中西数据新闻媒体评奖机制比较研究

第一章  绪论

1.1  研究缘起与意义
随着大数据技术与新闻业的联姻，越来越多的数据新闻作品出现在新闻媒体当中。在广泛的影响与关注之下，一些与数据新闻有关的评奖赛事也开始陆续出现。这些奖项在中西方的兴起与发展，不仅可以表现出业界对数据新闻作品的价值取舍，也成为衡量数据新闻领域发展水平的重要指标。
从中西方数据新闻评奖的整体状况来看，无论是在奖项的规模还是含金量方面都有着很大的差距。目前西方知名的数据新闻评奖规模普遍较大，有着众多的参赛者与参赛作品，其奖项的含金量也得到了业界的公认。而在中国，比较重要的数据新闻评奖却仅仅只是在小范围内进行，奖项的含金量与西方来比相差甚远。按照道理来说，中西方数据新闻评奖的兴起与发展都是在 21 世纪初的十几年之间，发展的时间段相差无几。但为何几乎同一时间“起跑”的中西数据新闻评奖却在发展水平上产生如此大的差距？带着这个疑问，本文开始了对数据新闻评奖更为具体研究——对中西数据新闻评奖机制的探讨。

数据新闻评奖机制作为数据新闻评奖的核心部分，涵盖了评奖过程中的诸多要素以及各要素之间的运行方式（对于评奖机制定义与内涵的界定会在下文中进一步阐述。）所以对中西方数据新闻评奖机制的比较不仅可以从宏观层面提取出中西方数据新闻评奖中的差异，还可以在微观角度判断其中的差异哪些是不可逾越的哪些是可以突破的。如果是不可逾越的，那么原因是什么？如果是可以突破的，我们又能够从中改变什么？与此同时，有差异也就会有共性，这些共性又可以给为双方的差距弥补些什么？最终又如何通过这些突破和弥补来缩小中西数据新闻评奖中的差距？通过对上述问题的逐一分析，不仅可对中西方数据新闻评奖之间的差异进行更为合理的解读，而且可以通过对中国数据新闻评奖机制的完善来促进业界良好竞争机制和激励机制的形成，从而推动数据新闻领域的规范化。
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首先是“生产流程说”，代表人物米尔科·洛伦在第一届国际数据圆桌会议上将数据新闻描述为一个生产流程：这个流程通过对数据的挖掘、分析、过滤以及可视化呈现将新闻故事传递给公众。在这个复杂的的流程当中，庞杂的原始数据被转换成了有趣的新闻故事，为受众提供了有效信息；其次是“领域说”，主张将数据新闻看做是各种数据技术与新闻故事相结合的全新领域，西蒙·罗杰斯和阿隆·菲尔霍夫的观点属于这一类。罗杰斯认为数据新闻是图表、图形、数据分析和显著的新闻故事结合在一起的全新领域。”[1]阿隆·菲尔霍夫则具体说明了数据新闻包括计算机辅助报道、新闻应用、数据可视化等诸多领域；另外一个“方式说”认为数据新闻是包含了数据来源和视觉化元素的新的报道方式。正如全球第一本专门研究数据新闻的著作《数据新闻手册》中对数据新闻所阐释的那样:“数据新闻与其他新闻相比它的最大不同是什么——是能否具有把数据信息与新闻线索相结合来讲述一个好故事的能力。数据新闻可以利用全新的技术手段对自来自政府、企业等各个地方的数据信息进行分析整合，通过可视化的方式呈现在观众眼前，用最直观的方式向受众传递一个有价值的故事。”[2]最后，“技术说”认为数据新闻的本质在于对数据图表、可视化等大数据技术的运用。这种观点只是简单地将大数据看做了一个技术工具，没有真正意识到数据新闻生产的真正价值，数据新闻真正目的不是将数据罗列在报道中，而是通过数据分析预测到一些社会问题。
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第二章  数据新闻子场域中的数据新闻评奖机制

2.1  隶属新闻场域的数据新闻子场域
布尔迪厄在场域理论中提出，政治场域、经济场域、社会科学场域与新闻场域之间彼此相互独立，又相互影响。数据新闻场域作为新闻场域的一个子场域，它的发展是也是在多个场域的影响之下逐渐成型的。
2.1.1  多个场域推动下的数据新闻子场域
社会科学场域中大数据技术的发展为数据新闻子场域的形成提供了可能。随着移动社交、智能终端、宽带无线时代的来临，数据已经成为我们日常生活与社会生产当中的核心资源。正如在《数据，无所不在的数据》的大数据专题报告当中，数据科学家肯尼斯库克尔提到的那样：“世界上有令我们无法想象的海量数字信息正以极快的速度增长。”[16]2009 年开始，西方一些先进的研究机构开始建立合作以便快速有效地获取互联网上的科学数据。之后，感受到数据影响的场域开始逐渐从科学文化场蔓延到经济场、政治场、新闻场。业内人士为此现象创造了名词——大数据。大数据的发展几乎席卷了受众生产生活的各个领域，它在革新传统行业的同时也推动了新兴产业壮大。数据新闻的诞生则是新闻行业应对大数据时代变迁所作出的关键革新。[17]从技术发展和社会变迁的角度来看，“媒介在社会的互动关系当中得以体现自己价值”[18]在新闻场域内，大数据为新闻报道提供了大量的新闻线索和资料，大数据技术被看做是新闻报道当中不可缺少的一环。大数据与新闻业的结合为数据新闻的发展奠定了基础，为数据新闻评奖机制的建构创造了条件，新闻业在大数据技术的影响下有了新的可能性。
经济场域中数字经济的冲击则促使新闻场域开始了新的分化。大数据兴起后，一些大的互联网企业开始关注到它的商业价值，随后其他领域也纷纷开始效仿。2012年《大数据·大影响报告》明确提出：“像金子和货币一样，大数据是十分重要的经济资产。”在大数据的影响之下，许多行业开始出现大断层，产业的游戏规则也发生了变化。这种断层和新规则不仅为新入场者提供了发展机会，也对老牌的领导者提出了挑战，许多大的行业都面临重新洗牌的状况。在这样的经济环境下，新闻行业也开始探索自己的新出路。一些新闻实验室开始依托新媒体企业逐渐发展起来，他们既保持了小媒体的灵活，也得到了大企业的资金支持，在新闻场域中拥有巨大的竞争优势。随着规模的扩大，这些新闻实验室成为数据新闻子场域当中的主力军，也成为众多数据新闻评奖当中的获胜者。
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2.2  根植于数据新闻子场域的数据新闻评奖机制
2.2.1  作为价值取向的数据新闻评奖机制
价值取向指“个人或群体将某种价值作为行动的准则和追求的目标，是人们意识或活动中渗透的价值指向。”[21]数据新闻评奖是数据新闻生产者在数据新闻子场域获得荣誉、认可、称号的主要途径之一，也是重要激励机制之一。数据新闻评奖机制涵盖了评奖活动中的众多构成要素以及诸要素之间互动方式，其运行结果代表着主流新闻界对数据新闻优秀作品的认可以及行业内的价值取向。可以说，评奖机制在数据新闻子场域中发挥着定义和再定义“何为优秀”的社会控制功能，数据新闻子场域内评奖机制的完善与否也是衡量整个数据新闻领域发展水平的重要指标之一。
2.2.2  有别于传统新闻的数据新闻评奖机制
数据新闻由于其生产方式和展现方式的特殊性，所以在对作品的评价机制方面也与以往新闻有所不同。具体体现在评价标准和健全程度两个方面。数据新闻评奖主要侧重于考量新闻作品在数据应用、可视化、调查等方面的表现。对传统新闻中对时效性、趣味性、接近性等价值要素的考量有所变化。具体变化如下：从纷繁复杂的大数据中挖掘出新闻事件背后的深层原因，一直是数据新闻评奖和实践当中的重中之重。但由于数据新闻的制作方式比较复杂，所以对于时新性的要求相比于传统新闻来说大大降低；其次数据新闻更强调在地域方面和心理方面的接近性。当今时代的很多数据信息都是受众重点关注甚至是自发披露的，受众最希望从数据新闻中了解到的是这些庞大数据与个体自身的联系；趣味性的价值标准是数据新闻评奖过程中很重要的一环，主要表现在对数据可视化的看重，强调用“看图说话”与讲故事的方式来传递新闻，但这时的趣味性与传统新闻相比更强调受众个性化的需求，目的在于使传播效果得到最大优化。
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