以一种前所未有的方式，大数据正在对各行各业进行重塑，新闻业自然不会是例外的情况。在传统报道仍然依靠个案跟故事的时候，一种基于海量数据的新闻实践已然悄悄地兴起了，这并非仅仅是技术的叠加，而是作为观察世界方法的深层变革 。

大数据如何改变新闻来源

曾经，记者摸索获取新闻线索，关键是赖于线人报料或者事件原本状态。当下，处处皆有的数据传感器，记录下社会的每一回脉动现象，此现象涵盖从消费买卖到交通运行，这般海量的数字踪迹变成了全新的讯息源头起始。而后，记者着手从这些貌似乏味无趣的数据库里去发掘趣事，线索不再被限定于单一事件范畴，而是有可能隐匿于数以亿计的行为样式里面。

这种转变致使新闻报道的根基出现了位移，传统新闻着重具体的人物跟场景，然而数据新闻的起始点常常是宏观的趋势以及异常，比如说，剖析某城市夜间外卖订单的集中区域，或许比采访一两位晚归者更能够展现其经济活力与人口分布的真实情形，新闻的“事实”由此拥有了更立体的维度。

从个案分析到模式洞察

传统新闻报道，惯于借具有代表性的个体故事反映普遍问题，其有着生动的特点，然而样本存在局限。数据新闻，尝试勾勒更完整景象，它借助对大规模数据集的处理，揭示群体行为里的规律、趋势以及矛盾。这两种方法，并非替代性的关联，而是达成了有效的互补情况。

若个案跟宏观数据彼此相互印证之时，报道所具备的说服力便会极为显著地增强比如，于探讨就业市场变化之际，既叙述一位求职者实实在在的经历，又辅助借助招聘平台数月之内上千万条岗位数据之后形成趋势分析就能够更加扎实呈现展现整整个部问题体的全部面貌，也同样是数据既给让为供有故事提供出了广泛广阔的时空背景，使得让结论不再仅仅只是局限于记者个人的见闻见识。

新技术催生新方法

移动互联网普及了，物联网也普及了，这使得人类社会的各种活动获得了持续记录，还能被细致记录。处理这些海量数据，处理这些非结构化数据，需要新的工具，也需要新的思维。传统的社会调查手段已显不足，传统的内容分析手段也已显不足，数据挖掘成为了新闻生产链条中的重要环节，机器学习成为了新闻生产链条中的重要环节，可视化技术也成为了新闻生产链条中的重要环节。

这样的要求使得在新闻操作的层面上，要构建起全新的方法论，记者不但得会提问以及写作，还要知悉怎样去设置数据抓取的规则，还要明白如何开展数据的清洗从而把干扰排除掉，并且还要晓得怎样去挑选适宜的模型来进行分析，新闻生产的流程因此变得更为复杂，技术能力已然成为这个行业新的门槛。

数据新闻的实践与挑战

当前，数据新闻的实践所具备的主要有两类数据来源，其中一类是朝着第三方数据机构去获取已经整理好的行业数据，就像某大型房产交易平台的市场报告那般，另外一类是记者主动地靠近“源数据”，举例来说就是亲自去抓取公开的政府数据库或者网络信息，并且依照新闻规律予以清理以及分析。

然而，这样的操作方式需面对固有局限，新闻行业着重多方信源交叉验证，可是数据自身没准存在偏差或者错误，并且全量数据常常不容易获取，在实践里，媒体常常采用领域内占据主导地位机构的数据，还尽力找寻访谈、档案等别的定性材料来相互印证，以此弥补纯数据分析的不足之处 。

对新闻从业者的新要求

数据新闻开始兴起的这种情况，向记者提出了复合型能力方面的要求，要有传统的采访能力，还要有写作功底，以及编辑方面的能力，现在除此之外，还得具备基础的数据统计知识，要有一定的逻辑编程思维，同时还需要拥有数据可视化设计的审美，新闻工作者正朝着“技术通才”的方向进行演进。

可技术并非什么都能做到。最为关键核心的竞争力，依旧是新闻人于长期实践当中构建而成的公共价值判断力以及新闻敏感性。清楚晓得什么样的问题值得借助数据去进行探究，明白怎样向公众阐释数据所具备的意义，这些经验同技术相互融合，才能够产出真正拥有洞察力的报道，防止陷入那种“为了数据而去弄数据”的炫技陷阱之中。

未来方向与公众接触

一些处于前沿位置的媒体，正在尝试着去超越仅仅进行单一报道的范畴，而致力于去构建起数据平台，它们期望汇聚起那些喜爱数据、使用数据的机构以及个人，共同去挖掘数据背后隐藏的公共价值，对于普通的受众来讲，关键之处在于怎样能够更加便捷地去接触到这些数据并且理解其中所蕴含的含义，这就需要媒体在有关数据呈现以及解读的“最后一公里”上面持续不断地展开创新，。

今后，数据会变成我们领会复杂社会一定不能缺少的瞭望镜。身为读者；你是更信赖由鲜活个案引发的共情；还是由宏观数据展现的趋向呢？这两种认知世界的途径；你更倾向选取哪一项，又是觉得应该怎样予以相融呢；盼望在评论区去分享你的想法，与此同时也请点赞予以支持，把本文分享给更多抱有这种兴趣的友人 。