每周数据新闻精选

全球深度报道网的“每周数据新闻精选”（Top Ten #ddj），将分享由社交网络程序NodeXL统计得到的最热门#ddj话题推文。本期内容涵盖全球数据新闻奖主办团队与行业大咖们的交流分享，已故统计学家汉斯·罗斯林的成就回顾，以及全球企业数据开放现状解析等。

全球数据新闻奖（DJA）团队：“不要痴迷于工具，而要痴迷于故事”

2017全球数据新闻奖（Data Journalism Award）申请截止日期（4月7日）将近，DJA 团队回顾了其Slack群组的几次线上讨论。其中，有天普大学（Temple University）教授Aron Pilhofer给数据入门者“不要痴迷于工具，而要痴迷于故事”的建议；有ProPublica执行主编 Scott Klein 的“打造出色数据新闻团队三步法”，专门分享给预算拮据的小型新闻机构；还有往年的DJA获奖团队——ICIJ和Buzzfeed讲述做出优秀数据新闻作品的秘诀。

Data Driven Journalism：纪念汉斯·罗斯林

在许多数据从业者心目中，于2月7日逝世的著名瑞典统计学家汉斯·罗斯林，正是一个痴迷于故事——或者说，痴迷于用数字讲故事的人。本文从五个方面，展示了罗斯林留给世人的宝贵遗产：如何用数据与创意打破陈规与固有认知、更好地认识世界，尽己所能推动世界平等，努力挑战无知与个人偏见，保持乐观，并相信改变产生的可能。

Data Driven Journalism：企业数据开放的成果与挑战

全球最大的开放企业数据库OpenCorporates是一个旨在倡议企业信息透明，推动企业增强社会责任的项目。在这篇文章中，作者回顾了2016年，OpenCorporates在全球推动数据公开方面的重大进展，直陈其中挫折，并展望未来的开放状况。文章特别提到开放数据对调查性报道的作用。去年，调查记者通过利用开放数据以及泄密文件，揭露全球范围内一些个人或机构利用离岸公司进行各类经济犯罪，引起全球轰动，并进一步激发公众对廉政、社会透明与问责制的诉求。作者认为，更开放的数据必将促进调查报道的发展，更利于追回资产，打击贪腐、诈骗及有组织犯罪等违法行为。

Storytelling with data：你做对饼图了吗？

饼图是表现部分与整体关系的最佳图表。而饼图的限制，也恰恰在于难以体现差距较小的不同部分之间的关系，或者说具体差距。虽然不喜好饼图，但作者在其博文中总结了运用饼图的四“不要”及注意事项，并提供了其他一些制图贴士参考。作者归纳：（1）不要用3D立体效果；（2）不要使饼图被切割成太多部分，学会更好地对数据进行分类；（3）如果目标是要比较各部分数据之间的大小，干脆不要使用饼图；（4）不要使用多个饼图并让你的受众对它们作比较。注意，确保饼图各部分百分比加起来恰好为100%，否则该图数据必然有问题。