数据新闻是基于数据的抓取、挖掘、统计、分析和可视化呈现的新闻报道方式，并以数据为核心所组织的新闻报道[1]。目前，众多学者提出要重新反思和厘清新闻与大数据之间的关系，因为它们本质上并不是精密的因果联系，而是对假设证明统计学技巧的粗浅运用。
数据的价值在于其客观性、针对性、可统计性和可分析性，而新闻的价值在于社会共情、热点分析、舆论引导，为人民的利益做出正能量示范。因此，数据新闻从理论上来讲应是严格区分观点与事实的存在，对信息的发布、传递与预测有绝对科学性的事实传播。但新闻是人的新闻，传者与受者人的属性必会卷入其中，故在数据选取时，是否沾染数据的客观、可统计等特性，或沾染多少人的意志则有待思考，以客观数据出发寻求主观解读的数据新闻更需谨慎对待。
一、数据新闻生产反思
关于数据新闻的生产，德国记者劳伦斯认为，数据新闻的生产过程就是数据经过过滤和视觉化后形成故事[2]。英国伯明翰城市大学教授布拉德肖提出数据新闻生产的双金字塔结构：倒金字塔自上而下是编辑、清理、情境与综合；正金字塔自上而下是视觉化、叙事、社交化、人性化、个性化、应用化，二者通过传播来实现连接[3]。结合2010年第一届国际数据新闻圆桌会议的相关概念界定，文章将对数据新闻制作流程的数据抓取、数据清洗、数据解读三个步骤进行分析。
1.数据抓取信源不可控
（1）数据逻辑的原罪
首先，讨论一个数据抓取的先后问题：数据抓取时，是先假设论题，再获取相关数据，还是先获取相关数据，再生成论点？
按照科学研究态度，对于未知的事件，我们会先提出假设，然后进行相关数据的分析、统计、检验；对已知现象要遵循客观事实，对相关数据进行分类、组合、拆解。这是任何一种遵循科学主义研究的底线[4]。但数据新闻在搜集数据时，数据对于论点是否存在严密的逻辑性？比如，一所骨病医院旁有一家川味饭店，该饭店物美价廉，很多病人及家属前来就餐。病人和家属常来川味饭店就餐的数据是事实，但不能说骨病患者爱吃川味料理，更不能说川味料理对骨病有促进疗效，二者不具备因果关系。数据逻辑与行为逻辑、思维逻辑、事实逻辑不存在等式关系。数据能发现事件发展的必然，但事件并不都是固定结果，还有偶然因素。
（2）信源的客观性反思
政府、媒体、高校、企业、数据研究机构等均响应国家互联网+计划的号召，成为数据的信源。但无论是政府、媒体还是高校，其数据只能部分公开，因此数据的获取具有局限性。同时，在信源调查中，信源自身、信源操作、信源壁垒和突发性信源的机动性导致了数据自身存在的事实局限。但这些信源往往直接参与新闻选题，在一定程度上会干扰新闻的客观性。如《纽约时报》《华盛顿邮报》每天仍有四分之三的报道来源于政府，美国白宫每天都召开会议决定今天想让媒体报道什么，怎么报道[5]。
就目前来看，数据的客观性来源于信源的客观性和全面性。若信源不客观，数据呈现的则是不客观现实；若信源片面，数据呈现的则是局部客观，整体是不客观、不真实的。
2.数据清洗意志而为
数据清洗是指对数据进行分析、筛选和过滤，抛弃过去的因果，转为分析相关关系，承认了数据的混杂性。菲利普梅耶教授认为：在信息量不足的时代，记者主要的精力在于寻找和获取信息。
数据新闻的清洗过程要先通过行业常规数据的自动化筛选，再经过新闻人对数据的多次筛选、交叉验证、细化分类。因此，数据新闻的客观性和真实性是对编辑、把关人的能力考验。数据的来源多样对新闻权利人的能力产生了极大的考验，但这也使权利人掌握比以前小数据或无数据时期更高的权利。换言之，这样的数据清洗是在更高的个人意志下产生的清洗。同时，数据新闻编辑团队需要调查记者、数据分析师、可视化设计者等的有机配合。虽然在某种程度上搜集的数据会更专业，但越多人参与信源的调查会导致信源污染。
以某公司抓取網络用户的数据为例，假设其抓取的数据准确、全面，时效性强，具有分析意义，那么通过所谓精确的数据清洗，就能证明受众的多方行为具有相关性的意义吗？赖特米尔斯在《社会学的想象力》一书中对抽象经验主义进行批判：这种经验研究醉心于统计方法和数据信息，过分强调方法和形式的精确，却无力揭示真实的因果关系。因为数据的精确不等于问题的真实，因此，许多看似确凿的数据关系不过是牵强附会罢了[6]。
3.数据解读寻找初衷
英国《卫报》报道数据新闻开启了新闻模式新篇章。数据新闻以数据为元素，形成图解新闻、数据地图、时间轴、交互性图表等方式，在一定程度上跨越了时间和空间的维度。受众可以自由观赏新闻的价值，也可以从数据的表达解读深意。如伊拉克战争中，《卫报》刊登了一篇《伊拉克战争日志》的数据新闻，利用维基解密数据和谷歌地图软件，将每一名在伊拉克阵亡的士兵作为一个红点，标注在地图的相应阵亡地点上，点击每一个红点都会有阵亡士兵的阵亡时间、阵亡原因等显示。远看地图，红点覆盖了整个伊拉克，人们在新闻的视觉冲击下渴望社会和平。
数据新闻的初衷是信息的解释能力，其最大的意义不是数据新闻的结果，而是数据新闻对人产生的影响和作用。西蒙罗杰斯在《数据新闻大趋势 释放可视化报道的力量》中强调：数据新闻不只是形形色色的图表，而是尽可能用数据的方式讲故事。如果新闻只是数据的罗列和拼凑，没有主题、中心和意义，那么它就失去了数据新闻的初衷。目前，国内数据新闻作品的质量参差不齐，少有能做到用数据解释和应用，并挖掘深刻原因和意义的作品，依靠数据讲新闻故事的方式尚不成熟。
4.表象还是真相数据新闻的局限
数据产生于自然环境和社会环境。自然环境中的数据存在于自然界，可以凭借技术手段直接获取，是具有相对稳定规律的客观存在；社会环境的数据是人的社会活动的总和，是不具有规律性的主观存在。因此，凭借技术获得或主观臆断的数据，如何定义所获数据的层次、深度、真实性和客观性，数据是表象还是真相，仍需定义。
在自然环境中，地震所产生的一系列数据可用技术捕捉和公式运算，在极短时间内了解到震源、震级、范围、损失等，但对于地震的精确预测还需突破局限，对数据进行更深度的挖掘以及实践的检验。在社会环境中，通过用户行为的捕捉可做到广告的精准投放，但这些数据痕迹的背后，是对人的主观活动准确测量的命题。人的主观活动是对用户产生行为之时的数据捕捉，是用户在特定的一点或一段时空下操作的行为习惯，它对用户未来可能产生的行为存在滞后性。威廉斯蒂芬森创造的Q方法，即提出一种处理主观性的定量方法以处理个体和大众研究的定性方法，但目前也只是使单样本或小样本的因素研究成为可能的程度[7]。因此，有时数据呈现的只是表层现象，并不能反映事物或人的客观本质，更不能反映人的内心及精神世界。这是数据新闻在生产过程中不可回避的现实漏洞。
二、受众信息选择被动性
现代新闻受众在全媒体视域下主要分为五种类型：新媒体型、移动新媒体型、非移动新媒体型、传统媒体型、过渡媒体型[8]。除了传统媒体型受众，其余四种受众都会在知情或不知情的情况下，或多或少被网络互动数据捕捉，并被其加以利用，如好友推荐、广告推送乃至信息泄露下的短信和电话诈骗。虽然传统媒体型受众没有主动与数据互动，但也会深受其影响。
威廉斯蒂芬森在《大众传播的游戏理论》中说道：在社会研究史中，人们通常将大众媒介视作一种说服机构而非娱乐机构，这是一个非常有趣的事情。[9]至今，受众态度仍未改变。传统媒体时代，电视、报纸、广播作为权威内容的输出渠道，数据引用的客观性不可知；新媒体环境下，自媒体的内容传达也并未在数据客观性上做出改善，某些自媒体甚至滥用数据以博人关注。
伊莱休卡茨在《个人对大众传播的使用》中首次提出使用与满足理论，他将受众与媒介的接触行为总结成一个因果连锁，受众从社会因素或心理因素出发，在媒介期待与媒介接触后完成需求满足。在卡茨的模型中我们可以看出，受众以需求满足作为媒介接触的结果。现代新闻受众对于需求满足的理解不再停留于生理需求满足（如凶杀、色情、灾难、爱情等新闻信息），而是追求更高层次的精神需求满足，关注新闻的真实性和事件背后的深意。因此，受众在使用数据新闻为自己服务时，需要进行更多的思考，不能因自身可能存在的隐性参与（数据与自身相关或涉及自身领域）或单纯按照统觉选择而放弃对数据新闻的思考。
三、数据新闻的新假设
1.数据的人性假设
数据是人们把握世界、认识世界的一种方式或途径，但数据不能代表世界，也不能真实、全面地反映世界。数据是一种持续固定的状态，而人文是时刻变动的多边发展网络。数据赢得的是一种表达力，体现准确性、客观性和真实性；而新闻是一种情怀和人文输出，无论数据新闻技术如何超前，它的主语仍然是新闻。
数据新闻的制作过程不可避免地夹杂人的意志，因此，我们需要认真思考人性对数据新闻如何起到积极作用，而不是回避或者诡辩。当程序员和新闻记者的思维与目的统一时，将数据新闻存在的主观性转化为人文性，便是数据新闻的意义。比如，美国调查报告新闻网RevealNews推出《寻人启事》作品，利用联邦政府数据，记录1900年以来美国记录在册的失踪人口和尚未确认身份的死者，提供了性别、种族、州、区域、时间、年龄等多样分类搜索项。同时，每一个案例提供的信息也尽可能细致到失踪地、衣着、物理特征、DNA、指纹信息等，创造找到的最大可能性。不可否认，这都是人的意志与数据新闻的正能量产物，数据新闻在积极引导下可服务于议程设置。客观数据只有配合人的积极意志，才能真正预测事情的发展。客观数据介入人文关怀是数据新闻的初衷，也是国内数据新闻应不断追寻的方向[10]。
2.数据新闻的深度假设
数据的本意是事实或观察的结果，用于客观事物未经加工的原始表达。数据新闻就是要用更多的数据，通过赋予数据层次、逻辑、环境等手段增强其说服力。由于数据新闻的数据清洗过程繁琐，分工复杂，因而数据新闻更适合对话题性事件做深度对比和分析。数据新闻持续时间长，更符合深度调查、持续调查的特质。结合当下受众的阅读习惯，新媒体网阅读短阅读碎阅读以及电子与纸质阅读结合的杂阅读是主要现状，数据新闻的深度调查借助可视化特点，将复杂的数据简明扼要地呈现出来，以便更好地迎合市场。
3.数据与新闻互为补充
《华尔街日报是如何讲故事的》一书提出：我们的注意力总是放在了读者对信息的需求上。于是我们忽视了一个所有读者最普遍的需求，一个所有要求中最基本的要求：给我讲一个故事！新闻是主观视角，是事件发展方向的预测，也是舆论民情的导向。数据是新闻的协作，数据的目的是配合新闻讲好一个故事。作为新闻的论据，数据必须是有血有肉、有理有据的；作为数据的架构，新闻必须是理智和情感的统一。数据与新闻应互为补充。
4.数据寓于人类活动
数据必须和人类活动的具体情境相结合，才能真实反映事件发展的前因后果。新闻是将人类生活的细小部分放大化、规律化和形式化，是符合社会主义核心价值观的解读。新闻点来源于生活，并依托于生活，也应落足于人类活动，存在于对社会生活的客观分析，以及对事件产生的原因和预测。人类任何时候都不可能穷尽信息，因此，将数据寓于特定的、具体的环境中才具有可操作性。
四、结语
从理论上讲，数据新闻应是一门科学研究，严格区分观点与事实的界限，才能对于事件的解答、分析、预测做到绝对的公平。但任何技术都是人类的技术，客观性这个术语也可理解为由他人观察所得。不能把数据新闻捧为至上之物，而应客观认识数据新闻的缺失与不足。因此，即使难免有人为的信源污染，数据新闻依旧可以在人的意志下成为帮助新闻和人类发展的有力武器，但前提是数据新闻制作者素质的提高和不忘初心的发展规划。
