白癜风检查到中科 https://baike.baidu.com/item/北京中科白癜风医院/9728824伴随着算法、统计和大数据技术的发展，我们已经进入了利用数据进行交往和沟通的年代。美国地理学者马克·蒙莫尼尔早在20世纪末就断言，“任何受过教育的成年人都不仅仅要具备良好的读写能力和表达能力，还要具备合格的计算能力和图形能力”。“数据叙事”的研究已成为方兴未艾的蓝海。
中国人民大学新闻学院新闻系官方订阅号“RUC新闻坊”，同时也是由人大新闻系运营的新闻采写编评及摄影业务教学与实践平台，他们通过不断借助数据可视化的力量拆解热点话题，引发公众思考，产生了多篇爆款新闻稿件。《把数据作为方法：数据叙事的理论与实践》正是基于对“RUC新闻坊”的田野调查的观察笔记。
4月12日，中国人民大学新闻学院讲师董晨宇，对话国内从事数据新闻研究的学者、中国人民大学新闻学院副教授方洁，及来自RUC新闻坊主创团队代表葛书润、邓海滢、惠一蘅，围绕新书《把数据作为方法》，生动讲解了如何让数据成为方法。以下是这场活动的文字记录。
董晨宇：今天我坐在这里，有了一个全新的身份。首先我是这本书作者方洁老师的学生，第二个身份是这本书其他几位作者的老师，第三个身份就是这本《把数据作为方法》以及RUC新闻坊的读者，以这三个身份为基础，今天我来打开自己的第四个身份，就是这个活动的主持。在活动之前我就在想，一个对数据新闻尚未入门的新手，所关心的问题有哪些？我想以此来串联起今天我们所要谈论的问题。读新闻的学子都知道一本书叫《看见》，那本书让我们感觉新闻是热血的、理想主义的职业。但是谈到数据新闻，大家可能比较陌生。在没有数据新闻的时候，数据是SPSS、Python、R语言，看上去和热血毫无关系。各位怎么看待数据的“冰冷”和新闻“关怀”之间的兼容性？
方洁：其实我在《把数据作为方法》这本书的序言部分对这个问题做了回答：我们以往对数据的很多看法实际上是带着刻板印象的，我认为“数据是冰冷的”这种拟人化的说法不很准确。应该说，当你面对数据却缺乏处理的能力、不会把数据作为方法的时候，你会觉得它好像和你很有距离感，就是一堆没有生命的符号，是“冰冷的”。从另一个角度来讲，也可能是因为我们有的时候习惯于把理性和感性做人为的分割，觉得这个东西是理性的就不应该是感性的。就像很多互联网上的讨论一样，如果理性地去讨论就会被冠以“理中客”的帽子，就可能被批判。但实际上很多好的研究、好的新闻作品都是兼具理性和感性的。所以数据本身可能不分“冷”“热”，更主要的还是看我们怎么去用它。
邓海滢：从工作者的角度来看的话，在挖掘数据新闻的过程中，理性和感性也不是截然分开的。从具体实践上来说，做数据新闻也是需要做传统新闻那样的信念和劲头的。像GIJN（全球深度报道网）很早就已经把数据调查作为调查报道的一种手法，那调查报道应该是大家认知里最热血的新闻了。像我自己每一次做数据新闻，尤其是数据非常难找的时候，要跟数据“搏斗”并获得答案的时候，我都感到热血沸腾。从这个角度说，我也不觉得数据就是冰冷的，因为你挖掘数据并寻求真相的过程充满挑战，也充满热血。
董晨宇：做一个设想，假如我加入到你们编辑部了，坐在你们中间，我想提一个选题，第一步肯定是要先想想咱们写点什么。那么你们如何判断一个数据新闻选题是否有价值？或者说，什么样的问题才可以被称为或被你们理解为“真问题”？
方洁：从选题的角度来讲的话，我会认为具有这样的几种特质，可能才算提出了一个真问题：首先，是跟公共利益密切相关的问题，它不只是你个人感兴趣或者很少数人感兴趣的问题，而是对更广泛的公众来说有价值的话题。第二，它应该是一些悬而未决的问题，而公众非常想要了解它背后到底有什么未解之谜，你可以帮助他去解答困惑，这也是一个很好的选题。第三，这个选题很可能是主流的舆论场比较忽视的问题，比如说我们之前做的老年人看电视的选题，虽然也有一些媒体做了一些报道，但是它总体上还是被大家所忽视的一个比较严重的问题。包括我们写降价卫生巾，有好多读者看过之后就说，他们从来没有意识到卫生巾原来那么贵，现在才有这种特别切身的感受。这种发掘出来的被忽视的问题，也是真问题。第四，有可能公众对某件事有刻板印象或认知偏见，比如说日常生活中对于性别的某些认知，通过你的选题能破除偏见，我觉得也是真问题。这几类的选题是我自己会比较看重的。
葛书润：其实我们编辑部有一个大群，大群里每天都滚动着各种各样的链接，然后就像快男快女“海选”一样，大家看到什么觉得有意思的都会往里面发。如果有个人觉得我们可以去做一个东西，大家就会就此讨论几句。董老师问的是怎么去找数据新闻，而不是说怎么去找新闻的选题，我们很大的一个局限就是人都在校园内，我们又都是学生，很多新闻现场我们是到不了的，所以在找选题的过程中，我们会注重某个故事是不是特别适合用数据去讲述。但我们也不把自己完全定义成数据新闻媒体，有价值的东西我们都会尝试去报道，比如说我们之前做过的女生在一个毕业求职的群里直接去怼“HR”，说为什么你在这里明确写只招男生不招女生，这个事件其实是更适合用文字的特稿去讲一个完整的故事的，所以我们也没有强行去加一些数据和可视化的元素。我们一直在避免滥用数据和可视化的方法，它们的使用一定要服务我们想表达的最核心的内容。
董晨宇：所以说任何一个方法，我们知道它能用在哪儿和不能用在哪儿可能是同样重要的。任何一个方法如果是“放之四海皆准”的，那这种方法本身的价值就是有疑问的。在你们的实践经历中，有哪些最打动你们自己的数据新闻？
惠一蘅：我想是绘本那一期。在那一期我们提出的问题是：在儿童绘本中，中外都是如何展现性别观念的？由于问题是围绕着绘本中的性别观念，它一定是需要一定的量作为基础的。如果我们想要展现一个类别中的一种观念性的东西，我们就需要分析，在一个比较大的量级中，这种观念是如何展现的，从而才能归纳出一个趋势。需要搜集几千个样本，才可以推断一些结论。这个事情我个人印象非常深刻。
董晨宇：虽然我们都生活在大数据的时代，但是数据的质量其实是参差不齐的，甚至可以说它的真伪本身是这个时代的一种困境。在找数据的时候，怎么判断数据的真伪？对这件事情你们是怎么思考的？
邓海滢：我自己觉得最重要的其实是要对你的数据源有一些清晰的认知，就是什么是好的数据源，哪些是可信的，我们也有很多标准，比如说官方的数据，比如说第一手数据。如果你看到的是转了好多手的研究报告，你当然要去找最初是哪里出来的，因为只有你见到最初的，你才可以去评判这个数据质量到底是怎么样的。当然找数据源还有一个很重要的环节就是核查，最后呈现给读者的一定要经过“把关”。我们也一直在强调做完这个数据之后，首先你得自己去看看它会不会有什么小毛病，会不会不自洽。最简单的，有没有在Excel里加错了，或者说有没有处理好一些“脏”数据，通过内部的检验是可以看出问题的。
还有，在核查数据的时候还是要再去看一眼你最原始的数据，因为人毕竟不是人工智能，有时候打个瞌睡可能就写错小数点了，或者搬运的时候有一些系统操作失误，而且到最后一刻还是要不断地问自己，我挑的数据源是不是真的能过关。总之我觉得，有一套对于数据质量的标准的认知，以及有一套操作核查的规则规范，能够在比较大的程度上去避免数据出现问题。
董晨宇：说到这里，我再想问一个比较具有挑战性的问题：数据是客观的，我们找到数据，用数据说话，这事听起来就特科学。但是因为我是做质化研究的，基本不用数据，做质化研究的人都会喜欢挑量化的毛病：别看你那数据是客观的，但你的解读是主观的。我想问，你们会不会预设立场？有没有可能某一个案例当中，你们的立场和你们找到的数据正好相反？
葛书润：其实做数据新闻和做任何的特稿都一样，你从选题开始，到你去找谁聊、怎么聊，到找什么数据，再到怎么操作，其实都是受到你思维的惯性、知识水平、情感倾向的影响，肯定有预设的立场，这个是根本没有办法回避的。怎么样尽可能地避免这些给我们打的底，不去影响新闻的真实性，首先还是要做大量的前期工作。《把数据作为方法》里讲了，我们每次在做内容之前，都会有像类似写论文的综述的过程，会广泛阅读与话题相关的研究、网友发言、舆论场上的各种发言，甚至还有一些视频弹幕……把这些综合在一起形成自己的判断。至于说得到的数据给的结论和我们一开始想的假设是冲突的怎么办，其实我觉得这反而是很好的事情，一方面就是事实是在挑战你的认知，说明你的假设不成立，那不成立就有不成立的写法。我觉得如果做一个数据内容的作品，从头到尾都是非常丝滑的，这个故事一下子就讲得非常的圆满了，反而可能是一件危险的事情，因为你也许完全根据自己预设的立场去选择了你的方法，然后整个做下来就觉得我自圆其说，但有可能它就是没有拓展你的认知，也没有拓展读者的认知。
董晨宇：最终呈现相反的研究，在实践中也是一种好事儿。因为会受到我们常说的“
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