还有5天截止!2016 GEN数据新闻奖介绍+往年获奖作品精选

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GEN数据新闻奖(Data Journalism Awards, DJA)是由谷歌、骑士基金会(Knight Foundation)和全球编辑网络(Global Editors Network, GEN)共同设立的数据新闻大奖,嘉奖全球杰出的数据新闻作品,包括数据驱动调查、数据驱动应用和数据可视化。作品需报道社会性议题,产生社会影响。

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该奖项于2012年创办,以往的获奖者既包括纽约时报、卫报、华盛顿邮报这样的大型媒体,也有像秘鲁Ojo Público和哥斯达黎加El Financiero这样的小型机构。今年奖项申请的截止日期为2016年4月10日,感兴趣的小伙伴仍可抓紧时间申请。

欲知数据新闻奖详情?就随着深度君看看今年的奖项设置和往年的优秀作品吧!还可参考深度君去年的优秀作品解析:《年度最佳数据调查:FT、华尔街日报如何从数字中挖故事》

奖项设置

今年有12个奖项门类,其中3个专门为小型新闻编辑室设置(团队成员少于25人)。“年度最佳新闻数据应用奖”、“年度最佳数据新闻网站奖”、“年度最佳个人作品奖”等新颖奖项也在名单之列。2016年6月16日,奖项将在奥地利首都维也纳举行的第6届GEN峰会上颁出,每个获奖作品/单位将获得1000欧元(约为7366元人民币)的奖励。

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完整奖项门类包括中文仅作参考,详细名单以英文版为准:DJA 2016 Categories & Prizes ):

1. 年度最佳数据可视化奖(大型新闻编辑室)。最佳互动或静态可视化作品,编辑室人员/团队成员不少于25人。作品可以是独立的故事或与其他故事结合,但是必须体现新闻意义,并大量使用数据。每项申请作品最多包含3种元素。

2. 年度最佳数据可视化奖(小型新闻编辑室)。年度数据可视化(大型新闻编辑室)。最佳互动或静态可视化作品,编辑室人员/团队成员在25人以下。作品可以是独立的故事或与其他故事结合,但是必须体现新闻意义,并大量使用数据。每项申请作品最多包含3种元素。

3. 年度最佳调查新闻奖(大型新闻编辑室)。最佳数据驱动调查,通过收集、分析数据揭露或突出严重的滥用权力事件或未能维护公共利益的行为。编辑室人员/团队成员不少于25人。每项申请作品最多包含5种元素——新闻故事和数据展示。

4. 年度最佳调查新闻奖(小型新闻编辑室)。最佳数据驱动调查,通过收集和分析数据,揭露或突出滥用权力事件或未能维护公共利益的行为。编辑室人员/团队成员在25人以下。每项申请作品最多包含5种元素——新闻故事和数据展示。

5. 年度最佳新闻数据应用(大型新闻编辑室)。最佳新闻数据应用,编辑室人员/团队成员不少于25人。互动性是重要考察项,项目需阐述话题,可让用户探索话题、创作自己的新闻故事。每项申请作品最多包含5种元素。

6. 年度最佳新闻数据应用奖(小型新闻编辑室)。最佳新闻数据应用,编辑室人员/团队成员在25人以下。互动性是重要考察项,项目需阐述话题,可让用户探索话题、创作自己的新闻故事。每项申请作品最多包含5种元素。

7. 年度最佳数据新闻网站奖。网站呈现以数据为基础的新闻,奖项评估主要基于内容质量、发布频率和报道主题的多样性。每项申请作品最多包含10个例子。

8. 年度最佳个人作品奖。奖项评估主要基于内容质量、发布频率和报道主题的多样性。每项申请作品最多包含10个例子。

9. 最佳突发新闻数据使用奖。作品需在事件发生的36小时之内发布。申请作品是以数据为基础的新闻产品,需关注事件发生头几个小时内发生的突发新闻。奖项评估主要基于内容质量、发布频率和报道主题的多样性。

10. 年度开放数据奖。作品使用信息自由和/或其他方法公开关键数据库,可供重复使用、创作以数据为基础的故事。

11. 总体成就奖(评委选择)
一项未在奖项中获得其他嘉奖的优秀作品。

12. 大众选择奖。
由公众选出的优秀作品。

申请方式:

对奖项感兴趣?请戳此处申请吧。登入数据新闻奖2016项目页面,即可查看目前递交的申请作品。

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申请资格和规则:

中文仅作参考,详情以英文版为准:DJA 2016 Eligibility & Rules

提交的作品须需在2015年12月17日至2016年4月10日之间发表或播出,提交时间也在此范围内。申请截止日期为2016年4月10日格林尼治时间23时59分

4申请作品可以是发表在网络、广播、音像、电视、纸媒或混合平台的作品,独立作品或系列作品皆可。

提交作品所用语言必须为英语。提供翻译的非英语的作品也可参与评审,应翻译图表、数据库和应用包含的词语。广播材料必须提供英语翻译文本,视频材料必须包含英语字幕。进入初步筛选阶段,非英语的作品的申请者可能会被要求提交附加信息和翻译材料。

奖项不设作品数目提交上限,不收取申请费用。

奖项日程:

  • 4月10日23时59分(格林尼治时间):奖项申请截止
  • 4月——5月:初步评估
  • 5月第一周:公布入围短名单
  • 5月——6月:评委会审核
  • 6月16日:2016GEN峰会公布获奖名单

以往获奖作品精选(节选自数据新闻网)

2014年:

最佳单选题报道奖(Best Story on a Single Topic)

获奖作品是由Detective.io推出的《移民档案》(The Migrant Files)

5.56

《移民档案》主要从不同的开放数据源整合数据,揭开了飞往欧洲的移民在半路死亡的悲剧故事,同时也讲述了这些事件对于欧盟各国移民政策的影响。《移民档案》由来自六个国家十个记者共同合作完成,在这个故事首页搜索引擎附近有这样一段文字,用六个拘留中心,2769个事件,13713个移民讲述所有的故事。

在作品最后,记者们着重介绍了他们是如何获得这些数据和档案以增强数据的可读性和可信度。

整个项目处理数据的方法一贯而至,名为“Open-Source Intelligence”。这种方法的核心思想是从对公众开放的数据源中收集数据,比如媒体报道,政府出版物,灰色文献等等(灰色文献通常指不经赢利性出版商控制,而由各级政府、科研院所、学术机构、工商业界等所发布的非秘密的、不作为正常商业性出版物出售而又难以获取的各类印刷版与电子版文献资料)。同时作者也借助了在实时监控下的全球报道,比如联合国关于避难所寻找者的报道(联合国对asylum-seeker有明确的定义:这些人自称他(她)是难民,但是这个声明并没有被得到百分之百的评估),和一些报道欧洲及周边地区的移民和人口贩卖的活动。

采用这种方法采集数据的主要问题,便是各个数据源在报道上面会有所重叠。因为它们都是相对独立地记录数据,所以在第一阶段,项目团队采用了OpenRefine这样的分析工具,对于数据进行清理和事实核查。在第二阶段,作者在Detective.io网站上面建立数据库,将这个项目转化成以网络为基础的数据库,可以更好地支持信息的收集以及规模更大的调查报道项目。

另外在对收集处理数据过程简短的介绍中,团队写下的寥寥数句也反应出了前期数据整合的困难,比如项目最初是由来自数据新闻实验室的十六个学生,非常仔细地对于超过250个事故进行事实核查,并且对于每一个致命事故,都记录了事故的日期、纬度、经度、死亡或者失踪的人数以及原因。

来自评委的话:

在地中海附近,移民者的墓碑是他们存在过的证明,也是迄今为止对于他们生平最详尽的记录。由于官方没有对这些悲剧事件有足够深入的观察监视计划,这个责任便落在了一群来自欧洲的记者们身上,他们尝试建立一个完整的数据库以记录这些死亡事件,为了搜集数据,他们必须动手搜集相关新闻和民生报道。这个项目最为显著的作用便是将一个长久以来被忽略的事实放上了政治议程,同时也提供给民众和决策者足够多的证据,从而停止在欧洲边境上成千上万移民们的死亡。

最佳数据驱动调查报道奖(Best Data-driven Investigation)

获奖作品是由华盛顿邮报推出的《被夺走的家园》(Homes for the Taking)

6.5

《被夺走的家园》里面包含八个长故事,每个故事都是关于人们是如何失去房屋所有权的故事,华盛顿邮报将叙事性新闻报道和有关这些房屋数据进行有机结合,是非常有益的一次尝试。

在华盛顿,有个长久以来就存在的项目,就是用房屋来抵押债务给债主,有时最少的债务只有四十四刀,但几经转手之后,便获得上百万刀的利润。在2013年,华盛顿邮报深入调查了这一个被忽视的产业黑幕,披露了一些投资者是如何将500刀的债务变成了一个无法承受的数目。

来自评委的话:

对于数据的深度调查和踏实充分的报道成就了这个细致入微的调查新闻。

最佳数据可视化作品奖(Best Data Visualization)

获奖作品是由纽约时报推出的《重塑纽约》(Reshaping New York)

7.5

《重塑纽约》这个作品获得最佳数据可视化奖可谓是实至名归。这个多媒体新闻作品以展现纽约十二年来新建建筑群、区域重新划分以及市内新建自行车道三大部分的改变为目的,用全屏十八帧、十二幅前后对比照片来清晰展示这些变化。

7.56

上图显示了整个纽约市被重新划分区域的部分,总面积占整个纽约的37%之多。这些区域重新划分主要是为了增加就业机会、平衡教育资源等。要制作这样一副图片,从初期的数据整理到后期图片制作,应该是整个作品技术层面上最重要,也是耗时最长的部分。正是这样用心制作的“数据可视化”让这篇报道和其他前后对比图片新闻有了质的区别。

虽然炫目的可视化效果是加分项,但出色的新闻故事是该作品脱颖而出的关键。在每一块内容描述中,记者们都客观评价了布隆伯格这些政策带来的益民效果和可能带来的负面影响。比如随着重新划分区域带来的房价的增长等,都被详细的记录下来。

2015年:

年度最佳数据可视化奖(大型新闻编辑室):

得奖作品:《二十世纪以来和传染病的斗争:疫苗的影响》,华尔街日报

5

这篇专题主要讲述了二十世纪以来美国使用疫苗对于传染病预防的推进作用。整个图表思路非常的清晰简单,一条黑线标明了疫苗引进的时间,而不同的小色块都代表了这一年每个州某种传染病的病例数量,可以看出在疫苗引进之后,传染病得到了很好的控制。

推出这个项目的时候,正是支持孩子打疫苗和不支持派争论最为激烈的时候。有些家长认为孩子年龄太小,接受疫苗会损害健康,甚至会危及生命。这个项目推出之后,在社交媒体上,得到了广泛的转发和讨论。

年度最佳数据可视化奖(小型新闻编辑室):

得奖作品:《博尔扎诺人民共和国》,意大利Libera Università di Bolzano

6

这个专题报道讲述了关于在博尔扎诺本地中国人团体的故事。博尔扎诺是意大利的一座城市,而相比于在整个意大利中国人占的比例,在博尔扎诺的中国人社群几乎是小到让人看不到没有足够多的中国人,以至于没有中国城,而由因为整个群体的支离破碎,让你几乎感受不到这个群体的存在,而意大利媒体常常会有类似于“中国入侵”这样不友好的言论。

整个专题用可视化工具,视频,地图等等讲述了在博尔扎诺中国人各色各样独立的故事。

总体成就奖(评委选择):

半岛电视台
1. 个人最佳作品: Michael Keller8

2. Lam Vo和Rhyne Piggott:夹缝生存-贫困线以上,中产以下(In Between in California)

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3. Jayati Vora:“吉姆·克劳”法的卷土重来(Jim Crow returns

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参赛意义及建议

GEN数据新闻奖干事Marianne Bouchart认为,参加比赛的数据记者可以借此机会了解掌握业界最新的趋势和技术,同时得到评委会专家和整个数据社群的认可。

“优秀的作品可以激励、创造更多佳作,”奖项指导、谷歌数据编辑Simon Rogers说。“参加奖项评选不光意味着获奖或成就得到认可;还意味着能帮助世界上其他地区的人从事你的事业、引领他们更上一层。这能让我们所有人取得进步。”

本届奖项评委会主席、ProPublica的创始人Paul Steiger为申请者提出了建议:“如果申请者能附上简短介绍,解释获取所需数据,处理数据以获取重要、有意义的结果时所克服的困难,将有助于评奖。要是申请者还能说明数据分析、结论和影响的新颖之处,也会很有帮助。”

参考文章

Marianne Bouchart, Apply to the 2016 Data Journalism Awards and help celebrate outstanding work in the field, Knight Blog
洪烨林,《全球编辑网络数据新闻奖项揭晓》,数据新闻网(djchina.org)
洪烨林,《2015数据新闻奖(DJA)获奖作品一览》,数据新闻网(djchina.org)
GIJN CHINESE,《年度最佳数据调查故事:藏在数字中的秘密》,全球深度报道网

编辑/周炜乐,张雯

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