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把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 版权信息
- ISBN：9787300313849
- 条形码：9787300313849 ; 978-7-300-31384-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 本书特色
★《把数据作为方法》对数据叙事理论与实践的探讨与总结，达到了一个新的高度。其系统性、完整性和可操作性，三者俱佳。清新舒展的文风，从实践中提炼的不少创新实用的知识点与关键词，也为之增色，使它完成了一本数据新闻著作从内容到形式的全面创新。 ——北京大学徐泓 ★本书详细解析了数据作品背后的故事：从选题到故事，从数据分析到艺术呈现，从文案论证到标题网感，如果你想了解优秀的数据内容是如何创作出来的，本书将告诉你答案。 ——南京大学白净 ★本书基于丰富的一手经验和大量案例，从问题导向切入，条分缕析数据叙事的全过程，为行业共同体带来了不可多得的宝贵经验归纳与总结，值得大力推荐。 ——复旦大学周葆华 ★“RUC新闻坊”质量稳定，选题出彩，不随波逐流，不哗众取宠，逐步建立了品牌和影响力。 ——数可视黄志敏 ★“RUC新闻坊”是国内非常具有锐度的数据新闻团队之一，经常完成一些我们意想不到或者无法触碰的选题。在这本书里，读者能看到那些选题是如何熔炼而成的，还可以获得大量的实操技巧。 ——澎湃新闻吕妍
把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 内容简介
这本书是基于对RUC新闻坊的田野调查的观察笔记。我们试图带着读者体验一场如何用数据进行叙事的旅程：通过还原每一个细微的实践场景，让读者感受我们当时之所做所想，以微薄的经验和反思对数据叙事的理论和方法展开探讨。我们把数据作为方法，去探索叙事的可能性，探索如何运用数据叙事在这个信息和观点纷杂的时代做更有效的沟通。
把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 目录
致谢
写在前面：谁说数据是冷的
小剧场：当数据新闻编辑被创造时
选题篇
第1章 到哪里找源源不断的故事？
1．1 选题的源头
1．1．1 在突发事件后捕捉信息真空区
1．1．2 在日常生活中寻找值得深究的选题
1．1．3 从媒体报道中发现尚未被开掘的角度
1．1．4 从网络讨论中洞察公众的情绪
1．2 如何让选题的灵感持续
1．2．1 虚拟编辑部与头脑风暴的线上讨论
1．2．2 选题资源的积累
第2章 换位思考：好故事来自与读者的“对话”
2．1 我的读者是谁？
2．1．1 “魔弹论”反面：专业勤思的读者
2．1．2 在读者的差异中找到共性，引起共鸣
2．1．3 选题和读者也会“同性相吸”
2．2 读者想要什么？
2．2．1 信息增量：新闻热点中的事实与观点
2．2．2 社会关怀：情感抒发与认同
2．2．3 娱乐消遣：游戏是人类天性
2．3 “我”能做什么？
2．3．1 数据先行：分享研究发现
2．3．2 数据解读：传达价值观点
2．3．3 数据呈现：追寻美的体验
小剧场：读者点菜
数据篇
第3章 数据研判：叙事的价值与可获得性
3．1 数据是什么？
3．2 哪些数据更有叙事的价值？
3．3 哪些数据可获得？
3．3．1 把选题策划翻译成数据需求
3．3．2 从选题到数据，数据组还能做什么
第4章 寻找和获取数据：为数据叙事准备素材
4．1 寻找数据的快捷路径
4．1．1 数据库：专业数据的超市
4．1．2 社交媒体：舆论的广场
4．1．3 搜索引擎：特殊问题的切入口
4．1．4 建立自己的数据资源库
4．2 常用的数据获取方法
4．2．1 统一下载导出
4．2．2 使用数据采集器
4．2．3 学点代码爬数据
第5章 数据分析：发现藏在数据背后的“奥秘”
5．1 分析数据前的准备工作
5．1．1 建立目标：让数据分析有的放矢
5．1．2 数据清洗：避免“错进错出”
5．2 用数据分析揭示关系、差异、规律和趋势
5．2．1 文本型数据分析
5．2．2 数值型数据分析
5．2．3 其他数据分析方法
5．3 数据分析工具基础
5．3．1 入门工具：Excel与集搜客
5．3．2 进阶工具：Python
5．3．3 其他工具
5．4 关于数据分析的一些注意事项
5．5 撰写数据核查与数据说明
5．5．1 如何对数据进行核查
5．5．2 如何撰写一份数据说明
小剧场：当数据组做完数据
文案篇
第6章 数据叙事中的文案
6．1 双重叙事之下，文字夹缝求生
6．2 图文互释，架构全局：找准解释的“*小单元”
6．3 交代背景，开放“后台”：生有涯而数无涯，主动“找补”不丢人
6．4 情动五内，不吐不快：夹议反能更“真实”
第7章 快准狠：不止“描述统计”
7．1 解读数据，要又快又准
7．1．1 如何理解文案的“快”
7．1．2 如何把握好“准”的程度
7．2 文案好看？下笔要“狠”
7．2．1 善用数据修辞，学会“转译”
7．2．2 变换写作文体，风格不止一种
7．2．3 调整段落节奏，有疾有徐
7．2．4 打出“金句”，会心一击
第8章 数据驱动叙事，文案有没有“套路”？
8．1 “缝合怪”：如何勾连数据与受众？
8．1．1 根据数据叙事目标，确定叙事结构
8．1．2 丰满叙事模式
8．2 如何论证才能以“数”服人？
8．2．1 论证的强度
8．2．2 论证的形式逻辑
第9章 重谈标题党：标题如何兼顾深度与“网感”？
9．1 重谈标题党：鱼和熊掌，能否兼得？
9．2 A还是B？我们这样拟标题
9．2．1 取舍数字
9．2．2 善用意象
9．2．3 灵活玩“梗”
9．2．4 尝试对话
9．2．5 找准基调
第10章 资料库：如何储备写作素材？
10．1 “三步搜集法”：一个实操案例
10．2 运用拓展资料时，事实本身就是一种观点
10．2．1 观点类：注意所用资料与论证的“共面”
10．2．2 事实类：注意结论得出的背景
小剧场：发推送时的文案组
设计篇
第11章 什么是我们心目中好的可视化？
11．1 信息量：可视化需要有“真知灼见”
11．1．1 需使图表内容丰满，具有资料价值
11．1．2 不忽略每个元素，确保信息完整性
11．2 美感：可视化需要有“设计感”
11．2．1 有用之余还要好看
11．2．2 复刻之外还有创新
第12章 可视化设计师如何从零起步？
12．1 可视化在数据叙事中的角色
12．2 主流数据可视化工具的介绍和评测
12．2．1 在线图表网站
12．2．2 图表设计与包装工具
12．2．3 特定图表制作工具
第13章 数据可视化：如何严谨展现结构化的数据集？
13．1 基础图表类型
13．1．1 柱状图/条形图
13．1．2 折线图
13．1．3 饼图
13．1．4 散点图
13．2 进阶图表类型
13．2．1 词云图
13．2．2 地图
13．2．3 热力图
13．2．4 树状图
13．2．5 桑基图
第14章 信息可视化：如何艺术化表达质性信息？
14．1 信息可视化的要素
14．1．1 功能与实用性
14．1．2 脉络与结构感
14．1．3 形式与设计感
14．2 创意时间：风格确立与素材准备
14．3 新建画布：信息处理与整合
14．3．1 草图进化论
14．3．2 确立视觉元素与信息的关联
14．3．3 解构信息模块
14．4 “亿”点细节：设计呈现与检查修正
14．5 讨论：从印刷到互联网，从平面到滚动
第15章 怎样配色才能不“辣眼”？
15．1 色彩介绍：色相、明度和纯度
15．2 可视化常用配色
15．2．1 单色色阶
15．2．2 互补色
15．2．3 辅助色
15．3 如何确定配色
15．3．1 意象的颜色
15．3．2 场景的颜色
15．3．3 印象的颜色
15．3．4 应景的颜色
15．4 哪些坑不要踩
15．4．1 避免过多色彩
15．4．2 避免明亮饱和
15．4．3 避免刻板印象
15．4．4 避免错误引导
小剧场：可视化设计师的三重痛苦
参考文献
写在前面：谁说数据是冷的
小剧场：当数据新闻编辑被创造时
选题篇
第1章 到哪里找源源不断的故事？
1．1 选题的源头
1．1．1 在突发事件后捕捉信息真空区
1．1．2 在日常生活中寻找值得深究的选题
1．1．3 从媒体报道中发现尚未被开掘的角度
1．1．4 从网络讨论中洞察公众的情绪
1．2 如何让选题的灵感持续
1．2．1 虚拟编辑部与头脑风暴的线上讨论
1．2．2 选题资源的积累
第2章 换位思考：好故事来自与读者的“对话”
2．1 我的读者是谁？
2．1．1 “魔弹论”反面：专业勤思的读者
2．1．2 在读者的差异中找到共性，引起共鸣
2．1．3 选题和读者也会“同性相吸”
2．2 读者想要什么？
2．2．1 信息增量：新闻热点中的事实与观点
2．2．2 社会关怀：情感抒发与认同
2．2．3 娱乐消遣：游戏是人类天性
2．3 “我”能做什么？
2．3．1 数据先行：分享研究发现
2．3．2 数据解读：传达价值观点
2．3．3 数据呈现：追寻美的体验
小剧场：读者点菜
数据篇
第3章 数据研判：叙事的价值与可获得性
3．1 数据是什么？
3．2 哪些数据更有叙事的价值？
3．3 哪些数据可获得？
3．3．1 把选题策划翻译成数据需求
3．3．2 从选题到数据，数据组还能做什么
第4章 寻找和获取数据：为数据叙事准备素材
4．1 寻找数据的快捷路径
4．1．1 数据库：专业数据的超市
4．1．2 社交媒体：舆论的广场
4．1．3 搜索引擎：特殊问题的切入口
4．1．4 建立自己的数据资源库
4．2 常用的数据获取方法
4．2．1 统一下载导出
4．2．2 使用数据采集器
4．2．3 学点代码爬数据
第5章 数据分析：发现藏在数据背后的“奥秘”
5．1 分析数据前的准备工作
5．1．1 建立目标：让数据分析有的放矢
5．1．2 数据清洗：避免“错进错出”
5．2 用数据分析揭示关系、差异、规律和趋势
5．2．1 文本型数据分析
5．2．2 数值型数据分析
5．2．3 其他数据分析方法
5．3 数据分析工具基础
5．3．1 入门工具：Excel与集搜客
5．3．2 进阶工具：Python
5．3．3 其他工具
5．4 关于数据分析的一些注意事项
5．5 撰写数据核查与数据说明
5．5．1 如何对数据进行核查
5．5．2 如何撰写一份数据说明
小剧场：当数据组做完数据
文案篇
第6章 数据叙事中的文案
6．1 双重叙事之下，文字夹缝求生
6．2 图文互释，架构全局：找准解释的“*小单元”
6．3 交代背景，开放“后台”：生有涯而数无涯，主动“找补”不丢人
6．4 情动五内，不吐不快：夹议反能更“真实”
第7章 快准狠：不止“描述统计”
7．1 解读数据，要又快又准
7．1．1 如何理解文案的“快”
7．1．2 如何把握好“准”的程度
7．2 文案好看？下笔要“狠”
7．2．1 善用数据修辞，学会“转译”
7．2．2 变换写作文体，风格不止一种
7．2．3 调整段落节奏，有疾有徐
7．2．4 打出“金句”，会心一击
第8章 数据驱动叙事，文案有没有“套路”？
8．1 “缝合怪”：如何勾连数据与受众？
8．1．1 根据数据叙事目标，确定叙事结构
8．1．2 丰满叙事模式
8．2 如何论证才能以“数”服人？
8．2．1 论证的强度
8．2．2 论证的形式逻辑
第9章 重谈标题党：标题如何兼顾深度与“网感”？
9．1 重谈标题党：鱼和熊掌，能否兼得？
9．2 A还是B？我们这样拟标题
9．2．1 取舍数字
9．2．2 善用意象
9．2．3 灵活玩“梗”
9．2．4 尝试对话
9．2．5 找准基调
第10章 资料库：如何储备写作素材？
10．1 “三步搜集法”：一个实操案例
10．2 运用拓展资料时，事实本身就是一种观点
10．2．1 观点类：注意所用资料与论证的“共面”
10．2．2 事实类：注意结论得出的背景
小剧场：发推送时的文案组
设计篇
第11章 什么是我们心目中好的可视化？
11．1 信息量：可视化需要有“真知灼见”
11．1．1 需使图表内容丰满，具有资料价值
11．1．2 不忽略每个元素，确保信息完整性
11．2 美感：可视化需要有“设计感”
11．2．1 有用之余还要好看
11．2．2 复刻之外还有创新
第12章 可视化设计师如何从零起步？
12．1 可视化在数据叙事中的角色
12．2 主流数据可视化工具的介绍和评测
12．2．1 在线图表网站
12．2．2 图表设计与包装工具
12．2．3 特定图表制作工具
第13章 数据可视化：如何严谨展现结构化的数据集？
13．1 基础图表类型
13．1．1 柱状图/条形图
13．1．2 折线图
13．1．3 饼图
13．1．4 散点图
13．2 进阶图表类型
13．2．1 词云图
13．2．2 地图
13．2．3 热力图
13．2．4 树状图
13．2．5 桑基图
第14章 信息可视化：如何艺术化表达质性信息？
14．1 信息可视化的要素
14．1．1 功能与实用性
14．1．2 脉络与结构感
14．1．3 形式与设计感
14．2 创意时间：风格确立与素材准备
14．3 新建画布：信息处理与整合
14．3．1 草图进化论
14．3．2 确立视觉元素与信息的关联
14．3．3 解构信息模块
14．4 “亿”点细节：设计呈现与检查修正
14．5 讨论：从印刷到互联网，从平面到滚动
第15章 怎样配色才能不“辣眼”？
15．1 色彩介绍：色相、明度和纯度
15．2 可视化常用配色
15．2．1 单色色阶
15．2．2 互补色
15．2．3 辅助色
15．3 如何确定配色
15．3．1 意象的颜色
15．3．2 场景的颜色
15．3．3 印象的颜色
15．3．4 应景的颜色
15．4 哪些坑不要踩
15．4．1 避免过多色彩
15．4．2 避免明亮饱和
15．4．3 避免刻板印象
15．4．4 避免错误引导
小剧场：可视化设计师的三重痛苦
参考文献
展开全部
把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 节选
我的读者是谁？ 电影院希望知道周边的观众喜欢看什么电影，餐饮店希望掌握顾客的口味偏好，美妆产品会调研消费者的审美取向与需求……很多领域都在分析自己的受众，但显然，“我的受众是谁”是一个理想化的问题。由于受众群体的多样性和流动性，因此要获取非常清晰和准确的受众“画像”实属不易。以RUC 新闻坊为例，我们以微信公众号作为主要的依托平台，微信后台提供了关注公众号的用户数据，我们可据之推断出我们的核心用户多居住于北京、上海等大城市，文化程度较高且较为年轻。但这些数据仍很粗糙，难以对读者的阅听习惯和喜好做更深入的描摹。尽管如此，凭借数年来公众号推送获得的反馈数据，我们仍然能大致了解核心读者的阅读偏好和价值判断。 本章提出“与读者对话”并不意味着数据创作者们必须铆足全力去分析自己的受众画像，追随甚至完全迎合受众的偏好，而是希望通过对相关问题的思考，帮助数据创作者们更好地确定读者感兴趣的选题，让数据叙事能达到双方认同的沟通价值。 好的选题建立在对受众的了解上，对强专业性选题而言，这一点尤其重要。一篇报道可能面向的更多是专业知识背景相对空白的读者，也有可能吸引“专家读者”。一个好作品要尽可能地包容具有不同知识水平的读者，既要满足普通读者对于专业信息的需求，也要扛得住专业读者对于叙事专业性和准确性的考验。 2021年5月22日，2021年（第四届）黄河石林山地马拉松百公里越野赛在甘肃省白银市景泰县黄河石林大景区举行，比赛期间选手们遭遇冰雹、冻雨等极端天气，包括梁晶等多位国内**越野跑选手在内的21名参赛选手因失温不幸遇难。事件发生后，网友们在唏嘘哀悼之余就“失温”的危险性、赛事保障措施、极端天气发生后的紧急措施与救援等问题展开了讨论。RUC新闻坊在2019年发布的旧稿《高烧遇冷？国内马拉松的冰与火之歌》基础上调整框架、更新数据，围绕此次事件和其中暴露出的问题于5月25日推出稿件。推送发出后，有读者评论建议辨明“马拉松”“山地马拉松”“越野赛”的概念差异，并深入了解其背后的运营、保障、推广，以及文化逻辑差异，还有读者提出“马拉松猝死”与“越野赛失温”是不同的风险，在专业问题上须做出更明确的区分。读者“cc”留言说：“从广大媒体到部分跑者甚至到一些组委会和当地政府，意识中对‘马拉松’和‘越野赛’二者概念有意无意的混淆及其导致的组织管理漏洞，恰是这种生命悲剧出现的原因。”在根据读者反馈进行进一步的资料收集与学习，并请教相关领域专家后，创作团队立刻删稿、修改，并于次日凌晨推送勘误后的稿件《新创旧痛| 黄河石林百公里越野赛事件特别报道》。 这个例子充分说明，在社会的专业化分工程度越来越高的时代，内容创作者在面对和受众之间不对称的“信息差”时并不总是处于优势地位，对相关领域更为熟悉、掌握更多专业知识的受众有可能倒转过来为创作者提供更为专业的建议。这种传播关系的转变业已随着网络与社交媒体的发展广泛延伸为传播中普遍存在的现象。正如学者黄旦（2015）所言，在以“互联网”为隐喻的当下，作为组织信息和知识结构的大众媒介只是更大关系网中一块互联的部分，而网络关系始终以去中心与再中心进行着波浪式涌动。 这样的网络关系在数据叙事领域中还体现为，即便在专业领域之外，受众也绝非单一的信息接收者，他们对话题的思考与讨论往往能促使创作者在创作结束后对作品做更深层的意义挖掘与思考。例如，在《报道农民工思考海德格尔，是正常的事吗？》一文推送后，读者“乐”提出：“‘农民工思考海德格尔’也需要现实条件的支撑，需要为他们提供充分的社会保障，让其享受城市的基本公共服务。”读者“Otaru”认为：“对于将‘农民工读海德格尔’视为非正常现象，我们要做的或许不是先去质疑这一举动是否带有精英主义的傲慢，而是去正视客观存在于不同群体之间的阶层差异。阶层划分不是为了标榜和比较谁高谁低，而是促使社会去反思阶层之间的差异，并推动阶层的流动性，让更多想读书的‘农民工’们有条件去读。”这些反馈在原作品基础上提出了更多值得思考的观点。 可以说，这样专业的评论在一定程度上已拓展了原文的思维深度。看到这样认真和专业的留言，我们深刻地感受到面对的读者并不是“魔弹论”中的“靶子”，他们中的大多数不仅具备自己所擅长领域的专业知识，且在专业内外都能对公共问题抱有批判性的思考，并愿意通过公共平台表达自己的见解。面对这样勤思的读者，一方面我们感到庆幸，就好比拥有一群志同道合的友人，能够有更多对话的空间和机会；另一方面，我们也感受到一种责任和压力，需要对自己的每一个作品做更严格的把关，这样方能经得起读者的检验。
把数据作为方法 数据叙事的理论与实践 作者简介
方洁，传播学博士，中国人民大学社会与发展研究中心研究员，中国人民大学新闻学院副教授。国内最早开设数据新闻课程的教师之一，著有《数据新闻概论》（第二版），发表多篇数据新闻领域的核心期刊论文。微信公众号“RUC新闻坊”及其工作室的联合创始人兼指导教师，指导的作品已获得多个赛事的20多项大奖。 葛书润，中国人民大学新闻学院2020级直博生，现任RUC新闻坊主编，2019年至今，参与创作、统筹60余篇作品。立志以数据为斧，开拓媒介叙事的新方式；以知识为锚，探索公共表达的新可能。 邓海滢，中国人民大学新闻学院2022届硕士研究生，RUC新闻坊资深编辑，研究与实践方向为数据新闻和媒体融合。2018年至今，参与过40余篇作品的创作，负责数据、可视化和文案的统筹工作，作品曾获中国数据内容大赛最佳数据应用金奖等。 惠一蘅，中国人民大学新闻学院2021级硕士研究生，RUC新闻坊资深编辑。研究方向包括数据新闻、数据可视化、媒介文化。2021年至今，参与过多篇作品的创作，作品曾获中国数据内容大赛最佳数据应用金奖、最佳数据内容铜奖。
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