宿迁资讯网移动版

本文通过查阅7所高校新闻传播专业的官方网站（其中中国传媒大学新闻传播学部通过访谈调研形式）⑨，统计出这7所高校开设的数据新闻相关的课程及专业，结果如下：

高校名称 数据新闻相关课程 有无单独开设数据新闻相关专业

南京大学新闻传播学院 数据新闻；可视化技术 无

复旦大学新闻学院 数据新闻 无

中国人民大学新闻学院 数据新闻基础；大数据与舆情分析；大数据与实务传播研究工作坊；数据新闻与数据可视化；编程语言基础；R语言与数据可视化 新闻与传播专业硕士学位（大数据与新闻传播方向）

清华大学新闻与传播学院 媒介编程；数据新闻 无

中国传媒大学新闻传播学部 数据可视化新闻报道；数据挖掘与社会网络分析；GooSeeker网页抓取工具；Python语言；可视化软件工具与应用 新闻学专业学士学位（数据新闻报道方向）

山西传媒学院 数据可视化；数据新闻基础 无

中国传媒大学南广学院 大数据分析新闻报道；SPSS数据分析 无

表2 中国知名高校数据新闻课程与专业统计表

从表2可以看出，中国知名高校数据新闻课程主要分为两类。第一类是数据新闻概况类课程，主要涵盖国内外数据新闻发展、各类媒体的实践情况及其采制的原则和流程等；第二类是数据新闻技能类课程，如“可视化技术”“R语言与数据可视化”“GooSeeker网页抓取工具”“Python语言”“SPSS数据分析”等课程。

值得注意的是，中国知名新闻院校的数据新闻相关课程中并没有院校单独开设如“数字化故事写作”“数据驱动故事写作”等与数据叙事技能培养相关的课程。有研究通过对高校学者的深入访谈，指出：“南京大学白净教授和华东师范大学传播学院讲师申琦都认为，数据新闻的核心依然是‘讲故事’，‘回归新闻本质，回归故事本身才是最重要的。’”⑩中国数据新闻课程设置偏重技能培养现象应引起重视。因此，中国数据新闻课程设置应增加与之相关的课程以进一步完善中国数据新闻课程体系，避免落入“可视化”迷思。

（二）中国数据新闻教育的三个核心趋势

中国数据新闻教育起步较晚，相对滞后。借鉴英国数据新闻实践和英国数据新闻教育理念的经验，并结合中国数据新闻教育现状，本文认为，未来中国数据新闻教育应着眼于三个核心趋势：数据叙事技能习得、多元平衡技能培养、数据获取规范培训。

1.数据叙事技能习得

数据叙事技能仍应放在数据新闻各个要义之首。近年来，中国在“大数据”“人工智能”领域的发展取得了不少突破，数据驱动的调查新闻正成为一大主流，数据叙事能力的重要性将更加凸显。同时，中国数据新闻业者及数据新闻教育者需要帮助学生树立正确的数据观念，强化学生数据叙事能力，避免落入“可视化”迷思。

2.多元平衡技能培养

中国数据新闻教育应着力平衡对学生数据新闻技能与数据叙事能力、数据素养、数据伦理的培养，“道”与“术”缺一不可。中国数据新闻课程设置中很大比例倾向技能类课程，然而数据叙事能力是数据新闻的核心理念，数据素养、数据伦理是学生未来走向数据新闻业的重要基石。因此中国数据新闻课程设置应增加与数据叙事能力、数据素养、数据伦理有关的课程，进一步完善中国数据新闻课程体系。

3.数据获取规范培训

英国政府设立了开放的官方数据门户网站data.gov.uk，鼓励媒体和公众对政府数据的再利用，为生产者和消费者赋能。除了结构化数据，有研究指出文本、视频、音频、网络日志等非结构数据正成为数据新闻的重要数据类型?。中国数据新闻教育者应培养学生规范获取数据的能力，在引用结构化以及非结构化数据时都应规范标注出来源；若无数据来源需经过核实后再使用数据，从源头保证新闻的真实性，以免衍生出不必要的数据伦理问题。

三、结 语

当前，“不少数据新闻作品因为过于追求视觉美化而牺牲其实用性，‘信息之美’被单一曲解为‘图表之美’，流于繁杂炫目的形式，而没有体现出对数据真正的分析和解读，使新闻欠缺深度”?。本文通过梳理英国数据新闻实践历程、英国数据新闻教育理念变迁，明确了数据新闻教育的核心理念应从“可视化”转向“数据叙事”——可视化技术应服务于构建新闻事实，数据叙事技能应为数据新闻教育的核心。本文认为，中国数据新闻教育的未来应着眼于三个核心理念：数据叙事技能习得、多元平衡技能培养、数据获取规范培训，进一步将中国数据新闻教育体系化。同时，未来数据新闻的发展将更加注重数据叙事，数据新闻的纵深感和叙事性将加强，数据驱动的调查新闻等形式将会成为数据新闻的一大主流。（栾轶玫，中国人民大学新闻学院教授，新闻与社会发展研究中心研究员  何雅妍，中国人民大学新闻学院学生）

参考文献：

①西蒙·罗杰斯.数据新闻大趋势：释放可视化报道的力量[M].北京：中国人民大学出版社，2015.

②Rogers Simon. Facts are Sacred[M]. Faber and Faber， London， 2013.

③Uskali，T. I. & Kuutti，H. Models and Streams of Data Journalism [J]. The Journal of Media Innovations， 2015-2（1）. Retrieved from https：//doi.org/10.5617/jmi.v2i1.882.

④调查新闻中心“数据驱动的调查新闻”课程简介[EB/OL]. https：//tcij.org/event/data-driven-investigations-3/.

⑤英国十所高校课程网址[EB/OL].

莱斯特大学：https：//le.ac.uk/media/study/postgraduate.

伦敦政治经济学院：http：//www.lse.ac.uk/resources/calendar/programmeRegulations/taughtMasters/2018/MScMediaAndCommunicationsDataAndSociety.htm.

华威大学：https：//warwick.ac.uk/fac/cross_fac/cim/apply-to-study/masters-programmes/big-data-digital-futures/.

卡迪夫大学：http：//www.cardiff.ac.uk/study/postgraduate/taught/courses/course/computational-and-data-journalism-msc.

伦敦大学城市学院：https：//www.city.ac.uk/courses?level=Postgraduate.

伦敦大学国王学院：https：//www.kcl.ac.uk/cmci/postgraduate/postgraduate.aspx.

伦敦大学金史密斯学院：https：//www.gold.ac.uk/media-communications/school-of-journalism/.

诺丁汉特伦特大学：https：//www.ntu.ac.uk/study-and-courses/courses/find-your-course?sort=title&&year-of-study=2019.