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报道亚洲 | 如何打造深度调查的数据团队

传统的新闻团队通常包括编辑、记者、设计师、摄影师等角色。但为了适应“大数据时代”的调查报道,各大媒体开始纷纷转型,为自己的新闻团队补充数据专家。如何管理和激励一支有数据意识的调查团队,把报道做得更好呢?在第二届亚洲深度报道大会上,前路透社香港分社数据新闻编辑 Irene Liu 国际调查记者同盟数据研究小组组长 Mar Cabra以及美国Vox媒体的工程师 Kavya Sukumar 与大家分享了她们的看法。


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第二届亚洲深度报道大会现场,左二起:Irene Liu, Mar Cabra, Kavya Sukumar。摄/Milan Poudel

打造自己的数据团队:

今年,国际调查记者同盟展开了一项有关国际投资的跨境调查项目,其中涉及到很多数据处理工作。由于缺乏相关专业人员,他们只能临时雇用了一些外包程序员,但这些外包员工可能无法持续性地提供技术支持,或缺乏记者所具备的新闻视野。“通过这个项目我们认识到,数据处理是调查报道中一个至关重要的环节。为了作出更好的调查报道,媒体有必要建立自己的数据团队。”Cabra表示。另外,除了某些大型调查项目,在日常报道中,数据团队还可以爬取网站数据、分析趋势、提供新闻线索等。

选择合适的团队成员:

组建数据团队,媒体具体需要什么样的人才呢?本机构中能熟练使用Excel、懂数据分析的记者是首选。他们熟悉所在新闻机构的运作环境,之后可继续帮他们提高数据技能。

另外,媒体根据自身的特点,也会对数据团队有不同的要求。例如:媒体目标读者的喜好怎样?应该采用什么样的报道形式?内容需要交互式图表么?需要管理大型数据库么?这些不同的要求会进一步细化数据团队的人才构成。

提出清晰的项目需求:

当项目需要工程师、设计师等不同角色一起合作时,编辑们必须提出清晰、具体的需求,让队友充分理解你的想法。比如,你想要这个数据项目达到什么样的效果,交付日期是什么时候等等。Irene Liu表示:“(团队)要不断讨论,提出更合理有效的项目方案,并时刻跟踪项目的进度。”

选择靠谱的外包团队:

如果媒体机构不能组建自己的数据团队,那么选择一个靠谱的外包供应商就非常重要了。在汤森路透的某个大型数据新闻项目中,他们就将具体业务外包了出去。供应商提供了包括程序员、设计师、文案作者等专业人才,负责设计开发相关应用的前端。这个供应商的团队结构与媒体十分相似,因此能较为容易地实现路透社编辑想要的效果。

系统地管理项目进程:

数据新闻产品往往都要经历一个项目周期,要系统地跟踪项目进程,首先你需要一款合适的项目管理软件,Basecamp就是不错的选择。另外,任命一个项目主管,能让工作事半功倍。这样,即使遇到多线程的工作,团队也可以确保各个子项目有条不紊地推进。basecamp

尽早让数据团队加入选题讨论:

编辑应该在项目一开始就让数据记者加入选题讨论,充分理解选题。这样他们也可以尽早确定相关数据项目所需的内容。

留住你团队中的人才:

你要确保你的数据记者能够感受到自己的工作价值,并且不会有太大的压力 。Sukumar表示,“懂数据的记者是很难得的。如果有足够预算的话,不要吝惜,留住这些优秀的队友吧。”

确保数据的可靠性:

数据团队可能会用到不同数据源的数据。其中,对于“众包数据库”(指将数据收集的任务外包给海量的互联网用户)来说,使用者要特别权衡一下其中的利弊,因为他们无法控制这些数据的质量。这种情况下,团队就一定要确保做好数据的核查工作。

 

一些给数据记者、工程师、学生的小贴士:

先让自己成为一个Excel专家,再去学习其他的编程语言。我知道这听起来可能不够酷,但是你会受益匪浅的。(Irene Liu)

如果你对数据感兴趣,那就让自己成为记者界数据玩得最好的人吧。这样你就有能力超越传统调查报道的范畴,用数据技能做更多的事情了。利用业务时间,努力丰富自己的技能树吧。(Cabra)

不要闭门造车,要走出去,多结识社群里其他数据爱好者,并和他们建立联系。(Cabra)

当编辑与你讨论数据项目的时候,他们实际上并不关心繁琐的编程细节,而只关心最终的结果。所以,不要纸上谈兵,要用你的作品说话。(Sukumar)

经常与编辑团队一起头脑风暴。(Cabra)

找一份数据相关的实习,从前辈那里学习如何工作,以及如何更有效率地做事。(Sukumar)

选择编程语言会是一个挑战。你可能只是希望在简历的“技能”栏上,能多填一个选项,但是别忘了你学习编程最终目的——你能用这些语言完成 什么作品才是真正重要的事。(Sukumar)

多关注一流数据记者们的作品,找出你最喜欢的,然后看看他们都用了什么编程语言和方法。(Irene)

如果你没办法说服自己老板去发展数据团队,那就别废话了,立刻做一些周期短、成本低的数据项目吧,用一个又一个小作品的成功,不断建立老板对于数据新闻的信心。等时机成熟了,再提出一些规模较大的选题。(Irene)

许多编辑都很关心点击量,所以你要学会“投其所好”。当你的交互作品和地图吸引了很多点击量和访问量时,你自然就会受到编辑的关注。(Cabra)

 

学习资源汇总

lynda

                                       Lynda主页

Lynda是一个以计算机编程为主要内容的在线学习平台,提供了全面的视频教程。

调查记者和编辑协会(Investigative Reporters and Editors)有一个数据库,收录了各种数据新闻相关的教学资源。只需要缴纳70美元年费,你就可以成为会员。会员有使用各种专业版付费软件的权限,其中包括:Tableau(一款数据分析、可视化工具)、Cometdocs(一款在线文档转换和存储工具,主要帮助记者处理PDF文件)以及Carto(一款开源的地理空间可视化工具,主要用于在存储并可视化地图数据)。会员在购买SmartProcure服务时还可以有折扣优惠。

AutotuneVox 媒体集团开发的一款开源软件,旨在帮助记者制作图表、图片、小测试等数据产品。

Blacklight 是一款开源的资源搜索平台。

Linkurious 能够帮助记者搜索、可视化数据,并通过简单的网页方式呈现。

 

 

编译/程一祥

编辑/Ivan Zhai, 梁思然


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Eunice Au 是GIJN的项目助理。她曾经在马拉西亚担任过8年记者,报道领域包括娱乐、政治、环境、犯罪、恐怖活动等。2011至20115年,她服务于《新海峡时报》。在加入GIJN前,她是新加坡《海峡时报》驻马来西亚的特派员。

 

想知道更多会议干货?请关注全球深度报道网(cn.gijn.org),微博@全球深度报道网及其话题#报道亚洲16#、微信“全球深度报道网”(ID:gijn_cn),Twitter @gijnCh带来的系列分享。

我们的数据新闻相关报道有:

《报道亚洲 | 顶尖调查记者的数据处理与可视化利器推荐》

《报道亚洲 | 数据新闻走向何方?“故事为核,跨界合作”》

《报道亚洲 | 政府公开数据哪里找?普利策奖得主“调查宝典”全收录 》

 

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