数据新闻学

彼得·伍威契（Peter Verweij）

数据新闻学可被认为是一种高度专业化的调查性报道的分支，但是其大部分技巧也能在日常新闻中得到很好的应用。这门课程向学生介绍数据新闻学的基本理论、方法和工具。为了胜任数据新闻领域的工作，学生需要知晓其历史、经典案例或范例。本大纲阅读书目中的文章提供了这个尚处于发展中的新闻门类的概观，有助于学生对数据新闻学的基础性理解。

课程概述

课程等级：适用于本科（四年）的二年级或三年级学生。

课程说明：数据新闻学已有50年历史，近些年尤其受欢迎。数据新闻学的写作基于数据收集，最典型的例子是英国的《卫报》。斯堪的纳维亚半岛的国家、法国和西班牙的报纸也开始对数据新闻学项目产生兴趣，纷纷效仿《卫报》。

在数据新闻学领域工作需要掌握两个方面的知识和技巧。

首先是该领域所用的方法论和统计学，这是因为数据新闻学使用的数据通常是其他研究的结果。只有对实际测量对象、值和变量、测量尺度和误差有基本的了解，才能从众多数据中得出结论。这使得假设能够用公式表述，从而在数据集统计检验中得到应用。阅读书目中的文章介绍了记者需掌握的统计学和方法论的基础知识。

其次，数据新闻记者需要有一定的能力识别有意义的数据集。在哪儿寻找数据？最简单的选择是政府或（国际）组织的数据库及其包含数据的网页。一旦找到数据来源，下一步就是如何从电脑上获取数据并进行数据处理。一些实用的工具，像微软办公软件Excel电子表格应用得最普遍，它能够完成大多数基础数据处理。一些免费又方便的工具可以代替Excel，如Open Office和Libre Office，它们包含免费的电子表格程序。电子表格的实践教学是本课程的组成部分。

一旦掌握了Excel的操作技巧，学习者的重点便转为将数据从数据库、网站或PDF文档转入到Excel中，这需要学生完成一些关于网站转化、下载和抓取数据的工作。通常情况下，输入到Excel的原始数据需要整理以备分析。针对此主题的课程会包含一项特殊的作业。

接下来，要看一个观点（假设）能否站得住脚以及能否从数据中得出结论，这是写新闻报道的基础。电子表格程序中简单的数据工具能够计算平均值、百分比差异或相关性，如若想要进行更高级的分析则需使用大学提供的统计包。使用SPSS（统计产品与服务解决方案）或Statistica这种在大学中很普遍的工具更合适，R-project（一款免费的、开放的数据分析软件包）也是不错的选择。我们会布置一些基于特定数据集的分析性作业。

由于数据通常很难理解，所以在数据新闻中，表格是一种基本的工具，常被用来让人更好地理解数据变化趋势。使用Excel和其他很多在线免费工具很容易创建表格。例如，Tableau软件就是一种数据制图的高级工具。

大多数数据具有地理因素，因此，在数据新闻中，用谷歌云计算数据库将数据添加到地图（GIS，地理信息系统）是另一个要点。课程中有各种基于特定数据集并与图像和地图相关的作业。

数据新闻作为新闻的一种形式，主要目的仍然是新闻报道。数据中得出的发现与结论需要情境化或放在具体情形下进行解释。对此有几种方法可以使用。第一种方法是找到能从自身经历出发、对调查结果进行评论的关键人物，如对贫困或犯罪的调查，结果应置于有相关遭遇的人物的视角。引用不同人群的观点会使新闻报道更加生动，如政策制定者、专家和直接遭遇者。传统的采访形式虽然可以用来获取信息和引用，但使用“脸书”（Facebook）和“推特”（Twitter）等社交媒体会创造新的机会。

为抽象数据创造情境的第二种方法是对选定的与案例分析相关的人群进行小规模调查。尽管与封闭式问题相比，开放式问题的答案在分析时更为棘手，但后者仍不失为一个好的选择。根据情况，调查可以采取传统方式，也可采取网络调查，例如在媒体网站上设置按钮来引导人们参与问卷调查。需要注意的是，为获得有效结果，记者需要一些特殊培训。

数据新闻学课程以完成个人或小组项目为结课标准，项目会体现学生对数据集的选择，并展示学生在数据新闻领域的基本能力。项目的所有流程均需与教师合作，其中包括选题、数据采集、数据分析和最终新闻报道的撰写，并在最终通过之前按照指导进行修改。文献列表中包含一个涉及相关框架、大纲和计划的项目案例。

注意：该课程覆盖数据新闻学的基本知识，并教授学生如何掌握二手数据。当然，处理一手数据的情况也很普遍，在线调查就是一个例证。如今很多新闻报道都涉及基于“推特”等社交网络的分析。这两个主题更高级而且需要更多的知识和技巧。一个针对此课题的单独模块会作为该课程的后续得到发展和实施。

模式：数据新闻学理论与实践的在线培训课程模块已设计完成。动态软件是建立局部电子学习环境的恰当选择，这是因为它有可能提供教学目录，包括文献、操作实例、指导和作业，还能建立包含相关课程文件、交谈/讨论服务和电子邮件的资料库。

在线教学要与传统课堂教学相结合才能更好地开展。参与者（学生和教师）应该彼此了解，以适应在线工作。其次，为了提高积极性，授课期间应举办班级会议，讨论存在的问题和取得的进步。最后一期班级会议应该用来展示每位学生最终的项目成果。

教学方式和方法：该课程结合多种教学方式，如在线教学与传统教室环境中的面对面教学相结合，可能的话，再辅之对项目工作的指导和监督。（应设置初始会议，最好在课程授课期间要有第二次会议）如果在线教学因受技术条件的限制不能开展，可将此课程转换为常规培训，例如，在参与者方便到达的地方开展持续一周的强化课程。

该课程实践性很强且以学生为中心。这意味着学生要对自己在课堂上的表现和时间安排负责。教师如同教练，引领学生在该领域迈出第一步，并帮助学生克服在完成作业过程中遇到的困难。

教授本课程的老师应熟悉数据新闻学的原理和电子教学环境。教师很可能需要在这两个方面接受额外的培训。因此，首先应对教师进行培训，此培训必须基于课程大纲。教师与教师培训者可以合作开展试讲课程。

最后，包括课程完整大纲、案例和作业在内的课程指南应向学生和教师公布。课程指南与课程介绍会根据课程进度提供具体的步骤和指导。

评分标准：总分为50学分或跟50小时相对应的学分。

该课程70%的学分来自作业和考试。在理论方面，学生需要回答一系列开放式的问题；在实践方面，学生需要上交一些作业。剩下30%的学分来自项目活动，其中学生应基于自身的数据集，展示对数据新闻学基础知识的掌握情况。

课程时间：10周，每周4小时（2小时阅读，2小时实践），加上10小时用来完成最终的课程。

设备：由于在数字环境中教学，授课教室最好有一个有足够内存和带宽的Moodle 服务器。教授者要明确该服务器是在教学/培训方提供的网络上运行，还是在互联网服务器上运行。无论哪种情况，均需要信息技术专家进行服务器的安装和功能维护。参与该在线课程的学生和教师需要有不低于Win7系统的、有宽带服务的电脑，同时需要有足够的内存来安装以下软件：

（1）电子邮件程序；

（2）火狐浏览器、火狐插件；

（3）Excel或类似的电子表格程序；

（4）Outwit Hub；

（5）谷歌优化；

（6）Tableau或类似的软件。

课程大纲

第1课：什么是数据新闻学？

阅读《数据新闻学手册》并回答问题。

作业：寻找你认为好的数据新闻学领域的例子。

第2课：研究与统计原理

阅读关于“记者统计学”的材料。

作业：针对一个具体的数据集，回答以下问题。

（1）哪些是变量？测量什么？测量标准是什么？

（2）针对这些数据要检验什么假设？

在自己的数据集上完成以上作业。

第3课：电子表格介绍

阅读关于“电子表格和CAR技巧”的材料并完成以下作业：

（1）基础知识：输入数字和文章，简单运算。

（2）简单公式、排序和筛选、简单制图。

（3）高级数据透视表。

第4课：使用电子表格

作业：

（1）下载数据，来源为：在线数据库。

（2）pdf 转换为 Excel。

（3）输入个人简历。

（4）输入谷歌文献。

（5）找到一个有趣的数据集，将其导入一个电子表格并说明所用的操作技巧。

第5课：抓取和完善数据

阅读关于“Out Wit和Google Refine”的材料。

第6课：分析数据：检验与总结

第7课：用网页工具制图

阅读关于“地图、谷歌融合表和Tableau”的材料。

第8课：用Tableau和谷歌融合表制作更高级的图表和地图

第9课：撰写新闻报道

阅读关于“新闻报道写作”的材料。

第10课：个人或小组项目

必读材料

1．数据新闻学历史

Meyer, Philip. 2011. Precision journalism and narrative journalism： toward a unified field theory. See： www.nieman.harvard.edu/reports/article-online- exclusive/100044/Precision-Journalism-and-Narrative-Journalism-Toward-a-Uni_ ed-Field-Theory.aspx

2．概念

Wikipedia. What is CAR？ http://en.wikipedia.org/wiki/Computer-assisted_ reporting Wikipedia.

What is data driven journalism？ http://en.wikipedia.org/wiki/Data_driven_ journalism

Examples of data-driven journalism by Mindy Mc Adams ： http:// mindymcadams.com/tojou/2012/datajournalism-examples/

3．获得菲利普·迈耶奖（Philip Meyer Award）的新闻作品

www.ire.org/tag/philip-meyer-journalism-awards/

4．数据新闻学手册

Data journalism handbook.org. Data Journalism Handbook. http:// datajournalismhandbook.org/1.0/en/

5．程序员与记者

Verweij, Peter. 2012. Data journalism： where coders and journos meet. http:// memeburn.com/2012/03/datajournalism-where-coders-and-journos-meet/

6．十个工具

Thibodeaux, Troy. 2011. Ten tools that can help data journalists do better work, be more effcient. www. poynter.org/how-tos/digital-strategies/147736/10-tools-for-the-data-journalists-tool-belt/

7．五个小窍门

Thibodeaux, Troy. 2011. Five tips for getting started in data journalism. www.poynter. org/how-tos/digitalstrategies/147734/5-tips-for-getting-started-in-data-journalism/8．CAR技巧与数据新闻学

Issu.com. Data journalism. http://issuu.com/tcij/docs/data_journalism_book

9．电子表格

James, B. W. Basic Excel tutorial. http://people.usd.edu/~bwjames/tut/excel/ 10．新闻记者方法论和统计学

Explorable.com. 2011. Research methodology. www.experiment-resources. com/research-methodology.html

Explorable.com. 2011. Statistics Tutorial. www.experiment-resources.com/ Statistics -Tutorial.html

Issuu.com. 2011. Statistics for journalists. http://issuu.com/tcij/docs/cij_ statistics_for_joumalists_26_05_11

Niles, Robert. Statistics every journalist should know. www.robertniles.com/stats/11．Out Wit

Manual hub： http：//blog.outwit.com/

NICAR on use of Outwit Hub： https://docs.google.com/a/d3media.nl/ document/d/16qj2_1Eoh ABne H_h7Reh3ym L4_tf5VYYUx Rl-ELyc Ss/edit? pli=1 12．Google Refine

Manual： http：//code.google.com/p/google-re_ ne/wiki/Screencasts

Propublica on Google Refine http://www.propublica.org/nerds/item/using- google-re_ ne-for-data-cleaning

Maps and Google fusion tables： http://support.google.com/fusiontables/bin/ answer.py？hl=en&answer=184641

13．数据表操作

Tableau. How it works. www.tableausoftware.com/public/how-it-works

14．撰写新闻报道

Manual on investigative reporting： Hunter, Mark Lee. 2011. Story-Based Inquiry： A Manual for Investigative Journalists. Paris ： UNESCO. http://unesdoc. unesco.org/images/0019/001930/193078e.pdf