数据新闻最近似乎很火。不过大多数人不知道的是，这种新闻报道的历史比我们想象的要久远。
BBC的Bella Hurrell 和John Walton 在我最近编写的新书Data Journalism: Inside the Global Future里提到，许多当今数据新闻的报道原则都可以追溯到150年以前。
（图片来源：r2hox | CreativeCommons）
探源
先讲个故事。英国护士Florence Nightingale（南丁格尔）在克里米亚战争期间曾用过一套震撼人心的图像向人们展示疾病的危害，告诫人们疾病（而非战争本身）才是英国军队最大的威胁。
的确，这些图像看起来非常现代，实在让人惊讶。
Florence Nightingale绘制的“东部军队死亡原因图解”
（图片来源：Wikipedia）
此外，英国医生John Snow在1854年绘制了一幅地图，通过画出伦敦市中心霍乱病例的分布情况来判断疾病爆发的源头。这幅地图是Google Maps许多疾病分布图的前身。
“新加坡登革热分布图”
（图片来源：GoogleMaps Mania）
一直延续至今的不仅仅是这些视觉呈现和设计，还有新闻工作者一向关心的问题。比如，Horace Greeley在1848年查考了美国参议员与众议员的旅行开支，发现许多官员（其中包括年轻的林肯）都有严重的“超支”现象，于是将结果发表在了《纽约论坛报》上。
这是一个经典的监督报道案例，跟当今选举国家的公民们有着十分相似的关注点。近期的英国、澳大利亚与加拿大都有对官员政治开支的质疑，媒体也不乏此类报道。
恐怕真的是日光之下并无新事吧。
数据新闻的发展
新闻报道发生的最大变化应该就是新闻工作者能获取的数据量了。尽管许多方法都似曾相识，但数据抓取分析和可视化工具层出不穷，是以往从未有过的。另外，获取数据的量与质也因为美国《信息自由法案》和Open Corporates公司提供的数据接口而得到了极大的提升。
由此看来，我们正处在数据新闻报道黄金时期的开端。
Open Corporates的数据库如今可以提供9300万家公司的具体信息，而且这个数据库还在不断地更新壮大。这类傻瓜工具和庞大的数据库相结合，为全球的新闻工作者创造了无数的新闻报道机会，行使他们的“第四权力”。
这波新闻运动的先锋包括《卫报》和《金融时报》等业内著名新闻机构，也包括一些新兴的数字新闻渠道，比如Vox（科技新媒体）和政界明星Nate Silver的FiveThirtyEight网站（总统大选结果预测网站，以预测结果准确而著名）。
（ 图片来源：image.baidu.com）
不过，谷歌新闻实验室的主编分析师Simon Rogers说，数字新闻界可不只有这几个玩家。“数字新闻玩家的实力很快就会持平。许多媒体机构和宅在家里的黑客都会在同一条起跑线上，知识和专业度不相上下。”
全球人类关心的共同问题
（图片来源：Cory M. Grenier | Flickr | Creative Commons）
对于众多数据新闻工作者来说，Rogers的话是一剂兴奋剂。编写新书时我最大的收获就是这种乐观背后的深层原因：30位来自世界各地的撰稿者有许多共同的想法，也面临着共同的挑战。
数据新闻工作者都在同一战场上奋斗，确实让人欣慰，也给人不少启发。希望书的读者可以从这些经验中汲取一些灵感吧。书中囊括了很多案例分析，为新闻编辑室提供借鉴；另外，媒体机构和新闻学院也可以参考书中的建议更好地生产数据新闻。
从编辑的角度来讲，我非常欣赏Jan Goodey与学生合作的做法。Goodey是伦敦西部金斯顿大学新闻系的讲师，他和自己课上的学生合作，展示了英国政府部门中心潜在的利益冲突。他们递交、追踪并分析了99条不同的信息自由申请，揭露了当地公职部门将抚恤金用于石油勘探钻井公司投资、同时对这些公司提交的方案进行仲裁的行为。这种情况不仅英国有，其他国家也有。希望其他国家的数据新闻工作者或学者也能揭露这种行为。
Matteo Moretti的成就也不小。借助数据新闻，Matteo和自己的团队创建了“People’s Republic of Bolzano”（博尔扎诺人民共和国）多媒体网站（//www.peoplesrepublicofbolzano.com/），获得了2015年全球编辑网络的年度数据可视化奖。团队依靠数据收集和分析回应了意大利北部城市博尔扎诺对当地中国移民的负面看法，为公众呈现了大众认知偏差与事实之间的差距。这种做法具有较高的可复执性，能够为许多面临同样问题的移民社区提供有益的借鉴。
向未来前进
数据新闻越来越深入新闻界，在各种新闻机构都能看到它的发展和前景。因此，新闻工作者和读者群也需要学习更多的数据知识，便于理解无处不在的数据新闻内容。
对于新闻编辑室、新闻学院和新闻投资者而言，这种趋势同样意味着成长和创新，重新思考新闻生产的方式。书中也会提供一些可行的建议。
Internews的国际记者培训领军人物Eva Constantaras也分享了如何在发展中国家进行可持续的数据新闻生产。她认为传统的训练营形式已经不再适用于当今的情况了。
另外，美国亚利桑那大学的Steve Doig（美国计算机辅助新闻报道的先驱，曾获普利策公共服务类新闻奖）也向传统的思维模式发出了质疑。他认为“数据新闻工作者必须学习写代码”这种想法有些问题。“新闻系的学生需要知道有分析数据的工具，也需要知道这些工具的价值。但是我认为让所有的新闻工作者都学会写代码是件不着边际的事情，而且对大多数学生来讲也不公平。他们可能更想学习其他的新闻生产技能。每个新闻编辑室都需要我这种人，但要是整个编辑室都是我这种人的话就没法干活了。”
我自己的期望是，随着数据新闻日益发展，“数据新闻”这个字眼最终会从人们的视野中淡出。数据只是一种工具、一种手段，可以帮助新闻工作者做好他们的工作。这种报道手段确实能为我们提供创新的机会，但它不应该总是在主流的外围，而是应该渐渐深入到新闻生产的过程中来。
当然，想要达到这个目标，最好的方法就是别再拿“数据新闻”大做文章。新闻就是新闻而已。简单纯粹。Florence Nightingale、John Snow和Horace Greely肯定会认同这种看法。
作者丨Damian Radcliffe，俄勒冈大学的Carolyn S. Chambers教授。他也是卡迪夫大学新闻与传播学院的荣誉研究员，曾为BBC新闻学院、The Media Briefing以及ZD Net等多家新闻机构供稿。
译者丨袁天添
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