编辑理念与编辑能力创新刍议——基于数据新闻学视角

         编辑理念与编辑能力创新刍议——基于数据新闻学视角

沙力玛·哈欺木

                         新疆科技报 830000

摘要：本文从数据新闻学的角度出发，探讨了编辑理念与编辑能力的创新。首先，文章阐述了传统编辑理念的局限性，指出数据新闻学的兴起与发展为其提供了新的思路和方法。其次，文章探讨了编辑能力的创新，在数据获取和处理、数据可视化等方面提出了相应的建议和思考，旨在拓展编辑的技能和视野。最后，文章强调了编辑的使命和责任，呼吁编辑们不断创新与进步，为数据时代的新闻事业贡献更加精彩的篇章。

关键词：编辑理念 编辑能力 创新策略

引言：随着信息技术的迅速发展，数据已成为媒体报道的重要来源。传统新闻编辑对于数据的理解和应用十分有限，无法准确地解读和利用数据。然而，人们对数据的需求与日俱增，新闻媒体不得不转向新的编辑理念和编辑能力，以更好地满足读者的需求。

数据新闻学应运而生，成为了新闻媒体编辑的必修课程。数据新闻学拓展了编辑的视野，改变了其传统的编辑角色，使他们能够更好地理解数据和进行数据分析。编辑们不仅仅是新闻的传播者，还可以通过数据挖掘、分析和可视化等技术与方法，挖掘新闻背后的故事，为用户提供更贴近生活的新闻解读。

本文从数据新闻学的角度出发，探讨了编辑理念与编辑能力的创新。首先，文章阐述了传统编辑理念的局限性，指出数据新闻学的兴起与发展为其提供了新的思路和方法。其次，文章探讨了编辑能力的创新，在数据获取和处理、数据可视化、数据挖掘和机器学习等方面提出了相应的建议和思考。最后，文章强调了编辑的使命和责任，呼吁编辑们不断创新与进步，为数据时代的新闻事业贡献更加精彩的篇章。

一、传统编辑理念的局限性

传统编辑理念主要强调新闻报道的客观性、真实性和公正性。编辑们通常会收集多方面信息、进行调查采访，力求报道的准确性和公正性。然而，传统编辑理念的局限性也逐渐显现出来。

首先，传统编辑理念忽视了数据的价值。传统编辑更注重新闻报道的语言表达和故事性，而对于数据的收集、处理和利用往往缺乏足够的关注。这导致编辑们无法在新闻报道中充分利用数据的价值，无法向读者传递更加深入的见解。

其次，传统编辑理念存在报道歧视。由于编辑的主观意见和掌控权，部分新闻报道可能出现歧视现象，特别是对于社会弱势群体和少数族裔人群等。数据新闻学的出现，可以通过数据挖掘和分析来揭示数据背后的事实，从而避免这种偏见。

另外，传统编辑也面临着新闻数量的爆炸增长，难以同时涉及所有的新闻报道领域。这也限制了编辑关注更加深入的领域和报道主题，无法在新闻报道中展示更多的视角和深度。

因此，为了更好地满足读者需求和应对数据时代的挑战，编辑需要创新编辑理念和编辑能力，多利用数据新闻学的思路和方法来进行新闻报道。

二、编辑能力的创新

（一）数据获取和处理

在数据新闻学中，获取和处理数据是非常重要的一步。下面是一些常用的数据获取和处理技术：

1. 网络爬虫。爬虫是通过程序访问并提取网站上的数据，可以用于获取互联网上的大量信息。爬虫技术需要熟知编程语言，通信协议和网站结构的基本原理，并了解反爬虫技术。

2. API接口。API是指应用程序接口，是实现不同应用程序之间相互通信的一种方式。通过使用API，数据新闻工作者可以获取包括社交媒体平台、政府数据站点和企业数据库等多种数据源。

3. 数据库查询。对于大数据，尤其是在企业内部，需要使用查询语言来实现对数据的提取和分析。SQL是一种广泛使用的查询语言，可以轻松地从关系型数据库中提取数据。

4. 数据清洗和处理。数据的清洗和处理是确保数据的精度和可用性的关键步骤。常用的数据清洗技术包括去重、修正错误、填充空值、规范格式等。

5. 数据可视化。可视化是向读者传达数据信息的关键技术，可以将单调的数字变成易于理解的图表和图形。数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。

需要注意的是，获取和处理数据的过程中需要注意数据隐私和安全问题，并严格遵守有关数据保护的法律和规定。

（二）数据可视化

数据可视化是将复杂的数据以可视化的形式展示，使得数据的含义更容易理解和分析的过程。常见的数据可视化方法包括线图、柱状图、折线和面积图、散点图和气泡图、热力图和地图、树状图和网络图等。

为了制作高质量的数据可视化，需要注意以下几个方面：

1. 选对图形类型。数据可视化的目的是以最直观、易懂的方式呈现数据信息，因此在制作可视化图形时必须选定最合适的图形类型。

2. 标题和注释。数据可视化中，清晰的标题和注释是使得读者理解图表内容的重要关键。标题应当概括属性，注释应强调值域。注释要简短明了，说明数据的来源及背景等信息。

3. 颜色搭配。数据可视化的颜色搭配需要明确区分数据的属性和分类，同时不停地受到读者和数据视觉的限制而进行测试和优化。

4. 数据比例。在提供可视化数据信息的同时，需要确保数据比例的正确性，因为缺失或不准确的数据比例会导致误导。

5. 自己分析。数据分析人员应该进行各种验证，这样他们能够充分了解每个数据点及组成部分，做出结论并在图表中反映出来。

正确认识和应用数据可视化的能力是数据新闻学中不可或缺的技能之一。

总结语

数据可视化是一种将复杂数据以可视化方式展示的方法，它可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而做出更准确的决策。在制作数据可视化图形时需要注意选择最合适的图形类型、清晰的标题和注释、恰当的颜色搭配、正确的数据比例以及进行自我分析等方面。正确的应用数据可视化能够有效提升数据分析和决策的效率和质量。

参考文献

[1] 侯夷. 编辑理念与编辑能力创新刍议——基于数据新闻学视角[J]. 采写编, 2018(1):2.

[2] 张炯. 基于数据新闻学的编辑理念与编辑能力的创新研究[J]. 中国编辑, 2015(1):4.