数据新闻学是一种新闻报道形式，记者通过使用大规模数据集来创作故事。这反映了数值数据在信息生产和传播中的日益重要性，以及记者与设计、计算机科学和统计学等职业之间日益增长的联系。通过使用信息图表和数据可视化，数据新闻学帮助讲述复杂的故事。
周围的数据无处不在，可以用数字来表达。“数据”和“新闻”这两个词都是有问题的。一些人认为“数据”是任何一组数字，最常见的是汇编在电子表格上。这几乎是20年前记者处理的唯一类型的数据。但现在生活在一个数字时代，数字可以用来表达几乎所有事物。通过吸引人的信息图表，数据新闻学可以帮助记者讲述复杂的故事。数据可以是数据新闻的来源，也可以是讲述故事的工具——或者两者都是。它应该像任何其他来源一样被怀疑，应该意识到它如何可能影响和限制使用它产生的叙述，就像任何其他工具一样。
一个简单的数据新闻学例子是Gapminder：国家财富与健康。GapMinder不是一个标准的新闻机构；相反，它试图传播世界事实和数据。观众可以通过他们富有创意和吸引力的网站简单地观察全球任何国家的成长，包括国内生产总值（GDP）、婴儿死亡率等统计数据。访客还可以同时将许多国家放在图表上，看看它们之间存在多大的“差距”。
这是一个数据和视觉被用来解释故事的好例子。（图片来源：）
为什么数据新闻学很重要？数据新闻学可以将科学发现带到故事的前沿，使读者能够以静态图形、互动功能甚至提供突发新闻报告背景的额外分析的形式接触到它们。
新闻业正受到攻击。媒体和新闻机构过去依赖于作为使用技术来增长和分享一夜之间发生的事情的唯一实体。印刷机充当了入口点。如果有人希望在第二天早上到达城市或地区的居民，他们会使用报纸。这个时代已经结束了。
今天，新闻报道是实时发生的，来自各种来源，目击者和博客，发生的事情通过一个庞大的社交网络过滤，排名，评论，而且更常见的是，被忽视。
正因为如此，数据新闻学才如此重要。收集、筛选和可视化超出肉眼所见的事情的实用性正在增加。早上喝的橙汁，煮的咖啡：在今天的全球经济中，这些事情、其他人和之间有看不见的联系。数据是这个网络的语言：小的信息片段，虽然在单一实例中并不总是重要的，但当从适当的视角看时，可以非常有价值。
为什么是数据？通过使用数据，记者的主要关注点从成为第一个报道的人转变为成为向解释某个发展可能真正意味着什么的解释者。有大量的主题可供选择。下一次金融危机已经在进行中。经济学支撑着使用的物品。资金挪用或政治失误，以引人注目的数据可视化呈现，几乎没有留下辩论的空间。
这就是为什么数据应该被视为记者的机会。例如，他们可以展示一个抽象的危险（如失业）如何根据人们的年龄、性别或教育不同地影响人们。数据可以用来将抽象的东西变成每个人都能理解和联系的东西。
他们可以解构一个复杂事件的背景，如骚乱或政治讨论，揭露错误，并帮助每个人看到解决复杂问题的潜在方案。
培养数据搜索、清洗和可视化技能也有利于信息收集行业。学习这些的记者将发现，基于事实和观察撰写文章是解放的。与其猜测和寻找引用，记者可以根据证据创建一个坚实的观点，这可能对新闻业的功能产生重大影响。
寻找正确的数据是每个数据叙事的第一步。当觉得提供了一个引人入胜的故事的出版物的“发现”部分是科学作家的自然来源。在评估一个可能用于项目的潜在数据集时，考虑数据是否提供了一个引人入胜的故事。
与数据打交道就像冒险进入未知领域。原始数据最初看起来对眼睛和智力来说都是令人困惑的。这些信息是笨重的。很难得到正确的形式来可视化。这需要有经验的记者有耐力去查看经常复杂或乏味的原始数据，并发现隐藏在里面的故事。
让看一些好的数据新闻学例子。
《印度时报》GDP增长：《印度时报》以很好的方式可视化了印度的GDP增长率。（图片来源：）任何看到这个视觉的人都能毫无疑问地理解整个情况。
还有一个比较各个行业的信息图表。（图片来源：）这个视觉显示了每个行业的比率。使用这样一个好的视觉使读者更容易理解正在发生的事情。
旧金山的Airbnb效应：由《旧金山纪事报》完成，这篇文章对旧金山的各种Airbnb列表进行了研究。这是一个有趣的数据新闻学案例。他们提出了关于住房市场、酒店等的问题。请看一看。（图片来源：）
Covid：Covid如何改变了生活（BBC）：自从冠状病毒大流行爆发以来，生活发生了根本性的变化。无论是人类还是财政成本都很大，后果以各种方式感受到。BBC制作了12个有趣的视觉，关于Covid如何改变了生活。（图片来源：）
Covid死亡人数增加，这个视觉以其色彩主题清楚地解释了这一点。（图片来源：）
申请失业福利的人数增加。Covid对工作造成了影响，没有工作的人开始申请失业福利。
查看文章以获取更多视觉和信息图表。这些是一些优秀的数据新闻学例子。
适应数据新闻学在传统新闻技能不够的时代，数据新闻学是获取、解释和可视化数字来源的一套新技能。它不是要取代传统新闻，而是要补充它。
记者可以而且必须在来源转向数字的时候更接近他们的来源。互联网带来了超出当前理解的可能性。数据新闻学只是努力将传统方法适应互联网世界的开始。
对于新闻组织来说，数据新闻学履行了两个关键职能：发现原创故事（不是来自新闻专线）和执行看门狗工作。这些是报纸在经济困难时期实现的关键目标。
结论数据驱动的新闻是未来的方式。记者需要具备数据素养。过去，可以通过在酒吧和陌生人交谈来获得故事，偶尔可能还是这样。但现在也将是关于梳理数据并武装自己分析它的技能，找到有趣的部分。而且，保持事物的上下文，通过识别事物如何组合在一起以及国家正在发生什么来帮助人们。