當數據可視化遇上短視頻：開啟數讀時代

步入數據時代，“數據可視化”作為一種表達類型、生產類型、內容類型，愈發高頻地走進受眾視野，數據圖表、交互網頁等作品的出現讓我們感受到了數據之美。

來自靈魂的拷問：當數據可視化遇上短視頻會怎麼樣呢？

為研究數據可視化在短視頻行業的運用，騰訊短視頻Lab特意請來了四位資深的媒體從業者：澎湃新聞數據新聞主編呂妍，武漢大學新聞與傳播學院副教授、鏑次元數據新聞研究中心主任王瓊，數可視創始人黃志敏，騰訊信息可視化實驗室負責人鍾明華，邀請他們分享了對數據可視化作品的觀點，目前團隊在可視化領域的研究成果，以及如何製作數據可視化短視頻的乾貨。

呂妍：數據可視化的前提一定是對素材進行結構化處理

澎湃新聞數據新聞主編呂妍是國內資深的數據新聞從業者，她認為新聞領域裡說的數據可視化是一種內容類型，也是一種生產方式。從製作環節上講，首先涉及到創作團隊對題材的結構化處理，即以特定的結構把原始素材拆分，然後才能形成數據的類型。

好的數據可視化短視頻是什麼樣子？

“一定是既能在宏觀上讀出數據所表達的趨勢，又能在細節處看到更多層次的內容，並且搭配了相適宜的剪輯技巧，讓數據從冰冷的數字變為可以感知的事物。”

呂妍提出，數據可視化和視頻或許不是最好的搭配。每個人對數據有不同的吸收速度；而短視頻的節奏相對比較快，且是限定的，不方便觀眾去消化理解。

如這幅由新加坡數據藝術家為Straits Times繪製的數據圖表，以一種非常有趣的方式將漫威電影宇宙中人物和系列電影之間，容易令人搞不清楚的聯繫系統地呈現。來源：大數據文摘（ID：BigDataDigest）

但這一觀點也並不意味着否定。目前來講，傳統的視頻創作可能更多的是依賴當事人或者現場感去表達主題，在創作某些題材的時候，可能給觀眾帶來疲倦感、重複感。數據的優勢在這時就體現出來了，這是對現有媒介表達的錦上添花。

體現在哪兒？第一，數據把很多以前用文字、圖像、影像沒有辦法講清楚的內容講清楚了，比如講述變化、描摹整體等；

第二，數據可視化的表達也可能把一些慣常看來比較平淡的題材創造性地處理了，將傳統媒體形式報道中可能浪費掉的素材完整、系統地呈現；

第三，它本身是一種生產方式，要求技術人員、設計師、內容創作者非常融合地合作，不再是流水線的生產形式，而是各部分共同構成生產的原創團隊。呂妍認為在這層意義上，或許也是媒體融合化轉型的一個很好的切入點。

那麼澎湃新聞的團隊是如何實現“錦上添花”的呢？呂妍表示，他們追求的是以合適的表達方式講故事，即根據內容量身制定表達方式。

以《紀錄的誕生》系列短視頻為例，最初在決定要做奧運題材的時候，呂妍的團隊與體育專題的記者進行了很多天的討論，無意間提到了奧運會的口號“更高、更快、更強”，一百多年過去了，奧運賽場上究竟有沒有實現“更高更快更強”呢？體育記者的回答讓她既驚訝又興奮，“他回答我，更快更強或許有的，但是更高真的沒有。”

如果所有的數據都是花式上漲的，就沒有意思了。順着這一思路，他們對奧運會的歷史數據進行整理，選出了88個小項的數據，製成了一個交互式的數據產品。

主題之外，呂妍與團隊開始思考奧運會最吸引人的地方是哪裡，“決勝瞬間。不管是興奮的瞬間還是與失落的瞬間，現場感衝突感傷力都非常強。同時我們也覺得數據只能呈現一個趨勢，當有人問為什麼沒有變高？這樣的表達就會受到阻力，不是三言兩語可以講清楚的，更適合通過延展性的專題去講。所以我們又做了四個視頻，細節地去講不同的基因、訓練、技術是怎麼影響紀錄的誕生的。”

來自哥倫比亞大學描述數據新聞三個發展階段的觀點是她比較認同的。

Making the map

這個“map”是在美國語境下所說的，因為美國讀者喜歡看地圖，最開始新聞團隊會先去擁抱用戶。

Getting the technology

突破各種技術。

Telling the story

用最合適的形式去表達最有價值的內容。

澎湃新聞的數據新聞團隊有專業的2D、3D動畫師、插畫師、建模師、調色師……全面又專業的可視化製作能力給了團隊可以自由選擇最佳表達形式的資本，目前呂妍和團隊正在第三個階段深耕。

“現階段的一個重點是數據驅動報道。”視頻類、交互類、靜態圖表類……經歷了在不同敘事方式上的磨練，技術積累逐步增加，想要在數據新聞範疇更上一層樓，呂妍的團隊開始思索在現有技術層面再度回歸對內容厚度的關注，因此當下的重點是探索數據驅動報道，即從數據中挖掘故事。

鍾明華：生產製作成本過高成為數據可視化作品輸出面臨的挑戰

作為平台方，騰訊掌握大量優質的媒體資源，更具備紮根互聯網的優勢。作為騰訊信息可視化實驗室的負責人，鍾明華向我們分享了他的觀點。

如這一份關於旅遊簽證不平等的圖表。在從泰國旅行歸來後，Christian Laesser創建了這幅圖表，想了解不同國家的在旅遊簽證上不同的優勢。在這篇可交互的圖表上，用戶可以點擊某一國家以了解該國家的國民是否需要簽證以訪問其他國家，以及其他國家國民是否需要簽證以訪問該國家。來源：大數據文摘（ID：BigDataDigest）

“數據可視化是在大數據採集、分析和呈現技術成熟之後發展起來的，這些技術的出現豐富了新聞的表現形式。”鍾明華認為，數據可視化視頻在短視頻中的優勢主要體現在兩點，一是真實可信、具體形象，二是視角獨特。

什麼樣的作品可以稱得上“好的”數據可視化作品？

鍾明華認為首先要簡單易懂，形象準確，可視化的目的是把複雜的事物簡單化、抽象的事物形象化，化繁為簡，讓用戶在最短時間內準確地獲取更多的信息。

其次要具備實用性，或揭示一個現象、解答一些問題、引起人們思考等。比如《平均月薪超過1萬的北京人是這樣上班的|大數據解讀》。

北京主幹道如同血管，部分路段早晚高峰定時“梗塞”

第三點，要能夠結合新聞熱點，滿足受眾了解熱點事件的需求。

第四點，有一定的視覺美感。視覺性的作品在滿足信息準確傳遞後，賞心悅目是另一層次的要求，好的視覺設計能增給讀者帶來更好的閱讀體驗。

“沒有傳播量的數據可視化作品是一種資源浪費。”

鍾明華認為，數據可視化作品要想達到好的傳播效果，選題很重要，要了解社會心態、要與大眾的痛點相結合；其次要結合新聞熱點，比如中美貿易戰爆發時，《財看見》團隊梳理各國貿易數據製作的《中美貿易起爭端為何全球各國都害怕？》，作品一經推出在朋友圈得到廣泛關注；再者，內容品質要過硬，經得起考究。

全球進出口商品貿易圖。註：1）不同顏色的點代表不同類別的商品；2）點越大越密表示貿易的額度越高

鍾明華表示，目前數據可視化進入視頻領域還處於初始階段，數據視頻的製作成本過高成為了數據可視化視頻大量生產所面臨的一大挑戰。然而也正是數據視頻這樣獨到的表達形式，或將令短視頻行業贏來新的發展機遇。

目前騰訊信息可視化實驗室正在降低數據可視化的時間成本和資金成本、打造成熟的商業模式以及運用更多可視化技術嘗試更多呈現形式，三個方面進行探索。

未來《財看見》團隊還會在數據在傳統行業的應用領域發力，聚焦數據驅動傳統行業的轉型問題。

王瓊：“用數據說話”絕不僅是一種表達形式，它的價值更在於它所代表的量化思維，是一種看世界的方法論。

數據時代到來，人們在越來越的場景中需要“用數據說話”。但是不可迴避的是，這需要更高的專業門檻。鏑次元數據新聞研究中心主任王瓊帶領她的團隊打造的鏑數，為內容發布者提供了零代碼呈現可視化新聞的工具，“用數據說話”這件事開始變得輕鬆、高效。

2015年，王瓊帶着數據新聞的理想從美國訪學歸來，意識到了數據時代的巨大影響，“中國人做了太多年的‘差不多’先生，是時候有更多精確的考量了。”在數據傳播領域創業成為她歸國後的不二選擇，很快，零代碼的數據可視化工具——鏑數出現了。

這是一款人人可用的圖表工具。不需要編寫任何計算機代碼，只要把數據上傳或者粘貼，即刻就可生成動態交互的可視化圖形，並且可以對圖表的樣式、風格進行重新定義，堪稱圖表界的“美圖秀秀”。

創業初期她的團隊曾遇到資金的困難，她本人也面臨著從新聞從業者、媒體研究者，轉型到兼具產品思維、市場思維、管理思維的複合型人才的挑戰。

最困難的時候，王瓊賣了房子支撐團隊，咬牙熬過之後，團隊進入了發展正規，後來完成了一輪千萬級的融資。“我們做鏑數，是一種量化思維、精確精神的價值主張。希望倡導人們意識到數據素養的重要性。”

王瓊說，數據天生長着一副“可信”的模樣，實際上有很多“坑”，不懂數據無異於“數據時代的新文盲”，容易被假數據蒙蔽、被煽情的數據動員、被有目的展示的數據忽悠。

那怎麼讓人們對數據多一些親近感呢？王瓊希望鏑數能夠讓使用者感覺到這不僅不是一件特別難的事情，而且還是一件有趣的事情、有責任感的事情。

“責任感”如何理解？

王瓊表示，首先鏑數在切實為數據傳播解決基礎性的平台性技術問題；其次，鏑數團隊除了研發產品，還一直從事這一行業的理論研究，每年發表《數據新聞藍皮書》和《中國數據新聞作品年鑒》，對中國數據傳播發展是一項系統性的紀錄和研究工作。

不僅如此，鏑數團隊還聯合新華網、中央電視台、財新網等黨媒、央媒及有影響力的市場媒體和數據傳播領域的研究者、教育者，共同發起了“中國數據與媒體發展聯盟”，旨在搭建一個推動中國數據新聞發展和公眾數據素養提升，降低數據新聞生產和普及成本的平台，共同推進中國數據新聞的人才培養、業界實踐和公眾傳播。

如今數據可視化已經不是新事物了，在很多領域已經有了廣泛應用。進入短視頻領域，王瓊認為數據可視化的呈現方式會更為多樣，例如二維動畫、三維動畫、虛擬演播室、VR視頻、手繪、創意實拍等等。“要時刻意識到數據可視化視頻的核心不是炫技、炫數據，而是用科學的方法向數據問合理的、有價值的問題。”王瓊談到，能夠給人們帶來知識、見解和對社會的獨特觀察，才是數據短視頻的意義。

黃志敏：充分利用好畫面語言，短視頻可以是數據可視化作品很好的傳播載體

從財新數據可視化實驗室，到創建如今的數可視公司，“中國數據新聞第一人”黃志敏的身份可以說在轉變，也可以說沒有變過。他手中的數據可視化從“好看的數據新聞”變為了“有錢賺的生意”。

創業兩年，依靠做B端服務，為政府、企事業單位提供數據挖掘、分析及可視化服務以及與媒體合作為數據賦能，數可視已經積累了相當數量的客戶群，其團隊的核心競爭優勢也愈發凸顯，“經驗、設計能力、業界資源以及擁有學習開放型的團隊，這些都是我們的核心競爭力。”

黃志敏表示，引入機器生產，降低可視化作品的生產成本的研發工作正在穩步推進中，今年計劃推出一系列短視頻作品，將上市公司的財報以短視頻的形式呈現。“目前我們要解決的是如何實現短視頻的全機器自動生產。現在的短視頻基本都還在靠人力去加工，成本較高，所以我們現在在努力解決的方向是怎麼把短視頻的內容生產模板化、結構化，這樣才可以交給機器去做。”

之所以將製作數據可視化短視頻作為公司業務的又一重點方向，黃志敏是這樣考慮的，在他看來數據可視化可以與短視頻找到好的結合點。

一方面，靜態信息圖、交互網頁、短視頻這幾種形式比較來說，大家比較喜歡交互網頁，或者是俗稱H5的這類產品，但它交互體驗感不夠好，導致傳播渠道不夠通暢，信息圖的缺點則在於容納信息量小。因此數據新聞的短視頻形式更易於傳播且容納信息量更可觀，更符合市場需要。

另外一方面從商業價值來看，信息圖、交互式的數據新聞的商業模式還不成熟，但短視頻就相對直接了，其播放量是可以直接轉化為收入的。

第三點從用戶習慣出發，短視頻這種一鍵播放的操作更容易獲得用戶的配合。一次點擊之後只需要被動接收即可。

當然短視頻的可視化作品也並不是沒有缺點的，同樣面臨信息容納量的問題。“幾分鐘的時間內僅靠解說是完全不夠的，這就需要創作者充分利用好畫面語言，而不再是把畫面當成一個點綴來使用。”黃志敏表示，不能充分利用畫面語言是目前短視頻作品中很常見的問題。

2013年可以說是數據中國數據新聞的元年，近幾年數據可視化作為信息的另一種呈現方式逐漸高頻地進入了受眾的視野，其市場化的道路上湧現出了各種各樣的做法。黃志敏坦言，企業服務方面做法已相對成熟，但與新聞搭邊的商業模式還處在探索的階段。

他認為，媒體團隊拓展商業化業務，首先作品要多，作品多了才能引起業界以及廣告主的關注，然後才有可能在整個預算里切割出一部分來。同時成本要下降，因為成本是限制產量的關鍵因素。提產量降成本，團隊必須要改進方法、改進流程，找到生產中的規律。

乾貨收割時間：數據可視化短視頻應該如何製作？

呂妍：“Learn from the best”

1.對好的作品進行解構

“多看這種類型的好作品，分析它哪些部分是管用的、哪些部分不那麼合適，然後再總結究竟它為什麼能夠把可視化去運用到短視頻里並且效果很好。比較好的學習對象包括美國的Vox還有紐約時報；國內的話可以關注我們澎湃新聞美數課以及湃客頻道，後者會匯聚一些好的創作者。”

2.做好心理預設很重要

“在視頻中用數據可視化表達，意味着封裝的產品仍然是短視頻，所以製作標準和原則要遵守視聽語言的原則，而不是一味地以數據的原則來去處理。比如做一個交互或者是做一個靜態的圖表時，可能對細節的雕琢會很多，但是在做短視頻的時候，運用數據可視化可能更多要去呈現一個趨勢，同時也要結合視頻中容易出亮點的東西，比如影像的剪輯，或者說是主持人的引導，又或者說是後期的欄目包裝等。”