美国大学怎么设置数据新闻课程?(2)

美国数据新闻课堂报告仍在继续。本周我们推出第二章，运用量化的方法，使用数据说明美国数据新闻教育课程的现状，包括入门教学、进阶教学、网络课程以及教材使用。

数据新闻教育起步较晚，多年来的表现则一直落后于业界中的实践。使用数据报道和讲述故事能够增强影响力，这是业界信赖的宗旨。而“理解、访问和报道数据”，也会是我们在此报告中要秉持的理念。

一、研究范围

我们对约全美四分之一的113个新闻项目（journalism programs）进行分析，收集了63份有关数据驱动新闻、计算机辅助报道新闻、数据可视化的教学大纲，并与多名教授、职业记者、在校生和毕业生进行了访谈。同时，我们还参加了9门课程和3门网课（MOOCs）。

研究方法上，我们主要收集113个项目中获新闻与大众传播认证委员会（ACEJMC）认证的课程，它们代表了新闻学院的拳头产品，并符合了两个标准：一是使用基本的数学和统计概念；二是使用现有的、适合传播领域用以工作和理解数字世界的技术和工具。

二、发现

我们将数据新闻课程定义为，聚焦于新闻和数据的交叉，并为此使用电子表格、统计软件、关系型数据库或者编程。统计中，我们将HTML, CSS, JavaScript课程归类为数位/设计新闻（digital/design journalism），而非数据新闻；数学、传播研究方法论和统计类的课程也排除在外，除非课程描述中明确包含了新闻方向。

113个项目中，只有59个包含有数据新闻课程：其中27个有一门课程，14个有两门课程，18个有三门或更多课程。最简单的课程教授如何用电子表格来分析新闻中的数据，最丰富的则提供包括网页抓取、制作新闻客户端和前卫的数据可视化在内的多样编程技术。但这样的项目非常稀有。

而“包含数据新闻内容的课程”则在113个项目中占比69个，其中31个有一门课，22个有两门课，16个有三门以上课程。它们通常在采访写作课程、或是某一领域，如商业新闻课程中引入电子表格、基础分析的概念。

三、数据教学的基础：行与列

亚利桑那州立大学教授Steve Doig表示核心的数据课程应该包括数据协商、批判性地思考数据、并运用电子表格分析数据。

在基础性的计算机辅助报道课程中，学生将接触到批判性思维和“思维的数据框架”——换言之，他们要学会谨慎地提问、理解差异，并找到对分析至关重要的基本模式和异常值。大多数课程包括了动手实践：首先是电子表格，然后是SQL，接下来是映射和统计学概念。另外一些则包括使用Tableau, Google Fusion来理解目标，完成基础的数据可视化。

值得一提的是，大纲中有要求学生向政府机关请求、协商数据的实践训练。在《华盛顿邮报》工作，同时也负责马里兰大学计算机辅助报道教学的Dan Keating表示， “挖掘前人之未知”也是他课程中的一部分。

大部分计算机辅助报道课程可分解为：

硬性技巧：

• 搜索文件和数据，包括公共请求、深入研究和抓取技术

• 理解数据结构，并将其清理、标准化成可用形式

• 使用电子表格、数据库、映射和可视化来分析数据

• 学习高级统计学方法来解释数据

指导观念

• 挖掘前人之未知

• 掌握数据驱动的讲故事技巧，包括如何在散文中有效使用数字，以及如何运用可视化讲故事

• 在报道过程将数据视为有用的资源

四、数据教学进阶:可视化和编程

进阶的教学很少，113个项目中只有14个涵盖除HTML/CSS之外的编程，只有11个提供新兴领域的课程作业，如无人机、虚拟现实和计算方法。

事实上，有些课程仍将电子表格当做进阶课程的基本，部分是因为这依旧是最大的需求。然而，基础教学远不足够。设计类课程也很常见，但通常集中在基础设计要旨、整体网页设计或静态信息图，针对交互式可视化，或网络应用开发的概念和技术教学则很少见。

记者需要知道如何进行基础的探索性可视化分析——即如何“采访”数据。对传统的新闻院校来说，为了融入数据可视化教学，一个挑战是是否需要对已有的教学团队进行改编或培训。为此不少受访者建议新闻学院与大学其他组织合作。

目前，在数据驱动报道课程中最常教授的编程语言有：SQL, Python和R语言。有的课程还会涉及网页架构、JavaScript等。

尽管进阶课程很少，但需求量却很大。在科技圈里，旨在培训网页开发者的短期项目成为了一大吸金来源。哥伦比亚大学新闻院的Lede Program，可为记者提供为期一个暑期或两学期的高强度计算机技能学习。波士顿大学传播学院的Maggie Mulvihill教授则通过举办为期一周的工作坊，为非新闻业的在职人员提供用数据来讲述新闻的培训。

没有开设或只开设一门“包含数据新闻内容的课程”的项目里有11个回复称，未来会积极将此融合进课程设置里。

五、网络课程

Doig是MOOC上两门数据新闻课程的老师，他建议新闻学院的部分课程可以结合其他机构如IRE或者Poynter新闻学院获取视频资源,制作为MOOC。缺点则是缺乏个人反馈，但可成为新闻报道课的简略形式。

我们的研究助理注册了三门MOOC，想感受一下这些虚拟课程是怎样教授数据新闻的。他发现这些课最擅长提供入门级的概述，但不能期待从中获得深入的知识：比如报道技巧、批判性思维和创造力。这三门MOOC在介绍工具上表现不错，研究助理总是惊喜地发现某个App内的功能或特性。然而，将这些工具应用到实践层面或许需要更多课堂中面对面的互动。

六、少有共识的教科书

研究同时发现只有极少数的核心书籍被数据新闻讲师所共用，大多数的讲师并不使用教科书，而是依照一份自己遴选过的阅读清单。

各教学大纲共涵盖了70多本书，却很难发现其中相似的偏好。最受欢迎的是Brant Houston的Computer-Assisted Reporting: A Practical Guide 也只列在14%的课程大纲中。17门课不需要教科书，原因或许是在线阅读的作品更适合此类课程。但这也很可能意味着，数据新闻依旧是新闻教育界的新生事物，在少数通用的经典之外，优秀的教科书仍显不足。

作者：Charles Berret，Cheryl Phillips

Charles Berret：

哥伦比亚大学传播学项目博士生，主要研究视觉和文字信息系统，包括书本和计算机载体。作为老师，Charles专注于新闻技术素养的发展和其它曾经仅强调写作的学科的研究。他的学术成果主要发布在Journal of Visual Culture。

Cheryl Phillips：

普利策奖获得者。2002年到2014年供职于《西雅图时报》期间，致力于数据分析、在线叙事和协调数据新闻培训。她也曾供职于《今日美国》和密歇根、蒙塔纳、德克萨斯的当地报纸。在华盛顿大学和西雅图大学，她教授数据新闻和数据可视化。

翻译：冯源

校对 编辑：蔡家欣

运营：尤海佳