摘要
本研究采用内容分析法,对2023年全球、中国数据新闻优秀作品进行人工编码,对比分析了全球数据新闻可视化发展现状和中国数据新闻的实践特征。研究发现,当前中国数据新闻作品整体呈现出选题紧跟时事、思想紧跟国家、有数据更有共享、有图表更有内容、有技术更有情怀、有教育更有实践的特点,但也存在国际视野不足、普惠性不强、自采集数据和多源数据交叉运用能力较弱、可视化技术应用程度参差不齐、独立呈现平台搭建与迭代困难等问题。本研究还提出,未来中国数据新闻创作与教学应该在AIGC参与提升生产效率、新闻逻辑性方面着重努力,与生成式人工智能技术全面接轨。
This study adopts content analysis to manually code the outstanding data journalism works in 2023 globally and in China,and comparatively analyzes the current global development status of data journalism visualization and the characteristics of Chinese data journalism practice.It is found that the Chinese data journalism works currently present the following characteristics-the selection of topics following current events,thoughts following the country’s ideology,the presence of both data and sharing,both diagrams and ideas,both technology and feelings,and both theory and practice.However,there is still a lack of global perspectives,universality,self-collected data,abilities in cross-application of multisource data,the building and iteration of independent presentation platforms,etc.In addition,this study also proposes that in the future,China’s data news creation and teaching development should focus on AIGC participation in production efficiency and news logic enhancement,and fully integrate with generative artificial intelligence technology.
作者
陈积银
刘书彤
李高
宋春妮
Jiyin Chen;Shutong Liu;Gao Li;Chunni Song
出处
《新媒体与社会》
2024年第1期119-134,394,395,共18页
New Media and Society
基金
国家民委民族研究铸牢专项“铸牢中华民族共同体意识的智能化传播研究”(项目编号:2023-GMG-030)
陕西教师发展研究计划项目“新文科背景下陕西高校数据新闻教学与科研的实践探索”(项目编号:SJS2022ZY010)。
关键词
数据新闻
内容分析
趋势研究
Data Journalism
Content Analysis
Trend Study
作者简介
陈积银,西安交通大学新闻与新媒体学院,陕西教师发展研究院,教授、博士生导师;刘书彤,西安交通大学新闻与新媒体学院硕士研究生;李高,西安交通大学新闻与新媒体学院硕士研究生;宋春妮,西安交通大学新闻与新媒体学院博士研究生。
