正重塑我们理解世界方式的是数据可视化新闻，它把冰冷数字转化成直观图像，使得复杂信息变得清晰明白，易于理解 。
数据新闻的兴起背景
步入21世纪，全球信息数量呈现疯狂般递增，传统文字进行报道处理宏观经济以及公共卫生诸多系统性相关议题之时，时常显露出有心有余而立不足之感，媒体机构于是着手寻觅新的叙事形式。
2009年，英国《卫报》首先设立了“数据商店”板块，将政府开支、犯罪统计等原始数据库向公众开放，这意味着媒体角色从仅仅是信息发布者，转变为数据服务的提供者以及解释者，此行为给数据新闻的普及奠定了实践基础。
可视化技术的核心价值
在于降低认知门槛，这是数据可视化的核心价值。借助图表、地图、时间线等视觉元素，它能够把多维度的数据关系同步呈现出来。比如说，用动态地图去展示流感传播路径，此种方式相较于纯文字描述而言更具高效性。
这样的呈现形式也给予了公众自行探索的本事，读者能够点击交互图表之际的各异部分，着重于自身感兴趣的数据层面，它变换了传统新闻单向输送的样式，增添了阅读进程之中有的参与感以及控制感。
主流媒体的实践探索
2012年美国总统大选报道期间，《纽约时报》借助实时更新的数据地图来呈现各州选情，从而摇身成为行业典范。并且呀，一个名叫“雪崩”的专题报道，它把文字、视频以及交互式图形融合到一块，最终斩获了普利策奖。
在我国，财新传媒于2013年之际推出的“数字说”团队，持续凭借数据可视化去报道两会、环境污染等相关议题。它们是从政府部门网站、统计年鉴当中提取数据的，而后再经由设计转化成通俗易懂的视觉故事，这种作为影响了国内数据新闻产生的标准。
生产流程与关键技术
开启制作数据新闻的进程，一般是自数据收集着手，其来源涵盖公开的政府数据库，以及国际组织报告另外还有借助网络爬虫抓取而来的信息。随后进入数据清洗阶段，要将错误事项或者无关条目去除掉，借此保证分析基础的准确性。
其后进入分析以及可视化的阶段，记者会借助像Tableau、Flourish这类工具，或者编程语言Python、JavaScript库D3.js去生成图表，最后一步是叙事整合，把可视化图表嵌入新闻背景里头，从而形成一个完备的故事 。
面临的挑战与争议
首要挑战对于数据新闻而言是数据质量，倘若源头处数据存有偏差或者缺失，不管呈现方式是多么精美，结论均有可能误导公众，记者应当具备较为强的的数据素养去判断数据的可信度 。
对视觉效果过度追求，有可能致使成为“图表炫技”，进而将实质内容给掩盖掉。还有批评表明，数据处理过程若复杂，会使得报道走向精英化成为现实，反而在媒体以及部分受众之间营造出了新的理解鸿沟 。
未来发展趋势
伴同人工智能技术的推演，自动化数据分析还有图表的生成会变为可行，此情形会提升数据新闻的产出效率呢，从而让地方性媒体以及小型团队也能够打造得出高质量的可视化内容哟。
在未来，数据新闻或许会愈发展现出个性化以及动态化的特质。依据用户所处的地理位置还有他们的阅读历史，新闻客户端能够推送经过定制的数据图表。实时的数据流会为更及时的动态更新提供支撑，使得新闻报道能够与事件发展达到同步句号。
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