走访美国媒体和高校:数据是我们共同的语言

社会百态发布:2017-10-18
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近来国内数据新闻佳作层出不穷,各路媒体在融合媒体报道领域增加重视力度,并为之引入国内外优秀人才。美国在该领域已实践多年,美国大学对与之相关的课程设置与中国课堂有什么区别?美国媒体数据新闻团队如何进行系统合作、完成作品?数据工场前往探访了《纽约时报》与《波士顿环球报》的数据新闻团队,并对纽约城市大学、哥伦比亚大学和东北大学新闻学院的数据新闻课程进行深度对比,以期为大家还原从课堂学习到新闻实践的产业链条。

作者 | 吴嘉川 王之宙
谷雨撰稿人
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《纽约时报》:不是每个交互都有必要

时报大楼位于曼哈顿41街区和第8大道路口,《纽约时报》新闻编辑部办公室正在重新装修。沿着装修通道来到位于2楼的可视化团队办公区,负责人Archie为我们介绍了平日里产出信息图和多媒体作品的地方。

位于曼哈顿41街/第8大道的《纽约时报》大楼。摄影/王之宙位于曼哈顿41街/第8大道的《纽约时报》大楼。摄影/王之宙

不同于找一个人专门负责团队中的一项工作,这个35人的团队每个人都拥有多项技能,包括设计、数据分析、可视化实现等等,他们还有人专门做VR和AR。除了会写代码和分析数据,他们也拥有记者的基础职能——新闻采写、编辑照片。

自1995年开始,这个团队用Excel开始制做简单图表,用Adobe Illustrator制作静态信息图。2000年后,随着科技发展和阅读习惯的改变,他们开始用GIS做地图并产出Flash作品。Archie站在一整面可以画可视化草稿的白墙面前说,就算数据可视化现在如火如荼地在各个媒体展开,但《纽约时报》始终认为“可视化”不仅仅只有“数据可视化”,“如何传递信息和更好地叙事才是可视化最终的目的。”

《纽约时报》大楼内获奖作品长廊。摄影/王之宙《纽约时报》大楼内获奖作品长廊。摄影/王之宙

解释性图表还是交互?

《纽约时报》可视化作品除了服务于订阅报纸的的用户,还同样服务于通过电脑、手机、平板等浏览网站新闻的用户。随着科技发展,越来越多的技术帮助媒体实现炫酷的可视化作品。

在选择可视化形式上,Archie说这个传统媒体的团队曾尝试使用大量的交互,希望读者能够把玩他们提供的各种选项,以此更好地理解这个故事。然而现在,约90%的用户更希望从一篇报道中得到一个结论、一份解释、一个整合好的故事。

“前几年,许多人沉迷在不断推陈出新的技术中,但在最初的眼花缭乱过后,我们需要沉淀下来反思,是不是每一个交互都是必要的?它能不能为读者的理解带来帮助?假如答案是否定的,那我们只好放弃。”Archie靠在椅背上感慨道。

正因为读者的需求在发生变化,可视化团队的作品亦呈现变化。Archie说,“现在我们更多地使用简介、叙述模式呈现,将文字、图片、视频和图表结合,辅以滑动和简单的动态效果,以此引导读者读懂新闻故事或者某一份复杂的数据。”

可视化团队协同合作

《纽约时报》可视化团队根据手中选题大小,安排团队协作。有时,突发新闻需要发生之后的一小时进行初步报道,并在之后两到三天不断更新;而有的大作品制作周期更长,有些需要花费一至两个月才能完成。在这样一个作品产出速度很快的团队里,如何进行多人合作?是不是每个人只负责一部分作品?

《地图:跟踪飓风Irma的路径》,来源/《纽约时报》官网。《地图:跟踪飓风Irma的路径》,来源/《纽约时报》官网。

可视化记者Rebecca Lai向我们解密,她举例在报道刚刚肆虐美国东南部的台风Irma中,整个团队大约投入12个人进行跟踪报道和制作可视化作品。他们进行了台风移动路线实时追踪,并同时发布在网站和报纸上。“Archie作为我们的负责人,他会分配每个人的职责。随后我们通过google sheet、slack等平台一起协同合作这类大新闻。”她和Archie不约而同的地说,在这样的大新闻面前,大家合作时都不能很自私地只想使用自己的技能,而不兼顾整体作品效果。

Irma台风来袭南部之前,德克萨斯州休斯顿地区由于台风Harvey引发的洪水问题同样引人关注,《纽约时报》除了进行路线追踪报道,还用地图可视化分析、展现由于该台风带来的强降雨量对于内陆地区的影响。可视化记者Adam Pearce将这个团队如何协作、找数据、可视化制作的过程写成了教程,虽然该教程更侧重寻找数据、制作Canvas的过程,但也不难发现他们团队之间不断商量、不断否定、认可、然后反复沟通的合作方式。

《波士顿环球报》:“再次”聚焦

Exchange Place三楼墙上《波士顿环球报》标志。Exchange Place三楼墙上《波士顿环球报》标志。

《波士顿环球报》(The Boston Globe, 下称“环球报”)被许多国际读者熟知,源于第88届奥斯卡最佳影片《聚焦》。电影中深度报道小组“聚焦”团队(Spotlight)三名成员坚持不懈调查采写了一系列深度报道文章Church allowed abuse by priest for years,揭露天主教教会系统性的庇护猥亵儿童的神父们的丑闻,并凭借该报道最终获得普利策新闻奖。而事实上,除了这个报道以外,这份报纸还曾在深度报道、新闻摄影等领域获得共计26次普利策新闻奖。

褪去这些奖项,在新英格兰地区当地,环球报是人们生活中的一部分。驶入马塞诸塞州的火车站台、波士顿街边的咖啡店、路边的小卖部、清晨的公共交通上都可以见到环球报的身影。

今年下半年开始,环球报新闻编辑室搬离“聚焦”电影中的红色建筑。这幢位于Morrissey Boulevard的旧办公楼被以神秘价格出售,以满足这条大道在多尔切斯特地区的不断发展和改建。编辑部和营运团队则一起搬至波士顿市中心州街53号Exchange Place大楼。

Exchange Place三楼墙上《波士顿环球报》获普利策新闻奖作品展示。摄影/吴嘉川Exchange Place三楼墙上《波士顿环球报》获普利策新闻奖作品展示。摄影/吴嘉川

集合最好的班底

这样一个专注于采编新英格兰地区当地新闻的传统媒体,与许多大媒体一样面临数字化转型问题。作为数字化转型的代表,数据可视化团队应运而生。该部门负责与其他新闻部门一起合作制作信息化图表、融合媒体报道设计和开发,作品服务于环球报每日印刷的报纸和9万多电子订阅用户。

通过与这样一个身负设计、交互开发、写故事、制作为一体的团队沟通后不难发现,部门虽独立存在于新闻编辑室,但合作是他们日常工作中不可避免的部分。

团队负责人、可视化设计师Tonia Cowan向我们介绍了团队成员,这12个人中有人擅长3D制图,有人注重交互开发,有人负责信息图表设计,还有人非常擅长地图制作等。“我们每个人都和其他人擅长的技能有一定区别,这样我才可以把大家放在一起,让大家在完成作品时不会感到孤军奋战。”她说这就好比拍一部好莱坞电影,要集合最好的班底,然后将大家擅长的东西发挥得淋漓尽致。

Tonia和设计师Michael Workman举例近日刚上线的作品What it’s like to face Chris Sale,这个作品用文字配合可视化图表展示波士顿红袜队(Boston Red Sox)投手Chris Sale在比赛中的无懈可击。

作品中Tonia用Poser制作3D模型从三个角度展现了Sale比赛中的击球姿势,并用数据分析展现了他的出手点与其他投手的位置比较。而这些初始创意正源自于可视化团队与体育部的合作,该选题记者Alex Speier带着自己的初步想法和一些数据找到Tonia和Michael,他们在白板上画出第一版草稿。

Alex多年报道棒球,他告诉Tonia和Michael如果去现场拍摄球员热身时间、并找寻不同的观看角度,可以更好的理解Sale在比赛中为什么有这么好的表现。在Alex的建议下,他们前往芬威球场从多角度拍摄他在比赛中的动作视频。这也随后为Tonia制作3D模型提供了基础素材。Michael觉得比起直接将一段视频、一个数据复制黏贴给读者,Alex的建议何尝不是一种获得创意来源的方式。

开发平台及可更新数据库

环球报的网站上有许多互动作品帮助读者更好的理解一组数据,这些或复杂或简单的交互设计都源自于他们开发的一款代码平台,擅长制作地图的Michael同样熟悉使用这一平台。他说这个平台的使用,帮助团队更好地控制作品设计标准,同时也帮助成员们和记者更有效地管理作品进度,“记者不需要会代码,我们用Google doc一起合作置入文字、照片、视频,然后我们团队会负责进行交互开发。”

James Abundis是团队中的信息图表设计师,除了制作静态图表,他的电脑上正在使用《纽约时报》的开放工具ai2html制作手机等移动端作品。在环球报9万多的电子版订阅用户中,移动端用户在早晨通勤时段有一波明显的使用高峰,他向我们介绍除去日常选题和突发新闻,如果某一个新闻在手机端有非常大、甚至异常的访问量,我们会考虑将这些信息图表印刷到报纸中去,并在之后的选题会中跟进这条新闻,“手机端可以说是一个信号灯。”

可视化团队最经常合作的部门里还包括为人熟知的深度调查小组“聚焦”,如今该团队已从3人壮大到了8人。编辑Patricia Wen是一位美籍华人,她在环球报有近三十年的工作经历,曾两次获得普利策新闻奖提名。

今年年初她以编辑身份加入“聚焦”团队。加入之后她发现读者经常会通过匿名电话、信件和电邮方式将生活中的故事、投诉等信息告诉“聚焦”团队,以期得到媒体曝光。针对如此庞大而杂乱的信息,要剔出有助于深度调查的内容非常不易,在她看来,有时候来信者只是在抱怨自己的生活现状。但她坚信所有故事都非凭空而生,总是从这些蛛丝马迹中开始的。

于是,她让一位专职研究员负责录入读者来信,将所有信息条目化,逐步形成“碎片信息数据库”(tips database)。她举例说有时候人们打电话来会投诉某一家医院的卫生环境很糟糕,过了几天又有一个人在来信中提到了这家医院,当它的名字在数据库中出现超过三次,就会引起团队的注意。

将碎片信息整合起来后,记者们会进行初步背景调查,而后一旦确定确有其事,记者们就会各自前往政府、主管部门以及事件发生地进行更详细地调查和信息收集。“聚焦”的热线电话和读者来信是环球报的的传统,Wen觉得自己只是开设了一个可更新的数据库,让查找信息、归档整理变得更加容易。

纽约城市大学新闻学院:“小”学院的智慧

曼哈顿中城、地铁时代广场站下来就能看到纽约城市大学(CUNY)的旗帜飘在40街边的高楼上,不远处就是《纽约时报》办公楼。穿梭在这幢高楼里的人步履匆匆,不少人手里拿着报纸和摄影器材。

跟随电梯来到三楼,纽约城市大学新闻学院就在这里。

纽约城市大学新闻学院四楼。摄影/王之宙纽约城市大学新闻学院四楼。摄影/王之宙

推开两道玻璃门,映入眼帘的是一个放满桌椅和电视屏幕的开放空间,这个空间供学生讨论作业、关注时事新闻。时值中午,学生们聚在一起一边讨论,一边吃着午饭。在这个大开放空间一角是新闻学院图书馆,学生们可以在这里浏览新闻相关书籍、杂志,还可以检索各类数据库。

“就像你看到的,这里空间不太一样。我们不想建立一个大型的新闻学院,那样它会被层层框架束缚住。”尼曼学者Miguel Paz现在是新闻学院教授,他站在不算太宽敞却设施齐全的公共休息室中无不自豪地说道。他认为,学院小意味着灵活,也意味着可以更快地更新课程设置,以保证学生能接触到最新的技术并保持自己的新闻意识与时俱进。

纽约城市大学的官网上这样介绍新闻学院:“我们建立于2006年,数字革命正在以一种无法想象的方式不断重塑我们的职业。”为了迎合这种改变,这所公立大学的新闻学院自创建之初就采用独立模式以求课程设置不断适应变化。

在教学上,纽约城市大学新闻学院采用一种自下而上的“倒立模式”,在入学之初就让学生选定感兴趣的选题,并将其发挥想象变成一系列交互、多媒体的作品。在之后的几年选课中,无论是学习新闻基础知识、还是学习可视化技术,学生们都可以自始而终围绕这个选题进行练习。

Miguel Paz举例介绍一些课程设置,他说学院通常将要学习的内容在不同学期分为几个阶段(craft)供学生选择。在第一阶段的学习中,学生会学习基础的新闻知识及传统报道技能,随后按照划分好的地理区域做出关于该区域的文字报道;第二阶段时,学生可以从多个故事展现形式中相对应的进行课程挑选,包括数据新闻、交互网页制作、数据建模、设计、VR、360度视频拍摄等。

在这些进阶课程里,教授不仅仅是传授一门技术、教会一项基础技能,而是在鼓励学生基于第一阶段的报道做不同形式的补充报道,对选题进行更深度的理解。如此一来,学生们在毕业时会形成一系列报道,这样的做法不仅丰富了他们自身的作品集,也将技术融入真正的新闻学习中。

“技术只是我们用来表达新闻内容的工具。”Miguel这样说道。

记者是课堂外的教练

纽约城市大学新闻学院三楼。摄影/王之宙纽约城市大学新闻学院三楼。摄影/王之宙

纽约城市大学新闻学院不仅“小”,还“接地气”,他们将新闻编辑室的全职记者和编辑请入课堂。

除了让记者分享编辑室内的经验,他们还被称为是学生的“教练”(coach),为学生提供一对一答疑辅助。在他们办公室门口的玻璃上贴着他们各自擅长的技能,学生依据自己的问题,可以在这里找到答案。有别于使用助教,这种教练形式提供更多的是实用的思考方式及选题指导,而不仅仅是技术答疑。

除了这些,学院和业界也通过这些学生作品建立起沟通的桥梁。纽约城市大学将资源与学生的需求结合,积极地与媒体寻求合作机会,为媒体制作一些感兴趣、却没时间完成的选题。在今年秋季学期开始前,他们联系了CityLab并让对方提供了一个他们所关心的纽约选题列表和要求。学期伊始,将选题分配给学生。随后,学生针对这些选题进行调查、采访及可视化制作。调查中期,学院也会不时邀请记者到课堂里来,向他们展示作品进度并征求他们的意见。

“学生需要发布作品的机会,但我们不希望他们的作品只是课堂水平,而是要让他们以更高的新闻编辑室标准来要求自己的作品。”Miguel相信这种合作方式可以帮助学生们在毕业后更好地适应实际新闻工作。

东北大学新闻学院:课堂里的“聚焦”记者

9月底的波士顿气候宜人,在查尔斯河畔的东北大学新闻学院一楼,一个不大的多媒体教室里挤满了人。新闻学院的Pizza Press活动正要开始,全国公共广播电台(NPR)记者Greg Myre和数据工场创始人黄志敏作为演讲嘉宾正在和同学们交流着什么。这个下午他们将分享媒体数据可视化及国际新闻报道。而这场活动的号召人,正是新闻学院教授Matt Carroll——《聚焦》里的Data guy、前环球报记者。

东北大学新闻学院 Holmes Hall。摄影/王之宙东北大学新闻学院 Holmes Hall。摄影/王之宙

两小时的分享时间里,同学们济济一堂,针对作品、技术等多角度提问,现场反响热烈。讲座结束,Matt向我们介绍起他离开环球报后的生活,以及加入新闻学院后正在开设的课程和学生作品。

用数据更好地说故事

离开环球报后,Matt加入东北大学新闻学院。不同于已经开设许多成熟数据新闻课程的院校,Matt Carroll正在该校开拓数据新闻的疆土,由他主导的课程Storytelling with data吸引了许多学生。

“我是一个记者,对可视化不是很熟悉,但是我了解如何从数据里找到故事、如何用数据说故事,这是我的长处。”他向我们介绍了自己培养学生对数据的敏感性的方法——收集数据日记(Data Diary)。

数据日记是他要求每一个参加课程的学生积累数据意识的起点,并从而培养数据兴趣。深知学生们每日花费许多时间在社交媒体上,他布置学生记录自己在使用社交网络、看媒体新闻等上花费的时间。学生可用Excel等最基本的可视化图表展现自己一段时间的数据累积。

“我不要求他们做的多复杂,简单的柱状图也可以表现这组数据的特征。”Matt说为了能更好的了解中国学生,他也用微信与学生沟通,“朋友圈上花费的时间,是很重要的数据来源。”

他向我们展示了不少学生刚完成的作品,有一些是由柱状图组成的小故事,“当你有了数据方面的意识,它会辅助你将故事说的更动人。”加入学院近一年,Matt清楚地知道自己想要传授学生的方向——更好地说故事。

东北大学现在尚没有完整的数据新闻项目,但Matt希望自己课堂里的学生都能从最基础的Excel开始学起。作为老牌纸质媒体的记者,他眼里故事永远是第一位,“课上我用一组简单的数据,希望学生可以找出这列数据的特征,然后针对数据提出你的疑问。”随后,他们会针对这些疑问进行讨论,他鼓励学生多质疑、多表达自己的想法。

明年春季,他计划开设一门数据新闻的综合课程,将记者、程序员和设计师一起请入课堂进行选题讨论,寻找学生可做、可实现的新闻选题。

北京VS马塞诸塞州的《学区房》

在介绍媒体数据可视化报道时,数据工场向学生们展示了北京学区房项目。看到屏幕上的二手房价格数据,Matt想起了自己做记者时也常报道房产相关新闻。

《图解北京学区房》。来源/谷雨实验室《图解北京学区房》。来源/谷雨实验室

他向我们回忆起了自己曾经与团队里其他记者、程序员合作一个有关麻省当地的学区房项目,“我们用算法在收集的数据里进行分析,让使用的家长们能实际利用我们的工具,希望他们以便宜的价格购买理想的学区房。”作品发布后,该链接拥有过两千万点击量。

《寻找理想学校:马塞诸塞州的学区房》。来源/《波士顿环球报》官网。《寻找理想学校:马塞诸塞州的学区房》。来源/《波士顿环球报》官网。

不过就算获得如此多的关注,他觉得这个作品还是有遗憾,“除了现在这些经济实惠的的学区房参考标准,还应该加入通勤时间作为参考。”

表格里被记录的历史

回忆起以前在环球报的作品,我们再次谈起“聚焦”团队,他感慨万千:“当时的新闻引起了巨大的反响,每年我们都会收到许多读者的来信,与我们分享他们的故事,告诉我们这个报道对他们生活产生的影响,”

在随后的几年,环球报每年要发布六百余篇追踪报道,很长一段时间都占据着报纸首版醒目位置。我们问到在电影中被反复提到、住在Matt家街区拐角处的神父Geoghan时,Matt唏嘘地说道:“报道发布后他就被逮捕了,被判了九年刑。但他只在监狱里活了不到一年的时间,就被另一个犯人锁在牢房中刺杀了。”时隔多年,他记忆犹新:“他从业三十年,侵犯了超过130个男孩。”

谈到这个影响了整个新英格兰地区的一系列报道,他激动地找出了“聚焦”团队为这一系列报道整理的数据源,以及汇总表格,“之前我一直以为换了这么多台电脑,数据早就丢失了,但最近我的一个同事找到了存档。”

Matt Carroll展示自己的作品。摄影/王之宙Matt Carroll展示自己的作品。摄影/王之宙

这是一份巨大的文档,分门别类地储存着他们曾手动整理收集而来的数据。Matt将表格调整到第一页——表格阅读指导,“当时时间紧迫,但还是写了这个,那样即便在很多年后再打开,其他同事也可以快速地理解表格中的内容、整理逻辑。”

Matt感慨,比起十多年前,如今整理数据的工具和技术要进步得多,放到现在可能神父的信息会被随时公开在网络上。但正是由于当时技术不够发达,神父信息都被记录在名册上,长年累月、有迹可循。可现在不同,如果一个神父被调往其他地方任职,数据库中的信息就会被更新,过去的记录也随之被覆盖,想要追溯历史就变得困难起来。

我们的目光随着鼠标滑过一行行记录,电影中十几年前他们抱着大盒大盒的材料、一本一册手动输入整理进电脑的场景仿佛仍历历在目。

多年过后,Matt依旧精神抖擞、热情洋溢地和我们讲述着过去和现在的故事,他还是电影里那个Data guy。

(本文作者吴嘉川、王之宙为数据工场数据新闻编辑。)

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