数据新闻概论 第二章

1、 如何制作和传播数据新闻第二章 第二章 如何制作和传播数据新闻1.数据新闻的类型 2.数据新闻的生产流程 3.数据新闻的制作团队数据新闻的类型 第一节一、“大数据新闻”与“小数据新闻”（一）划分依据：支撑报道的数据的性质 两类数据新闻的差别就在于两类报道中所处理的数据对象是隶属于“大数据”的范畴还是“小数据”的样本。（二）大数据（big data）的三个基本特征：（1）海量数据（volume）： 相比传统数据或小数据，大数据拥有庞大的数据量。 一般认为10TB100TB是成为大数据的门槛。2012年互联网数据中心为大数据设立的标准中就确定数据体量需超过100TB以上。讨论：100TB的容量有多

2、大？（二）大数据（big data）的三个基本特征：（2）类型多样（variety）： 相比传统数据多以文本数据作为主要类型，大数据的类型更为多元化 其包含了网络日志、图像数据、文件数据和各种复杂的记录信息。 (3) 高速处理（velocity）： 数据量的增长速度很快，需要处理的速度和响应的时间越来越快。大数据 （巨量数据集合（IT行业术语） 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越

3、来越成为数据的主要部分。结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。一、“大数据新闻”与“小数据新闻”小数据（传统数据）大数据目标解释特定的问题或是针对特定的目标考虑的是一个整体的目标，目标可能是灵活的，并非具体的存储位置存储于某一机构、某台电脑或某个单独的文件通常遍布于整个电子空间数据结构与内容高度结构化的数据，数据域被限制在一个单一的学科或分支学科内，以统一的格式记录包含各种非结构化数据，这些资源的主题可能跨越多个学科，或是与其他大数据资源存在相关关系数据

4、准备数据使用者为自己的使用目的所准备涵盖许多人的数据准备，准备数据的人未必是最终使用数据的人数据生命周期较短常被永久性地存储衡量内容可以通过标准的方法来解析和读取格式多元，需要不同的协议来解读可重现性如数据结论的准确性存在问题通常可以来重现大数据项目基本不可行成本成本和代价有限项目如果失败，代价高昂自省通过数据在电子表格和数据库中的行和列来定位可通过一种称之为“自省” 的技术来实现分析一次性全部参与到分析通过分布式的方式进行分析（三）小数据与大数据十个方面的区别知识链接 在计算机编程中，省是指这种能：检查某些事物以确定它是什么、它知道什么以及它能做什么。大数据自省技术： 计算机技术，通过内部的

5、一种机制可以查询到数据的各种上下文。 （四）“大数据新闻” “大数据新闻”是指在报道中采用大数据量级的数据作为分析对象或引用大数据研究成果的数据新闻。 数据量级巨大、类型多样。 选题类型：有很强社会影响力的事件。一般应用于报道对象较为复杂，牵涉面广，需要采用庞大数量的样本分析，而非小规模抽样样本的选题。 大数据新闻需投入大力人员，花费时间长，投入经费高。 此类作品较少。大数据新闻作品典范：卫报如何报道英国骚乱？2011年8月，伦敦大骚乱并迅速蔓延至六大城市。1.报道目的：用科学的方法帮助人们解读骚乱（发生原因及如何应对）2.报道团队：一百多名记者、学者和研究人员。3.资金支持：两个基金会。4.

6、作品完成时长：一年多大数据新闻作品典范：卫报如何报道英国骚乱？ 解读骚乱的报道历经了两个研究阶段。 第一个阶段的成果发表于2011年12月，集中在探寻骚乱产生的原因上，报道团队先后采访了六大城市中270位骚乱参与者。 第二个阶段主要基于对300多名受骚乱波及的人的采访。 详细报道见：https:/uk/series/reading-the-riots大数据新闻作品典范：卫报如何报道英国骚乱？ 值得一提的是第一阶段中的另一项重要内容，报道团队对260万条与骚乱相关的Twitter数据进行了统计分析。 骚乱谣言如何在Twitter中传播数据报道对Twitter的谣言数据的全体样本进行了研究，让用户

7、看到了谣言生成、扩散和传播的过程。 报道影响了英国政府对社交网络管理的公共政策，卫报网站或得2012年度“数据新闻奖”。大数据新闻作品典范：卫报如何报道英国骚乱？ 作品所体现的大数据新闻的特点：1.数据量庞大、类型多样2.260万条Twitter信息3.好几百人的深度访谈和问卷调查资料4.仅参加骚乱者的采访录音材料就有130多万字。成功因素：1.科研机构的协助2.媒体对整个报道的规划和全程投入。3.基金会的资助。 （五）“小数据新闻” 与“大数据新闻”不同，“小数据新闻”是指在报道中采用小数据量级的数据作为分析对象或引用小数据研究成果的数据新闻。 目前业界的数据新闻实践多以“小数据新闻”为主，

8、其数据来源较为单一，采用抽样样本，数据量级有限，数据的类型构成简单，对数据处理技术的要求也相对较低。 小数据新闻投入成本低，操作时限短，技术门槛较低，更便于在媒体操作和推广。 小数据新闻典范作品傻瓜的艺术品市场 作品对2008-2012年间，全球拍卖市场中拍价最高的320件艺术品进行数据统计与分析，展现了艺术品拍卖市场中诸多现象和规制，意在让对艺术品市场完全外行的人也能迅速读懂。 数据来源：已有的艺术品拍卖价格报告和艺术品市场报告。 启示：好的作品不一定基于大数据分析，关键是作者发现新闻选题价值的能力，以及数据分析和可视化呈现的能力。 傻瓜的艺术市场版块1.艺术，亿万富翁的癖好2.毕加索：超级

9、巨星3.男性主导的行业4.中国崛起二、自我采集数据型和现有数据再利用型 （一）划分依据： 数据新闻中数据的来源。（二） 自我采集数据型的数据新闻 指那些由报道者直接通过深度访谈、问卷调查、田野调查等社会科学研究方法获取第一手资料，并将这些资料量化为数据后进行处理，最后制作成的新闻报道。 此类报道中的数据是报道者收集的原始数据，是真正意义上的第一手材料。 实践过程：报道者设立清晰的报道目标根据设定的目标确定调查范围和调查对象展开研究，收集数据。 报道者对数据进行分析就是为了解决报道目标中设立的一些具体问题。 优点： 一是媒体采用自己采集的数据报道可以增强报道的原创性和独家性，避免和其他媒体出现题

10、材撞车现象； 二是自我采集的数据相比已有的数据而言，其从最初的采集筹备到实施的过程都处于清晰的报道目标的指引之下，因而数据的纯度较高，可被利用的价值更大，这可以减少数据过滤的难度。 卫报对英国骚乱的报道就属于自我采集数据型，媒体和科研机构合作耗时一年多，通过各种调查方法采集到关于骚乱的第一手材料，并将之进行分析解读后公之于众，其根据扎实的数据而提出的关于骚乱的观点打破了一些人的成见，引发了全社会的广泛关注，媒体也因此获得美誉。（三） 现有数据再利用型的数据新闻 指报道者收集其他企业、科研机构、媒体或个人发表的与报道主题相关的数据分析报告或新闻报道，按照自我的报道意图对其中的数据进行新闻价值的再

11、挖掘，将已有数据按照报道的叙事逻辑进行分析重组后制作成的数据新闻。 优点：可以依据公开的丰富的数据资源，避免数据采集过程中可能遭遇的问题与麻烦，减少不必要的成本支出，它特别适合一些中小型媒体或是初步尝试数据新闻实践的媒体，可避免过度投入的风险。 应注意数据的真实、权威和可信，报道应标明数据的出处和来源链接。现有数据再利用型的数据新闻作品六十五年国人婚恋观变迁 2014年是中华人民共和国成立六十五周年，网易“数读”栏目于9月26日推出了六十五年国人婚恋观变迁史的报道。 该报道以可视化信息图表的方式呈现，将信息图表设置为若干个色块，每一个色块代表着婚恋观的一个部分。具体包括择偶条件、最受欢迎、性行

12、为态度、平均婚龄、离婚率、再婚占结婚总数比例等六个部分。 该报道选题从小处着眼，通过透视婚恋观念的变化，以具体的数据展现人们从单一到多元、从压抑到自由的观念变化，从而折射出六十五年来中国社会的巨变。 数据来源比较笼统。 此类数据新闻的报道者需要有清晰的思路和明确的报道角度，带着选题找数据。失宠的中国旅游业讨论如果一个媒体将本媒体曾经的报道数字化，并建立相应的数据库，那么当它使用这个数据库的已有数据进行数据报道时，这种数据新闻应当属于哪类数据新闻呢？三、以事件为选题的数据新闻与以话题为选题的数据新闻（一）划分依据： 以选题性质为划分标准。（二）以事件为选题的数据新闻 指将报道选题聚焦于某一新闻事

13、件，对事件呈现出来的具有新闻价值的数据进行解读和呈现的数据报道。 以事件为选题的数据新闻最常出现在重大新闻事件的报道中。在这类事件中，数据报道可能是媒体精心制作的报道主体，也可能是媒体对事件的整个专题报道中的一个有机组成部分。事件类型： 可预见的重大新闻事件一般多指会议、活动、庆典或赛事，作为媒体可以用较为充足的时间投入对这类事件选题的策划中。 突发新闻事件。在此类数据新闻中，媒体不但可以将事件主体的信息制作成数据报道，也可以将事件的背景材料进行整合和可视化。 针对这类事件的数据新闻在增多，大量数据资源的整合和运用为此类新闻报道增添了更多科学性 卫报英国骚乱报道案例中对网络谣言的报道就属于此种

14、类型的数据新闻。案例：纽约时报如何报道马航MH370失联事件？ 2014年3月8日，一架由马来西亚飞往北京的航班MH370与地面失联，3月24日马来西亚总理宣布该客机坠落。 纽约时报网站为此推出了数据报道专题“寻找马航370”（The Search for Malaysia Airlines Flight 370），以强大的数据挖掘、分析和整合能力对该航班可能的飞行路线、搜寻范围做了解析和预测，并用可视化的方式将这次事件中大众普遍关心的技术问题以直观的形式呈现出来。失联搜救中的统计数据分析 | 统计之都 (中国统计学门户网站，免费统计学服务平台) /2014/04/search.rescue.

15、plane.statistical.data.analysis/（三）以话题为选题的数据新闻 指将报道选题聚焦于某类新闻话题，围绕此话题收集数据，并对之进行解读和呈现的数据报道。 这类数据新闻的选题有了更广阔的创意空间。编辑记者可以根据最新发生的事件做出选题的推理和联想，或是根据一些潜在的社会现象和问题做出思考，或是在已有的公开数据材料中找出具有新闻价值的部分，并以此为话题进行数据报道，甚至还可以是编辑记者自身或读者对某个话题感兴趣而收集数据做报道。特点： 前一种类型的数据新闻具有非常规性，因为事件本身是否可以运用数据新闻的形态进行报道并不是确定的。 以话题为选题的数据新闻没有很强的时效要求，

16、选题更加灵活、多样，其关键在于编辑记者寻找到的话题能吸引用户的关注，且用数据来解读该话题比其他报道方式更具有优势。 有助于媒体的独家报道和差异化竞争，并逐步在用户心中产生数据新闻品牌效应。 傻瓜的艺术品拍卖市场就属于此类数据新闻。案例：NPR如何报道美国和墨西哥的边境地带？ 2014年4月，美国国家公共电台（NPR）网站推出了一则和调查报道中心（The Center for Investigative Reporting）合作完成的数据报道，工作人员用时两周，途经3 900多公里的美墨边境，不仅用镜头，也用数据向我们呈现了一个真实的边境。 点击进入这个名为边境（borderland）的报道，你

17、会看到页面上用显著的标题告诉读者：“边界线不仅仅是一条线，它是一个场所。”在关于报道的简短描述中，编者指出：“你在阅读报道，边境也处于忙碌中。” 边境话题如何到达边境边境为何设在那里与栅栏相关的事实边境生活怎么样空着的房子 这段文字下方是五个处于变动中的数据，会伴随读者阅读时间的增加而不断增长。这五个数据与边境生活密切相关，分别是：有多少辆车合法通过边境，有多少行人合法来往于边境，有所少人因为非法穿越边境而被拘，有多少磅大麻被警方搜获，有多少盎司的可卡因被警方搜获。 只要停留几分钟，读者就会惊异地发现这些数据变动之快，让人不得不感叹边境之忙和边境之乱。/borderland/#_/introd

18、uction案例：NPR如何报道美国和墨西哥的边境地带？ 报道以“边境”这个话题为切入，进行历史纵深和现存状况的多维度剖析，用大量历史和现实数据来辅助解读，并以一种网民乐于接受的多媒体融合报道的形式来呈现。 推行以话题为选题的数据新闻在一定程度上能拓展媒体报道的选题空间。案例：NPR如何报道美国和墨西哥的边境地带？从制作到传播数据新闻的操作环节 第二节 一则数据新闻的产生需要经历制作和传播这两个关键环节。在制作阶段，发现、收集、整理和分析数据是核心内容；而在传播阶段，则需要运用可视化，并整合大众媒体和社交媒体两种传播渠道。一、制作：以采集、整理和分析数据为核心数据报道的关键：一系列看似零散和不

19、相干的材料，发现其新闻价值，并收集、整理和分析。科学处理数据是关键。数据记者米尔科劳伦兹： 首先应该对原始数据进行清理，过滤掉冗余的数据，留下具有新闻价值的数据； 然后将之进行可视化处理，使抽象的数据更为浅显易懂； 最后则是以新闻故事的方式报道，使公众能够阅读和接受。案例：卫报制作数据新闻的步骤（1）发现和获取数据。 卫报获取数据的来源多样：当数据团队察觉到重要的新闻事件时，记者编辑就会到互联网上搜索相关的数据；同时，记者编辑还经常关注包括Office for National Statistics和World Bank等政府数据库和公共数据源，以从数据中找到潜在的待挖掘的故事。案例：卫报制作

20、数据新闻的步骤 (2)整理和清洗数据。 获取数据后记者编辑要对数据进行初步的分析，识别数据的用途，看其能否与其他数据源相互关联，能否展示在某个时段内的变化趋势。 在分析的基础上将数据做出分类整理，通过谷歌 Refine和DataWrangler等工具对数据做初步处理，清除一些无用信息，将有用数据、参照数据和关联使用的其他数据录入电子数据表，为进一步分析数据做准备。案例：卫报制作数据新闻的步骤 (3)分析数据。 分析数据是讲故事的主要部分，分析结果能帮助大众理解故事和数据。这个环节将运用运算方法找出数据中是否存在有价值的新闻，并对整个分析过程做细致完全的检查。 案例：卫报制作数据新闻的步骤 (4

21、)呈现数据。 将数据报道用文字报道、发表原始数据、发布信息图表、可视化等方式呈现出来。 在实际运用中，数据团队经常采用Google Fusion Tables、Google Maps API、CartoDB、Google Spreadsheets、DataWrapper和Tableau等数据可视化工具。定选题与选数据两者可以相辅相成。 大数据新闻：现有选题设想，找数据并印证 自我采集数据型：多为选题明确的报道 以事件为选题：有清晰的选题方向小数据新闻 现有数据再利用型 先定选题或者先找数据都有可能以话题为选题二、传播：整合多种媒体传播平台数据新闻传播要有互联网思维，尊重用户体验。 对数据新闻传

22、播环节描述较为全面和细致的是互联网专家保罗布拉德肖， 左边的倒金字塔标注了类似劳伦兹所绘的制作流程，包含了“编辑”、“清理”、“情境”、“综合”等步骤，通过这些环节逐步生产出一则数据新闻。 与劳伦兹不同的是，布拉德肖的图形中特别强调了“传播”的环节（右边）。布拉德肖认为数据新闻的传播有六种途径：（1）可视化传播（visualisation）。 可视化是传播数据新闻最快、最高效的途径。 缺陷是人们一般不愿花费时间细读信息图，因而虽然传播有效，但用户参与度差。运用可视化传播需要可视化作品提供消息来源的链接，并确保用户点击链接后能看到可视化图表所包含内容之外更为丰富的信息材料。（2）叙事传播（nar

23、ration）。 虽然传统的叙事方式在数据新闻传播领域所用范围已经很狭小，但用心写作的新闻故事依然能够吸引用户。采用这种方法进行传播时要注意增添报道的意义，让用户感受到与数据相关的联系。（3）社交传播（social communication）。 一些媒体尝试通过社交媒体终端进行传播，如ProPublica的APP终端可为用户提供基于其在Facebook属性的个性化产品；还有一些媒体在制作数据新闻时就引入用户的参与，采用众筹的方式在社交媒体获取用户给予的数据，当此类新闻传播时，用户也会基于之前的参与而更加积极地在社交媒体分享报道。图表新闻财新数据新闻更多的依托母媒体的社交平台（4)人性化传播（

24、humanise）。 这里所谓的“人性化传播”主要指两点： 第一要增加基于计算机制作的动画表格的使用频率，布拉德肖认为这种动画新闻可以减少人们获取数据报道的压力，使报道以更加形象的方式解读数据。 第二要增加采访个人受数据影响的案例，让庞大的数据故事对个人的影响以典型的个体案例的形式呈现出来，而不要让数据湮没于总体数据概述这种宏大叙事中。（5）个性化传播（personalise）。 互联网时代为个性化传播提供了多种方式： 一是数据报道可以采用互联网交互方式，当用户输入不同的关注要素时，报道可提供基于用户关注细节的差异化内容。 二是提供基于地理特征的个性化内容。用户通过选择自己所处的地理信息（如邮

25、政编码、地区代码等），可以找到与所处地域相关的针对性报道。 三是提供完全基于用户兴趣的内容，网站通过测试用户的兴趣推送其感兴趣的内容。 四是通过和第三方站点（多为影响广泛的社交媒体，如Facebook、Twitter等）合作，通过它们提供的用户属性描述和地理定位，在不同的媒体终端提供迎合用户喜好和所处地域的新闻。个性化传播的数据新闻案例：英国赤字克星：你来选择预算削减 2010年，由于税收政策不能做大幅度提升的调整，英国政府面临严重的财政赤字问题，需要从20132014年度的财政预算中削减大约370亿英镑。英国政坛的三个主要政党都不愿意公开表态自己准备如何削减公共支出的细节，为此，英国金融时报

26、发布了一则数据新闻，在税收标准不变的前提下，请用户通过网站设计的交互方式选择如何削减预算，帮助英国政府官员做决策。 这个数据新闻作品的个性化传播体现在其设计的交互性上： 首先，用户需要选择自己的政治倾向，一共有四个可选项，分别是工党、保守党、自由民主党和无党派人士。这个设计结合了不同党派对预算削减总额的计划，当选择不同党派时，其削减的总目标有所区别。个性化传播的数据新闻案例：英国赤字克星：你来选择预算削减英国赤字克星：你来选择预算削减报道中第二版块的网页截图 其次，当用户选择了自己政治倾向后，页面就会随之进入第二个版块，出现一张预算削减的详细表单，用户需要在表单提供的具体的公共支出选项中选择自

27、己认为需要削减的部分预算，并使得选择的总额符合该党计划的削减总额。 最后，这个报道设计的第三个板块（见图215）既具有个性化传播的特征，也富有人性化，在“谁受到影响”（Who Is Affected）中，用户还可以看到自己的选择使英国社会中哪些具体群体受到相应的影响，这些影响是正面的还是负面的，以及影响的程度如何等。个性化传播的数据新闻案例：英国赤字克星：你来选择预算削减（6）应用化传播（utilise）。 这是数据新闻传播中最复杂的方法，因为它要求为报道提供某种数据工具，使数据更具实用价值。常见的数据工具包括计算器和基于GPS定位的地理数据工具。应用化传播总是和个性化传播相交叉，但是应用化传

28、播更关注数据的实用性，而不一定专注内容的个性化。应用化传播也常和可视化传播等其他传播方法一同出现。 案例： 2014年11月27日上午，北京市发改委正式发布北京公共交通价格调整最终方案，提高了北京地铁的出行价格。新方案于12月28日起开始实施。这意味着北京地铁告别了2007年以来一直延续的全程2元的廉价时代，起步价和里程价都做了相应的调整。该政策刚一出台，就吸引了大量的关注，因为地铁已经成为北京上班族的一项重要的交通工具，地铁调价将影响许多上班族的出行，公众急需知道地铁提价后自己的日常生活支出受到了怎样的影响。为了解答这一问题，一些网站及时推出了相关报道，以在线计算器的网页应用方式为用户提供地

29、铁涨价后用户出行如何受影响的数据报道，其中又以百度和搜狗的报道在互联网上传播最广。应用化传播的数据新闻案例：北京地铁涨价的数据报道 在线计算器的页面截图 百度秉持了简洁的设计风格，百度的设计不仅可在电脑PC端登录使用，也可在移动终端传播。该设计首先映入眼帘的是报道标题“地铁涨价你的交通费涨多少”，以题压图的方式呈现，下面是可选择的地铁“起始站”与“终点站”，在点击相应选项时页面会自动跳转到可选择的地铁线路和相应的站点，这给用户带来了更为便利的操作体验。 当用户开始选择站点时，网页的圆形图中将以插画幻灯的形式呈现整个北京地铁价格调整的历史变迁。有趣的是，当用户选择“开始计算”后，显示的计算结果并

30、不仅限于呈现单程票价，还将这一票价与之前2元时代的出行费用进行对比，将一年出行多花的钱也展示出来，并且用折合的方式以用户熟悉的生活用品支出做类比。 第3节 组建团队数据新闻的人才需求 第二章 如何制作和传播数据新闻讨论假如让你来组建一个数据新闻团队，你该如何进行角色分工。 数据新闻团队的建构安迪柯克：数据可视化8种角色决策人数据科学家记者计算机科学家项目经理谈判专家认知科学家设计师一、团队决策人/负责人 团队决策人/负责人承担整个数据新闻产品的内容设计和制作的决策和管理，协调与进度控制，是一个数据新闻团队的领导者。 他们应该善于进行流程管理，做好不同角色成员之间的沟通和协调，并激发出成员的创造

31、力。西蒙罗杰斯编著的事实是神圣的一书封面一个优秀的团队决策人首先应该是一个好的数据记者/编辑。 2013年5月，曾创建英国卫报网站的西蒙罗杰斯转投Twitter旗下，成为该公司的一名数据编辑，这成为当时新闻界的一大新闻。这与罗杰斯在卫报的杰出表现不无关系，早在2005年其担任该报新闻编辑之时，就致力于沟通编辑部门和信息图制作部门，将新闻可视化。2009年，在总编的鼓励下，罗杰斯创办了卫报的“数据博客”，并开设“数据商店”。他秉持“开放新闻”的理念，发起众包新闻和向受众开放海量的报道原始数据。“数据博客”将数据进行分析并可视化，关于维基解密和英国骚乱的数据报道使这家报纸成为数据新闻界的佼佼者。案

32、例二、数据记者/编辑 一个好的记者应该具有新闻敏感性，善于调查采访，研究事实的真相，能写作和报道故事，引导公众参与。 数据记者/编辑的职责与一般记者/编辑相似，他们承担确定新闻选题，从新闻的视角分析和编辑数据的工作。 他们应该善于发现数据中有新闻价值的元素，拥有很好的传播沟通能力，懂得如何将数据中隐含的信息挖掘出来，从用户的视角赋予数据以故事情节，使之成为具有吸引力的报道。 你怎么看 数据记者/编辑需掌握一些基本的信息搜索、数据挖掘和分析、可视化呈现的技术，其在数据新闻团队中仍然扮演“新闻人”的角色。 数据记者/编辑应该掌握各种数据统计分析技术，能够进行大数据挖掘和分析，其在整个团队中应该扮演

33、“数据挖掘员”的角色。观点一观点二 “在线新闻博客”的保罗布拉德肖认为数据记者应该有以下四项技能：第一，寻找数据的能力。拥有专业知识，掌握计算机辅助报道的基本技能，并懂一些运用MySQL或Python获取数据的技能。第二，处理数据的能力。了解和数据处理相关的专业术语、背景和相关知识，会统计学，能熟练使用电子数据表。第三，数据可视化的能力。布拉德肖认为可视化设计和编程的工作过去由专业人士承担，但现在越来越多的记者/编辑开始掌握这些技能，这说明记者/编辑们逐渐意识到这项能力的重要性，也说明编程和可视化并不像我们想象的那么困难。第四，混搭数据的能力。运用ManyEyes或Yahoo!Pipes之类的

34、工具对数据进行融合分析和呈现。三、数据技术人员 这类人员又被称为“数据科学家”、“数据挖掘员”或“数据分析师”。他们承担数据收集、挖掘、清理、统计、分析阶段的技术工作。这类技术人员一般不需要具有新闻专业知识，而应该掌握数学、统计学、信息科学等相关专业知识。 数据科学家有着计算机科学、工程学、商学、数学、信息系统管理、统计学等自然科学、人文科学、社会科学多种学科背景。数据科学家主要投入与数据相关的工作，包括筛选和组织数据、挖掘数据模式、视觉化描述数据、动态地（交互式）地处理数据、用数据讲故事、用高级算法解决分析问题、挖掘文本和进行语法分析等。四、可视化设计师 可视化设计师有时也被称为信息设计师或视觉设计师。 他们负责整个数据新闻产品最终的呈现形态和传播平台的构建。他们是报道和用户之间沟通的桥梁，完成一则数据报道最后的雕琢工作。 可视化设计师应该了解数据记者的报道需求，并掌握认知科学知识，了解用户喜欢怎样的信息呈现方式。 他们同时还能以美观、充实、新颖、高效的方式对报道形态进行精雕细琢，在赋予报道传播效力的同时赋予其一定的艺术表现力。 “可视化设计师和传统的UI设计师、平面设计师、交互设计师有些区别。 作为可视化设计师首先要学会分析数据，具有一