用数据讲故事：视频类数据新闻可视化叙事研究
EXCEL中使用图表讲故事的技巧
EXCEL中使用图表讲故事的技巧在当今的数据驱动时代，有效地传达信息显得尤为重要。
Excel不仅是强大的数据处理工具，同时其内置的图表功能也为数据可视化提供了丰富的可能性。
通过图表讲故事，可以让复杂的数据更加直观，帮助观众快速理解并记住关键信息。
接下来，分享一些如何在Excel中使用图表讲故事的技巧。
数据选择的重要性在创建图表前，明确想要传达的信息至关重要。
选定关键信息后，切忌将所有数据都呈现在同一个图表中，这样会让受众感到混乱。
选择最能支持你论点的数据，避免冗余信息。
比如，若要展示某个产品的销售趋势，只需挑选相关的年份或季度数据，而不是展示整个5年的销售记录。
图表类型的选择根据要传达的信息，选择合适的图表类型是关键。
柱状图适合对比不同类别的数据，折线图则用于展示时间序列的变化趋势，饼图则能很好地展示各部分占整体的比例。
在设计图表时，要确保型与目的相符，选择最能展示数据特征的图表形式。
简化图表设计图表的复杂度直接影响到信息的传达效率。
过于复杂的图表会让观众失去兴趣，甚至难以理解。
建议将设计简化，采用清晰的颜色对比，使得数据点更加突出。
保持字体清晰，并避免使用过多的图例和标签，必要时可以考虑注释或标记重点。
通过简化设计，能够让受众更容易抓住关键信息。
颜色的运用颜色在信息传递中扮演着重要角色。
合理运用颜色不仅能增强视觉吸引力，也能有助于数据的解读。
尽量避免使用过多的颜色，以免造成视觉杂乱。
采用统一的颜色主题，可以让图表更显专业，更易于受众理解。
例如，使用暖色调来强调增长趋势，而冷色调则可表示下降趋势。
图表的故事性每个图表都应该有其背后的故事。
如何讲述这个故事是成功与否的关键。
可以在图表上方或旁边添加简短的文字，说明图表展示的数据和其背后的含义。
将数据与现实生活中的实际情况结合，能够让受众更容易理解数据所传达的信息。
例如，针对销售数据，可以结合市场需求的变化或竞争对手的动态来解释其中的波动。
交互性的重要性在现代办公环境中，使用Excel所创建的图表也可以是交互式的。
用数据讲故事读后感
用数据讲故事读后感
“用数据讲故事”是一本由美国出版社布兰德学习社出版的图书，作者是Nathan Yau，Nathan是一位知名的数据科学家，早期他曾是
一名统计学家，著有数据、可视化等和数据有关的书籍，本书介绍了如何用数据分析和可视化来讲故事。
本书全面地介绍了数据分析和可视化过程，淋漓尽致地向我们展示了如何用数据讲故事。
作者首先介绍了数据分析和可视化的基本概念，然后从数据收集和处理、数据统计分析、数据可视化分析等方面，通过大量实例，讲解了数据讲故事的各个流程，手把手教我们如何完成数据讲故事的过程。
读完本书，我受益匪浅，有了新的认识。
首先，我认识到用数据讲故事可以更有效地传达观点。
数据分析和可视化是最有效和最有弹性的方式来说明一个观点，它们可以使你说出更加可靠的故事，而不用过多借助文字。
其次，我认识到了写出一个故事的难点，以及将数据转化为一个有吸引力的故事的技巧。
从收集数据，到可视化，再到讲述，都需要相应的技巧，深入研究数据，勤于实践，才能将数据变为故事。
最后，我认识到了数据可视化的重要性。
数据可视化能让观众更好地理解你的故事，画面更加美观，一张图片比千言万语更直接，可以提高观众的参与度。
总之，通过阅读《用数据讲故事》，我深刻地体会到数字分析和
可视化是一种强大的工具，能够更深入地分析数据并讲述其中的故事，对于表达思想和把握重点有非常重要的作用。
融媒体时代如何讲好新闻故事
2020·5（下）《科技传播》94作者简介：万雪松，红河广播电视台，研究方向为新闻传播。
融媒体时代如何讲好新闻故事万雪松摘 要 文章介绍了优质新闻故事的稀缺性，并阐述了融媒体时代如何讲好新闻故事，包括树立以抵达为天职的新闻意识、利用数据新闻讲好新闻故事、充分利用融媒体技术、践行工匠精神，保证新闻表现力等。
关键词 媒介融合；优质新闻故事；稀缺性中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2020）259-0094-021 优质新闻故事的稀缺性分析众多的新闻从业者在入职过程中，几乎都听过“看在老天爷的份上，给我讲一个故事，并让它富有趣味性。
”但很遗憾，由于社交媒体的快速崛起与发展，极大地丰富了人们获取信息的方式与途径，但高质量的新闻故事生产却出现了阻滞现象，使得一个优质完整的好故事显得格外稀缺。
由于大众传媒从业者面临事业上的失落，在新技术的支撑下，人类传播生态实现了重构，新闻传播的大规模业务时代已经到来，人们对于动态性碎片化的信息需求仅靠社交媒体就能得到满足。
信息消费场景的移动化和碎片化的趋势愈加明显，人们越来越倾向于利用最短时间并以高效的方式获得 信息。
互联网推出的碎片化信息，都希望受众将其纳入先验性场景，技术运营既不愿意、也无法为读者提供生动、完整的长故事，或许可以理解，过于完整的故事，会压缩某种想象空间。
进行信息选择，受众对于认知捷径有着很强的偏向性，其接受偏误引导已经成为了一种习惯，正因为这样，营造了良好的环境，以便各个技术平台不断推出碎片化内容。
目前，社交媒体上，普通用户及相关团队推出的“段子秀”“个人秀”等，获取了大量的移动端流量，使得受众的注意力发生转移。
在信息爆炸时代，新闻从业者对于“客里空”新闻的批判，逐渐被“书房记者”的警惕所取代。
其中，“客里空”指的是善于信口开河、提供虚假新闻；而“书房记者”则显得更加伪装，“科学性”更强。
通过互联网，几乎能够获取各种类型的信息，不仅有地震、爆炸以及其他各种特大突发事件，而且其他信息可以借助于外围获取信息，不必动用人力与物力等资源去现场，只需要具备整合信息的能力就足矣。
用竖视频讲好新闻故事：基于眼动实验的新闻报道呈现方式研究
用竖视频讲好新闻故事：基于眼动实验的新闻报道呈现方式研究作者：闫玉荣陈梓鑫刘柯瑾来源：《新闻爱好者》2019年第05期【摘要】随着以手机为代表的移动设备的发展，竖视频被越来越多地运用在新闻报道和广告中，这既是屏幕尺寸、格式要求的创新，更是传播理念的创新，会影响文本的表达和接收者的认知模式。
通过眼动实验对比被试观看横视频和竖视频内容的视觉运动轨迹，分析不同形式视频下的注视特征，探索竖视频环境下新闻报道的表现方式发现，在人物报道呈现访谈画面时，竖视频能够收到与横视频同等的注视效果，但在介绍受访者的背景信息时，竖视频更容易将受众注意力持续聚焦到受访者身上，从而产生更大的感染力;在新闻事件报道上，竖屏限制了受众对现场信息丰富性的需求，这要求电视新闻工作者在前期拍摄及后期制作时，适应竖屏的信息呈现特点，调整镜头运用方式，并通过后期制作的弥补，使画面呈现符合受众的心理期待与相应的视线转移习惯，从而为移动传播时代的媒体人讲好新闻故事、传递新闻信息提供实践启示。
【关键词】竖视频;横视频;眼动实验;新闻报道随着以手机为代表的移动设备的发展，不同于电影和电视宽屏格式的高度大于宽度的垂直视频（Vertical Video）形式（又名竖视频）进入人们的视野。
例如快手、抖音、美拍等平台的作品即多以竖形呈现，并且拥有较大的用户基础;2017年腾讯推出人物访谈节目《和陌生人说话》，优酷也与多家主流媒体合作推出竖屏资讯。
与短视频软件上用户的原创内容相比，这些传统视频网站的作品在品质上有很大提升。
相比国内，竖视频在国外已经与直播游戏、音乐MV、电影等多种业态成功嫁接，应用相对广泛，然而它的发展也命运多舛。
2012年6月，YouTube上一支名为《对竖视频说不》的MV来势汹汹，上传者借用布偶卡通形象诙谐地表达了“竖视频是错误的”主题，认为电影、电视、电脑屏幕，甚至人眼结构都是水平模式，没有垂直观看影像的习惯;并且垂直观看视频时手机屏幕上下方会产生恼人的黑色边框，很大程度上影响了观影体验，此论一经发布，便获得了800万点击量[1]。
数据新闻知识点总结
数据新闻知识点总结一、数据新闻的定义数据新闻是一种以数据为核心的新闻报道形式，它通过收集、整理和分析大规模数据来讲述新闻故事。
数据新闻的报道方式不仅仅是依靠文字、图片和视频等传统的媒体元素，而是以数据可视化的形式向读者展示事实和趋势。
数据新闻通常采用数据挖掘、数据分析和可视化技术，以直观的图表和图形来呈现信息，让读者更容易理解和记忆。
二、数据新闻的特点1. 数据驱动：数据新闻以数据为依据，通过分析数据来支持新闻报道，让报道更加客观和有说服力。
2. 可视化呈现：数据新闻通常采用图表、地图和图形等形式来呈现数据，让读者更容易理解和接受。
3. 多维度分析：数据新闻可以通过分析多个维度的数据来揭示事实和趋势，让读者更加全面地了解新闻事件。
4. 实时更新：数据新闻的数据通常都是实时更新的，可以随时反映事件的发展和变化。
5. 交互性体验：数据新闻通常采用交互式的方式来呈现数据，让读者可以根据自己的需求和兴趣来进行调整和深入了解。
三、数据新闻的应用1. 政治报道：数据新闻可以通过大规模数据的分析和呈现来揭示政治事件的发展和影响，让读者更加客观地了解政治事件的实质。
2. 经济报道：数据新闻可以通过数据的分析和可视化来揭示经济趋势和变化，让读者更加深入地了解经济事件的影响和意义。
3. 社会报道：数据新闻可以通过数据的分析来揭示社会事件的发展和变化，让读者更加全面地了解社会事件的背景和原因。
4. 科技报道：数据新闻可以通过数据的分析和可视化来呈现科技领域的创新和发展，让读者更加直观地了解科技事件的影响和意义。
5. 环境报道：数据新闻可以通过数据的分析来揭示环境变化和资源利用的情况，让读者更加关注环境保护和可持续发展。
四、数据新闻的挑战1. 数据收集：数据新闻的报道需要大规模的数据支持，因此数据的收集和整理是一个非常重要的环节。
2. 数据分析：数据新闻的报道需要对数据进行深度分析，从而揭示事实和趋势，这需要记者具备一定的数据分析能力。
DV详细使用讲解
DV详细使用讲解什么是数据可视化（Data Visualization，DV）？数据可视化是指通过图表、图形和动画等可视化方式展示数据的过程。
相比于简单的数据报表和表格，数据可视化能够更加清晰、直观地传达数据的信息和洞察，有助于人们更好地理解和分析数据。
为什么需要数据可视化？数据可视化在现代数据分析和决策中扮演了重要的角色。
以下是一些使用数据可视化的原因：1.提供更好的数据理解：通过将数据可视化，人们可以更快速、直观地理解数据。
图表和图形能够帮助人们识别趋势、关联和异常，以及发现隐藏在数据中的模式和关系。
2.强调关键信息：通过数据可视化，可以将关键信息和核心洞察突出展示，帮助用户快速抓住重点。
这样可以减少冗杂信息的干扰，并帮助用户做出更有意义的决策。
3.支持故事叙述：数据可视化可以帮助构建故事并传达信息。
通过可视化，可以将数据转化为具有情感和故事性的形式，更好地激发观众的兴趣和共鸣。
4.提高数据传达效率：相较于纯文本或表格形式的数据，可视化数据可以更快速地被读者理解和消化。
这对于需要快速传递信息的场景和需要汇报数据的场合非常有帮助。
数据可视化的使用场景数据可视化可以应用于各种场景和行业。
以下是一些常见的使用场景：1.业务分析和决策支持：数据可视化可以帮助业务分析人员更好地理解市场趋势、销售数据、绩效指标等，从而提供支持决策制定的洞察和见解。
2.数据报表和看板展示：可视化数据报表和看板可以将数据以清晰、直观的方式呈现。
这对于管理者、数据库管理员和部门领导非常有帮助，可以快速了解数据运行状况、系统性能等。
3.数据科学和机器学习：数据可视化对于数据科学家和机器学习工程师来说至关重要。
通过可视化，可以更好地理解数据集和模型的特征，识别异常数据、缺失值等问题，并从中找出建模或改进的方向。
4.市场营销和用户分析：通过数据可视化，可以更好地理解和分析消费者行为、用户偏好和市场趋势。
这有助于市场营销人员制定更有针对性的策略，提升营销效果。
融合报道的叙事特征
融合报道的叙事特征：
融合报道的叙事特征主要包括以下几个方面：
1.多媒体呈现：融合报道运用多媒体手段，将文字、图片、音频、视频等多种媒介元
素融合在一起，以丰富多样的形式呈现报道内容，增强报道的直观性和生动性，提升受众的阅读体验。
2.故事化表达：融合报道采用故事化的叙事方式，将新闻事件以情节为主线，通过情
节推进的方式展现事件的全貌，使报道更加吸引人、易于理解。
3.互动式参与：融合报道注重与受众的互动，通过留言、评论、点赞等方式收集受众
反馈，及时回应受众关切，增强受众的参与感和黏性。
4.跨平台传播：融合报道在多个媒体平台发布，如报纸、电视、网站、社交媒体等，
根据不同平台的传播特点和受众需求，进行差异化传播，扩大报道的影响力和覆盖面。
5.数据可视化：融合报道运用数据可视化技术，将复杂的数据以直观、易懂的方式呈
现出来，帮助受众更好地理解数据背后的信息和趋势。
6.强调时效性和现场感：融合报道注重时效性，及时更新报道内容，同时通过现场直
播、实时更新等方式增强现场感，让受众仿佛身临其境。
7.多元化叙事视角：融合报道采用多元化的叙事视角，包括记者观察、当事人讲述、
专家分析等，多角度呈现新闻事件的全貌和深层内涵。
用数据讲故事课程设计
用数据讲故事课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解数据在讲故事中的重要性，掌握使用数据整理和展示的基本方法。
2. 学生能够运用所学统计图表（如条形图、折线图、饼图等）来描述和分析实际问题。
3. 学生能通过数据分析得出结论，并运用数据支撑自己的观点。
技能目标：1. 学生掌握从现实问题中提取有用信息并进行数据化的技能。
2. 学会运用信息技术工具（如Excel、在线数据可视化工具等）进行数据整理和展示。
3. 学生能够通过小组合作，有效沟通和分享数据故事。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据的敏感性，激发他们对数据分析和信息提取的兴趣。
2. 增强学生的团队协作意识，培养在团队中分担责任和共享成果的态度。
3. 提高学生的信息素养，使他们能够客观、理性地分析问题，形成科学的决策意识。
课程性质：本课程为实践性强的数据分析课程，旨在通过实际问题的探究，让学生体验数据在生活中的应用。
学生特点：六年级学生具备一定的信息处理能力，对图表有一定的认识，但需进一步培养数据分析与逻辑思维能力。
教学要求：结合学生特点，通过实际案例，引导学生动手操作，培养数据处理和分析能力，实现知识、技能和情感态度价值观的全面提升。
教学过程中注重分解课程目标为具体可衡量的学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面：1. 数据收集与整理：- 教材章节：数据收集与处理- 内容：讲解数据收集的方法，如问卷调查、网络搜集等；介绍数据整理的基本步骤，如清洗、分类、排序等。
2. 数据可视化与表达：- 教材章节：统计图表的绘制与应用- 内容：学习条形图、折线图、饼图等常见统计图表的绘制方法；探讨如何将数据有效地呈现，使观众更容易理解和接受。
3. 数据分析与故事构建：- 教材章节：数据分析与应用- 内容：运用所学图表对实际问题进行分析，提炼关键信息，构建具有说服力的数据故事；分享数据分析成果，学会在团队中进行有效沟通。
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用数据讲故事：视频类数据新闻可视化叙事研究
作者：冯雨阳
来源：《新闻世界》2021年第11期
【摘要】视频类数据新闻是新聞生产的新兴领域，在实践过程中逐渐形成了线性、递进式、同心圆三种基本叙事模式。
视频类数据新闻在叙事中突出“故事性”内核特征，强调以时间倒错完善叙事链条，通过“零聚焦”串联数据突出叙事要点，并应用视听数据符号立体化新闻叙事。
研究认为，视频类数据新闻生产应避免视频可视化叙事与新闻性失焦的矛盾，增强数据新闻视频利用率与互动性。
【关键词】数据新闻;可视化叙事;澎湃新闻
【基金项目】本文为湖北省教育厅项目《社交媒体集群行为的话语传播及引导机制研究》（15Y017）阶段性成果。
数据新闻又称“数据驱动型新闻”，即“通过反复抓取、筛选和重组来深度挖掘数据，聚焦专门信息以过滤数据，可视化地呈现数据并合成新闻故事。
”[1]在互联网生态架构中，视频逐渐成为底层应用形态，数据新闻视频化发展俨然成为媒体传播形态变迁的重要方向。
澎湃新闻子栏目“美数课”以鲜明的品牌内容在视频类数据新闻领域中独树一帜、颇具特色，为数据新闻可视化方向发展提供了实践范式。
一、故事逻辑：澎湃“美数课”视频类数据新闻的叙事结构
数据新闻包含“数据”与“新闻叙事”两个维度，“大数据能够揭示数据值之间的数理相关关系，却无法确定事件之间的因果联系”，[2]数据新闻的出现，为新闻生产开辟了新路径，海量数据通过交叉引证将零碎的信息具象化，信息是“点”，而新闻叙述中的“故事”是将点连成线的
“黏合剂”，帮助读者明晰因果、理解现实。
近年来，视频类数据新闻都在积极探索“由面及里”的内容叙事，呈现出以下叙事模式和叙事特征。
（一）线性叙事模式
线性叙事模式是以新闻时间或事件发展顺序为轴线的叙事，通常包括两个及以上参照物，用以反映横向或纵向时间的发展变化。
线性叙事模式聚焦于单个新闻点，指向明晰，强调简约、直观、易懂。
传统新闻报道，多以线性叙事为主，在跨屏传播时代，受众通过多屏快速浏览，这种视觉习惯也推动了以连续性为特征的线性阅览设计的兴起，有助于受众快速掌握新闻核心信息。
相较于图文表述，视频类数据新闻在线性叙事模式上能够将事物发展变化以影像的方式进行动态呈现，将数据可视化为动态图谱或图形、图像元素，在较为晦涩的新闻内容表达中作用突出。
澎湃新闻发布的《浦东开发开放30年，不断刷新的天际线》《高楼大厦背后，支撑浦东开发开放30年的有哪些“无形地基”？》，以时间线性发展为驱动，将浦东地标建筑用动画形式展现，将视觉冲击力“拉满”，配合渐进高调的音乐展现浦东高速发展的主基调，地标建筑与世界高层建筑数据对比，从侧面展现浦东发展与世界发展的步伐脉络，对比集中。
（二）递进式叙事结构
递进式叙事结构，是由多个设问单元有机组合而成的，包含新闻事件详细背景、现状、原因、影响等多个层次，层级间由浅入深过渡，将多种可视化形式叠加以佐证庞大新闻叙事框架。
信息数据转化成视听语言形式呈现，辅以史料文献材料、图文音频内容，视听效果愈发强烈，使数据与信源交叉印证，提升专题新闻内容的客观性、真实性与多样性。
《洪水之中》介绍了防汛历史并审视当下，分别聚焦于蓄滞洪区的启用功能与条件、蓄滞洪区分洪的原因和启用过后对当地人民生产生活的影响，以及建设性发展建议与展望三个层面。
以“蓄滞洪区”为论述的中心点，广泛收集数据内容，将数据信息以柱状图、动画、3D地图等形式呈现，融合于报道框架中，递进式呈现，浅入深出，从具体事件出发，发散至新闻事件所带来的经济、社会等层面的影响。
（三）同心圆叙事模式
同心圆叙事模式围绕具体议题进行环状叙事，通过多条线索佐证论点。
澎湃新闻在《嫦娥揽月》报道中，围绕“嫦娥五号地球着陆场要求”，从“万中无一人”“万中无一河”“万中无一平”“万中无一视野”四个层面阐述嫦娥五号探测器选择内蒙古四子王旗着陆场的原因。
其中引用地理、人口等数据印证居于“圆心”内核心观点。
《嫦娥揽月》共策划五期专题报道制成独立视频切片，呈现探月历史与过程，给受众以直观经验性印象。
上述三种视频类数据新闻叙事模式并非完全割裂，在特定议题下可能存在交叉内容，形成“复合型”内容叙事。
二、视频类数据新闻以“故事”为内核的叙事特征
新闻叙事学中的“故事”指的是“被叙述的内容，即所指，是以某种方式对于新闻素材的描述，它由一个或多个相关联的事件组合而成。
”[3]故事的实质主要包括事件、行为者、场景。
基于热奈特叙事话语理论，笔者将其与数据新闻可视化叙事相结合，分析数据新闻“故事型”建构的主要路径与特点。
（一）以时间倒错完善叙事链条
热奈特强调“叙述时长”是叙述时间与故事时间之间长度的比较，包括“停顿”“场面”“概要”“省略”。
视频类数据新闻在叙述时长上，一般应归为“场面”或称“场景”，即记者叙述时间与故事时间基本一致，由画外音或同期声串联内容进行布局与编码。
热奈特认为“时间倒错”是故事时间与叙事时间顺序之间一切不协调的形式，涵盖倒序和预序。
在数据新闻故事性叙事中，“时间倒错”起到补充交代或预测发展趋势的画面表现作用，集中体现在“回忆性”或“回顾性”叙事片段当中。
视频类数据新闻能够有效调动多种媒介形态共同创作，突破线性叙事框架。
新闻故事发展由叙述者自主切换，打破时空限制。
《美国少数族裔的平权之路还要走多久？》以时间顺序简述“弗洛伊德之死”引发的游行示威活动，接着“闪回”美国少数族裔的平权运动发展历史及美国人口构成数据，最后又回到新闻事件本体，为原新闻提供知识性数据、背景材料支撑，由画外音串联故事链条、声画共筑，呈现新闻复调叙事。
（二）“零聚焦”串联数据突出新闻要点
热奈特在“叙述者”与“聚焦点”问题上，着重透视“谁看”“谁说”的问题，划分为“零聚焦”“内聚焦”“外聚焦”叙事。
澎湃新闻采取结构化的“零聚焦”全知视角，记者居于叙事空间顶点，使“故事”延展性得到极大提升，新闻视野无限开阔，协助受众全方位了解事件全貌。
故事讲述者“不定式聚焦”将零碎的数据用具体事件串联起来，增强故事参与性与感染力，报道立意突出。
（三）视听数据符号赋予新闻叙事立体化
“视听叙事，就是视听创作活动通过技术手段实现文本意义的过程。
”[4]基于镜头的转接，是内容、形式和手法交互的符号系统，也是文本意义“再创造”过程。
数据新闻的可视化从平面到立体是媒介形态发展的趋势，立体化包括呈现形式与内容结构两方面，用以佐证数据的真实、多元。
上文《洪水之中》论述洪水外溢的原因时，首先，将该区域用动态图示演绎，通过颜色对比变化来表现，将视角放置于宏观。
其次，三峡水坝“削峰效应”演示动画，通过数据关系摆置，传达重大洪灾似乎已经离我们远去，说明放松了对洪水的警惕。
随后，通过谷歌地图展示该区域地理形态变迁，表明原先规划的蓄滞洪区已被规划为建设用地，完成佐证。
应用多重视听表现形式将“洪水外溢”原因阐明清楚，建构在受众头脑中的立体化新闻景观。
数据新闻在向视频化发展过程中，能够规避图文中晦涩繁杂的叙述词汇和抽象数据，转而引用可视化立体动画视频呈现，提升传播容错率。
三、视频类数据新闻存在的问题与思考
（一）避免视频可视化叙事与新闻性失焦的矛盾
数据新闻以数据信息作为首要内驱力，数据新闻向视频化探索过程中，内容可视化叙事与客观新闻呈现存在复杂关系。
新闻主题独特性与多元数据和多重叙事表现手法之间问题突出。
叙述者在串联预设的故事情节中填充倾向性数据作为内容支撑，同时应用繁杂可视化形式为内容表现载体，致使受众过度沉浸于故事情节而忽略了新闻核心议题，进而使新闻内容流于形式、传播有效性降低。
对此，视频类数据新闻应基于多渠道信源交叉印证，平衡新闻性要素，为新闻立论、推论创造条件。
深耕数据发掘，从海量数据中剖析进而形塑议题，由数据价值密度决定叙事主题，而非主观设定嵌套数据。
用数据讲故事既需要用可视化作点缀，也需要突出主线新闻要义，削减过于繁琐的形式枝节，完成内容的聚焦。
（二）增强数据新闻视频利用率与互动性
视频类数据新闻沉浸体验突出，从听觉与视觉两个层面增强了身体在场，搭建了叙事的空间场域，使受众对新闻产生立体化的认识。
视频类数据新闻是對扁平化内容的进阶加工，其利用率与互动性的最大势能仍未充分发挥，表现在可视化的交互深度与内容的再生产。
一方面，需要深化与受众的沉浸式互动、搭建媒介空间场域，通过智能技术将数据新闻与人“身体”高度融合，达到虚拟与现实空间的零界感，由受众自主体验新闻，消弭“噪音”干扰;另一方面，数据新闻的故事内容转向用户的“量体裁衣”，沟通与用户间的交互元数据，关注对原生数据的挖掘，在特定议题下着力提高用户的参与感，满足用户对信息定制的个性化要求，在生产新闻与维系传受关系的过程中充实信源，也使受众确立自身在海量信息活动中的定位。
注释：
[1]方洁，颜冬.全球视野下的“数据新闻”：理念与实践[J].国际新闻界，2013（06）：75.
[2]王强.“总体样本”与“个体故事”：数据新闻的叙述策略[J].编辑之友，2015（09）：66.
[3]米克·巴尔.叙述学：叙事理论导论[M].谭君强译.北京：中国社会科学出版社，1995：54.
[4]祝虹.视听叙事学刍议[J].当代电影，2014（10）：63.
（作者：湖北大学新闻传播学院硕士研究生）
责编：周蕾。