美国的数据新闻教育
美国的数据新闻教育
作者：深圳报业集团新闻研究所 吴炎 2016-06-15 17:20 新传播 【字号：大 中 小】
新闻院校一直教的都是传统报道技能。随着时代的发展，现在新闻院校有必要开设数据新闻教程，并将之作为基础课。在当今越来越依赖复杂信息流的世界，懂得数据与电脑计算的记者能够更有效地完成工作。
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2016年3月10日至13日，在美国丹佛举行了一个全国性的数据新闻研讨年会。年会上发布的各种招聘职位贴满了一个大大的公告栏板。一些知名媒体，如《亚特兰大宪法报》和Vox媒体，都在招聘记者、编辑、制版人、设计师或发展规划师。问题是，几乎每一个岗位都要求应聘者有与数据打交道的特长。由此看来，对刚出校门的新闻专业毕业生来说，这意味着他们将更难找到工作，因为很多大学的新闻专业根本没有数据新闻教程。
一、一项关于数据新闻教育的研究
大约一年前，两名分别来自哥伦比亚大学和斯坦福大学的学者查尔斯·伯莱特（Charles Berret）和切瑞尔·菲利普斯（Cheryl Phillips）开启了一个研究项目，旨在研究美国数据新闻教育的现状。为此，他们访问了50名教师和数据新闻的实践者，以及包括本科生和研究生在内的10名学生。他们还研究了经权威机构认证的113所学校。相关的权威机构在其认证标准中表示，新闻教程应“使用基本的数字与统计概念”并“使用适用于传播业务的当代工具和技术，以及理解数字世界”。
二位学者表示，在过去的一个世纪中，新闻院校一直教的都是传统的报道技能，比如如何采访、如何寻找新闻源、如何跑线、如何写作突发新闻和通讯等等。其间，尽管有不少人进行着数据新闻实践并取得令人瞩目的成就，但将之作为教程的新闻院校少之又少。他们认为，现在新闻院校必须开设数据新闻教程，并有必要将之作为基础课。“在当今这个越来越依赖日益复杂的信息流的世界上，懂得数据与电脑计算的记者能够更有效地完成其工作，”他们说。
二位学者还建议，新闻院校应当加强对与数据驱动报道相关的工具和技术的研究，因为其中有大量机会可以形成相关的理论以促进数据新闻实践的发展。
二、什么是数据新闻
早在1952年，美国哥伦比亚广播公司就利用计算机成功预测出了当年总统选举的结果。自此以后，数据新闻就踏上了不间断的发展之路。什么是数据新闻？简单地说，就是将数据科学应用于新闻领域。根据二位学者的定义，数据新闻就是利用数据去发现新闻和报道新闻。其中形式有很多种，包括分析数据，然后将分析结果书面化；验证报道中的数据；将数据可视化；建立新闻APP以帮助读者自行研究数据等等。另外，数据新闻专业还包括电脑计算、机器学习和新兴技术。其中机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。二位学者认为，数据新闻技能应该是现代新闻工作者所必须掌握的基础知识，是现代新闻工作每一个环节都需要的。
三、数据新闻教育的目前状况
尽管目前人们对数据新闻教学的内容看法还不尽统一，但也有一定的共识，即数据新闻教学要有几个基本点：批判性思维、掌握关键的数据技术、掌握编程概念以学习使用有关工具。天普大学媒体与传播学院院长大卫·伯德曼认为，数据新闻学习是让人掌握更高级、更复杂的分析能力，因此要学会使用更复杂的工具和软件以及具有一定程度的编程能力，而批判性思维意味着以道德的方式对待数据，即不为某种特定的目的利用数据，而是维护数据的真实性和准确性。
在查尔斯·伯莱特（Charles Berret）和切瑞尔·菲利普斯（Cheryl Phillips）所研究的113所学校中，有59所开设了一门以上的数据新闻课程。这些课程所涉及的内容范围比较广泛。最简单的也要教学生使用电子表格分析数据，并将其应用于新闻写作。但有的学校教的更多，包括电脑编程、网页信息检索、制作新闻App、数据可视化等。
二位学者认为，数据新闻课程应当聚焦于数据与新闻的交叉，使用电子图表、统计软件和关系数据库，并带有相应的编程内容。只有超越了基本的HTML（超文本标记语言）和CSS（层叠样式表）编程课程，才算是数据新闻教程，因此二位学者不将HTML、CSS和JavaScript课程视为数据新闻教程，而将之视为数字或设计新闻教程。
59所学校中的27所只开了一门课，一般都是入门教程。14所开了二门课程。开三门以上的只有18所学校，但这些学校几乎没有传授与数据新闻有关的高级知识，诸如统计学、绘图、数据可视化新技术、在线数据库以及关于人工智能的机器学习等课程。学习这些数据新闻的高级知识，有利于学生未来面对更大的职业挑战，成为数据记者。但现在看来，能够成为数据新闻记者的人选很少。
数据新闻教育应为构建学生应对未来挑战的能力做更多的努力，但面对这些崭新的课程，有的学生可能望而却步，因为觉得自己的数学不够好。一位西北大学新闻专业的学生表示：“很多学生都惧怕数学那东西。”另一方面，在那些开设电脑编程、数据新闻和数据可视化等课程的学校，也有学生抱怨不容易得到相应的学习机会。原因是这些课程只面向部分学生，而不被当作新闻专业的通用课程。
但一个好的现象正在出现，那就是美国的新闻教育正在发生变化。目前，至少有11所院校表示，它们正考虑或者已经计划增加数据新闻教程。德克萨斯大学的终身教授达斯汀·哈普就是一个生动例证。虽然没有人要求她开设数据新闻教程，但她表示，她密切关注这个业态的发展，并认识到学生需要学习使用数据新闻工具，以使其未来在职场更加具有竞争力。
四、数据新闻教育面临挑战
二位学者表示，找到合格的数据新闻教师并不容易。他们注意到，在谁有资格执教数据新闻的问题上，在新闻业界和新闻学术界之间存在着分歧。有兼职教授数据新闻的业界专业人士认为，与校园里的学究们相比，他们执教数据新闻更合适，但有的学者则认为，执教者应具备博士学位资格，可以通过研究的方法向学生传授数据新闻思维。当然也有人不以为然，认为数据新闻来源于新闻实践，而非校园，所以来自纯学术的教学不能解决实际问题。目前，业界和学术界一致的看法是，聘请有实践经验的新闻从业者兼职数据新闻教师很有必要。
在学生方面也存在着问题。对数学的畏惧是一个普遍的问题，但要想认真学好数据新闻课程，这个问题必须得到解决。就职于美国华盛顿scripps电视台的王小丹去年参加了哥伦比亚大学新闻学院的一个专门培养数据记者的项目，课程包括统计、高等数学、计算机算法、数据库应用以及可视化制作等方面的内容。她认为，这些目前在数据新闻界最流行的工具对于文科出身的记者来说，可能十分陌生。但实际上，只要掌握一些基本数据结构和编程语言，就可以开始编写简单的程序去整理和分析数据。
五、关于课程的设置
二位学者建议每个学校至少应开设一门数据新闻必修课，同时还建议将数据新闻相关教程变为主修课或者选修课。在二位学者合写的长篇学术报告《教授数据新闻和电脑应用新闻》中，他们对课程的设置进行了详细的设计。总的来说，他们将相关课程分为五个层次：第一个层次为所有新闻专业学生必修的数据新闻入门课程；第二个层次是将数据新闻学内容融合进一些主修课或变成一些选修课；第三级课程是可以授予相关学位（学士学位和硕士学位）的专业课程；第四级课程专为有一定报道经验或已经有了一个新闻专业学位的人士所设，以帮助他们进一步提高专业水平；最后一级的课程是关于新媒体和技术创新的以研究为导向、基于实验的研究生学位课程。
早在2014年3月，哥伦比亚大学新闻学院就开设了一个叫做“Lede项目”的数据新闻教程。据该项目负责人凯西·欧内尔介绍，该项目以实际操作的方式向新闻专业的学生传授数据、编码、算法等技能。受教者也可以包括对数据科学感兴趣的研究人员、设计师、政策分析师及其他有关的人士。美国华盛顿scripps电视台数据记者王小丹去年曾参加了此项目的培训。据她介绍，“Lede项目”学习的内容大多与计算机和编程相关，但其目的并不是培养程序员，而是希望学员能够更加准确地分析和运用数据。它的课程分为四个方向：统计学，交互可视化，数据分析和计算机语言。Python，SQL,D3.JS这些目前在数据新闻界最流行的几种工具是学习的重要内容。Lede课程总长度为两学期，第一个学期从5月到8月，学习使用编程语言Python进行处理数据，抓取网页，建立模型以及简单的机器学习；第二个学期从9月到12月，有了一定编程基础的学员可以根据自己的兴趣在高等数学、数据结构、统计分析、交互可视化制作、大数据挖掘等不同领域选择进修方向。
哥伦比亚大学新闻研究生院负责人史蒂夫·寇尔认为，数据新闻教学的兴起，意味着数据新闻不仅仅是在数字媒体上发布新闻，而是要根据当今世界的复杂性而创新报道形式。“与以前新闻院校应对技术变化的方式相比，数据新闻看上去很强大。它所涉及的不是分销渠道的变更，也不是读者（观众）结构的变更，”他说，“有很多必要的原因诱使新闻院校去教授关于工具、关于平台以及关于读者（观众）结构变化的课程。但这些与新闻的核心目的、根本目的几乎没有关系。那就是新闻的目的在于发现，在于有能力叙述、解释和说明。”
寇尔还表示，对数据新闻的深入学习使新闻的使命还于本真，也同时推进了新闻研究本身的发展。“我们现在所看到的是信息结构的持久性变化，所以也需要新闻工作者持久地改变其知识，以完成其本职工作。这不仅仅是建立一个商业模式，或争取更多的读者（观众），而是要去发现真理，这一点须谨记，”他说。
编辑：郑晓鹏
