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| 內容簡介： |
《数据新闻教程》是一部系统探讨数据新闻生产制作、运营的教材。除常规的数据采集与分析、可视化设计、数据新闻的形态、数据新闻机构与媒体分析、数据新闻报道中的软件运用等，本教材还涵盖了数据新闻的发展脉络及趋势、数据新闻的价值要素及真实性、数据新闻产品、数据新闻的叙事、数据新闻的盈利模式、数据新闻中的隐忧及治理、数据新闻的发展策略等。
本书内容丰富全面、体系完整、理论与实操相结合。同时，本书在增加理论的同时，也包含了大量的案例，做到了理论与案例的紧密结合，让学生在学到大量理论知识的同时，借助案例加深对所学知识的理解和记忆。
本书可供学习“数据新闻”“数据可视化”等课程的本科生及研究生使用。
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| 關於作者： |
杨逐原，男，贵州纳雍人，贵州大学传媒学院教授、博士生导师。2017年6月毕业于武汉大学新闻与传播学院，获博士学位;2018年7月至2020年6月，在中国人民大学新闻学院从事博士后研究工作。近年来一直从事与传播政治经济学相关
的研究，主要研究领域为新媒体与社会发展、网络舆情、新媒体舆论、数据新闻等。拥有政府部门、舆情研究机构、出版社及高校等工作经历。曾获得省级领导批示咨政报告1个，主持国家社会科学基金项目2项、省级教学改革项目1项、厅级项目2项（含1项重点项目）、校级项目2项，参与各级各类课题10余项；出版专著8部（含全英文著作1部、合著2部）、教材2部；公开发表论文60余篇，其中发表CSSCI期刊论文近30篇、中文核心期刊论文近10篇、教改论文6篇；负责贵州省省级金课一门（“融合新闻学”）；获得贵州省哲学社会科学优秀成果奖一等奖1项、三等奖1项。
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| 內容試閱：
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知晓“是什么”就足够了，不必知晓“为什么”，这是大数据时代的经典话语。它给人的感觉是，在大数据时代，人们没有必要非要知晓各种社会现象背后的因果关系，要让数据自己来说话。事实上，这不太现实，因为不是所有人都有能力解读数据背后的因果逻辑关系。因而，适度的分析能够帮助受众更好地理解新闻。记者有责任“唤醒”那些“沉睡”的数字，让它们变得生动起来，并通过因果分析和意义解读来揭示隐藏于数据背后的事实。例如，在《大数据告诉你“春运”正在变化》这篇数据新闻中，新闻工作者不仅呈现了春节期间大城市人口涌出和涌入的数据，还特别呈现了专家对这一现象的解释：年轻人选择让父母来大城市过年可能是其中的重要原因之一，这就是所谓的“逆向迁徙”现象。运用大数据技术，对新闻事件进行因果分析，并解读其中的意义，比仅仅采访专家或依靠记者个人判断更为可信。数据的客观性让记者的工作有了坚实的证据基础，为受众提供了更科学的实证依据，同时也能让受众更好地了解各种事物在复杂形势中的演变趋势，为他们进行科学的决策提供预见性指导。
由此可知，数据新闻要转变数据新闻叙事的逻辑，不仅关注事件的相关关系，更关注事件的因果关系。从数据的本质属性来看，数据世界等同于客观的物质世界，数据符号的宣扬带来的是对万物“数据化”的终极追求。大数据试图“量化一切”，把万物变成数据，并通过数据来认识和把握万物。在数据新闻报道中，数据被进行可视化、物化处理，成为一种元语言般的存在，具有自身的独立性。在这种情况下，新闻叙事的因果关系就被消解甚至被摒弃，而相关关系则受到高度重视，新闻工作者对不同变量之间的数据关系进行分析，致力于消除客观世界中的不确定性。因此，不少人认为，只需挖掘数据之间的逻辑关系，就能够保证新闻价值，且能够揭示事件真相，这种看法无疑是片面的。
需要特别指出的是，对数据新闻来说，相关关系与因果关系并不是割裂的。从某种意义上来讲，不少相关关系是由因果关系派生出来的，而数据化就是将因果关系转化为数据形式。从叙事策略来看，由于过于看重相关关系，我国的很多数据新闻都陷入了浅薄化、同质化的陷阱之中，不但忽视了数据与事实的关联性，更忽略了对数据之间的因果关系进行深入剖析的意义所在，所谓的预测功能也大受影响。
这样的新闻报道，往往只提升了社会大众对已知新闻事件的理解，加深了受众的印象，却大大降低了数据在提供深度化叙事方面的功能。因此，这种数据新闻的科学性和人文价值属性均比较缺乏。因此，数据新闻叙事应该关注社会大众对数据之间因果关系的现实需求，在不断剖析因果关系的过程中提升新闻的价值。
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