数据可视化的概念和未来发展

数据可视化是指通过图形、动画等更加形象、清晰的方法对数据大小进行体现，同时阐释数据间的关系和趋势，使数据分析后得出的结果更加容易使用和理解。 在新闻传播行业，数据可视化不止是一种合适的呈现方式，更是带有更强互动性的信息图表。信息图表是对文本和数值信息形象化、互动化的一种呈现方式，其目的为展现数据、提醒要点、整理过程、阐述关系、表明观点等。一般来说，可视化呈现可分为静态信息图、交互信息图和动态信息图。

对于 “数据可视化” , 有学者作了如下定义：在科学可视化基础上诞生的 “数据可视化 ”将大量数据组合构成数据图像 , 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示 , 使人们能够以更直观的方式从不同的维度观察数据及其结构关系 , 发现数据中隐含的信息。数据可视化是一个处于不断演变之中的概念 , 其涵盖的技术方法十分广泛 , 运用的边界在不断地扩大 。尤其是 “大数据 ”时代 , “数据可视化 ”也被视为应用技术 , 跟数据挖掘 、数据管理等技术紧密联系 。如今 , 可视化作为一门涉及计算机图形、图像处理、计算机视觉、人机交互等多个领域的综合学科, 不但广泛应用于如医学、生物、地理等领域的科学计算 , 而且在如金融、通信、网络等行业中信息处理方面的应用亦是如火如茶。

数据可视化丰富了数据新闻的表现形式。杰夫 ·麦考吉曾任职于 《纽约时报》, 他在斯坦福大学研究数据可视化 , 并发布了一组名为 “数据时代的新闻 ” 的系列视频, 邀请各大型煤体的主要技术人员和数据记者来阐释他们如何用数据可视化做新闻。 教授认为记者现在面临前所未有的数据冲击 , 要利用好来自艺术界 、计算机领域的数据可视化技术来发掘数据在新闻报道领域的潜力。

另一方面 , 数据新闻并不等同于数据可视化，英国《卫报》在近几年的报道中大量运用了数据地图、时间线、交互图等数据可视化手段，数据可视化的表现手段并非狭隘的图形图表等，也可以包括动态图、视频、音频等，但这些并不能完全代表数据可视化。英国 《卫报》的数据记者和该报网站数据博客的编辑西蒙 ·罗杰斯曾说：““数据新闻不是图形或可视化效果，而是用最好的方式去讲述故事。只是有时故事是用可视化效果或地图来讲述。”

首先，数据可视化提高了信息传播效率和效果。根据中国人民大学学者在论文《数据可视化传播效果》所述，测试测试人员对纯文字材料和可视化材料的理解和记忆，结果显示：信息的表达形式会影响受众记忆信息的效度，可视化材料比纯文字材料的效果要好，记忆的稳定性高。可视化图表将关键信息和极值突出显示，受众给予了这些关键信息更多的关注度和停留时间，自然印象更深刻，而文字报道的关键信息则“淹没”在一般信息中没有得到强调处理，特别是在形式上核心信息和一般信息没有明显的区分。

其次，数据可视化能够化繁为简，增加信息可读性和趣味性。信息的表达形式与受众阅读信息时的喜爱度、记忆度和参与度存在正相关关系，可视化的叙事方式不仅降低了受众的获知成本，而且提高了受众对信息要点的记忆效率和分享欲，这就为新闻信息的广泛传播和再传播提供了参考。中国人民大学主持的眼球运动实验得出结论，注视记录长度与喜爱度之间存在显著相关。以视觉元素快速抓取受众的眼球，营造不同的兴趣点，来实现“悦读”，进而延长信息消费的过程，已然成为当下各类媒体争取受众的致胜之策。

（1）呈现数据的多维性

数据是可视化新闻的关键要素，大数据时代下的数据除了包括传统意义上的数据概念外，还包括图像、文本、视频等呈现元素。一张信息图表就可以呈现数据的多维性。在新闻报道中，新闻从业者依据新闻事件相关的数据、面积、比例、位置等特有属性进行展示。

（2）最直观的可视性

在大数据背景下，数据新闻依托信息图表、视频、三维动画等多种可视化手段，把抽象、复杂的数据转化为生动、具体的作品，以最直观清晰的方式呈现给受众，使新闻信息具有可读性和观赏性。

（3）突出的新闻互动性

数据可视化报道中，新闻媒体利用交互可视化，添加个性化的定制信息，实现新闻的互动性。受众根据自己的需求在互动图中检索数据获取自己感兴趣的信息，可以方便地管理信息，改变了传统新闻报道的单向传播方式。

（4）强大的专业技术性

数据可视化不仅以大量的数据为核心，更需要有专业化技术的加工制作来传递信息，呈现新闻故事，吸引受众眼球。专业技术保障的目的是使枯燥的数据变得有趣味性、有意义，核心在于提升新闻报道的质量，优化新闻报道内容，实现新闻信息的高效传播。在专业技术的支持下，数据可视化已包含多媒体设计、虚拟现实和视觉艺术等多种技术和形式，具有信息智能化和人工智能化的特征。

（1）数据可视化形式单一

我国的数据新闻栏目大都在数据可视化方面呈现同质化的趋势。虽然设计元素会稍有差别，大家大都集中于信息图的制作，并没有太多的涉及到其他的可视化形式。

（2）缺少互动性

我国数据新闻能让读者参与其中互动的作品非常少，大多数都是制作者们有关新闻事件的数据统统罗列出来展现给读者阅读。这样的罗列不仅仅受空间限制不能把新闻叙述完整，而且这样缺乏

交互性设计的数据可视化让读者在阅读中的主动性大打折扣，让读者只是处在一个被动接受信息的状态，读者并不能根据自己的信息需求去探索新闻事件其他的方面。

（3）不注重数据之间关系的可视化呈现

数据新闻可视化的意义更多的在于挖掘数据背后的关系，发现隐藏的意义，而我国的数据新闻在可视化的过程中大多是把各种数据做成孤立的图表放在信息里，没有把数据之间的关系通过可视化的形式展现出来。

（4）数据可视化的根基不足——数据缺乏

可视化只是数据新闻展现数据、叙述新闻事件的形式，可视化选什么形式，效果如何根源上和数据资源有着很大的关系。英国的知名媒体《卫报》在创办了“数据博客”之后又创办了它的“Data store ”，里面录入了大量的数据向媒体和公众开放，不仅有自己的统计数据也有世界各个国家政府的数据库。而我国在数据可视化的作品中已经暴露了缺乏数据的问题。在《数字之道》2015 年 10 月 16 日发布的作品《为何国人讨厌日本却热衷赴日旅游》中关于日本人为何不愿去中国列出了四个主要原因并有相应的统计数据，然而中国人想去日本的原因却只是干瘪瘪的罗列了五条文字说明，同一类型的两个问题在数据方面却大相径庭。

（1）培养“数据可视化=叙事”的思维

数据的可视化是数据新闻的表现形式，它的根本是为数据叙事服务。“对于数据新闻工作者而言，可视化和数据采集处理技术一样丰富拓展了新闻报道的叙事能力，可视化最终是为了服务于新闻故事”。培养这种思维首先要正确看待数据可视化，数据可视化是为了更好的叙事，不只是把数据简单的展现出来就好。再者要善于发现数据之间的联系，并且能选择合适的可视化方式把关系展现给读者。

（2）组建数据可视化团队

数据新闻的制作和传统新闻的制作不一样，它是一个跨领域的学科。数据新闻从选题到搜集数据再到可视化直至最后发布给读者的这一系列的生产流程不仅需要传统的新闻文字工作者，还需要计算机程序员，数据分析师，甚至还

需要有美学理念的设计师。所以在媒体的实践过程中需要积极组建数据新闻可视化团队。

（3）加快数据资源的开放

2009 年美国政府的 data.gov 正式发布，美国政府通过相关机构搜集数据信息并对外公布，这些数据资料为美国媒体的数据新闻发展提供了大量的数据资源。这些率先开放数据的先例为我国的数据开放也提供了宝贵的经验。

我国政府有关部门要转换思路，适应网络社会的发展，积极建立数据库并对媒体或公众开放。让数据更好的为媒体所用，为民所用，让媒体通过这些数据资源库能制作出更优良的数据新闻作品。

（4）培养数据新闻人才

在数据新闻的浪潮向我们涌来时，我们需要的是适合大数据时代的数据型复合人才。早在 2008 年西北大学美迪尔学院就培养出了“程序员记者”，纽约大学开设了“数据叙事（Data Storytelling）”课程。我国中国传媒大学2014年成为国内首个设立数据新闻报道实验班的高校，各大新闻院校积极进行课程改革，不断创新，与世界接轨，与前沿接轨，与实践接轨。

（1）不断创新信息呈现方式

数据可视化在人工智能技术的支撑下，可能出现智能交互式、信息可触化等表现形式，不断创新信息呈现方式，增强新闻视觉传播效果。

（2）数据驱动型深度报道分量的增加

未来的新闻报道基于数据驱动和可视化的作用下对数据进行智能化处理，挖掘数据背后隐藏的新闻价值和规律，从而最大限度地揭示新闻事

实，促进深度性新闻分量的增加。一方面，数据可视化基于数据的多维度上探析新闻事件逻辑结构及宏观规律，从中提取关键信息；另一方面，将抽象的数据形象化，探索其中隐含的深层意义，揭示数据背后隐藏的新闻价值，为受众多维度地解读数据。例如，美国《华尔街日报》推出“医保解密”系列数据驱动的深度报道，融合信息图、表格和互动图等可视化手段，分析了美国政府拒绝提供医保账单数据和信息公开透明度极低的原因，挖掘医保系统数字背后隐藏的联系，揭露了医保体系如何滥用 6000 亿美金的医保账单和纳税人的钱。这一系列报道最终迫使美国政府于2014 年 4 月首次公开了自 1979 年以来一直保密的重要医保数据，向受众揭示了涉及 6000 亿美元的庞大医保系统内幕。 

（3）数据可视化与众多信息技术相结合

数据可视化的优势就在于借助专业技术，整合复杂的数据并对其进行分析、挖掘，通过数据图像、视频、三维动画等融合手段，形象生动地展现数据之间的逻辑关系，揭示数据背后隐藏的规律，为受众立体、多维、深入地解读新闻。在未来，数据可视化将与虚拟现实（VR）、多媒体技术、人机交互技术、增强现实（AR）和网络设计技术等众多信息技术相结合，多种渠道对数据进行集成，多维度地分析处理数据，丰富新闻表现形式和报道内容，为受众提供个性化信息服务，还将大大提升新闻报道的广度和深度。

（4）可视化技术为大众所用

 在数据可视化报道中，受众利用社会化媒体，通过众包新闻的方式参与数据新闻的制作，学到可视化技术的应用，从而拓宽视野，提升新闻专业技能。数据可视化不仅可以满足受众获取新闻的需求，还可以发掘更广阔的应用空间。

（5）数据可视化给媒体带来新的盈利手段

数据可视化以高超的交互模式和可视化技术吸引了众多的受众，无疑为新闻媒体提供了新的发展契机。它不仅有助于媒体提升新闻价值，增强新闻报道深度，还为媒体带来一种新的盈利手段。首先，新闻媒体利用数据可视化，对新闻热点或难点问题进行科学系统地分析，挖掘新闻背后隐藏的价值和规律，整合信息结果形成行业发展趋势报告，售卖给投资公司，为媒体带来新的盈利方式。

其次，媒体在网络页面制作可视化新闻时依托先进的数据技术，借助多样化的传播手段在合适的版面位置中有效地植入广告信息，这不仅让受众快速有效地获取新闻，还通过广告投放促进媒体的盈利。

最后，媒体借助数据可视化对数据或新闻内容进行权威性地分析挖掘，多维度、全方面地呈现新闻内容，形成深度报道。然后再把深度报道包装成电子书，在其亚马逊、当当网等平台上进行售卖，提供增值服务，创造新的利润点。