全球深度報道大會會場、南非金山大學的禮堂。攝/Spe Chen
第十屆全球深度報道大會（GIJC）今年在約翰內斯堡舉行。
雖然大會中數據或科技相關的講座也不少，不過這還是調查報道的主場。
所以如果你想在這次大會中學到什麼最前沿的技術，抱歉，沒有。但要學怎樣用技術服務故事，GIJC還是很有看點的。
官網：gijc2017.org
看點一、用數據提升報道效率
做了一陣子的數據新聞後，我真心認為，絕佳的新聞故事很少是純粹數據驅動的。沒帶着一丁點問題意識，就想要寫寫編程，玩玩資料，找出好故事，基本上是不太可行的。記者的新聞敏感度，在最初還是扮演着關鍵角色。
GIJC不同講座中聽到兩個數據新聞的案例，以及我在中國正在進行製作的專題，都是從記者一個毫無邊際的提問開始的。
“記者做別的新聞故事的時候，不知道從哪裡聽說了當地糖廠侵佔農民土地，回來問我可不可以查一查。 ”西班牙數據新聞記者Raúl Sánchez González，會後跟我私下分享了他們橫跨歐洲、拉丁美洲跟非洲的農業報道的開端。
Raúl Sánchez González的個人介紹
應同事要求，他開始查找泄密資料、土地登記等數據和文件佐證，確定這是有發展潛力的選題，才着手製作這個大專題。
美國專門提供衛星影像的新創公司Macroscope media，今年跟 OCCRP （Organized Crime and Corruption Reporting Project）合作報道委內瑞拉違法採礦對森林的破壞，也是類似的套路。
記者聽到傳聞，要 Macroscope幫忙查查。 Macroscope用歷史衛星照片比對，發現某礦區的開發面積逐年增長。確定了事發地點，才讓記者去做實地採訪。
我現在手上的選題也是像他們這樣開始的。
從Day 1就讓有技術背景的人參與，可以全盤改變報道的方向跟計劃，讓資源花在刀口上，減少了瞎子摸象的時間，既有效提升報道效率又不減質量。
看點二、新聞難賺錢，那些做他們生意的技術公司打的什麼算盤？
當新聞機構對於某項技術並無常態需求，就會外包給技術服務公司，或是反過來說，技術公司有一項服務覺得對新聞機構有價值，也會想利用新聞的傳播特性，而尋求合作。
這類的技術公司分為營利和非營利，這些非營利的公司通常為新聞機構提供更好的技術服務，機構營利不是首要考量，着眼點是擴大公眾利益。
英國的非營利調查報導新聞機構 The Bureau of Investigative發起的The Bureau Local （以下簡稱 TBL ）專案，正是這樣的例子。
他們主編Rachel Oldroyd解釋道，由 TBL僱用專職完整的產品團隊，包含從《泰晤士報》挖角Megan Lucero做團隊負責人，找資料科學家、工程師等，將對傳統新聞室而言最具挑戰的技術，全部統一交給他們負責。
TBL也會主動發起項目邀會員合作，促成聯合報導。
美國INN （Institute for Nonprofit News）也是類似的會員模式，不過不像 TBL 這麼主動，而是開發 CMS（內容管理系統）或培訓。
那一般營利公司圖什麼呢？
新創技術公司把新聞人當作產品的早期用戶對待。
上述Macroscope media的Jeff Stein說，在當記者尋求他們技術支援時，他會“採訪記者”以明確任務需求。
Jeff Stein在全球深度報道大會講座現場。攝/Spe Chen
雖然本身公司產品是預計 2018 年上線，但這樣前期的調研和免費的項目協作，也能幫助他們按照真實需求去發展產品。
Code for Africa旗下輔導的航拍器創業專案africanDRONE也採用相似模式，以無償或低報酬替新聞機構製作，連同着新聞作品發布兼做品牌推廣。
左手接看似虧本的新聞生意，右手賺如世界銀行等大客戶的錢。
看點三、利用數據/科技的有趣思路
辛苦看到文末了，沒有彩蛋怎麼行？
這裡列三個GIJC講者分享的秘笈（tipsheets ），都是我參加過他們講座後精選出來的：
1. 白宮對你的國家做了什麼？ (What is Washington doing to your country?)
美聯社的調查報道老手Martha Mendoza整理出可以使用的美國資料庫，最棒的地方是她介紹每個資料庫時都以一個問題切入，更好上手。
特別推薦的原因是，中國官方數據開放的程度遠不如美國，Mendoza的講座提供了另一個思考方向：從資料充沛又開放的美國反查回中國。
2. 視覺鑒識與開源調查報道（Visual Forensics and Open Source Investigations）
《紐約時報》的Malachy Browne分享了他怎樣用開源小工具和社群媒體做國際新聞與突發新聞，這裡是他收集的近百個小工具書籤。
至於他怎樣活用這些現成工具的，數可視和騰訊穀雨也合作專訪了他，近期內會發布。
Malachy Browne在講座現場。攝/Spe Chen
3. 找尋非洲資料（Finding Africa Data）
找非洲資料跟拔獅子鬃毛一樣難？
這場講座的兩位講者雖沒有像Mendoza一樣條列出數據源，但也提供了有趣的地域性觀點及找數據的思路。兩位都提到使用非洲數據不能與該數據搜集的環境脫節，不然很容易落入官方謊報數據或是 NGO（非政府組織）虛報數據的陷阱。
Africa Check的Nechama Brodie會後聊到他們正在進行數據源的評級，還不知道會不會釋出，但我在官方網站上找到他們如何查證非洲數據的例子，可以先參考。
作者/Spe Chen
編輯/吳婉玲（數據工場）、梁思然（GIJN）
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本文作者陳羽萱（Spe Chen），北京數可視（數據工場）的數據新聞編輯，畢業於哥倫比亞大學新聞學院數據新聞項目，隨後於美國佛羅里達州普利策獲獎媒體《棕櫚灘郵報》（Palm Beach Post）和紐約VICE News實習。2017年作品《北京學區房項目》入圍英國信息之美設計比賽，2016年作品《海洛因失落世代》獲得美國Green Eyeshade Awards數字媒介呈現首獎。
