摘要：融媒体时代，数据新闻日渐成为主流媒体内容生产的重要方向。本文立足国内诸多数据新闻案例，剖析各类作品在“解码”新闻事件时所采取的数据深挖梳理、交叉引用、跨学科研究分析等不同方式，阐述数据新闻故事化、年轻态、个性化的叙事表达，进而总结提出数据新闻在全媒体生产模式中的变革与创新。

关键词：数据新闻 新闻事件 数据驱动 解码

数据新闻在大数据技术发展中应运而生，它以海量数据为内容生产素材，通过对数据的采集汇聚、分析处理、可视化创作等一系列过程，对热点新闻事件进行融合报道。数据新闻立足对开放数据的有效挖掘，采用交叉引用数据、多元可视化展示等方式，推动宏观叙事与深度叙事有机结合，改变了传统新闻中以文字叙事为中心的创作模式，实现了时空跨度较大的新闻叙事；紧扣社会民生热点，创新年轻化、故事化叙事表达，提升新闻作品对年轻受众的吸引力、感染力。同时，数据新闻通过创新内容生产模式，推动新闻作品内容向度的单一性走向多元性，以丰富视听符号打造内容多元感官体验，以全媒体交互技术提升内容交互性、用户参与度，给予读者更好的阅读体验，提升新闻传播质效。

一、强化数据驱动，“解码式”展现新闻内容

数据新闻强调数据驱动，从海量数据中提炼新闻价值，通过数据深挖、交叉引用、跨学科研究分析，融合宏观视角与微观细节，将复杂的新闻事件进行“解码”，并以可视化和交互性的全媒体方式全方位展现给受众，方便其在浏览和阅读新闻作品时，既能纵览全局，又能把握重点，提升了内容的可读性和吸引力。

1.深挖数据价值，结构化解读新闻热点。每一个社会热点新闻都有其产生发展的背景与原因。挖掘新闻事件的幕后事实，引导受众从感性认识上升到理性认识，是新闻传播的重要任务。数据新闻紧扣各领域的社会新闻热点，挖掘某一热点事件背后的数据价值，在海量数据基础上进行梳理、分析与结构化处理，将复杂的新闻事件以更加客观、直观、易于理解的方式展现出来，让受众更加一目了然，有效增强新闻传播的到达率。例如，2023年3月，澎湃“美数课”专栏推出数据新闻作品——《数说丨这份76年的武大樱花数据，记录了地球在变暖》。该作品通过深挖樱花开放日期、气温变化等数据信息，向受众展示“湖北省气象服务中心提到，今年武汉大学樱花初花期将较历史平均初花期略偏早”这一新闻事件背后的原因。作品汇聚了1947—2023年这76年武汉樱花开放的时间变化数据，深挖樱花开放与气候变暖的关系。与此同时，作品注重数据横向对比，结合日本京都岚山、美国华盛顿潮汐湖樱花开放日数据，深入分析上海玉兰花、广州木棉花、北京山桃花、洛阳牡丹花、哈尔滨丁香花等不同花种近十年与20世纪60～80年代平均开花日，并展示了数据对比图示，进一步阐释了气候变化是一个全球性的问题。

2.交叉引用数据，对热点话题进行立体化展示。作为一种新兴的跨学科的新闻生产方式，数据新闻内容也涉及法律、经济、文化、新闻传播等多领域知识。跨学科、多领域的热点话题越来越多，要求数据新闻在进行数据采集、分析、展示过程中，往往需要援引多领域内容，以交叉引用数据源的方式，全方位、立体化剖析热点话题。例如，网易“数读”专栏推出的《人人都说法学好，法学生只想劝你快逃》，综合多领域数据，分析法学专业激烈的竞争现状。该则新闻统计中国人民大学、北京航空航天大学、北京工商大学等不同层次的九所高校近四年以来法学硕士、法律硕士招生情况，说明法学日趋走高的考研分数线；立足“麦可思”《2022年中国本科生就业报告》，横向对比汉语国际教育、化学、法学等不同专业的就业现状，说明法学年年“红灯”（红灯即失业量大）的情况；梳理汇总新华网、央视网、人民网新闻报道情况，展现近五年不断走高的法考通过率；通过统计金杜、君合、方达、海问、中伦、竞天公诚、环球、通商等业界优秀律师事务所在学校、学历、工作语言等方面的招聘要求，表现法学专业招聘门槛；通过爬取豆瓣小组“Women in Law”“转行”等发帖评论数据，展示新人律师的薪资情况。