数据新闻不是向读者塞一堆数字，而是切实让新闻活跃起来，使你能够亲手触及与自身相关的信息。它以可视化方式将复杂之事简化，让你在手机上轻划两下便可看懂房价走势、疫情变化以及工资水平，这种参与感是传统新闻所无法给予的。

数据从哪来

找寻数据乃是开展数据新闻工作时首要的步骤，国内所需的数据，主要源自政府部门定期予以发布的相关统计公报，像国家统计局所公布的人口普查数据，各城市所呈现的环境质量报告，另外还涵盖企业对外公开的财报，金融机构所提供的信贷数据，以及高校与研究机构对外发布的调查报告等。

媒体自身也会存有数据，像财新网于进行公共事件报道之际，会特意构建数据库笔录病例轨迹、救援物资流向，这些第一手数据常常比官方数据更为细致，能够挖掘出他人所无法看到的视角。

数据怎么用

拿到数量众多的数据后，不能直接毫无章法地往上堆砌。首先，得将那些没有关联的信息筛选掉，比如说，在从事教育新闻工作时，仅仅只需挑选出各个学校的升学率、师资配比、生均经费这几项起着关键作用的指标。接着，再把这些数据依据时间来进行排序，要么是按照地区进行分类。

能讲故事的数据才是处理好的数据，比如说可以将十年间的房价数据制作为动态折线图，如此读者能一下子就查看到哪一年上升的幅度最为强烈，或者像把犯罪地点标注于地图之上，这样大家立刻就会清楚哪些区域需要避开绕行。

可视化让新闻变简单

原本看文字报道时，得靠自己去仔细地琢磨数字背后所蕴含的关系，如今图表却可直接将要点明确地告知你。比如说在疫情刚开始的那个时期的传播路径图，它会运用色彩各异的线条去标注出每一个病例的接触人群，这相较于去看长达几千字的流调报告，可要清晰明白得多了。

交互图表愈发厉害，你能够勾选自己期望看到的年龄段，系统会自行生成此群体的收入分布图，或者输入自家小区的名字，马上显示周边学校的排名以及入学政策。

对记者的新要求

光是会写稿子已然不足够了，此刻必须要懂得数据分析。身为记者，得会运用Excel去进行基础统计，要清楚该如何清洗那些杂乱无章的数据。更为厉害的，则要学习Python来抓取网页数据，运用Tableau去做可视化呈现。

还需要具备判断力，当看到统计局宣称平均工资有所上涨时，务必思索是不是被若干个高薪行业给拉高了。等到拿到企业所提供的环保数据以后，须核对其与环保局监测数据是否能够契合得上。

目前遇到的问题

国内数据新闻方才开始起步，最为主要的困难在于无法获取数据，许多政府部门所拥有的数据并不对外公开，又或者其格式杂乱无章难以使用，在经过长达十天半个月的申请之后才得来的数据，或许关键指标存在缺失。

复合型人才同样匮乏，会进行稿件撰写的记者，却难以进行图表制作，而掌握技术的人员，又无法产出具有深刻内涵的分析内容，高校的培养进度难以跟上需求，当下从事数据新闻工作的人员，大多是中途投身此行，边工作边学习。

未来发展空间

数据新闻虽不会取代传统报道之举，但会成为一种标配情形。未来之中，读者将会习惯这般去看带有数据分析的深度报道，诸如运用十年财报以此来解读企业兴衰状况，借助卫星图去分析城市扩张态势。

高校之中的新闻学院，实应纳数据素养类课程于教学安排，传授学子寻觅数据之诀窍、甄别数据真假之方法以及制作图表之技能。各类媒体亦都应当构建属于自身的数据库，将每一回采访期间所积累的数据妥善留存，针对特定领域的动态变化展开长期的跟踪探究。

你是否认为数据新闻是使得阅读变得更为轻松了，又或者是增添了理解方面的负担呢？在评论区域去谈谈你的使用感受体验，倘若觉得不错那就分享给友人，进而让更多的人去尝试一下这种新颖的阅读方式。