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摘 要 随着读图时代的到来，财经新闻数据的可视化传播已逐渐成为财经媒体一个重要的发展趋势。文章基于双重编码理论对财经新闻的可视化传播提出了新的思考，以DT财经为例，总结了财经新闻可视化传播过程中的不足之处，并针对性地提出了问题的解决方案，对未来财经新闻可视化传播的发展方向进行了展望。
关键词 财经新闻；双重编码理论；数据；可视化；DT财经
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）13-0012-03
1 财经新闻可视化传播的内涵、背景与意义
1.1 新闻可视化传播内涵及其发展背景
新闻可视化传播是以数据为核心、信息为支撑、可视化为载体的跨媒体新闻传播形式。它综合了现代信息技术、数据化制作和可视化生产等多种应用。简而言之，新闻可视化传播是基于大数据挖掘并以图形的可视化为呈现形态的报道传播形式。
现阶段，大数据在各领域都发挥着至关重要的作用，引领着时代发展的潮流。在新闻媒体方面，大数据是如今新闻行业发展运用必然的发展趋势。在这样时代背景下，实现新闻传播的可视化是非常关键的环节，大数据技术基于计算机技术、互联网技术、信息技术发展而来，其特点主要是4V，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确）[1]，而这也正是数据可视化新闻从早先的精确新闻继承而来的重要理念与特点，是财经新闻在大数据时代追求信息、数据可视化转型的重要动因。
1.2 可视化传播与财经新闻结合的理论支撑
双重编码理论在20世纪70年代由加拿大学者佩维奥针对言语与非言语信息在记忆中的作用关系而提出，后来又逐渐扩展到心理学、神经心理学、传播学等层面。双重编码理论提出，人的认知系统是由两套不同但相互联系的编码组成，分为言语编码与而非言语编码。前者专用于语言的处理，后者则用于对非词语事物、映像的表征与处理。同时言语编码与非言语编码各自拥有不同的表征单元，分别为词元和象元。词元指任何以语言为形式所感知的信息的编码表征单元，而象元是指任何以非语言形式所感知的事物、事件以及情景的编码表征单元。而佩维奥等人通过实验支持了双重编码理论所假设的编码系统与五官感知系统的正交模式：作为视觉象元的图片，相较于作为视觉词元的文字具有更多地具体性优势；作为听觉词元的朗读，相较于作为听觉象元的拟声在顺序性任务方面具有更多的优势[2]。
根据双重编码理论，同时以视觉形式与言语形式呈现的信息更容易记忆和识别，以图解的方式表达信息为基于语言的理解提供了很好的辅助与补充，有利于大大降低语言通道的认知负荷[3]。
对于财经媒体而言，在大数据、超文本、碎片化阅读兴盛的当下，以象元为信息编码表征单元的可视化传播已成为一种必然的趋势。2015年第一财经和阿里巴巴联手创立了专攻数据的财经新媒体——DT财经，特点是将数据融入其所有新闻实践的操作流程中，并通过数据呈现每一件新闻作品，同时兼具財经新闻生产能力和商业数据挖掘能力[4]。
而新闻的可视化传播便是其一重要特色，本文希望以定性研究的个案分析法探讨以DT财经为代表的国内新兴财经媒体可视化传播的创新路径与方法。
2 财经新闻可视化传播问题分析
2.1 作品用户交互性欠缺，数据来源单一
大数据时代，曾经“传者本位”的观念逐渐向“受者本位”的观念过渡，“受众”的概念逐渐向“用户”的概念转变，用户思维是现阶段新媒体思维的重要体现，财经媒体更应该主动顺应发展趋势，从用户的角度出发，变新闻作品的单向传播为双向互动，增加与用户的交互行为。而DT财经用户交互则较为薄弱，尽管其项目“寻找数据侠”计划，充分应用了可视化新闻生产的众包模式，向公众提供开放的数据源，可以让每个人都有机会创作自己的可视化新闻作品，但其局限性也同样明显，因为可视化新闻的生产需要涉及新闻策划、美工设计、程序编程等多个不同专业领域的技能知识，国内具备完成新闻可视化作品的人才或团队毕竟是少数，缺乏如普通消息类新闻众包生产的群众基数。同时，DT财经的新闻可视化作品的数据来源主要集中于线上消费领域及大城市的地铁交通，可利用的数据来源还有待继续拓展。
2.2 对热点动态把握不足，新闻缺乏“硬度”
DT财经目前最为主要的专栏有两个：“NEXT情报局”和“地铁一公里”。前者主要结合大数据解读中国消费趋势，旨在通过采集海量数据、量化指标，持续评估消费品类、行业和消费者在消费升级中的互相影响，提供消费升级与“新零售”浪潮中最前沿的商业决策指导；后者则侧重通过采集地铁辐射圈内多源数据，提供观察城市商业格局和人群活跃情况的新视角，为相关机构提供投资、规划、选址和运营等决策咨询信息。
两个专栏的可视化新闻作品主要内容都以解释性文章、调研报告等形式为主，主题的选择也主要从人们的日常生活问题入手，报道主体多数没有明确的时间界限，属于延缓式新闻。
DT财经在硬新闻报道上的缺失，与其当初“专注于分析驱动新闻大事件背后的数据因素”的定位也是不尽相同的。尽管说DT财经的两大专栏有其自身的主题限定，主要集中于消费与城市交通数据的报道，但一些与消费领域的密切相关的重要新闻热点事件，如中美贸易摩擦中国对美加税清单等，DT财经也几乎没有涉足。可见DT新闻可视化作品的“硬度”以及对于新闻大事件的关注还有待加强。
2.3 数据可视化形式过于单调
可视化是数据财经新闻实践至关重要的环节，作为DT财经建立之初主打的三大亮点之一，可视化新闻可谓是目前DT财经新闻报道的核心构成。
通过对DT财经网站进行观察研究，可以发现DT财经尽管有着《一分钟，你能穿越多少个地铁站》《重新认识地铁上的上海》《重新认识地铁上的深圳》《死忠粉才能看懂的星球大战关系图谱》等具有动态、人机交互设计的数据可视化作品，但绝大多数的数据可视化实践仍是以静态图为主。 根据笔者对DT财经三大主要专栏2015年7月1日至2018年6月23日的所有新闻可视化作品的统计，栏目“地铁一公里”拥有作品90篇，其中非静态图可视化作品3篇，“NEXT情报局”作品382篇，其中非静态图可视化作品2篇，“数据侠”作品240篇，其中非静态图可视化作品2篇。可见，在DT财经核心专栏可视化作品中，99%都是静态信息图（705篇），动态图、小游戏、H5等类型的可视化作品仅仅占到总数的1%，只有7篇。几乎所有作品都是以静态信息图为主，交互性的信息图占比例较低，体现了数据可视化形式的单调性。
3 财经新闻数据可视化问题的应对与创新
3.1 加强用户行为数据的可视化转化
在科技快速发展的今天，新闻媒介双向互动增强成为传播领域的新特点，媒体用户的行为数据信息已经成为了重要的传播内容。
财经新闻报道的主体和對象，不仅可以针对传统的经济市场现象，还可以将目光集中于媒体用户的实时反馈，如用户对财经新闻的点赞、评论态度等，将用户对市场经济现象的态度和关注点作为新的报道内容，其所产生的用户行为数据则可以进一步生成新的可视化作品，同样也具有的新闻价值。
在这种情况下，新闻用户即是新闻产品的使用者，也是新闻报道的主体、可视化作品重要的数据来源。值得注意的是，区别于UGC（用户生成内容）模式，用户行为数据转化并不是让用户来创作新闻可视化作品，而是将用户行为作为数据可视化的对象。
如社交媒体巨头Facebook，经常会以时间和地区为划分，发布用户分析报告，报道呈现关于用户整体比例阅读、点赞、参与讨论内容等偏好或习惯。其中不少信息具有重要的商业价值与经济价值，符合财经媒体的报道主体要求。
可见，受众用户参与行为所产生的大数据信息同样具有可视化展现的价值，财经媒体可以有选择性地将用户行为所产生的大数据信息进行可视化转化，从而生成新的可视化产品，可以有效应对用户交互性不足、可视化作品数据来源单一等问题。
3.2 加强对热点新闻事件的可视化转化
众所周知，时新性是新闻价值的重要体现，没有时新性的新闻，从某种意义上讲便不是新闻。DT财经作为专注数据财经新闻的财经新媒体，虽然有着大量的深度稿件、研究报告、定制内容等数据服务型产品，但其立身之本仍应是新闻，所以具有时新性具有新闻硬度的热点事件报道便必不可少。但对新闻可视化报道而言，由于其作品制作的技术性要较高，过程较为复杂，需要花费大量的人力和时间成本，不可能所有热点事件都进行报道，其时新性理论上也确实无法跟上以词元为编码表征单元的新闻报道。
时新性差虽然客观存在，但这并不意味着新闻可视化作品就不能报道热点新闻事件。DT财经可以根据自身的性质与立场，选择较为切合自身主题的重要新闻事件进行可视化转化。如中美贸易战几度爆发，中国与美国相互开出加税清单，其中税率的变化将对我国的消费结构产生怎样的影响呢？DT便可以对此类事件报道进行可视化转换，又如今夏的俄罗斯世界杯，世界杯的举行，将对我国的消费与生产产生怎样的影响呢？这同样也是一个较好的热点事件可视化素材。
在技术层面，DT财经还可以建立自身的新闻事件数据采集模型数据库，对各个类型新闻事件的可视化作品生产所需的数据维度以及可视化模板进行预先设计，借鉴Data Mining中“数据立方体”的概念，将新闻事件结构为一个立方体，这个立方体由数据和信息组成，包含不同的维度和角度，维度的选择和组合符合新闻传播的需要和叙事特点[5]，待新闻热点事件发生，只需将所需数据填入模型之中，便可实现新闻可视化作品的“批量生产”。
3.3 虚拟现实技术助力数据可视化多样性
虚拟现实技术是将一种复杂和抽象的数据以非量化的、直观的形式呈现给用户，使用户以最自然的方式实现人机交互的技术，复杂场景的可视化仿真是虚拟现实的重要领域，其目的在于场景的实时生成并显示[6]。
虚拟现实技术首次运用于新闻报道，是2013年美国传媒集团Gannett推出的首个新闻项目《丰收的变化》（Harvest of Change），国内则是2015年人民日报制作出了第一部虚拟现实报道作品《9.3阅兵全景》。虚拟现实技术同样也可以运用于财经新闻的报道，如财新网在2016年对北京学区房的全景报道《单价46万元的“天价学区房”原来长这样》，可见虚拟现实技术在新闻领域的应用正在逐步走向成熟，DT财经可以将虚拟现实技术与数据新闻相结合，增强其新闻可视化形式的多样性。如就“天津港爆炸事件”为例，DT财经可将与报道事件密切相关的数据图表嵌入普通的全景报道之中，人们在虚拟现实世界了解爆炸现场的惨状时，也能清楚地了解到相关的经济损失数据。进一步实现新闻可视化的多样性发展。
4 结束语
从词元到象元，从文字到图像，新媒体技术的发展催生了新闻可视化传播这一新的传播方式，改变了传统财经新闻的生产模式，也带来了人们阅读新闻方式的变革，并由此引发了一场从业界到学界的实践与研究。本文就DT财经为案例通过对现存问题的分析，提出了自己关于财经媒体新闻可视化传播创新问题的思考。相信现如今国内数据财经媒体无论是数量上还是实践上都还有很大的提升空间。希望以DT财经为参照对象，国内其他的财经媒体也会在当下数据开放的环境中找到适合自身发展的道路。
参考文献
[1]彭宇，庞景月，刘大同，等.大数据：内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报，2015（4）：469-482.
[2]闫岩.双重编码理论及其传播学应用[J].国际新闻界，2013（10）：42-52.
[3]方建移.传播心理学[M].杭州：浙江教育出版社，2016：255.
[4]王小乔.数据，让新闻精彩呈现——DT财经在数据新闻领域的探索与实践[J].传媒，2016（14）：21-24.
[5]甘馨月，马凯，张韵秋.中外数据新闻实践比较研究——以英国卫报“数据博客”与中国网易“数读”为例[J].新媒体研究，2016，2（24）：1-4.
[6]朱颖，陈靖.浅议虚拟现实新闻的应用实践及发展趋势[J].东南传播，2016（6）：131-134.
关键词 财经新闻；双重编码理论；数据；可视化；DT财经
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）13-0012-03
1 财经新闻可视化传播的内涵、背景与意义
1.1 新闻可视化传播内涵及其发展背景
新闻可视化传播是以数据为核心、信息为支撑、可视化为载体的跨媒体新闻传播形式。它综合了现代信息技术、数据化制作和可视化生产等多种应用。简而言之，新闻可视化传播是基于大数据挖掘并以图形的可视化为呈现形态的报道传播形式。
现阶段，大数据在各领域都发挥着至关重要的作用，引领着时代发展的潮流。在新闻媒体方面，大数据是如今新闻行业发展运用必然的发展趋势。在这样时代背景下，实现新闻传播的可视化是非常关键的环节，大数据技术基于计算机技术、互联网技术、信息技术发展而来，其特点主要是4V，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Veracity（精确）[1]，而这也正是数据可视化新闻从早先的精确新闻继承而来的重要理念与特点，是财经新闻在大数据时代追求信息、数据可视化转型的重要动因。
1.2 可视化传播与财经新闻结合的理论支撑
双重编码理论在20世纪70年代由加拿大学者佩维奥针对言语与非言语信息在记忆中的作用关系而提出，后来又逐渐扩展到心理学、神经心理学、传播学等层面。双重编码理论提出，人的认知系统是由两套不同但相互联系的编码组成，分为言语编码与而非言语编码。前者专用于语言的处理，后者则用于对非词语事物、映像的表征与处理。同时言语编码与非言语编码各自拥有不同的表征单元，分别为词元和象元。词元指任何以语言为形式所感知的信息的编码表征单元，而象元是指任何以非语言形式所感知的事物、事件以及情景的编码表征单元。而佩维奥等人通过实验支持了双重编码理论所假设的编码系统与五官感知系统的正交模式：作为视觉象元的图片，相较于作为视觉词元的文字具有更多地具体性优势；作为听觉词元的朗读，相较于作为听觉象元的拟声在顺序性任务方面具有更多的优势[2]。
根据双重编码理论，同时以视觉形式与言语形式呈现的信息更容易记忆和识别，以图解的方式表达信息为基于语言的理解提供了很好的辅助与补充，有利于大大降低语言通道的认知负荷[3]。
对于财经媒体而言，在大数据、超文本、碎片化阅读兴盛的当下，以象元为信息编码表征单元的可视化传播已成为一种必然的趋势。2015年第一财经和阿里巴巴联手创立了专攻数据的财经新媒体——DT财经，特点是将数据融入其所有新闻实践的操作流程中，并通过数据呈现每一件新闻作品，同时兼具財经新闻生产能力和商业数据挖掘能力[4]。
而新闻的可视化传播便是其一重要特色，本文希望以定性研究的个案分析法探讨以DT财经为代表的国内新兴财经媒体可视化传播的创新路径与方法。
2 财经新闻可视化传播问题分析
2.1 作品用户交互性欠缺，数据来源单一
大数据时代，曾经“传者本位”的观念逐渐向“受者本位”的观念过渡，“受众”的概念逐渐向“用户”的概念转变，用户思维是现阶段新媒体思维的重要体现，财经媒体更应该主动顺应发展趋势，从用户的角度出发，变新闻作品的单向传播为双向互动，增加与用户的交互行为。而DT财经用户交互则较为薄弱，尽管其项目“寻找数据侠”计划，充分应用了可视化新闻生产的众包模式，向公众提供开放的数据源，可以让每个人都有机会创作自己的可视化新闻作品，但其局限性也同样明显，因为可视化新闻的生产需要涉及新闻策划、美工设计、程序编程等多个不同专业领域的技能知识，国内具备完成新闻可视化作品的人才或团队毕竟是少数，缺乏如普通消息类新闻众包生产的群众基数。同时，DT财经的新闻可视化作品的数据来源主要集中于线上消费领域及大城市的地铁交通，可利用的数据来源还有待继续拓展。
2.2 对热点动态把握不足，新闻缺乏“硬度”
DT财经目前最为主要的专栏有两个：“NEXT情报局”和“地铁一公里”。前者主要结合大数据解读中国消费趋势，旨在通过采集海量数据、量化指标，持续评估消费品类、行业和消费者在消费升级中的互相影响，提供消费升级与“新零售”浪潮中最前沿的商业决策指导；后者则侧重通过采集地铁辐射圈内多源数据，提供观察城市商业格局和人群活跃情况的新视角，为相关机构提供投资、规划、选址和运营等决策咨询信息。
两个专栏的可视化新闻作品主要内容都以解释性文章、调研报告等形式为主，主题的选择也主要从人们的日常生活问题入手，报道主体多数没有明确的时间界限，属于延缓式新闻。
DT财经在硬新闻报道上的缺失，与其当初“专注于分析驱动新闻大事件背后的数据因素”的定位也是不尽相同的。尽管说DT财经的两大专栏有其自身的主题限定，主要集中于消费与城市交通数据的报道，但一些与消费领域的密切相关的重要新闻热点事件，如中美贸易摩擦中国对美加税清单等，DT财经也几乎没有涉足。可见DT新闻可视化作品的“硬度”以及对于新闻大事件的关注还有待加强。
2.3 数据可视化形式过于单调
可视化是数据财经新闻实践至关重要的环节，作为DT财经建立之初主打的三大亮点之一，可视化新闻可谓是目前DT财经新闻报道的核心构成。
通过对DT财经网站进行观察研究，可以发现DT财经尽管有着《一分钟，你能穿越多少个地铁站》《重新认识地铁上的上海》《重新认识地铁上的深圳》《死忠粉才能看懂的星球大战关系图谱》等具有动态、人机交互设计的数据可视化作品，但绝大多数的数据可视化实践仍是以静态图为主。 根据笔者对DT财经三大主要专栏2015年7月1日至2018年6月23日的所有新闻可视化作品的统计，栏目“地铁一公里”拥有作品90篇，其中非静态图可视化作品3篇，“NEXT情报局”作品382篇，其中非静态图可视化作品2篇，“数据侠”作品240篇，其中非静态图可视化作品2篇。可见，在DT财经核心专栏可视化作品中，99%都是静态信息图（705篇），动态图、小游戏、H5等类型的可视化作品仅仅占到总数的1%，只有7篇。几乎所有作品都是以静态信息图为主，交互性的信息图占比例较低，体现了数据可视化形式的单调性。
3 财经新闻数据可视化问题的应对与创新
3.1 加强用户行为数据的可视化转化
在科技快速发展的今天，新闻媒介双向互动增强成为传播领域的新特点，媒体用户的行为数据信息已经成为了重要的传播内容。
财经新闻报道的主体和對象，不仅可以针对传统的经济市场现象，还可以将目光集中于媒体用户的实时反馈，如用户对财经新闻的点赞、评论态度等，将用户对市场经济现象的态度和关注点作为新的报道内容，其所产生的用户行为数据则可以进一步生成新的可视化作品，同样也具有的新闻价值。
在这种情况下，新闻用户即是新闻产品的使用者，也是新闻报道的主体、可视化作品重要的数据来源。值得注意的是，区别于UGC（用户生成内容）模式，用户行为数据转化并不是让用户来创作新闻可视化作品，而是将用户行为作为数据可视化的对象。
如社交媒体巨头Facebook，经常会以时间和地区为划分，发布用户分析报告，报道呈现关于用户整体比例阅读、点赞、参与讨论内容等偏好或习惯。其中不少信息具有重要的商业价值与经济价值，符合财经媒体的报道主体要求。
可见，受众用户参与行为所产生的大数据信息同样具有可视化展现的价值，财经媒体可以有选择性地将用户行为所产生的大数据信息进行可视化转化，从而生成新的可视化产品，可以有效应对用户交互性不足、可视化作品数据来源单一等问题。
3.2 加强对热点新闻事件的可视化转化
众所周知，时新性是新闻价值的重要体现，没有时新性的新闻，从某种意义上讲便不是新闻。DT财经作为专注数据财经新闻的财经新媒体，虽然有着大量的深度稿件、研究报告、定制内容等数据服务型产品，但其立身之本仍应是新闻，所以具有时新性具有新闻硬度的热点事件报道便必不可少。但对新闻可视化报道而言，由于其作品制作的技术性要较高，过程较为复杂，需要花费大量的人力和时间成本，不可能所有热点事件都进行报道，其时新性理论上也确实无法跟上以词元为编码表征单元的新闻报道。
时新性差虽然客观存在，但这并不意味着新闻可视化作品就不能报道热点新闻事件。DT财经可以根据自身的性质与立场，选择较为切合自身主题的重要新闻事件进行可视化转化。如中美贸易战几度爆发，中国与美国相互开出加税清单，其中税率的变化将对我国的消费结构产生怎样的影响呢？DT便可以对此类事件报道进行可视化转换，又如今夏的俄罗斯世界杯，世界杯的举行，将对我国的消费与生产产生怎样的影响呢？这同样也是一个较好的热点事件可视化素材。
在技术层面，DT财经还可以建立自身的新闻事件数据采集模型数据库，对各个类型新闻事件的可视化作品生产所需的数据维度以及可视化模板进行预先设计，借鉴Data Mining中“数据立方体”的概念，将新闻事件结构为一个立方体，这个立方体由数据和信息组成，包含不同的维度和角度，维度的选择和组合符合新闻传播的需要和叙事特点[5]，待新闻热点事件发生，只需将所需数据填入模型之中，便可实现新闻可视化作品的“批量生产”。
3.3 虚拟现实技术助力数据可视化多样性
虚拟现实技术是将一种复杂和抽象的数据以非量化的、直观的形式呈现给用户，使用户以最自然的方式实现人机交互的技术，复杂场景的可视化仿真是虚拟现实的重要领域，其目的在于场景的实时生成并显示[6]。
虚拟现实技术首次运用于新闻报道，是2013年美国传媒集团Gannett推出的首个新闻项目《丰收的变化》（Harvest of Change），国内则是2015年人民日报制作出了第一部虚拟现实报道作品《9.3阅兵全景》。虚拟现实技术同样也可以运用于财经新闻的报道，如财新网在2016年对北京学区房的全景报道《单价46万元的“天价学区房”原来长这样》，可见虚拟现实技术在新闻领域的应用正在逐步走向成熟，DT财经可以将虚拟现实技术与数据新闻相结合，增强其新闻可视化形式的多样性。如就“天津港爆炸事件”为例，DT财经可将与报道事件密切相关的数据图表嵌入普通的全景报道之中，人们在虚拟现实世界了解爆炸现场的惨状时，也能清楚地了解到相关的经济损失数据。进一步实现新闻可视化的多样性发展。
4 结束语
从词元到象元，从文字到图像，新媒体技术的发展催生了新闻可视化传播这一新的传播方式，改变了传统财经新闻的生产模式，也带来了人们阅读新闻方式的变革，并由此引发了一场从业界到学界的实践与研究。本文就DT财经为案例通过对现存问题的分析，提出了自己关于财经媒体新闻可视化传播创新问题的思考。相信现如今国内数据财经媒体无论是数量上还是实践上都还有很大的提升空间。希望以DT财经为参照对象，国内其他的财经媒体也会在当下数据开放的环境中找到适合自身发展的道路。
参考文献
[1]彭宇，庞景月，刘大同，等.大数据：内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报，2015（4）：469-482.
[2]闫岩.双重编码理论及其传播学应用[J].国际新闻界，2013（10）：42-52.
[3]方建移.传播心理学[M].杭州：浙江教育出版社，2016：255.
[4]王小乔.数据，让新闻精彩呈现——DT财经在数据新闻领域的探索与实践[J].传媒，2016（14）：21-24.
[5]甘馨月，马凯，张韵秋.中外数据新闻实践比较研究——以英国卫报“数据博客”与中国网易“数读”为例[J].新媒体研究，2016，2（24）：1-4.
[6]朱颖，陈靖.浅议虚拟现实新闻的应用实践及发展趋势[J].东南传播，2016（6）：131-134.