每天学点网络传播020：数据新闻

　　对数据新闻的定义是：数据新闻是一个工作流程，它意味着深入数据之中，对数据进行清洗、结构化，为特定目标进行数据过滤，以及通过可视化来完成报道。这个定义不仅说明了数据新闻的特点，也概括了数据新闻的基本流程。

　　2.数据的清洗：通常包括两个方面，即去除人为的错误，以及对数据格式进行转换以便进行相应处理。

　　3.了解数据的背景：就像对待其他信息一样，对于数据，我们需要了解数据是由什么人在什么时间什么样的情况下采集的，数据收集的方法是什么。

　　来源于新闻或媒体的数据；来源于政府机构、组织或企业的数据；来源于数据库的数据；来源于用户的数据；物联网数据；其他来源数据

　　获取网页表格中数据的工具；抓取PDF中数据的工具；批量下载网页文件的工具；抓取网页中数据的工具。

　　数据新闻的数据还需要更多地利用网民的力量来进行收集。“众包化”的方式，也就是当我们需要的数据无法从一个来源中获得时，可以建立一个平台，通过刺激网民参与，使他们成为数据的生产者或贡献者。

　　对数据进行鉴别，首先需要对数据的来源进行分析。来自权威部门的数据相对可靠，收集数据时应该尽可能以权威部门的数据为准。当然，即使是这些部门提供的数据，也需要进一步 加以分析。对于来自商业化机构的数据，需要格外小心，因为商业利益的干扰，常常可能导致数据出现偏差或者“不公正”。

　　对数据的可用性的鉴别，还需要了解数据产生的背景。数据是在什么时候、什么情况下生成的？它们是否还适用于现在的情况，是否适合我们所要表达的主题？这些分析，一是有助于 我们了解数据的时效性，判断它们是否仍然有效，二是有助于我们了解数据的价值及适用 范围。

　　数据也有质量的好坏。数据的完整性，是判断其质量的一个基本标准。例如，一次调查问卷中，如果多数问卷中的回答都不完整，那就意味着多数人的数据都不完整，这样的数据，其 质量显然是较差的。数据的一致性，也是判断质量的一个重要指标。如果一组数据存在相互矛盾的地方，那么 就应该对数据的质量存疑。此时，需要进一步判断这种矛盾产生的原因，决定数据是否可用。

　　一是数据对特定主题或观点的支持能力。二是在此主题下数据的完备性。某些数据的确可以为某些主题服务，但仅有这些数据还不充分，需要有更多的数据作为它的背景或者比较对象，才能揭示主题。

　　即使数据来源可靠，也很难避免收集到的数据中存在一些“脏数据”。“脏数据”通常包括以下几种。滲重复的数据：有些数据在数据表中会多次出现。滲错误的数据：例如数据出现逻辑上的错误或不合理，数据值超出正常范围或录入过程中发生了错误。滲不完整的数据：一个数据记录可能存在若干字段，例如个人信息包括姓名、性别、年龄、学历等字段，如果缺失其中的一个或几个字段，那么数据就是不完整的。相互冲突的数据：有些数据之间可能会存在一些相互矛盾之处。

　　尽管大数据时代一种代表性观点认为因果关系不再重要，相关性的挖掘才是重点，但是在数据新闻里，因果关系的挖掘不仅存在，而且仍然是很重要的。新闻报道不仅要告诉人们发生了什么，还要告诉人们这些事为什么发生。

　　数据分析可以帮助我们认识事物的特征，或将分散的个体、孤立的现象之间的共性或共同规律挖掘与呈现岀来。

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