前  言

2013 年被称为“大数据元年”，在大数据技术的背景下，数据新闻在我国发展得如火如荼，已然成为媒体机构广泛应用的报道方式之一。信息的生产及传播方式的改变必然改变人才需求的指向。2013 年，全球开设“数据新闻”和相关课程的院校共有 24 所，哥伦比亚大学、密苏里大学以及雪城大学是其中表现较为突出的 3 所高校。我国“数据新闻”课程也随之起步。2014 年，中国传媒大学新闻学院在全校选拔了 18 名来自不同专业的三年级学生，组成数据新闻报道实验班。在传统的新闻课程基础上，中国传媒大学为这个方向的学生开设了数据处理、网页抓取技术、可视化技术等方面的课程，并要求学生完成数据实践项目。2015 年，数据新闻正式成为新闻学专业的方向之一在全国招生，2016 年改为自主招生，这也是我国首个数据新闻专业。然而，国外数据新闻专业化的路走得更远。哥伦比亚大学在 2018 年夏季学期开设独立的数据新闻硕士专业。新专业的课程设置不再只是涉及数据新闻基础，而是涵盖了数据、计算机及其他创新性的高级课程。这也意味着哥伦比亚大学的数据新闻教学实践将更加深入且专业化。 

数据新闻是一种新兴的跨学科、跨领域的新闻生产方式，所以大多数高校的“数据新闻”课程的教学采取了多名教师联合教授一门课的形式。根据我国数据新闻先行者黄志敏的调查报告，我国目前的数据新闻教育还处于探索阶段，每个学校都有不同的教学模式。例如，中山大学、汕头大学的“数据新闻”课都是由 3 个老师教学。3 个老师的分工一般依据数据新闻的三大部分内容，分别负责数据挖掘与分析、数据可视化、数据新闻综合实践 3 个方面。跨学科融合式教学是此类数据新闻课程开展的特色。例如，上海大学的“数据新闻”课程，由计算机科学学科、数码艺术学科、新闻传播学科 3 位老师授课，3门课分别在不同的学期开课，形成了一个系列课程。但是，多名老师联合教学就要求 3 位老师一起备课，并足够默契，否则每位老师各教各的部分，课程就会被割裂，无法形成统一的整体。汕头大学长江新闻与传播学院副院长、教授、硕士生导师白净指出：“最理想的状态是能够有一个老师把三者结合起来教学。”例如，兰州大学的“数据新闻”课程就是由一名教师独立承担教学任务。授课教师梁玮本科专业是计算机科学与技术专业，硕士专业是传播学。在课程安排上，该学校将 36 课时的课程分为 3 个部分，其中 1/3 的时间介绍数据新闻的概念、范畴、发展历史等基本理论知识，1/3 的时间由学生分享喜欢的数据新闻案例，1/3 的时间介绍软件及其如何呈现等。

笔者独立承担“数据新闻”课程的教学任务 3 年，从 2014 年开始接触数据新闻，到组建学生数据新闻团队，再到现在他们已经能够独立选题和制作数据新闻，俨然已经形成了一套比较规范和有效的教学模式和内容。 

提到如何制作数据新闻，大部分人会想到用 Python 进行数据挖掘、分析和可视化，但是对于没有计算机背景且具有极强文科背景的新闻专业来说，让学生去学编程似乎不太现实，这是因为：一方面，大部分学生没有这个兴趣；另一方面，目前国内的数据新闻并不是一个成熟的专业，甚至很多学校仅仅开设了一门相关课程，想要在这一门课程中，除了学到理论知识，还要学习编程，实在是不太现实。那么如何不用编程语言来实现数据的挖掘与获取、数据分析和可视化？随着信息技术的发展，现在的软件工具越来越智能和“傻瓜”，只要找对工具，零编程制作数据新闻不再是遥远的梦。 

本书正是基于上述课程教学过程中的困惑而编写而成，其主要特点是将理论与实践相结合，偏重于大数据环境下数据新闻的具体制作方法，同时以实际操作为主，每个步骤都有详细的说明，强调学生的动手能力。全书将制作数据新闻分为 4 个步骤，分别是数据获取、数据分析、数据可视化和数据新闻发布。在数据获取方面，介绍了基本的数据获取工具和方法，重点讲解利用火车头采集器自行挖掘数据；在数据分析方面，使用 Excel 清洗和分析数据；在数据可视化方面，使用相关软件实现文本信息分析和标签云制作，利用Echarts 和 H5 等其他数据可视化工具；在数据新闻发布方面，介绍当前较为实用的数据新闻发布平台，将数据新闻文案快速制作成数据新闻作品并生成网站链接或 H5 以利于传播。 

作者