近日用了幾種工具來完成資料視覺化和仿作練習，但我也很想知道一位資料記者如何工作、選題的，因此今日找尋了一些資料。
       在2022年時，Data Journalism.com發佈了一篇 “This is where data journalists get their ideas from A guide to generate data journalism stories”的文章，說明資料記者在平日工作中如何獲得靈感與工作流程。這篇文章讓我覺得最值得一看的地方，是作者以「提供新手指南」的角度，提供有意進入資料新聞(Data Journalism)與資料記者(Data Journalist)領域的人一些建議與方向。

       在這篇文章中，我最喜歡的篇章莫過於 “Ideas come from new data releases” (創意來自新發佈的資料)，主要是我可以從這個章節中了解資料記者的工作方式。此外，最讓我印象深刻的，是作者提到，資料記者的任務，就是在資料跟新聞還沒有「變舊」以前，將資料蒐集完成並產製新聞。【註1】

       因此我們可以說，資料新聞的本質其實不只是在蒐集資料、資料清洗與製作資料圖表，更重要的是要挖掘沉睡在資料中的內容產製新聞。因此很殘酷的是，如果該議題無法讓讀者產生共鳴、讓讀者們關注，則即使新聞媒體業者有發掘到好清洗、可清洗的資料，可能還是得先把資料放置在一旁，或改換其他新聞題目。(選題的情境有像是我們以前看電影時，會看到記者的長官在看到記者的提案前，會問記者說: 「這件事情值得報導嗎?」)

       另一個我喜歡這個篇章的地方，是作者明確的寫出一份資料對於記者來說的「生命週期」。相比資料分析領域中常見的Data-Driven(數據驅動)，在資料記者的工作中，常常討論的反而是 “data release-driven”，即資料發布的驅動性。對於資料記者來說，資料發布的時間、時程與事件的規模極為重要，且也需要判斷哪些資訊是讀者想知道的、哪些是待查證的、哪些是可以發佈的內容。

我們可以從以下圖表中，來了解國外的資料記者在面對新聞時的分類方式:

圖1: 資料的生命週期圖。擷取自: https://datajournalism.com/read/longreads/data-journalism-ideas
在上圖中，我們可以發現到，有些新聞資料是屬於「短期」(short period)的，因此記者們需快速的了解哪些資訊有新聞價值，進而快速產出圖表跟撰寫新聞。而有些新聞可能屬於「老新聞」(old news)，這時就可以把工作時間線拉長一點，甚或訪問專家學者、媒體評論人與找尋更多外部資料。我想通常這樣新聞內容，比較偏向數位專題或是目前媒體業在做的數位敘事專題。而前者則屬於資訊圖表的範疇。

當資料蒐集、新聞撰寫、說故事能力、資訊圖表設計與發佈時間這五點相互配合得宜時，通常這樣的新聞就可能成為流量保證，也可以比其他家媒體業更吸引到讀者。

【註1】有關Data Journalism.com中所提到的記者任務，可詳參以下網站內容:
https://datajournalism.com/read/longreads/data-journalism-ideas