当数据可视化遇上短视频:开启数读时代

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步入数据时代,“数据可视化”作为一种表达类型、生产类型、内容类型,愈发高频地走进受众视野,数据图表、交互网页等作品的出现让我们感受到了数据之美。

来自灵魂的拷问:当数据可视化遇上短视频会怎么样呢?

为研究数据可视化在短视频行业的运用,腾讯短视频Lab特意请来了四位资深的媒体从业者:澎湃新闻数据新闻主编吕妍,武汉大学新闻与传播学院副教授、镝次元数据新闻研究中心主任王琼,数可视创始人黄志敏,腾讯信息可视化实验室负责人钟明华,邀请他们分享了对数据可视化作品的观点,目前团队在可视化领域的研究成果,以及如何制作数据可视化短视频的干货。


吕妍:数据可视化的前提一定是对素材进行结构化处理

澎湃新闻数据新闻主编吕妍是国内资深的数据新闻从业者,她认为新闻领域里说的数据可视化是一种内容类型,也是一种生产方式。从制作环节上讲,首先涉及到创作团队对题材的结构化处理,即以特定的结构把原始素材拆分,然后才能形成数据的类型。

好的数据可视化短视频是什么样子?

“一定是既能在宏观上读出数据所表达的趋势,又能在细节处看到更多层次的内容,并且搭配了相适宜的剪辑技巧,让数据从冰冷的数字变为可以感知的事物。”

吕妍提出,数据可视化和视频或许不是最好的搭配。每个人对数据有不同的吸收速度;而短视频的节奏相对比较快,且是限定的,不方便观众去消化理解。

如这幅由新加坡数据艺术家为Straits Times绘制的数据图表,以一种非常有趣的方式将漫威电影宇宙中人物和系列电影之间,容易令人搞不清楚的联系系统地呈现。来源:大数据文摘(ID:BigDataDigest)

但这一观点也并不意味着否定。目前来讲,传统的视频创作可能更多的是依赖当事人或者现场感去表达主题,在创作某些题材的时候,可能给观众带来疲倦感、重复感。数据的优势在这时就体现出来了,这是对现有媒介表达的锦上添花。

体现在哪儿?第一,数据把很多以前用文字、图像、影像没有办法讲清楚的内容讲清楚了,比如讲述变化、描摹整体等

第二,数据可视化的表达也可能把一些惯常看来比较平淡的题材创造性地处理了,将传统媒体形式报道中可能浪费掉的素材完整、系统地呈现;

第三,它本身是一种生产方式,要求技术人员、设计师、内容创作者非常融合地合作,不再是流水线的生产形式,而是各部分共同构成生产的原创团队吕妍认为在这层意义上,或许也是媒体融合化转型的一个很好的切入点。

那么澎湃新闻的团队是如何实现“锦上添花”的呢?吕妍表示,他们追求的是以合适的表达方式讲故,即根据内容量身制定表达方式。

以《纪录的诞生》系列短视频为例,最初在决定要做奥运题材的时候,吕妍的团队与体育专题的记者进行了很多天的讨论,无意间提到了奥运会的口号“更高、更快、更强”,一百多年过去了,奥运赛场上究竟有没有实现“更高更快更强”呢?体育记者的回答让她既惊讶又兴奋,“他回答我,更快更强或许有的,但是更高真的没有。”

如果所有的数据都是花式上涨的,就没有意思了。顺着这一思路,他们对奥运会的历史数据进行整理,选出了88个小项的数据,制成了一个交互式的数据产品。

主题之外,吕妍与团队开始思考奥运会最吸引人的地方是哪里,“决胜瞬间。不管是兴奋的瞬间还是与失落的瞬间,现场感冲突感伤力都非常强。同时我们也觉得数据只能呈现一个趋势,当有人问为什么没有变高?这样的表达就会受到阻力,不是三言两语可以讲清楚的,更适合通过延展性的专题去讲。所以我们又做了四个视频,细节地去讲不同的基因、训练、技术是怎么影响纪录的诞生的。”

来自哥伦比亚大学描述数据新闻三个发展阶段的观点是她比较认同的。

Making the map

这个“map”是在美国语境下所说的,因为美国读者喜欢看地图,最开始新闻团队会先去拥抱用户。

Getting the technology

突破各种技术。

Telling the story

用最合适的形式去表达最有价值的内容。

澎湃新闻的数据新闻团队有专业的2D、3D动画师、插画师、建模师、调色师……全面又专业的可视化制作能力给了团队可以自由选择最佳表达形式的资本,目前吕妍和团队正在第三个阶段深耕。

“现阶段的一个重点是数据驱动报道。”视频类、交互类、静态图表类……经历了在不同叙事方式上的磨练,技术积累逐步增加,想要在数据新闻范畴更上一层楼,吕妍的团队开始思索在现有技术层面再度回归对内容厚度的关注,因此当下的重点是探索数据驱动报道,即从数据中挖掘故事。

 

钟明华:生产制作成本过高成为数据可视化作品输出面临的挑战

作为平台方,腾讯掌握大量优质的媒体资源,更具备扎根互联网的优势。作为腾讯信息可视化实验室的负责人,钟明华向我们分享了他的观点。

如这一份关于旅游签证不平等的图表。在从泰国旅行归来后,Christian Laesser创建了这幅图表,想了解不同国家的在旅游签证上不同的优势。在这篇可交互的图表上,用户可以点击某一国家以了解该国家的国民是否需要签证以访问其他国家,以及其他国家国民是否需要签证以访问该国家。来源:大数据文摘(ID:BigDataDigest)

“数据可视化是在大数据采集、分析和呈现技术成熟之后发展起来的,这些技术的出现丰富了新闻的表现形式。”钟明华认为,数据可视化视频在短视频中的优势主要体现在两点,一是真实可信、具体形象,二是视角独特。

什么样的作品可以称得上“好的”数据可视化作品?

钟明华认为首先要简单易懂,形象准确,可视化的目的是把复杂的事物简单化、抽象的事物形象化,化繁为简,让用户在最短时间内准确地获取更多的信息。

其次要具备实用性,或揭示一个现象、解答一些问题、引起人们思考等。比如《平均月薪超过1万的北京人是这样上班的|大数据解读》。

北京主干道如同血管,部分路段早晚高峰定时“梗塞”

第三点,要能够结合新闻热点,满足受众了解热点事件的需求。

第四点,有一定的视觉美感。视觉性的作品在满足信息准确传递后,赏心悦目是另一层次的要求,好的视觉设计能增给读者带来更好的阅读体验。

“没有传播量的数据可视化作品是一种资源浪费。”

钟明华认为,数据可视化作品要想达到好的传播效果选题很重要,要了解社会心态、要与大众的痛点相结合;其次要结合新闻热点,比如中美贸易战爆发时,《财看见》团队梳理各国贸易数据制作的《中美贸易起争端 为何全球各国都害怕?》,作品一经推出在朋友圈得到广泛关注;再者,内容品质要过硬,经得起考究。

全球进出口商品贸易图 。注:1)不同颜色的点代表不同类别的商品;2)点越大越密表示贸易的额度越高

钟明华表示,目前数据可视化进入视频领域还处于初始阶段,数据视频的制作成本过高成为了数据可视化视频大量生产所面临的一大挑战。然而也正是数据视频这样独到的表达形式,或将令短视频行业赢来新的发展机遇。

目前腾讯信息可视化实验室正在降低数据可视化的时间成本和资金成本、打造成熟的商业模式以及运用更多可视化技术尝试更多呈现形式,三个方面进行探索。

未来《财看见》团队还会在数据在传统行业的应用领域发力,聚焦数据驱动传统行业的转型问题。

 

王琼:用数据说话”绝不仅是一种表达形式,它的价值更在于它所代表的量化思维,是一种看世界的方法论。

数据时代到来,人们在越来越的场景中需要“用数据说话”。但是不可回避的是,这需要更高的专业门槛。镝次元数据新闻研究中心主任王琼带领她的团队打造的镝数,为内容发布者提供了零代码呈现可视化新闻的工具,“用数据说话”这件事开始变得轻松、高效。

2015年,王琼带着数据新闻的理想从美国访学归来,意识到了数据时代的巨大影响,“中国人做了太多年的‘差不多’先生,是时候有更多精确的考量了。”在数据传播领域创业成为她归国后的不二选择,很快,零代码的数据可视化工具——镝数出现了。

这是一款人人可用的图表工具。不需要编写任何计算机代码,只要把数据上传或者粘贴,即刻就可生成动态交互的可视化图形,并且可以对图表的样式、风格进行重新定义,堪称图表界的“美图秀秀”。

创业初期她的团队曾遇到资金的困难,她本人也面临着从新闻从业者、媒体研究者,转型到兼具产品思维、市场思维、管理思维的复合型人才的挑战。

最困难的时候,王琼卖了房子支撑团队,咬牙熬过之后,团队进入了发展正规,后来完成了一轮千万级的融资。“我们做镝数,是一种量化思维、精确精神的价值主张。希望倡导人们意识到数据素养的重要性。”

王琼说,数据天生长着一副“可信”的模样,实际上有很多“坑”,不懂数据无异于“数据时代的新文盲”,容易被假数据蒙蔽、被煽情的数据动员、被有目的展示的数据忽悠。

那怎么让人们对数据多一些亲近感呢?王琼希望镝数能够让使用者感觉到这不仅不是一件特别难的事情,而且还是一件有趣的事情、有责任感的事情。

“责任感”如何理解?

王琼表示,首先镝数在切实为数据传播解决基础性的平台性技术问题;其次,镝数团队除了研发产品,还一直从事这一行业的理论研究,每年发表《数据新闻蓝皮书》和《中国数据新闻作品年鉴》,对中国数据传播发展是一项系统性的纪录和研究工作。

不仅如此,镝数团队还联合新华网、中央电视台、财新网等党媒、央媒及有影响力的市场媒体和数据传播领域的研究者、教育者,共同发起了“中国数据与媒体发展联盟”,旨在搭建一个推动中国数据新闻发展和公众数据素养提升,降低数据新闻生产和普及成本的平台,共同推进中国数据新闻的人才培养、业界实践和公众传播。

如今数据可视化已经不是新事物了,在很多领域已经有了广泛应用。进入短视频领域,王琼认为数据可视化的呈现方式会更为多样,例如二维动画、三维动画、虚拟演播室、VR视频、手绘、创意实拍等等。“要时刻意识到数据可视化视频的核心不是炫技、炫数据,而是用科学的方法向数据问合理的、有价值的问题。”王琼谈到,能够给人们带来知识、见解和对社会的独特观察,才是数据短视频的意义。

 

黄志敏:充分利用好画面语言,短视频可以是数据可视化作品很好的传播载体

从财新数据可视化实验室,到创建如今的数可视公司,“中国数据新闻第一人”黄志敏的身份可以说在转变,也可以说没有变过。他手中的数据可视化从“好看的数据新闻”变为了“有钱赚的生意”。

创业两年,依靠做B端服务,为政府、企事业单位提供数据挖掘、分析及可视化服务以及与媒体合作为数据赋能,数可视已经积累了相当数量的客户群,其团队的核心竞争优势也愈发凸显,“经验、设计能力、业界资源以及拥有学习开放型的团队,这些都是我们的核心竞争力。”

黄志敏表示,引入机器生产,降低可视化作品的生产成本的研发工作正在稳步推进中,今年计划推出一系列短视频作品,将上市公司的财报以短视频的形式呈现。“目前我们要解决的是如何实现短视频的全机器自动生产。现在的短视频基本都还在靠人力去加工,成本较高,所以我们现在在努力解决的方向是怎么把短视频的内容生产模板化、结构化,这样才可以交给机器去做。”

之所以将制作数据可视化短视频作为公司业务的又一重点方向,黄志敏是这样考虑的,在他看来数据可视化可以与短视频找到好的结合点。

一方面,静态信息图、交互网页、短视频这几种形式比较来说,大家比较喜欢交互网页,或者是俗称H5的这类产品,但它交互体验感不够好,导致传播渠道不够通畅,信息图的缺点则在于容纳信息量小。因此数据新闻的短视频形式更易于传播且容纳信息量更可观,更符合市场需要。

另外一方面从商业价值来看,信息图、交互式的数据新闻的商业模式还不成熟,但短视频就相对直接了,其播放量是可以直接转化为收入的。

第三点从用户习惯出发,短视频这种一键播放的操作更容易获得用户的配合。一次点击之后只需要被动接收即可。

当然短视频的可视化作品也并不是没有缺点的,同样面临信息容纳量的问题。“几分钟的时间内仅靠解说是完全不够的,这就需要创作者充分利用好画面语言,而不再是把画面当成一个点缀来使用。”黄志敏表示,不能充分利用画面语言是目前短视频作品中很常见的问题。

2013年可以说是数据中国数据新闻的元年,近几年数据可视化作为信息的另一种呈现方式逐渐高频地进入了受众的视野,其市场化的道路上涌现出了各种各样的做法。黄志敏坦言,企业服务方面做法已相对成熟,但与新闻搭边的商业模式还处在探索的阶段。

他认为,媒体团队拓展商业化业务,首先作品要多,作品多了才能引起业界以及广告主的关注,然后才有可能在整个预算里切割出一部分来。同时成本要下降,因为成本是限制产量的关键因素。提产量降成本,团队必须要改进方法、改进流程,找到生产中的规律。

 

干货收割时间:数据可视化短视频应该如何制作?

吕妍:“Learn from the best”

1.对好的作品进行解构

“多看这种类型的好作品,分析它哪些部分是管用的、哪些部分不那么合适,然后再总结究竟它为什么能够把可视化去运用到短视频里并且效果很好。比较好的学习对象包括美国的Vox还有纽约时报;国内的话可以关注我们澎湃新闻美数课以及湃客频道,后者会汇聚一些好的创作者。”

2.做好心理预设很重要

“在视频中用数据可视化表达,意味着封装的产品仍然是短视频,所以制作标准和原则要遵守视听语言的原则,而不是一味地以数据的原则来去处理。比如做一个交互或者是做一个静态的图表时,可能对细节的雕琢会很多,但是在做短视频的时候,运用数据可视化可能更多要去呈现一个趋势,同时也要结合视频中容易出亮点的东西,比如影像的剪辑,或者说是主持人的引导,又或者说是后期的栏目包装等。”

澎湃数据可视化作品

钟明华:“学会利用软件”

1.选题非常重要

“选题要以社会痛点和社会大众心理相契合,考虑满足用户的需求,这样能保证最终的作品能得到更好的传播”

2.善于利用技术和软件

“如BDP、EXCEL等软件都很好用。技术和软件能实现批量化生产,能够降低成本”

3.与数据机构保持紧密的的合作

“注意对数据进行深入挖掘和分析”

4.学会借鉴优秀作品

“国外的数据可视化发展比较早,技术相对成熟,有许多优秀的作品可以学习,如visualcapitalist.com、Howmuch.net等网站的数据可视化作品都不错”。

 

王琼:推荐两本好书和我们的网站

www.dydata.io:镝数网站上可以看到很多数据新闻媒体专栏实时更新的案例,有上百种零代码的可视化模版和关键词可以检索的可靠数据。

《最简单的图形与最复杂的信息:如何有效建立你的视觉思维》

这本书是《华尔街日报》的图表规范,作者黄慧敏(Dona M.Wong)是数据可视化权威爱德华•塔夫特(Edward Tufte)的学生,拥有耶鲁大学美术硕士学位,处理财金图表经验逾20年。读此书可以快速系统建立数据图表表达的规范。

《不止是美:信息图表设计原理与经典案例》

这本书的作者拥有多年的数据新闻从业经验,书中的案例是数据新闻记者编辑能够轻松应用或者产生关联联想。

 

 

 

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本文原刊于腾讯短视频Lab(微信公号ID: newscomedy),全球深度报道网获授权转载,较原文略有修改。

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