目前，数据新闻已然逐渐演变成读者用以摄入信息的一种极为关键的方式，然而，在行业范畴内部，对于到底什么才堪称真正具备价值的数据新闻，依旧存有相当多的不实认知以及实务操作层面的短板之处。

数据新闻的核心是新闻价值

对于数据新闻而言，它首先当属新闻这个范畴，其最根本的目标在于为用户给予具备参考价值的信息。这就表明了，编辑记者绝不可仅仅满足处于数据的排列与呈现这种情况了。当进行数据选择之时，首要的判断标准应当是其是不是具备时效性、重要性或者公共性等这些新闻价值方面的属性，需防范由于想要呈现数据从而去做新闻这种现象发生。

倘若数据自身并不拥有能够进行公共讨论的意义，又或者没办法为一个有价值之新闻报道框架提供支撑，那么硬是把它转变为新闻产品，不但不太容易吸引读者，而且还兴许因数据片面或者失真进而引发误导。所以，探寻数据的新闻价值，是数据新闻生产之初始点以及基石。

超越图解与简单提炼

当下存在一个较为普遍的误区，那就是把图解新闻或者信息图表径直等同于数据新闻，类似于“一图读懂”这类产品，或者是关键词梳理这类产品，从本质上来说，是依据信息进行可视化提炼，它们极有可能欠缺扎实的数据采集以及分析过程，而真正具备意义的数据新闻，则应当构建在系统的数据挖掘以及智能分析的基础上面。

它得借助清洗、整合以及对繁杂原始数据进行分析等手段，从中挖掘出规律、察觉到趋势或者识别出异常点，以此来讲这样一个故事，其中这个故事是运用传统报道方式难以展现。单纯地把文字信息转变为图表，仅仅是形式发生变动而已，并没有够着数据新闻挖掘那处于“看不见的事实”这一关键核心部分。

从描述走向预测与判断

很多现存的数据新闻成果，依旧停滞于针对已然出现的事件进行描绘与归纳的状况之中。有一种情形如在用图表去呈现之前一年以来的经济增长速度或者社会事件的分布趋向。该情形无疑具备一定使用价值。然而，数据新闻所蕴含的更为庞大的潜在力量是体现在其具备的预测以及判断的功能上。

利用大数据方面的剖析以及算法构建的模型，新闻工作者能够试着去剖析数据彼此之间所存在的相关联系，展望事件向前发展的具有可能性的趋向，或者针对复杂异常的现象开展更具深度的关于原因的剖析。这样一种从“事后做出说明”转变至“事前给出警示”或者“事中展开评判”的情形，能够明显地提高新闻报道的深度以及具有前瞻性的特质。

相关思维拓展报道边界

数据新闻的实践当中，表明因果关系常常困难又脆弱，与之相比较，构建相关关系的思路要来的更加重要。此相关思维专注于探寻各个不同数据集中变量之间的关联模式，哪怕这种关联暂时没办法运用确切的因果逻辑去说明 。

比如，借助对社交媒体情绪数据以及某种社会现象出现频率所开展的分析，并有可能发觉两者之间于统计学层面存在着相关性。而这样的发现能够为报道赐予全然新颖的线索以及视角，助力记者在海量的信息当中寻觅到隐匿的故事脉络，进而扩张传统新闻调查的边界。

培养复合型人才是关键

从业者被数据新闻的发展提出了更高要求，传统媒体编辑记者得主动提升数据素养，这可不只是学习制图软件，首先，要掌握发现数据的技术，还要掌握获取数据的技术，这包括利用专业数据库获取数据，利用政府开放平台获取数据，甚至通过爬虫工具获取网络数据。

应具备基础的数据处理以及分析能力，可运用工具开展数据清洗，进行筛选，还要做初步建模。最后，得把数据分析所得结果跟新闻叙事以有机方式结合起来，借助通俗易懂的可视化形式展现复杂的结论。这需要新闻直觉和技术能力深度融合才行。

构建可持续的生产机制

与新华社类似的机构来讲，要契合未来需求，就得从整体链条着手构建机制。于数据获取端，能跟政府部门、研究机构以及合规的企业搭建长期合作，凭借数据接口共享等途径，获取稳定且高质量的数据源。

于数据分析以及呈现这一端，要去组建或者整合涵盖记者、数据分析师、视觉设计师的跨部门团队，还要建立从选题评估开始，历经数据处理，直至产品发布的全流程规范。唯有构建起制度化的生产支撑体系，才能够保障优质数据新闻持续产生出来。

哪一类重大公共议题的报道里，依您看，未来数据新闻最有可能率先达成从“描述”至“预测”的关键突破呢？欢迎于评论区分享您的观察。