数据新闻的门槛究竟处于何方呢，不会编写代码，难道就意味着没法踏入这个领域吗，好多人面对数据新闻望而却步，恰恰是被“技术”这两个字给吓退了，然而事实或许并非这般。
数据新闻中的角色分工
在数据新闻团队当中，不是每一个人都非得精通代码。一个典型的团队常常是由不一样的角色构成的队伍，有的人专门负责去提出创意以及做策划，有的人在数据获取与分析方面有着专长之处，还有的人擅长把事情以通俗易懂的、引人入胜的方式报道得生动全面包括视觉设计与叙事。这就跟产品开发流程的情况是类似的，产品经理把需求以及构想提出来，工程师去负责把需求落实实现。关键所在聚焦于有效的协作以及顺畅沟通。记者或者编辑所具备的核心价值归属于发现问题的独特视角、讲述故事的内在逻辑以及针对新闻价值所做出的判断，他们能够跟数据分析师密切配合，使得想法完全成为实际。
这种分工的模式在实践性中的表现是极为普遍的。举例来说啊，如果记者有需求去针对某一个社会现象开展数据解读的工作的时候呢，他是可以和专业的分析师进行合作的，进而精确明确分析的目标和所需要的数据维度。此时，作为记者的一方将会贡献对于话题的敏感度和具有自身特点的叙事框架，而分析师这一方则能够给予靠谱可信赖的数据处理结果以及初步的可视化方面的建议。接下来，双方彼此之间持续不断地产生思维碰撞，如此一来，最终的所能产出的内容才能够同时具备深度以及可读性。
可视化如何创造信息增量
可视化并非是对数据进行简单饰扮，它的核心使命在于提供信息增量，有着这样一份作用体现，作用体现为提供信息增量这种情况。一个图表若取得成功，应当能够将仅仅观看数字文本所不容易发觉、难以发现的规律呈现、予以揭示，对比也好，或者趋势也罢。要是读者面对一个复杂图表时产生困惑，或者没能迅速获取关键信息，这一般意味着发生这样一种情形，情形是可视化设计本身存在问题，问题可能是信息过多、过载，或者逻辑清晰程度不足、逻辑不清。评判可视化是否成功，就看它是不是为理解故事提供了不可缺少的别致新视角、新角度 。
比如说，当去报道某座城市房价出现的变化情况的时候，去陈列罗列那围绕十年的平均价格方面的数据这样子的做法，其实是比不上一张展现清晰的时间趋势且呈现为折线形状的图来得具备直观这个特性的。要是进一步将不同城区的数据相结合，依靠地图来实施色彩分级的操作，那么便能够马上揭示出区域发展状态所存在的不均衡情形。那些优秀的可视化方式能够降低读者在认知层面所具备的门槛，使得复杂的数据变得清晰明了，进而切实真正地服务于叙事，而非起到分散或者干扰注意力这样的负面作用。
数据如何驱动新闻选题
数据不只是呈现故事所用的工具，它自身能够孵化选题。传统选题或许源自突发新闻或者记者观察，然而数据驱动是从海量信息里主动找寻隐藏的叙事。当你把某个领域的数据有系统地展开、清洗以及分析时，意想不到的模式抑或反常现象便会显现，这常常就是一个全新报道的起始点。这种方法能够突破个人经验的限制，发觉更宏观或者更隐秘的真相。
比如说，剖析最近几年的消费投诉方面的数据情况，极有可能出现，某个瞧上去好像较为小众的产品类别，其投诉率呈现出异常急促地攀升态势，如此一来，便能够由此引申推导出，有关产品质量监管事宜或者新兴消费陷阱的调查报道。又存在一种可能，借助于对公开的政务数据展开分析，发觉某个项目的执行前行进度跟公开前提下所做出的承诺之间，有着极为明显得巨大偏差情况，从而顺势以此为切入点，从而深入展开调查工作。具体而言，数据在这当中发挥了类似“雷达”的作用，它是如何实施帮助的呢，它帮助记者去扫描范围广阔的事实范畴区域，在这个非常大的范围内，精准地定位到非常值得深入挖掘的线索。
从数据到故事的具体操作
仅仅获取数据算不得全部，重要的是怎样把它转变成引人入胜的故事，这才是要点部分。有个常见的思考方向是去探寻数据的源头为何以及其产生的整个过程是怎样的。在一个宏观层面的统计数据的背后，通常会关联到具体的人物角色、相关政策以及经济社会方面的各类活动情况 。要是能够对这些微观层面的细节进行追踪梳理，那就能够打造出充满真实感和丰富内容的特稿篇章。就像做那关于“城镇化率”提高的报道一样，要是深入展开探究的话，或许会发现这一情况具体呈现在某个村庄的房屋拆迁发展历程当中，还有一群新市民的户口落户相关故事之上 。
有一种操作是针对一个特定的新闻事件，开展数据化的“一图读懂”。比如说在追踪一场航空事故之后，不但能够对事件本身予以报道，而且还能够配套收集全球航空安全数据、该航线的过往运营状况、飞机制造商的记录等等，利用数据图表实施延伸解读以及背景支撑。如此一来既能够满足读者对于事件深度的要求，又可以提供超乎单一事件的全局视角 。
处理与分析数据的实务
实际操作期间，数据获取以及核实极为关键。数据来源具有多样性，它或许是公开的统计年鉴、机构报告，又或许是借助编程抓取的网络公开信息。针对后者而言，要展开大量的清洗、去重以及结构化处理。当数据关联专业领域时，像医疗或者金融，必定要咨询相关领域的记者或者专家，对数据所反应的趋势予以交叉验证，以此确保分析结论具备可靠性。
在对大数据集予以处理之际，对合理的抽样以及时间范围进行选取，乃是确保分析具备可行性的关键所在 。举例来讲，针对社交媒体之上对于某个议题展开的讨论进行分析，一般而言并不会对所有的历史数据加以处理，而是会挑选事件处于发酵关键期的数据来分析 。比如最近一年亦或是半年的数据 。还要确定分析维度，像是讨论声量的变化情况 、情感倾向的分布状况 、关键意见领袖所持有怎样的观点等等 。借此来聚焦核心发现 ，以免陷入数据的汪洋大海之中 。
数据新闻记者的核心技能
哪怕是数据新闻记者，最为关键的也许并非某一类硬核技术。而是一套具备复合性质的思维模式，这涵盖对数据的敏感度，也就是能够判别哪些数据拥有新闻潜力。还包括批判性思维，即可以对数据的来源、质量以及背后意图提出质疑。另外还有叙事能力，它能够把那些冷冰冰的数据转变成有温度且有关联的故事。可视化工具以及基础数据分析技能能够去学习，然而这种所谓的“数据思维”才是核心竞争力 。
其沟通协作能力也极为关键，记者得能够明晰地向数据分析师或者设计师表述需求，还得可以领会他们的工作逻辑与局限，与此同时，要始终具备好奇心，乐于去探究“数据的来源是怎样的”以及“数据所蕴含的意义是什么”，掌握一些基础的数据处理工具（像Excel、数据可视化软件）以及解读图表的能力是必需的，不过这一切都是为了更优地服务于发现故事以及讲述故事这个最终目标 。
见过上述这些之后，你对于数据新闻工作的印象有没有发生改变呢？你认为在当下这个情形下，是具备讲故事的思维更为关键呢，还是拥有处理数据的技术能力更为关键呢？欢迎在评论区域分享你所抱持的看法。