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【内容摘要】本文以新文科建设为背景，以数据驱动新闻传播人才培养为突破口，探讨新闻传播课程实践中如何强化学生的数据素养，形成数据思维，如何提升学生运用数据讲故事的能力，如何恰当地使用数据可视化进行新闻报道，以及如何使以“化人、美人”为本的人文数据思维贯穿于新闻传播人才培养的全过程。
【关键词】新闻传播学;新文科;数据思维;数据可视化;讲故事
人们一般认为，新文科的教育理念最早出现于2017年10月，美国希拉姆学院（Hiram College）对其人才培养方案进行了全面修订，对传统文科进行了学科重组、文理交叉，即把新技术融入哲学、文学、语言等课程中，为学生提供综合性的跨学科学习，称之为“新文科”教育理念。①2020年11月3日，由教育部新文科建设工作组主办的新文科建设工作会议在山东大学（威海校区）召开，会议研究了新时代中国高等文科教育的创新发展举措，发布了《新文科建设宣言》，对新文科建设作出了全面部署，提出要遵循守正創新、价值引领、分类推进“三个基本原则”，要把握专业优化、课程提质、模式创新“三大重要抓手”，抓好中国政法实务大讲堂、中国新闻传播大讲堂、中国经济大讲堂、中国艺术大讲堂“四大关键突破”，培养适应新时代要求的应用型复合型文科人才。②无论是国外高校自发的学科重组，还是国内自上而下主动的新文科建设规划，都是以跨学科学习、新技术融入、文理交叉，适应新时代复合型人才培养的要求为主要诉求。
新文科背景下，作为“四大关键突破”之一的新闻传播学科人才培养，需要结合媒介技术的发展和媒介生态的变化，突破原有的报纸、电视、广播等机构媒体的规模化传播人才培养理念，探索新闻传播课程实践的新模式。本研究在课程实践中以数据驱动新闻传播人才培养为突破口，引入计算机技术数据挖掘、统计学数据分析、计算机图形学、数据可视化等跨学科知识，培养学生的数据素养，提升学生运用数据讲故事的能力，帮助他们掌握数据可视化的方法和技巧。同时把握新闻传播学科特点，强化人文数据观念，从新闻从业者的视角适应智媒生态的信息视听传播的需要，促进多学科交叉与深度融合，推动传统新闻传播教育由纯文科到文理交叉学科的更新升级，从学科导向转向以需求为导向，从专业分隔转向交叉融合，从适应服务转向支撑引领。
一、数据素养的培养
人们一般认为，数据素养教育起源于美国，2007年美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）资助了提升本科生科学数据素养的项目，华裔信息科学家秦健博士领衔开发了一套为期七周的数据管理课程，其具体内容比较偏重技术性的知识。而当下新闻报道越来越依赖数据，有研究显示，目前在80%的新闻报道中不同程度地运用数据或数据可视化。但是传统新闻传播课程基本上是采、写、编、评，以文科内容为主，缺乏系统的数据素养教育，学生的数据思维相对较弱。
数据素养培养首先是帮助学生在认识层面的强化，促使学生理解数据在新闻报道中的价值和意义，认识到数据源的重要性和数据挖掘、清洗、分析的必要性，使其具有正确构建数据库的观念。这一过程中的重点是训练学生理解新闻事件、人物背后的复杂逻辑关系和存在的问题，只有理解关系和明确问题所在，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定新闻数据分析目标，将新闻报道与数据形成本能关联，理解新闻传播媒体和新闻传播专业中的数据问题和意义。
由此，在新的课程设计方案中，除了新闻传播学的基本理论外，还需要加入数理统计、数据模型原理、市场研究等基础理论课程，以及数据挖掘常用软件、数据分析常用方法、数据新闻可视化的学习等实践课程。将常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等技术软件工具，运用于课程的教学中，围绕报道主题挖掘与分析事实数据，训练学生遵循“数据闭环”的原则，在数据的生成、采集、聚合、集成到数据挖掘和分析的过程中，由各种数据来源、数据采集方式、数据库、数据挖掘技术、数据模型和数据产品组成一个环状运营体系，以数据思维有效利用数据。③作为一种新闻报道的基本能力，学生应能准确定位数据源，挖掘、清洗和分析数据，通过数据呈现新闻的客观性和真实性，使数据在新闻传播中产生社会价值，提高信息传播的有效性和及时性。
培养学生从认识层面到实践层面的融合深化，重在数据思维的养成。胡广伟、康乐乐、颜嘉麒在“数据新闻”课程中提出了大数据时代的三种数据思维模式：要全体不要抽样（全数据思维），要效率不要精确（容错性思维），用相关理解因果（相关性思维）。借鉴这一理念，在新闻传播课程学习中训练学生用全数据思维审视新闻报道中的人、事、物，在纵向、横向上运用数据资料进行比较分析，提供历史、现在和未来趋势的数据支撑，提升全面报道新闻的能力。当下，报道速度和事件发展互相影响，形成不断加速的趋势，学生要运用新媒介技术和平台，跟踪数据的最新变化，快速反应，及时报道，以效率促进信息的更新。
数据思维不同于传统新闻线性的因果报道的思维方式，课程需要以相关性思维来分析新闻报道人、事、物之间的关联，训练学生运用数据逻辑开展相关性报道，反映事件的复杂性，避免本质问题被表面数据掩盖。如学生理解了犯罪率和冰激凌之间的相关性（从历史数据看，冰激凌销量增加，犯罪率也增加），可以作为报道的一个思路，但是如果将两者之间归为直接的因果关系，则有可能出现根本性错误。
二、运用数据讲故事能力的培养
新闻传播专业学生运用数据讲好新闻故事，会起到事半功倍的传播效果。《〈华尔街日报〉是如何讲故事的》中有这样一段话，“人们永远在思考哪些元素让一个故事从本质上变得有趣：如何在瞬间吸引观众的注意力;如何安排故事情节，让故事具有持续的吸引力;以及如何让故事深深刻在人们的记忆之中。”④虽然媒体和社会环境不同，但培养学生运用数据讲好新闻故事的能力，仍然是新闻传播课程的重要任务。
首先，培养学生的数据主题意识。讲故事要有主题，围绕一个主题展开，才能够让用户理解故事的内核和价值。要训练学生主要围绕公众感兴趣的社会议题展开，挖掘隐藏于宏观、抽象数据背后的新闻故事，以交互式的可视化方式完成信息传播。智媒时代缺的不是信息，而是将碎片化信息拼接成的故事。信息的本质是消除不确定性，这正是讲故事的主题所在。用数据讲故事不同于传统新闻模式，学生需要通过将翔实而准确的数据材料贯穿于故事始终，用以完成主题的表达。当主题宏大时，可以分为不同的分主题（或小主题），用不同的数据支撑不同的部分，完成故事主题的讲述。如围绕“一带一路”这一主题，可以形成不同的分主题，将数据融于不同的分主题中，全面讲述“一带一路”的历史、现在、未来的发展图景及国内、国际的价值和意义。 其次，要培养学生讲短故事的能力。当下，即时数字仿真成为人们认识周围环境的依据，一切都在数据化，相比于几千字的观点表达或宣传，一组简洁的数据图表的有效呈现更能吸引、说服用户。作为一种量化思维的报道模式，大量数据的堆积容易造成用户阅读和理解上的困难。学生不仅要具有做长数据报道的能力，更需要具有用数据讲短故事的能力。喻国明教授曾提出“三秒五步”的概念，就是摆在报亭的报纸要在三秒或五步之内吸引住读者的眼球，这样才能促使其购买。⑤智媒时代介质和形式变了，但信息冗余和信息时效变短等，很难让用户保持长久注意力。这需要在限定的篇幅、时间内完成一个完整主题的展示，吸引用户、影响用户。课程中要训练学生用简洁的数据图表或者动态数据与文字相互配合，将内容压缩在1-3分钟，以更适合用户的观看节奏和心理。
再次，要培养学生构架故事的数据逻辑能力。要用数据逻辑来突出事实细节，强化主题，佐证事实逻辑来完成故事讲述。数据本身具有逻辑性，但与新闻故事逻辑还存在区别，数据逻辑正确不等于社会逻辑正确。新闻故事讲述的是关于“人”的故事，新闻故事逻辑=数据逻辑+社会逻辑，这需要培养学生从整体观念来审视数据逻辑与社会真相逻辑的区别，从“人”的视角衡量数据的使用，对数据进行阐释和解读。在课堂实践的过程中，要贯穿马克思主义普遍联系和不断发展的观念，更好地提供契合社会实践和发展的新闻故事：同样的数据在不同的时间、空间和场景下，可能具有不同的价值和意义。比如计划生育中的“一孩”“二孩”和“三孩”政策，以及与之相伴随的养老政策、房地产政策等，即使是同样的数据资料，在故事中所体现的逻辑也存在差别，这就需要横向和纵向等不同的视角，来构建新闻故事的逻辑，更好地讲述有说服力、影响力的故事。
三、数据可视化能力的培养
数据分析得再好，若不能以最佳的形式呈现，实际的传播效果也会大打折扣。融合了美学、人文科学、数字科学等元素的数据可视化，是重要的呈现形式之一。大卫·麦克坎德莱斯在《信息之美》中指出：“在某种程度上来说，我们正处在一个视觉世界……因此我们需要设计优良的、色彩斑斓的、充满希望并有用的图表来为我们导航，即一本当今的信息导航图册。”⑥数据可视化是数据视觉表现的一种形式。应培养学生在数据挖掘和数据分析的基础上，发掘海量数据中的逻辑关系，用图表、地图等静态或者交互的形式，充分展示数据的相关性、趋势和数据背后的主题、意义，包括科学可视化、信息可视化。比较常见的数据可视化表现形式包括数据地图、时间线、气泡图、交互性图表、人物关系图。要培养学生依循“信息—故事—数据—可视化”的多元化叙事方式，根据不同的主题，设计不同的数据可视化呈现形式。
学生数据可视化能力的培养包括数据可视化输入（数据挖掘）、数据可视化处理（数据分析和清洗）和数据可视化输出（数据可视化作品），要通过数据清洗、筛选、降维、聚类等过程，根据视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成数据可视化新闻作品。培养学生数据可视化能力，主要应注意以下三个方面：
一是注意新闻报道数据可视化的贴近性。叙事要清晰、简单易懂，才能达到最佳的传播效果。培养学生从新闻记者的角度来审视、运用数据，将数据可视化运用于新闻故事的讲述，提升新闻报道的科学性和真实性。尤其是在公共事件的新闻报道中，挖掘出更具专业性的选题方向，使数据可视化起到“一图抵千言”的作用。要培养学生以新的方式跨越一定的时间和空间完成数据可视化的综合报道，便于用户迅速找到信息需求点。要培养学生从重构新闻与人的关系的视角，采用数据交互可视化，增加报道的广度和深度，增强数据与人的联系。
二是注意新闻报道数据可视化的设计美感。学生在课程实践中不仅要运用数据可视化呈现事实，还需要重视数据可视化的美感。数据可视化新闻的核心在于数据，清晰地展示数据背后的人、事、物的关系，要运用统计分析和可视化处理，围绕主题以折线图、箱型图、表格等静态或动态图的方式，嵌入与主题相关的视频、音频、色彩等元素，形成通俗易懂的新闻报道。通过课程训练，让学生明确可视化形式一定要与数据内容相契合。
三是注意数据可视化的结构化数据和非结构化数据运用。可以采用存储在数据库里的数据资料，直接用二维表的结构逻辑进行数据可视化展示，将相关变量和因变量的直接关系在新闻报道中呈现。非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据，它可能是文本的或非文本的，也可能是人为的或机器生成的。简单而言，非结构化数据就是字段可变的数据，占全部数据的80%以上，并且以每年55%～65%的速度增长，是训练的难点和重点。要培养学生围绕主题，运用Python等挖掘工具对办公文档、文本、图片，标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表，图像和音频、视频等进行数据挖掘，运用Excel表格等进行编码归类，运用SPSS等进行信息分析。在此基础上，形成数据库，运用数据可视化工具呈现，讲述更丰富的数据故事。
四、人文数据观念的引导
西蒙·罗杰斯认为，数据是报道的关键要素，但不是决定性的因素。新闻报道归根结底是关于“人”的报道，“人”才是决定性因素。新文科背景下要培养学生的人文数据理念，其关键在于将数据运用与人文精神相结合，本质上是将技术与人的需求相结合，体现出对数据运用的人文科学素养和社会科学素养，“好的”数据依赖于新闻选题准确和立意深刻得以呈现，体现的是新闻从业者的理解和思考，而不是从作为一个统计学家或者数据分析师的角度来看待结构化或非结构化数据。如新冠肺炎疫情报道，学生不仅要学习如何运用数据报道疫情的变化，还要关注每一位身处其中的人，要在保护个人隐私的前提下，用真实而丰富的数据讲述真实的抗疫故事。
随着微传感器、机器人写作等智能工具的使用，技术偏向越来越影响着新闻报道中数据的使用。学生应明确新闻报道的相关数据是如何产生的，是否可以进行数据量化以及如何量化，这些数据和“人”有着怎样的联系，怎样的数据可视化形式可以更好地被受众所理解。要以一种人文数据观念选择、过滤、聚合数据，发现数据背后的故事，理解和挖掘不同数据所表现的价值和意义。
无论是对官方数据还是自采数据，学生都应破除数据的客观主义和完美主义，树立正确的人文数据观念，既不应是纯粹的“技术至上”，也不应是模糊的“大概主义”，而应是用批判的眼光去理解和阐释数据，面对数据“我们既不要愤世嫉俗，也不要天真无邪，我们要的是時刻警醒”，⑦从而更为谨慎地在新闻报道中运用数据。应从人文数据观念出发，训练学生采用适合的数据可视化呈现，降低受众对新闻数据的理解难度。
总之，新文科背景下，新闻传播人才培养方案要引导学生树立正确的数据观念，恰当地使用数据进行新闻报道;以“化人、美人”为目标的新闻人才培养，需要从理论和实践两个层面进行融合，“培养自信心、自豪感、自主性，产生影响力、感召力、塑造力，形成国家民族文化自觉的主战场、主阵地、主渠道”。⑧
注释：
①麦可思、王慧：《一场新文科的尝试》，《北京日报》2018年9月19日。
②⑧参见《新文科建设宣言》，中华人民共和国教育部网站，http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202011/t20201103_498067.html，2020年11月3日。
③⑦〔英〕西蒙·罗杰斯：《数据新闻大趋势：释放可视化报道的力量》，岳跃译，中国人民大学出版社2015年版，第3页、第267页。
④〔美〕威廉·E·布隆代尔：《〈华尔街日报〉是如何讲故事的》，徐扬译，华夏出版社2006年版，第3页。
⑤苏林森：《新媒体环境下报纸如何留住年轻读者》，《中国报业》2007年第7期。
⑥〔英〕大卫·麦克坎德莱斯：《信息之美》，温思玮、盛卿、叶超、曹鑫译，电子工业出版社2012年版，第5页。
（作者系江苏师范大学传媒与影视学院副教授、硕士生导师）
【特约编辑：李艳华;责任编辑：王 旖】
【关键词】新闻传播学;新文科;数据思维;数据可视化;讲故事
人们一般认为，新文科的教育理念最早出现于2017年10月，美国希拉姆学院（Hiram College）对其人才培养方案进行了全面修订，对传统文科进行了学科重组、文理交叉，即把新技术融入哲学、文学、语言等课程中，为学生提供综合性的跨学科学习，称之为“新文科”教育理念。①2020年11月3日，由教育部新文科建设工作组主办的新文科建设工作会议在山东大学（威海校区）召开，会议研究了新时代中国高等文科教育的创新发展举措，发布了《新文科建设宣言》，对新文科建设作出了全面部署，提出要遵循守正創新、价值引领、分类推进“三个基本原则”，要把握专业优化、课程提质、模式创新“三大重要抓手”，抓好中国政法实务大讲堂、中国新闻传播大讲堂、中国经济大讲堂、中国艺术大讲堂“四大关键突破”，培养适应新时代要求的应用型复合型文科人才。②无论是国外高校自发的学科重组，还是国内自上而下主动的新文科建设规划，都是以跨学科学习、新技术融入、文理交叉，适应新时代复合型人才培养的要求为主要诉求。
新文科背景下，作为“四大关键突破”之一的新闻传播学科人才培养，需要结合媒介技术的发展和媒介生态的变化，突破原有的报纸、电视、广播等机构媒体的规模化传播人才培养理念，探索新闻传播课程实践的新模式。本研究在课程实践中以数据驱动新闻传播人才培养为突破口，引入计算机技术数据挖掘、统计学数据分析、计算机图形学、数据可视化等跨学科知识，培养学生的数据素养，提升学生运用数据讲故事的能力，帮助他们掌握数据可视化的方法和技巧。同时把握新闻传播学科特点，强化人文数据观念，从新闻从业者的视角适应智媒生态的信息视听传播的需要，促进多学科交叉与深度融合，推动传统新闻传播教育由纯文科到文理交叉学科的更新升级，从学科导向转向以需求为导向，从专业分隔转向交叉融合，从适应服务转向支撑引领。
一、数据素养的培养
人们一般认为，数据素养教育起源于美国，2007年美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）资助了提升本科生科学数据素养的项目，华裔信息科学家秦健博士领衔开发了一套为期七周的数据管理课程，其具体内容比较偏重技术性的知识。而当下新闻报道越来越依赖数据，有研究显示，目前在80%的新闻报道中不同程度地运用数据或数据可视化。但是传统新闻传播课程基本上是采、写、编、评，以文科内容为主，缺乏系统的数据素养教育，学生的数据思维相对较弱。
数据素养培养首先是帮助学生在认识层面的强化，促使学生理解数据在新闻报道中的价值和意义，认识到数据源的重要性和数据挖掘、清洗、分析的必要性，使其具有正确构建数据库的观念。这一过程中的重点是训练学生理解新闻事件、人物背后的复杂逻辑关系和存在的问题，只有理解关系和明确问题所在，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定新闻数据分析目标，将新闻报道与数据形成本能关联，理解新闻传播媒体和新闻传播专业中的数据问题和意义。
由此，在新的课程设计方案中，除了新闻传播学的基本理论外，还需要加入数理统计、数据模型原理、市场研究等基础理论课程，以及数据挖掘常用软件、数据分析常用方法、数据新闻可视化的学习等实践课程。将常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等技术软件工具，运用于课程的教学中，围绕报道主题挖掘与分析事实数据，训练学生遵循“数据闭环”的原则，在数据的生成、采集、聚合、集成到数据挖掘和分析的过程中，由各种数据来源、数据采集方式、数据库、数据挖掘技术、数据模型和数据产品组成一个环状运营体系，以数据思维有效利用数据。③作为一种新闻报道的基本能力，学生应能准确定位数据源，挖掘、清洗和分析数据，通过数据呈现新闻的客观性和真实性，使数据在新闻传播中产生社会价值，提高信息传播的有效性和及时性。
培养学生从认识层面到实践层面的融合深化，重在数据思维的养成。胡广伟、康乐乐、颜嘉麒在“数据新闻”课程中提出了大数据时代的三种数据思维模式：要全体不要抽样（全数据思维），要效率不要精确（容错性思维），用相关理解因果（相关性思维）。借鉴这一理念，在新闻传播课程学习中训练学生用全数据思维审视新闻报道中的人、事、物，在纵向、横向上运用数据资料进行比较分析，提供历史、现在和未来趋势的数据支撑，提升全面报道新闻的能力。当下，报道速度和事件发展互相影响，形成不断加速的趋势，学生要运用新媒介技术和平台，跟踪数据的最新变化，快速反应，及时报道，以效率促进信息的更新。
数据思维不同于传统新闻线性的因果报道的思维方式，课程需要以相关性思维来分析新闻报道人、事、物之间的关联，训练学生运用数据逻辑开展相关性报道，反映事件的复杂性，避免本质问题被表面数据掩盖。如学生理解了犯罪率和冰激凌之间的相关性（从历史数据看，冰激凌销量增加，犯罪率也增加），可以作为报道的一个思路，但是如果将两者之间归为直接的因果关系，则有可能出现根本性错误。
二、运用数据讲故事能力的培养
新闻传播专业学生运用数据讲好新闻故事，会起到事半功倍的传播效果。《〈华尔街日报〉是如何讲故事的》中有这样一段话，“人们永远在思考哪些元素让一个故事从本质上变得有趣：如何在瞬间吸引观众的注意力;如何安排故事情节，让故事具有持续的吸引力;以及如何让故事深深刻在人们的记忆之中。”④虽然媒体和社会环境不同，但培养学生运用数据讲好新闻故事的能力，仍然是新闻传播课程的重要任务。
首先，培养学生的数据主题意识。讲故事要有主题，围绕一个主题展开，才能够让用户理解故事的内核和价值。要训练学生主要围绕公众感兴趣的社会议题展开，挖掘隐藏于宏观、抽象数据背后的新闻故事，以交互式的可视化方式完成信息传播。智媒时代缺的不是信息，而是将碎片化信息拼接成的故事。信息的本质是消除不确定性，这正是讲故事的主题所在。用数据讲故事不同于传统新闻模式，学生需要通过将翔实而准确的数据材料贯穿于故事始终，用以完成主题的表达。当主题宏大时，可以分为不同的分主题（或小主题），用不同的数据支撑不同的部分，完成故事主题的讲述。如围绕“一带一路”这一主题，可以形成不同的分主题，将数据融于不同的分主题中，全面讲述“一带一路”的历史、现在、未来的发展图景及国内、国际的价值和意义。 其次，要培养学生讲短故事的能力。当下，即时数字仿真成为人们认识周围环境的依据，一切都在数据化，相比于几千字的观点表达或宣传，一组简洁的数据图表的有效呈现更能吸引、说服用户。作为一种量化思维的报道模式，大量数据的堆积容易造成用户阅读和理解上的困难。学生不仅要具有做长数据报道的能力，更需要具有用数据讲短故事的能力。喻国明教授曾提出“三秒五步”的概念，就是摆在报亭的报纸要在三秒或五步之内吸引住读者的眼球，这样才能促使其购买。⑤智媒时代介质和形式变了，但信息冗余和信息时效变短等，很难让用户保持长久注意力。这需要在限定的篇幅、时间内完成一个完整主题的展示，吸引用户、影响用户。课程中要训练学生用简洁的数据图表或者动态数据与文字相互配合，将内容压缩在1-3分钟，以更适合用户的观看节奏和心理。
再次，要培养学生构架故事的数据逻辑能力。要用数据逻辑来突出事实细节，强化主题，佐证事实逻辑来完成故事讲述。数据本身具有逻辑性，但与新闻故事逻辑还存在区别，数据逻辑正确不等于社会逻辑正确。新闻故事讲述的是关于“人”的故事，新闻故事逻辑=数据逻辑+社会逻辑，这需要培养学生从整体观念来审视数据逻辑与社会真相逻辑的区别，从“人”的视角衡量数据的使用，对数据进行阐释和解读。在课堂实践的过程中，要贯穿马克思主义普遍联系和不断发展的观念，更好地提供契合社会实践和发展的新闻故事：同样的数据在不同的时间、空间和场景下，可能具有不同的价值和意义。比如计划生育中的“一孩”“二孩”和“三孩”政策，以及与之相伴随的养老政策、房地产政策等，即使是同样的数据资料，在故事中所体现的逻辑也存在差别，这就需要横向和纵向等不同的视角，来构建新闻故事的逻辑，更好地讲述有说服力、影响力的故事。
三、数据可视化能力的培养
数据分析得再好，若不能以最佳的形式呈现，实际的传播效果也会大打折扣。融合了美学、人文科学、数字科学等元素的数据可视化，是重要的呈现形式之一。大卫·麦克坎德莱斯在《信息之美》中指出：“在某种程度上来说，我们正处在一个视觉世界……因此我们需要设计优良的、色彩斑斓的、充满希望并有用的图表来为我们导航，即一本当今的信息导航图册。”⑥数据可视化是数据视觉表现的一种形式。应培养学生在数据挖掘和数据分析的基础上，发掘海量数据中的逻辑关系，用图表、地图等静态或者交互的形式，充分展示数据的相关性、趋势和数据背后的主题、意义，包括科学可视化、信息可视化。比较常见的数据可视化表现形式包括数据地图、时间线、气泡图、交互性图表、人物关系图。要培养学生依循“信息—故事—数据—可视化”的多元化叙事方式，根据不同的主题，设计不同的数据可视化呈现形式。
学生数据可视化能力的培养包括数据可视化输入（数据挖掘）、数据可视化处理（数据分析和清洗）和数据可视化输出（数据可视化作品），要通过数据清洗、筛选、降维、聚类等过程，根据视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成数据可视化新闻作品。培养学生数据可视化能力，主要应注意以下三个方面：
一是注意新闻报道数据可视化的贴近性。叙事要清晰、简单易懂，才能达到最佳的传播效果。培养学生从新闻记者的角度来审视、运用数据，将数据可视化运用于新闻故事的讲述，提升新闻报道的科学性和真实性。尤其是在公共事件的新闻报道中，挖掘出更具专业性的选题方向，使数据可视化起到“一图抵千言”的作用。要培养学生以新的方式跨越一定的时间和空间完成数据可视化的综合报道，便于用户迅速找到信息需求点。要培养学生从重构新闻与人的关系的视角，采用数据交互可视化，增加报道的广度和深度，增强数据与人的联系。
二是注意新闻报道数据可视化的设计美感。学生在课程实践中不仅要运用数据可视化呈现事实，还需要重视数据可视化的美感。数据可视化新闻的核心在于数据，清晰地展示数据背后的人、事、物的关系，要运用统计分析和可视化处理，围绕主题以折线图、箱型图、表格等静态或动态图的方式，嵌入与主题相关的视频、音频、色彩等元素，形成通俗易懂的新闻报道。通过课程训练，让学生明确可视化形式一定要与数据内容相契合。
三是注意数据可视化的结构化数据和非结构化数据运用。可以采用存储在数据库里的数据资料，直接用二维表的结构逻辑进行数据可视化展示，将相关变量和因变量的直接关系在新闻报道中呈现。非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据，它可能是文本的或非文本的，也可能是人为的或机器生成的。简单而言，非结构化数据就是字段可变的数据，占全部数据的80%以上，并且以每年55%～65%的速度增长，是训练的难点和重点。要培养学生围绕主题，运用Python等挖掘工具对办公文档、文本、图片，标准通用标记语言下的子集XML、HTML、各类报表，图像和音频、视频等进行数据挖掘，运用Excel表格等进行编码归类，运用SPSS等进行信息分析。在此基础上，形成数据库，运用数据可视化工具呈现，讲述更丰富的数据故事。
四、人文数据观念的引导
西蒙·罗杰斯认为，数据是报道的关键要素，但不是决定性的因素。新闻报道归根结底是关于“人”的报道，“人”才是决定性因素。新文科背景下要培养学生的人文数据理念，其关键在于将数据运用与人文精神相结合，本质上是将技术与人的需求相结合，体现出对数据运用的人文科学素养和社会科学素养，“好的”数据依赖于新闻选题准确和立意深刻得以呈现，体现的是新闻从业者的理解和思考，而不是从作为一个统计学家或者数据分析师的角度来看待结构化或非结构化数据。如新冠肺炎疫情报道，学生不仅要学习如何运用数据报道疫情的变化，还要关注每一位身处其中的人，要在保护个人隐私的前提下，用真实而丰富的数据讲述真实的抗疫故事。
随着微传感器、机器人写作等智能工具的使用，技术偏向越来越影响着新闻报道中数据的使用。学生应明确新闻报道的相关数据是如何产生的，是否可以进行数据量化以及如何量化，这些数据和“人”有着怎样的联系，怎样的数据可视化形式可以更好地被受众所理解。要以一种人文数据观念选择、过滤、聚合数据，发现数据背后的故事，理解和挖掘不同数据所表现的价值和意义。
无论是对官方数据还是自采数据，学生都应破除数据的客观主义和完美主义，树立正确的人文数据观念，既不应是纯粹的“技术至上”，也不应是模糊的“大概主义”，而应是用批判的眼光去理解和阐释数据，面对数据“我们既不要愤世嫉俗，也不要天真无邪，我们要的是時刻警醒”，⑦从而更为谨慎地在新闻报道中运用数据。应从人文数据观念出发，训练学生采用适合的数据可视化呈现，降低受众对新闻数据的理解难度。
总之，新文科背景下，新闻传播人才培养方案要引导学生树立正确的数据观念，恰当地使用数据进行新闻报道;以“化人、美人”为目标的新闻人才培养，需要从理论和实践两个层面进行融合，“培养自信心、自豪感、自主性，产生影响力、感召力、塑造力，形成国家民族文化自觉的主战场、主阵地、主渠道”。⑧
注释：
①麦可思、王慧：《一场新文科的尝试》，《北京日报》2018年9月19日。
②⑧参见《新文科建设宣言》，中华人民共和国教育部网站，http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202011/t20201103_498067.html，2020年11月3日。
③⑦〔英〕西蒙·罗杰斯：《数据新闻大趋势：释放可视化报道的力量》，岳跃译，中国人民大学出版社2015年版，第3页、第267页。
④〔美〕威廉·E·布隆代尔：《〈华尔街日报〉是如何讲故事的》，徐扬译，华夏出版社2006年版，第3页。
⑤苏林森：《新媒体环境下报纸如何留住年轻读者》，《中国报业》2007年第7期。
⑥〔英〕大卫·麦克坎德莱斯：《信息之美》，温思玮、盛卿、叶超、曹鑫译，电子工业出版社2012年版，第5页。
（作者系江苏师范大学传媒与影视学院副教授、硕士生导师）
【特约编辑：李艳华;责任编辑：王 旖】