作者丨喻国明 中国人民大学新闻学院副院长
来源丨《青年记者》
进入20世纪以后，客观性和真实性已被新闻业界确认为新闻报道的基本信条，并且成为贯穿整个世纪新闻业演化的关键线索。从解释性报道到新新闻主义，从新新闻主义到调查性报道，从调查性报道再到精确报道，在不断的偏失与纠正之间，标准得以重新设定、意义得以重新诠释;在一个不断试错与纠错的过程中，新闻报道在朝着更客观、更真实、更易读的方向曲折前行。精确新闻报道的需求，促进了社会科学量化研究方法在新闻报道领域的广泛应用;计算机技术的提高与普及，推动了用数据库来挖掘新闻专题和数据驱动型报道的发展;大数据时代来临，则为个性化信息推荐和趋势预测性报道提供了更多可能。
20世纪30年代，解释性报道虽然注重挖掘并运用背景材料对新闻事实进行阐释，同时也不可避免地把主观性因素加入到报道中，对客观性原则形成巨大冲击;在60年代混乱且动荡不安的社会背景中，新新闻主义和调查性报道两种截然不同的报道形式同时出现：新新闻主义擅长用文学创作的手法对报道内容进行渲染，虽然丰富了新闻写作的视角，却彻底抛弃了对新闻报道客观性的追求。在《华盛顿邮报》记者因虚构新闻人物而被收回已颁发的普利策新闻奖后，新新闻主义最终受到激烈批判而退出主流新闻报道领域;调查性报道则是面对暗杀、冲突、示威、战争、犯罪等社会阴暗面，强调从多个方面来搜集证据，以达到对事实最大限度的还原，无形中促进了新闻报道对于数据和证据双重要求的提高。但是，即便如此，仍然缺乏系统性和科学性的范式来完成对新闻客观性的重塑，因此，在经历了半个世纪的发展过程后，精确新闻报道应需而生，这也是大数据新闻的源起。
精确新闻报道：
重视科学式的客观
精确新闻报道(Precision Journalism)，又称精确新闻、精确新闻学，是基于科学的量化研究的新闻报道。精确新闻报道兴起于20世纪60年代的美国。1967年，底特律市黑人暴动骚乱蔓延，记者菲利普迈耶在计算机的辅助下，对437位黑人的抽样访问调查结果进行了分析，在此基础上写出了系列报道《十二街那边的人们》，并于1968年获得了普利策新闻奖，这就是精确新闻报道的开端。随后这种报道形式逐渐在世界各国的新闻界得到认可并推广。
1973年，菲利普迈耶在其著作《精确新闻学：一个记者关于社会科学方法的介绍》中，正式把精确新闻学定义为：将社会科学和行为科学的研究方法应用于实践新闻的报道。迈耶认为：精确新闻是一种扩大记者的工具包的方式，使记者可以接触到以前无法了解的，只能粗略访问的，或是受到新闻审查的主题。这对于了解少数民族和持不同政见者团体代表起了很大作用。①在经历过新新闻主义对客观事实的忽视与扭曲后，精确新闻重新回到了对客观性的追求上来，特别是在20世纪60年代以后，抽样技术和计算机技术在新闻媒体领域的广泛应用，为新闻报道提供了更高的精确度和效率。
计算机辅助新闻(CAJ)：
从调查统计到4Rs
20世纪90年代，随着计算机技术的普及应用，计算机辅助新闻在调查报道中的比例日益增加，也有助于精确新闻报道在技术上和精确度上有更多提高。计算机辅助新闻起源于20世纪50年代，美国有媒体记者利用大型计算机对政府提供的数据库中的信息进行分析，以发现和调查新闻事实;1952年，哥伦比亚广播公司在计算机的辅助之下，对当年的总统选举结果进行预测。这一系列的报道促使计算机辅助新闻(Computer Assisted Journalism)兴起，记者们开始不断尝试运用科学的调查统计方法，从公共数据库中寻找需要的数据信息，来完成调查性报道，履行监察政府、服务公众的使命。1967年，菲利普迈耶基于底特律黑人骚乱的系列报道为社会带来了极富价值的公共服务，并为以后的数据驱动型报道打下了良好基础。
20世纪90年代以后，计算机辅助新闻在技术上和形式上更加丰富和细分化。人们继而把其内容概括为4R：计算机辅助报道(Computer Assisted Reporting);计算机辅助调查(Computer Assisted Research);计算机辅助参考(Computer Assisted Reference);计算机辅助聚谈(Computer Assisted Rendezvous)，它们又常常可以缩写为4Rs。②有了电脑的辅助，记者获取数据和信息的途径更丰富，分析处理数据的效率和能力都有所提高，并且能够通过在线交流、在线访谈等形式发现和收集社会舆论，发现新的新闻线索。
数据库新闻：
基于数据集的专题挖掘
上世纪90年代，继计算机辅助新闻以后，西方新闻界又陆续提出了诸如新闻采写2.0、数据库新闻等概念。表明在科技化进程的推动下，新闻报道从生产方式到报道形态都逐步发生了颠覆性的转变。在21世纪初，记者们开始尝试从一些数据库中找一些数据集，挖掘新闻专题，这些数据库既包括政府公开数据库，也包括媒体自己的数据库。在早期的数据库新闻里，没有基于数据的价值挖掘，也没有深度分析，只有对于原始数据的初步整合。报道中的数据只是作为新闻报道文字内容的辅助说明，即文字为主，数字为辅，没有更深的价值挖掘。与大数据时代数据驱动型的调查性报道和深度报道有本质上的区别。此外，还有数字新闻、数字化新闻等，都是在内容和形式上对计算机辅助新闻的补充。
数据驱动新闻：
数据过滤+可视化图表
数据驱动新闻即数据新闻(Data Journalism)，是基于数据挖掘与分析思维的新闻报道，也是数据驱动型的调查性报道或深度报道。2010年8月，首届国际数据新闻圆桌会议在荷兰阿姆斯特丹举行，对这个概念做出了如下界定：数据新闻是一种工作流程，包括下述基本步骤：通过反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，可视化地呈现数据并合成新闻故事。③与计算机辅助新闻、数据库新闻相比，数据新闻已经从根本上改变了新闻生产的思路与流程。
首先，从数据采集量上来说，数据新闻所采集的数据量已经远远不只是几个数据库或者是若干个图表这么简单，而是基于社交网络和移动互联网终端的海量信息采集;其次，新闻报道也脱离了过去文字为主、数字和图表为辅的表达形式，以数据和可视化图表作为新闻的主要内容和呈现方式，通过对数据的过滤和视觉化处理来讲故事，提升了数据和新闻的双重价值;最后，也是最重要的，数据新闻为新闻报道提供了人性化生产的可能：新闻生产者可以通过各个应用终端收集用户的信息，针对用户的兴趣偏好提供个性化信息推荐，让读者真正拥有我的新闻。
大数据新闻：
悦读体验+定制内容+预测性报道
大数据新闻是基于大数据分析思维的新闻报道，是数据驱动新闻更高一级的形态，代表了未来新闻发展的一种趋势。目前的大数据新闻更多是停留在实验性阶段，预计在2020年以后或者更晚一些时间，大数据新闻的规模化生产会逐步到来。随着大数据分析在信息提纯和数据挖掘技术方面的提升，新闻生产在广泛嵌入性和规模化处理信息方面的能力也会水涨船高，把媒体报道的范围和创造性提升到前所未有的新水平，并以实践项目促进新闻职业理念创新。这种创新维度主要表现在数据驱动的调查性新闻、数据可视化叙事、数据驱动的应用三个层面，关系到从社会表层现实的关注到社会深层现实的挖掘，有助于提供可靠的洞见和预测;可视化新闻叙事可适应受众理性认知和感性认知整合的需求。社会科学研究的方式会促进探寻事实及其背后的联系，采用的数据和分析数据的技术都是相对公开和客观的，这有助于媒体建立面对复杂社会问题时进行新闻报道的透明性。
大数据新闻是基于互联网逻辑的新闻报道，将逐步走向跨领域、跨平台的开放式、众包式合作生产，并将之从目前先锋实验性质的形态转变为新闻报道的常态。新闻内容的价值来自于对数据价值的深度挖掘和关联性分析。大数据新闻的关键不在于数据本身，而在于用数据讲故事的能力，能否基于读者的不同地域和兴趣图谱，来进行个性化推荐和新闻定制，以及对未来趋势的预测性报道三个方面。当新闻阅读变成更加愉悦的体验，当定制新闻成为受众接收新闻的常态，当新闻报道可以对事件发展趋势做出更精准的预测时，大数据新闻的春天，才算真正到来。
【本文节选于由中国人民大学出版社出版的专著《新闻传播的大数据时代》(专著作者：喻国明、李彪、杨雅、李慧娟)】
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