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把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 版權信息
- ISBN：9787300313849
- 條形碼：9787300313849 ; 978-7-300-31384-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 本書特色
★《把數據作為方法》對數據敘事理論與實踐的探討與總結，達到了一個新的高度。其系統性、完整性和可操作性，三者俱佳。清新舒展的文風，從實踐中提煉的不少創新實用的知識點與關鍵詞，也為之增色，使它完成了一本數據新聞著作從內容到形式的全面創新。 ——北京大學徐泓 ★本書詳細解析了數據作品背后的故事：從選題到故事，從數據分析到藝術呈現，從文案論證到標題網感，如果你想了解優秀的數據內容是如何創作出來的，本書將告訴你答案。 ——南京大學白凈 ★本書基于豐富的一手經驗和大量案例，從問題導向切入，條分縷析數據敘事的全過程，為行業共同體帶來了不可多得的寶貴經驗歸納與總結，值得大力推薦。 ——復旦大學周葆華 ★“RUC新聞坊”質量穩定，選題出彩，不隨波逐流，不嘩眾取寵，逐步建立了品牌和影響力。 ——數可視黃志敏 ★“RUC新聞坊”是國內非常具有銳度的數據新聞團隊之一，經常完成一些我們意想不到或者無法觸碰的選題。在這本書里，讀者能看到那些選題是如何熔煉而成的，還可以獲得大量的實操技巧。 ——澎湃新聞呂妍
把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 內容簡介
這本書是基于對RUC新聞坊的田野調查的觀察筆記。我們試圖帶著讀者體驗一場如何用數據進行敘事的旅程：通過還原每一個細微的實踐場景，讓讀者感受我們當時之所做所想，以微薄的經驗和反思對數據敘事的理論和方法展開探討。我們把數據作為方法，去探索敘事的可能性，探索如何運用數據敘事在這個信息和觀點紛雜的時代做更有效的溝通。
把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 目錄
致謝
寫在前面：誰說數據是冷的
小劇場：當數據新聞編輯被創造時
選題篇
第1章 到哪里找源源不斷的故事？
1．1 選題的源頭
1．1．1 在突發事件后捕捉信息真空區
1．1．2 在日常生活中尋找值得深究的選題
1．1．3 從媒體報道中發現尚未被開掘的角度
1．1．4 從網絡討論中洞察公眾的情緒
1．2 如何讓選題的靈感持續
1．2．1 虛擬編輯部與頭腦風暴的線上討論
1．2．2 選題資源的積累
第2章 換位思考：好故事來自與讀者的“對話”
2．1 我的讀者是誰？
2．1．1 “魔彈論”反面：專業勤思的讀者
2．1．2 在讀者的差異中找到共性，引起共鳴
2．1．3 選題和讀者也會“同性相吸”
2．2 讀者想要什么？
2．2．1 信息增量：新聞熱點中的事實與觀點
2．2．2 社會關懷：情感抒發與認同
2．2．3 娛樂消遣：游戲是人類天性
2．3 “我”能做什么？
2．3．1 數據先行：分享研究發現
2．3．2 數據解讀：傳達價值觀點
2．3．3 數據呈現：追尋美的體驗
小劇場：讀者點菜
數據篇
第3章 數據研判：敘事的價值與可獲得性
3．1 數據是什么？
3．2 哪些數據更有敘事的價值？
3．3 哪些數據可獲得？
3．3．1 把選題策劃翻譯成數據需求
3．3．2 從選題到數據，數據組還能做什么
第4章 尋找和獲取數據：為數據敘事準備素材
4．1 尋找數據的快捷路徑
4．1．1 數據庫：專業數據的超市
4．1．2 社交媒體：輿論的廣場
4．1．3 搜索引擎：特殊問題的切入口
4．1．4 建立自己的數據資源庫
4．2 常用的數據獲取方法
4．2．1 統一下載導出
4．2．2 使用數據采集器
4．2．3 學點代碼爬數據
第5章 數據分析：發現藏在數據背后的“奧秘”
5．1 分析數據前的準備工作
5．1．1 建立目標：讓數據分析有的放矢
5．1．2 數據清洗：避免“錯進錯出”
5．2 用數據分析揭示關系、差異、規律和趨勢
5．2．1 文本型數據分析
5．2．2 數值型數據分析
5．2．3 其他數據分析方法
5．3 數據分析工具基礎
5．3．1 入門工具：Excel與集搜客
5．3．2 進階工具：Python
5．3．3 其他工具
5．4 關于數據分析的一些注意事項
5．5 撰寫數據核查與數據說明
5．5．1 如何對數據進行核查
5．5．2 如何撰寫一份數據說明
小劇場：當數據組做完數據
文案篇
第6章 數據敘事中的文案
6．1 雙重敘事之下，文字夾縫求生
6．2 圖文互釋，架構全局：找準解釋的“*小單元”
6．3 交代背景，開放“后臺”：生有涯而數無涯，主動“找補”不丟人
6．4 情動五內，不吐不快：夾議反能更“真實”
第7章 快準狠：不止“描述統計”
7．1 解讀數據，要又快又準
7．1．1 如何理解文案的“快”
7．1．2 如何把握好“準”的程度
7．2 文案好看？下筆要“狠”
7．2．1 善用數據修辭，學會“轉譯”
7．2．2 變換寫作文體，風格不止一種
7．2．3 調整段落節奏，有疾有徐
7．2．4 打出“金句”，會心一擊
第8章 數據驅動敘事，文案有沒有“套路”？
8．1 “縫合怪”：如何勾連數據與受眾？
8．1．1 根據數據敘事目標，確定敘事結構
8．1．2 豐滿敘事模式
8．2 如何論證才能以“數”服人？
8．2．1 論證的強度
8．2．2 論證的形式邏輯
第9章 重談標題黨：標題如何兼顧深度與“網感”？
9．1 重談標題黨：魚和熊掌，能否兼得？
9．2 A還是B？我們這樣擬標題
9．2．1 取舍數字
9．2．2 善用意象
9．2．3 靈活玩“梗”
9．2．4 嘗試對話
9．2．5 找準基調
第10章 資料庫：如何儲備寫作素材？
10．1 “三步搜集法”：一個實操案例
10．2 運用拓展資料時，事實本身就是一種觀點
10．2．1 觀點類：注意所用資料與論證的“共面”
10．2．2 事實類：注意結論得出的背景
小劇場：發推送時的文案組
設計篇
第11章 什么是我們心目中好的可視化？
11．1 信息量：可視化需要有“真知灼見”
11．1．1 需使圖表內容豐滿，具有資料價值
11．1．2 不忽略每個元素，確保信息完整性
11．2 美感：可視化需要有“設計感”
11．2．1 有用之余還要好看
11．2．2 復刻之外還有創新
第12章 可視化設計師如何從零起步？
12．1 可視化在數據敘事中的角色
12．2 主流數據可視化工具的介紹和評測
12．2．1 在線圖表網站
12．2．2 圖表設計與包裝工具
12．2．3 特定圖表制作工具
第13章 數據可視化：如何嚴謹展現結構化的數據集？
13．1 基礎圖表類型
13．1．1 柱狀圖/條形圖
13．1．2 折線圖
13．1．3 餅圖
13．1．4 散點圖
13．2 進階圖表類型
13．2．1 詞云圖
13．2．2 地圖
13．2．3 熱力圖
13．2．4 樹狀圖
13．2．5 桑基圖
第14章 信息可視化：如何藝術化表達質性信息？
14．1 信息可視化的要素
14．1．1 功能與實用性
14．1．2 脈絡與結構感
14．1．3 形式與設計感
14．2 創意時間：風格確立與素材準備
14．3 新建畫布：信息處理與整合
14．3．1 草圖進化論
14．3．2 確立視覺元素與信息的關聯
14．3．3 解構信息模塊
14．4 “億”點細節：設計呈現與檢查修正
14．5 討論：從印刷到互聯網，從平面到滾動
第15章 怎樣配色才能不“辣眼”？
15．1 色彩介紹：色相、明度和純度
15．2 可視化常用配色
15．2．1 單色色階
15．2．2 互補色
15．2．3 輔助色
15．3 如何確定配色
15．3．1 意象的顏色
15．3．2 場景的顏色
15．3．3 印象的顏色
15．3．4 應景的顏色
15．4 哪些坑不要踩
15．4．1 避免過多色彩
15．4．2 避免明亮飽和
15．4．3 避免刻板印象
15．4．4 避免錯誤引導
小劇場：可視化設計師的三重痛苦
參考文獻
寫在前面：誰說數據是冷的
小劇場：當數據新聞編輯被創造時
選題篇
第1章 到哪里找源源不斷的故事？
1．1 選題的源頭
1．1．1 在突發事件后捕捉信息真空區
1．1．2 在日常生活中尋找值得深究的選題
1．1．3 從媒體報道中發現尚未被開掘的角度
1．1．4 從網絡討論中洞察公眾的情緒
1．2 如何讓選題的靈感持續
1．2．1 虛擬編輯部與頭腦風暴的線上討論
1．2．2 選題資源的積累
第2章 換位思考：好故事來自與讀者的“對話”
2．1 我的讀者是誰？
2．1．1 “魔彈論”反面：專業勤思的讀者
2．1．2 在讀者的差異中找到共性，引起共鳴
2．1．3 選題和讀者也會“同性相吸”
2．2 讀者想要什么？
2．2．1 信息增量：新聞熱點中的事實與觀點
2．2．2 社會關懷：情感抒發與認同
2．2．3 娛樂消遣：游戲是人類天性
2．3 “我”能做什么？
2．3．1 數據先行：分享研究發現
2．3．2 數據解讀：傳達價值觀點
2．3．3 數據呈現：追尋美的體驗
小劇場：讀者點菜
數據篇
第3章 數據研判：敘事的價值與可獲得性
3．1 數據是什么？
3．2 哪些數據更有敘事的價值？
3．3 哪些數據可獲得？
3．3．1 把選題策劃翻譯成數據需求
3．3．2 從選題到數據，數據組還能做什么
第4章 尋找和獲取數據：為數據敘事準備素材
4．1 尋找數據的快捷路徑
4．1．1 數據庫：專業數據的超市
4．1．2 社交媒體：輿論的廣場
4．1．3 搜索引擎：特殊問題的切入口
4．1．4 建立自己的數據資源庫
4．2 常用的數據獲取方法
4．2．1 統一下載導出
4．2．2 使用數據采集器
4．2．3 學點代碼爬數據
第5章 數據分析：發現藏在數據背后的“奧秘”
5．1 分析數據前的準備工作
5．1．1 建立目標：讓數據分析有的放矢
5．1．2 數據清洗：避免“錯進錯出”
5．2 用數據分析揭示關系、差異、規律和趨勢
5．2．1 文本型數據分析
5．2．2 數值型數據分析
5．2．3 其他數據分析方法
5．3 數據分析工具基礎
5．3．1 入門工具：Excel與集搜客
5．3．2 進階工具：Python
5．3．3 其他工具
5．4 關于數據分析的一些注意事項
5．5 撰寫數據核查與數據說明
5．5．1 如何對數據進行核查
5．5．2 如何撰寫一份數據說明
小劇場：當數據組做完數據
文案篇
第6章 數據敘事中的文案
6．1 雙重敘事之下，文字夾縫求生
6．2 圖文互釋，架構全局：找準解釋的“*小單元”
6．3 交代背景，開放“后臺”：生有涯而數無涯，主動“找補”不丟人
6．4 情動五內，不吐不快：夾議反能更“真實”
第7章 快準狠：不止“描述統計”
7．1 解讀數據，要又快又準
7．1．1 如何理解文案的“快”
7．1．2 如何把握好“準”的程度
7．2 文案好看？下筆要“狠”
7．2．1 善用數據修辭，學會“轉譯”
7．2．2 變換寫作文體，風格不止一種
7．2．3 調整段落節奏，有疾有徐
7．2．4 打出“金句”，會心一擊
第8章 數據驅動敘事，文案有沒有“套路”？
8．1 “縫合怪”：如何勾連數據與受眾？
8．1．1 根據數據敘事目標，確定敘事結構
8．1．2 豐滿敘事模式
8．2 如何論證才能以“數”服人？
8．2．1 論證的強度
8．2．2 論證的形式邏輯
第9章 重談標題黨：標題如何兼顧深度與“網感”？
9．1 重談標題黨：魚和熊掌，能否兼得？
9．2 A還是B？我們這樣擬標題
9．2．1 取舍數字
9．2．2 善用意象
9．2．3 靈活玩“梗”
9．2．4 嘗試對話
9．2．5 找準基調
第10章 資料庫：如何儲備寫作素材？
10．1 “三步搜集法”：一個實操案例
10．2 運用拓展資料時，事實本身就是一種觀點
10．2．1 觀點類：注意所用資料與論證的“共面”
10．2．2 事實類：注意結論得出的背景
小劇場：發推送時的文案組
設計篇
第11章 什么是我們心目中好的可視化？
11．1 信息量：可視化需要有“真知灼見”
11．1．1 需使圖表內容豐滿，具有資料價值
11．1．2 不忽略每個元素，確保信息完整性
11．2 美感：可視化需要有“設計感”
11．2．1 有用之余還要好看
11．2．2 復刻之外還有創新
第12章 可視化設計師如何從零起步？
12．1 可視化在數據敘事中的角色
12．2 主流數據可視化工具的介紹和評測
12．2．1 在線圖表網站
12．2．2 圖表設計與包裝工具
12．2．3 特定圖表制作工具
第13章 數據可視化：如何嚴謹展現結構化的數據集？
13．1 基礎圖表類型
13．1．1 柱狀圖/條形圖
13．1．2 折線圖
13．1．3 餅圖
13．1．4 散點圖
13．2 進階圖表類型
13．2．1 詞云圖
13．2．2 地圖
13．2．3 熱力圖
13．2．4 樹狀圖
13．2．5 桑基圖
第14章 信息可視化：如何藝術化表達質性信息？
14．1 信息可視化的要素
14．1．1 功能與實用性
14．1．2 脈絡與結構感
14．1．3 形式與設計感
14．2 創意時間：風格確立與素材準備
14．3 新建畫布：信息處理與整合
14．3．1 草圖進化論
14．3．2 確立視覺元素與信息的關聯
14．3．3 解構信息模塊
14．4 “億”點細節：設計呈現與檢查修正
14．5 討論：從印刷到互聯網，從平面到滾動
第15章 怎樣配色才能不“辣眼”？
15．1 色彩介紹：色相、明度和純度
15．2 可視化常用配色
15．2．1 單色色階
15．2．2 互補色
15．2．3 輔助色
15．3 如何確定配色
15．3．1 意象的顏色
15．3．2 場景的顏色
15．3．3 印象的顏色
15．3．4 應景的顏色
15．4 哪些坑不要踩
15．4．1 避免過多色彩
15．4．2 避免明亮飽和
15．4．3 避免刻板印象
15．4．4 避免錯誤引導
小劇場：可視化設計師的三重痛苦
參考文獻
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把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 節選
我的讀者是誰？ 電影院希望知道周邊的觀眾喜歡看什么電影，餐飲店希望掌握顧客的口味偏好，美妝產品會調研消費者的審美取向與需求……很多領域都在分析自己的受眾，但顯然，“我的受眾是誰”是一個理想化的問題。由于受眾群體的多樣性和流動性，因此要獲取非常清晰和準確的受眾“畫像”實屬不易。以RUC 新聞坊為例，我們以微信公眾號作為主要的依托平臺，微信后臺提供了關注公眾號的用戶數據，我們可據之推斷出我們的核心用戶多居住于北京、上海等大城市，文化程度較高且較為年輕。但這些數據仍很粗糙，難以對讀者的閱聽習慣和喜好做更深入的描摹。盡管如此，憑借數年來公眾號推送獲得的反饋數據，我們仍然能大致了解核心讀者的閱讀偏好和價值判斷。 本章提出“與讀者對話”并不意味著數據創作者們必須鉚足全力去分析自己的受眾畫像，追隨甚至完全迎合受眾的偏好，而是希望通過對相關問題的思考，幫助數據創作者們更好地確定讀者感興趣的選題，讓數據敘事能達到雙方認同的溝通價值。 好的選題建立在對受眾的了解上，對強專業性選題而言，這一點尤其重要。一篇報道可能面向的更多是專業知識背景相對空白的讀者，也有可能吸引“專家讀者”。一個好作品要盡可能地包容具有不同知識水平的讀者，既要滿足普通讀者對于專業信息的需求，也要扛得住專業讀者對于敘事專業性和準確性的考驗。 2021年5月22日，2021年（第四屆）黃河石林山地馬拉松百公里越野賽在甘肅省白銀市景泰縣黃河石林大景區舉行，比賽期間選手們遭遇冰雹、凍雨等極端天氣，包括梁晶等多位國內**越野跑選手在內的21名參賽選手因失溫不幸遇難。事件發生后，網友們在唏噓哀悼之余就“失溫”的危險性、賽事保障措施、極端天氣發生后的緊急措施與救援等問題展開了討論。RUC新聞坊在2019年發布的舊稿《高燒遇冷？國內馬拉松的冰與火之歌》基礎上調整框架、更新數據，圍繞此次事件和其中暴露出的問題于5月25日推出稿件。推送發出后，有讀者評論建議辨明“馬拉松”“山地馬拉松”“越野賽”的概念差異，并深入了解其背后的運營、保障、推廣，以及文化邏輯差異，還有讀者提出“馬拉松猝死”與“越野賽失溫”是不同的風險，在專業問題上須做出更明確的區分。讀者“cc”留言說：“從廣大媒體到部分跑者甚至到一些組委會和當地政府，意識中對‘馬拉松’和‘越野賽’二者概念有意無意的混淆及其導致的組織管理漏洞，恰是這種生命悲劇出現的原因。”在根據讀者反饋進行進一步的資料收集與學習，并請教相關領域專家后，創作團隊立刻刪稿、修改，并于次日凌晨推送勘誤后的稿件《新創舊痛| 黃河石林百公里越野賽事件特別報道》。 這個例子充分說明，在社會的專業化分工程度越來越高的時代，內容創作者在面對和受眾之間不對稱的“信息差”時并不總是處于優勢地位，對相關領域更為熟悉、掌握更多專業知識的受眾有可能倒轉過來為創作者提供更為專業的建議。這種傳播關系的轉變業已隨著網絡與社交媒體的發展廣泛延伸為傳播中普遍存在的現象。正如學者黃旦（2015）所言，在以“互聯網”為隱喻的當下，作為組織信息和知識結構的大眾媒介只是更大關系網中一塊互聯的部分，而網絡關系始終以去中心與再中心進行著波浪式涌動。 這樣的網絡關系在數據敘事領域中還體現為，即便在專業領域之外，受眾也絕非單一的信息接收者，他們對話題的思考與討論往往能促使創作者在創作結束后對作品做更深層的意義挖掘與思考。例如，在《報道農民工思考海德格爾，是正常的事嗎？》一文推送后，讀者“樂”提出：“‘農民工思考海德格爾’也需要現實條件的支撐，需要為他們提供充分的社會保障，讓其享受城市的基本公共服務。”讀者“Otaru”認為：“對于將‘農民工讀海德格爾’視為非正常現象，我們要做的或許不是先去質疑這一舉動是否帶有精英主義的傲慢，而是去正視客觀存在于不同群體之間的階層差異。階層劃分不是為了標榜和比較誰高誰低，而是促使社會去反思階層之間的差異，并推動階層的流動性，讓更多想讀書的‘農民工’們有條件去讀。”這些反饋在原作品基礎上提出了更多值得思考的觀點。 可以說，這樣專業的評論在一定程度上已拓展了原文的思維深度。看到這樣認真和專業的留言，我們深刻地感受到面對的讀者并不是“魔彈論”中的“靶子”，他們中的大多數不僅具備自己所擅長領域的專業知識，且在專業內外都能對公共問題抱有批判性的思考，并愿意通過公共平臺表達自己的見解。面對這樣勤思的讀者，一方面我們感到慶幸，就好比擁有一群志同道合的友人，能夠有更多對話的空間和機會；另一方面，我們也感受到一種責任和壓力，需要對自己的每一個作品做更嚴格的把關，這樣方能經得起讀者的檢驗。
把數據作為方法 數據敘事的理論與實踐 作者簡介
方潔，傳播學博士，中國人民大學社會與發展研究中心研究員，中國人民大學新聞學院副教授。國內最早開設數據新聞課程的教師之一，著有《數據新聞概論》（第二版），發表多篇數據新聞領域的核心期刊論文。微信公眾號“RUC新聞坊”及其工作室的聯合創始人兼指導教師，指導的作品已獲得多個賽事的20多項大獎。 葛書潤，中國人民大學新聞學院2020級直博生，現任RUC新聞坊主編，2019年至今，參與創作、統籌60余篇作品。立志以數據為斧，開拓媒介敘事的新方式；以知識為錨，探索公共表達的新可能。 鄧海瀅，中國人民大學新聞學院2022屆碩士研究生，RUC新聞坊資深編輯，研究與實踐方向為數據新聞和媒體融合。2018年至今，參與過40余篇作品的創作，負責數據、可視化和文案的統籌工作，作品曾獲中國數據內容大賽最佳數據應用金獎等。 惠一蘅，中國人民大學新聞學院2021級碩士研究生，RUC新聞坊資深編輯。研究方向包括數據新聞、數據可視化、媒介文化。2021年至今，參與過多篇作品的創作，作品曾獲中國數據內容大賽最佳數據應用金獎、最佳數據內容銅獎。
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