在2017年的时候，有一篇名为《中国中期看数据新闻：当可视化成为标配，我们真的读懂那信息了吗》的内容。

早在十年前的论文之中，就在研讨数据可视化究竟怎样能够使得新闻报道变得愈发生动起来，当下，随便打开任何一家媒体的客户端，信息图以及动态图表已然早已成了日常的配置。然而，技术工具已然实现升级了，那么新闻报道的质量真的是跟着就得到提升了吗？这大概是每一个新闻从业者方方面面都需要深入反思的问题。

从抽象数据到视觉语言

以图形符号取代枯燥数字，这便是数据可视化的实质所在，如此能使读者一眼便可明晰那复杂的信息。举例而言，2016年时，某财经媒体所制作的全国房价走势图，把几十个城市在十年间的数据变化进行了浓缩，使其成为一张动态地图，读者只要滑动鼠标，便能看清价格波动的轨迹，这便是数据可视化的具体体现啊。

这种转化进程实际上潜藏着风险，制作者在所选取的颜色方面，以及所采用的图表类型方面，都会对读者的第一印象造成影响，有研究表明，对于相同的一组失业率数据，以折线图的形式进行展示相较于以柱状图的形式进行展示，会更容易使人们萌生出情况在恶化的那种错觉。

大数据不是新闻的救世主

不少媒体步入误区，觉得数据越繁多新闻便越具说服力。2015年的时候，某门户网站做了一个专题，收纳了全国各地三千多条交通违章记录，最终所呈现出来的景象仅是一张密密麻麻难以辨认的散点图，读者全然找寻不到有效信息。

真实的优质新闻并非取决于数据的数量规模，而是在于能不能从数据里头找出真正的问题，澎湃新闻曾开展过一组针对外卖骑手交通安全的报道工作，仅仅运用了某一个城市三个月的事故统计数据，便清楚地展现出了平台算法与骑手违章之间的直接联系。

电视媒体的大数据尝试

传统电视新闻在进行数据可视化时面临着天然的瓶颈，2013年央视推出了《数说命运共同体》系列，为了能够呈现一带一路沿线国家之间的贸易往来，该团队花费了半年的时间来处理上亿条通关数据，最终运用三维动画展示货物的流动轨迹。

这种尝试虽说费时又费力，可是效果确实显著。北京电视台生活频道曾做过一期饮用水安全节目，该节目将水质检测报告转化成对比柱状图，观众一看便可看出不同品牌矿泉水矿物质含量的差距，这比主持人念十分钟数据要管用得多。

平面媒体的转型之困

使用报纸进行数据可视化，所受到的版面限制是最为严重的那一种。在2014年的时候，南方都市报曾策划过一组关于高考状元的调查，其中记者对两百多名状元的高中分布数据做了整理，然而到最后，在版面上能够呈现出来的，仅仅只是一张表格以及简单的地图标注，众多的发现，都没办法得到充分的展示呢。

随后，他们进行了将部分内容转移至二维码链接里的尝试，读者通过扫码能够见到动态的生源流向图，哪一所中学朝着清华北大输送了多少学生清晰得很，这样一种纸媒与移动端相结合的组合，为数据新闻给出了新的呈现想法。

可视化制作的三条红线

首要一条在于确保数据源具备可靠性，2016年期间，有自媒体针对房价涨幅开展排名作业，其所采用的却是由房产中介自行进行收集的数据，最终被专业机构揭发众多城市的数据与统计局数据存在极大严重的偏离情况。

第二条，图表选择需准确。有些编辑偏好使用酷炫的立体饼图，然而却将5%与8%的比例歪曲得近乎相同。最基础的条形图反而能最精准地呈现数据差异。

第三条是防止进行过度的解读，有一个财经类的APP制作过关于各省工资水平的图表，图表中颜色越深就意味着收入是越高的，结果表明西藏的颜色是最深的，在其下面的评论区域直接是吵得翻天覆地，只因那实际上是由于中央财政转移支付从而拉高了平均线，就是如此。

数据素养决定新闻高度

当下，新闻系的学生们所学习的内容之中包含数据分析工具，Python以及Tableau已然成为了必修的课程。然而，纵使工具掌握得极为出色，要是欠缺对于社会现实的深刻认识，那么所完成的成果依旧是徒有其表。曾经有一位学习新闻系的学生进行作业分析，其针对地铁客流展开，所制作出来的图表极为精美，可是却根本没有提前考虑到高峰时段限流这一情况对于数据所产生的影响。

优秀的作品非得经历跨界携手才行。财新的数据新闻团队始终秉持配备数据编辑、设计师以及资深记者的做法，记者专门负责寻觅选题、挖掘线索，数据编辑去核验真假，设计师思索如何展现得最为清晰明了。这样的联手模式理应变成行业普适的标准。

这般说了好多，实际上最想询问的是：你近期看过新闻里，存在哪一个数据图表令你感觉尤为有用，又或是特别困惑呢？欢迎于评论区去分享你的真切感受，要是认为此文有用的话，也请点个赞进而让更多人得以看到是也。