摘要：数据新闻是对社会事件进行“视觉建构”，其实质是对话语的运作，借助数据的修辞表达使自身话语合理化。本文从数据、关系和时间三个维度对数据新闻视觉修辞实践进行分析，并在净空法师近况其适用范畴内拓宽题材、创新报道形式、丰富新闻业态。 区别于传统新闻报道，数据新闻在表征体系上发生了“图像转向”，叙述逻辑由语言逻辑了视觉逻辑。然而，数据新闻并非简单的“数据化+可视化”，意义背后的话语生产场域及叙述逻辑也是不可忽视的。看似直观真实的数据呈现，实际上是对数据及其之间关系的再结构化，通过可视化实践生成一种新的数据关系，从而在视觉层面上呈现现实、建构现实。所以，数据新闻实践是对社会事件进行“视觉建构”，有其深层次的话语生产机制，其实质是对话语的运作，借助数据的修辞表达使自身话语合理化。 数据新闻是通过挖掘、重组数据并将其可视化呈现来讲述新闻故事的。研究数据新闻的修辞实践，就是分析数据新闻所呈现的可视化体系中的修辞结构及框架的运行机制。 数据新闻中，数据超越语言成为新闻的主导性元素。由于庞大而丰富的数据集合，数据不再是链条式的逻辑展示，而变成了一个数据图谱，数据新闻成为对数据结果和社会现实的展示和表达。在此过程中，数据修辞通过对数据的选择来影响数据新闻的表征体系。因具可操作性，来自不同背景和语境的数据从原始语境中脱离，与其他原本不相关的数据拼接聚合成一个数据拼图，重新构成一个语境，实现语境再造。语境不仅限定或引导事物意义的诠释方向，同时也直接参与事物意义的生产与建构。数据新闻就是通过该修辞实践实现数据的原始社会语境的剥离和新情景语境的搭建，这是话语意义的生产和传达过程，当受众通过数据新闻来理解和认知现实时，必然受到这种人为建构语境的引导。 数据修辞策略可为数据新闻的意义生产和传达服务，但在具体的实践操作中也存在消极的一面。虽然数据本身是真实客观的，但数据选择标准不一，可导致所选择的数据不足以阐明需要表述的问题或意义，选择的数据源之间不具备对比、类比、并列等条件或不符合推理逻辑等问题。 维克托?迈尔-舍恩伯格曾说，在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，建立相关关系是大数据的核心，通过应用相关关系，我们可以更容易、更快捷、更清楚地分析事物。 但在现实社会中，人们普遍通过关系来了解、认识世界，人们在理解认知事物时会习惯性地从关系的角度来看待它们，无意识或是有意地去建立某种关系，并使之合理化，这是人类普遍存在的思维模式。所以，虽然大数据呈现的是直接的相关关系，但在数据新闻中，因新闻的功能和人类认知的要求，会进行关系的建构，而根据严谨的大数据进行归因会更加隐蔽。 数据新闻在关系维度上的修辞策略，更多的是在作用于受众本能的思维模式的基础上进行逻辑归因来影响受众的认知。如新华网数据新闻关于我国吸烟状况的报道，通过对比我国低收入人群的烟草使用率、低价卷烟支付能力与卷烟平均支付能力数据，得出我国低收入人群成为吸烟的主要人群及其吸烟率高的原因，比较客观地反映了吸烟已经开始向农村低收入群体倾斜，这会形成一个“贫困陷阱”，即吸烟会造成各种疾病，增加贫困家庭的负担。 首先，忽略了事件的复杂性，片面归因。如报道《今冬流感原来与不下雪有关》，通过数据说明2017年12月全国大部分地区降水量比历年同期减少50%的现实，再对比同期患流感人数猛增的事实，将两个存在相关关系的数据建构成关系进行解读和归因，有失偏颇，不够严谨。 其次，在关系的建构中错误归因。如《为经济发展立下汗马功劳的外企，如今却被嫌弃？》，报道把AmChamChina发布的《2016年中国商务调查报告》中的中美双边投资协定相关数据提取出来，作为中国商务吸引力下降的影响因素之一，把未来展望偷换成影响因素。 在叙事体系中，时间是一种叙述和认知事物的基本维度。时间线相当于一个时间向量，既可以关注现在，从而赋予事物发展、趋势的时间属性，表现事物的状态和发展；也可以回溯过去，赋予事物演变的时间属性，表现事物的过程性，在历史维度上形成事物的演化过程。同时，在叙事体系的时间线上，事物可以被组织和管理，可通过对时间线的操作性定义来建构事物的认知结构，实现历史事件的重构与再现。因此，时间线实际就是修辞话语在时间维度上的布局策略，和决定了所叙述事物的再现和意义表达。 在数据新闻视觉修辞实践中，时间线是常用的一种修辞策略。如报道《音曲繁美——1890～2010，世界流行音乐回响》，采用了交互时间轴的矢量图示形式，梳理并分析了120年间流行音乐（包括10种世界主流音乐流派及其146种子类别）的演进径和关键节点，以此再界流行音乐的演变发展史，通过对历史元素的选择和时间区段性或断裂性的叙述实现对历史的建构。 除了在时间维度上对历史的再现，生产者还可以通过时间线设计来或隐或显地传达某种修辞目的和意义。例如报道《这个“W”，是美国人民对奥巴马怎样的心情？》，时间框架确定为1947～2017年间，测量指标为这70年内的历任美国总统支持率，时间间隔为10年，恰好可以把每一任总统任期内的支持率呈现在一个时间刻度内，能在时间变量同一的情况下更加清晰对比历任美国总统支持率波动情况，突出显示奥巴马是支持率波动最小的总统。报道推出时恰逢特朗普宣誓就职前夕，由此隐晦地表达了对特朗普上台的态度。 数据新闻的交互设计赋予了受众更多的自主权，在提高受众参与度的同时，实现新闻信息的精准化。交互设计可根据不同的受众偏好信息、收集受众的倾向，还在一定程度上丰富了新闻内容，扩展了新闻的信息容量，能增强平台的吸引力。 数据新闻可直接通过数据库的挖掘与提取制作成一篇数据新闻报道，节省了传统采访阶段的人力物力。比如，2017年获得全球数据新闻“选择”的新京报报道《大数据2016年发言人被问最多的是哪些事》，通过对官网上公布的216场发布会进行筛选分类，提炼有效信息，宏观展现了一年中新闻发言人所强调的内容要点。 数据新闻突破了采访权的，打开了受众和自的参与途径。中国人民大学教师方洁带领学生运营微信平台“RUC新闻坊”，除了关注学界、业界前沿话题外，还会发布原创的数据新闻作品。数据新闻对新闻业而言是一种新的尝试和补充，在一定程度上丰富了新闻业态。 数据新闻的价值与传统新闻报道的价值一脉相承，都要把利益和放在首位，“”的旨，同时也要关心社会和国家的发展。通过对样本的统计发现，我国数据新闻报道的议题类型和占比分别为“”（15.40%）、“经济”（7.80%）、“社会”（33.90%）、“文化”（3.60%）、“生活”（33.20%）、“”（2.50%）和“军事”（3.60%）。由此可以看出，生活类数据新闻占比较大，这也契合了数据新闻对民生的关注。但是，涉及国家政策层面的经济类数据新闻报道占比只有7.80%，这其实与数据新闻自身的表现方式有关，因为数据新闻是用数据来叙事，单纯的数据呈现很多情况下无法体现事物背后深层次的社会因素。但是作为一个新报道形态，数据新闻也可通过不断加强完善经济类报道，为未来经济发展贡献一份力。 摘要：数据新闻是对社会事件进行“视觉建构”，其实质是对话语的运作，借助数据的修辞表达使自身话语合理化。本文从数据、关系和时间三个维度对数据新闻视觉修辞实践进行分析，并在其适用范畴内拓宽题材、创新报道形式、丰富新闻业态。 区别于传统新闻报道，数据新闻在表征体系上发生了“图像转向”，叙述逻辑由语言逻辑了视觉逻辑。然而，数据新闻并非简单的“数据化+可视化”，意义背后的话语生产场域及叙述逻辑也是不可忽视的。看似直观真实的数据呈现，实际上是对数据及其之间关系的再结构化，通过可视化实践生成一种新的数据关系，从而在视觉层面上呈现现实、建构现实。所以，数据新闻实践是对社会事件进行“视觉建构”，有其深层次的话语生产机制，其实质是对话语的运作，借助数据的修辞表达使自身话语合理化。 数据新闻是通过挖掘、重组数据并将其可视化呈现来讲述新闻故事的。研究数据新闻的修辞实践，就是分析数据新闻所呈现的可视化体系中的修辞结构及框架的运行机制。 数据新闻中，数据超越语言成为新闻的主导性元素。由于庞大而丰富的数据集合，数据不再是链条式的逻辑展示，而变成了一个数据图谱，数据新闻成为对数据结果和社会现实的展示和表达。在此过程中，数据修辞通过对数据的选择来影响数据新闻的表征体系。因具可操作性，来自不同背景和语境的数据从原始语境中脱离，与其他原本不相关的数据拼接聚合成一个数据拼图，重新构成一个语境，实现语境再造。语境不仅限定或引导事物意义的诠释方向，同时也直接参与事物意义的生产与建构。数据新闻就是通过该修辞实践实现数据的原始社会语境的剥离和新情景语境的搭建，这是话语意义的生产和传达过程，当受众通过数据新闻来理解和认知现实时，必然受到这种人为建构语境的引导。 数据修辞策略可为数据新闻的意义生产和传达服务，但在具体的实践操作中也存在消极的一面。虽然数据本身是真实客观的，但数据选择标准不一，可导致所选择的数据不足以阐明需要表述的问题或意义，选择的数据源之间不具备对比、类比、并列等条件或不符合推理逻辑等问题。 维克托?迈尔-舍恩伯格曾说，在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，建立相关关系是大数据的核心，通过应用相关关系，我们可以更容易、更快捷、更清楚地分析事物。 但在现实社会中，人们普遍通过关系来了解、认识世界，人们在理解认知事物时会习惯性地从关系的角度来看待它们，无意识或是有意地去建立某种关系，并使之合理化，这是人类普遍存在的思维模式。所以，虽然大数据呈现的是直接的相关关系，但在数据新闻中，因新闻的功能和人类认知的要求，会进行关系的建构，而根据严谨的大数据进行归因会更加隐蔽。 数据新闻在关系维度上的修辞策略，更多的是在作用于受众本能的思维模式的基础上进行逻辑归因来影响受众的认知。如新华网数据新闻关于我国吸烟状况的报道，通过对比我国低收入人群的烟草使用率、低价卷烟支付能力与卷烟平均支付能力数据，得出我国低收入人群成为吸烟的主要人群及其吸烟率高的原因，比较客观地反映了吸烟已经开始向农村低收入群体倾斜，这会形成一个“贫困陷阱”，即吸烟会造成各种疾病，增加贫困家庭的负担。 首先，忽略了事件的复杂性，片面归因。如报道《今冬流感原来与不下雪有关》，通过数据说明2017年12月全国大部分地区降水量比历年同期减少50%的现实，再对比同期患流感人数猛增的事实，将两个存在相关关系的数据建构成关系进行解读和归因，有失偏颇，不够严谨。 其次，在关系的建构中错误归因。如《为经济发展立下汗马功劳的外企，如今却被嫌弃？》，报道把AmChamChina发布的《2016年中国商务调查报告》中的中美双边投资协定相关数据提取出来，作为中国商务吸引力下降的影响因素之一，把未来展望偷换成影响因素。 在叙事体系中，时间是一种叙述和认知事物的基本维度。时间线相当于一个时间向量，既可以关注现在，从而赋予事物发展、趋势的时间属性，表现事物的状态和发展；也可以回溯过去，赋予事物演变的时间属性，表现事物的过程性，在历史维度上形成事物的演化过程。同时，在叙事体系的时间线上，事物可以被组织和管理，可通过对时间线的操作性定义来建构事物的认知结构，实现历史事件的重构与再现。因此，时间线实际就是修辞话语在时间维度上的布局策略，和决定了所叙述事物的再现和意义表达。 在数据新闻视觉修辞实践中，时间线是常用的一种修辞策略。如报道《音曲繁美——1890～2010，世界流行音乐回响》，采用了交互时间轴的矢量图示形式，梳理并分析了120年间流行音乐（包括10种世界主流音乐流派及其146种子类别）的演进径和关键节点，以此再界流行音乐的演变发展史，通过对历史元素的选择和时间区段性或断裂性的叙述实现对历史的建构。 除了在时间维度上对历史的再现，生产者还可以通过时间线设计来或隐或显地传达某种修辞目的和意义。例如报道《这个“W”，是美国人民对奥巴马怎样的心情？》，时间框架确定为1947～2017年间，测量指标为这70年内的历任美国总统支持率，时间间隔为10年，恰好可以把每一任总统任期内的支持率呈现在一个时间刻度内，能在时间变量同一的情况下更加清晰对比历任美国总统支持率波动情况，突出显示奥巴马是支持率波动最小的总统。报道推出时恰逢特朗普宣誓就职前夕，由此隐晦地表达了对特朗普上台的态度。 数据新闻的交互设计赋予了受众更多的自主权，在提高受众参与度的同时，实现新闻信息的精准化。交互设计可根据不同的受众偏好信息、收集受众的倾向，还在一定程度上丰富了新闻内容，扩展了新闻的信息容量，能增强平台的吸引力。 数据新闻可直接通过数据库的挖掘与提取制作成一篇数据新闻报道，节省了传统采访阶段的人力物力。比如，2017年获得全球数据新闻“选择”的新京报报道《大数据2016年发言人被问最多的是哪些事》，通过对官网上公布的216场发布会进行筛选分类，提炼有效信息，宏观展现了一年中新闻发言人所强调的内容要点。 数据新闻突破了采访权的，打开了受众和自的参与途径。中国人民大学教师方洁带领学生运营微信平台“RUC新闻坊”，除了关注学界、业界前沿话题外，还会发布原创的数据新闻作品。数据新闻对新闻业而言是一种新的尝试和补充，在一定程度上丰富了新闻业态。 数据新闻的价值与传统新闻报道的价值一脉相承，都要把利益和放在首位，“”的旨，同时也要关心社会和国家的发展。通过对样本的统计发现，我国数据新闻报道的议题类型和占比分别为“”（15.40%）、“经济”（7.80%）、“社会”（33.90%）、“文化”（3.60%）、“生活”（33.20%）、“”（2.50%）和“军事”（3.60%）。由此可以看出，生活类数据新闻占比较大，这也契合了数据新闻对民生的关注。但是，涉及国家政策层面的经济类数据新闻报道占比只有7.80%，这其实与数据新闻自身的表现方式有关，因为数据新闻是用数据来叙事，单纯的数据呈现很多情况下无法体现事物背后深层次的社会因素。但是作为一个新报道形态，数据新闻也可通过不断加强完善经济类报道，为未来经济发展贡献一份力。
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