編者按：本文摘譯自即將出版的新書《下一波數據新聞浪潮》（The next wave of data journalism）。作者Paul Bradshaw是英國伯明翰城市大學（Birmingham City University）網絡新聞學碩士項目的負責人，其網絡新聞學博客 （Online Journalism Blog）被稱作英國最有影響力的博客之一。
Bradshaw認為，過去已經有過兩波數據新聞相關的浪潮，一波是20世紀60年代開始，用計算機處理數據以提高新聞報道的準確性和客觀性；另一波是過去十年通過互動性和可視化更好地與讀者溝通。下一波數據新聞浪潮的關鍵是計算機式思維，而記者的工作是創造性地將信息置於適當語境，賦予其意義。
數據新聞經過十年左右的發展，如今互聯網上的新聞互動及大量可視化已被讀者視作新聞理所當然的一部分。如果有一天連新聞官員發通稿都用上數據新聞的形式，則意味着該領域最終達致成熟。那麼接下來數據新聞還會怎麼發展呢？
為了展望未來，我們先回顧一下過去。
回望數據新聞
數據新聞的歷史可以追溯到20世紀60年代始於美國的計算機輔助報道（Computer Assisted Reporting，CAR）。
當時除了計算機技術的普及，還有兩個因素推動數據進入新聞報道：一是《信息自由法案》（Freedom of Information Act）推出後，政府部門逐漸公開大量公共數據；二是社會科學的定量分析方法開始進入政治和新聞領域，其代表人物是計算機輔助報道的先驅Philip Meyer。
Philip Meyer為計算機輔助報道奠定基礎
和計算機輔助報道浪潮一樣，最近十年的數據新聞浪潮也是由技術、政治文化因素共同推動。除了API和可視化等互聯網時代的技術，政治上的“開放數據運動”和文化上的“黑客精神”一起鑄就了數據新聞的繁榮。
展望未來，同樣可以用技術和政治文化兩大因素來分析。技術上，必然要數科技界正在熱議的人工智能（AI）、機器人、物聯網等應用；政治上，開放數據和信息公開運動有退潮的趨勢，而政府的社會管理職能將更多地轉向民間機構。
新聞原則與數據新聞
數據新聞的核心仍然是新聞，僅有數據分析是不夠的，更要講好故事。當然， 僅有故事也不成為新聞。要理解數據新聞的作用，先來回顧一下2007年出版的里程碑式著作《新聞的十大基本原則》（The Element of Journalism），書中總結的原則分別是：
1 真實：首要且最令人困惑的原則
2 新聞工作者為公民服務
3 經過核實
4 保持獨立
5 監督權力並為無聲者發言
6 作為公共論壇的新聞
7 引人入勝且息息相關
8 全面均衡
9 對良心負責
10 公民的權利與義務
當下的數據新聞已經部分體現了這些原則，譬如數據可視化和互動性就符合“引人入勝且息息相關”這一原則。而保證數據的準確性以及正確解讀其意義，也是“經過核實”的必要步驟。
展望未來，今天數據新聞尚未體現的那些原則將成為有趣的觀察角度。
新聞機器人的興起
現在已經有媒體利用計算機程序自動採集數據和文本後生成新聞報道，主要應用於快速報道體育賽事和地質災害事件。這些計算機程序被稱為“新聞機器人”。
除了報道簡單事件，新聞機器人也開始被應用於“監督權力”。每當《紐約時報》刊發含有匿名消息源的報道，名為@NYTanon的推特賬號就會立即監測到並自動發送一條推文提醒人們注意，起到“監督媒體”的作用。
2016年開始，以美聯社為代表的業界引入“增強新聞”（augmented journalism）這一概念，它指的是通過人工智能技術對數據等資料做初步整理，以便讓記者專註於更有價值的工作。
但有一點未被提及：實現這一目標的前提是，這些從低技能重複勞動中解放出來的記者，必須有意願和能力使用高層次的技能、批判能力以及計算機式思維。
在數據新聞過去十年的發展中，沒有跡象顯示計算機式思維已得到業界的重視。但另一方面，計算機式思維相關的教育已經在中小學普及，計算機編程等課程被納入基礎教育。這對於未來十年新聞業的發展具有重要啟示。
計算機式思維
計算機式思維是一種邏輯化解決問題的流程，主要特點是將項目拆分成便於管理的各個板塊。這一方面要求人們具有像計算機那樣的邏輯性思考能力，另一方面也要懂得善用計算機本身的力量。
這個流程佔據數據新聞的中心地位：讓記者能夠處理當代新聞中的種種問題，並能夠達到新聞作業要求的速度和準確性。
總體而言，計算機式思維是屬於人類的能力，並不僅僅是編寫程序或讓計算機代替人類工作。用學者Jeannette M. Wing在一篇文章中的話說就是：
“計算機是沉悶而乏味的，人類是聰明而具有想象力的……藉助計算機的力量，我們用聰明才智來解決前計算機年代不能解決的問題，並創造出具有各種功能的系統，而唯一能夠限制這些的只是我們的想象力。”
計算機式思維將成為下一波數據新聞浪潮區別於以往的關鍵。其中具體技能包括問題分解（decomposition）、模式識別（pattern recognition）、抽象化（abstraction）及算法（algorithm），而這些正是現在的中小學生們在學習的計算機素養。
計算機的問題
計算機技術的發展也帶來了一些問題。有人文學者認為，各種信息技術帶來了大量零散不成體系的信息，人人都可以獲得近乎無限的知識，但缺少整合這些知識的思想。
當然這並不是說我們需要重新找一些人來限制信息獲取，而是想強調信息本身並不是中性的，需要記者將這些信息置於一定的語境中來觀察思考，就像教育者引導學生進行思考一樣。
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編譯/周穗斌
編輯/Ivan Zhai
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