目”互联网十背景下党报集团的融合发展对策研究”阶段性成果(项目编：16Q034)
数据新闻,又称数据驱动式新闻,是基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新型新闻报道方式川.在大数据背景下,数据新闻在全球范围内已有普遍实践,《卫报》和《纽约时报》等英美媒体成为数据新闻实践的先行者,我国财新、网易、澎湃新闻、人民网、搜狐网和论文范文网等不同类型的媒体也纷纷开设专栏,不断进行数据新闻实践的有益尝试.其中,财新数据可视化实验室成立于2013年10月8日,并在财新网上推出“数字说”栏目,是国内最早实践数据新闻的传媒机构之一,至今发表数百件作品,是国内唯一获得过大奖的数据新闻团队,产生中国新闻史上的第一个获新闻奖的程序员.本文以财新数据可视化实验室为例,从生产流程和团队构成两方面来探讨数据新闻虚拟团队的生产实践模式,并比较其与传统新闻生产的不同.
数据新闻生产的虚拟团队,是指除少数固定成员外,其他成员均分散于不同部门,在数据选题驱动下,按照项目需求从不同部门抽调合适人手.财新数据可视化实验室里有固定成员10名：其中1名运营总监,负责统筹项目进展；5名程序员,负责编写代码；2名设计人员以及2名文案编辑.实验室会同时启动多个项目,成立多个临时虚拟团队,打破部门壁垒,根据每个人的能力特点和项目需要,不同的人会组合在不同的项目中.
一、生产流程：从纵向单打独斗到横向协同互动
在传统的新闻生产流程中,记者、编辑、美编和程序员处于一种上下游关系,记者负责采访写稿,然后由编辑编稿,再由美编排版配图,最后由程序员发布到网络上,各个环节相对独立.作为一种新兴的新闻生产方式,数据新闻改变了传统新闻的生产流程,呈现出横向协同互动的态势.
1.媒体内部的跨部门协同互动.
首先,财新数据可视化实验室与编辑部之间建立了良好的协同机制,双方会有定期的交流与碰头,共同讨论近期所从事的重点报道,从中选取适合做数据新闻的题材.数据新闻实验室和编辑部都可以提供选题,但是任何一方都不能直接确定选题.编辑部提供的选题,需要实验室进行评估,比如在技术上是否可行、数据量是否充足、表现形式与时效性之间是否能够调和；而实验室提供的选题,编辑部会从新闻价值的角度和财新传媒的定位来进行考量.基本上只有双方达成一致才能最终确定选题.经评估之后,如果该题材适合做数据新闻,就会在可视化实验室成员的主导下成立临时项目虚拟团队,其团队成员包括具备报道该题材经验和知识储备的“跑口”记者、可视化实验室的技术成员,如果涉及到较为复杂的多媒体报道形式,还会从其他部门抽调成员参与图片、音视频制作和可视化设计.作为总负责人的可视化实验室成员肩负着项目协调和整个产品架构的设计工作,向各岗位成员提出需求,充当产品经理的角色.在临时项目虚拟团队中,来自可视化实验室、编辑部以及其他相关部门的成员协作互动,互补互助,打破了不同部门之间的壁垒.在共同推进数据新闻生产制作的过程中,记者编辑认识到设计和技术在新闻生产中的价值,设计师和程序员也能够更多地了解新闻,有兴趣去学习新闻,在互动协作中使报道更加立体和翔实.
数据新闻的生产具有很强的跨学科性,虚拟团队中成员来自不同部门,有着不同的从业经历和教育背景,因此对横向协同互动提出更高要求,团队成员之间需要较高的默契,否则会因为不同的知识背景而出现沟通障碍,无法准确理解对方的想法和意见,从而增加数据新闻生产制作的时间成本和人力成本.虚拟团队中成员需要通过网络平台、在职培训等途径进行自主再学习,从而能够进一步了解团队其他成员的工作流程和专业知识,提升团队协作效率.
2.媒体内部与外部的协同互动.
2014年底,财新数据可视化实验室开始与一些企业合作,参与商业作品的制作.比如,实验室与阿里巴巴合作,制作了一段题为“天猫双十一狂欢大起底”的视频,长度两分多钟.阿里巴巴集团主导选题以及提供数据,实验室负责数据处理可视化呈现以及推广传播.在整个生产制作过程中,双方协同互动,实现双赢.作品上线两天之内便获得了20万的访问量.阿里巴巴用极低的投入成本,获得了较好的宣传效果,而财新数据可视化实验室不仅获得了制作报酬,在视频中出现的Logo和域名也极大提升了自身的知名度和美誉度,吸引了更多的商业用户.另外,在数据新闻作品的传播和推广上,实验室也积极寻求协同合作.
比如,在完成《周永康的人与财》这篇数据新闻作品之后,除了在财新网“数字说”栏目上线外,为了提升作品的关注度,财新数据可视化实验室还与新浪、网易等门户网站合作.实验室将代码提供给门户网站,更多的用户可以通过门户网站看到该数据新闻作品,增加作品的访问量和关注度,门户网站也会获得更多的流量,而财新数据可视化实验室会在门户网站的网页上标有自己的Logo、名称、域名等信息作为回报.媒体内部与外部的协同互动可以让财新数据可视化实验室获得更多的数据资源、人力资源、财力资源和推广资源等,但是对内外部的分工衔接、利益分配、组织文化融合等方面也提出了更高的要求,需要确保各生产环节的有效对接,始终把控报道方向.
数据新闻案例:2015南京交通事故大数据新闻眼160118 高清
二、团队成员：从单一角色到复合角色
在传统的新闻生产实践中,团队各成员通常只是负责生产流程中的某一环节,各司其职,角色较为单一.而在数据新闻的生产过程中,团队成员不仅要具备传统的新闻素养,而且还需同时具备数据素养,新闻记者也不再是整个生产过程中的绝对主导者,数据分析员、美术设计师、程序员都发挥着举足轻重的作用.
1.团队成员需兼具新闻素养与数据素养.
数据素养是一种消化数据获取知识、梳理并批判性分析数据的能力.数据素养不仅包括统计素养,更需要懂得如何处理庞大的数据集,明白这些数据集是怎样产生的,知道怎样把各种数据集联系起来,且懂得解释它们.如果一位数据新闻记者不具备数据素养,就无法完成数据收集、清理和分析等工作,更无法讲述数据背后的故事.
在财新数据可视化实验室的虚拟团队中主要有四种角色,分别为数据分析师、记者编辑、美术设计师和程序员,整个生产过程要依靠数据分析师进行数据处理,记者编辑进行文案把控,美术设计师设计图表模板,还需要程序员用代码呈现图形.但是,在数据新闻的生产制作过程中,一个人通常同时担任两种或多种角色,比如,一位记者既能写文案,又能完成数据收集和分析工作,甚至还能完成可视化的设计工作.因此,财新网的“数字说”栏目中所呈现的数据新闻作品多由1-2人完成,有时也可能4-5人完成,这取决于作品的复杂程度.数据新闻的生产要求团队成员在传统新闻素养的基础上还需具备数据素养,这意味着对从业人员提出了更高的职业素养,集新闻、设计和编程于一体的复合型人才成为最理想的数据新闻从业人员.
2.团队成员参与度相对均衡.
在传统的新闻生产中,处于生产上游的记者编辑有较大的自主权,而处于生产下游的美编和程序员则参与感较差,没有办法太多地影响新闻作品的生产,相应地,他们的成就感也较差,进而导致工作动力和创造力逐渐消磨,产生“事业惰性”.
数据新闻的生产过程是以数百万,甚至数千万的大数据为基础,庞大的数据经过过滤之后,形成数据地图、时间线、交互性图表等不同的可视化数据新闻形式,最后再来讲述数字背后的故事.在这一过程中,对公众而言,数据的价值在不断提升.与传统新闻生产链中重前端,轻后端的实践模式不同,数据新闻的生产要求整个团队成员在各个环节进行不间断的讨论与合作.项目伊始,记者编辑、设计师和程序员从新闻价值、数据就绪度、成本控制、技术可行性等多个方面共同商议,确定选题.其次,记者和程序员通过采访和编程等方式协同完成数据收集环节,之后通过技术手段清洗数据.在共同商议确定数据新闻的切人视角后,由设计师团队主导可视化呈现环节,但也需要同管理团队、采编团队进行协商,这一呈现方式的成本有多高,是否能够在合理的预算内完成.待数据新闻作品完成之后,团队成员会共同商议该作品的传播与推广方式,包括通过网页、客户端、微信公众*、论文范文微博、记者微博等方式进行推广、扩散.在数据新闻的生产过程中,数据分析师、记者编辑、美术设计师和程序员的参与度相对均衡,特别是美术设计师和程序员的参与感大大增强.当一个数据新闻作品获得广泛关注,受到用户欢迎和肯定时,团队成员均有很强的成就感.比如2014年11月刊登在财新网数字说栏目的《周永康的人与财》,这篇数据新闻报道上线一周时间,网站访问量达到400万次,微博转发量5万余次,评论量达到4千多条.
同时,还获得了业界的高度评价和学界的广泛关注,荣获亚洲出版业协会(SOPA)颁发的“论文范文网络新闻奖”、2014腾讯传媒大奖“年度数据新闻”、网易2014华语新媒体传播大奖“年度数据报道”和国际新闻设计协会(SND)多媒体设计奖特稿（单一报道）优秀奖.团队成员,不管是记者编辑,还是设计师、程序员均被邀请到各大高校和网络平台上进行经验交流.在这一过程中,个人的潜力得以发挥,自我价值得以实现,团队成员在工作中获得极大的成就感和乐趣,持续产生一种肯定性的情感和积极态度,进而产生巨大的精神动力,促使团队成员更加积极主动地提升自身的职业素养,创造性地完成工作,处于良性循环状态.
三、结 语
相对于固定团队,虚拟团队更具灵活型,以数据新闻选题为驱动,跨部门抽调入手,组成临时项目小组,项目完成,小组自行解散.来自其他部门的记者、程序员和设计人员等能够与数据可视化实验室的成员互补互助,使数据新闻作品更具专业性和吸引力.其次,临时项目小组中的成员来自不同部门,可以为数据可视化实验室增加活力,激活思维,让数据新闻作品的创意更加丰富.再次,跨部门抽调人手可以增加数据新闻生产的人力资源,可以让数据可视化实验室同时成立多个临时项目小组,多个项目并驾齐驱.但是,虚拟团队中成员的不固定也导致了沟通不畅、多头管理等方面问题.团队成员之间需要相互适应,尽快熟悉成员之间的专业背景和工作方式,提升默契度,提高工作效率,制作出更加优秀的数据新闻作品.
（张帆：湖北大学新闻传播学院讲师,博士；刘冬晴：该院本科生）
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