新闻网站模板(可视化数字新闻研究)

作者:王伟博(本文为作者的原创论文翻译版,英文原版详见上一期)分析可视化新闻“在所谓的“个人主义”社会中,人们更有可能感到孤独吗?”奥尔蒂斯-奥斯皮纳第一部分:关键分析第二部分:调查数据和脑风暴,其他故事的想法第三部分:学术介绍第4部分:参考清单第一部分:关键分析根据数据新闻倒金字塔中的知识点。数据新闻从两种方式之一开始:要么是你有一个需要数据的问题,要么是一个需要质疑的数据集。无论是什么,数据的汇编都将其定义为一种数据新闻的行为 (BradshawP,2011)(RogersS,2014)根据上述理论,本数据新闻中存在三个关键指标,它们是我们需要关注的重点。1.1首先,这个新闻是可视化的。可视化是传达数字新闻的最快方式。这个新闻的可视化可能会使新闻的表达非常直观和清晰。这种新闻不仅可能非常美丽和获得关注——分享和吸引读者的有价值的社会货币,而且还利用了一个强大的认知优势:整整一半的人类大脑致力于处理视觉信息。一个设计良好的数据可视化可以给观众留下一个直接而深刻的印象,并穿过一个复杂故事的混乱,恰到要点。新闻文本可以与一个可以独立选择的统计图相结合,使本文在说服力方面更有利(Sarah。C,使用可视化来讲故事)。回到本文的内容中,文章的标题是一个疑问句,作者对这些数据表示怀疑。这样的标题也使文章成为回答这个问题的最后一个任务。通过分析这条新闻的图表,我们可以知道,“在所谓的个人主义社会中,人们更有可能感到孤独吗?”(EstebanO,2019)不同国家不同年龄的人在感到孤独方面也有不同的表现。.1.2第二点是,这个数字新闻回答了5W的问题。在“数据新闻的五个w”(RogersS,2014)文献中,我们知道5w在数据新闻中的具体含义。这篇新闻文章还回答了以下问题:.①WHO:人口65岁+,以下情况除外:美国(72岁+);英国(65-74岁);和芬兰(75岁+)(Esteban。O, 2019)②WHAT:对老年人自我报告的孤独感的估计,这是民意调查机构盖洛普在他们的旗舰世界民意调查中所做的事情。(Esteban。O, 2019)③WHEN:2002–2018(Esteban.O, 2019)④WHERE:全球数据统计的范围,主要数据来源,北欧国家(Esteban。O, 2019)⑤WHY:一般认为北欧国家非常个人主义,所以这些社会中的人往往更孤独。然而,这些数据并不支持这一说法(Esteban。O, 2019)以上数据来源:(埃斯特班。O,2019年,“在所谓的‘个人主义’社会中,人们更有可能感到孤独吗?”’)我们的数据世界。可在链接:https://ourworldindata.org/lonely-not-alone1.3第三点是数据可视化是否可以成为讲故事的核心,以及参考本新闻中的数据对故事是否有用。当作者编辑整个数据新闻的新闻文本时,他会根据统计数据的变化不断地更改新闻文本。在整个新闻中,从一开始就没有任何数据。作者对这种情况解释了社会上的一些普遍观点,然后出现了数据,推翻了社会上的普遍观点。之后,本文从自我报告的孤独和对社会支持的感知两个主要方面分析了孤独的影响。本文给出了这两个方面的可视化统计图。最后,文章还严格区分了孤独的统计与人们所感受到的孤独,并加强了文章中可视化图片的科学和严谨性(文章中的孤独统计是基于大数据的数值。然而,孤独是一个人的情感。这种非严格的统计样本,作者没有将其纳入数据统计的范围)。作者以数据可视化的方式提供了大量的研究信息。读者不仅可以在统计图表中看到一些表格数据和条状图统计数据的具体排名,而且这些数据的排名也是基于数字的数量和百分比。1.4最后,除了上述视觉统计方法外,在一些视觉新闻中,还使用短视频来解释某些新闻和政策。通过播放视频和制作视觉新闻动画,观众可以更直观地感受到数字新闻报道的魅力,这也是数据新闻的一种推荐的表达方式。这种方式可以直接谈到新闻的话题,不仅满足观众通常的阅读习惯,而且也使一些非常学术的新闻更有趣和可接受。第二部分:调查数据和脑风暴,其他故事的想法通过阅读和分析新闻,我们可以清楚地看到,整个新闻的数据来源非常可靠。这些数据的统计数据如下:<Sundstrom.G,Fransson.E、马尔姆伯格。B&Davey。A,(2009)。欧洲老年人中的孤独。欧洲老龄化杂志,6(4),267。>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28798610/<Savikko.N,Routasalo.P,Tilvis.R.S,斯特兰德伯格。T.E,&Pitkala.K.H.,(2005)。在老年人群中造成孤独的预测因素和主观原因。老年学和老年病学档案,41(3),223-233。>https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15908025/<国家统计局(2019年),社区生活调查:关注孤独。>https://www.gov.uk/government/statistics/community-life-survey-201920-wellbeing-and-loneliness<CIGNA(2018),对2万名美国人的美国驱动孤独行为的调查。>https://www.americansurveycenter.org/research/conspiracy-theories-misinformation-covid-19-and-the-2020-election/2.1首先,为了实现数据信息的整合,作者使用了“标签”的统计功能。在每个新闻数据图中,我们可以看到一个“添加国家”的选项,这可以让读者更全面地水平比较每个国家的数据信息。同时,比较每个国家的数据,以回答文章标题——“人们更有可能感到孤独吗?”这种数据集成方法使数据更加简洁、直接。带有“标签”的数据新闻统计图的屏幕截图2.2第二点是作者最初提出的孤独和孤立是不同的,所以本文使用不同的数据和例子来解释这两点之间的区别。幸福在这个新闻中起着至关重要的作用。本文的出发点是解决当今人们所面临的孤独问题。换句话说,本文的目的是为了让读者更好地理解什么是幸福。幸福不是个人主义,也不可能独自生活。影响人们的幸福指数(如图2中的数据所示)。因此,本文的研究内容、起点和所提出的数据内容具有较强的实际意义。图2中的数据3.对其他故事的想法和建议:考虑到这个数据新闻的主要缺点是视觉内容的不完善,因为本文只有一种形式的图像统计,也就是条状图。我建议你可以添加本文的一些视觉图片。在数据新闻中,图片是文章表达的核心。在撰写数据新闻时,最理想的状态是将包括数据分析和辅助文本解读在内的所有新闻内容放在一张图片中。这样的数据新闻内容可以让观众更容易更清晰。随着当今移动互联网的快速发展,大多数人阅读新闻的习惯可能都发生了变化,使用电脑、电视和广播来了解新闻的变化,使用手机来阅读和听新闻。随着技术的发展,视觉新闻设备的屏幕尺寸也可能会越来越小。因此,人们阅读数据新闻最有效的方式是将大部分新闻内容整合到一张图片中(具体情况下,请参考以下网站的新闻内容:)https://public.tableau.com/app/profile/crime.statistics.agency.victoria/viz/CriminalIncidents-Graph-Mar2021/CriminalIncidentshttp://crimetool.bocsar.nsw.gov.au/bocsar/因此,我建议这篇新闻文章可以学习上述数据新闻写作结构,以提高文章的编辑技能。例如,在链接2中,它显示了澳大利亚新南威尔士州的犯罪率统计地图。这张地图不仅显示了每个地区的不同犯罪率,而且还向地图添加了一些额外的链接。人们可以点击地图上的不同位置,获得相应的额外犯罪数据统计数据。此外,在统计图的左侧,几种不同类型的犯罪被分为不同的标签,并包含在相应的额外链接中。如今,社会发展的步伐正在加快,所以人们阅读新闻的时间变得越来越少了。简单而快速地阅读新闻可能已经成为人们阅读新闻的新习惯。然而,数据新闻的视觉整合可以有效地节省人们在日常生活中阅读新闻的时间成本。第二,这篇文章的故事可以得到加强。我建议可以在文章中设置一个故事场景,通过描述一个在北欧国家独居的老年人的故事来增强新闻的说服力。关于北欧人口的孤独报告,我们可以使用访谈和调查来描述日常生活,包括老年人独自生活的心理变化,以及老年人的独自生活的感受或想法,作为故事的开头。因为不是使用像本文这样的一系列数据,目的是向观众回答作者在新闻标题中提出的问题。我相信这种写数据新闻的方式可能更有吸引力。第三部分:学术介绍本文为了有效、批判性地分析数据新闻,首先理解数据新闻的定义是至关重要的。例如,布拉德肖在他的论文中给出了数据新闻的定义(“数据新闻的五个世界”(RogersS,2014):数据汇编将其定义为数据新闻的行为。.此外,EkaponThienthawom(2019)对数据新闻提出的定义是:“数据新闻是利用结构化数据作为讲故事和客观管理的核心。”尽管许多记者认为数据新闻是一个数据信息的集合。关于上述两种定义理论,我更倾向于支持后者——“数据新闻是指使用结构化数据作为讲故事和客观管理的核心”(ThienthawornE,2019)。我将通过对新闻可视化的批判性分析,通过对本文的数据新闻进行批判性分析,并利用数据新闻的倒金字塔结构理论和5W结构分析,对文章的5W结构内容进行详细分析(RogersS,2014)(BradshawP,2011) 为了判断和分析数据可视化是否可以成为讲故事的核心,以及它是否对故事有帮助。最后,我将根据文章的缺点提出不同的故事想法,包括增加文章主人公故事的描述,与读者有效的沟通和对话,并提出一些我自己的基于故事的改进。文章列表:https://public.tableau.com/app/profile/crime.statistics.agency.victoria/viz/CriminalIncidents-Graph-Mar2021/CriminalIncidentshttp://crimetool.bocsar.nsw.gov.au/bocsar/EstebanO,(2019)。. “在所谓的“个人主义”社会中,人们更有可能感到孤独吗?”“我们的数据世界。可在https://ourworldindata.org/lonely-not-alone[已于9月1日访问]。2021.]第4部分:参考列表EstebanO,(2019)。. “在所谓的“个人主义”社会中,人们更有可能感到孤独吗?”“我们的数据世界。可在https://ourworldindata.org/lonely-not-alone[已于9月1日访问]。2021.]蒂恩萨德。E, (2019).“数据新闻是什么?”‘[在线]中。可在https://medium.com/@ekapon.th/what-is-data-joumalism-17afbec6e30a[已于9月4日访问]。2021.]. RogersS,(2014)。“数据新闻的五个方面。西蒙·罗杰斯的在线报道。可在https://simonrogers.net/2014/10/16/the-five-ws-of-data-journalism/[已于2021年8月22日访问]。莎拉。C,“使用可视化讲故事”可在https://datajournalism.com/read/handbook/one/delivering-data/using-visualizations-to-tell-stories获得[2021年8月15日访问]BradshawP,(2011)。. “数据新闻的6种方式”(数据推理的倒金字塔)可在https://onlinejournalismblog.com/2011/07/07/the-inverted-pyramid-of-data-journalism/[已于2021年8月31日访问]。西蒙。(2014年10月16日)。“数据新闻的五个世界大战”可在https://simonrogers.net/2014/10/16/the-five-ws-of-data-journalism/[已于2021年8月27日访问]。

本文出自快速备案,转载时请注明出处及相应链接。

本文永久链接: https://kuaisubeian.cc/41195.html

kuaisubeian