第281章 神秘组织

37”，利用HTML5开发成了一个摇车号的小游戏，一周的访问量就达到150万。

    （三）数据采信难

    可信、权威的数据是制作数据新闻的基础，数据的质量关系到数据新闻的可信度，面对公开的、目的各异的、林林总总的数据，甚至是互相“打架”的数据，制作者如何采信则成为一个重要的问题。一般而言，衡量数据质量的指标包括数据的相关度、可信度、准确度、一致性、完整度、及时性和可用性等。[4]如果系统考虑的话，笔者认为在此环节，可以从以下几个方面来进行衡量：（1）数据提供的主体，可以细化为主体的身份、发布数据的目的等;（2）数据获得的规范性和专业性，包括调查具体的执行人，调查总体、样本量、抽样方式、误差大小、调查方法和数据分析等;（3）细节的核实，主要是在对具体概念的界定上要仔细，要不然名称相同的调研，因为概念界定的不同，数据会有一定的差异。

    （四）数据解读难

    数据新闻的生产者，工作的价值就是以专业的眼光代替普通受众去发现生活中的变化，但是对于这种变化的讲述方式是数字而非文字，若仅仅是简单的呈现，则低估了数据新闻应有的价值。数字，结合一定的背景信息或者辅助性信息，或者被放置于更为复杂的环境之中，会起到意想不到的作用，甚至于改变政府决策。

    国内的数据新闻频道，多侧重于在图解的过程中使用数据，直接通过解读数据来分析事件的作品则相对有限。孤零零的数据，价值较低，但是通过不同数据串起来的信息及其间或显或隐的关系，提高数据的解释力，才是数据新闻生产者工作的重点。

    （五）效果呈现难

    在解读的基础上，制作者需要将自己的发现以简洁直观、独特醒目的视觉效果传播开来。这一过程更多的体现的是技术与艺术的结合。数据新闻的呈现大致可以分为两大类：静态呈现和动态交互式呈现，国内目前的数据新闻以前者为主，国外的《纽约时报》和《卫报》则有不少成功的交互式数据新闻。

    数字可以结合新闻的进程、地图、时间和空间等多维度进行呈现，这种呈现还可以结合多媒体的表现方式，并借助于专业的绘图软件，使得情状、进程等一目了然。

    通过观察国内各大媒体的数据新闻，笔者发现，除了财新网“数字说”频道有几期采用了动态交互式之外，其余的同类频道基本都是静态的“图解”形式，这种形式制作相对容易，但在视觉表现上比较单一。

    作为一个出现时间并不长的新闻表现形式，数据新闻的制作，在当下，需要以团队的形式来完成，新闻、技术和艺术等相结合的跨专业人才较少，因此，在制作方面，对于团队的有效合作与沟通也提出了新的挑战。环节上的难点容易解决，但是不同专业之间的有效沟通、技术团队的精干则更为重要。

    （六）价值开发难

    数据新闻的生产成本（人力成本与时间成本）较高，但是其传播的价值若仅仅局限于点击量，则未免有点可惜。况且不是所有的数据新闻作品都必然获得高点击率，持续性地生产较高成本的数据新闻的动力来自何方？即使不考虑如何实现经济效益，也应该在生产过程中思考数据新闻的传播效果与价值开发。

    Propublica制作的（数据）新闻应用《机会鸿沟》，其元数据来自超过全国四分之三的公立学校，由6个人耗时3个月完成，通过收集、整理庞大而细致的数据，向读者讲述了来自不同州的公立大学在人员配置、课程设置等方面的差别。笔

    （一）复杂的挖掘分析

    “数据新闻”已从简单描摹事件的表层现象转为深入挖掘其内在本质。[6]在此期间，以解读新闻价值、满足实用性、接近性等需求为出发点，对复杂数据的挖掘和分析就显得异常关键。

    单选题报道奖获奖作品《移民档案》（主要从不同的开放数据源整合数据，讲述飞往欧洲的移民在半路死亡的悲剧故事，以及这些事件对于欧盟各国移民政策的影响），最初是由来自数据新闻实验室的16个学生，核查了250个事故，并且记录每一个致