编者按：数字新闻创新的重要趋势之一在于使用新颖的技术及视觉效果驱动新闻故事，以应对日益多元和复杂的新闻生态系统。南京大学新闻传播学院教授申琦和北京大学汇丰商学院硕士研究生赵鹿鸣在《传媒观察》2022年第7期发表研究论文，系统梳理了新闻可视化的权力因素与衍生出的偏倚问题。认为，以可视化为代表的数字技术既为新闻编辑室赋权也带来了权力隐患。提出从双向素养、数据行动与可视化基准三个维度，构建新闻可视化生产问题的共同治理模式。
新闻业具有视觉化的传统。伯德认为，视觉化已在大众新闻中占据主导地位，而这源于受众需要。新闻摄影与电视新闻通常沿袭了文字报道阶段，记者确定信息可信度所遵循的专业规范，如客观、全面、准确等，但特征在于更强调视觉内容的展示，并将之与文字信息互补以形成新闻故事。在经典的新闻视觉文化之外，以“一图看懂”“信息图解”“数据动画”作为命名法的可视化内容已入驻到新闻生产中。这些根植于数据分析的视觉工作尽管早在印刷媒体时代就已出现，但仍被视为新闻编辑室面向数字化转型、争取更好流量与声誉的创新举措之一。
新闻可视化的两种认识
长期以来，对可视化一词的理解与使用存在两种认识论。一种是将它的意涵合并为视觉化或可见性，指代一切生产图像的过程，或抽象意义上某种物质、观念“被看见”“被揭露”的结果与方法。置于新闻业，其适用于数字时代之前新闻摄影与电视摄制这两种普遍的新闻视觉表现形式。
本文讨论的可视化，主要围绕第二种认识论：可视化即通过特定编码方式将数据转置为视觉信息。可视化作为一种重要的数据分析和呈现手段，被用于公共交流和科学传播，常见形式包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
新闻可视化的兴起根植于这一背景：数据的急剧增长，影响了现有的新闻生产模式与机制。为了分析这些数据、找到其中的意义并呈现相关故事，可视化技术被积极采用。它发展出了两种形式：一种是静态的，兼容各传播渠道的可视化工作。例如，当下用来反映新冠肺炎疫情的“每日病例新增图”“中高风险地区地图”等，作为通用的统计图表形式，支持桌面与移动设备的浏览，也可部署在电视媒体与印刷渠道。另一种是动态的，尤其是交互式的可视化工作。多基于代码与导视系统，通常需要智能设备的访问。源于代码驱动和可交互的特性，这些可视化更易于载入新颖的功能及视觉效果，由此成为数字新闻创新的重要趋势之一。可视化的应用并非孤立，而可作为一种创新内容的组件，作用于沉浸式新闻、传感器新闻、新闻游戏等其他新兴的数字新闻实践中。新冠肺炎疫情的出现，又进一步提升了可视化的流行度，增强了数字新闻业将其吸纳为长期技术的信心。例如，澎湃新闻平台与外部内容创作者合作的疫情可视化报道，创造了平台内容的访问量新高。西方的路透社研究所等机构，评估了新冠肺炎疫情防控期间新闻可视化作品的绩效，并注意到，《华盛顿邮报》生产的“冠状病毒模拟器”创造了该报的历史访问量纪录。这支撑了运营一个专门的新闻可视化部门的合理性。
新闻可视化的权力因素
当可视化成为数字新闻创新的重要趋势，需追问可视化作用于新闻业本身的合法性。核心问题是新闻可视化发挥效用的权力因素是什么。
1.可视化的积极认知效果
对可视化的认知学特性的梳理，首先为可视化对新闻业的赋权提供了理论基础。本文将其归结为三种特性：第一，美学性。直接的效果是增进内容的视觉效果与新颖体验。例如，通过色彩鲜亮、排版简洁的图表吸引受众浏览。第二，对复杂信息的视觉再编码，增进受众对相关事实的理解。具体在认知维度上，体现为提升理解的深度、理解的效率、情绪的唤起、对内容的记忆持久性等方面。第三，尽管图像与数据的在场本身具有说服力，但可视化更好地混合了两者特性，包括图像的迹象性，以及对数据的深度处理，因此有潜力带来更好的可信度与劝服效果。
2.可视化的知识与政策生成功能
可视化的认知学特性——包括增强吸引力和改善认知的功能，正在嵌入到社会与政治环境之中。科学技术研究（STS）进一步指出：可视化为知识和政策的生成提供了支持——当可视化被记者、政策制定者等行动者所掌握时，它有潜力促进知识的发现、政策形成前的呼吁、政策形成后的宣传，这无疑与新闻业希望长期维系的边界工作及社会角色是契合的。
在鲁伯特等学者看来，数据的意义并非自然生成，而是需要代理人的权力竞争，以生成关于数据的解释、经验与方法。因此，新闻业试图成为数据的代理，发掘和分发新的社会知识，尤其是当其处于行动者多元的新闻生态系统之中。然而，公众对相关知识主张的接受不一定取决于由数据驱动的新闻报道，还部分取决于新闻业的声誉和“信心资本”，即受众对新闻机构提供的知识主张的信服。正如戈德曼的观点：“仅仅播报新闻事实是不够的。受众需要理解并相信这些事实。”
为了获取受众的理解与信心，伴随而来的转向是“数据”技术色彩的淡化。新闻学研究意识到，数据作为一种新闻吸引力要素，囿于科学属性与技能门槛，可能存在先天不足。正如此前的分析，数据新闻作为尚未成熟的理论领域，身处新闻业推进媒体融合、吸纳人工智能技术的过渡阶段，新闻编辑室不一定以“数据新闻”来框定自己的报道，而倾向在实际叙事中融入可视化的特性（例如，从“数据告诉你”的话语转向“一图看懂”）。蕴含的认识转向在于，数据只是知识生产的渠道，而可视化更能代表知识接受的办法。从“数据”到“可视化”的技术修辞替换，隐喻着将原本的大数据“神话”在受众端接轨于新闻摄影与电视新闻之后的新闻视觉形式，以降低理解难度，为受众补充来自新闻业的价值主张。这有助于赋权于新闻业，维护其长期以来作为知识生产机构的合法性。
新闻可视化生产的效果偏倚
然而，正如常规报道也难以避免信息核查的错误、新闻编辑室的立场偏颇，新闻可视化既能赋权于新闻业，也可能使其陷入权力剥夺的被动局面。可视化中的效果偏倚，让新闻业与利用可视化创建“证据”、重建权威的初衷背道而驰。
（一）偏倚的具体表现
新闻可视化的效果偏倚受到不确定性的影响。第一，认知不确定性，即本可以避免但未能消除的问题。在新闻可视化中，其体现为可视化本身的设计偏倚。第二，偶然不确定性，表现为数据在挖掘、统计上难以消除的缺陷，例如测量过程中的随机误差。综合学者的经验材料，以及笔者对国内多家新闻可视化栏目的调访，本文整理了可视化效果偏倚的具体表现，它们分布于数据源-视觉生产-受众解读的生产阶段。其价值在于，为新闻编辑室未来的可视化产制提供各阶段的问题核查。
阶段一，数据源的偏倚。新闻可视化的报道内容多源于编辑室从桌面研究中获得的二手数据。然而，数据可能在目标搜集过程与初步处理中已经造成侵犯伦理或偏离事实的结果。例如，大规模的用户行为数据收集，可能未经被收集者的认知和许可，甚至未对数据进行脱敏，使其数据标签可对应到个人身份，从而侵犯隐私；数据预处理过程中，统计学常识上的欠缺，致使数据集出现片段丢失、编码错误，或不符合现实常理的异常值等问题，易导致可视化结论的偏差；在无法查验这些数据质量的情况下，如果进一步基于单一渠道，特别是带有立场的商业数据渠道（例如，由消费品企业赞助发布的数据报告，通常仅摘录利于其商业推广的结果），而未交叉验证其是否符合现实常识，会使可视化结论继续偏向于某种商业立场，逐步远离新闻的客观规范。
阶段二，视觉生产的偏倚。在假设数据源得到了科学采集、清理与校正的前提下，将数据进行可视化的这个核心流程，亦会暴露诸多的视觉生产问题。首先，生产者可能面临美学规范的欠缺：过于依赖无效的装饰元素，期望提升可视化美感，但其作为“视觉噪音”，破坏了可视化本身的阅读效果；对可视化形式的选择谬误，远离了试图讲述的新闻故事的初衷。例如，对横截面的分类数据使用折线图这一时序图表来展示。其次，生产者受到地域、意识形态、商业利益关系与价值观的影响，不一定客观反映可视化结果，而存在偏见、诱导和错误的归因。例如，仅选取数据集中的片面数据，而有意忽视不利数据的汇报。再者，非官方的行动者利用可视化的劝服能力，生成误导他人的结论，对可视化进行有违公共利益的宣传和动员，尤其是当可视化与广告效果层次模型、精细加工可能性模型等理论结合时，可进一步激发阅读者的情绪共鸣、增强可视化的说服效果，产生显著的动员功能。另外，新闻编辑室在技术规范上的欠缺，导致其新闻可视化作品的访问效果不尽如人意。例如，在交互页面中，嵌入了本不兼容智能手机触控的图表。这些未能如实呈现的可视化工作，带来负面用户体验的同时，也损害新闻可视化作为一种创新技术和内容形式的声誉。其中一些偏倚内容，作为视觉模因在社交媒体上的传播，还会带来更深的误导效果。
阶段三，受众解读的偏倚。限制数据源与可视化的生产规范后，在受众的消费与理解环节，亦会出现与传播预期不符的偏倚问题。与新闻编辑室对创新技术的践习过程一样，受众对可视化指涉的数据与视觉的解读能力尚在提升且参差不齐。面对相对复杂的图表，可能疲于理解、难以理解，或者在认真阅读后得出错误观点。此外，当可视化图表序列中的参照物、比例尺调整后，受众也会因为锚定效应，未注意到图表间的尺度变化；又或者，当一组报道中的单个图表在社交媒体上传播时，由于上下文的缺失——可视化内容缺少了文字报道中的语境解释，在传播中发生观点模糊、矛盾和片面摘录的现象，致使新闻可视化的叙事及知识传递效果与预期偏离。
（二）加剧偏倚的数字环境
与此同时，相比印刷媒介，更勤于展示可视化内容的数字环境，还可能受到技术转型与新闻生态系统的影响，让可视化的偏倚问题进一步加剧。
1.数字化转型中的新闻工作环境与技术矛盾。数字技术对新闻常规的嵌入为记者工作带来了巨大影响。可视化等创新技术可能的确改进了内容生产的效率与质量。但同时，数字新闻工作节奏与强度的调整，让新闻编辑室疲于对技术的应对。互为对照的另一个现象是，记者依赖二手数据的便利而对新闻现场予以疏离。数据与可视化的技能学习与生产消耗、数字渠道的节奏要求，促使新闻编辑室将采访、摄制、现场材料复核等综合性的新闻调查流程压缩或舍弃。缺乏新闻现场的材料，而仅能在数据集之间进行交叉验证，这可能导致数据与现实观照的分离。实际的职能工作中，新闻规范与可视化生产的冲突时常出现。
2.新闻生态系统中各方行动者的立场差异。新自由主义经济下的行动者，在立场指向上更为多元。例如，品牌新闻侧重商业宣传，可能在其公共关系稿件中，加入不符合科学实际的数据比例、夸大的结论标注来创建可视化，目的是增加品牌与产品推广的说服力。因此，当新闻生态系统中的各方行动者涌入，身携不同的利益诉求，其目标之一是嵌入更具吸引力的可视化内容，满足受众的信息需求，让其沉迷于可视化的视觉效果与结论而惰于思考。这些在“前台”阅读中证据清晰但“后台”处理模糊的陈述，可能不是确切的事实，也不构成谎言，但进一步放大了虚假陈述、恶意陈述交织的信息情形。
新闻可视化生产的共同治理
基于赋权与偏倚问题，行动者多元的数字环境中，有必要引入各方参与的模式，对新闻可视化进行共同治理，目的是将可视化的技术实践与公共服务的角色衔接。我们认为，应当建立一个生产上的程序规范，确保数据输入和可视化输出对知识与政策影响的正当性与有效性。因此，基于中外研究资料，提出双向素养、数据行动与可视化基准的三个维度，作为回应可视化治理的共同办法，尝试构建新闻可视化价值的意义网络。
（一）重视生产者与受众的可视化素养培育，增进新闻可视化的有效呈现与理解
作为不断精进的技术实践，新闻可视化的生产消费与人群素养有关，而这需要生产者与受众的双向培育。2018年起，可视化素养问题被学者所关注。伯纳等人定义可视化素养为“从数据的可视化表示中理解并解释形式、趋势和相关性的能力”。他们创建了一个教学和评估可视化素养的框架，包含洞察力、数据尺度、分析、可视化、图形符号、图形变量、交互等7种维度。从伯纳等人提供的概念界定与评估框架出发，相关研究正在及时跟进。实务落点在于，充分了解新闻编辑室及其受众的可视化素养，可改进可视化的技术使用与流程规范，使新闻可视化的表意与知识传递被更好呈现与理解。
（二）完善开放数据体系，促进新闻可视化的事实核查，培育“可参与的公众”
当官方数据难以获取或不完整时，新闻编辑室需要自行采集数据、引用第三方机构的数据，这增加了可视化生产的难度、偏差与潜在的伦理隐患。因此，政府应当作为数据的创建者与倡导者，助力基于可视化证据的决策与数字环境下的沟通能力拓展。在日益开放的内容生态中，提供官方数据的解释脚本（“元数据”）、鼓励媒体分享可视化分析的后台算法，允许感兴趣的民众进行可视化探索、交流、补充，对不符合常理的异常结果提出质疑与修正，以增进数据可视化结论的准确性，由此创建政-民对话的有机空间，发挥政府-媒体合作下的社会治理功能。借此形成的积极行动主义，可用来制衡受众对可视化事实性下降的担忧，提高“知情公民”作为优质内容监督的专业意识，培育“可参与的公众”。例如，澎湃新闻的“美数课”栏目，在从事新闻可视化生产之外，还尝试发展了可视化的教学法。包括在微信公众号平台公开可视化作品中的原始数据、讲解常见图表的原理与实操方法，以此提升公众对数据可视化议题的感知、兴趣与参与。
（三）鼓励新闻可视化生产经验的标准化，支持共同探索与新闻价值拓展
新闻可视化中的数据来源与可视化技术及其专业化的生产经验，应被建议在主流媒体间共享，包括数据质量的判断、数据来源的标注、数据局限性的披露、可视化版式的规范、可视化交互能力的兼容等，以谋求跨新闻机构、跨渠道的可视化内容浏览时的协调。由此，建立新闻可视化工作中的报道标准，减少受众接触时的学习成本，亦在一定程度上控制内容创新的技术与人才精力耗费。当前，Echarts、Flourish等开源的可视化工具，已被陆续纳入新闻编辑室的工具包，它们的优势是既支持交互的可视化站点，又可导出静态的、兼容各类传播渠道的图表。更重要的是，当优质的可视化效果，尤其是交互式的探索功能得到标准化的普及，新闻编辑室可连同受众在开放的知识空间中筛选、探索与讨论，随着事件发展不断更新总体与局部的数据信息，从中探寻群体的趋势、个案的特殊、群体/个案特征与社会意义的关联，将新闻可视化的技术特性与服务公共知识的价值对接。
三种治理模式，协同互补、目标关联。通过双向的素养提升，确保未来的新闻可视化工作被更好地呈现与理解。在这一基础上，鼓励开放数据与数据参与，形成“可参与的公众”，回应新闻可视化提升准确性与事实性的目标。而当数据来源与可视化技术得到基准建立，尤其是当交互式可视化的访问规范得以普及时，在新闻编辑室与受众更具能动性的协同探索中，新闻可视化背后的意义空间可得到拓展：通过对群体与个体故事的自主挖掘，与记者协商形成“集体性的知识”，而非将知识代理全权交给新闻机构，这是新闻可视化产制的重要潜质。
（载《传媒观察》2022年7月号，原文约15000字，标题为：数字新闻可视化生产的权力特质、效果偏倚与共治路径。此为节选，注释、图表从略，学术引用请参考原文。）
【作者简介】申 琦，南京大学新闻传播学院教授
赵鹿鸣，北京大学汇丰商学院硕士研究生
