数据新闻大趋势读后感摘抄
《数据新闻大趋势》是一本由[英] 西蒙·罗杰斯著作,中国人民大学出版社出版的精装图书,本书定价:128.00元,页数:310,特精心收集的读后感,希望对大家能有帮助。
《数据新闻大趋势》读后感(一):局限于新闻编辑的视角
今天读了买的这本书,有些失望。相比于本书的大开本、彩色印刷
很多人推荐、作者也算是实践者等方面,本书在内容方面就比较稀松。太多图占了绝大多数叙事空间,以案例为主,了解作者干了什么看这本书或许可以,但是中文翻译标题所言之“大趋势”就似乎完全看不到了。工具方法类的介绍也几乎完全没有。概括一下:数据新闻是新闻编辑、设计师、程序员(前端、后端、数据分析)共同努力的结果。本书似乎局限于新闻编辑的视角。
《数据新闻大趋势》读后感(二):这书厚的我都吓哭了
要问在下是如何知道这本书的呢?答案很简单,想要什么书就有什么书,就素这么任性。
当我拿到这本书时,就被书的重量和厚度吓哭了。话不多说,上图先:
当我打开这本书时,一幅幅图画和漂亮的数据图吸引了我。没错,我就是这么的肤浅,漂亮即王道。
看完之后才深深明白:数学才是解读宇宙和万事万物的第一语言。不过芝士君这里要吐槽。中文译名和书的内容没什么关系啊,通篇读下来,都没有什么『新闻大趋势』,而且原版英文名明明就是『facts are sacred:the power of data』好吗?
《数据新闻大趋势》读后感(三):数据新闻素养已经成为和媒介素养一样重要的词汇
今年4月,我在公开课平台MOOC上修了一门《数据新闻基础》的课程。这门课是由Google News Lab和香港大学新闻及传媒研究中心共同发起的。而这门课程的主讲人之一,正是这本书的作者——Simon Rogers,而他曾是《卫报》“数据博客”前任主编,现Google数据分析师。
无论是在业界的媒体行业,还是在学界的高校,数据新闻不断地被谈论着,曾经在旁听一次学术会议上,一位本科硕士阶段读物理专业、博士改研究数据新闻的老师,虽然没有受到学术界前辈的认同,坚持争论着自己对数据新闻的定义和理解。在我看来,怎么定义有时候并不那么重要,对于媒体从业人员来说更是如此吧,产生好的数据新闻作品才是他们一直在追求的。
而数据新闻,在我看来是一种呈现新闻的方式,有时候数据本身的解读就是新闻,有时候是作为辅助信息,让读者更好更形象化地了解新闻事件。
【成为数据新闻记者有多难】
这个感叹不是读完这本书才有的,而是在修那门公开课的时候,在艰难地完成每周的assignments 的时候就产生了。我们身处大数据时代,数据素养成为和媒介素养一样重要的词汇。我理解的数据素养,包括对数据的收集能力,对信息的检索能力,这些本身是记者进入这个行业必须具备的能力;而对数据的分析能力,需要社会科学的训练和素养;至于数据最后的呈现,需要一定的艺术素养和审美设计能力。通常来说,我觉得后两方面的能力是一个传统记者想要成为数据新闻记者比较缺乏的。
在一个完整的数据新闻团队里,找好自己的定位固然重要,掌握多种岗位的技能也同样特别重要。这也就是说,数据新闻时代的到来对媒体从业者提出了更高的要求。不仅要会检索数据,会分析数据,还需要掌握可视化的方法呈现数据,而这样的呈现,不只是静态呈现,也许在全媒体记者的时代,还需要会动态交互式地呈现。而像Rogers在书里写的那样,“当新闻记者和数据分析师这两种角色融为一体时,才会做出最好的数据新闻。”
【数据新闻在中国】
数据新闻在中国有很多好的平台和案例,例如马金鑫研究数据新闻的网站、财新数据和可视化实验室出品的财新数字说,还有一些门户网站的数据新闻栏目如搜狐数字之道、网易数读等等。
在这本书里,我注意到,一些全球范围内的数据分析统计可视化呈现的图表中,中国大陆是没有包含在内的,例如第七章《数据的世界》里的案例:世界凶杀那案地图,但是有中国香港的数据。
那在中国做数据新闻最大的困难在哪里呢?
作者在序中提到,在中国做数据新闻的困难之处在于数据的获取较为困难。美国、英国会有政府专门开通的数据网站,中国目前还没有。也有人长期在呼吁政府要发布已掌握的数据,但很难。
《中国人的性格》一书中写道,“中国人是一个‘忽视精确、思维含混’的民族。”这句话是有一定道理的,归根结底地说,政府的数据发布工作还没有进入常态化,而官方渠道获取数据是制作数据新闻最主要的途径。
【推荐读这本书的理由】
这本书的案例非常丰富,来源于2006-2012年间《卫报》的数据新闻作品,选题涉及计算英国政府的财政支出、英国庭审记录、伦敦奥运会、美国大选数据分析及预测等。
这些都是很成熟的数据新闻作品呈现,有很大的借鉴意义。而且书里也介绍了一些可获取数据信息的网站、制作信息图表的工具,比较实用。
这本书启发了我对图表中配色的重视,书中举了一个关于伦敦贫穷地图分布的例子,红色代表贫困状况相对加剧,绿色代表贫穷状况相对减缓。然后Twitter上很多网友指责颜色选用失败,没有考虑到色盲受众的阅读体验。这一点如果不是看这个案例可能我也没有想到。
还有一点就是《卫报》团队在无法拿到官方数据时的执着给我很大启发,在伦敦奥运会的案例中,他们对奖牌数量、获奖运动员教育背景分布、奥运会投入资金等等作了可视化分析的呈现。而里面涉及到超过一万名运动员的数据,不是从奥委会官方拿到的,而是他们团队“费了九牛二虎之力”从官网趴的数据。
最后一点是对于数据新闻的批判性思考,“数据不会说谎,但数据在多大程度上能够真正反映事实真相呢?”
作者认为,当下对数据技术的狂热,与20世纪初的一类时代精神有着惊人的相似之处。当时有乐观的科学家、社会科学家和哲学家认为,在一个客观的、以事实为准绳的世界里,可以不受任何主观因素的影响。
这是一个好的时代,数据无处不在。在海量信息中挖掘数据,不只是媒体行业关注的话题,也是各行各业在热议的。
这是一个糟糕的时代,我们被数据裹挟。麦克卢汉说的“媒介即讯息”到今天的“数据即讯息”。像任何一种信息一样,数据也是有价值的和冗余的一起出现。
所以我觉得要警惕的地方是:如果过分重视数据本身的呈现,会忽略整体的叙事逻辑,不是为了分析数据而分析数据。最根本的目的仍然是要讲好故事,让事实呈现得更明了。总而言之,还是精彩的故事最吸引人。
【不推荐读这本书的理由】
这并不是一本关于如何做数据新闻的手册,章节的设计比较随意,以案例为主导,而不是以制作数据新闻的步骤为主线。
大开页的印刷,充斥着案例和图表,排版有的地方印刷随意,有时几条推特评论就排5-6页。阅读体验没有交互式的浏览网页的效果好。
【关于MOOC数据新闻的课程】
最后我想分享一下关于数据新闻公开课“Data Journalism Fundamentals”的心得体会。
这门课的讲师团队由这本书的作者Simon Rogers、数据新闻网创始人之一马金鑫、哥伦比亚大学和同济大学教授数据新闻相关课程的老师以及路透社驻香港记者组成。
这是一门教你怎么从头开始学习制作数据新闻的课程,课程安排比较明晰,第一周课是一个关于数据新闻的概览式介绍。第二周课是关于如何获取数据的分享,从介绍什么是数据到获取数据的几个来源以及一些实用的工具,例如如何将PDF内嵌表格中的数据提取出来等。那次练习我选的数据是中国国家统计局在人口普查中关于中国女性初婚年龄的数据。它不单单是一个初婚年龄数字,而是可以充分利用的数据库,可以做城乡对比,也可以做年代对比。所以给我的启发就是很多时候要回到原始数据源当中,才能有更多的发现。第三周是关于数据分析和阐述,第四周是关于可视化(制作图表&配色等等),最后一周是关于怎样呈现以及讲述好的故事。
因为我只是做了一些小的练习,没有参与到具体的选题项目,所以感觉这个课程的内容没有充分吸收。不过课程设置的思路非常清晰,既有实用的工具介绍,也有对于数据新闻背后的批判和反思。
【备注】这是我在一门课上交的读书报告的作业,内容原创。转载请注明出处。
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