中国数据新闻从业者群体画像Word文件下载.docx
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本文简要介绍对数据新闻从业者的研究。
这些研究或采用问卷调查或采用访谈的方法,审视数据新闻从业者的职业认知与工作内容(Maeyer,Libert,Domingo,Heinderyckx&Cam,2015;
Fink&Anderson,2015;
Knight,2015;
Appelgren&Nygren,2014;
Karlsen&Stavelin,2014;
Parasie&Dagiral,2012;
方洁,高璐,2015)。
研究显示出数据新闻发展中的一些共性,比如从业者对数据新闻定义模糊,这导致从业者工作内容不明确,一些从业者被分配去做诸如修电脑等低技术含量的工作;
此外,数据新闻在不同社会环境下面临一些相同的掣肘,比如缺少时间、缺少人力、缺少资源投入等。
不同社会情境也塑造了数据新闻的多样面貌,比如在挪威,众包的操作较为常见,数据也较为易得(Karlsen&Stavelin,2014)。
关于从业者的价值认知,研究发现从业者认为数据新闻能增强新闻的调查功能(Maeyeretal.,2015)。
至于从业者对自身职业角色的认知,研究发现,虽然一些从业者是技术背景出身,并在新闻室内从事编程、开发等工作,但他们首先将自己视作记者,而非技术人员,这也说明新闻的范式超越技术的范式影响着从业者的自我认知(Royal,2010)。
上述研究大致勾勒出数据新闻在一些国家、地区的发展样貌,但尚未有研究揭示数据新闻从业者群体的基本构成,而这正是本文的焦点之一。
下文将报告本文的研究方法。
出于研究需要,本文将数据新闻定义为基于数据、通过数据挖掘和分析发现新闻点,以可视化的方式讲述新闻故事的报道样式。
依据这个定义,数据新闻从业者包括数据采集、数据分析师、可视化工程师、设计人员以及新闻故事统合人员。
在问卷设计过程中,研究者参考了每十年一次的美国全国记者调查问卷(Willnat&Weaver,2014)以及我国研究者对网络新闻从业者的调查问卷(周葆华、查建琨,2017;
陶建杰、张志安,2013)。
在这些调查基础上结合数据新闻的发展特征,确定了本次调查的主要内容:
基本构成、工作内容、从业状况,以及从业者的价值认知。
随后,研究者选择在北京、上海、广州三地展开调查,一是因为这三地的媒体一直是国内新闻业创新的领跑者,它们的实践会被当作范例来效仿;
二是出于时间、费用等实际因素的考量。
接着,研究者参考了《2015中国数据新闻发展报告》(王琼,2016),列出了三地媒体机构中的数据新闻固定栏目,共12个(见表1),将为这些栏目生产内容的从业者作为调查对象,他们既是国内数据新闻的先行者也是领跑者。
值得注意的是,本研究调查的是隶属于数据新闻固定栏目的从业者,而不包括在报道中偶尔使用数据或进行可视化呈现的从业者。
二者在工作流程、技能要求上有诸多不同,前者更契合本文研究目的。
调查实施时间为2016年9月21日~12月1日,符合研究目的的从业者并不多,我们采用小总体大样本的策略,主要以面对面填答电子问卷的方式完成了调查,共回收有效问卷53份。
虽然样本数量有限,但问卷填答质量较高,也具备一定的代表性。
作为首次数据新闻从业者调查,本次调查的探索意义较强,亦可填补我们对于这个群体的认知缺失。
下面逐项报告研究发现。
表1调查样本构成
调查地点
调查栏目
实际成员人数
有效问卷数
上海
《第一财经周刊》新一线城市研究室
6
澎湃新闻美术课
7
DT财经
13
12
北京
财新传媒数据可视化实验室
10
搜狐数字之道
3
网易数读
2
新浪图解新闻
未知
未填答
腾讯新闻百科
1
《新京报》图个明白
人民日报新媒体技术公司数据新闻组
4
新华网数据新闻
16
9
广州
《南方都市报》南都有数
总计
68
53
三研究发现
(一)基本构成
借鉴Willnat和Weaver为美国记者画像的方法,我们也依据本次调查,描画了数据新闻从业者的典型形象:
一位不到30周岁的女性,大学毕业,接受过新闻传播学专业教育,在数据新闻领域工作了1年左右。
下面详细分析各项数据。
1.性别
总体上,数据新闻从业者以女性居多,53位受访者中,女性有35人,占66.04%,男性为18人,占33.96%。
在11个接受调查的栏目中,6个栏目的负责人为女性。
2.年龄
从业者多为年轻人,受访者平均年龄27.96岁,年龄最大的44岁,最小的20岁,30岁(含)以下的从业者占77.36%。
3.学历
从业者的受教育水平普遍较高。
超过半数受访者(28人,占52.83%)拥有研究生学历,24人最高学历为本科,占45.28%,1人为大专学历,占1.89%。
4.专业背景
目前教育背景多元化渐成主流。
在调查专业背景时,受访者被要求勾选获得了学位证书的所有专业教育类别,意即如果受访者获得了双学位、第二学位或辅修学位证书,他/她便具有两个专业教育背景。
据此,这里的百分比是指选择该选项的人次占全部受访者的比例。
调查显示,修读过新闻传播专业的从业者仍占多数,有56.60%,另有45.28%曾接受过除新闻传播以外的人文社会学科教育,15.09%曾接受过计算机、信息类学科教育,另有13.21%接受过除计算机、信息以外的理工学科教育,受访者中没有来自农林医学科背景的毕业生(见图1)。
图1受访者专业背景
5.收入情况
受访者每月税前总收入在16001元及以上的占15.09%,多数受访者收入在8001~12000元,占30.19%,另有26.42%的受访者不愿透露个人收入(见图2)。
图2受访者收入情况
受访者的人口统计学特征详见表2。
表2数据新闻从业者的基本构成
性别
年龄
男
女
25岁及以下
26~30岁
31~35岁
36岁及以上
33.96%
66.04%
39.62%
37.74%
13.21%
9.43%
教育水平
专业背景(接受过某个专业教育的人数占总受访者的比例)
大专
大学本科
研究生
新闻传播类
除新闻传播以外的人文社科类
计算机、信息类
除计算机、信息以外的理工类
1.89%
45.28%
52.83%
56.60%
15.09%
为了进一步揭示数据新闻从业者群体的构成特点,我们将本次调查结果与全国范围内的网络新闻从业者调查结果(周葆华、查建琨,2017)进行了对比。
首先需要说明的是,两个调查在受访对象、调查实施地域与抽样方法上均不相同,仅调查实施时间相近。
目前数据新闻生产较为倚重网络或移动终端的呈现,在一定意义上,数据新闻从业者也可算作网络新闻从业者的一部分,通过比较可粗略获得数据新闻从业者在构成上的一些独特之处,比如受教育程度较高,接受过新闻传播专业教育的从业者也较多。
在性别上,无论是数据新闻从业者还是网络新闻从业者,女性都占多数,均超过了半数。
在年龄上,普遍呈现年轻化的趋势,大部分从业者在27~28岁。
在学历上,数据新闻从业者学历更高,52.83%的数据新闻从业者有研究生学历,而在网络新闻从业者中,这一比例为27.9%(周葆华、查建琨,2017:
18)。
这或许是因为制作数据新闻要求更高的知识层次,也可能与北上广三地就业市场的要求相关。
在专业来源上,超过半数的数据新闻从业者曾修读过新闻传播学,在网络新闻从业者中,这一比例为43.9%(周葆华、查建琨,2017:
在收入方面,由于没有同时段同地域的网络新闻从业者收入调查来做比较,我们只能与三年前全国网络新闻从业者调查(周葆华等,2014)的收入数据进行比较。
结果显示,数据新闻从业者的月薪显著高于(三年前的)网络新闻从业者的月薪。
有54.71%的数据新闻从业者月收入超过8000元,而三年前,月薪8000元以上的网络新闻从业者仅有10.6%。
同时,月薪在4000元以下的网络新闻从业者有40.3%,而受访的数据新闻从业者月薪普遍超过了4000元。
至于收入差距的原因,不仅要考虑到近年来工资整体上涨的影响,还需注意,对数据新闻从业者的调查仅限于北上广三地,而三年前网络新闻从业者的调查是在全国范围内进行的,北上广的工资水平也明显高于全国水平。
实地调研中,研究者也发现大多数数据新闻从业者对薪酬满意(下文详细报告)。
下文将报告数据新闻从业者的工作内容。
(二)工作内容
下文将描绘数据新闻从业者的日常工作,包括从业者经常使用的工具、选题来源以及数据来源。
1.常用工具
数据新闻生产依赖工具或编程技术,但工具、技术不断更新,学习哪些一直没有定论。
本文调查了从业者使用的主要工具和技术,调查结果可为数据新闻教学设计与培训提供参考。
《卫报》数据博客创始人西蒙·
罗杰斯将数据新闻生产划分为四个环节:
获取数据、清洗数据、分析数据、呈现数据。
我们据此报告不同环节中的工具使用情况。
获取数据是数据新闻生产的起点,除了从数据库或公开发布的报告中获取数据之外,还有大量散落在网页中的数据需要通过编程语言或工具来抓取。
调查显示,有47.17%的受访者的工作内容不涉及网络数据抓取,需要抓取网络数据的受访者中,较多使用R语言实施抓取(见图3)。
图3数据抓取工具使用情况
数据清洗是指对数据进行格式化处理,清除无效值、统一度量等。
在数据新闻教学以及各种培训项目中,清洗工具主要介绍Refine,本次调查显示,超过80%的受访者会使用Excel完成数据清洗,仅有16.98%的受访者使用Refine清洗数据(见图4)。
在数据分析阶段,超过90%的受访者会使用Excel分析数据,另有11.32%的受访者会用到SQL分析数据,SQL是一款大数据分析软件,这也说明从业者工作中会涉及大数据的分析处理(见图5)。
图4数据清洗工具使用情况
图5数据分析工具使用情况
图5显示,受访者也会使用SPSS、SAS等统计分析软件。
那么在数据新闻生产过程中,是否需要用到统计方法呢?
调查显示,有47.17%的受访者称会偶尔用到统计学知识,另有16.98%的受访者极少用到或基本不会用到统计学知识(见图6)。
在可视化呈现阶段,调查显示从业者所使用的工具较为多样(见图7),其中修图软件Photoshop和制图软件Illustrator较受欢迎,有超过半数的受访者经常使用这两款工具。
HTML5语言由于具备良好的跨平台适配效果,也被广泛使用。
另有超过40%的受访者使用Echarts进行可视化。
图6统计学知识使用情况
图7可视化工具使用情况
上述调查结果显示,数据新闻生产中较为依赖R语言、Excel、Photoshop、Illustrator以及HTML5等语言或工具,可将这五种作为数据新闻教学实践中的重点。
2.选题来源
数据新闻的选题从哪里来?
是否较为依赖数据公开发布?
为回答这些问题,调查要求受访者为不同选题方式的出现频次打分,分值从1到10,1为从来没有,10为非常频繁。
结果显示(见表3)从业者自报的选题得分最高,均值达到了8.16分。
实地调研中,新华网数据新闻栏目负责人马轶群认为,从业者自报的选题视角较为独特,也通常出于个人兴趣,比如新华网的《音曲繁美》作品,对120年流行音乐流派变迁做了可视化呈现,是一位资深乐迷从业者自报的选题,作品传播量也不错。
紧随其后的是可预知的重大事件,数据公开发布列第3位。
值得注意的是,由同机构内部其他部门提供的选题并不常见,其得分垫底。
这也意味着媒体内部的选题资源并未得到有效开发和利用,机构设置区隔了不同部门的新闻生产。
调研中,一位数据新闻部门负责人提出,跑口记者手中也会有大量数据资源,但通常双方无法互通有无。
如有合作,多数情况下是基于个人关系,如此也限制了数据新闻的潜力。
表3选题来源
单位:
分
选题来源
均值
方差
最小值
最大值
部门成员自报的选题(不包括重大和突发事件)
8.16
2.10
可预知的重大事件(如G20、奥运会、“两会”等)
7.96
2.33
数据公开发布
6.84
2.26
突发新闻事件(如天津滨海新区爆炸事故等)
6.80
2.76
与其他媒体或机构合作
5.84
2.36
同机构内部其他部门提供
5.70
其他
3.数据来源
表3显示部门成员自报的选题是数据新闻生产中最常见的选题来源方式,那么从业者又是如何寻找数据的呢?
本次调查要求受访者勾选数据的主要来源,同样是按出现频次打分,1分为从来没有,10分为非常频繁。
结果显示(见表4),大学、科研机构发布的数据频次最高,平均分为6.36分。
接下来是党政机关发布的数据,而通过信息公开申请获得数据排在末位,其得分也低于均值,表明这种数据来源方式比较少见。
值得注意的是,来自数据公司和其他企业的数据也占有一定比重,从业者对其评分分别为6.0分和5.18分。
在大数据时代,数据正成为一种新的权力,握有数据的公司也可以以新的方式提升自己的媒介可见性,由此带来了媒介与新闻源之间权力关系的演变,值得研究者深入关注。
通常,这些公司不会向媒体提供原始数据,提供的是经过了初次清洗或脱敏过后的数据。
类似的数据供给可能对新闻生产带来两方面影响:
首先,无法核实其真实性,这些公司不会让媒体进入其后台查阅原始数据;
其次,这些经过编辑加工的数据或可潜移默化地设置议程,影响从业者对新闻点的选取。
表4数据来源
数据来源
大学、科研机构发布
6.36
2.07
党政机关发布
6.24
2.72
数据公司
6.00
2.19
综合其他新闻报道
5.98
2.50
除数据公司以外的企业
5.18
2.46
信息公开申请
3.86
2.90
(三)从业情况
在从业情况方面,研究者调查了从业者的工作年限、从业经历、择业因素以及满意度,下面逐项报告。
1.从业年限
调查显示,数据新闻从业者多为这个领域内的“新人”,其平均从业年限为2年,有25%的受访者在数据新闻领域工作了2年左右,有32.69%的受访者超过了2年,另有42.31%的受访者从业年限小于2年。
2.从业经历
在从业经历方面,有35.85%的受访者有传统媒体采编工作经验。
另有9.43%曾就职于网络媒体采编岗位,7.55%曾在技术开发类岗位工作。
值得注意的是,从学校直接走上数据新闻岗位的受访者也占了较大比重,共15人,占28.30%,他们当中接受过新闻传播学教育的有7人(见图8)。
图8从业经历
3.择业因素
调查也关注了从业者的择业因素,受访者可在9个选项中多选。
为了实现更有针对性的测量,在设计选项时,研究者特别关注了数据新闻与传统新闻相比的特殊之处,比如需要学习新知识,经常与新工具或新技术打交道等。
而传统新闻和数据新闻兼具的一些特点,比如工作时间灵活等,并未放在选项中。
结果显示,对从业者而言,数据新闻的较大魅力在于其所提供的学习新知识的机会,有近七成受访者勾选此项,另有58.49%的受访者因为喜欢新鲜事物而选择了数据新闻工作,有33.96%受访者进入数据新闻领域是为了施展技术才能(见图9)。
不同专业背景的从业者是否有不同的择业驱动力呢?
将择业因素与专业背景做交叉分析(见表5)可以发现,数据新闻作为一个崭新的新闻类型所具有的新鲜特质及其所能提供的学习新知识的机会是吸引从业者进入该领域的两个重要因素,不同专业间择业驱动力差别不大。
值得关注的是,在计算机、信息相关学科背景的从业者中,有75%的受访者因数据新闻所提供的学习新知识的机会而进入该领域,其教育背景所赋予的技术优势并不是主要的驱动力,仅有25%修读过计算机、信息相关学科的从业者为施展技术才能而选择数据新闻。
图9择业因素
表5择业因素与专业背景
%
专业与择业驱动力①
新闻传播学
除新闻传播学以外的人文社会学科
计算机、信息相关学科
除计算机信息以外的理工学科
听从工作安排
16.67
25.00
37.50
0.00
我喜欢新鲜事物
63.33
54.17
85.71
数据新闻提供了学习新知识的机会
73.33
66.67
75.00
71.43
可施展我的技术才能
33.33
29.17
数据新闻十分火爆
3.33
4.17
数据新闻是未来发展潮流
36.67
数据新闻是我喜爱的新闻类型
50.00
28.57
薪酬优厚
8.33
12.50
注:
①表格中百分比是相对值,指示的是该选项的填答人数占同一专业全部填答人数的百分比。
举例来说,即有16.67%的修读过新闻传播专业的从业者是因听从工作安排而进入数据新闻领域。
4.工作满意度
在测量工作满意度时,我们使用了10级量表,1分为非常反对,10分为非常赞同。
总体而言,受访者较为满意目前的工作状态,其得分均值为7.09分,高于中值。
有16.98%的受访者为自己的工作状态打了满分,64.15%的受访者打分在7分以上,对工作状态打分在5分以下的仅占22.64%,体现了从业者对工作具有较高的满意度。
具体到工作中的不同方面,受访者最为满意的是与同事的合作关系,其评价得分均值为8.17分,最低分也有5分。
同时受访者对工作中的自主性程度、学习新知识的机会、领导的能力以及工作发展前景都有较为正面的评价。
此外,工作时长、考核方式、待遇等也都获得了较高得分,均值都超过了中值(见表6)。
从业者对工作待遇的满意度得分最低,但其得分也超过了中值。
整体而言,数据新闻的从业者具有较为积极的工作面貌。
表6工作满意度
工作满意度
我与同事合作顺畅
8.17
1.64
5
我在工作中自主程度较高
8.11
1.83
我在工作中经常有机会学习到新知识
7.72
2.34
我的主管领导工作有方
7.51
我满意目前工作的发展前景
7.15
2.28
我满意目前的工作状态
7.09
2.27
我在工作中获得了较高的成就感
7.02
1.98
我参与制作的数据新闻作品有较高的社会影响
6.74
2.16
我满意目前工作时间的弹性
6.64
2.62
我满意目前的工作时长
2.35
我满意目前的考核方式
6.59
2.48
我满意目前工作机构提供的职业培训机会
6.30
2.61
我满意目前的工作待遇
6.26
2.58
(四)价值认知
从业者作为具体行动者,其价值认知会影响数据新闻实践的展开。
在调查价值认知时,研究者特别关注了传统新闻理念与技术驱动之间的张力。
数据新闻兴盛于“技术驱动的新闻业创新”(白红义,2016)的背景下,其实践操作存在一定的技术门槛,也由此重新定义了新闻生产者的技能要求。
那么,从业者如何评判传统新闻生产技能(如采写编评、新闻判断)与技术要求(比如编程)孰轻孰重?
借由这项实践,越来越多的程序员开始进入新闻生产场域,他们的加入将如何影响记者的文化权威?
一位资深数据新闻从业者曾撰文提到“程序员获新闻奖,你怎么看?
”(黄志敏,2015),言外之意即如何迎接记者的文化权威所面临的挑战。
本次调查通过制作要求与能力评级等问题来管窥这种张力。
1.制作要求
问卷中列出了数据新闻的一些制作要求,并通过10级量表请受访者评分,1分为非常反对,10分为非常赞同。
受访者认为制作数据新闻最重要的是新闻敏感和价值判断,其得分均值为8.74分,有近半数(26名)受访者为此条表述打了10分,其最低评分也有5分,可见受访者高度认同这一表述。
与之相对应,受访者最不认同掌握编程技能比新闻判断更为重要(均值3.15分,低于中值)。
在从业者认知中,技术能力没有超越新闻判断,传统的新闻理念仍被推崇。
即便如此,受访者也倾向于认为
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