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　　2.解释宏大新闻事件与个人的关联
　　数据新闻还可以帮助记者解释宏大背景下的新闻事件和个人之间的关联，新闻学对于报道公共事务的要求，是能够通过记者的报道，帮助读者认识到一项公共政策的实施或修订对个人造成的影响。数据新闻让读者们在阅读报道后对自己的生活提出问题，诸如：我们的家人是否安全？我们的孩子接受的教育是否合适？总之，数据新闻的工作是让读者能在数据和新闻事件中找到属于自己的故事。
　　例如：英国广播公司（BBC)和毕马威会计师事务所联合制作的《预算计算器：2012年的财政预算将如何影口向你？》能够帮助读者理解新的财政预算（税收计划）给个人生活带来的影响，用户只需要在界面上输入一些个人信息，它就能够自动计算出你需要为新的政府财政预算增加支付多少税，你的生活会变得更好还是更糟。
　　3.记者角色的转变
　　通过数据的使用，记者工作的重点从“第一个报道者”转化成新闻事件的影响的阐释者。数据新闻报道的议题范围十分宽广，记者更有意义的工作是为读者提供经过定量分析的洞见，使用数据能够将抽象概念转化为普通人容易理解的事物，帮助记者讲述抽象的社会问题。记者还可以分析复杂形势中各种变量的动态关系，能够为读者预见下一次正在酝酿的金融危机，指出政府对资金的滥用和决策的失误，甚至帮助人们寻找复杂问题的解决方案。
　　数据新闻需要计算机程序员、数据分析人员与编辑、记者密切配合。《芝加哥论坛报》的新闻应用程序编辑BrianBoyer(2011)说：“所有关于新闻应用程序的创意都来自新闻编辑部里的记者和编辑，我们之间建立起了非常牢固的个人以及专业关系，当他们（编辑和记者）获得数据，会向我们提供想法。”
　　程序员的工作主要是辅助记者，帮助他们挖掘数据，将庞杂的数据转化为电子数据表等。程序员实时处理新闻编辑部正在进行的数据工作，将其转化为应用程序张地图、一个图表、或是一个网站。
　　数据新闻的应用程序一般会占据新闻页面最显著的位置，和记者的文字报道相辅相成。
　　例如，英国《卫报》（Guardian)在2011年的伦敦骚乱中运用数据新闻的方法，帮助读者更好地理解事态进展和背后原因。伦敦骚乱发生后，英国政治上的保守派指责脸书(Facebook)、推特（Twitter)和黑莓信使（BBM)等社交媒体传播谣言、煽动骚乱，并据此要求暂时关闭社交媒体，但政府没有调查骚乱发生的真正原因。
　　《卫报》与学界进行合作，邀请曼彻斯特大学的学术团队一起研究社交媒体在骚乱中的作用。后者一共分析了260万条关于骚乱的推特信息，观察谣言如何在推特上传播，不同的用户在宣传和散布信息中的功能，以确定推特和其他社交媒体是否煽动了骚乱。
　　《卫报》的“解读骚乱”数据团队使用地图显示骚乱发生地点的贫困程度，让“骚乱与贫困没有关系”的主流政治话语不攻自破。他们还制作了一段视频，将暴乱发生地和参与群众的家庭住址联系起来，显示出“暴乱通勤路线”，建模预测暴乱者最有可能采取的路线。此外，研究者对推特信息进行了内容分析，分类编码为：重复、驳斥、质疑、评论，并对数据进行可视化处理，指出了推特在纠正谣言方面发挥了积极作用。
　　三、结语
　　数据新闻学是一门交叉的、新兴的新闻学分支，已经备受全球新闻学界和新闻业界的广泛关注。正如信息科学、计算机科学的不断更新换代一样，数据新闻学的内涵、理论和方法也随之不断发展。
　　随着大数据渗透于人们生活的方方面面，新闻的生产传播方式、新闻记者的角色、受众的阅读方式也在发生转变。在全球传统新闻业不断萎缩、新闻记者的专业性不断受到挑战的今天，数据新闻学无疑为新闻业寻找出路提供了一种可能。
　　数据新闻学是精确新闻学的进一步延伸，对传统新闻学不可避免地带来诸多挑战，对新闻学教育的模式和内容也会带来巨大的挑战。
　　随着经济的高速发展和改革开放的不断深化，中国正在经历前所未有的社会变革，为数据新闻学的实践提供了广阔的舞台，透明而负责任的新闻业是社会健康发展的基础，中国的新闻学界和新闻界在数据新闻学上应该投入力量，有所突破，充分地发挥媒体的监视、服务和沟通作用。
　　参考文献：
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