新媒體數據新聞 教案 全篇

XXXX大學教案

第一章新媒體數據新聞概述

一、課時安排：課時（理論講授4課時，實踐2課時）

二、教學課型：理論、實踐課

三、教學目標：

建立目標任務

（1）初步了解新媒體數據新聞。

（2）了解新媒體數據新聞的發展。

（3）了解新媒體數據新聞的生成流程。

（4）了解新媒體數據新聞典型案例。

四、教學重點難點：明的重難點

（1）新媒體數據新聞的發展。

（2）新媒體數據新聞的生成流程。

五、教學方法：

多媒體教學（講授法、實驗法）

六、教學過程與內容：

課程導入：

課程導入，激

新媒體數據新聞產生的背景和存在價值。

發學習興趣。

本章概述：

新媒體產生的海量數據和逐漸成熟的數據處理分析技術使得一種整合

各種媒介優點、符合信息時代需求的新聞形態得以誕生一一數據新聞。

本章將對新媒體數據新聞的相關概念進行介紹、分析國內外數據新聞

發展的歷程，并且簡述新媒體數據新聞的生產流程。

講授法，建立

最后將以國內外典型數據新聞為例，總結優秀新媒體數據新聞作品的

學習內容的總

特征。

體印象。

從基礎理論出發，以實際案例加強對新媒體數據新聞的理解。

第一節新媒體數據新聞簡介

（一）新媒體數據新聞的概念與特征

1.新媒體數據新聞的概念

“新媒體”主要指基于數字技術、網絡技術及其他現代信息技術或通

信技術的，具有互動性、融合性的媒介形態和平臺。在現階段，新媒體主

要包括網絡媒體、手機媒體及其兩者融合形成的移動互聯網，以及其他具

有互動性的數字媒體形式。

數據新聞，又稱“數據驅動新聞”，是基于數據信息的采集、分析、呈

現的新聞工作方式。從狹義上看，數據新聞是建立在數據抓取、數據挖掘、

數據統計和分析基礎匕最終以可視化的方式呈現出來的i種新型新聞報

道方式。從廣義上看，數據新聞代表著新聞業未來的發展方向，是新聞學在

大數據時代的研究新領域。

2.新媒體數據新聞的特征

（1）以海量數據為核心驅動力；

（2）以數據分析處理技術為基礎；

（3）以數據可視化呈現為報道方式；

（4）以移動端為主要傳播渠道；啟發式教學，

（5）以服務公眾利益為報道指向。引導學生初步

（-）新媒體數據新聞的產生背景了蟀數據新聞

1.大數據時代的到來相關知識

數據新聞是大數據時代新聞界為不斷適應媒體環境變化進而產生的一

種新型新聞生產模式。

2.相關技術的發展成熟

新媒體數據新聞涉及大數據獲取、數據處理、數據分析、數據可視化

等多方面的技術。數字技術、云計算技術、智能技術等新技術的發展為數

據新聞產生提供了技術性條件。互聯網開源軟件市場的成熟也為數據新聞

的發展提供了技術支持。

3.全球“開放數據”運動的興起

向公眾公開的政府數據為媒體制作數據新聞提供了重要的內容來源。

4.新媒體發展需求

新媒體時代信息爆炸、用戶“淺閱讀”等現象的出現對新聞提出了新

的要求。數據新聞的出現符合媒體信息服務的本質，也順應了新媒體時代

的信息傳播規律

（三）新媒體數據新聞的分類

1.大數據型與小數據型

2.自采數據型與非自采數據型

3.事件選題型與話題選題型

4.調查型與常規型

（四）新媒體數據新聞的價值

1.增強新聞報導的深度性和宏觀性

2.增強新聞讀寫的交互性能

3.促進傳統媒體與新媒體的融合

第二節新媒體數據新聞的發展

（一）國外新媒體數據新聞的發展

1.業界對新媒體數據新聞的嘗試與探索

早在19世紀，國外新聞業就開始運用量化數據進行報道，《衛報》1821

年的創刊號上的一篇調查未成年教育系統的報道就被視為該報最早的數據

新聞。不過這只是初步嘗試，此種報道方式在當時并未形成規模。

20（）7年，美國《紐約時報》建立了一個記者加程序員的團隊，即現在

的“互動新聞技術部，這個團隊在《紐約時報》網站上為總統選舉、奧運

會等重大新聞制作推出了大量動態、互動的信息圖表，每一張圖表都由大案例分析法

量數據作支撐?！都~約時報》網站為此專門開辟了板塊，匯總此類報道。

2009年，《衛報》網站開設“數據商店”版塊，下分“大數據”、“數

據新聞”、“數據博客”等細分頻道。

2013年，《紐約時報》制作的“雪崩”題材新聞報道獲獎，引發全球

傳媒界對數據新聞這一新型報道形態的關注。

2.學界對新媒體數據新聞的研究

（1）數據新聞理論研究

目前，國外關于數據新聞的研究多從兩個角度切入。

一是從技術層面進行分析，探討數據新聞的制作和呈現方式，其中最

具代表性的著作為歐美一線資深記者共同編撰的《數據新聞手冊》（TheData

JournalismHandbook）；

二是從新聞學角度入手，側重數據新聞的優勢分析、現狀調查、問題

探討、發展建議等，采用的方法主要是深度訪談法、參與觀察法及問卷調

查。

（2）數據新聞教育發展

由英國數據新聞實踐推動的英國數據新聞教育具有引領作用。

目前英國的數據新聞類課程主要分三種類型：

第一種是介紹型課程，如“數據報道概論”“數據系統概念與基礎”等;

第一種是數據新聞技能類課程，如“數據可視化”“數字交互設計”“高

級數據與編程”等；

第三種是數據新聞應用型課程，如“城市復原力，災害和數據”“文化

遺產可視化應用”等。

美國是數據新聞教育學術機構發展最為成熟的國家。（“美國知名高校

數據新聞課程開設情況”見教材）

（二）國內新媒體數據新聞的發展對比分析法講

1.業界對新媒體數據新聞的嘗試與探索授

自2011年起，國內四大門戶網站搜狐、網易、騰訊、新浪緊跟國外數

據新聞實踐步伐相繼推出數據新聞專欄：“數字之道”“數讀”“數據控”“圖

解天下”，拉開數據新聞本土化實踐序幕。

2013年10月，財新傳媒率先成立了財新數據可視化實驗室，推出數

據新聞專欄“數字說”。

2014年1月，中央電視臺《晚間新聞》推出“據”說系列報道，開啟

了國內電視媒體的數據新聞實踐之路。

2015年中國數據新聞大賽開始舉辦，該比賽旨在通過比賽打通學界與

業界的壁壘，為全國培養新媒體人才助力，促進國內數據新聞的發展，目

前已經逐漸成為一項具有規模的全國性賽事。

2.學界對新媒體數據新聞的研究

（1）數據新聞理論研究

20世紀80、90年代，國內學界開始關注數據新聞。國內最早關于“數

據新聞”、“計算機輔助報道”等概念的研究可追溯到卜衛于1998年的發

表論文，該文介紹了計算機輔助新聞報道的相關問題，呼吁業界應具有計

算機報道的意識。數據新聞在隨后的許多年里并未引起國內學者的重視，

直到2012年“大數據”概念在國內的悄然興起，無論學界還是業界，都

對“數據新聞”更加關注。

2011年，國內業界的數據新聞實踐開始起步，此時學界對數據新聞的

研究多集中于對概念的界定與探討，多屬于介紹性的研究。自2015年開始,

隨著數據新聞被普遍當作新聞業新的希望與未來，被國內的諸多傳統媒體

實踐與應用，學界對數據新聞的研究也更加深入與多元。

（2）數據新聞教育發展

2015年，中國傳媒大學新聞學專業（數據新聞報道方向）設立，自2016

年起，該專業實行自主招生。這是中國內地第一個設置數據新聞專業方向

的大學。

中國知名高校數據新聞課程主要分為兩類。

第一類是數據新聞概況類課程，主要涵蓋國內外數據新聞發展、各類

媒體的實踐情況及其采制的原則和流程等；

第二類是數據新聞技能類課程，如“可視化技術”、“R語言與數據可

視化"、“GooSeeker網頁抓取工具”、“Python語言”、“SPSS數據分析”等

課程?？傮w而言，中國數據新聞教育的課程設置偏重技能培養。

“部分中國高校數據新聞課程與專業設置”見教材。

（三）新媒體數據新聞未來發展趨勢

1.增強數據素養，提升數據驅動能力

2.重視數據倫理，加強數據內容監管

3.注重媒介融合，整合報道傳播渠道

4.加強理論建構，創新人才培養模式

第三節新媒體數據新聞的生產流程

（一）選題與策劃

1.新媒體數據新聞的選題

數據新聞的選題及其價值判斷可通過選題的新聞性和價值性兩個方面

來完成。

選題的新聞性：與社會現狀、重大問題等具有現實意義的熱點緊密聯

系，使選題建立在正確反映社會現實的基礎上；具有時效性，選題的時效

性在很大程度上影響著讀者的閱讀興趣。

選題的價值性：能通過數據對現象的反映，推動社會向前發展；揭露

數據背后折射出的社會問題，并能夠發人深省，具有深遠意義。

2.新媒體數據新聞的策劃

既包括對擬選定題目具體新聞內容框架的設計，也包括該項目實施的

具體分工、時間規劃、資源統籌等具體實踐層面的事務。

設計數據新聞的框架結構是一個優秀數據新聞作品的前提。數據新聞

的框架設計重點在于內容模塊的規劃。

組建一個具備新聞采編、數據處理、美工設計、媒體運營能力的人才

團隊是數據新聞制作的關犍。

（二）數據獲取、預處理與分析

1.原始數據的獲取與采集

新媒體數據來源：網絡數據庫大數據、網絡社交大數據、網絡行為日

志大數據和網絡輿情大數據等。

數據獲取方式：國家統計部門就有大量可靠的公開數據資源，可以通

過官方網站查詢下載；互聯網部門及專題網站數據有大量專題數據。中央

網信辦、國家網信辦、中國互聯網信息中心等提供的數據屬于互聯網官方

部門數據，中國互聯網協會、中國互聯網金融研究會等提供的數據為互聯

網行業部門數據；系統日志采集是較為直接可靠的數據獲取方式，許多公

司的業務平臺每天都會產生大量的日志數據。系統日志數據可以通過第三

方平臺獲取，如CNZZ數據專家網站；Web數據抓取能夠快速、批量地從

網站上提取信息。Web數據抓取程序模擬瀏覽器的行為，能將可以在瀏覽

器上顯示的任何數據提取出來。八爪魚采集器是比較容易上手的Web數據

抓取軟件之一。

2.數據的預處理與加工

數據的預處理：一般所獲得的原始新媒體數據會存在數據被篡改、不

完整、重復等數據異常情況，即存在臟數據，并不能直接使用。因此，對

所獲得原始數據需要通過數據清洗、集成、變換、規約等步驟對數據進行

預處理。

數據的加工：完成數據預處理之后就可以正式進入數據的加工，包括

數據合并、數據修正、公式計算等多種方式。

數據預處理與加工都是基礎步驟，主要是為后續數據分析和可視化服

務。

3.數據的分析

數據的分析是數據新聞生產的核心步驟。通?？梢杂肊xcel、SPSS.

PythonR語言、Tableau等工具進行數據分析。

按照難度和數據探索程度，數據分析可分為描述性分析、探索性分析、

驗證性分析三種類型。

數據的描述性分析包括對平均值、中位數、眾數、方差、標準差等進

行計算，以及基于此的對比分析、交叉分析等。目前，大量的數據新聞作

品都是圍繞對數據的描述性分析而展開。

探索性數據分析和驗證性數據分析屬于高級數據分析，包括相關分析、

因子分析、回歸分析等內容，側重于驗證己有假設的真偽、在數據中發現

新的特征，以及對未來進行預測。

（三）數據可視化與敘事

1.新媒體數據可視化

數據可視化是指通過圖形、圖表以及動畫等手段直觀、生動、形象地

展示數據的形式。

數據可視化的主要目的在于借助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝

通信息?？偟膩碚f，數據可視化的意義可分為三點：更快獲取數據、獲取

更多數據、更深理解數據。

數據可視化分為靜態與動態兩類，其中靜態類型以信息圖表為代表，

動態類型乂可按照是否有交互操作分為動畫視頻與交互圖表兩類。

2.新媒體數據新聞可視化敘事

可視化敘事相比傳統的文本新聞敘事更能向受眾呈現新聞事件內在的

邏輯聯系和關聯程度，更具有時空穿透力和感染力。

（四）數據新聞制作與發布提問，引導總

1.新媒體數據新聞的制作結數據新聞的

數據新聞制作是整合文字、圖表、視頻、音頻等元素，使其成為敘事生產流程。

完整、風格統一的數字化新聞作品的過程。

GoogleFusionTables>TableauPublic、DataMarkel、ManyEyes是目前

常見的可用來制作數據新聞的軟件。

國內的iH5、易企秀等網站也常被用來制作、發布數據新聞。

除此之外，還有很多功能更加細化的軟件，如專門制作時間類作品的

Dipity、用于文本可視化即標簽云的Wordle等。

2.新媒體數據新聞的集成發布

數據新聞作品制作完成后可通過移動端和PC端集成發布。iH5、易企

秀發布平臺以H5制作見長，這也就決定了這類平臺發布的數據新聞作品

是更適用于手機的移動端模式，讀者通過滑動或翻動界面獲取數據，通過

動態交互圖表、視頻等了解詳情，交互感比PC端更強。

相較于移動端，數據新聞在PC端傳播過程中用戶粘度較低，且PC

端數據新聞以媒體轉發為主，與普通用戶互動較少。

在大數據時代，要想做好數據新聞報道，需要新聞從業者與時俱進，

積極學習新興技術與技能，加強互動傳播；完善交互式設計，提升多維鏈

式傳播廣度；深度追蹤熱點問題，引發多級點傳播；把握關鍵節點位置，

拓展傳播網絡。

第四節新媒體數據新聞典型案例

（一）國外典型案例分析

2012年《紐約時報》推出的大型新聞報道作品《雪崩》（SnowFall）

在上線一周的時間內獲得了350萬的點閱率。這篇報道主要講述了2012年

2月份發生在美國華盛頓州卡斯凱德山區的雪崩造成的滑雪愛好者罹難的

事件，報道在當時的不少創新之舉引領了一股數據新聞浪潮，成為傳統新

聞向融合新聞發展的一個標志性報道。

（-）國內典型案例分析

在2018年全球數據新聞獎中，財新網作為唯一的中國大陸媒體入圍，

擊敗來自BBC、彭博、英國衛報等媒體的11個團隊，獲得“最佳大型數

據新聞團隊”獎。

例：財新網的數據新聞作品《博物館里的國家寶藏》。

（三）數據新聞作品傳播渠道

1.網站數據新聞專欄

網站的數據新聞可分為兩類，第一類是大型綜合性門戶網站，如網易

“數讀”欄目、騰訊“數據控”欄目、新浪“圖解天下”欄目、搜狐“數

字之道”欄目；第一類是專業性質的新媒體平臺，如財新網，它是專注于

原創財經的新媒體，于2011年開設了“數字說”這一數據新聞欄目。

2.互聯網新媒體平臺

互聯網新媒體平臺如微博、微信公眾號、今日頭條，憑借其堅實的用

戶基礎和強大的裂變傳播能力在數據新聞的傳播中占據了重要作用。

大部分傳統媒體或網站平臺如新華網、人民網等都會利用自己的微博

和微信賬號進行數據新聞的發布。如《中國科學報》同時在科學網、《中國

科學報》微博客戶端和《中國科學報》微信公眾號發布數據新聞。

3.數據新聞領域權威大賽

目前在國際上認可度較高的專業數據新聞大賽是“全球數據新聞獎”，

設立于2012年。由谷歌贊助，全球編輯網絡和歐洲新聞中心聯合創立。

凱度信息之美獎也是數據新聞領域的一個重要獎項，該獎項主要用于

評估新聞作品的主題與可視化形式之間的適應程度，評選信息與數據可視

化方面的優秀作品。

“中國數據新聞大賽”是國內數據新聞領域較為專業的賽事。

（四）優秀數據新聞作品特點及問題規避

1.優秀數據新聞作品特點

（1）多維度視角

（2）故事化新聞敘事

（3）重視交互設計

（4）數據來源豐富

2.數據新聞作品問題規避

（1）簡潔易懂重視傳播

“少即是多，數據可視化價值在于要將信息高效地傳輸給讀者”

（2）注重敘述手段巧用垂直空間

“對于可視化作品而言，垂直空間才是黃金資源”

（3）適當交互避免冗余

“可視化交互新聞響應的速度勝于形式”

（4）給出結論重在分析

“對于可視化作品而言，垂直空間才是黃金資源”

（5）注重實效避免過期

一般來說，與圖文新聞相比，數據可視化新聞的生產過程要復雜不少，

生產周期也相應變長。但在當今社會，熱點的轉換異常迅捷，各領風騷兩

三天而已。但不少媒體沒能認識到數據可視化報道的“周期性”問題，只

管耕耘，不問收獲，最終是事倍功半，效果不彰。

思考與練習：

（1）什么是新媒體數據新聞？新媒體數據新聞有哪些特征和價值？布置作業、鞏

（2）列舉國內新聞網站的數據新聞欄目，并總結其各自的特色。固知識，進行

（3）闡述新媒體數據新聞的生產流程。形成性評價。

（4）根據典型數據新聞案例，簡述優秀數據新聞作品的特點及應規避

的問題。

教學反思：

（1）教學成功之處：教學反思

（2）教學不足之處：

（3）學生獲得知識和創新（知識掌握、技能獲取、價值觀理念樹立）：

（4）改進措施和方案：

XXXX大學教案

第二章新媒體數據新聞選題與策劃

一、課時安排：課時（理論講授6課時，實踐4課時）

二、教學課型：理論、實踐課

三、教學目標：

建立目標任務

（1）了解新媒體數據新聞選題原則與分類。

（2）掌握如何發現與選擇新媒體數據新聞選題。

（3）掌握新媒體數據新聞選題報道策劃。

（4）熟悉新媒體數據新聞選題與策劃應用。

四、教學重點難點：

明確重難點

（1）發現與選擇數據新聞選題。

（2）新媒體數據新聞選題報道策劃。

（3）新媒體數據新聞選題與策劃應用。

五、教學方法：

多媒體教學（講授法、實驗法）

六、教學過程與內容：

課程導入：

新媒體數據新聞的選題意義和原則。課程導入，激

發學習興趣。

本章概述：

選題是新媒體數據新聞生產活動的重要環節，也是初始環節。

數據新聞工作者確立新聞選題之后，還要進行新聞報道策劃。與傳統

講授法，建立

新聞報道策劃不同，數據新聞報道策劃要使得數據新聞符合新聞、深度報

學習內容的總

道的基本結構和模式，又要符合新媒體平臺及工具呈現的模式，同時還要

體印象。

符合新媒體時代用戶的閱讀模式。

本章將對新媒體數據新聞選題的意義、原則和分類進行詳細介紹，對

發現和選擇數據新聞選題具體說明，并從報道策劃對數據新聞的重要意義、

報道策劃的關鍵以及重點三個方面對數據新聞報道策劃進行說明。

第一節選題原則與分類

（一）新媒體數據新聞選題及意義

1.新媒體數據新聞選題

在整個新聞生產過程中，新聞的選題是眾多新聞生產環節中極為關鍵

的一環，是新聞報道的前提。

新聞選題即報道對象或內容的選擇，簡單地說就是媒體的報道內容，

它是整個新聞生產活動過程的起點，也是整個新聞生產流程中最基礎、最

重要的環節，選題的內容和質量對整個新聞生產活動具有重要的影響。

新媒體數據新聞選題即可理解為選擇有價值的、能夠進行數據可視化

敘事和表達的新聞報道主題的過程。

理論講授

2.選題對于新媒體數據新聞的意義

（1）給予正確方向，使主題更加鮮明

（2）提高新聞質量，更好滿足受眾

（3）引導輿論，實現“社會公器”職能

（-）新媒體數據新聞選題的原則

1.價值性原則

新聞價值的十個要素。

2.時效性原則

新媒體數據新聞選題理應遵循時效性的原則，盡可能的去選擇那些正

在發生的或者即將發生的報道內容和對象，選擇那些生活中比較新、比較

熱門的話題。

3.創新性原則

堅持創新性原則，打破常規，選擇那些視角新穎的新聞選題，選擇那

些別人還未報道過的新鮮題材。

4.群眾性原則

貼近群眾、貼近生活、貼近實際。

5.可及性原則

考慮當前的技術是否能夠獲取某個選題所需要的數據，是否能夠將所

獲取的數據進行可視化呈現，以及是否支撐某個新聞選題向新媒體數據新

聞的轉化等。

（三）新媒體數據新聞選題的分類

1.時事類

時事類數據新聞選題主要是涉及當前社會生活中新近發生的或正在發

生的事實，一般是發生在社會生活中與人們關系密切、對人們的生活有著

重大影響或者能夠引起人們廣泛關注的事實。時事婁數據新聞選題所對應講授.案例演

的數據新聞為時事類數據新聞。示

眾多的數據新聞網站也專門設置了時事類新聞版塊，比如澎拜新聞美

數課就專門設置了時事類數據新聞版塊，并在版塊中設置了抗疫、澎湃國

際以及浦江頭條等多個欄目。

例：澎湃新聞美數課的時事類數據新聞作品，以《中國人到底每天睡

多久？》。

2.財經類

財經類數據新聞選題主要涉及的是財政、經濟和金融等方面的內容，

這類選題對應的則是財經類數據新聞，澎湃新聞美數課和網易數讀都有相

應的版塊設置。近年來，也誕生了許多優秀的財經類數據新聞作品。

例：網易數讀數據新聞作品《貸款難：46%需融資小微企業獲銀行貸

款》。

3.社會生活類

社會生活類數據新聞選題主要涉及的是與大眾生活相關的社會事件和

社會問題等等，這類選題對應的是社會生活類數據新聞。因為它和人們的

日常生活關系比較密切，而受到社會大眾的廣泛關注。

例：新華網數據新聞所制作的《家宴?人間至味是團圓》數據新聞就

是一篇極為經典且優秀的社會生活類數據新聞作品。

4.文化科普類

文化科普類新媒體數據新聞選題主要涉及的是有關科學文化知識等方

面的內容，這類選題相對應的是文化科普類數據新聞。澎湃新聞美數課的

“思想”欄目、新華網數據新聞的“人文說”“漲知識”和“健康解碼”等

都屬于文化科普類數據新聞。講授，操作演

例：新華網數據新聞作品《4（）年實現碳中和我們的底氣在哪》就是示。

一篇優秀的文化科普類數據新聞作品。

第二節發現與選擇選題

（一）培養“新聞鼻”“新聞眼”，增強新聞敏感

“新聞鼻”“新聞眼”就是一種“新聞嗅覺”，指的是新聞工作者對于

新聞的敏感性，它是新聞工作者發現新聞的一種重要能力、必不可少的素

質。

新聞工作者要時刻保持這種新聞敏感，這種新聞敏感可能會在逛街時、

購物時或者在生活的某個場景下，就迸發出一個新鮮有趣的新聞選題。

有了這種新聞敏感，新聞工作者也更容易在紛繁的新聞事實中發現具

有新聞價值的事實和更容易引起受眾興趣的內容，從中選擇合適的數據新

聞選題，進而去完成整個新媒體數據新聞的編輯和制作。

（二）善于提取和抓住優秀選題

1.在微博、微信、抖音等新媒體平臺中發現與選擇選題

新媒體背景下，人人都是新聞的制造者和傳播者，而在微博、微信、

抖音這些用戶參與度極高的新媒體平臺上，更是匯集了多元且豐富的內容

信息，而這也為新聞工作者進行數據新聞選題提供了極為及時和全面的新

聞事實來源。

新聞工作者要深入這些用戶使用率高的新媒體，去瀏覽這些新媒體中

的大量新聞和內容，去選擇那些備受關注的新聞事實，從新聞熱點中善于

發現和提取優秀的新聞選題。

以微博熱搜為例，在微博平臺上分別設立了熱搜榜、要聞榜以及同城

榜，這些都為新聞工作者發現和選擇數據新聞選題提供了重要線索。

微信朋友圈也是獲得數據新聞選題靈感的一條重要途徑，因為新聞工

作者自身的社交網絡和社會資源也是發現數據新聞選題的重要方式和來

源。朋友身份越是多重，朋友圈關系網越是復雜，其中所包含的觀點和意

見也就越是豐富，看待問題的角度就越是多元。

2.在相關媒體的報道中發現與選擇選題

新聞工作者可以在工作之余去瀏覽分析其他一些相關媒體的報道內容

和材料，從中去發現和選擇自己的數據新聞選題。

不要以為其他媒體報道過的新聞內容就沒有價值，就放棄這方面的題

材進行報道，同時這也并不意味著新聞工作者要去抄襲別人的新聞內容，

而是利用其他媒體的新聞報道內容和信息進行二度開發式的數據新聞制

作，可以是就其他新聞報道內容進行深度分析并進行可視化呈現，也可以

是就相關數據新聞報道題材進行深度挖掘等等。

（三）善于觀察并從不同領域發現優秀選題

1.在重大活動中發現與選擇選題

各種體育比賽、文化娛樂活動和黨政機關及各類會議，也是發現數據

新聞選題的一條重要途徑，時事報道和新聞業界尤其注重這一方式。

各種各樣的體育比賽和文化娛樂活動本身往往就備受觀眾矚目，再加

上在各種文體活動中的體育明星、娛樂明星本身的吸引力和話題度，就會講授，案例演

使得比賽或活動中充滿大量的新聞線索，細心的新聞工作者便可從中找到示

合適的新聞選題。

以2020年芒果TV推出的女團成長綜藝節目《乘風破浪的姐姐》為例，

節目還未播出，便因參加節目的嘉賓本身的熱度和話題度引起了大眾廣泛

的關注。

例：網易數讀數據新聞作品《乘風破浪的姐姐，誰才是頂流》。

2.從社會生活中發現與選擇選題

新聞工作者應該深入基層，從社會生活中去發現優秀的新聞選題，去

發現能夠反映重大社會問題、能夠切實解決人民群眾困難以及能夠給人民

群眾生活帶來積極意義的優秀新聞選題。

例：網易數讀數據新聞作品《中國精神衛生資源：床位不足、醫生少》。

第三節選題報道策劃

（一）新媒體數據新聞報道策劃的必要性

1.首先，新聞報道策劃是確保新媒體數據新聞生產制作工作順利進行

的保證，前期的報道策劃能夠為數據新聞后續工作的開展提供正確方向和

有力支持。

2.其次，只有具有個性和特色的報道才能吸引受眾的眼球，而個性化

的數據新聞報道離不開報道策劃。

3.最后，在新媒體時代，信息的傳播方式、受眾的閱讀接收方式以及

新聞報道平臺和呈現方式都發生了極大的變化，通過報道策劃，新媒體數

據新聞的生產制作工作才能夠順利地進行。

（-）新媒體數據新聞報道策劃的關鍵

1.新媒體數據新聞要符合新聞、深度報道的基本結構和模式

新媒體數據新聞要符合新聞的基本要求和結構：

首先，新媒體數據新聞也要選取真實、新鮮的事實進行報道

其次，新聞的基本結構為：標題、導語、主體、背景、結語。數據新

聞報道亦要符合這個基本模式，而不能只有數據的可視化呈現。

新媒體數據新聞還耍符合深度報道的模式：

確定新聞選題之后，要針對性地選擇著眼點，通過報道策劃，根據數

據獲取、處理、分析和可視化呈現去對事件的起因、經過和發展進行深入

挖掘，并對其進行追蹤。

2.新媒體數據新聞要符合平臺及工具呈現的模式

新媒體數據新聞既要考慮到發布平臺的呈現方式，也要考慮到現有數

據處理工具是否支持所需數據的相關處理。

比如，數據新聞制作過程中經常使用到的工具：可將數據轉化為圖表

的工具GoogleChartTools,可清除無效數據的工具GoogleRefine,可將將

Excel數據轉換為Web文件的工具Mr.DataConverter,可以將大量數據過濾

成自己所需數據的工具GoogleFusionTables,以及數據新聞制作與發布的

平臺工具iH5、Wix、易企秀等等。

3.新媒體數據新聞要符合新媒體時代用戶的閱讀模式

一方面，在圖文結構和信息圖表的可視化呈現上，要使得數據新聞作

品符合用戶的視覺習慣；另一方面，數據新聞制作也要考慮到新媒體時代

智能終端廣泛使用背景下用戶對新聞的閱讀習慣。

以新華網數據新聞為例，其數據新聞作品就設置了PC交互和手機交互

兩種形式，分別滿足計算機端和手機端兩種不同使用習慣的用戶。

例：PC端數據新聞作品《人類與珠穆朗瑪峰》。手機端數據新聞作品

《天使的日歷》。

（三）新媒體數據新聞報道框架策劃

1.結構和邏輯策劃

報道結構和邏輯，主要指的是報道內容之間的組合排列關系。常見的

報道結構有線型結構、放射型結構、收束型結構和網狀結構四種。

從時間的延續來看，新聞報道的線型結構呈現出單向性的、直線型的

發展軌跡，放射型結構呈現出由線到面的放射狀的特點，收束型結構呈現

出由面到線或到點的特點，而網狀結構則呈現出或追蹤、或拓展等相互烘

托、交錯遞進的特點。新媒體數據新聞報道要采用什么樣的報道方式需要

進行提前策劃。

2.表達主題策劃

為了更好地去表達數據新聞主題，主題策劃也要遵循一些規律：

首先，數據新聞主題表達要有鮮明的傾向性，需要讓受眾感知到該數

據新聞作品的立場和態度；

其次，數據新聞主題表達要反映事物的本質規律，幫助受眾認識到事

物之間的關系和深刻內涵；

最后，數據新聞主題還要具有創新性，能夠吸引新形勢、新背景下受

眾的注意力。

3.圖文結合策劃

在數據新聞報道中，什么時候采用文字表達，什么時候運用圖表進行

可視化呈現，以及文字和可視化圖表如何進行搭配和結合，都需要對數據

新聞報道進行圖文策劃。

例：新華網數據新聞。

第四節選題與策劃應用

（一）確定數據新聞選題

在具體選題時，可以由表及里、以小見大，更為關注當代人的生存現

狀，關注社會熱點及社會發展存在的問題，如健康、就業、社會保障、交

通出行等。

見數據新聞《中國城鎮化的單身困境》。

（二）規劃內容板塊

內容板塊規劃是做好數據新聞敘事的關鍵，也是講好新聞故事的關鍵。

內容板塊確定既要前后具有邏輯性，又要層層深入，以便更清晰地表達主

題。

見數據新聞《中國城鎮化的單身困境》。

思考與練習,

（1）簡述新媒體數據新聞選題的意義及原則。布置作業、鞏

（2）簡述新媒體數據新聞選題的分類。固知識，進行

（3）簡述如何發現并選擇優秀的新媒體數據新聞選題。形成性評價。

（4）簡述如何對新媒體數據新聞報道進行策劃。

教學反思：教學反思

（1）教學成功之處：

（2）教學不足之處：

（3）學生獲得知識和創新（知識掌握、技能獲取、價值觀理念樹立）：

（4）改進措施和方案：

XXXX大學教案

第三章新媒體數據獲取

一、課時安排：課時（理論講授6課時，實踐4課時）

二、教學課型：理論、實踐課

三、教學目標：

建立目標任務

（1）了解新媒體數據需求及目標識別。

（2）熟悉新媒體數據來源。

（3）掌握新媒體數據獲取方式。

（4）掌握新媒體數據獲取的應用。

四、教學重點難點：

明確重難點

（1）新媒體數據來源。

（2）新媒體數據獲取方式。

（3）新媒體數據獲取的應用。

五、教學方法：

多媒體教學（講授法、實驗法）

六、教學過程與內容：

課程導入：

常見新媒體數據產生及來源領域。課程導入，激

發學習興趣。

本章概述：

本章從新媒體數據需求及目標識別、新媒體數據來源和新媒體數據獲

講授法，建立

取方式三個方面概述新媒體數據的獲取。

學習內容的總

為了更好地理解與運用，第四節以“分析網紅李佳琦抖音賬號運營情

體印象。

況”和數據新聞“中國城鎮化的單身困境”為例，詳細介紹了如何將以上

方法應用到實踐中。目的是將理論方法、操作技術與具體實踐相結合，能

夠更好地實現新媒體數據獲取。

第一節新媒體數據需求及目標識別

數據分析面臨的主要挑戰不僅有技術問題，還包括方向和組織領導的

問題。因此，提出問題、明確需求、確定目標才能為接下來?系列的數據理論講授

獲取、分析、可視化等做好準備。

針對不同的需求，我們要組合不同的數據進行分析，從多角度考慮設

計。如分析宏觀背景，可以從年代變化、地區差異、政府政策等方面搜集

數據；分析微觀事件，可以從媒體關注、網民討論、時間節點、擴散路徑

等方面搜集數據。

第二節新媒體數據的來源

（一）網絡數據庫大數據

網絡數據庫大數據主要是指基于傳統數據庫對新媒體內容及相關信息

進行存儲的數據，如新聞內容數據、網絡服務資源數據、消費者數據、用

講授，案例演

戶行為數據、庫存數據、賬目數據等。

示

（二）網絡社交大數據

網絡社交大數據主要是指用戶參與和使用新媒體社交平臺、系統、軟

件產生的數據，具有雜亂、異構等特點。目前以“三微一端”（微博、微信、

微視頻及新聞客戶端）為代表的新媒體平臺產生的數據是網絡社交大數據

的重點。新媒體平臺后臺數據大都能支持下載，以Excel文件方式導出到

本地，供進一步分析應用。這些數據對運營者了解平臺運營情況、提升運

營質量具有重要意義。

（三）網絡行為日志大數據

網絡行為日志大數據主要是指新媒體設備、傳感器等產生的數據，包

括人為交易記錄、瀏覽訪問記錄等數據，通常為結構化數據。

（四）網絡輿情大數據

網絡輿情大數據主要是指基于某熱點話題或事件，大量用戶通過新媒

體方式參與而產生的數據，通常通過人工或智能系統進行獲取。

第三節新媒體數據的獲取方式

（一）政府統計部門

在我國，政府統計部門包括國家統計局，省級統計局、市級統計局和

區縣級統計局，這些統計部門分別對不同層次、不同區域、不同范圍的各

類數據進行了詳細的統計。講授，操作演

例：國家統計局數據獲取。

（二）互聯網部門及專題網站數據

互聯網部門及專題網站數據主要由互聯網官方部門和互聯網行業部門

數據組成。諸如中央和國家網信辦、中國互聯網信息中心等提供的數據可

歸屬為互聯網官方部門數據，而像中國互聯網協會、中國互聯網金融研究

會等提供的數據可歸屬為互聯網行業部門數據。

例：中國互聯網發展狀況統計報告。

（三）系統日志采集

日志數據的收集通常通過日志收集系統自動完成，日志收集系統要做

的事情就是實時.收集'業務H志數據供離線利在線的分析系統使用。高可用

性、高可靠性和可擴展性是日志收集系統所具有的基本特征。系統日志數

據可以通過第三方平臺獲取，如CNZZ數據專家網站。可以幫助統計某一

網站的瀏覽次數、訪客人數、訪問數據等。

例：利用友盟+平臺獲取日志數據。

（四）Web數據抓取

Web數據抓取即通常所稱的網絡爬蟲，指的是根據相關的主題或關鍵

詞批量、快速從網站及新媒體平臺上提取信息的一種計算機軟件技術。Web

數據抓取程序模擬瀏覽器的行為，能夠提取瀏覽港上顯示的任何數據，因演示八爪魚的

此也稱為屏幕抓取。Web數據抓取的最終目的是將非結構化的信息從大量操作，指導學

的網頁中抽取出來以結構化的方式存儲。生練習利用八

Web數據抓取通常需要利用計算機程序設計語言進行程序編寫，而且爪魚進行數據

針對不同的需求和不同的抓取對象，程序的編寫也有所差異，因而對于普抓取。注意：

通的用戶來說具有較大的難度。而工具的應用為這一功能的實現提供了巨本書是對V7

大的便利，也大大降低了操作的難度。版本的介紹，

例：以八爪魚采集器為例，詳細介紹Web數據抓取的操作。八爪魚采可以指導學生

集數據有簡易采集和自定義采集兩種模式，簡易采集簡單易操作，門檻低，對最新V8版

無基礎也可使用。自定義采集可以滿足個性化需求，適合對八爪魚有一定本的操作。

了解、掌握八爪魚各項功能的用戶。

第四節新媒體數據獲取應用

（-）“分析網紅李佳琦抖音賬號運營情況”數據獲取

1.確定分析方向

李佳琦于2018年12月相繼開通抖音、小紅書、快手等社交賬號，迅

速以其專業、富有個性的推薦方式成為最能帶貨的主播之一。截至2019年

10月，李佳琦抖音賬號估值為53305011元，其抖音賬號極具分析價值。課堂實驗：指

首先，分析運營質量，關注其總粉絲數、獲贊數，單條視頻播放量、導學生對李佳

轉贊評數等；其次，分析營銷效果，這是此賬號分析中比較特殊的一點，琦抖音賬號數

因為李佳琦作為美妝博主、帶貨達人，對其帶貨能力的分析對于廣告投放據進行分析。

等具有重要意義；再次，分析整體環境背景，如網民數、抖音使用人數、

平均消費水平等，便于后期進行信息獲取。

值得注意的一點是，正式進行數據處理和分析時，此階段搜集到的數

據也許并不會全部被用到，但還是要盡可能多地找到相關數據，以提供更

多的分析依據。

2.獲取數據方法

（1）第三方平臺一一飛瓜數據

飛瓜數據作為分析短視頻的專業工具，擁有豐富的數據資源和強大的

數據分析能力。此案例中需要的賬號總體數據、商品推廣數據、作品數據、

粉絲數據（包括新增粉絲數、粉絲年齡分布、粉絲性別分布、粉絲地域分課堂實驗：指

布）和實時數據都可以在飛瓜平臺的數據監測功能中獲取。對于獲取的數導學生利用￡

據，可以將其整理在Excel表格中，供后續使用。瓜數據、抖音

（2）Web抓取數據一一抖音工具箱工具箱、已有

抖音評論數據對衡量李佳埼賬號視頻效果與熱度具有重要參考意義，統計報告進行

但抖音評論無法大批量復制，因此需要利用工具進行抓取。在此使用抖音數據分析。

工具箱進行評論數據的抓取。

（3）互聯網部門及行業網站

網民規模、網民屬性、短視頻用戶規模等數據可以從相關統計部門、

互聯網部門及行業網站獲得，為了后續處理方便，最好將獲取的數據整理

在Excel表格中。此案例中需要的背景數據主要來自中國互聯網信息中心

發布的《第44次中國互聯網絡發展狀況統計報告》。

（-）數據新聞“中國城鎮化的單身困境”數據獲取

1.明確數據需求

新聞選題和內容板塊確定，即明確了數據新聞的方向，數據新聞中相

應的數據需求也得到明確。

見數據新聞《中國城鎮化的單身困境》。

2.收集獲取數據

包括國家統計部門數據、互聯網部門及行業數據、Web抓取數據、系

統日志采集數據。

見數據新聞《中國城鎮化的單身困境》。

思考與練習，

（1）簡述新媒體數據的來源渠道。布置作業、鞏

（2）簡述常用的新媒體數據獲取的方式。固知識，進行

（3）分別利用八爪魚工具和飛瓜數據工具對網站平臺和短視頻平臺進形成性評價。

行數據抓取。

教學反思：

（1）教學成功之處：

（2）教學不足之處：教學反思

（3）學生獲得知識和創新（知識掌握、技能獲取、價值觀理念樹立）：

（4）改進措施和方案：

XXXX大學教案

第四章新媒體數據預處理

一、課時安排：課時（理論講授6課時，實踐4課時）

二、教學課型：理論、實踐課

三、教學目標：

建立目標任務

（1）了解新媒體數據可用性鑒別指標。

（2）掌握新媒體數據預處理方法。

（3）掌握新媒體數據預處理應用。

四、教學重點難點：

明的重難點

（1）新媒體數據預處理方法（重點在于利用python進行數據預處理）。

（2）新媒體數據預處理應用。

五、教學方法：

多媒體教學（講授法、實驗法）

六、教學過程與內容：

課程導入：課程導入，激

新媒體數據分析面臨的不規范性問題以及預處理價值的體現。發學習興趣。

本章概述，

數據預處理（DataPr叩rocessing）是指在主要的處理和分析以前對數

講授法，建立

據進行的一些必要的加工整理，主要目標是清理異常值、糾正錯誤數據、

學習內容的總

統一數據格式等。

體印象。

本章首先介紹新媒體數據可用性鑒別指標，分別是數據真實性、數據

完整性和數據價值性鑒別；其次，介紹數據預處理的四種基本方法，分別

是數據清洗（缺失值處理、重復值處理和異常值發現）、數據集成（實體識

另IJ、冗余和數據值沖突問題）、數據變換（平滑、聚集、數據概化、規范化

和屬性構造）以及數據規約（數據立方體聚集、維規約和數值規約）；最后，

以某旅游APP的酒店客戶信息數據為例，介紹數據預處理在新媒體領域的

實際應用。

第一節新媒體數據可用性鑒別指標

（一）數據真實性鑒別

1.數據來源真實

數據來源真實是保證數據真實的首要條件。數據來源整體可以分為官

力和其他渠道（包括行業數據、抓取數據和問卷數據等）兩種。一般來說,

官方統計的數據相對權威，能夠保障真實性，其他渠道獲取的數據更要認

真進行鑒別，防止因利益、主觀傾向等因素造成的不真實。

2.數據細節真實

失之毫厘，差之千里，統計數據中某個參數的不準確，都有可能導致

結果出現極大偏差，因此，對數據細節進行核實，是保證數據真實準確的

重要手段。如網絡問卷調查中，設置每個IP地址只能回答一次；紙質問卷

調查中，多次核查錄入數據以避免失誤。

（二）數據完整性鑒別

1.記錄是否完整

根據關系型數據庫相關概念，可以把數據表中的每一行叫做一個“記

講授，演示數

錄”。每一個記錄包含該行中的所有信息，就像在通訊錄數據庫中某個人全

據完整性、字

部的信息，但記錄在數據庫中并沒有專門的記錄名，常常用它所在的行數

段完整性案

表示這是第幾個記錄。

例,

例：“記錄”圖示。

2.字段是否完整

字段是比記錄更小的單位，字段集合組成記錄，每個字段描述文獻的

某一特征，即數據項，并有唯一的供計算機識別的字段標識符。

例：“字段”圖示。

（三）數據價值性鑒別

1.數據時效性分析

數據是什么時間產生的，是否還適用于現在的情況是對數據進行價值

判斷時必須要考慮的問題，只有確定數據產生的時間，才能更好地確定數

據的時效性和適用范圍。例如，要研究2019年青少年短視頻使用情況，10

年前的相關數據顯然不能適用于當前的研究，數據也就失去了它的價值。

2.數據支持性分析

數據能否有效支撐研究主題或觀點是數據價值判斷的一個重要方面，

有些數據即使本身沒有任何問題，但它不能對主題起到幫助，因而在此主

題下它就是沒有價值的。如了解中國青少年網絡使用情況，老年人網絡使

用情況調查數據在這里是沒有價值的。

3.數據全面性分析

某些數據確實可以為主題服務，但僅用這些數據不能充分說明問題，

需要有更多的數據作為它的背景或者比較對象才能揭示主題。因此，全面

結合特定主題下的相關數據才能最大程度發揮數據的價值。如研究婚姻狀

況，僅有結婚率、離婚率數據是不夠的，需要結合適婚男女性別比、夫妻

雙方收入情況、文化水平等多方面數據分析，才能體現相關意義，揭示研

究主題。

第二節新媒體數據預處理方法

（一）數據清洗

數據清洗（DalaCleaning）是指發現并糾正數據文件中可識別的錯誤

的最后一道程序，包括糾正不一致的數據、填補遺漏數據、消除異常數據

以及平滑噪音數據等。與問卷審核不同，數據錄入后的清洗一般是由計算

機而不是人工完成。進行數據清洗的原因在于直接采集來的數據是“臟”

的，主要體現在數據的不完整性、異常性、錯誤性以及冗余性。

數據清洗常見方法操作包括以下兒方面：參考教材講

授、演示利用

1.缺失值處理

數據并不總是完整的。對于缺失值的處理，主要是通過推斷進行填補，python進行缺

大多數情況下缺失的值必須手工填入（即手工清洗）。失值處理。

2.重復值處理

參考教材講

數據庫中屬性值相同的記錄被認為是重復的記錄，通過判斷記錄間的

授、演示利用

屬性是否相等來檢測記錄是否相等，相等的記錄合并為一條記錄（即合并/

進行重

清除）。本部分內容將介紹運用Excel刪除重復數據的三種方法。Excel

復值處理。

3.異常值發現

數據清洗中的異常值常用畫箱形圖（Box-plot）這一方法發現。箱形圖

又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數據分散情況資料結合圖示講解

的統計圖，因形狀如箱子而得名。箱形圖的繪制方法是先找出一組數據的箱形圖原理。

上邊緣、下邊緣、中位數和兩個四分位數；然后連接兩個四分位數畫出箱

體；再將上邊緣和下邊緣與箱體相連接，中位數在箱體中間。

（二）數據集成

數據集成（DataIntegration）主要指將多個數據源中的數據整合到一個

一致的存儲中，解決數據的分布性和異構性問題。其意義在于聯通“信息

孤島”，共享信息。在企業數據集成領域，目前通常采用聯邦式、基于中間

件模型和數據倉庫等方法構建集成的系統。數據集成的關鍵是要建立統一

的數據規范結構。在數據集成中主要有以下三大問題需要解決：實體識別

問題、冗余問題、數據值沖突問題。

（三）數據變換

數據變換是指對數據進行規范化處理，將數據轉換或統一成適合挖掘

的形式。數據變換包括平滑、聚集、數據概化、規范化和屬性構造五種途

徑。

1.平滑結合教材實例

平滑指去除噪聲、將連續的數據離散化、增加粒度。實現平滑主要有講解數據變換

三種方法：分箱、聚類和回歸。的五種途徑。

2.聚集

聚集主要指對數據進行匯總，例如在Excel中可以通過SUM、COUNT

等函數實現。應用中如每班學生數可以進行求和操作以獲得每專業或每學

院學生總數。

3.數據概化

數據概化是指用更高層次、更抽象的概念來取代低層次或數據層的數

據對象。例如，街道屬性就可以泛化到更高層次的概念一一城市、國家；

對于數值型的屬性，如年齡屬性（20歲、40歲、60歲），也可以映射到更

高層次概念年輕、中年和老年。

4.規范化

規范化是指將數據按比例進行縮放，使之落入一個特定的區域，以消

除數值型屬性因大小不一而造成挖掘結果的偏差。數據規范化的主要作用

有兩個，一是去掉量綱，使得指標之間具有可比性；二是將數據限制到一

定區間，使得運算更為便捷。規范化包括最小-最大規范化、零均值規范化

和小數定標規范化。

5.屬性構造

屬性構造是指利用已有屬性集構造出新的屬性，并加入到現有屬性集

合中以幫助挖掘更深層次的模式知識，提高挖掘結果準確性。例如：根據

寬、高屬性可以構造一個新屬性一一面積。

（四）數據歸約

數據歸約（Reduce）是指在盡可能保持數據原貌的前提下，最大限度

地精簡數據量（完成該任務的必要前提是理解挖掘任務和熟悉數據本身內

容，詳見本書第二章）。數據歸約得到的數據比原數據小得多，但可以產生

與原數據相同或基本相同的分析結果，提高挖掘效率。常見的數據規約方結合教材