iT邦幫忙

2024 iThome 鐵人賽

DAY 2
0
佛心分享-IT 人自學之術

成為資料記者: 一些嘗試系列 第 2

Day 2: 什麼是資料新聞? 以台灣媒體為例

  • 分享至 

  • xImage
  •  

       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。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240911/20151873dWeftxqCuN.png
圖1: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

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20240911/201518732GCxpkkqzw.png
圖2: 2024中央社數位專題,截圖自: https://www.cna.com.tw/project/20240726-horizontalbar/index.html?fbclid=IwY2xjawEmwTxleHRuA2FlbQIxMAABHdGkkBpjhRS50kpTz0xay-MBAJ9VQp4EPBtZVcUzfx423gPNZZpdXUYUQQ_aem_1FrrWC4_pBLKPRDc5sCoAA

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


上一篇
Day 1: 開賽前言--再次報名IT鐵人賽
下一篇
Day 3: 國外媒體如何看待資料新聞
系列文
成為資料記者: 一些嘗試3
圖片
  直播研討會
圖片
{{ item.channelVendor }} {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言