關於資料新聞，我想若有在關心資料視覺化技術的人、或這幾年有意願報考新聞系所的人，應該對上述兩個詞並不會很陌生。好些年前，幾位新聞界前輩如史書華、簡信昌、宋卡波、林辰峰、林佳賢與Steven等人，以及台灣媒體單位關鍵評論網、天下文化等公司開始打頭陣，將國外媒體倡導的「記者也可以寫程式，挖掘新聞與撰寫新聞」的概念引進台灣，吸引許多台灣媒體人紛紛跟進，產出了許多圖表新聞、資料新聞、數位敘事與互動類的新聞。近期在資料新聞的數據專題類部分較有突破的，當屬天下文化的〈獨家衛星3D地圖》0403震後追蹤：太魯閣上千處坍塌、7年難修復，花蓮觀光如何重建？〉和中央社的〈唐嘉鴻「物理腦」團隊的奧運奪金秘策【3D圖解】〉兩則報導。雖然台灣的3D技術，比起其他類型的資料新聞相比，來的成熟許多；但說起來，將「3D」與「新聞」結合在一起的作品，可能數量仍不是很多。尤其中央社的奧運專題搭上時事熱潮，最後唐嘉鴻選手更在巴黎奧運上奪得銅牌，讓整個專題內容看起來更富意義。
天下文化的數位專題，截圖自:
https://www.cw.com.tw/graphics/aftermath-of-hualien-earthquake-2024/index.html
到底什麼是資料新聞? 為什麼讓台灣媒體業的許多人如此著迷呢?
我們從台大的資料新聞介紹網站上，可以看到簡易的介紹:
廿一世紀大數據（big data）時代來臨，新聞記者很容易就可以使用網路上大量、可能免費的軟體工具，自行處理公開的大型資料，並發現隱藏在數字間的新聞。這樣的新聞型態，稱為「資料新聞學」（data journalism）。
資料新聞學的新聞發現是來自於大量原始資料的啟發，因為資料新聞學處理的資料量龐大，往往須以視覺圖表來呈現內容，才會形成資訊視覺化的新聞趨勢。簡要地說，資料新聞包含兩個步驟：一是利用電腦軟體爬梳大量資料；二是以視覺圖表作為主要的表達方式。【註1】
知名媒體報導者也曾在2015年時，刊登了一篇名為〈資料新聞是什麼?〉的文章，指出資料新聞與傳統新聞無異，差別在於使用的資料與考證的方式。對於媒體人來說，資料新聞與傳統新聞都是在「寫新聞」，不過對於撰寫資料新聞的人來說，「資料新聞學就像是有死線的社會科學研究，又可以稱為精準新聞學。」、「分析過程中，記者可能可以發現與傳統新聞不同的新聞切入點，至於累積相關新聞資料，成為未來新聞議題的資料庫。」【註2】
這一年多來，AI興起，讓許多產業紛紛討論AI導入工作的協作模式。媒體業也跟上AI熱潮，讓「AI成為同事」，大大提升新聞產能，甚至可或多或少補足過往新聞從業人員在coding上的不自信。舉例來說，在2023年時，READr就發佈了一篇〈記者筆記：跟 ChatGPT 協作資料新聞的經驗... 很棒！〉協作資料分析筆記。相比於其他產業對於AI的憂心忡忡，READr的資料新聞團隊感覺對AI是相當歡迎的: 因為AI可以省去過往建造模型的時間，在文本分析上也可以提供一些程式碼供從業人員使用。從業人員只需要微調一些資料與溫度(temperature)，便能製作出能刊載在新聞網頁中的圖表。十分快速與便捷! 【註3】
至於國外媒體呢? 在AI的浪潮下，他們仍擁抱著資料新聞嗎? 在下一篇鐵人賽文章中，我將會以國外媒體的案例，討論何謂資料新聞。
【註1】有關台大對於資料新聞學的介紹，可參考以下網站內容: https://datajournalism.ntu.edu.tw/datajournalism
【註2】有關報導者對於資料新聞的定義，可參考以下FB貼文內容: https://reurl.cc/rv1KL4
【註3】有關READr與AI協作的筆記文章，可參考以下網站內容:
https://www.readr.tw/post/2940
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