怎么去做数据新闻，才能够既具备深度同时又吸引人呢？财新网的“数字说”频道，凭借十多年的实践，给出了一份参考样本。有一个栏目，它定位是“用数据解读新闻”，在国内数据新闻方面一直都走于前列。我们着手分析它的1002篇常规报道以及56篇大型作品，从中发现它具有六个突出特点，这份特点是值得同行去学习的。
海量信息里挖掘规律的数据驱动型报道，以大型数据新闻为例，其中有14篇是完全基于政府部门数据库或者自行采集的数据，借由对不同来源进行交叉比对，以此保证结论可靠，这样的模式适用于分析经济走势、公共卫生等宏观话题。
具有故事驱动性质的报道，是先确定选题之后，再去寻觅数据予以支撑。记者会环绕某一社会现象，主动且积极地采访相关的人士，借助文字或者视频去记录其中的细节，使得数据变成讲述故事的一种工具。这两种模式并非处于对立状态，大多数的报道会进行灵活的结合，以便既能够确保逻辑严密无缝隙，又能够让所呈现的内容饱含温度。
“数字说”进行报道时，常常一开始是从国内的情况着手切入的，比如说在环境治理这一主题中，编辑会先运用图表来展现中国近十年里的变化趋势，以此让读者能很快地构建起认知的基础 ，然后紧接着，文章就会引入那同一时期美国、日本或者欧洲国家的数据来展开横向对比。
以时空比较手法呈现，能将差距清晰揭示出来。报道并非仅局限于对比层面，末尾一般会给出可操作的改进建议。从医疗资源分布情况，到高校科研产出状况，这种“国内现状 + 国际对标 + 解决方案”的三段式结构，使得新闻不只是陈述事实，还具备参考价值。
虽是深度报道，“数字说”却常借消息写作的倒金字塔结构之势。制作团队会将最核心的结论或者最惊人的数据置于文章起始之处，以加粗字体或者高亮色块予以突出展现。此等做法契合移动端用户的阅读习惯，能让人在几秒钟之内就抓住要点。
逐步展开背景、方法论以及详细分析，是后续的内容。如此这般，既满足了浅阅读者快速获得信息要求，又不会对深度读者持续探究兴致造成影响。从2018年开始直至如今，在大型数据新闻里，这种结构使用率超过七成，完读率得到了有效提升。
经过审慎梳理56篇大型数据新闻得以察觉，显示出的情况是，数据来源广泛覆盖了七大类领域。其中，归于政府部门公开形式且形成的数据以及由财新记者立足自主行为而亲自采集的数据，各自数量均为14篇，呈现出并列首位的态势；国际组织所生成的报告以及学术机构开展的研究成果，在这些数据新闻中也常常被加以采用。另外还有一种较为普遍的现象是，大多数的此类报道会同时将三种以上不同数据源纳入使用范围。
多种不同的数据源能够实现彼此之间的相互验证，举例来说，在针对环境污染进行调查而形成的报道当中，团队会同时去调用环保部那用于官方展示的数据、企业自行所作的监测详细记录以及第三方科研机构的采样测定结果。然后进行综合比对，从中探寻和发现彼此有所区别的地方，借助这种方式去规避仅仅通过单一数据源报道时，极有可能会出现的偏差状况或者遗漏要点的情况，进而提高报道所具有的可信度。
枯燥难懂的常常是原始数据，“数字说”的编辑会将数字用读者熟悉的参照物去进行转换，像是在报道国家债务之际，并非直接表述为“多少万亿元”，而是换算为“相当于每个国人背负了的房贷是多少”，在讲述冰川融化之时，会运用“相当于西湖水量是多少个”来予以描述。
贯穿常规新闻以及大型作品的是这种具象化手法。制作团队会将偏技术性的术语变为日常语言，从而让没有专业背景的读者得以理解。按照用户评论来讲的话，这种方式能够让数据新闻切实发挥传播价值，还能显著降低理解的门槛。
现阶段，“数字说”所呈现的各类作品，大多是着重于在PC端予以发布的。尽管微信公众号、可视化实验室曾试着进行推送，然而其更新频率却并非稳定如一。其中一部分大型交互作品，对于浏览器有着一定的特定要求，于手机之上是无法正常开启的，如此一来就对移动端用户于作品方面的获取形成了限制。
当面临这个问题之时，能够参考短视频化的思路，把数据新闻那核心的结论制作成可视化的视频，如此一来既能够包容更多的信息，又便利在社交平台上进行传播，并且借助算法推荐，依据读者以往的浏览记录推送相关的题材，说不定能够有效地扩大影响力，进而吸引更多年轻的用户。
你于阅读数据新闻之际，极其重视图表的美观程度、数据的具有权威性者吗，抑或是故事讲述得是否出色呢？欢迎于评论区域分享你的一己之见标点符号。
